Un conjunto de datos mejorado a escala nacional sobre la cobertura de árboles urbanos en los Estados Unidos

Los productos cartográficos nacionales de resolución moderada (30 m) tienen una capacidad limitada para representar formas y procesos urbanos heterogéneos a escala fina, pero las mejoras derivadas de la incorporación de datos predictivos de mayor resolución siguen siendo escasas.

En este estudio, aplicamos modelos de bosque aleatorio a datos de alta resolución sobre la cubierta terrestre de 71 zonas urbanas de Estados Unidos, a datos de resolución moderada sobre la cubierta arbórea (TCC) de la Base Nacional de Datos sobre la Cubierta Terrestre (NLCD) y a datos climáticos y estructurales explicativos adicionales para desarrollar un conjunto de datos TCC urbano mejorado para las zonas urbanas de Estados Unidos.

Con un coeficiente de determinación (R2) de 0,747, nuestro modelo estimó la TCC dentro del 3% para 62 áreas urbanas y añadió un 13,4% más de TCC a nivel de ciudad de media, en comparación con el producto nativo de TCC de la NLCD. Las validaciones cruzadas indicaron una estabilidad del modelo adecuada para la creación de un conjunto de datos de TCC a escala nacional (R2 medio de 0,752, 0,675 y 0,743 para la validación cruzada de 1.000 veces, la validación cruzada de exclusión de áreas urbanas y la validación cruzada por año medio de construcción del grupo de bloques censales, respectivamente).

Además, nuestro código de modelo puede utilizarse para mejorar la TCC de resolución moderada en otras partes del mundo donde los datos de alta resolución sobre la cubierta terrestre tienen una disponibilidad espaciotemporal limitada.

Título Original:

"An enhanced national-scale urban tree canopy cover dataset for the United States"

Autor/es: