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Ann. For. Sci.
Volume 66, Number 3, April-May 2009
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Article Number | 301 | |
Number of page(s) | 10 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/forest/2009004 | |
Published online | 10 March 2009 |
DOI: 10.1051/forest/2009004
Landscape metrics for characterization of forest landscapes in a sustainable management framework: Potential application and prevention of misuse
Emilio R. Diaz-Varela1, Manuel F. Marey-Pérez1, Antonio Rigueiro-Rodriguez2 and Pedro Álvarez-Álvarez21 Department of Agroforestry Engineering, University of Santiago de Compostela, Spain
2 Department of Vegetal Production, University of Santiago de Compostela, Spain
Received 19 October 2008; accepted 6 June 2009; published online 10 March 2009
Abstract
•
The use of landscape indices in the analysis of forest landscapes offers great potential for integration of spatial pattern information in management processes, but requires understanding of the limitations and correct interpretation of results. In this sense, awareness of scale effects on landscape indices is essential, especially when the data available is restricted to low-resolution maps.
• In this study, developed within the framework of the FORSEE project, the objective was to define accurately the potential usefulness of applying landscape indices to low-resolution maps commonly used in forestry studies. Landscape indices were applied to two maps differing in spatial resolution, and subsets were defined for three spatial extensions. Correlation analysis and comparison of the results were carried out to enable identification of the most suitable indices for use with low resolution data.
• The analysis enabled identification of the least scale-dependent indices, which are thus more useful for extrapolating results from low-resolution data. In general terms, diversity and edge indices provided the best results.
• We conclude that some (but not all) of the landscape indices can be used to analyse low-resolution maps with acceptable results. Additional advice is made to prevent misuse of the application of landscape indices.
Résumé - Indices quantitatifs de paysage pour une caractérisation des paysages
forestiers dans le cadre d'une gestion durable: application potentielle et
prévention de mauvaise utilisation.
• L'utilisation d'indices de paysage dans l'analyse des paysages forestiers
offre un grand potentiel pour l'intégration d'informations de
modèles spatiaux dans les processus de gestion, mais exige la
compréhension des limitations et une interprétation correcte de
résultats. Dans ce sens, la conscience des effets d'échelle sur les
indices de paysage est essentielle, particulièrement quand les
données disponibles sont limitées aux cartes de basse
résolution.
• Dans cette étude, développée dans le cadre du projet FORSEE,
l'objectif était de définir précisément l'utilité
potentielle d'application des indices de paysage aux cartes de basse
résolution, généralement utilisées dans les études de
sylviculture. Les indices de paysage ont été appliqués à
deux cartes différant par la résolution spatiale et les
sous-ensembles ont été définis pour trois extensions spatiales.
Une analyse de corrélation et la comparaison des résultats ont
été effectuées pour permettre l'identification des indices les
plus appropriés pour une utilisation avec des données de basse
résolution.
• L'analyse a permis l'identification des indices les moins dépendants
de l'échelle, qui sont ainsi plus utiles pour extrapoler les
résultats de données de basse résolution. En termes
généraux, la diversité et des indices de bord ont fourni les
meilleurs résultats.
• Nous concluons que certains (mais pas tous) indices de paysage peuvent
être utilisés pour analyser les cartes de basse résolution avec
des résultats acceptables. Un conseil supplémentaire est fait pour
prévenir une mauvaise utilisation des indices de paysage.
Key words: landscape indices / scale / pattern analysis / sustainable forest management / FORSEE project
Mots clés : indices de paysage / échelle / modèle d'analyse / gestion durable des forêts / projet FORSEE
Corresponding author: emilio.diaz@usc.es
© INRA, EDP Sciences 2009