En este trabajo se realizan predicciones de área basal en una zona de la cuenca Gondwánica de Uruguay, mediante la utilización de modelos geoestadísticos, a partir de información de campo relevada en el Inventario Forestal Nacional, imágenes satelitales Landsat 8 e información de otras fuentes vinculadas (índice coneat, precipitaciones, temperatura, evapotranspiración, índices de vegetación, distancia al curso de agua, entre otros). La metodología utilizada consiste en la aplicación de interpolación por kriging (ordinario, universal y con deriva externa). La relevancia de los bosques nativos en Uruguay refuerza la importancia de investigar sobre métodos robustos que consideren información auxiliar en el proceso de estimación de variables de interés, como el área basal. Los elevados costos de relevamiento de campo incentivan la aplicación de herramientas para la realización de estimaciones a partir de datos disponibles como los espectrales, a fin de tener una aproximación en los lugares no muestreados. Una de las regiones con baja cobertura de información en el Inventario forestal nacional es la cuenca alta del Río Negro, la cual es particularmente relevante por ser el lugar donde se instala la segunda planta de UPM. En este contexto, en el presente trabajo se generan estimaciones de área basal para esa zona, aportando información que sirva de contralor del manejo del área. El análisis revela que el método de kriging con deriva externa es el que resulta más preciso para estimar el área basal, presentando un RMSE más pequeñoo, de 11.87, en comparación con 12.64 (kriging ordinario), 12.68 (kriging universal) y 12.25 (modelo lineal de regresión).

Las variables espectrales que más contribuyeron al modelo estimado de área basal fueron las bandas 2, 3, 5 y 6 de Landsat, esto puede deberse a que el diámetro de los árboles a la altura del pecho y por lo tanto el área basal, están directamente relacionados con el tamaño de las copas de los árboles que determina la reflectancia de la misma, la cual es captada por las bandas satelitales. También quedaron seleccionadas en el modelo las variables elevación y pendiente, la distancia al curso de agua y las precipitaciones. Se destaca que dichas variables son determinantes del tipo de bosque que se desarrolla en un lugar particular, por lo que una posible interpretación es que la variabilidad del área basal se ve explicada por el tipo de bosque (cada tipología tiene características particulares en términos de las variables mencionadas). Es de esperarse que el comportamiento del área basal difiera según el tipo de bosque, lo que le da coherencia a los resultados de las variables seleccionadas por el modelo. Este trabajo es el primero en realizar aplicaciones de interpolación por kriging para la predicción de área basal en Uruguay, abriendo una línea de investigación de aplicación empírica de métodos que puedan ser de utilidad para la mejora de la gestión de bosques nativos.