En este proyecto se han ajustado diferentes modelos predictivos de biomasa con información auxiliar de distintos sensores (LiDAR aerotransportado, imágenes ópticas, imágenes radar, datos GEDI) y datos de campo locales y externos a la zona de estudio. Se han explorado distintas técnicas de aprendizaje automático. Como resultado se han obtenido mapas continuos de las predicciones de biomasa y sus incertidumbres, empleando procedimientos de inferencia estadística de vanguardia. Gracias a este proyecto, el equipo de Agresta ha podido profundizar en entender en que medida la tipología de los datos de teledetección y la localización de los datos de campo afecta en la precisión e incertidumbre de las estimaciones de biomasa generadas.
