Can Terrestrial Laser Scanners (TLSs) and Hemispherical Photographs Predict Tropical Dry Forest Succession With Liana Abundance?

Abstract

Los bosques secos tropicales (BST) son ecosistemas con largos períodos de sequía, una temperatura media de 25 °C, una precipitación media anual que oscila entre 900 y 2000 mm y una alta abundancia de especies caducifolias (árboles y lianas). Lo que queda de la extensión original de los BST en América se mantiene altamente fragmentado y en diferentes niveles de sucesión ecológica. Se estima que una de las principales huellas del cambio climático y ambiental global en ambientes tropicales es el aumento de la cobertura de lianas. Las lianas son elementos no estructurales del dosel forestal que eventualmente matan a sus árboles hospedantes. En este trabajo evaluamos el uso de un escáner láser terrestre (TLS) en combinación con fotografías hemisféricas (HP) para caracterizar los cambios en la estructura del bosque en función de la sucesión ecológica y la abundancia de lianas. Implementamos un sistema de TLS y HP en 28 parcelas a lo largo de bosques secundarios de diferentes edades y con diferentes niveles de abundancia de lianas. Mediante un análisis de correlación canónica (ACC), abordamos cómo VEGNET, un escáner láser terrestre, y los HP podrían predecir la estructura del BTS. Asimismo, mediante análisis univariados de correlaciones, mostramos cómo la abundancia de lianas podría afectar la predicción de la estructura del bosque. Nuestros resultados sugieren que los TLS y los HP pueden predecir las diferencias en la estructura del bosque en diferentes etapas sucesionales, pero que estas diferencias desaparecen a medida que aumenta la abundancia de lianas. Por lo tanto, en ecosistemas bien conocidos como el bosque seco tropical de Costa Rica, estos sesgos de predicción podrían considerarse efectos estructurales de la presencia de lianas. Esta investigación contribuye a la comprensión de los efectos potenciales de las lianas en los bosques secos secundarios y destaca el papel de los TLS combinados con los HP en el monitoreo de los cambios estructurales en los BTS secundarios.

Tropical dry forests (TDFs) are ecosystems with long drought periods, a mean temperature of 25 C, a mean annual precipitation that ranges from 900 to 2000 mm, and that possess a high abundance of deciduous species (trees and lianas). What remains of the original extent of TDFs in the Americas remains highly fragmented and at different levels of ecological succession. It is estimated that one of the main fingerprints left by global environmental and climate change in tropical environments is an increase in liana coverage. Lianas are non-structural elements of the forest canopy that eventually kill their host trees. In this paper we evaluate the use of a terrestrial laser scanner (TLS) in combination with hemispherical photographs (HPs) to characterize changes in forest structure as a function of ecological succession and liana abundance. We deployed a TLS and HP system in 28 plots throughout secondary forests of different ages and with different levels of liana abundance. Using a canonical correlation analysis (CCA), we addressed how the VEGNET, a terrestrial laser scanner, and HPs could predict TDF structure. Likewise, using univariate analyses of correlations, we show how the liana abundance could affect the prediction of the forest structure. Our results suggest that TLSs and HPs can predict the differences in the forest structure at different successional stages but that these differences disappear as liana abundance increases. Therefore, in well known ecosystems such as the tropical dry forest of Costa Rica, these biases of prediction could be considered as structural effects of liana presence. This research contributes to the understanding of the potential effects of lianas in secondary dry forests and highlights the role of TLSs combined with HPs in monitoring structural changes in secondary TDFs.