Tesis de maestría titulada “Influencia de la topograf ́ıa en la estimaci ́on de rasgos funcionales de la vegetaci ́on a partir de datos hiperespectrales EnMAP en ecosistemas mediterr ́aneos monta ̃nosos de Chile central”.

La estimaci ́on de rasgos funcionales mediante teledetecci ́on hiperespectral es fun- damental para monitorear ecosistemas bajo cambio clim ́atico. Sin embargo, en te- rrenos monta ̃nosos, los efectos topogr ́aficos introducen distorsiones espectrales que comprometen estas estimaciones. Este estudio cuantifica la influencia de variables topogr ́aficas (elevaci ́on, pendiente y orientaci ́on) sobre la estimaci ́on de cuatro ras- gos funcionales clave: contenido de clorofila (CAB), agua foliar (CW), materia seca foliar (CM) e ́ındice de ́area foliar (LAI), utilizando datos del sensor hiperespectral EnMAP en ecosistemas mediterr ́aneos monta ̃nosos de Chile central bajo megase- qu ́ıa. Se evaluaron tres m ́etodos de inversi ́on: regresi ́on por m ́ınimos cuadrados par- ciales (PLS), redes neuronales convolucionales entrenadas con simulaciones PRO- SAIL (CNN-PROSAIL), y redes neuronales preentrenadas mediante transfer lear- ning (CNN-Global), validados contra 122 parcelas de campo en un gradiente altitu- dinal de 1280 a 2362 m.s.n.m. Se aplicaron Modelos Aditivos Generalizados (GAM) con distribuci ́on Gamma para cuantificar la proporci ́on de varianza de error expli- cada por topograf ́ıa. Los tres m ́etodos evaluados presentaron ausencia total de capacidad predictiva, con coeficientes de determinaci ́on negativos (R² entre − 0,01 y − 1425,71), indicando des- empe ̃no inferior al modelo nulo. En contraste, los an ́alisis GAM demostraron que las variables topogr ́aficas explican entre 28 % (CAB) y 59 % (CW) de la varianza de errores, con relaciones altamente no lineales (grados de libertad efectivos: 0.63–0.88). El contenido de agua foliar present ́o la mayor dependencia topogr ́afica (pseudo-R² = 59 %), consistente con gradientes microclim ́aticos modulados por elevaci ́on y orien- taci ́on, mientras que la clorofila mostr ́o la menor dependencia (28 %), sugiriendo ma- yor robustez espectral frente a efectos geom ́etricos de iluminaci ́on. En ecosistemas monta ̃nosos bajo megasequ ́ıa, la variabilidad topogr ́afica domina completamente las se ̃nales bioqu ́ımicas, comprometiendo la aplicabilidad de m ́etodos de inversi ́on sin correcci ́on topogr ́afica previa.

Palabras clave: topograf ́ıa, rasgos funcionales, EnMAP, hiperespectral, inversi ́on h ́ıbri- da, modelos aditivos generalizados, ecosistemas mediterr ́aneos, megasequ ́ıa.

Supervisors: - Javier Lopatin. - Laura Pérez. - José Miguel Cerda.