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[ES] Según la guía de buenas prácticas del Panel Intergubernamental de Expertos en\udCambio Climático (IPCC), las técnicas de teledetección son adecuadas para la estimación\udde los sumideros de carbono a partir de la estimación de la biomasa. En\udeste trabajo se ha utilizado una serie temporal de imágenes Landsat para estimar\udla cantidad de biomasa del pasto en una zona de dehesa al NE de la provincia de\udCáceres (España) en el período 1985-2010. A partir de las imágenes de biomasa\udobtenidas se ha analizado la evolución de los stocks de carbono en la cubierta herbácea.\udSe realizaron muestreos de campo de biomasa, así como de radiometría,\uden cuatro parcelas ubicadas dentro de la zona de estudio para la calibración del\udmodelo. Se aplicó un modelo de regresión lineal entre los datos de campo e índices\udespectrales para la estimación de biomasa a partir de las imágenes Landsat. El índice\udEVI obtuvo los mejores ajustes (R2=0.79). Se aplicó un factor de carbono de 50%\udde la biomasa para la estimación de los stocks de carbono en la cubierta herbácea.\udLos valores promedios de biomasa mostraron sensibilidad a los cambios extremos\udde las series temporales de precipitación y temperatura.[EN] According to the Intergovernmental Panel on Climate Change Good Practice Guidance\ud(IPCC GPG), remote sensing techniques are suitable for the estimation of\udcarbon sinks, through the estimation of above ground biomass. In this work we used\uda Landsat time series to estimate grass biomass in a wooded grassland ecosystem located Northeast Cáceres (Spain) from 1985 to 2010. From the results of the estimation\udof biomass, we analyzed the evolution of carbon stocks in grasslands. Field\udsampling of biomass were performed, as well as field spectroscopy, in four plots\udlocated within the study site for model calibration. Linear regression models between\udfield data and spectral indices were applied for estimating biomass from Landsat\uddata. EVI was the best index for biomass estimation (R2=0.79). A carbon fraction\udof 50% of the biomass was applied for the carbon stock estimation. The average\udvalues of biomass were found to be sensitive to extreme changes in time series of\udprecipitation and temperature.Agradezco a la Fundación Carolina por la beca otorgada para desarrollar\udel Máster en Tecnologías de la Información Geográfica en la Universidad de Alcalá,\uddel cual se desprende este trabajo. Al Servicio Geológico de los Estados Unidos\ud(USGS) por la disponibilidad de las imágenes Landsat. A Jeffrey Masek por facilitar\udel acceso a la herramienta de pre-procesamiento de LEDAPS y a la Agencia Estatal\udde Meteorología (AEMET) por la cesión de los datos meteorológicos. Este trabajo\udse ha realizado en el contexto de las actividades del proyecto BIOSPEC (CGL2008-\ud02301/CLI) financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación españolPeer reviewe

Análisis temporal de biomasa y stocks de carbono en un ecosistema de dehesa mediante imágenes Landsat, y su relación con factores climáticos