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Jesús Andrades-Grassi
Universidad de Los Andes (ULA), Escuela de Ingeniería Forestal, Facultad de Ciencias Forestales y Ambientales, Mérida, Venezuela
Venezuela, Bolivarian Republic of
https://orcid.org/0000-0002-5009-2826
Ronald Rangel
Universidad de Los Andes (ULA), Escuela de Ingeniería Forestal, Facultad de Ciencias Forestales y Ambientales, Mérida, Venezuela
Venezuela, Bolivarian Republic of
Juan López-Hernández
Universidad de Los Andes. Escuela de Ingeniería Forestal. Facultad de Ciencias Forestales y Ambientales. Mérida. Venezuela
Venezuela, Bolivarian Republic of
https://orcid.org/0000-0003-2556-9896
Neli Omaña
Universidad de Los Andes. Escuela de Ingeniería Forestal. Facultad de Ciencias Forestales y Ambientales. Mérida. Venezuela
Venezuela, Bolivarian Republic of
Ledyz Cuesta-Herrera
Universidad Católica del Maule, Talca, Chile
Chile
https://orcid.org/0000-0003-4108-7280
Alicia Gómez
Universidad de Los Andes. Escuela de Ingeniería Forestal. Facultad de Ciencias Forestales y Ambientales. Mérida. Venezuela
Venezuela, Bolivarian Republic of
No 17 (2021), Original articles, pages 35-45
DOI: https://doi.org/10.15304/rr.id7496
Submitted: 10-02-2021 Published: 10-02-2021
Copyright How to Cite

Abstract

A Digital Elevation Model of Compartment 9 of the Dorado Tumeremo Forest Reserve was generated, using geostatistical modeling and simulation, the elevation were available at a scale of 1:20.000. It was obtained that the data are not stationary by mean, since a second order polynomial model was fitted that follows an East-West direction. An Isotropic Spherical semivariogram model was fitted on the residuals and a simple residual Kriging was executed in which the error obtained was -0.10 m. Finally, due to the lack of information, a multi-Gaussian conditional simulation model was applied, from which new realizations were obtained that reflect the same statistical properties of the random function. The results show that the process was highly effective, reconstructing the shape of the terrain, but the simulation corresponds to a highly volumetric process with a high computational cost that requires adequate statistical criteria.

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