Abstract

Understanding the extent and potential habitat of river cane (Arundinaria gigantea) is essential to a sustainable economy for the Eastern Band of Cherokee Indians. The goal of this project is to map existing and potential river cane habitat using a GIS database containing river cane biophysical landscape information within western North Carolina. Three remote sensing data sets were chosen for mapping existing river cane sites based on regional coverage, spectral resolution and spatial resolution. None of these data sets were successful at discriminating river cane from other evergreen vegetation. However, this study provided context for appropriate spatial and spectral resolutions for use in the future. Two datasets were used to map potential river cane habitat based on available data in 2006 and in 2008. Using hydrology, elevation and soil digital layers within a GIS, the LIDAR-based hydrology and elevation data produced the more accurate potential habitat estimates for river cane.

Abstract

El entender la extensión y el hábitat potencial de la caña de río (Arundinaria gigantea) es esencial para una economía sostenible en la Banda Oriental de los indígenas cherokee. El objetivo de este proyecto es cartografiar el hábitat actual y potencial de la caña de río utilizando una base de datos en SIG que contiene información biofísica de los paisajes de caña de río en el oeste de Carolina del Norte. Tres conjuntos de datos de percepción remota basados en cubierta regional, resolución espectral y resolución espacial fueron seleccionados para cartografiar lugares donde hay presente caña de río. Ninguno de estos conjuntos de datos fueron exitosos en identificar la caña de río entre la otra vegetación presente en la zona. Sin embargo, este estudio proporcionó contexto para el uso en el futuro de la resolución espacial y espectral adecuada. Dos conjuntos de datos se utilizaron para cartografiar el hábitat potencial de la caña de río, basados en datos disponibles de 2006 y 2008. Usando la hidrología, la elevación del suelo y capas digitales dentro de un SIG, la hidrología basada en LIDAR y datos de elevación produjeron las estimaciones más exactas posibles del hábitat para la caña de río.

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