摘要：Se ha probado que los mapas que muestran explícitamente las relaciones especie-hábitat constituyen herramientas valiosas en aplicaciones de conservación y gestión, incluyendo la evaluación sobre qué especies y de qué forma se pueden ver afectadas por el cambio climático a gran escala, la fragmentación progresiva del hábitat y los usos del suelo a nivel local.Diversos estudios se han centrado en utilizar la teledetección como herramienta que permite caracterizar la vegetación para el análisis de la selección del hábitat y para cartografiar las relaciones con el entorno natural.Uno de los tipos de hábitats más difíciles de caracterizar mediante teledetección son los sistemas forestales verticales y horizontales complejos.Su caracterización es necesaria para estudiar los aspectos determinantes y/o limitantes para las especies.El uso de la teledetección activa mediante sensores LiDAR y RADAR ha suscitado gran interés en el ámbito de la investigación de especies de fauna silvestre en áreas forestales así como su gestión, dado el potencial de esta tecnología para representar características tridimensionales de estos hábitats.El objetivo de este artículo de revisión es analizar las aplicaciones de teledetección activa en los estudios de hábitat de fauna silvestre en zonas forestales a través de búsquedas de palabras claves en la Web of Science .Se presentan las métricas y métodos comúnmente utilizados, los avances recientes en la caracterización de hábitats forestales y se recomiendan líneas futuras de investigación en el área de teledetección que podrían beneficiar estudios sobre fauna silvestre en ámbitos forestales que actualmente o no existen o están infrautilizados.También se destaca el valor potencial de la fusión de datos de sensores activos y pasivos para la representación de múltiples dimensiones y escalas del hábitat forestal.Si bien el uso de la teledetección en estudios de hábitat de fauna silvestre se ha incrementado en los últimos años, la comunicación fluida entre las comunidades científicas relacionadas con la teledetección, la gestión forestal y la ecología es vital para garantizar el uso y comprensión adecuados de los datos, permitiendo un mejor conocimiento de las necesidades de los usuarios.
其他摘要：Spatially explicit maps of wildlife habitat relationships have proven to be valuable tools for conservation and management applications including evaluating how and which species may be impacted by large scale climate change, ongoing fragmentation of habitat, and local land-use practices. Studies have turned to remote sensing datasets as a way to characterize vegetation for the examination of habitat selection and for mapping realized relationships across the landscape. Potentially one of the more difficult habitat types to try to characterize with remote sensing are the vertically and horizontally complex forest systems. Characterizing this complexity is needed to explore which aspects may represent driving and/or limiting factors for wildlife species. Active remote sensing data from lidar and radar sensors has thus caught the attention of the forest wildlife research and management community in its potential to represent three dimensional habitat features. The purpose of this review was to examine the applications of active remote sensing for characterizing forest in wildlife habitat studies through a keyword search within Web of Science. We present commonly used active remote sensing metrics and methods, discuss recent advances in characterizing aspects of forest habitat, and provide suggestions for future research in the area of new remote sensing data/techniques that could benefit forest wildlife studies that are currently not represented or may be underutilized within the wildlife literature. We also highlight the potential value in data fusion of active and passive sensor data for representing multiple dimensions and scales of forest habitat. While the use of remote sensing has increased in recent years within wildlife habitat studies, continued communication between the remote sensing, forest management, and wildlife communities is vital to ensure appropriate data sources and methods are understood and utilized, and so that creators of mapping products may better realize the needs of secondary users.
