A proposito de los generos Aconitum L. y Consolida (DC.) S.F.Gray en la Peninsula Iberica.

Seguimos para este taxon, en lo nomenclatural, a TAMURA & LAUENER (1979:459), mientras no se tipifique de forma adecuada A. lycoctonum L., considerado nom. ambig. ya por TUTIN (1964:212), con pocas posibilidades de que no sea diverso de A. vulparia. A. pyrenaicum L. es también algo muy distinto del taxon que nos ocupa y, en caso de no ser aceptada la proposición de que se lo considere ñamen rejiciendum, hecha por TAMURA & LAUENER (Le.: 447), seria el nombre correcto para A. barbatum Pers. (=A. squarrosum DC.) de Siberia. Otro nombre que aún podría ser prioritario, A. altissimum Miller (WARNCKE, 1964:30; TAMURA & LAUENER, l.c), no puede usarse en tanto no se localice algún material de aquel en que se basó la descripción un tanto ambigua de Miller....

Aplicación de imágenes radar de satélite a la cartografía de la vegetación en zonas boreales

El presente estudio se enmarca en el proyecto europeo SIBERIA. Trata de explorar el uso de imágenes radar de satélite (ERS y JERS) para la actualización de la cartografía de vegetación de zonas boreales. Se dispone de 8 imágenes de amplitud y coherencia tomadas en 1998, así como de un inventario de vegetación georreferenciado de dos pequeñas zonas. Se proponen tres tipos de clasificaciones supervisadas por el método de máxima verosimilitud. La primera con las imágenes de satélite, la segunda añadiendo algunas imágenes texturales, y la tercera utilizando sólo las imágenes de los componentes principales más significativos. Se siguen los criterios establecidos en el proyecto SIBERIA para la obtención de áreas de entrenamiento. Se propone una doble validación, por una parte vía matrices de confusión a partir de áreas de verdad-terreno obtenidas por el mismo método que las áreas de entrenamiento, y por otra parte contrastando y correlacionando las clasificaciones con los parámetros de inventario disponibles para dos pequeñas áreas de verdad-terreno. Los resultados indican una sensible mejora en la clasificación con la incorporación de imágenes texturales (la precisión aumenta de un 66% a un 75%), y señalan el parámetro biomasa como el mejor correlacionado con las clasificaciones derivadas (coeficiente de correlación r de hasta 0,49). Diferentes fuentes de error permiten augurar un margen de mejora para posteriores estudios.