Uxafores

Fuertes, A., Rodríguez-Soalleiro, R., Pérez-Cruzado, C., Cañellas, I., Sixto, H., Oliveira, N. 2026. Climate-sensitive modelling of poplar short-rotation plantations: 3-PG growth predictions considering water limited-conditions. Biomass and Bioenergy 207, 108736, 14 pp. DOI: 10.1016/j.biombioe.2025.108736

Díaz-Varela, R.A., Alonso-Rego, C., Arellano-Pérez, S., Briones-Herrera, C. I., Álvarez-González, J.G., Ruiz-González, A.D. 2025. Characterization of shrub fuel structure and spatial distribution using multispectral and 3D multitemporal UAV data. Forests 16, 676, 23 pp. DOI: 10.3390/f16040676

Aut.: Alonso Rego, Cecilia
Tit.: Estimación de biomasa y características estructurales del combustible en comunidades de matorral desarbolado y pinares en Galicia a partir de escáner láser terrestre, láser aéreo e inventario de campo
Def.: 20/09/2023
Men. int.: sí
Univ.: Universidad de Santiago de Compostela (España)
Dir.: Ruiz González, Ana Daría (USC); Diaz Varela, Ramón Alberto (USC)

Arellano-Pérez S., Guerra-Hernández J., Botequim B., Alonso-Rego C., López-Fernández M., Álvarez-González J.G., Guilherme-Borges, J.G., Ruiz-González A. D. 2022. Estimación de la altura del complejo de combustible en comunidades de matorral desarbolado a partir de datos LIDAR de baja densidad. (Poster) 8º Congreso Forestal Español: “La ciencia forestal y su contribución a los objetivos de desarrollo sostenible”. Lleida, Cataluña (España), 27/06/2022-1/07/2022
En: SECF. 2022. 8º Congreso Forestal Español: “La ciencia forestal y su contribución a los objetivos de desarrollo sostenible”. 8CFE-448, 13 pp. ISBN: 978-84-941695-6-4

Aut.: Molina Valero, Juan Alberto
Tit.: Modelling forest stand maturity from National Forest Inventory and Terrestrial Laser Scanning data (Modelización de la madurez de los rodales forestales partiendo de datos del Inventario Forestal Nacional y del escáner láser terrestre)
Def.: 21/10/2022
Men. int.: sí
Univ.: Universidad de Santiago de Compostela (España)
Dir.: Álvarez González, Juan Gabriel (USC), Pérez Cruzado, César (USC)

Premio: Premio Universitario de la Sociedad Española de Ciencias Forestales (SECF). Mejor tesis doctoral sobre temática forestal
Convocatoria: 2022
Organismo: Sociedad Española de Ciencias Forestales

Fernández-Alonso, J.M., Llorens, R., Sobrino, J.A., Ruiz-González, A.D., Alvarez-González, J.G., Vega, J.A., Fernández, C. 2022. Exploring the potential of Lidar and Sentinel-2 data to model the post-fire structural characteristics of gorse shrublands in NW Spain. Remote Sensing 14, 6063. DOI: 10.3390/rs14236063

Molina Valero, J.A., Rodríguez Ruiz, J., Pérez Cruzado, C., Martínez Calvo, A. 2022. Actas del Workshop sobre Teledetección Próxima Terrestre para Aplicaciones Forestales. Escuela Politécnica Superior de Ingeniería, USC. Lugo, 2021. ISBN: 978-84-09-37465-6. Depósito Legal: C 17-2022 http://hdl.handle.net/10347/27511

Molina-Valero, J.A., Martínez-Calvo, A., Ginzo Villamayor, M. J., Novo Pérez, M.A., Álvarez-González, J.G., Montes, F., Pérez Cruzado, C. 2022. Operationalizing the use of TLS in forest inventories: The R package FORTLS. Environmental Modelling and Software 150, 105337. DOI: 10.1016/j.envsoft.2022.105337

Molina-Valero, J.A., Martínez-Calvo, A., Ginzo Villamayor, M.J., Novo Pérez, M.A., Álvarez-González, J.G., Montes, F., Pérez-Cruzado, C. 2022. FORTLS: Un paquete de R para el uso operativo de dispositivos terrestres de tecnología LiDAR en inventario forestal. (Poster) 8º Congreso Forestal Español: “La ciencia forestal y su contribución a los objetivos de desarrollo sostenible”. Lleida, Cataluña (España), 27/06/2022-1/07/2022
En: SECF. 2022. 8º Congreso Forestal Español: “La ciencia forestal y su contribución a los objetivos de desarrollo sostenible”. 8CFE-171, 19 pp. ISBN: 978-84-941695-6-

Alonso-Rego, C., Arellano-Pérez, S., Guerra-Hernández, J., Molina-Valero, J.A., Martínez-Calvo, A., Pérez-Cruzado, C., Castedo-Dorado, F., González-Ferreiro, E., Álvarez-González, J.G., Ruiz-González, A.D. 2021. Estimating stand and fire-related surface and canopy fuel variables in pine stands using low-density airborne and single-scan terrestrial laser scanning data. Remote sensing 13(24), 5170. DOI: 10.3390/rs13245170