En el mundo se realizan esfuerzos para clasificar el bosque nativo y así conocer su composición, estructura y distribución para poder ejercer sobre ellos un mejor manejo. Los bosques de Araucaria araucana tienen relevancia ecológica porque son milenarios y su distribución es muy reducida, en Chile y Argentina, justificando así la realización de la presente investigación. Este estudio plantea como objetivo clasificar a una escala fina y media los ecosistemas de Araucaria y Nothofagus del Sur de Chile. Para ello se utilizan sensores remotos y se aplica una clasificación biunívoca-combinada y el método del árbol, logrando así una descripción detallada. La información auxiliar utilizada fue: cartografía del Parque Nacional Conguillío, Modelo Digital de Elevación e Índices de Vegetación Se utilizaron imágenes Landsat-8 OLI del año 2013 con resolución espacial de 30x30m. Se efectuaron 260 parcelas de inventario forestal y los datos fueron analizados con los programas Idrisi Kilimanjaro, ArcGis 8.0 y SPSS. De la clasificación supervisada se obtuvieron 23 categorías cuya precisión global fue de 75,0%. La precisión de los bosques fue de un 74,6%; hierbas y arbustos, 80,5%; suelo con escasa vegetación, 84,95%; nieve, 95,1%; escoria y lava volcánica, 73,03%; agua, 73,0%. A partir de la aplicación conjunta de los métodos clasificación biunívoca-combinada y del árbol, se clasificaron ecosistemas de Araucaria y Nothofagus a escalas fina y media y cuyo mapa final permite efectuar un mejor manejo de estos.

Esforços são realizados no mundo para classificar o bosque nativo e assim conhecer sua composição, estrutura e distribuição para poder exercer sobre eles melhor gerenciamento. Os bosques de Araucaria araucana têm relevância ecológica porque são milenares e sua distribuição é muito reduzida no Chile e Argentina, justificando assim a realização da presente investigação.                                                                                                                            Este estudo coloca como objetivo classificar em uma escala fina e média os ecossistemas de Araucaria e Nothofagus do Sul do Chile. Para isto são utilizados sensores remotos e aplicada uma classificação biunívoca-combinada e o método da árvore, obtendo assim uma descrição detalhada. A informação auxiliar utilizada foi: cartografia do Parque Nacional Conguillio, Modelo Digital de Elevação e Índices de Vegetação. Utilizaram-se imagens Landsat-8 OLI do ano 2013 com resolução espacial de 30x30m.                                                                                                                                     Efetuaram-se 260 parcelas de inventário florestal e os dados foram analisados com os programas Idrisi Kilimanjaro, ArcGis 8.0 e SPSS. Da classificação supervisionada foram obtidas 23 categorias cuja precisão global foi de 75,0%. A precisão dos bosques foi de 74,6%; ervas e arbustos, 80,5%; solo com escassa vegetação, 84,95%; neve, 95,1%; escória e lava vulcânica, 73,03%; água, 73,0%. A partir da aplicação conjunta dos métodos classificação biunívoca-combinada e da árvore, se classificaram ecossistemas de Araucaria e Nothofagus nas escalas fina e média e cujo mapa final permite efetuar um melhor manejo destes

Much effort is being made around the world to classify the native forest so as to better know its composition, structure and distribution in order to exercise a better management over them. The Araucaria araucana forests have ecologic relevance because they are millenary and its distribution in Chile and Argentina is quite reduced, which justifies the execution of the present investigation. This study proposes as its objective to classify at fine and medium scales the Araucaria and Nothofagus ecosystems of the south of Chile. To do this, remote sensors were used, applying a biunivocal-combined classification and the tree method, obtaining a detailed description. Auxiliary information used was: cartography of the Conguillío National Park, Digital Elevation Model and Vegetation Indexes. Also, Lansat-8 OLI Images from 2013, with spatial resolution of 30x30m, were used. Two hundred and sixty forestry inventory plots were carried out and the data were analyzed with the Idrisi Kilimanjaro, ArcGis 8.0 and SPSS programmes. The categories obtained from this supervised classification were 23, which had 75.0% of global accuracy. The accuracy for forests was 74.6%, for grass and bushes 80.5%, for soil with scarce vegetation 84.95%, for snow 95,1%, for volcanic lava 73.3%, and for water was 73.0%. Thus, the Araucaria and Nothofagus ecosystems were classified using this joined application of biunivoca-combined method and the tree method. This was done at a fine and medium scales. The final map allows to carry out a much better management of these ecosystems.