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CURSO DE REDACCIÓN DE INSTRUMENTOS DE GESTIÓN FORESTAL EN AR AGÓN
Acción cofinanciada 80% Unión Europea y 20% Gobiern o de Aragón
CURSO DE REDACCIÓN DE INSTRUMENTOS DE
GESTIÓN FORESTAL EN ARAGÓN
Nuevas tecnologías de inventario
Miguel Cabrera BonetDr. Ingeniero de Montes
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Nuevas técnicas en inventario
Nuevas tecnologías :- G.I.S- G.P.S.- Programas de proceso de datos más rápidos y eficientes-Nuevos aparatos de inventario
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Nuevas técnicas en Inventario
Nuevas técnicas de Inventario :- LiDAR*- Forestereo **- VANT***(con LIDAR o imágenes ópticas/IR / multiespectrales)
* Laser Imaging Detection and Ranging** Forestereo: Medición estereoscópica mediante Imágenes hemisféricas***VANT: Vehículos Aéreos No Tripulados
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CAPTURA DE INFORMACIÓN DEL ENTORNO A TRAVÉS DE LA TELEDETECCIÓN
Sensores pasivos: aquellos que reciben energía a través de fuentes externas para obtener la información de los objetos. La energía generalmente se encuentra en el espectro del visible y del infrarrojo.
Imagen LANDSATImagen SPOT
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CAPTURA DE INFORMACIÓN DEL ENTORNO A TRAVÉS DE LA TELEDETECCIÓN
Sensores activos: emiten energía sobre el objeto y reciben la señal reflejada por el mismo.
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El LiDAR (Light Detection And Ranging) es un sistema activo de detección remota basado en un escáner laser
Permite obtener una mayor densidad de medidas de las superficies que cualquier otro sistema conocido
El LiDAR no reemplaza a sensores convencionales sino que crea una nueva técnica
¿Qué es el LiDAR?
Comportamiento del pulso
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Sensor LiDAR aerotransportado:
• Sistema inercial de navegación
• GPS diferencial (recibe y procesa información procedente de una estación terrestre situada en un lugar cercano)
Sensor LiDARGPS
Sistema InercialS=v*t
¿Qué es el LiDAR?
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¿Qué es el LiDAR?
Información obtenida de LIDAR
• Coordenadas (x, y, z)• Intensidades (1.000 -1.500 nm).• Número de retornos
Modelo en 3D
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¿Qué es el LiDAR?
¿Cómo se comportan los pulsos?1.En superficies sólidas se produce un único retorno (eco)2.En el agua no se produce retorno del pulso3.En las cubiertas vegetales se obtienen más de un retorno (eco)
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¿Qué es el LiDAR?
La importancia de la tecnología LIDAR en la gestión forestal
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¿Qué es el LiDAR?
La importancia de la tecnología LIDAR en la gestión forestal• El registro del primer retorno describe la parte más alta de la vegetación y el
último se usa para conocer la superficie del suelo. característica fundamental para describir la estructura de la vegetación
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¿Qué es el LiDAR?
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¿Qué es el LIDAR?
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¿Que condiciona la densidad del número de puntos?
-Altura y velocidad del vuelo (helicópteros: densidad mayor de 40 puntos/m2)
-Frecuencia de pulsos (200.000 pulsos/segundo)
- Ángulo de escaneo (FOV)
LIDAR y vegetación
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LIDAR y vegetación
¿Cómo explica el LiDAR la estructura de la vegetaci ón?
• La estructura de un bosque es la organización espacial (vertical y horizontal) de sus componentes
• La nube de puntos LiDAR describe con detalle y de forma continua la estructura de la vegetación
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Productos cartográficos
Modelos Digitales de Elevaciones
• Modelo Digital de Superficie
• Modelo Digital del Terreno
• Modelo Digital de Altura de Vegetación
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LIDAR y vegetación
Proceso de nube de puntos para obtener su métrica
Percentiles de alturas y de intensidades. El Percentil 0 es el menor valor de la muestra y el Percentil 100 el mayor valor. El percentil i-ésimo es aquel valor donde el i % de la muestra son valores menores que él y el 100-i % restante son mayores
Los primeros retornos permiten calcular la cobertura de la vegetación (FCC) con precisión: FCC es igual al porcentaje de primeros retornos que no llegan directamente al suelo
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LIDAR y vegetación
Proceso de la nube de puntos para obtener su métrica
Existe una alta correlación entre la estructura de la vegetación y las variables biofísicas que utilizamos y necesitamos para la gestión forestal (biomasa, densidad,…)
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Inventario forestal mediante LIDAR
Existen dos tipos de inventario forestal
con LiDAR• Métodos de Masa ,
en donde se relacionan la nube de puntos LiDAR con las variables dasométricas de inventario.
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Inventario forestal mediante LIDAR
• Métodos de árbol : se necesita información de la forma y dimensiones de la copa para poder realizar la búsqueda de árboles (masas adehesadas)
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Inventario forestal mediante LIDAR
Se necesita relacionar las mediciones del sensor Li DAR con las mediciones de campo
Mediciones de campo Mediciones LiDAR
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• Datos de campo : Los habituales en un inventario forestal pero con mayor precisión en las coordenadas de la parcela (precisión submétrica)
INVENTARIO FORESTAL MEDIANTE LIDAR
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Variable Descripción
nRs2m Número de retornos por encima de 2 metros
nR1s2m Número de primeros retornos por encima de 2 metros
nR2s2m Número de segundos retornos por encima de 2 metros
nR3s2m Número de terceros retornos por encima de 2 metros
MinE Elevación mínima
MaxE Elevación máxima
Med Elevación media
Mod Moda elevación
Dev Desviación estándar elevación
Var Varianza elevación
CV Coeficiente de variación de la elevación
IQ Rango intercuartilico de la elevación
Skew Asimetría de la elevación
Kur Curtosis de la elevación
AAD Desviación absoluta sobre la media de la elevación
MADMed Desviación absoluta sobre la mediana de la elevación
MADMod Desviación absoluta sobre la moda de la elevación
L1 Momento de orden 1
L2 Momento de orden 2
L3 Momento de orden 3
L4 Momento de orden 4
LCV L2/L1
LSkew L3/L2
LKur L4/L2
P01 Elevación del percentil 1 de los retornos
P05 Elevación del percentil 5 de los retornos
P10 Elevación del percentil 10 de los retornos
P20 Elevación del percentil 20 de los retornos
P25 Elevación del percentil 25 de los retornos
P30 Elevación del percentil 30 de los retornos
P40 Elevación del percentil 40 de los retornos
P50 Elevación del percentil 50 de los retornos
P60 Elevación del percentil 60 de los retornos
P70 Elevación del percentil 70 de los retornos
P75 Elevación del percentil 75 de los retornos
P80 Elevación del percentil 80 de los retornos
P90 Elevación del percentil 90 de los retornos
P95 Elevación del percentil 95 de los retornos
P99 Elevación del percentil 99 de los retornos
CRR (Media - MinE) / (MaxE – MinE)
QmSQ Elevación media cuadrática
CmC Elevación media cubica
Fcc Porcentaje de primeros retornos por encima de 2 metros. Se puede asimilar a la FCC
FccT Porcentaje de todos retornos por encima de 2 metros
FccTAr Todos los retorno por encima de 2 m / Todos los retornos
pR1Med Porcentaje de primeros retornos sobre la media
pR1Mod Porcentaje de primeros retornos sobre la moda
pRMed Porcentaje de retornos sobre la media
Se obtienen modelos del tipo (por estrato):Np = Exp(4,02176+0,46269*[Kur]+0,05029*[Fcc]-0,04167*[FccT])Ab = Exp(2,92323+0,18786*[P05])Vc = Exp(6,14008+0,07152*[Med]-3,48317*[CV]+0,31895*[Skew])Iv = Exp(2,26189-4,38601*[CV]+0,49796*[Skew]+0,13807*[Kur]+0,06347*[P50])
PROCESADO DE DATOS DEL INVENTARIO
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PROCESO DE DATOS LIDAR
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FORESTEREOAplicaciones en el inventario forestal
F. Montes, M. Sánchez-González, M. Cabrera
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¡desplazamiento angular!
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Fundamento teórico
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Desarrollo del prototipo
Prototipo actual:2 cámaras de 5 Mp
Distancia entre cámaras: 0.5 mSoftware para inventario forestal
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Classification
Iρ
RLV
Non-sky
Classification
GI
TLV
Image Criteria computation
Sky
StemsFoliage
Tree labelling
Labelled image
Correspondence
Tree growing
Distance, height and diameter of the matched sections
User selection
Taper equation fittingTerrain model fitting
Individual tree variables
User guided matching
Autom
ated matching
Sampling probability estimation
Stand variables estimation
Stand level variables
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Segmentación de la imagen
• Clasificación de los píxeles • Criterios: intensidad, varianza, saturación del color verde
• Restricciones geométricas
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• Identificación de homólogos en las dos imágenes• Restricciones: Epipolar
GeométricasSemejanzaUnicidad
Correspondencia
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Estimación de volumen
Ecuaciones de perfil
Probabilidad de selección
Distancia, rumbo, diámetro, altura
Variables de árbol: Posición, DBH, volumen
Variables de masa: área basimétrica, N, distribución diamétrica
Correspondencia
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Proceso de datos
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Índices de estructura
• Distribución espacial
• Diferenciación
• Mezcla de especies
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V3
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
0.0 50.0
Zenith angle (º)
Gap
frac
tion
( ) ( )( ) ( )ααα σθθσθσθ ++++Ω−= cos)(sincos0
220 GLefeP
Estimación de LAI
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Estudio en parcelas del IFN
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Detección de árboles
% de árboles identificados con el método automático y el método guiado
Distancia DBHÁ
rbol
es id
entif
icad
os (
%)
Área basimétrica Luz / especie
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Precisión en la estimación del DBH
DBH real - DBH estimado R2 = 0.86Bias = 0.015 m
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Estimación de variables de masa
Distancia de muestreo 8 mÁrea basimétrica:R2 = 0.88Sesgo = 0.25 m2
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Nº de parcelas y error de muestreo
A partir de 20 puntos de muestreo el error de estimación del área
basimétrica es inferior al 5%
Nº de parcelas y error de muestreo
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VANT es fruto del esfuerzo de I+D realizado por lasempresas igm, ingeniería y gestiónmedioambiental s.l. y zumain ingenieros s.l.,cuyo objetivo es la tecnificación ambiental medianteuna nueva tecnología para la Teledetección de AltaResolución Espacial.
VEHÍCULOS AÉREOS NO TRIPULADOS
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El VANT (Vehículo Aéreo No Tripulado) está compuesto por la plataforma o aeronave, lacarga de pago, la estación de control en tierra y el radiocontrol.
Todos estos elementos, conectados entre sí, dotan a la tecnología VANT de una granversatilidad y permiten su aplicación en numerosos ámbitos de la teledetección.
Tecnología VANT
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VANT (Vehículo Aéreo No Tripulado) es una aeronave que vuela sintripulación a bordo y puede ser programado para realizar misiones deforma autónoma.
Tipo de aeronaves
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Cámaras digitales de alta resolución capaz derealizar fotografías en todo tipo de condicionesluminosas.
Cámaras térmicas capaces de adquirir imágenestérmicas desde los -20 ºC a los 640 ºC.
Detección de la reflectividad de la superficieterrestre en las bandas del rojo, verde einfrarrojo cercano.
Reflectividad de la superficie terrestre en un conuna resolución espectral y espacial muy elevada(gran número de bandas)
SENSORES
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Permite realizar vuelos automáticos en cualquier situación, permitiendo aloperador tomar el control cuando sea necesario, pudiendo volver a retomarla ruta en el último punto realizado.
Componentes : GPS, IMU y MAG
AVIÓNICA
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Ortofoto de alta resolución para planes y proyectos
Seguimiento de obras
Panorámicas 360º
Medición de obra
Modelos digitales del terreno
Inspección de estructuras
Escenarios en 3D
Agricultura
APLICACIONES
Forestal
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Proceso de imágenes con software fotogramétrico: modelo digital delterreno y ortofotografía de alta resolución
TOPOGRAFÍA
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Obtención de cartografías de grandes extensiones en cortos periodos detiempo.7 km lineales x 150m de anchura a escala 1:1000, 7 días de trabajo.
CARTOGRAFÍA GENERAL
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Inspecciones en lugares de difícil acceso o peligrosos (estructuras en altura,torres de alta tensión, viaductos , puentes)Ventajas: puesta en marcha inmediata, sin necesidad de andamiajes o depersonal cualificado para trabajos verticales (economía)
INSPECCIÓN DE ESTRUCTURAS
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Cámara térmica: fugas de agua en sistemas de riego ocanalizaciones
Fuga de Agua solo visible mediante imágenes térmicas aéreas
INSPECCIÓN DE ESTRUCTURAS
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SEGUIMIENTO DE OBRAS
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La posibilidad de automatización del vuelo de VANT, así como su capacidad de volar a escasaaltura, permite la realización de ortofotografía de muy alta resolución.Los distintos tipos de sensores permiten la obtención datos de la superficie de utilidad para lagestión del territorio
AGRICULTURA
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Análisis estructurales y patológicos de masaAlta resolución, cobertura de grandes superficies en corto espacio detiempo: imágenes de muy alta resolución para obtención alturas, númerode pies, fracción de cabida cubierta, etc.
FORESTAL
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FORESTAL
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Skywalker
FORESTAL: TRABAJO DE CAMPO
MEDIOS AÉREOS: SKYWALKER
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• Autonomía de 90 minutos
• Velocidad de 50 km/h
• Radio de acción de 10 km
• Capacidad de modificar rutas en vuelo
• Soporta vientos de hasta 30 km/h
• Capacidad de Aterrizar y despegar desde pistas no preparadas
FORESTAL: TRABAJO DE CAMPO
CARACTERÍSTICAS DE MEDIOS AÉREOS: SKYWALKER
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FORESTAL: TRABAJO DE CAMPO
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Skywalker
FORESTAL: TRABAJO DE CAMPO
PLANIFICACIÓN DEL VUELO
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Procesado de datos de campo por medio del software dereconstrucción y cartografía 3d
Comparaciones entre pares de fotografías para establecer la altura relativa entre todos los puntos coincidentes detectados.
Obtención de nube de puntos densa en coordenadas locales y con alturas relativas
FORESTAL: TRABAJO DE GABINETE
Alineación de imágenes y creación de nube densa de puntos
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Por fotogrametría: clasificación de la vegetación arbórea, obteniendo los mapas de altura de las masas gracias a la aplicación de distintos algoritmos
FORESTAL: TRABAJO DE GABINETE
Clasificación de la nube de puntos
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FORESTAL: TRABAJO DE GABINETE
Modelo de alturas clasificadas y localización y ubicación de parcelas
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FORESTAL: TRABAJO DE CAMPO
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Trimble R6 Trimble R10 Trimble V10
FORESTAL: TRABAJO DE CAMPO
Medios terrestres
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•MDA_Hmax .- Altura máxima del modelo digital de alturas para cada parcela•MDA_H_DsSt .- Desviación estándar del modelo digital de alturas para cada parcela•MDA_m_MK .- Media del modelo digital de alturas para cada parcela eliminados valores de suelo•Fcc_rango .- Rango de valores de Fracción de cabida cubierta para cada parcela•Fcc_DsSt .- Desviación estándar de los valores de Fracción de cabida cubierta para cada parcela.•Nat_bk_max .- Valor máximo de la capa Natural breaks para cada parcela.•Nat_bk_DsSt .- Desviación estándar de la capa natural breaks en cada parcela.•Percentil .- Media del valor de la capa percentiles al que pertenecen los píxeles de cada parcela.•Perc_rango. - Rango de valores presentes en cada parcela de la capa percentiles•Quint_max .- Valor máximo de la capa Quintiles para cada parcela.•Quint .- Valor medio de la capa Quintiles para cada parcela.•NDVI_SUM/1000.- Suma de los valores del indice NDVI de todos los píxeles de cada parcela eliminado el suelo, partido por 1000.
FORESTAL: OBTENCIÓN DE VARIABLES DE CAMPO
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FORESTAL: TRABAJO DE GABINETE
Modelo de alturas
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FORESTAL: TRABAJO DE GABINETE
Percentiles, clasificación de alturas
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FORESTAL: TRABAJO DE GABINETE
FRACCIÓN DE CABIDA CUBIERTA
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FORESTAL: TRABAJO DE GABINETE
NDVI
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Relación de las variables de las parcelas de campo con los datos de vuelo para obtener distintas variables de caracterización de la masa
FORESTAL: TRABAJO DE GABINETE
REGRESIONES
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Una vez obtenidas las regresiones se realiza la aplicación de las ecuaciones a los datos del vuelo referido a recintos de tamaño igual al tamaño delas parcelas de muestreo en campo.
FORESTAL: TRABAJO DE GABINETE
APLICACIÓN DE LAS REGRESIONES A TODA LA SUPERFICIE
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• Caracterización de la masa
• Mapas de altitud y de pendientes
• Exposición
• Especie Principal
• Condición de los Caminos
• Fracción de cabida cubierta
• Regresiones
• Regeneración
• Nº Pies
• Vigor vegetativo
• Enfermedades
• Selección genética de individuos
• Cálculo de volúmenes
• Topografía detallada
FORESTAL: TRABAJO DE GABINETE
Productos generados
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Mayor simplicidad a la hora de planificar el trabajo.
Económico y ecológico
Reducción del número de parcelas de campo.
Herramienta de trabajo 100% funcional
Posibilidad de personalizar los sensores embarcados
FORESTAL
VENTAJAS
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