uso de lidar para el monitoreo y manejo de recursos...

A U T O R : L A U R A Z A L A Z A R

M A T E R I A : S E M I N A R I O

M A E S T R Í A A E A R T E

I G ( C O N A E / U N C ) – F A M A F ( U N C )

Uso de LiDAR para el monitoreo y manejo de recursos forestales

Recursos Forestales

Bosques Naturales

Bosques Cultivados

Tierras Reforestables

Funciones Monitoreo y Manejo

Conservación

Protección

Recreación

Económica

Extensión y características

Parámetros biofísicos y

estructurales

Cambios

Uso de la Teledetección

Recursos Forestales

Sistema LiDAR (Light Detection And Ranging)

Sensor óptico activo (UV a IR)

Pulso láser de corta duración (5 a 10 Hz), colimado,

coherente y polarizado

Registro del tiempo transcurrido entre emisión y arribo del

pulso: localización del objeto

Registro de la intensidad de la señal de retorno: tipo de

objeto

Permite caracterización 3D

Plataformas LiDAR S

ate

lita

l

• Resolución: ~1 - 2 km

• Ejemplos: SLA (Shuttle Laser Altimeter), ICESat, Calipso, VCL (Vegetation Canopy Lidar)

Ter

rest

re

• Resolución:

<20 m

• Ejemplo: ILRIS-3D (Intelligent Laser Ranging and Imaging System)

Aer

otr

an

spo

rta

do

• Resolución:

<1 m – 20 m

• Ejemplos: ALTM (Airborne Laser Terrain Mapper), LVIS (Laser Vegetation Imaging Sensor)

LiDAR aerotransportado

Escáner laser transmisor-receptor Sistema de Posicionamiento Global (GPS): trayectoria del avión Sistema de Navegación Inercial (INS/IMU): posición del avión Dispositivo de almacenamiento

LiDAR aerotransportado

Sistema de Retorno Discreto

--Pisada: 0.25-5 m diámetro. --Res. Espacial: < 1 m. --Registro de 1, 2 o unos -pocos pulsos de retorno.

Sistema de Onda Completa

--Pisada: 25-80 m diámetro. --Res. Espacial: 10-25 m. --Registro de la onda -completa de retorno.

Datos LiDAR

Formato estándar .LAS

Productos

- Nube de puntos: datos crudos, imagen clasificada por posición

relativa entre puntos (alturas), imagen de intensidades

- Modelo digital de superficie (interpolación de primeros

retornos)

- Modelo digital de terreno (interpolación de últimos retornos)

Software: TerraScan. Fusion (libre). GRASS (libre)

Rasterización de nube de puntos (dato crudos)

Mayor densidad de puntos, menor tamaño de pixel. Ej: 1 p/m² = pixel 1 x 1 m 0.25 p/m² = pixel 3 x 3 m

Visualización 3D de datos LiDAR (software Fusion)

Caracterización atmosférica: humedad, presión, temperatura, velocidad del viento, partículas contaminantes

Aplicaciones generales del LiDAR

Desarrollo temporal de la estructura vertical de la tropósfera inferior (He et al. 2012).

Evolución espacial y temporal de la proporción de mezcla de vapor de agua en la atmósfera (Froidevaux et al. 2012).

Aplicaciones generales del

LiDAR

Estudios topográficos:

altimetría y batimetría

Aplicaciones generales del

LiDAR

Planeamiento urbano:

modelos urbanos tridimensionales

Aplicaciones generales del

LiDAR

Estudios ambientales:

contaminantes en agua, contenido de pigmentos, biomasa vegetal

Aplicación en Recursos Forestales

Estimación de parámetros:

-Biomasa (materia orgánica sobre y bajo el terreno)

-Altura de la vegetación

-Altura a la base de la copa

-Volumen de la copa

-Cierre de copas (% terreno cubierto por el follaje)

-Área basal (área del corte transversal del tronco a 1.30 m)

-Índice de Área Foliar =LAI (total de área foliar verde por superficie de terreno)

Casos particulares

Riaño et al. 2002

Identificación de parámetros estructurales:

Generación de Modelo Digital del Terreno.

Determinación de altura de la vegetación, altura a la base de la copa y cierre de copas.

Generación del DTM y pulsos láser sobre

el terreno.

Clasificación de pulsos láser

Casos particulares

Kwak et al. 2007

Método indirecto de estimación del LAI:

Análisis de regresión de datos de campo con el Índice de Penetración del Láser (LPI) y el Índice de Intercepción del Láser (LII).

LPI= Dgnd/(Dgnd + Dhigh)

LII= 1-((Ngnd + Nlow)/Nall)

Relación entre el Índice de Área Foliar y los Índices de Penetración e Intercepción del Láser para tres especies arbóreas.

Casos particulares

Bortolot & Wynne 2005

Estimación de biomasa:

Algoritmo basado en datos de entrenamiento para localizar y medir árboles individuales

Medición de altura y densidad de árboles

Estimación de biomasa mediante ecuación de regresión lineal múltiple (altura y densidad de árboles)

Imágenes obtenidas durante el proceso de localización de los árboles.

Relación entre la biomasa estimada y la determinada a campo.

Conclusiones

La técnica LiDAR muestra un amplio rango de aplicaciones.

Provee información tridimensional de alta precisión y muy buena resolución espacial.

Utilidad y eficacia en la estimación y medición de parámetros forestales.

Caracterización horizontal y vertical de la vegetación, permitiendo conocer la funcionalidad y productividad de los recursos forestales y favoreciendo al manejo adecuado de los mismos.

Facilita el inventariado y monitoreo de recursos forestales.

Gran aporte a la construcción de modelos de combustibles, mejorando el modelado del comportamiento del fuego en incendios forestales.

GRACIAS!

Bibliografía mencionada

Bortolot, Z.J. and R.H. Wynne. 2005. Estimating forest biomass using small footprint LiDAR data: An individual tree-based approach that incorporates training data. Journal of Photogrammetry & Remote Sensing. 59:342-360. Froidevaux, M., C.W. Higgins,V. Simeonov, P. Ristori, E. Pardyjak, I. Serikov, R. Calhoun, H. van den Bergh and M.B. Parlange. 2012. A Raman lidar to measure water vapor in the atmospheric boundary layer. Advances in Water Resources. In press. He, T.Y., S. Stanic, F. Gao, K. Bergant, D. Veberic, X.Q. Song and A. Dolzan. 2012. Tracking of urban aerosols using combined LIDAR-based remote sensing and ground-based measurements. Atmospheric Measurement Techniques. 5: 891-900. Kwak, D-A, W-K Lee and H-K Cho. 2007. Estimation of LAI using lidar remote sensing in forest. ISPRS Workshop on Laser Scanning 2007 and SilviLaser 2007, Espoo, September 12-14. Finland. Riaño, D., E. Meier, B. Allgöwer and E. Chuvieco. 2002. Generation of vegetation height, vegetation cover and crown bulk density from airborne laser scanning data. Forest Fire Research & Wildland Fire Safety, Viegas (ed.). Millpress, Rotterdam, ISBN 90-77017-72-0. 8 pp.