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Curso Práctico de LIDAR Forestal. Árbol Individual

Precio 315 € - Cursos de especialización, OnLine de 55 horas - Titulación Emitida por el centro - Promoción: Facilidades de pago
  Curso Práctico de LIDAR Forestal. Árbol Individual  
 
Justificación/Descripción del curso:

El LIDAR Forestal con enfoque en el "Árbol Individual" representa un avance revolucionario en la forma en que entendemos y gestionamos los bosques. Esta innovadora técnica combina la potencia de la tecnología LIDAR, que utiliza pulsos láser para mapear la superficie terrestre, con un enfoque detallado en cada árbol individual en el ecosistema forestal.

A diferencia de los métodos tradicionales de inventario forestal que consideran los bosques como una entidad homogénea, el LIDAR con enfoque en el "Árbol Individual" permite un análisis minucioso de las características únicas de cada árbol. Mediante el envío de pulsos láser desde una plataforma aérea, se capturan datos altamente precisos y tridimensionales sobre la altura, la densidad y la estructura del dosel vegetal.

Esta técnica avanzada brinda información detallada sobre la disposición de los árboles y su relación con el entorno circundante. Además, permite estimar con gran precisión aspectos cruciales como la biomasa forestal y la cantidad de carbono almacenado en los árboles, desempeñando así un papel fundamental en la comprensión de la contribución de los bosques a la mitigación del cambio climático.

El enfoque en el "Árbol Individual" no solo proporciona datos más precisos para la toma de decisiones informadas en la gestión forestal y la planificación de la silvicultura, sino que también es un recurso invaluable para la investigación científica y la conservación de la biodiversidad. Al obtener un panorama más completo de la estructura y la dinámica de los bosques, los profesionales y científicos pueden abordar desafíos cruciales como la restauración de ecosistemas y la protección de hábitats críticos.

El LIDAR Forestal con enfoque en el "Árbol Individual" es una herramienta esencial en la era moderna de la gestión forestal y la conservación ambiental. Su capacidad para proporcionar datos precisos y detallados sobre la composición y la salud de los bosques está impulsando un enfoque más efectivo y sostenible hacia la protección y el aprovechamiento responsable de estos valiosos recursos naturales.

Objetivos del programa

  • Utilizar los principales programas para el análisis y visualización de datos LIDAR: FugroViewer, FUSION.
  • Generar Modelos Digitales del Terreno y visualizarlos en QGIS.
  • Conocer los principales métodos de individualización y segmentación de árboles a partir de modelos digitales de vegetación con FUSION y SAGA.
  • Construir modelos predictivos de variables dendrométricas a partir de los datos LIDAR y datos de campo, mediante el uso del programa estadístico R y su librería R-Commander.
  • Generar coberturas de interés para la planificación forestal.

¿A quien está dirigo?

El presente curso está dirigido a cualquier profesional arquitecto, arquitecto técnico, delineante, aparejador o ingeniero de la edificación, que necesite emplear Lidar Forestal con soltura en sus entornos laborales; así como a cualquier otro profesional que tenga un interés en estos campos y quiera desarrollar sus competencias en esta dirección.

Requisitos de acceso al curso:

Ninguno

Temario cubierto por el curso:
  1. INTRODUCCIÓN
    1. Software empleado
  2. INVENTARIO LIDAR. ÁRBOL INDIVIDUAL
    1. Principios de la individualización de árboles
    2. Métodos de individualización de árboles
    3. Trabajo de campo
    4. Ejercicios tutorizados:
    5. Prácticas de evaluación tutorizadas
  3. ESTIMACIÓN DE VARIABLES FORESTALES. ÁRBOL INDIVIDUAL
    1. Preparación de los datos estadísticos
    2. Estadísticos de la nube de puntos
    3. La regresión lineal
    4. El sotfware R y su paquete R-Commander
    5. Ajuste de modelos lineales simples en R-Commander
    6. Ajuste y diagnosis de modelos de regresión múltiple con R-Commander
    7. Ejercicios tutorizados:
    8. Prácticas de evaluación tutorizadas
  4. RESULTADOS FINALES
    1. Incorporación de modelos estadísticos
    2. Variables de masa a partir de árboles individuales
    3. Calidad del inventario de árbol individual
    4. Ejercicios tutorizados:
    5. Prácticas de evaluación tutorizadas
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