Curso Práctico de LIDAR FORESTAL. Métodos de Masa

En el corazón de la gestión sostenible de los bosques, surge una herramienta tecnológica innovadora que está transformando la manera en que entendemos y administramos estos valiosos ecosistemas: el LIDAR Forestal con Métodos de Masa. Este enfoque revolucionario combina la potencia del LIDAR, un sistema de detección remota que utiliza pulsos láser para medir la distancia entre el sensor y la superficie, con la precisión de los Métodos de Masa, una metodología que permite estimar características forestales a partir de mediciones de densidad y altura.

El LIDAR Forestal con Métodos de Masa es mucho más que una simple técnica de recolección de datos. Es un catalizador que ha permitido a los profesionales del sector forestal dar un salto cuántico en la precisión y eficiencia de sus actividades. A través de este enfoque, es posible realizar inventarios forestales completos de una manera rápida y precisa, capturando información detallada sobre la estructura vertical del bosque, la densidad de la vegetación y otros parámetros cruciales.

Uno de los aspectos más destacados del LIDAR Forestal con Métodos de Masa es su capacidad para superar las limitaciones de los métodos tradicionales de inventario forestal. En lugar de depender de muestreos manuales y mediciones en el terreno, esta tecnología vuela por encima de los bosques emitiendo pulsos láser que rebotan en las superficies, proporcionando una representación tridimensional altamente precisa del entorno forestal. Esto resulta en un volumen de datos mucho mayor en comparación con los enfoques convencionales, lo que a su vez se traduce en una comprensión más completa de los ecosistemas forestales y sus dinámicas.

El conocimiento y la aplicación del LIDAR Forestal con Métodos de Masa son fundamentales en la era moderna de la gestión forestal. Esta tecnología no solo agiliza la recopilación de datos, sino que también abre las puertas a nuevas posibilidades en la toma de decisiones informadas. Los gestores forestales pueden ahora planificar de manera más eficaz la conservación, restauración y uso sostenible de los bosques, basándose en datos altamente detallados y actualizados.

El LIDAR Forestal con Métodos de Masa representa un avance significativo en la forma en que abordamos la gestión de los bosques. Su capacidad para proporcionar información precisa y detallada de manera eficiente está transformando la manera en que conservamos y aprovechamos estos valiosos recursos naturales. Con esta herramienta a nuestro alcance, estamos mejor equipados que nunca para enfrentar los desafíos ambientales y garantizar un futuro sostenible para los bosques y las generaciones venideras.

Objetivos del programa

¿A quién está dirigido?

Ninguno

1. Introducción a la tecnología LiDAR
   1. La tecnología LiDAR
   2. LiDAR terrestre y LiDAR aerotransportado
   3. Funcionamiento del LiDAR aerotransportado
   4. Componentes básicos de un sistema LiDAR aerotransportado
   5. Comportamiento del pulso LiDAR
   6. Características de los datos LiDAR
   7. Parámetros principales de vuelo . Archivos LAS y archivos LAZ. Información del retorno Láser (LAS header)
   8. Pretratamiento de datos LIDAR
   9. Filtrado y clasificación de la nube de puntos. El comando GroundFilter de FUSION. Obtención de Modelos Digitales del Terreno (MDT) a partir de datos LiDAR: MDE, MDS y MDV. LiDAR vs fotogrametría
   10. FugroViewer
   11. Interfaz principal. Cinta específica. Panel de visualización de datos
   12. FUSION
   13. Menús principales. Herramientas principales. Visualización tridimensional de datos
   14. Ejercicios tutorizados: E01. Descarga y visualización de datos LiDAR del PNOA desde el IGN.. E02. Descompresión de datos LAZ a LAS. E03. Visualización de datos LiDAR con FUGRO Viewer. E04. Visualización de datos con FUSION
   15. Prácticas de evaluación tutorizadas: P01. Cuestionario 01 – Introducción a la tecnología LiDAR
2. LiDAR y sector forestal
   1. Inventario forestal con Tecnología LiDAR.
   2. Inventario Forestal con Métodos de Masa
   3. Toma de datos en campo. Cálculo de estadísticos a partir de la nube de puntos del LiDAR.
   4. Ejercicios tutorizados: E01. GroundFilter. E02. GridSurfaceCreate. E03. DTM2ASCII. E04. CanopyModel. E05. ClipData. E06. CloudMetrics
   5. Prácticas de evaluación tutorizadas: P02 – Modelos digitales del terreno. P03 – Estadísticos de la nube de puntos LiDAR
3. Estimación de los modelos de transición de las parcelas de campo
   1. Introducción
   2. Muestreo aleatorio. Normalidad de las variables. Correlación lineal entre variables. Modelos por regresión lineal. Relaciones no lineales entre variables.
   3. El software R y su paquete R-Commander
   4. Introducción a R y Rcommander. Ajuste de modelos lineales simples en R-Commander. Ajuste y diagnosis de modelos de regresión múltiple con R-Commander.
   5. Ejercicios tutorizados: E01. Modelo de transición de la altura dominante. E02. Modelo de transición de volumen comercial con corteza
   6. Prácticas de evaluación tutorizadas: P04. Modelos de transición de Vcc y Nº de pies
4. Estimación de variables domésticas en el monte
   1. Creación de cuadrícula de recintos.
   2. Cargar el archivo de gridmetrics. Incorporar los modelos en QGIS. Cálculo de errores
   3. Ejercicios tutorizados: E01. Aplicación de los modelos de transición a los recintos. E02. Estimación de la posibilidad en volumen de un monte
   4. Prácticas de evaluación tutorizadas: P05. Estimación de las posibilidades en Vcc