Curso Práctico de Teledetección Forestal. Análisis del Medioambiente

La teledetección forestal es una técnica avanzada que permite obtener información detallada y valiosa sobre los bosques y sus entornos mediante la captura y análisis de datos obtenidos desde sensores ubicados en plataformas aéreas o espaciales, como satélites. Esta metodología revoluciona la forma en que comprendemos y gestionamos los ecosistemas forestales.

En esencia, la teledetección forestal implica la observación remota de áreas forestales a través de la captura de imágenes y datos espectrales. Estos datos contienen información sobre la reflectancia de la luz en diferentes longitudes de onda, lo que proporciona pistas vitales sobre la salud de la vegetación, la estructura del bosque y otros factores ambientales.

A través de esta técnica, es posible realizar diversas aplicaciones en la gestión forestal y la conservación del medio ambiente. Algunos de los usos más destacados incluyen:

1. Monitoreo de la salud forestal: La teledetección permite detectar cambios sutiles en la salud de los árboles antes de que sean visibles a simple vista. Esto es crucial para la detección temprana de plagas, enfermedades o estrés hídrico.

2. Estimación de biomasa: Los datos recopilados a través de sensores remotos pueden usarse para estimar la cantidad de biomasa presente en un bosque, lo que a su vez proporciona información sobre el almacenamiento de carbono y el ciclo de nutrientes.

3. Detección de incendios: Los incendios forestales son un riesgo importante en muchas regiones. La teledetección puede ayudar a monitorear y detectar incendios de manera temprana, permitiendo una respuesta rápida y efectiva.

4. Cartografía de especies: La identificación de especies individuales o la delimitación de áreas con tipos específicos de vegetación se puede lograr mediante el análisis de datos espectrales.

5. Planificación de la gestión forestal: Los datos de teledetección pueden proporcionar información valiosa para la toma de decisiones en la gestión sostenible de los recursos forestales, como la planificación de rutas de acceso, la ubicación de áreas de conservación y la evaluación de impacto ambiental.

6. Seguimiento de cambios en el tiempo: La capacidad de capturar imágenes a lo largo del tiempo permite rastrear los cambios en la cobertura forestal, como la deforestación, la regeneración natural y la evolución de áreas protegidas.

En resumen, la teledetección forestal ofrece una perspectiva única y valiosa sobre los bosques, permitiendo a los científicos, investigadores y gestores tomar decisiones más informadas y precisas para la conservación y el manejo sostenible de estos ecosistemas vitales.

Objetivos del programa

¿A quién está dirigido?

Ninguno

1. Introducción a la Teledetección
   1. Introducción
   2. Principios físicos básicos de la teledetección
   3. Adquisición de datos
   4. Plataformas de descarga y visualización de imágenes de satélite
   5. El sistema de referencia de coordenadas de una imagen de satélite
   6. Ejercicios tutorizados: E-01. Delimitar un área de estudio, descargar imagen Landsat 8 y Sentinel 2 y visualizarlas en QGIS y SNAP. E02. Analizar el sistema de referencia de las imágenes anteriores y definir un mismo sistema para ambas en QGIS
   7. Prácticas de evaluación tutorizadas: P01: Cuestionario. Introducción a la teledetección. P02. Comparación de firmas espectrales de vegetación con diferentes sensores
2. Preprocesado y procesado digital de imágenes
   1. La imagen digital
   2. Correcciones radiométricas
   3. Correcciones geométricas
   4. Correcciones atmosféricas
   5. Corrección topográfica
   6. Corrección del efecto bidireccional (BRDF)
   7. Mosaicado y recortado de imágenes
   8. Combinación visual de bandas
   9. Mejora de la imagen
   10. Mejoras espaciales: filtros
   11. Elaboración de máscaras: máscara de nubes
   12. Fusión de imágenes
   13. Técnicas de reducción de escala: Superresolución
   14. Ejercicios tutorizados: E01. Realizar una corrección radiométrica de una imagen Landsat 7 en SNAP. E02. Realizar la corrección atmosférica de una imagen Landsat 8 y otra Sentinel-2 en QGIS. E03. Aplicar un filtro de detección de bordes sobre una imagen Sentinel-2. E04. Realizar pansharpening de una imagen Sentinel-2
   15. Prácticas tutorizadas: P03. Realizar la corrección atmosférica de una imagen Sentinel-2 en SNAP. Visualizar el resultado con una combinación de bandas que realce la vegetación
3. Análisis y extracción de la información
   1. Índices de vegetación
   2. Apilamiento de índices de vegetación: NDVI-NDWI-NBR
   3. Extracción de características de las imágenes: Análisis de textura
   4. Análisis discriminante o de componentes principales
   5. Introducción a la clasificación de imágenes
   6. Clasificación no supervisada
   7. Clasificación supervisada. Técnicas de Machine Learning
   8. Clasificación orientada a objetos (GEOBIA)
   9. Clasificación supervisada en QGIS
   10. Clasificación usando Orfeo ToolBox
   11. Clasificación usando SNAP
   12. Evaluación de resultados. La matriz de confusión
   13. Análisis multitemporal
   14. Análisis estadístico de la información e interpretación de gráficos
   15. Extracción de estadísticas básicas. Extracción de estadísticas locales de una imagen. Gráficas para la interpretación de datos
   16. Ejercicios tutorizados: E01. Cálculo de los índices de vegetación NDVI, NDWI y SAVI en QGIS y SNAP. E02. Realizar el apilamiento de los índices NDVI, NDWI y SAVI sobre una imagen Sentinel-2 y analizar el resultado. E03. Análisis de textura de una imagen. Ejemplo aplicado en la detección de fauna en ámbito forestal. E04. Análisis de componentes principales de una imagen Sentinel-2 (bandas R-G-B-NIR y NDVI). Clasificación no supervisada de una imagen Sentinel-2 por el método de ISODATA. E06. Evaluar el resultado de la clasificación obtenida en el ejercicio 5
   17. Prácticas de evaluación tutorizadas: P04. Obtención de un mapa de un índice de vegetación. Realizar un análisis del resultado en función de la pendiente del terreno. P05. Realizar un mapa de usos del suelo y evaluar los resultados
4. Teledetección forestal (SNAP/Qgis/GRASS)
   1. Aplicaciones de la teledetección forestal
   2. Estado fitosanitario de los bosques
   3. Incendios forestales
   4. Estimación del carbono orgánico del suelo
   5. Otros campos de aplicaciones de la teledetección
   6. Prácticas de evaluación tutorizadas: P06. Analizar la evolución anual de un índice de vegetación relacionado con el estado fitosanitario del bosque. P07. Cartografiar el área quemada de un incendio forestal y obtener un mapa de severidad del mismo
5. Nuevas tecnologías de la información espacial en la Teledetección Forestal: Google Earth Engine
   1. ¿Qué es Google Earth Engine?
   2. Como acceder a Google Earth Engine
   3. Tipos de datos disponibles en Google Earth Engine
   4. Fundamentos de la programación en Google Earth Engine
   5. Trabajando con los datos en Google Earth Engine
   6. Aplicaciones prácticas de Google Earth Engine
   7. Ejercicios tutorizados: E01. Cartografiado de área quemada
   8. Prácticas de evaluación tutorizadas: P08. Análisis de la regeneración de la vegetación en un área forestal incendiada