Evaluación de las exactitudes obtenidas con receptores de posicionamiento por satélite en parcelas arboladas

Transcripción

1 6CFE01-494

2 /9 Evaluación de las exactitudes obtenidas con receptores de posicionamiento por satélite en parcelas arboladas BLANCO-VÁZQUEZ, M. 1, A.; FABA-FERNÁNDEZ, M. 1, RODRÍGUEZ-PÉREZ, J.R. y CASTEDO-DORADO, F. 1 1 Grupo de Investigación GEOINCA. Universidad de León (Campus de Ponferrada). Avda. de Astorga s/n Ponferrada (León) Resumen El uso de receptores GNSS (Global Navigation Satellite Systems) está cada vez más extendido. En entornos forestales la señal de los satélites se ve interferida por la cubierta arbórea reduciendo la exactitud y precisión del posicionamiento. En este trabajo se evaluó la influencia de la cubierta arbórea en las observaciones GNSS, identificando las variables forestales que más afectan y comparando los resultados de cuatro receptores GNSS de doble frecuencia. Las especies forestales estudiadas fueron el pino radiata (Pinus radiata D. Don), el pino silvestre (Pinus sylvestris L.) y el chopo (Populus sp.). Para cada especie se instaló una red de 1 puntos, agrupados en cuatro tipos de tres parcelas cada uno. Las coordenadas precisas de los puntos estudiados se calcularon por topografía clásica. En cada punto se hizo una observación GNSS de tres horas, se determinaron las coordenadas y se calculó la exactitud planimétrica, altimétrica y posicional. La especie que más interfiere la señal es el pino silvestre. Los mejores resultados se consiguieron con un receptor que recibe únicamente señal GPS. Las variables dasométricas que más afectan a los tres tipos de exactitud son el volumen por hectárea, el diámetro medio y el índice de Hart-Becking. Palabras clave Posicionamiento por satélite, GNSS, cubierta arbórea, exactitud. 1. Introducción El uso de sistemas GNSS o de aparatos que los integran ha crecido enormemente desde su puesta en funcionamiento. También ha aumentado el número de aplicaciones que se les da, lo que conlleva que cada vez se usan más en entornos diferentes. El aumento del número de entornos hace que en algunos de ellos el sistema no funcione con el mismo rendimiento que en el entorno para el que fue pensado (cielo libre de obstáculos). Uno de estos casos es el agroforestal, donde en ciertas ocasiones la cobertura forestal y la configuración del terreno hace que las señales satelitales se deterioren incluso hasta la pérdida, reduciendo el rendimiento de los sistemas o incluso impidiendo su funcionamiento. Los sistemas GNSS en el medio agroforestal facilitan mucho ciertas tareas como replanteo de obras y parcelas, levantamientos topográficos del terreno y guiado de maquinaria en tareas agrícolas, entre otras, y por lo tanto es importante conocer la influencia de los diferentes tipos de cubiertas forestales y el comportamiento de los diferentes tipos de receptores disponibles en el mercado.

3 3/9 El número de trabajos que estudian el fenómeno de la influencia de la cobertura forestal en el funcionamiento de los sistemas GNSS está en aumento en los últimos años debido a su interés e importancia. Algunos de estos trabajos se centran en el estudio de algún error relacionado con los entornos forestales como es el caso del error multipath (multiruta), donde la señal del satélite no llega al receptor directamente (camino más corto) sino que rebota en los elementos del entorno llegando con un cierto retraso generando una variación en la pseudodistancia calculada por el receptor (SCHUBERT, 010). Otros tratan de relacionar el rendimiento obtenido por los receptores y las características de los entornos forestales donde operan (NÆSSET, 008). Las variables satelitales también son objeto de estudio; así, por ejemplo, se ha demostrado que parámetros como el ratio señal-ruido, la dilución de la precisión o el el número de satélites observados afectan con un mayor o menor peso en el modelo matemático generado (ORDÓÑEZ, 011). Otros trabajos se centran en el tipo de receptor (e.g., VALBUENA, 010), comparando los receptores monofrecuencia con los bifrecuencia (como los usados en este trabajo).. Objetivos Los objetivos de este trabajo son: (i) evaluar la influencia de la cubierta forestal en las observaciones GNSS, determinando las variables dasométricas que más afectan; y (ii) comparar los resultados obtenidos con cuatro receptores GNSS de doble frecuencia. 3. Metodología 3.1. Zona de estudio Las parcelas arboladas objeto de estudio se sitúan en tres municipios de la provincia de León: Sancedo (parcelas de pino radiata), Villagatón y Brazuelo (parcelas de pino silvestre) cuya población más cercana es Manzanal del Puerto, y Villoria de Órbigo (parcelas de chopo). 3.. Material Se usaron varios tipos de materiales: instrumentos topográficos, aparatos para realización de inventario forestal y programas informáticos. En el establecimiento de las redes topográficas se emplearon cuatro receptores GNSS de doble frecuencia, una estación total PENTAX R-36EX, un nivel óptico automático PENTAX AP-18 y los ficheros RINEX correspondientes a la red GNSS del ITACYL (Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León) con los que se calcularon las coordenadas de los puntos exteriores a las masas forestales. Los receptores usados fueron los siguientes: dos receptores GNSS TOPCON Hiper + de doble frecuencia (uno con constelaciones GPS+GLONASS y otro con constelación GPS), un TOPCON GB500 (GPS) y un ALTUS APS-3 (GPS+GLONASS). Las mediciones de variables dasométricas se realizaron con una forcípula (para medición de diámetros normales) y un VERTEX III (para medición de la altura total y la altura de la base de la copa viva y muerta). Asimismo, se empleó una cámara réflex con objetivo de ojo de pez para la toma de las fotografías hemisféricas. Los programas informáticos empleados fueron: FileMaker (FileMaker, Inc.), para el manejo de las bases de datos; Pinnacle 1.0 y TOPCON Tools v. 8. (TOPCON) para el tratamiento y gestión de datos GNSS; Protopo 6.1 (Aplicaciones Topográficas S.L.) para realizar cálculos topográficos y representarlos gráficamente y HemiView (Delta-T Devices), para procesado de fotografías hemisféricas.

4 4/9 Métodos El trabajo se realizó en varias fases, cada una de las cuales se detalla a continuación Elección y materialización de las parcelas de estudio Para cada especie (pino radiata, pino silvestre y chopo) se instaló una red de 1 parcelas, en cuya selección se tuvo en cuenta el número de árboles por hectárea (N) y la altura dominante (H 0 ) de la parcela. En función de estas variables dasométricas, las 1 parcelas de cada especie se agruparon en cuatro grupos de tres parcelas. El motivo de este diseño es conseguir repeticiones dentro de cada grupo de parcelas para que los resultados sean más fiables y representativos. El centro de la parcela fue materializado en el terreno mediante un hito feno. Una vez materializado se definió una parcela de superficie variable según la especie: para los pinos las parcelas son de forma circular con radio 10 m, y para chopos (al ser su marco de plantación muy regular) la parcela incluye las tres filas más cercanas centro de la parcela en las cuatro direcciones posibles (por lo tanto cada parcela incluye 36 árboles) Caracterización dasométrica de las parcelas Las parcelas se caracterizaron mediante una serie de variables dasométricas obtenidas a partir de los datos de inventario y otras variables obtenidas a partir de fotografía hemisférica. En el inventario dasométrico se midió con forcípula el diámetro normal en dos direcciones perpendiculares entre sí y con VERTEX la altura total, de la copa viva y de la copa muerta de cada árbol. También se anotaron datos sobre el estado del árbol (bifurcaciones, ramas rotas, enfermedades, etc.). Posteriormente se tomó una fotografía hemisférica en el centro de cada parcela. A partir de estos datos se calcularon las variables siguientes: número de árboles por hectárea (N), D (diámetro medio), d g (diámetro medio cuadrático), G (área basimétrica), H (altura media), h cv (altura media de la base de la copa viva), h cm (altura media de la base de la copa muerta), H 0 (altura dominante), S (índice de Hart-Becking), V (volumen por hectárea), h/d (índice de esbeltez), W T (biomasa aérea total), VisSky (porcentaje de cielo visible) y LAI (índice de área foliar). La Tabla 1 muestra las variables descriptivas de cada una de ellas. Variable Tabla 1. Descripción de las variables dasométricas y de fotografía hemisférica de las parcela analizadas. Pino radiata Pino silvestre Chopo Med. Mín. Máx. Med. Mín. Máx. Med. Mín. Máx. N (pies ha -1 ) D (cm) d g (cm) G (m ha -1 ) H (m) h cv (m) h cm (m) H 0 (m)

5 5/9 Variable Pino radiata Pino silvestre Chopo Med. Mín. Máx. Med. Mín. Máx. Med. Mín. Máx. S (%) 15.1% 10.0% 0.90% 5.68% 15.13% 38.01% 9.51% 18.16% 45.67% V (m 3 ha -1 ) H/D (%) 91.69% 80.0% % 61.97% 5.1% 78.44% 61.97% 5.1% 78.44% W T (t ha -1 ) VisSky (%) 1.40% 17.63% 9.11% 9.05% 6.64% 31.95% 43.51% 7.86% 78.03% LAI (m m - ) Creación de las redes topográficas Para calcular las coordenadas precisas de cada punto de estudio fue necesaria la implantación de redes topográficas, ya que aquellas no se pudieron estimar directamente mediante técnicas GNSS debido a la cobertura arbórea. Para ello se establecieron itinerarios planimétricos (método de la poligonal cerrada con estación total) y altimétricos a partir de bases exteriores a las masas forestales donde se realizaron las observaciones GNSS. Las coordenadas se calcularon referidas al sistema ETRS89 (European Terrestrial Reference System 1989) y la proyección cartográfica utilizada fue la UTM (Universal Transverse Mercator) para los Husos 9 Norte (Sancedo y Manzanal) y 30 Norte (Villoria de Órbigo). Las altitudes están referidas al elipsoide GRS 80 (Geodetic Reference System 1980) Medición de los puntos de estudio con receptores GNSS En esta fase del trabajo se tomaron las medidas de la posición de cada punto en modo estático y autónomo con cuatro receptores GNSS. Los equipos estaban conectados a una antena externa (recibían la misma señal los cuatro equipos) y se configuraron de la misma manera (modo de medición en tres dimensiones, máscara de elevación de 10º e intervalo de registro de 5 segundos). De este modo se garantizó que las mediciones se realizaron en las mismas condiciones. La duración de la medición fue de tres horas por punto y se midieron tres parcelas al día (pertenecientes al mismo grupo dentro de cada especie) Procesado de las mediciones de los puntos de estudio Los receptores registraron coordenadas geocéntricas en WGS84 (World Geodetic System 1984) y éstas se transformaron a ETRS89 con proyección cartográfica UTM del uso correspondiente. Para cada uno de los registros se calcularon tres tipos de exactitudes (planimétrica E xyi, altimétrica E hi, y tridimensional E xyhi ) comparando las coordenadas observadas por los receptores con las coordenadas reales del punto de estudio obtenidas a partir de las redes topográficas (Ec. [1]): Exyi ( X oi X ri ) ( Yoi Yri ) ; Exyhi ( X oi X ri ) ( Yoi Yri ) ( hoi hri ) ; Ehi hoi h [1] ri donde: X oi es la coordenada X observada por el receptor; X ri es la coordenada X de la red topográfica; Y oi es la coordenada Y observada por el receptor; Y ri es la coordenada Y de la red topográfica; h i es la coordenada h observada por el receptor y h ri es la coordenada h de la red topográfica.

6 6/9 Toda la información obtenida para cada punto se incluyó en una base de datos para facilitar su manipulación posterior Análisis estadístico de las mediciones procesadas El análisis estadístico se llevó a cabo mediante el software SPSS v.18 (IBM). En primer lugar se realizó un análisis exploratorio de los datos. Este análisis se llevó a cabo a tres niveles: considerando todos los registros, diferenciando según la especie y diferenciando según el grupo (por características dasométricas). Para cada nivel se analizaron los datos de los cuatro receptores por separado. En el análisis exploratorio se calcularon los estadísticos básicos (media recortada al 5%, máximo, mínimo, mediana, y desviación típica) y se determinó si las exactitudes se ajustaban a una distribución normal mediante el test de Kolmogorov-Smirnov. Si las distribuciones resultan normales se empleará la media como valor representativo y si no lo son se empleará la mediana. La precisión se analizará mediante la desviación típica de las observaciones. También se hallaron las correlaciones bivariadas entre las variables forestales de cada parcela y los valores representativos de las exactitudes. Se calculará el coeficiente de correlación de Pearson coeficiente de Rho de Spearman en función de si los datos de las exactitudes siguen o no una distribución normal, respectivamente. 4. Resultados y discusión Los análisis estadísticos mostraron que las distribuciones de las exactitudes (para todos los niveles), no siguen una distribución normal por lo que se usará la mediana como valor representativo de las exactitudes. En la Figura 1 se muestran lo estadísticos básicos de todas las observaciones diferenciando sólo por receptor GNSS. El receptor que presentó las mejores exactitudes y precisiones fue el TOPCON Hiper + (GPS) con unos resultados sensiblemente mejores que el TOPCON Hiper + (GPS+GLONASS) y el TOPCON GB500 (GPS). El receptor ALTUS APS-3 (GPS+GLONASS) es el que peores resultados ha obtenido. La diferencia de los resultados según el receptor es bastante notable, Así, por ejemplo, en el caso de la exactitud tridimensional el TOPCON Hiper + (GPS) ha obtenido una exactitud de m mientras que el ALTUS APS-3 (GPS+GLONASS) ha resultado ser de m. Las constelaciones observadas por el receptor parecen muy condicionantes en estos resultados: que el receptor pueda observar constelación GLONASS hace que el aparato llegue a calcular la posición un número mayor de veces pero con peores precisiones y exactitudes.

7 7/9 Figura 1. Valores de las medianas de las exactitudes para los cuatro receptores y valor promedio de las medianas de los cuatro receptores. Para comprobar qué especie afecta más a la exactitud y precisión de las observaciones se realizó una segmentación por especie. En la Figura se muestran los estadísticos básicos para cada tipo de exactitud según la especie. Se observa como el pino silvestre es la especie que afecta negativamente más a la precisión y exactitud de las observaciones, seguida del pino radiata y del chopo. Figura. Valores de las medianas y desviaciones estándar de las exactitudes según la especie. Por último se calcularon los estadísticos básicos realizando una segmentación por grupos de parcelas según características dasométricas (doce grupos, cuatro por especie) y según receptores. En la Figura 3 se muestra la exactitud posicional obtenida para cada grupo y receptor. Si se analiza la mediana se observa que existen diferencias tanto según receptor como según grupos de parcelas. El grupo donde mejores resultados se obtiene es el correspondiente a parcelas de chopo muy jóvenes (grupo K), mientas que los peores

8 8/9 resultados se obtienen para la agrupación constituida por chopos adultos (grupo L). Es también de destacar que en cada grupo se obtienen resultados diferentes según el receptor utilizado. Figura 3. Medianas de la exactitud posicional por receptor según grupos forestales. Los coeficientes de correlación Rho de Spearman entre las medianas de las exactitudes y las variables forestales de cada parcela mostraron que el volumen (V) es la variable forestal que más condiciona la medición, seguido por el diámetro medio (D) y el índice de Hart- Becking (S). El hecho de que V sea la variable más correlacionada con la exactitud podría significar que el tronco obstruye más la señal que las hojas y las ramas. ORDÓÑEZ et al. (011) también encontraron a V como la variable más significativa. La altura media (H) y la altura dominante (H 0 ) tienen los índices de correlación más bajos, y por lo tanto son las que menos afectan a las mediciones. El mejor descriptor de la calidad de las observaciones (componente con mejor correlación) en Valbuena et al. (010) es la componente horizontal, pero en este trabajo no se aprecia esa diferencia. En la tabla se muestran las correlaciones entre las variables forestales y las medianas de las exactitudes posicionales. Tabla. Correlaciones bivariadas de las medianas de las exactitudes posicionales por parcela y las variables de caracterización forestal (** correlación significativa al 0.01 y * al 0.05). Variable Hiper + Hiper+ ALTUS GB500 forestal GPS GPS+GLO Promedio N (pies ha -1 ) 0.416* * D (cm) ** d g (cm) ** G (m ha -1 ) * 0.493** * H (m) h cv (m) * 0.44** h cm (m) ** * * H 0 (m) * S (%) ** ** ** -0.45** ** V (m 3 ha -1 ) 0.55** 0.69** 0.70** 0.554** 0.6** H/D (%) 0.331* 0.388* 0.461** *

9 9/9 Variable forestal ALTUS GB500 Hiper + GPS Hiper+ GPS+GLO Promedio W T (t ha -1 ) VisSky (%) ** -0.40* ** * ** LAI (m m - ) 0.50** ** 0.415* 0.50** 5. Conclusiones En este trabajo se evaluó el funcionamiento de cuatro receptores GNSS trabajando en entornos forestales arbolados. Pese a que los cuatro receptores recibían la misma señal estos obtuvieron diferentes precisiones y exactitudes, lo que implica que el equipo utilizado es determinante para obtener buenos resultados. Las especies presentes y las características dasométricas de las parcelas también condicionan la calidad de la observación. Las variables dasométricas que más afectan a las exactitudes y precisiones de las observaciones son el volumen, el diámetro medio y el índice de Hart-Becking. A mayor valor de estas variables peor será la exactitud (excepto para el índice de Hart-Becking). 6. Agradecimientos Este trabajo ha sido realizado en el marco del proyecto de investigación Análisis del funcionamiento de receptores de posicionamiento por satélite en entornos forestales: evaluación de los errores de posicionamiento GNSS bajo cubierta arbolada (LE41A11-) financiado por la Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León. 7. Bibliografía NÆSSET, E; GJEVESTAD, J. G.; 008. Performance of GPS precise point positioning under conifer forest canopies. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 74(5): ORDÓÑEZ GALÁN, C.; RODRÍGUEZ-PÉREZ, J. R.; MARTÍNEZ TORRES, J.; GARCÍA NIETO, P.J.; 011. Analysis of the influence of forest environments on the accuracy of GPS measurements by using genetic algorithms. Mathematical and Computer Modeling 54: SCHUBERT, F. M.; FLEURY, B. H.; ROBERTSON, P.; PRIETO-CERDEIRA, R.; STEINGASS, A.; LEHNER, A.; 010. Modelling of multipath propagation components caused by trees and forests. Proceedings 4th European Conference on Antennas and Propagation (EUCAU 010), Barcelona, Spain : IEEE Press. pp ISSN VALBUENA, R.; MAURO, F.; RODRIGUEZ-SOLANO, R.; MANZANERA, J. A.; 010. Accuracy and precision of GPS receivers under forest canopies in a mountainous environment. Spanish Journal of Agricultural Research 8(4):