INNOVACIÓN PARA LA GESTIÓN PREVENTIVA Y RESTAURACIÓN POST-INCENDIO DE LAS MASAS FORESTALES

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1 TALLER Incendios forestales y desarrollo tecnológico INNOVACIÓN PARA LA GESTIÓN PREVENTIVA Y RESTAURACIÓN POST- Eva Marino del Amo AGRESTA Sociedad Cooperativa Plasencia, 30 Junio 2017

2 I+D+i en el sector forestal Uso de tecnologías avanzadas LiDAR (láser escáner aéreo y terrestre) Teledetección (sensores satelitales) Imágenes estereoscópicas hemisféricas (ForeStereo) Desarrollo de nuevas aplicaciones útiles para la gestión de incendios forestales Participación en proyectos I+D Innovación en proyectos propios Colaboraciones TRANSFERENCIA

3 Taller Incendios forestales y desarrollo tecnológico INNOVACIÓN PARA LA GESTIÓN PREVENTIVA Y RESTAURACIÓN POST Láser escáner (LiDAR) Imágenes espectrales (satélite) Sensor activo (emite radiación) Sensor pasivo (no emite radiación) Penetrabilidad en cubierta vegetal (densidad pulsos, ángulo escaneo) Energía reflejada por las superficies Coordenadas 3D de los retornos Info espectral (longitudes de onda) Clasificación (suelo, vegetación) Intensidad de los retornos (energía reflejada a cierta longitud de onda) Reflectancia de superficies Resolución espacial (pixel) Resolución temporal (frecuencia)

4 Taller Incendios forestales y desarrollo tecnológico INNOVACIÓN PARA LA GESTIÓN PREVENTIVA Y RESTAURACIÓN POST ForeStereo: sistema de medición 3D Patente INIA (Fernando Montes) Par estereoscópico de imágenes hemisféricas Medición de variables de inventario en masas arboladas Adaptación para caracterización estructural de combustibles forestales Altura base de copa Diámetros copa Perfil vertical copas

5 Taller Incendios forestales y desarrollo tecnológico INNOVACIÓN PARA LA GESTIÓN PREVENTIVA Y RESTAURACIÓN POST Cartografía de modelos de combustible forestal Estructura tridimensional basada en datos LiDAR (coberturas, alturas, continuidad combustible) Imágenes LANDSAT para discriminar tipos de formación en base a info espectral (composición específica) Mapas de alta resolución a escala regional con metodología de bajo coste Modelos de combustible estándar y específicos (Canarias) Proyectos GRAFCAN / GEPRIF 2015

6 Efecto de la densidad de pulsos LiDAR en la caracterización de los combustibles Análisis de los valores de las métricas LiDAR derivadas de vuelos coetáneos con distinta densidad de pulso láser Impacto en la modelización de parámetros estructurales de masas arboladas (altura dominante, carga de combustible en copas, etc.) Monte Pinar de Valsaín LiDAR 2010 LiDAR 2009 Proyecto GEPRIF ,5 p/m 2 1,5 5 p/m 2

7 Distribución vertical del combustible en masas arboladas Comparación de métodos de medición (inventario, Forestereo, LiDAR aéreo, TLS) Análisis de la perfil vertical del combustible (tipologías de continuidad) Proyectos GEPRIF / SCALYFOR 16 m Altura (m) Inventario ForeStereo LiDAR Parcela con 100% discontinuidad vertical 12 m 8 m Altura (m) Parcela con < 30% continuidad vertical 6 m 4 m 3 m 2 m m m Altura (m) FCC (%) FCC (%) Parcela con > 30% continuidad vertical % normalizado nº retornos

8 Modelización geoestadística de altura de la base de las copas Calibración con parcelas de inventario Espacialización con datos LiDAR Comparativa entre inventario y ForeStereo Proyectos GEPRIF / SCALYFOR Inventario campo LiDAR explica 83% de la varianza observada ForeStereo LiDAR explica 65% de la varianza observada 20 m 10 m 10 m 5 m 2 m 1 m

9 Planificación preventiva basada en simulación de incendios Cartografía de la componente estructural (modelos de combustible, cobertura arbolada, altura base de las copas, densidad de copas) basada en datos LiDAR Simulación del comportamiento del fuego según distintos escenarios (meteo, humedad combustible, tratamientos en la masa ) Integración en proyectos de ordenación: gestión de combustibles basada en peligro de propagación y severidad potencial del fuego Condiciones Meteo Humedad combustible Simulación de incendios Parámetros comportamiento del fuego Peligro Severidad Paisaje estructural Gestión preventiva

10 Estimación de daños por perturbaciones en masa arboladas y riesgo de incendio asociado Ánalisis de severidad de perturbaciones (daños por nevadas, vendavales ) Info espectral de Sentinel-2 (imágenes pre y post) Calibración con estimación visual del % daño Cuantificación biomasa muerta con LiDAR Parque Natural Sierra de Espadán ( ha) Daño estimado (% biomasa muerta)

11 Seguimiento del estado de la vegetación tras incendio en el Parque Nacional de Garajonay Estructura de la vegetación con LiDAR aéreo Actividad fotosintética con imágenes espectrales Evolución temporal (datos pre y post-incendio) Fayal-brezal arbóreo Proyecto LIFE+ GARAJONAY VIVE Altura (m) % normalizado nº retornos

12 Detección de biomasa viva/muerta en masa arboladas quemadas en PN de Garajonay Análisis de datos de intensidad LiDAR: info cualitativa en 3D Ventaja frente a imágenes: discriminación entre estratos de altura (copas y sotobosque) Proyecto LIFE+ GARAJONAY VIVE

13 AGRADECIMIENTOS Centro de Investigación Forestal del INIA Organismo Autónomo Parques Nacionales Contribuye al desarrollo del sector forestal Ven a proponernos tus retos! Contacto emarino@agresta.org Stand 15

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