ANÁLISIS COMPARATIVO DEL POTENCIAL DEL ALS Y TLS EN LA CARACTERIZACIÓN ESTRUCTURAL DE LA MASA FORESTAL BASADO EN VOXELIZACIÓN

Transcripción

1 ANÁLISIS COMPARATIVO DEL POTENCIAL DEL ALS Y TLS EN LA CARACTERIZACIÓN ESTRUCTURAL DE LA MASA FORESTAL BASADO EN VOXELIZACIÓN P. Crespo-Peremarch y L.A. Ruiz Grupo de Cartografía GeoAmbiental y Teledetección

2 Introducción La caracterización forestal permite estudiar la reforestación, hábitat de la fauna o el comportamiento del fuego en un incendio forestal. Los sistemas LiDAR se han empleado satisfactoriamente para la extracción de la estructura vertical de la vegetación al proporcionar información sobre la distribución en altura de los diferentes estratos. El TLS (Terrestrial Laser Scanning) proporciona unas densidades mucho más elevadas que el aéreo (Aerial Laser Scanning, ALS), permitiendo un estudio más detallado de la estructura. INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

3 Objetivos Analizar distribución de densidades ALS y TLS en diferentes estratos verticales (ápice copa, zona interna copa, base copa, sotobosque y terreno). Relacionar distribución de densidades en estratos verticales con respecto a factores estructurales (biomasa, densidad de pies, cobertura sotobosque, pendiente, altura y especie dominante). INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

4 Material Zona de Estudio Parque Natural Sierra de Espadán (Castellón) Superficie: ha Alturas: m INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

5 Material Zona de Estudio - Pinus halepensis - Pinus pinaster - Quercus suber INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

6 Datos ALS: Datos TLS: Material Datos Trabajos de campo y registro de datos en Septiembre parcelas de 15 metros de radio distribuidas aleatoriamente en zona de estudio (3.741 ha). Se midió DBH de todos los pies con un DBH mayor que 5 cm y la altura del ápice para los siete pies con mayor DBH de cada parcela. Cálculo AGB (biomasa aérea) y altura dominante a partir de las ecuaciones alométricas de Montero et al. (2005). Anotación especie dominante, cobertura aproximada de sotobosque y pendiente de cada parcela. 29 de las 80 parcelas de 15 metros de radio. INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

7 Material Datos ALS TLS Sensor LM6800 FARO FOCUS 3D 120 Precisión 0.24 m (H) 0.15 m (V) 2 mm a 25 m Puntos por parcela Densidad media puntos m m -2 Retornos 7 1 Frecuencia de pulso 300 khz 97 Hz Longitud de onda 1550 nm 905 nm Divergencia del haz <= 0.5 mrad 0.19 mrad INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

8 Métodos Selección de la muestra de 21 parcelas teniendo en cuenta especie dominante y cobertura de sotobosque de cada parcela para homogeneizar las tipologías de parcelas en la muestra. INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

9 Métodos Cálculo de densidades por estratos. Identificación estratos. TERRENO Filtrado de puntos h 7.5 cm INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

10 Métodos Cálculo de densidades por estratos. Identificación estratos. Datos ALS ÁPICE Puntos con mayor cota dentro de cada columna de vóxels INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

11 Métodos Cálculo de densidades por estratos. Identificación estratos. Datos TLS BASE COPA Selección manual INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

12 Métodos Cálculo de densidades por estratos. Identificación estratos. Datos TLS SOTOBOSQUE Selección manual excluyendo h < 15 cm INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

13 Métodos Cálculo de densidades por estratos. Identificación estratos. ESTRUCTURA INTERNA Altura intermedia entre ápice y base INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

14 Métodos Cálculo de densidades por estratos. Voxelización. ÁPICE COPA BASE COPA TERRENO INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

15 Métodos Cálculo de densidades por estratos. Voxelización. ÁPICE COPA n=3 BASE COPA n = 4 TERRENO n = 2 INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

16 Métodos Cálculo de densidades por estratos. Densidades no comparables entre TLS y ALS. Total puntos columna: = 9 ÁPICE COPA dr = 3/9 = 0.33 BASE COPA dr = 4/9 = 0.44 TERRENO dr = 2/9 = 0.22 INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

17 Métodos Relación entre densidades y características de las parcelas. Estudiar una posible relación entre las densidades relativas de cada estrato y sensor con los factores estructurales de cada parcela (biomasa, densidad de pies, cobertura sotobosque, pendiente, altura y especie dominante). Generación de modelos de regresión lineales, donde la densidad relativa por estratos es la variable dependiente, y las características de las parcelas las variables independientes. INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

18 Resultados Cálculo de densidades por estratos. Ratio densidades relativas TLS y ALS a nivel de vóxel. Ratio = d reltls d rel ALS INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

19 Resultados Cálculo de densidades por estratos. Comparación densidades ALS y TLS por estratos y a nivel de vóxel. INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

20 Resultados Relación entre densidades por estratos y factores estructurales de las parcelas (biomasa, densidad de pies, cobertura sotobosque, pendiente, altura y especie dominante). INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

21 Resultados INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

22 Conclusiones El TLS genera una alta densidad y penetrabilidad en las zonas inferiores de la estructura forestal. El ALS genera mayores densidades en el ápice de la vegetación, y con estas condiciones también en el terreno. El TLS y ALS son complementarios, sin embargo, el ALS obtiene menores densidades por su distancia a los objetos. El UAS podría complementar el TLS para estudios de detalle de la estructura forestal. Es posible predecir la penetrabilidad del sensor dependiendo de la estructura y características de la zona de estudio. Esto permite elegir el instrumento adecuado dependiendo del objeto de trabajo. INTRODUCCIÓN OBJETIVOS MATERIAL

23 Trabajos Futuros Extracción del sotobosque con LiDAR full-waveform El LiDAR discreto aéreo no consigue registrar de manera óptima el sotobosque debido a la oclusión ocasionada por la copa de los árboles. Se estimaron la altura media (R 2 = 0.957, RMSE = 0.08 m), máxima (R 2 = 0.771, RMSE = 0.51 m), cobertura (R 2 = 0.871, RMSE = 0.09) y volumen (R 2 = 0.951, RMSE = m 3 ) del sotobosque mediante datos LiDAR full-waveform.

24 Agradecimientos Este trabajo ha sido co-financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad y fondos FEDER en el marco del proyecto CGL R.

25 Bibliografía Montero, G., Ruiz-Peinado, R. & Muñoz, M. 2005, Producción de biomassa y fijación de CO2 por los bosques espanyoles. Madrid, España: INIA.

26 Gracias por su atención! P. Crespo-Peremarch y L.A. Ruiz pabcrepe@cgf.upv.es Grupo de Cartografía GeoAmbiental y Teledetección