Curso Práctico de LIDAR Forestal. Árbol Individual

El LIDAR Forestal con enfoque en el "Árbol Individual" representa un avance revolucionario en la forma en que entendemos y gestionamos los bosques. Esta innovadora técnica combina la potencia de la tecnología LIDAR, que utiliza pulsos láser para mapear la superficie terrestre, con un enfoque detallado en cada árbol individual en el ecosistema forestal.

A diferencia de los métodos tradicionales de inventario forestal que consideran los bosques como una entidad homogénea, el LIDAR con enfoque en el "Árbol Individual" permite un análisis minucioso de las características únicas de cada árbol. Mediante el envío de pulsos láser desde una plataforma aérea, se capturan datos altamente precisos y tridimensionales sobre la altura, la densidad y la estructura del dosel vegetal.

Esta técnica avanzada brinda información detallada sobre la disposición de los árboles y su relación con el entorno circundante. Además, permite estimar con gran precisión aspectos cruciales como la biomasa forestal y la cantidad de carbono almacenado en los árboles, desempeñando así un papel fundamental en la comprensión de la contribución de los bosques a la mitigación del cambio climático.

El enfoque en el "Árbol Individual" no solo proporciona datos más precisos para la toma de decisiones informadas en la gestión forestal y la planificación de la silvicultura, sino que también es un recurso invaluable para la investigación científica y la conservación de la biodiversidad. Al obtener un panorama más completo de la estructura y la dinámica de los bosques, los profesionales y científicos pueden abordar desafíos cruciales como la restauración de ecosistemas y la protección de hábitats críticos.

El LIDAR Forestal con enfoque en el "Árbol Individual" es una herramienta esencial en la era moderna de la gestión forestal y la conservación ambiental. Su capacidad para proporcionar datos precisos y detallados sobre la composición y la salud de los bosques está impulsando un enfoque más efectivo y sostenible hacia la protección y el aprovechamiento responsable de estos valiosos recursos naturales.

• Utilizar los principales programas para el análisis y visualización de datos LIDAR: FugroViewer, FUSION.
• Generar Modelos Digitales del Terreno y visualizarlos en QGIS.
• Conocer los principales métodos de individualización y segmentación de árboles a partir de modelos digitales de vegetación con FUSION y SAGA.
• Construir modelos predictivos de variables dendrométricas a partir de los datos LIDAR y datos de campo, mediante el uso del programa estadístico R y su librería R-Commander.
• Generar coberturas de interés para la planificación forestal.

1. INTRODUCCIÓN
   1. Software empleado
      1. FugroViewer
      2. FUSION
      3. QGIS y SAGA
      4. R y R-commander
      5. Equipo necesario e instalación
      6. Interfaz.
2. INVENTARIO LIDAR. ÁRBOL INDIVIDUAL
   1. Principios de la individualización de árboles
      1. Introducción
      2. Individualización y la estructura de la vegetación.
   2. Métodos de individualización de árboles
      1. El modelo digital de superficies
      2. Individualización con FUSION
      3. Individualización con QGIS-SAGA.
   3. Trabajo de campo
      1. Parcelas de campo
      2. Levantamiento del centro de la parcela
      3. Coordenadas de los árboles.
   4. Ejercicios tutorizados:
      1. Visualización de datos LIDAR y generación de MDT y MDS
      2. Individualización con FUSION
      3. Individualización por delineación de cuentas
      4. Individualización por recrecimiento de regiones
      5. Individualización por recrecimiento de regiones.
   5. Prácticas de evaluación tutorizadas
3. ESTIMACIÓN DE VARIABLES FORESTALES. ÁRBOL INDIVIDUAL
   1. Preparación de los datos estadísticos
      1. Coordenadas de los árboles individuales
      2. Búsqueda de árboles en QGIS
      3. Obtención de los estadísticos.
   2. Estadísticos de la nube de puntos
      1. Medidas de tendencia central
      2. Medidas de dispersión
      3. Estadísticos de la nube de puntos y su relación forestal.
   3. La regresión lineal
      1. Introducción
      2. Muestreo aleatorio
      3. Normalidad
      4. Correlación
      5. La regresión lineal
      6. Relaciones no lineales entre variables.
   4. El sotfware R y su paquete R-Commander
      1. R y Rcommander
      2. Nuevo conjunto de datos
      3. Cargar conjunto de datos
      4. Importar datos
      5. Estadística descriptiva en R-Commander
      6. Correlación entre variables con R-Commander.
   5. Ajuste de modelos lineales simples en R-Commander
      1. Homocedasticidad de los errores
      2. Normalidad de los errores
      3. Relación lineal y ausencia de colinealidad
      4. Ausencia de observaciones atípicas.
   6. Ajuste y diagnosis de modelos de regresión múltiple con R-Commander
      1. Homocedasticidad
      2. Normalidad
      3. Linealidad
      4. Observaciones atípicas
      5. Colinealidad
      6. Análisis gráfico.
   7. Ejercicios tutorizados:
      1. Ajuste y diagnosis de Modelos.
   8. Prácticas de evaluación tutorizadas
4. RESULTADOS FINALES
   1. Incorporación de modelos estadísticos
      1. Corte de la nube de puntos según las copas
      2. Estadísticos de cada árbol
      3. Importación y unión de los estadísticos en QGIS
      4. Aplicación de modelos.
   2. Variables de masa a partir de árboles individuales
      1. Densidades de arbolado.
   3. Calidad del inventario de árbol individual
      1. Errores en la delineación de copas
      2. Errores en los datos LíDAR
      3. Errores en los modelos.
   4. Ejercicios tutorizados:
      1. Resultados finales.
   5. Prácticas de evaluación tutorizadas