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Curso Práctico de LIDAR FORESTAL. Métodos de Masa

Justificación / Objetivos

En el corazón de la gestión sostenible de los bosques, surge una herramienta tecnológica innovadora que está transformando la manera en que entendemos y administramos estos valiosos ecosistemas: el LIDAR Forestal con Métodos de Masa. Este enfoque revolucionario combina la potencia del LIDAR, un sistema de detección remota que utiliza pulsos láser para medir la distancia entre el sensor y la superficie, con la precisión de los Métodos de Masa, una metodología que permite estimar características forestales a partir de mediciones de densidad y altura.

El LIDAR Forestal con Métodos de Masa es mucho más que una simple técnica de recolección de datos. Es un catalizador que ha permitido a los profesionales del sector forestal dar un salto cuántico en la precisión y eficiencia de sus actividades. A través de este enfoque, es posible realizar inventarios forestales completos de una manera rápida y precisa, capturando información detallada sobre la estructura vertical del bosque, la densidad de la vegetación y otros parámetros cruciales.

Uno de los aspectos más destacados del LIDAR Forestal con Métodos de Masa es su capacidad para superar las limitaciones de los métodos tradicionales de inventario forestal. En lugar de depender de muestreos manuales y mediciones en el terreno, esta tecnología vuela por encima de los bosques emitiendo pulsos láser que rebotan en las superficies, proporcionando una representación tridimensional altamente precisa del entorno forestal. Esto resulta en un volumen de datos mucho mayor en comparación con los enfoques convencionales, lo que a su vez se traduce en una comprensión más completa de los ecosistemas forestales y sus dinámicas.

El conocimiento y la aplicación del LIDAR Forestal con Métodos de Masa son fundamentales en la era moderna de la gestión forestal. Esta tecnología no solo agiliza la recopilación de datos, sino que también abre las puertas a nuevas posibilidades en la toma de decisiones informadas. Los gestores forestales pueden ahora planificar de manera más eficaz la conservación, restauración y uso sostenible de los bosques, basándose en datos altamente detallados y actualizados.

El LIDAR Forestal con Métodos de Masa representa un avance significativo en la forma en que abordamos la gestión de los bosques. Su capacidad para proporcionar información precisa y detallada de manera eficiente está transformando la manera en que conservamos y aprovechamos estos valiosos recursos naturales. Con esta herramienta a nuestro alcance, estamos mejor equipados que nunca para enfrentar los desafíos ambientales y garantizar un futuro sostenible para los bosques y las generaciones venideras.

  • Utilizar los principales programas de visualización y análisis de datos LIDAR: FugroViewer FUSION, QGIS.
  • Estimar variables de inventarios forestales a partir de los datos LIDAR, mediante el uso del programa estadístico R y R-Commander.
  • Elaborar cartografía temática desde datos LIDAR: Modelos Digitales del Terreno, modelos de alturas de vegetación, etc.
  • Generar mapas de planificación medioambiental. Tras estimar las variables se podrá hacer mapas que ayuden al gestor a tomar las decisiones correctas en torno a las actuaciones a llevar a cabo en los espacios naturales.


Requisitos de acceso

Esta formación no tiene requisitos de acceso

Más información

Fecha de inicio:

Curso contínuo

Fecha de finalización:

Curso contínuo

Fecha tope matrícula:

Curso contínuo


Tipo de curso:

Curso de especialización

Metodología:

OnLine

Sedes:

Online


Duración estimada:

85 horas

Precio:

409 €

Titulación otorgada:

Emitida por el centro


Otros datos


El presente curso está dirigido a cualquier profesional arquitecto, arquitecto técnico, delineante, aparejador o ingeniero de la edificación, que necesite emplear Lidar Forestal con soltura en sus entornos laborales; así como a cualquier otro profesional que tenga un interés en estos campos y quiera desarrollar sus competencias en esta dirección.



Temario cubierto

  1. INTRODUCCIÓN A LA TECNOLOGÍA LÍDAR
    1. Software empleado
      1. FugroViewer
      2. FUSION
      3. QGIS
      4. R y R-commander.
    2. Equipo necesario e instalación.
    3. Interfaz
      1. FugroViewer
      2. FUSION
      3. QGIS
      4. R y R-commander.
    4. La tecnología LiDAR
      1. Sensores activos frente a sensores pasivos
      2. LiDAR terrestre y LiDAR aerotransportado
      3. Funcionamiento del LiDAR aerotransportado
      4. Componentes básicos de un sistema LiDAR aerotransportado
      5. Comportamiento del pulso LiDAR
      6. Características de los datos LiDAR
      7. Pre-tratamiento de datos LiDAR
      8. Obtención de Modelos Digitales del Terreno (MDT) a partir de datos LiDAR: MDE, MDS y MDHV
      9. LiDAR vs fotogrametría.
    5. Ejercicios tutorizados:
      1. Descarga, visualización, clasificación de la nube de puntos y generación de Modelos Digitales del Terreno: MDE y MDHV
    6. Prácticas de evaluación tutorizadas
  2. LIDAR Y SECTOR FORESTAL
    1. Inventario forestal con Tecnología LiDAR.
    2. Inventario Forestal con Métodos de Masa
      1. Toma de datos en campo
      2. Cálculo de estadísticos a partir de la nube de puntos del LiDAR.
    3. Ejercicios tutorizados:
      1. Cortar y normalizar datos LiDAR
      2. Extracción de los estadísticos de parcelas de campo
      3. Estadísticos de vegetación continuos y visualización de estadísticos en QGIS.
    4. Prácticas de evaluación tutorizadas
      1. Cuestionario_LiDAR y sector forestal
      2. Parcelas de campo
      3. Estadísticos de parcelas de campo
      4. Estadísticos de vegetación continuos.
  3. ESTIMACIÓN DE VARIABLES FORESTALES. MÉTODOS DE MASA
    1. Introducción
      1. Muestreo aleatorio
      2. Normalidad de las variables
      3. Correlación lineal entre variables
      4. Modelos por regresión lineal
      5. Relaciones no lineales entre variables.
    2. El sotfware R y su paquete R-Commander
      1. Introducción a R y Rcommander
      2. Ajuste de modelos lineales simples en R-Commander
      3. Ajuste y diagnosis de modelos de regresión múltiple con R-Commander.
    3. Ejercicios tutorizados:
      1. Análisis descriptivo de variables y ajuste de modelos lineales.
    4. Prácticas de evaluación tutorizadas
  4. RESULTADOS FINALES
    1. El programa QGIS.
      1. Descarga e instalación
    2. Añadir información LiDAR a QGIS
      1. Cargar el archivo de texto (.csv)
      2. Creación de cuadrícula vectorial con datos LiDAR en QGIS
      3. Incorporar los modelos en QGIS
      4. Cálculo de errores.
    3. Ejercicios tutorizados:
      1. Integración en QGIS.
    4. Prácticas de evaluación tutorizadas
  5. OTRAS APLICACIONES LIDAR


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