Curso Práctico de Teledetección Forestal. Análisis del Medioambiente

La teledetección forestal es una técnica avanzada que permite obtener información detallada y valiosa sobre los bosques y sus entornos mediante la captura y análisis de datos obtenidos desde sensores ubicados en plataformas aéreas o espaciales, como satélites. Esta metodología revoluciona la forma en que comprendemos y gestionamos los ecosistemas forestales.

En esencia, la teledetección forestal implica la observación remota de áreas forestales a través de la captura de imágenes y datos espectrales. Estos datos contienen información sobre la reflectancia de la luz en diferentes longitudes de onda, lo que proporciona pistas vitales sobre la salud de la vegetación, la estructura del bosque y otros factores ambientales.

A través de esta técnica, es posible realizar diversas aplicaciones en la gestión forestal y la conservación del medio ambiente. Algunos de los usos más destacados incluyen:

1. Monitoreo de la salud forestal: La teledetección permite detectar cambios sutiles en la salud de los árboles antes de que sean visibles a simple vista. Esto es crucial para la detección temprana de plagas, enfermedades o estrés hídrico.

2. Estimación de biomasa: Los datos recopilados a través de sensores remotos pueden usarse para estimar la cantidad de biomasa presente en un bosque, lo que a su vez proporciona información sobre el almacenamiento de carbono y el ciclo de nutrientes.

3. Detección de incendios: Los incendios forestales son un riesgo importante en muchas regiones. La teledetección puede ayudar a monitorear y detectar incendios de manera temprana, permitiendo una respuesta rápida y efectiva.

4. Cartografía de especies: La identificación de especies individuales o la delimitación de áreas con tipos específicos de vegetación se puede lograr mediante el análisis de datos espectrales.

5. Planificación de la gestión forestal: Los datos de teledetección pueden proporcionar información valiosa para la toma de decisiones en la gestión sostenible de los recursos forestales, como la planificación de rutas de acceso, la ubicación de áreas de conservación y la evaluación de impacto ambiental.

6. Seguimiento de cambios en el tiempo: La capacidad de capturar imágenes a lo largo del tiempo permite rastrear los cambios en la cobertura forestal, como la deforestación, la regeneración natural y la evolución de áreas protegidas.

En resumen, la teledetección forestal ofrece una perspectiva única y valiosa sobre los bosques, permitiendo a los científicos, investigadores y gestores tomar decisiones más informadas y precisas para la conservación y el manejo sostenible de estos ecosistemas vitales.

• Aprender cómo y de dónde bajar las imágenes de satélite.
• Conocer los diferentes tipos de sensores y misiones que existen.
• Conocer los conceptos básicos del pre procesado de las imágenes.
• Conocer los principales algoritmos de clasificación.
• Saber validar los resultados obtenidos.
• Evaluar el estado fitosanitario de una masa forestal.
• Generar mapas de áreas quemadas y estimar el grado de severidad del incendio.
• Generación de cartografía de combustibles forestales.
• Estimar la biomasa de una masa forestal.
• Introducción a la estimación de datos de inventario forestal.

1. INTRODUCCIÓN A LA TELEDETECCIÓN
   1. Introducción
      1. Concepto de teledetección
      2. Breve introducción a la teledetección.
   2. Conceptos físicos básicos
      1. Fundamentos básicos
      2. Espectro electromagnético
      3. Definición de términos y unidades de medida
      4. Principios de la radiación electromagnética
      5. Espectro óptico
      6. Dispersión atmosférica
      7. Firmas espectrales
   3. Teledetección
      1. Teledetección pasiva vs activa
      2. Resolución espacial
      3. Resolución espectral
      4. Resolución radiométrica
      5. Resolución temporal
      6. Plataformas y tipos de órbita
      7. Sensores
      8. Principales misiones
2. PRE Y PROCESADO DE IMÁGENES
   1. Cómo cargar una imagen satélite en QGIS
   2. Cómo cargar una imagen satélite en SNAP
      1. Cargar imagen Sentinel-2 (forma normal)
      2. Cargar imagen sentinel-2 (forma rápida)
      3. Cargar imagen Landsat 8
   3. La imagen digital
      1. Matriz de datos
      2. Formatos de grabación
      3. Fuentes de error en la imagen
   4. Correcciones geométricas
      1. Corrección por puntos de control
   5. Correcciones atmosféricas
      1. Obtención de la reflectividad aparente
      2. Corrección atmosférica para bandas multiespectrales (excepto térmica)
   6. Corrección topográfica.
   7. Efecto bidireccional (BRDF)
   8. Recortar imágenes en QGIS
   9. Recortar imágenes en SNAP
      1. Con la aplicación de un subset
      2. Recortar imagen en SNAP mediante fichero vectorial
   10. Recortar imagen en SNAP mediante fichero vectorial
   11. Corrección atmosférica de Landsat 8 OLI/TIRS en QGIS
   12. Corrección atmosférica de Sentinel-2 en QGIS
   13. Corrección atmosférica de Sentinel-2 en SNAP
       1. Sen2cor por línea de comando
       2. Cambiar valores por defecto a Sen2cor
       3. Posibles errores al correr Sen2cor
   14. Corrección atmosférica para las bandas térmicas de Landsat
       1. Corrección de bandas térmicas de Landsat 8 en QGIS.
   15. Corrección radiométrica
       1. Píxeles o líneas perdidas
       2. Bandeado
   16. Mejora de la imagen
       1. Histogramas
       2. Dispersogramas
       3. Perfiles espectrales
       4. Histogramas en QGIS
       5. Histogramas en SNAP
       6. Perfiles espectrales en SNAP
       7. Mejoras radiométricas
   17. Combinación de bandas
       1. Combinación de bandas en QGIS
       2. Combinación de bandas en SNAP
   18. Mejoras espaciales: filtros
       1. Filtro de paso bajo
       2. Filtro de paso alto
   19. Fusión de imágenes
       1. Pansharpening en SNAP
   20. Índices de vegetación
       1. Índices de vegetación en QGIS con calculadora ráster
       2. Índices de vegetación usando Semi-Automatic Classification Pluggin
       3. Índices de vegetación usando el algoritmo i.iv de GRASS de QGIS
       4. Índices de vegetación en SNAP mediante Band Maths
       5. Índices de vegetación en SNAP mediante proceso automático
       6. Transformación Tasseled Cap (TCT)
3. ANÁLISIS Y EXTRACIÓN DE LA INFORMACIÓN
   1. Introducción a la clasificación de las imágenes
      1. Fase de entrenamiento
      2. Gráfico de signaturas
      3. Diagrama de solape espectral
      4. Distancia normalizada
      5. Divergencia transformada
      6. Distancia de Jeffries-Matusita
   2. Clasificación no supervisada
      1. ISODATA
      2. K-Medias
   3. Clasificación supervisada
      1. Árboles de decisión
      2. Mínima distancia
      3. Máxima probabilidad
      4. Redes neuronales
      5. Vecino más próximo
      6. Máquinas de vectores de soporte
   4. Clasificación orientada a objetos (GEOBIA)
   5. Análisis multitemporal
      1. Análisis estacional
      2. Detección de cambios
   6. Evaluación de los resultados
      1. Matriz de confusión
   7. Clasificación supervisada en QGIS
   8. Clasificación usando OTB
      1. Clasificación orientada al píxel
      2. Segmentación de la imagen para obtener objetos con OTB
      3. Clasificación de una imagen segmentada en objetos con OTB
   9. Clasificación usando SNAP
4. TELEDETECCIÓN FORESTAL
   1. Introducción
      1. Aplicación de la teledetección al estado de salud de los bosques
      2. Aplicación de la teledetección al cartografiado de las especies vegetales
      3. Aplicación de la teledetección a los incendios forestales
      4. Aplicación de la teledetección a los inventarios forestales
      5. Bibliografía
   2. Estado fitosanitario de los bosques
      1. Índices de vegetación relacionados. Evolución temporal
      2. Evaluación temporal de índices de vegetación
   3. Incendios forestales
      1. Cartografiado de combustibles forestales (interfaz urbano - forestal)
      2. Cartografiado de áreas quemadas. Mapas de severidad
      3. Caso práctico E09.04: Cartografiado de área quemada
      4. Extracción del perímetro de incendio y áreas afectadas por clase de severidad
      5. Cálculo de la emisión de CO2 a la atmósfera
      6. Regeneración de la vegetación tras el incendio
   4. Estimación de la biomasa con datos 4IFN y Landsat-8
      1. Obtención de la biomasa de una masa forestal
      2. Introducción al inventario forestal
      3. Introducción a Google Earth Engine
5. GOOGLE EARTH ENGINE
   1. ¿Qué es Google Earth Engine?
   2. Como acceder a Google Earth Engine
   3. Tipos de datos disponibles en Google Earth Engine
   4. Fundamentos de la programación en Google Earth Engine
      1. ¿Qué es JavaScript?
      2. El editor de GEE
      3. Síntaxis básica de JavaScript
      4. Uso de variables y operadores
      5. Estructuras de control de flujo
   5. Trabajando con los datos en Google Earth Engine
      1. Importación y exportación de datos
      2. Gestión de datos propios en GEE
      3. Visualización de datos en GEE
      4. Operaciones ráster y vectoriales
      5. ImageCollection y FeatureCollection
      6. Reducir colecciones de datos
   6. Aplicaciones prácticas de Google Earth Engine
      1. Operaciones más usuales en GEE
      2. Operaciones más usuales con geometrías en GEE
      3. Operaciones más usuales con imágenes en GEE
      4. Operaciones más usuales con ImageCollection en GEE
      5. Operaciones más usuales con FeatureCollection en GEE
   7. Caso práctico