Sesión 8.4 / Com 1 - congreso forestal español

Sesión 8.4 / Com 1 - congreso forestal español

Cartografía de Vegetación en la Comunidad de Madrid
utilizando información LiDAR del Plan Nacional de
Ortofotografía Aérea (PNOA)
Autor. José Luis Tomé Morán
Otros autores. Pablo Sanjuanbenito Garcia y Alfredo Fernandez Landa
AGRESTA SOCIEDAD COOPERATIVA
AREA DE DESARROLLO DEL PLAN FORESTAL. DIRECCIÓN DEL MEDIO NATURAL .
CONSEJERIA DE MEDIO AMBIENT Y ORDENACIÓN DEL TERRITORIO.
COMUNIDAD DE MADRID.
14 Julio 2013 Vitoria-Gazteiz
Introducción a la Tecnología LiDAR
• El LiDAR (Light Detection And Ranging)
es un sistema activo de detección
remota basado en un escáner laser
• Permite obtener una mayor densidad de medidas de las
superficies que cualquier otro sistema conocido
• Está sustituyendo a la fotogrametría en la obtención de
MDTs, mejores precisiones con menores costes y plazos
de entrega
g
H sensores LIDAR para diferentes
Hay
dif
t plataformas
l t f
• Para grandes superficies el sensor va aerotransportado
• Información de la estructura de las masas forestales
• Información continua en todo el territorio
Hm
Ho
Atura de Atura
de
inserción de rama
Continuidad Continuidad
vertical de combustibles
Estrato de regeneración avanzada
C b t
Cobertura
LiDAR dentro
d t del
d l Proyecto
P
t PNOA
Quedan aproximadamente aproximadamente
2.000.000 € de inversión para llegar al 100 %
C b t
Cobertura
LiDAR dentro
d t del
d l Proyecto
P
t PNOA
Información disponible en la Comunidad de Madrid
Actualmente toda la superficie de la Comunidad de Madrid
posee cobertura de información LiDAR con las siguientes
características:
• Formato de Archivo: LAS (2671 archivos para toda la
Comunidad de Madrid)
• Distribución en Hojas de 2x2 Km
• Densidad Media Teorica: 0,5 puntos/m²
• Alturas: elipsoidales
g
a Diciembre
• Fecha Vuelos: Año 2010, desde Agosto
• Software Clasificación de Datos: TerraScam
• Sistema de Referencia Geodésico: ETRS89
• Proyección UTM Huso 30
Objetivos
• Extraer información útil de la estructura de la vegetación
para todo el terreno forestal de la Comunidad de Madrid
p
a partir del procesado de la información del vuelo LiDAR
del PNOA
• Demostrar el valor de esta información, aplicándola a un
caso real concreto, como es la actualización del Mapa
Forestal de la Comunidad de Madrid del año 2006
Metodología
El principal reto para trabajar con el procesado de datos
LiDAR en grandes superficies es el enorme volumen de
datos que hay que utilizar
utilizar, los 2.671
2 671 archivos LAS de la
Comunidad de Madrid del PNOA ocupan más de 220 GB de
memoria
Para el tratamiento de los datos LiDAR se ha seguido una
metodología propia de Agresta combinando FUSION
(McGaughey, 2010) y desarrollos propios orientados a
gestionar
gest
o a la
a información
o ac ó en
e grandes
g a des superficies
supe c es e
incorporarla a los Sistemas de Información Geográfica
Metodología
1. Preparación
p
de los archivos LAS
2. Generación de los Modelos Digitales del Terreno: MDE
3. Normalización de los Retornos procedentes de la
vegetación
4. Cálculo de estadísticos de los retornos de vegetación en
píxeles de 25 metros de lado
5. Incorporación de la información generada a un SIG
6. Intersección de la información generada con los terrenos
forestales del Mapa Forestal de la Comunidad de Madrid
Metodología
7 D
7.
Depuración
ió de
d los
l datos
d t obtenidos
bt id para los
l terrenos
t
forestales
8. Actualización del Mapa Forestal de la Comunidad de
M d id 2006-2010
Madrid
2006 2010
Resultados
Se ha generado una cartografía de alta resolución (25 metros de lado de
pixel) de estructura de la vegetación en toda la superficie forestal de la
Comunidad de Madrid.
Esta cartografía se ha aplicado para la actualización del Mapa Forestal
2006, por lo que podemos analizar la evolución de la cubierta forestal.
Año 2006
Cubierta
Superficie (ha)
Superficie (ha)
Bosque
105.326,57
Monte arbolado
118.108,87
Monte desarbolado
210.663,88
Corrección Mapa Forestal
8.559,86
Total forestal
442.659,18
Año 2010
Cubierta
bi
Superficie Superficie
(ha)
133.664,13
,
157.104,28
Bosque
Monte arbolado
Monte desarbolado 151.890,77
Total forestal
442.659,18
Resultados
Mapa Forestal 2006
8.559,86 ha
8.559,86 ha
105.326,57 ha
CUBIERTA
Bosque
210.663,88 118.108,87 ha
ha
Monte arbolado
Monte arbolado
Monte desarbolado
Corrección MF
Discusión
•
Los resultados muestran que hay un aumento significativo de las
cabidas de monte arbolado y bosque en detrimento de la superficie
desarbolada, que pasa de 210.663,88 ha en 2006 a 151.890,77 ha en
2010 cayendo casi 58.000 ha. Por su parte el monte arbolado y los
bosques aumentan 39.000
39 000 ha y 28.300
28 300 ha respectivamente.
respectivamente
•
Esta notable variación en cuatro años tiene que ver solo parcialmente
con el crecimiento de las masas forestales durante este periodo.
Consideramos que la mayor precisión del LiDAR a la hora de establecer
la FCC del arbolado frente a la metodología utilizada para la estimación
de la FCC en el mapa forestal,
forestal ha sido fundamental a la hora de
presentar la verdadera dimensión de las masas arboladas de la
Comunidad de Madrid.
•
Esto pone de manifiesto el enorme valor del LiDAR, que es
probablemente el avance más significativo de la tecnología en sensores
remotos de la ultima década.
Discusión
•
A través del procesado del LiDAR tenemos acceso a información de
estructura de la vegetación, lo que nos va a permitir generar
información útil para multitud de campos de interés forestal: modelos
de combustible y simulación del comportamiento
p
del fuego,
g índices de
calidad de ribera, estimación de biomasa y sumideros de carbono,
crecimientos, conservación y análisis de hábitats y por supuesto
inventario forestal.
•
En España contamos con la enorme ventaja del PNOA, que ya ha sido
catalogado por algunos autores como una excelente fuente de
información para la planificación y gestión forestal y una oportunidad
para reducir los costes de inventarios forestales (González-Ferreiro et al,
2012.
•
Madrid y la Rioja han sido las primeras comunidades en poner en valor
sus datos de PNOA para aplicaciones forestales.
Discusión
•
El coste de un Proyecto de Ordenación “tradicional” varía mucho de
una Comunidad Autónoma a otra pero es complicado trabajar por
debajo de los 20 €/ha, de los que aproximadamente el 50 %
corresponden al inventario.
•
Mediante la tecnología LiDAR se podrían reducir los costes de inventario
forestal a valores en torno a 5 €/ha o incluso sustancialmente por
debajo de esta cifra trabajando en grandes superficies, con la
metodología adecuada, pensando a nivel de comarcas o regiones y a
partir con datos ya capturados como los procedentes de la información
LiDAR del PNOA.
PNOA
•
El Futuro de la ordenación de montes pasa por reenfocar el contenido
de los p
proyectos
y
de ordenación simplificándolos
p
y haciéndolos más
prácticos sin dejar de garantizar la sostenibilidad de la gestión forestal,
y el LiDAR del PNOA es hoy por hoy, la mejor oportunidad que tenemos
para abaratar los costes de inventario.
Conclusiones
•
La puesta en valor de los datos del Vuelo LiDAR de PNOA ha permitido
detectar que el Mapa Forestal del 2006 infravaloró la cubierta forestal
all tiempo
i
que se actualizaba
li b la
l FCC all 2010.
2010
•
Combinando esta metodología y los datos del PNOA estamos en
disposición de aprovechar la Tecnología LiDAR como una nueva fuente
de datos en el proceso de generación de información del territorio.
•
Tenemos la herramienta para hacer inventario de calidad a escala
comarcal o regional, a un coste muy competitivo. Poder aprovechar este
enorme potencial, dependerá de que el sector forestal español le de
peso a la importancia de esta tecnología, y apostemos por vuelos
cíclicos bien dentro o fuera del PNOA .
Esperamos que este trabajo sea solo un primer paso. La información
generada de cobertura del suelo y altura del arbolado nos va a permitir
ofrecer a los propietarios privados a través de una herramienta web una
cartografía de sus fincas que incluya una primera rodalización de la
cubierta vegetal en su propiedad.
•
Agradecimientos
Dirección General del Medio Ambiente de la Comunidad de Madrid
C t ld
Central
de Valoración
V l
ió d
de Ecosistemas
E i t
N
Naturales
t l (CVEN)
Juan Carlos Ojeda Manríquez del IGN
Contacto
[email protected] www.agresta.org