: CONVIERTA SU SUPERFICIE FORESTAL ENUNA INVERSIÓN DE CALIDAD

The Single Source for Forest Resource Management

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LiDAR es un sistema activo de teledetección desarrollado originalmente para el mapeo (modelado) del terreno. LiDAR proporciona en formato 3D representaciones precisas del terreno y de los bosques. Los costos de los datos LiDAR han disminuido significativamente durante los últimos 10 años.

LiDAR es un sensor activo- esencialmente un emisor laser- que genera su propia luz. Por ello, LiDAR puede funcionar tanto de día como de noche, siempre y cuando no haya condiciones meteorológicas adversas, como visibilidad reducida o nubes, entre el sensor aerotransportado y el área de estudio.

Las primeras aplicaciones LiDAR fueron militares y su objetivo era detectar construcciones y vehículos debajo del dosel arbóreo. Algunos usuarios lo encontraron una excelente herramienta para el mapeo de la vegetación, ya que parte de los rayos reflectan fuera de la copa de los árboles y parte penetra hasta el nivel del suelo. Esto lo convierte en una herramienta eficiente para la medición

de alturas y densidad de la vegetación. Con el paso de los años, el sensor LiDAR y las tecnologías de procesado de la información se han convertido en instrumentos confiables y altamente operables.

La carencia de desarrollo en los productos de los usuarios finales, empleando el procesado automático de la cruda señal de LiDAR para conseguir información específica, ha sido el principal obstáculo en el desarrollo de los productos basados en LiDAR en muchos sectores potenciales. La misión del inventario forestal ArboLiDAR es proveer a los gestores forestales de una base de datos de la geometría de los bosques y de los atributos forestales.

En cooperación con investigadores, propietarios y gestores de la industria forestal, Arbonaut ha desarrollado ArboLiDAR, ajustándose a las necesidades de los gestores financieros de los terrenos forestales.

Tecnología del LiDAR aerotransportado:

Entre los productos de ArboLIDAR se encuentran los mapas necesarios para la gestión de bosques jóvenes. Datos del sistema LiDAR aerotransportado a la izquierda: la vista de la izquierda es desde arriba, mientras que las dos inserciones de la derecha muestran cortes transversales.

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Definición de la tareaLa labor de un inventario forestal es proporcionar una base de datos con la información de la masa forestal existente en una determinada zona. Esta información es útil para ingenieros forestales, propietarios de terrenos forestales y contratistas forestales.

SoluciónLiDAR, imágenes CIR, y muestras de campo con GPS, combinados con métodos de estimación no paramétricos, son usados en los procesos de producción de ArboLiDAR. La delimitación automática de los rodales es usada para producir polígonos con características forestales homogéneas.

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LiDAR ya está operativo en inventarios forestales en los países nórdicos. En el proceso se usa LiDAR, imágenes aéreas y datos de control terrestre posicionados por GPS proporcionando cálculos de calidad y cantidad de madera en grandes áreas forestales.

Inventario de los recursos forestales

Modelo de la altura de vegetación derivado de LiDAR.

Una gran precisión de los modelos digitales del terreno (MDT/DTM) de LiDAR lleva sus operaciones de planificación de caminos forestales, plantaciones y planes de drenaje a un nuevo nivel.

Una estimación actualizada y con gran precisión del volumen maderable del rodal es la base para la planificación del aprovechamiento forestal.

Diámetro medio de los árboles en una capa raster continua. Una alta precisión actualizada de los datos de la estimación del volumen de los rodales es la base para la planificación eficaz de las plantaciones.

Imágenes aéreas de color infrarrojo.

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¿Por qué se espera que el uso de LiDAR en los inventarios forestales crezca rápidamente?LiDAR hace posible el ahorro de costos en el inventario forestal, y también crea ahorros en las operaciones de planifi cación ya que proporciona datos de alta calidad de los recursos forestales. Comparado con los métodos tradicionales de inventarios de campo, los datos LiDAR poseen una mejor resolución espacial y mejor precisión de medición. A gran escala las operaciones de gestión de los recursos naturales funcionan de mejor manera cuando se emplea información estandarizada.

Medición de la precisión de LiDARLa precisión del inventario LiDAR depende del tipo de cobertura forestal. Como regla general, a mayor homogeneidad mayor precisión. El cuadro de la derecha muestra el error cuadrático medio (RMSE) obtenido al nivel de las muestras de campo en bosques boreales con tres especies diferentes.

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Medida de la precisión lograda con el inventario LiDAR en condiciones de los bosques boreales. Se recogen el RMSE y la tendencia en total y por grupos de especies. La reserva de carbono tiene una alta correlación con el volumen total, y es esperado un similar tipo de precisión.

Las muestras de campo son usadas para la calibración de las medidas.

El inventario LiDAR da benefi ciosa su negocio¿Qué información necesitamos, y por qué?Esta simple pregunta es a menudo olvidada en medio de una gran cantidad de detalles técnicos y diferentes especifi caciones de los vendedores. Sin embargo, es muy valioso preguntar regularmente, “¿Cuál es la información crítica que nosotros necesitamos para avanzar y sobresalir?”

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Accuracy of the estimated characteristics at the plot levelPredicted value Measured value bias bias% RMSE RMSE%

TOTALmean dbh 20.5 20.4 -0.1 0.0 3.0 14.7 %mean height 15.6 15.6 -0.1 0.0 1.2 7.9 %basal area 20.3 20.3 0.0 0.0 2.7 13.3 %volume m3/ha 151.2 156.9 5.7 0.0 22.4 14.8 %stem count 1278.9 1273.1 -5.8 0.0 286.2 22.4 %

PINEmean dbh 21.1 22.0 0.9 0.0 4.1 19.3 %mean height 15.8 16.3 0.6 0.0 2.2 13.9 %basal area 12.1 12.2 0.1 0.0 3.5 28.8 %volume m3/ha 89.6 91.3 1.7 0.0 26.1 29.1 %stem count 606.5 622.9 16.4 0.0 230.8 38.0 %

SPRUCEmean dbh 22.0 24.1 2.1 0.1 5.5 25.1 %mean height 16.4 17.1 0.8 0.0 3.0 18.5 %basal area 5.9 5.9 0.1 0.0 3.3 55.6 %volume m3/ha 47.3 52.8 5.4 0.1 26.8 56.6 %stem count 404.2 402.4 -1.8 0.0 238.6 59.0 %

HARDWOODmean dbh 14.0 14.2 0.2 0.0 5.8 41.5 %mean height 13.0 12.4. -0.6 0.0 4.0 30.8 %basal area 2.3 2.1 -0.2 -0.1 1.5 64.8 %volume m3/ha 14.2 12.9 -1.4 -0.1 10.6 74.7 %stem count 268.1 247.7 -20.4 -0.1 176.8 65.9 %

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Delimitación de los rodales Mantener las actualizaciones de la geometría de los rodales es un serio dolor de cabeza para los que usan un sistema de información forestal. Las operaciones de gestión forestal y las condiciones naturales cambian constantemente la verdadera estructura del rodal. La extracción manual de rodales, típicamente hecho con imágenes aéreas o de satélite, consume tiempo y es propenso a la subjetividad. Incluso todas las personas que dibujan rodales profesionalmente, no dibujan los límites de la misma forma. Arbonaut ha dedicado un esfuerzo signifi cativo a desarrollar un aprovechamiento único en la delimitación automática de los rodales en cooperación con los clientes.

Nuestro método usa información LiDAR y datos de color infrarrojo para producir una imagen compuesta de capas de áreas defi nidas. Estas capas pueden ser, por ejemplo, altura de los árboles, densidad de la vegetación y/o porcentaje de madera noble. Una herramienta de segmentación patentada es entonces utilizada para segmentar el área de la imagen compuesta.

LiDAR, contiene información sobre la densidad y la altura de la vegetación. Esta información combinada con información extraída automáticamente de las imágenes CIR, provee una herramienta efi ciente para la extracción automática de los rodales.

La delimitación automática de los rodales crea áreas homogéneas que funcionan como unidades de información.

La comparación de los rodales extraídos manualmente muestra muy poca diferencia en los bordes, en ambos casos los caminos y las fuentes de agua han sido extraídos manualmente.

LiDAR, contiene información sobre la altura y densidad de la vegetación, que combinada con información extraída automáticamente de imágenes CIR, es una herramienta efi ciente para la extracción automática de rodales.

Costos operacionales derivados de datos imprecisos

En la toma de decisiones operacionales, la información errónea y/o la falta de información causan costos que no son fáciles de cuantifi car. Los análisis económicos pueden ayudar a cuantifi car el impacto de la estimación precisa, y llevar a elegir una metodología exitosa.

Consideraciones:• ¿Cuál es el costo de sus operaciones si la información que utiliza tiene un 15% de error o es de hace cuatro años? • ¿Cuánto obtiene de benefi cio si su error disminuye a un 8% y usa datos actualizados con total cobertura cada dos años?

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Gestión forestal efi cienteUtilizando una base de datos de información forestal actualizada, las decisiones de gestión pueden ser tomadas mediante preguntas simples. Aunque la responsabilidad de cada decisión está en las manos de los gestores forestales, los datos de ArboLiDAR permiten a los gestores conocer toda la extensión de rodales que necesitan la corta fi nal, el raleo o el manejo forestal. Las operaciones efi cientes son diseñadas por rodales fusionados o localizados relativamente juntos que cumplen con el mismo criterio operacional. ¡Con ArboLiDAR este resultado puede ser logrado sin dejar su ofi cina! Cuando el plan operativo está preparado, se comprobará en campo las características especiales del área de estudio como son las localizaciones para el apilado de madera y las condiciones ambientales.

Mejor planifi cación de las plantaciones forestalesLa industria forestal fi nlandesa ha descubierto que se pueden hacer cinco planes de aprovechamiento en el tiempo que empleaban en hacer uno solo. El costo de errores debido al uso de datos obsoletos ha forzado a los gestores forestales a caminar a través de todos los límites del área cultivada en el campo con GPS, ya que no podían confi ar en sus datos.

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Todos los rodales con el rango de diámetro de raleo y la densidad sobre el umbral de raleo son seleccionados de la base de datos.

En los rodales en donde se va a ejecutar un raleo, el porcentaje de volumen de madera se encuentra codifi cado con colores, lo que ayuda a identifi car los sitios más ricos en producción.

Los clientes de ArboLiDAR han encontrado, ahorrando costos en la planifi cación de la plantación, cubrir el dinero gastado en actualizar el inventario LiDAR.

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¿Qué se espera de las soluciones del inventario LiDAR?Cuando se adquiere una solución LiDAR con el propósito de mapear la vegetación, algunos requisitos deben ser fi jados para asegurar el uso óptimo y la transparencia de los resultados.

Formulando una pregunta precisa en la frase propuesta. ¿Para cuál decisión se necesitan los datos? ¿Son los datos óptimos para ese propósito? Es muy útil tener y registrar las conversaciones entre el vendedor y el usuario fi nal de los datos. Esto permite al vendedor entender el proceso de toma de decisiones de las que está encargado y encontrar una solución de calidad. Si se venden detalles técnicos sin concentrarse en el objetivo del negocio se llega a una solución insatisfactoria. Es necesario tener un buen conocimiento de biometría. La identifi cación de árboles individuales o partes de la vegetación no provee todavía información estadística sólida. La metodología tiene que funcionar en todos los puntos de interés dentro del área de estudio, o debe identifi car claramente las áreas donde el método no es aplicable.

El análisis y el informe del nivel de calidad de los datos son esenciales para operaciones confi ables en un mercado competitivo. La demanda de calidad tiene que ser indicada con tal precisión que no haya lugar a dudas en la producción de datos. Los informes de calidad estandarizados, son siempre entregados a los clientes.

La viabilidad operacional en la escala deseada tiene que ser determinada. En el proceso de teledetección, las economías de escala son importantes. Es muy valioso hacer una estimación de la escala en una etapa temprana de la planifi cación de operaciones, para estar seguro que la escala seleccionada será sufi ciente grande para una producción efi ciente y de bajo costo, y que la línea de tiempo operacional contenga sufi cientes días en los que recolectar los datos LiDAR.

Las condiciones atmosféricas del área de estudio son un factor importante para la fi abilidad de los datos recolectados. La presencia de nubes a baja altura, la niebla densa, las tormentas de arena y las tempestades pueden impedir la recolección de datos. La probabilidad de estos acontecimientos en el área de estudio necesita ser comprobada en una fase temprana de la operación.

La transparencia del proceso es esencial para un monitoreo de calidad. Si el proceso es una caja negra, el consumidor tendrá una gran difi cultad de comprobar la calidad de los datos que han sido proporcionados.

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En bosques boreales mixtos, la habilidad de ArboLiDAR de producir características de los árboles en función de los grupos de especies, es crucial para la correcta toma de decisiones.

Subida en la escala de las operaciones LiDAR para obtener mayores benefi ciosLiDAR se benefi cia mayormente de las economías de escala. Maximizando el tamaño del proyecto y operando dentro de un área única reduce signifi cativamente el costo de la obtención de la información.

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ArboLiDAR ofrece soluciones de inventarios forestales desde los bosques boreales hasta los tropicales.

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Este folleto se imprime en papel certificado.