INNOVACIÓN PARA LA GESTIÓN PREVENTIVA Y RESTAURACIÓN...

TALLERIncendios forestales y desarrollo tecnológico

INNOVACIÓN PARA LA GESTIÓN PREVENTIVA Y RESTAURACIÓN POST-INCENDIO DE LAS MASAS FORESTALES

Eva Marino del Amo

AGRESTA Sociedad Cooperativa

Plasencia, 30 Junio 2017

Uso de tecnologías avanzadas• LiDAR (láser escáner aéreo y terrestre)• Teledetección (sensores satelitales)• Imágenes estereoscópicas hemisféricas

(ForeStereo)

Desarrollo de nuevas aplicaciones útiles para la gestión de incendios forestales • Participación en proyectos I+D• Innovación en proyectos propios• Colaboraciones

TRANSFERENCIA

I+D+i en el sector forestal

Taller Incendios forestales y desarrollo tecnológicoINNOVACIÓN PARA LA GESTIÓN PREVENTIVA Y RESTAURACIÓN POST-INCENDIO DE LAS MASAS FORESTALES

Imágenes espectrales (satélite)Láser escáner (LiDAR)

Sensor activo (emite radiación) Penetrabilidad en cubierta vegetal

(densidad pulsos, ángulo escaneo) Coordenadas 3D de los retornos Clasificación (suelo, vegetación) Intensidad de los retornos (energía

reflejada a cierta longitud de onda)

Sensor pasivo (no emite radiación) Energía reflejada por las superficies Reflectancia de superficies Info espectral (longitudes de onda) Resolución espacial (pixel) Resolución temporal (frecuencia)


ForeStereo: sistema de medición 3D

Patente INIA (Fernando Montes) Par estereoscópico de imágenes hemisféricas Medición de variables de inventario en masas

arboladas Adaptación para caracterización estructural

de combustibles forestales• Altura base de copa• Diámetros copa• Perfil vertical copas


Cartografía de modelos de combustible forestal Estructura tridimensional basada en datos LiDAR (coberturas, alturas, continuidad

combustible) Imágenes LANDSAT para discriminar tipos de formación en base a info espectral

(composición específica) Mapas de alta resolución a escala regional con metodología de bajo coste Modelos de combustible estándar y específicos (Canarias)

2015

Proyectos GRAFCAN / GEPRIF


Efecto de la densidad de pulsos LiDAR en la caracterización de los combustibles

Análisis de los valores de las métricas LiDAR derivadas de vuelos coetáneos con distinta densidad de pulso láser

Impacto en la modelización de parámetros estructurales de masas arboladas (altura dominante, carga de combustible en copas, etc.)

Monte Pinar de Valsaín

2015

Proyecto GEPRIFLiDAR 2010 LiDAR 2009

0,5 p/m2 1,5 – 5 p/m2


Distribución vertical del combustible en masas arboladas Comparación de métodos de medición (inventario, Forestereo, LiDAR aéreo, TLS) Análisis de la perfil vertical del combustible (tipologías de continuidad)

0 20 40 60 80 100

0.5‐11‐22‐33‐44‐66‐8

8‐1212‐16> 16

FCC (%)

Altu

ra (m

)

0 20 40 60 80 100

0.5‐11‐22‐33‐44‐66‐8

8‐1212‐16> 16

FCC (%)0 20 40 60 80 100

0.5‐11‐22‐33‐44‐66‐8

8‐1212‐16> 16

% normalizado nº retornos

Parcela con > 30% continuidad vertical

0 20 40 60 80 100

0.5‐11‐22‐33‐44‐66‐8

8‐1212‐16> 16

Altu

ra (m

)

Inventario

0 20 40 60 80 100

0.5‐11‐22‐33‐44‐66‐8

8‐1212‐16> 16

ForeStereo

0 20 40 60 80 100

0.5‐11‐22‐33‐44‐66‐8

8‐1212‐16> 16

LiDAR

Parcela con 100% discontinuidad vertical

0 20 40 60 80 100

0.5‐11‐22‐33‐44‐66‐8

8‐1212‐16> 16

0 20 40 60 80 100

0.5‐11‐22‐33‐44‐66‐8

8‐1212‐16> 16

Altu

ra (m

)

0 20 40 60 80 100

0.5‐11‐22‐33‐44‐66‐8

8‐1212‐16> 16

Parcela con < 30% continuidad vertical

0.5 m1 m2 m3 m4 m

6 m

8 m

12 m

16 m

Proyectos GEPRIF / SCALYFOR


Inventario campoLiDAR explica 83% de la varianza observada

ForeStereoLiDAR explica 65% de la varianza observada

2 m

10 m

20 m

1 m

5 m

10 m

Modelización geoestadística de altura de la base de las copas

Calibración con parcelas de inventario Espacialización con datos LiDAR Comparativa entre inventario y ForeStereo

Proyectos GEPRIF / SCALYFOR


Planificación preventiva basada en simulación de incendios


Cartografía de la componente estructural (modelos de combustible, cobertura arbolada, altura base de las copas, densidad de copas) basada en datos LiDAR

Simulación del comportamiento del fuego según distintos escenarios (meteo, humedad combustible, tratamientos en la masa…)

Integración en proyectos de ordenación: gestión de combustibles basada en peligro de propagación y severidad potencial del fuego

Simulación de incendios

Paisaje estructural

Condiciones Meteo

Humedad combustible

Parámetros comportamiento

del fuego

PeligroSeveridad

Gestión preventiva

Estimación de daños por perturbaciones en masa arboladas y riesgo de incendio asociado

Ánalisis de severidad de perturbaciones (daños por nevadas, vendavales…) Info espectral de Sentinel-2 (imágenes pre y post) Calibración con estimación visual del % daño Cuantificación biomasa muerta con LiDAR Parque Natural Sierra de Espadán (16.000 ha)

Daño estimado (% biomasa muerta)


Estructura de la vegetación con LiDAR aéreo

Actividad fotosintética con imágenes espectrales

Evolución temporal (datos pre y post-incendio)

Seguimiento del estado de la vegetación tras incendio en el Parque Nacional de Garajonay

0 50 100

0.4‐1

1‐2

2‐3

3‐4

4‐40

% normalizado nº retornos

Altu

ra (m

)

Fayal-brezal arbóreo

2014

2012

2011

Proyecto LIFE+ GARAJONAY VIVE


Detección de biomasa viva/muerta en masa arboladas quemadas en PN de Garajonay

Análisis de datos de intensidad LiDAR: info cualitativa en 3D

Ventaja frente a imágenes: discriminación entre estratos de altura (copas y sotobosque)

Proyecto LIFE+ GARAJONAY VIVE


AGRADECIMIENTOSCentro de Investigación Forestal del INIAOrganismo Autónomo Parques Nacionales

[email protected]

Contribuye al desarrollo del sector forestal¡Ven a proponernos tus retos!

Stand 15

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