InForesT Sistema de Gestión e Inventario Forestal: Aplicación de Imágenes de Satélite de Muy Alta Resolución

Transcripción

1 Jornada Presentación InForest InForesT Sistema de Gestión e Inventario Forestal: Aplicación de Imágenes de Satélite de Muy Alta Resolución

2 Jornada Presentación InForest Sistemas de Información y Gestión Forestal y aplicaciones de las imágenes de satélite de muy alta resolución. Presentación y Objetivos Proceso de Imágenes de Satélite Desarrollo del Sistema de Información Análisis de Resultados Conclusiones y Desarrollos Futuros

3 Presentación y Objetivos Objetivos: El objetivo principal es la creación de un Sistema de Información para la Gestión Forestal que permita un trabajo más fácil, rápido y completo. Determinación del grado de utilidad de las imágenes de satélite para la gestión forestal. Este objetivo se concreta en la necesidad de obtener información detallada útil para el inventario. Las imágenes utilizadas son Ikonos, LandSat y Aster. Antecedentes del proyecto: InForesT I+D

4 Área de estudio Montes seleccionados: 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 126 y 131. Provincia: Cuenca Término municipal y propietario: Cuenca. Superficie forestal: ha en 23 montes de utilidad pública, posibilidad maderable anual: m³ de madera. Aunque los modos de explotación son los mismos la zona de trabajo presenta interés desde la variabilidad de las condiciones fisiográficas y geológicas, así como de los ecosistemas asociados a las mismas, lo que la convierte en un área test idónea.

5 Proceso de Imágenes de Satélite OBJETIVOS Aportación de información de satélites Aster y Landsat como indicadores ambientales del estado de desarrollo vegetativo o vitalidad de la vegetación entre otros y su integración en el Sistema de Información. Determinación del grado de utilidad de las imágenes del satélite IKONOS para la gestión forestal. Variables Dasométricas: nº pies por hectárea, volumen maderable (valor económico del monte). Landsat Aster Ikonos

6 Sensores de alta resolución: ASTER Características: Lanzamiento: Diciembre 1999 (TERRA) Periodo de retorno: 4 a 16 días Rango dinámico: 8 a 12 bits según bandas Tamaño de escena: 60 x 60 Km Combinación de Bandas Imágenes Utilizadas: escena Agosto 2001 Índices e indicadores: combinaciones de bandas, salinidad, humedad, estrés vegetación. Modelo digital : Capacidad estereoscópica Combinación de Bandas EOS - ASTER Características espectrales Resolución 15 m 15 m 15 m 30 m 30 m 30 m 30 m 30 m 30 m 90 m 90 m 90 m 90 m 90 m

7 Sensores de alta resolución: Landsat Características: Lanzamiento: 15 Abril 1999 (Landsat 7) Periodo de retorno: 16 días Rango dinámico: 8 bits Imágenes de archivo disponibles desde Misiones con mejora progresiva de resolución espacial y espectral Imágenes utilizadas: Landsat y Landsat Ambas de primavera. Uso: Indices (NDVI), Mapa de Cambios entre 1987 y 2001, combinaciones de bandas. Principales diferencias entre el Landsat 7 y el Landsat 5 Adición al Landsat 7 de una banda Pancromática con resolución espacial de 15m. Perfeccionamiento del sistema de calibración radiométrica de los sensores, lo que garantiza una precisión radiométrica absoluta del 5%. Imagen Landsat, RGB: 4,3,2. Perfeccionamiento de la geometría de captura

8 Sensores de alta resolución: IKONOS-2 Características: Lanzamiento: 24 Septiembre 1999 Orbita: 681 Km Periodo de retorno: 1-3 días según sensor Rango dinámico: 11bits Capacidad estereoscópica Posibilidad de seleccionar: Área específica de adquisición Prioridad de adquisición Cobertura nubosa máxima Angulo máximo de observación Nivel de procesado del producto Imágenes utilizadas: Escena de archivo de verano de 2003 Nueva adquisición de verano de 2005 Nueva adquisición de primavera de 2006 Standard Imagery Pancromático Multiespectral Blanco y Negro Azul Verde Rojo NIR Características espectrales nm Resolución m m Tamaño de escena 11 x 11 km Area mínima 11 x 100 km 2 Area máxima km 2

9 Metodología de Proceso de Imágenes Metodología de trabajo: El trabajo se ha estructurado en dos fases principales: la ortorrectificación de la imagen y preparación del material de referencia y el tratamiento digital y extracción de información. La primera ha servido para familiarizarse con la zona de trabajo y las imágenes, los datos disponibles para llevar a cabo el estudio y las necesidades de información. La segunda en la realización de una serie de procesos cuyo objeto ha sido el de determinar las posibilidades de Ikonos para el inventario forestal y medir la cabida cubierta forestal.

10 Proceso de Generación de Ortoimágenes IKONOS color real con 4m de resolución IKONOS 432 multiespectral con 4m de resolución IKONOS pancromática con 1m de resolución Ortorrectificación de la imagen de verano del año Registro de la imagen de primavera del año Corrección Atmosférica. Mosaico de escenas. Fusión y realce de imagen.

11 Caracterización de masas forestales Método de clasificación: La clasificación no supervisada se ha empleado con el objeto de agrupar píxeles basándose en estadísticas, sin clases de entrenamiento predefinidas. Clasificación no supervisada e Ikonos falso Color (4-3-1) de la misma zona. Se ha aplicado una técnica de clasificación denominada Isodata que agrupa los valores en torno a las medias de clases uniformemente distribuidas. Una vez seleccionadas las bandas y los índices que se van a utilizar de entre aquellos que mejor definen las características de la vegetación, se definen los parámetros de la clasificación y se aplican los algoritmos.

12 Caracterización de masas forestales Tipo de información Banda Descripción Rango espectral Bit Filtros - ventana Bandas MS originales B2 Azul nm B3 Verde nm B4 Rojo nm B5 IR cercano nm 16 NA NDVI NDVI (IR cercano - rojo) / ( IR cercano - rojo) NA Bandas MS filtradas NDVI filtrado V_B3 Información textural B3, verde nm V_B4 Información textural B4, rojo nm V_B5 Información textural B5, IR cercano nm M_B3 Información contextual B3, verde nm 16 M_B4 Información contextual B4, rojo nm M_B5 Información contextual B5, IR cercano nm V_NDVI Información textural NDVI M_NDVI Información contextual NDVI Varianza 7x7 Media 7x7 Varianza 7x7 Media 7x7

13 Caracterización de masas forestales Proceso post-clasificación: A la imagen clasificada se le han aplicado varios procesos sucesivos destinados a mejorar la calidad de los resultados: Categorización: agrupación de las clases estadísticas obtenidas por la clasificación (25) atendiendo a sus características espectrales y a los datos reales del terreno. El resultado es la obtención de un grupo de clases con sentido físico. Filtrado: con objeto de aumentar la homogeneidad visual de la imagen. Legenda CLASIFICADA_SUR Pinar Pinar ± Suelo desnudo Pinar Sombras Meters Clasificación multicriterio: introducción de una serie de criterios destinados a reducir la mezcla espectral entre clases próximas.

14 Campaña de Campo

15 Delimitación de copas

16 Análisis Multitemporal de los Datos Clasificación Zona Norte 2005 Detección anual de cambios - NDVI ± ± Legenda CLASIFICADA_NORTE Legenda Legenda High : 0,84 High : 0,84 Pinar Pinar Pinar Sombras Suelo desnudo Pinar 0437, Meters Low : -1 Low : Meters Meters

17 Calibración de Resultados Con la Campaña de Campo y con el Inventario Forestal , , , , , ,000 Área Basimétrica Inventario Cabida Cubierta Clasificación 2005 Las siguiente figuras se corresponden con los Montes 108, 116 y 111, respectivamente. 0, Área Basimétrica Inventario Cabida Cubierta Clasificación TRAMO 2ª - A - II TRAMO 1ª - C - III Se compara el Área Basimétrica del Inventario Forestal con la Fracción de Cabida Cubierta de la clasificación de Las ordenadas representan m². TRAMO 2ª - A - VI TRAMO 2ª - B - III ,000 TRAMO 2ª - B ,000 V , , , , , , ,000 0,000 TRAMO 1ª - B - III TRAMO - EII TRAMO - F_II Área TRAMO Basimétrica TRAMO Inventario 1ª - B - 1ª - B - V VI Cabida Cubierta Clasificación 2005 TRAMO A - II TRAMO A - III TRAMO - F_III TRAMO BII TRAMO B - III TRAMO B - IV TRAMO A - IV TRAMO C - III TRAMO C - II TRAMO D - I TRAMO D - III TRAMO E - V TRAMO - F_V TRAMO E-IV TRAMO D - V TRAMO - F_I TRAMO F-IV TRAMO D - IV TRAMO - EIII TRAMO D - II

18 Desarrollo del Sistema de Información OBJETIVOS: - Facilitar el acceso a toda la información disponible. - Garantizar la gestión de la información. Herramientas de consulta y generación de mapas. - Cruce de información entre las diversas fuentes de información. - Evaluar la eficacia, la eficiencia y la efectividad de las intervenciones desarrolladas según los Planes de Ordenación. - Facilitar a Organismos el ejercicio de su función.

19 Modelo de Datos y Arquitectura del Sistema

20 Interfaz del Sistema de Información

21 Vistas Temáticas Detalle de los tramos del inventario de monte 131,117 y114 Mapa de orientaciones Detalle del mapa de usos del suelo

22 Vistas Temáticas Imagen Aster, Índice de humedad ± ± Legenda Alto: 0, Ba jo : 0, Diferencias de vegetación entre Imagen Ikonos RGB 432 del monte 106 Análisis de NDVI.

23 Herramientas y Funcionalidades Barras de Herramientas desarrolladas: Caja de Herramientas (ArcToolbox): Generación de Mapas:

24 Conclusiones Conclusiones: El proyecto actual es capaz de facilitar al Servicio Forestal el acceso a toda la información disponible relativa a los Montes de la zona de estudio y facilitar el cruce de información entre las diversas fuentes de información. Las imágenes de IKONOS proporcionan una herramienta para la generación de cartografía en el rango de escalas útiles al inventario. El volumen de información aportado y su precisión cartográfica es superior al obtenido por las técnicas convencionales para las variables analizadas. El Sistema de Información además es flexible para en un futuro poder actualizar y modificar su estructura de datos.

25 Desarrollos Futuros AVANZA I+D / PROYECTO LIFE: Implantación de servicios para el seguimiento y la evaluación de políticas de gestión eficaces. Correlación entre variables de inventario y datos de observación de la Tierra. Sistema de seguimiento y evaluación de los daños resultantes de los incendios forestales. Desarrollo de Sistemas de Información para el análisis y control de la sanidad forestal. MEJORAS: Incorporación a la aplicación y al modelo de datos de nuevos datos de inventario (actualizaciones). Incorporación de otros datos para la gestión del patrimonio forestal (reservas de caza/pesca, micología, inventario de patrimonio). Gestión financiera del patrimonio forestal.