Curso Práctico de Lidar Forestal. Métodos de Masa y Árbol Individual

El LIDAR forestal se ha erigido como una herramienta invaluable en la gestión y estudio de los bosques, permitiendo un análisis detallado y preciso de la cobertura arbórea y las características del terreno. Dos enfoques esenciales en esta disciplina son los "Métodos de Masa" y la "Detección de Árboles Individuales".

Los "Métodos de Masa" en LIDAR forestal se centran en evaluar la estructura y densidad del bosque en su conjunto. Utilizando tecnología de escaneo láser, se capturan datos tridimensionales que, una vez procesados, brindan una imagen detallada de la vegetación, su altura y distribución. Esta información es vital para estimar volúmenes de biomasa, evaluar el estado de la vegetación y planificar la gestión forestal sostenible.

Por otro lado, la "Detección de Árboles Individuales" a través de LIDAR se enfoca en identificar y caracterizar árboles de manera singular. Esta técnica permite precisar información sobre la altura, diámetro y distribución espacial de cada árbol, incluso en áreas densamente pobladas. Esta data es esencial para evaluar el crecimiento de los árboles a lo largo del tiempo, monitorear la salud de especies específicas y realizar inventarios forestales minuciosos.

La combinación de estos dos enfoques en el LIDAR forestal proporciona una comprensión integral de los ecosistemas forestales. Al combinar la visión general de la estructura del bosque con la precisión en la identificación de árboles individuales, se logra una gestión más efectiva y una toma de decisiones informada en la conservación, manejo sostenible y aprovechamiento de los recursos forestales. En conjunto, estos métodos impulsan la investigación y la aplicación práctica para preservar la biodiversidad y los beneficios que los bosques proporcionan a nuestro planeta.

Objetivos del programa

Utilizar los principales programas para el análisis y visualización de datos LIDAR: FugroViewer, FUSION.
Generar Modelos Digitales del Terreno y visualizarlos en QGIS.
Conocer los principales métodos de individualización y segmentación de árboles a partir de modelos digitales de vegetación con FUSION y SAGA.
Generar mapas de planificación medioambiental. Tras estimar las variables se podrá hacer mapas que ayuden al gestor a tomar las decisiones correctas en torno a las actuaciones a llevar a cabo en los espacios naturales.

¿A quién está dirigido?

El presente curso está dirigido a cualquier profesional arquitecto, arquitecto técnico, delineante, aparejador o ingeniero de la edificación, que necesite emplear Lidar con soltura en sus entornos laborales; así como a cualquier otro profesional que tenga un interés en estos campos y quiera desarrollar sus competencias en esta dirección.

Ninguno

INTRODUCCIÓN A LA TECNOLOGÍA LÍDAR
1. Software empleado
2. Equipo necesario e instalación.
3. Interfaz
4. La tecnología LiDAR
5. Ejercicios tutorizados:
6. Prácticas de evaluación tutorizadas
LIDAR Y SECTOR FORESTAL
1. Inventario forestal con Tecnología LiDAR.
2. Inventario Forestal con Métodos de Masa
3. Ejercicios tutorizados:
4. Prácticas de evaluación tutorizadas
ESTIMACIÓN DE VARIABLES FORESTALES. MÉTODOS DE MASA
1. Introducción
2. El sotfware R y su paquete R-Commander
3. Ejercicios tutorizados:
4. Prácticas de evaluación tutorizadas
RESULTADOS FINALES
1. El programa QGIS.
2. Añadir información LiDAR a QGIS
3. Ejercicios tutorizados:
4. Prácticas de evaluación tutorizadas
5. Incorporación de modelos estadísticos
6. Variables de masa a partir de árboles individuales
7. Calidad del inventario de árbol individual
OTRAS APLICACIONES LIDAR
INTRODUCCIÓN ARBOL INDIVIDUAL
1. Software empleado
INVENTARIO LIDAR. ÁRBOL INDIVIDUAL
1. Principios de la individualización de árboles
2. Métodos de individualización de árboles
3. Trabajo de campo
4. Ejercicios tutorizados:
5. Prácticas de evaluación tutorizadas
ESTIMACIÓN DE VARIABLES FORESTALES. ÁRBOL INDIVIDUAL
1. Preparación de los datos estadísticos
2. Estadísticos de la nube de puntos
3. La regresión lineal
4. El sotfware R y su paquete R-Commander
5. Ajuste de modelos lineales simples en R-Commander
6. Ajuste y diagnosis de modelos de regresión múltiple con R-Commander
7. Ejercicios tutorizados:
8. Prácticas de evaluación tutorizadas

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Cursos de especialización
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Precio del programa

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Introducción Cual es la finalidad de este programa formativo

Requisitos Requisitos funcionales de acceso a esta formación

Temario del programa Índice temático de competencias cubiertas

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