Implementación de tecnología LiDAR para la realización de inventarios forestales en empresa del norte argentino

Profesionales de Arauco Argentina SA presentaron en la JOTEFA 2019 la tecnología LiDAR (Light Detection And Ranging)

Implementación de tecnología LiDAR para la realización de inventarios forestales en empresa del norte argentino
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on esto logran un sistema activo de teledetección que emplea energía LASER operando normalmente a un IRC (1.040 y 1.065 nm), utiliza el mismo principio que el Radar (Microondas) teniendo varias aplicaciones como las topográficas y forestales. “Esta tecnología es cada vez más accesible en los últimos años, lo que ha motivado su uso en distintas aplicaciones, tales como realización de inventarios forestales”, precisaron.

La compañía forestoindustrial Arauco Argentina SA realiza en aproximadamente 46.500 hectáreas de su patrimonio un inventario anual, con el método tradicional de parcelas transitorias en plantaciones. Por este motivo, esta actividad representa un costo elevado en el proceso de actualización de los datos dendrométricos de la empresa, explicaron profesionales que trabajan en las operaciones forestales de la firma, en Puerto Libertad, Misiones.

Con la tecnología LiDAR (Light Detection And Ranging), logran un sistema activo de teledetección que emplea energía LASER operando normalmente a un IRC (1.040 y 1.065 nm), utiliza el mismo principio que el Radar (Microondas) teniendo varias aplicaciones como las topográficas y forestales.

Esta tecnología es cada vez más accesible en los últimos años, lo que ha motivado su uso en distintas aplicaciones, tales como realización de inventarios forestales. La herramienta presenta una serie de ventajas sobre el inventario tradicional, a saber:

1) Entrega otros sub-productos tales como modelo digital de terreno o modelos de cobertura, que son subproductos del inventario forestal.

2) Eficiencia y menores costos debido a la reducción del tiempo de la actividad de relevamiento. A esto hay que sumar que el costo de la tecnología disminuyo significantemente en los últimos años.

3) Se logra mayor calidad y precisión debido a que se abarca la totalidad de la superficie del rodal, equivale a realizar un censo, y se determina la superficie efectiva del rodal en la misma tarea.

4) Reducción de desplazamiento de los operarios en el bosque y, en consecuencia, disminución de accidentes (caída, mordedura de ofidios, etc.).

El objetivo de este trabajo es mostrar cómo se puede obtener información de los bosques, aplicando tecnología LiDAR, de la misma calidad o superior que con el inventario tradicional. Los principales insumos utilizados son nubes de puntos homogéneas y que cumplan con los requisitos de los modelos que se emplearan, tal como se aprecia en la imagen

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Como productos, del procesamiento de las nubes de puntos, se obtienen los modelos digitales de elevación (DEM), de superficie (DSM) como así también las métricas del total de los rodales.

Estos productos serán usados como insumos de los modelos para la realización del inventario forestal, tal como se aprecia en las imágenes 2 y 3.

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Simultáneamente al vuelo LiDAR, se realiza un inventario forestal donde se relevan todas las variables dasométricas que se quieren estimar. En este caso, la información de cada parcela inventariada se encuentra georeferenciada de forma muy precisa.

 partir de esto, se correlaciona la información dasométrica de cada parcela de inventario con las métricas contenidas dentro de la misma superficie de cada parcela. Los resultados que se obtuvieron son modelos representados en capas ráster que representan el volumen total, altura media, densidad, cobertura, área basal, DAP, DTM. Toda esta información a un nivel de detalle de 500 m2.

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En la imagen 4 se puede ver el resultado de este proceso caracterizando a los rodales según su volumetría.

Se observa una alta sensibilidad de esta metodología para reflejar lo que se encuentra en el terreno, ya sea la superficie del dosel (DSM) o la superficie del terreno (DTM).

Se requiere una base amplia de parcelas para obtener una buena correlación de los modelos ya que de esto dependerá la precisión de las estimaciones.

 

 

Argentina Forestal



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