Using sentinel-1 time series for monitoring deforestation in regions with high precipitation rate - Study case: Chocó-Colombia

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial TechnologiesDespite nowadays there are many optical sensors out there, meteorological conditions in some places on the Earth makes very difficult to have access to images without clouds. Some of those places have unique ecosystems and landscape with natural forest that should be taken care of. SAR images has proven its capabilities for monitoring deforestation since the first sensors were deployed. Sentinel-1 allows to have free access to SAR data with high temporal resolution. Therefore, this study explores the use of SAR data for monitoring deforestation in places where the precipitation rate is too high. A time-series approach is used as framework to detect forest disturbances; the work tests if performing a combination of the Sentinel-1 bands through a modified version from the RFDI gets better results than the original bands; two methods for detecting changes along the time focus on deforestation are compared. The results show that VH band is the best input with similar overall accuracy with the two methods, around 80%, the mRFDI showed acceptable results but it does not prove any improvement on the deforestation events detected. It was concluded that with a workflow optimization, it can be used to overcome the optical images problem to monitor deforestation events

Aplicación de datos LiDAR en la estimación del volumen forestal en el parque metropolitano bosque San Carlos.

LiDAR technology is a source of geographic information for obtaining coordinate points including height, with more accurately, one of the main applications is having LiDAR in forestry, but in Colombia the underdevelopment of this sector limits explore the convenience of using LiDAR data to estimate forest resources. This paper explores the use of LiDAR data for estimating forest volume in Metropolitan Park Forest San Carlos in Bogota DC Establishing a framework for background with similar studies; analyze a group of tools to manage LiDAR data and subsequently establishing a methodological procedure for a regression model relating the standard height data, with variable field, forest volume. Regression analysis was performed on decision criteria supported statistical testing various models to select the variables that best represent the phenomenon, establishing the goodness of fit test of the model and its parameters. Although the model is obtained did not produce the expected results in terms of estimating forest volume examines the causes of that happening. Finally the model is validated by applying it to the entire study area and represented geographically through a thematic map.La tecnología LiDAR es una de las fuentes de información geográfica que permite obtener puntos de coordenadas incluyendo la altura con mayor precisión. Una de las principales aplicaciones que tiene LiDAR es en el sector forestal, pero que en Colombia el poco desarrollo de este sector limita explorar la conveniencia del uso de datos LiDAR para estimar recursos forestales. El presente trabajo explora el uso de datos LiDAR para la estimación del Volumen Forestal en el Parque Metropolitano Bosque San Carlos en Bogotá D.C. Se establece un marco de antecedentes con estudios similares, se analiza un grupo de herramientas informáticas para el manejo de los datos LiDAR y posteriormente, se establece un procedimiento metodológico para obtener un modelo de regresión que relacione los datos de altura normalizados, con la variable de campo de Volumen Forestal. Se realizan análisis de regresión apoyado en criterios de decisión estadísticos probando varios modelos para seleccionar las variables que mejor representen el fenómeno, se establece la prueba de bondad de ajuste tanto del modelo como de sus parámetros. Aunque el modelo que se obtiene no arrojo los resultados esperados en términos de la estimación del Volumen Forestal se analizan las causas de que eso ocurra. Finalmente, se valida el modelo aplicándolo para la totalidad de la zona de estudio y se representa geográficamente a través de un mapa temático

Aplicación de datos lidar en la estimación del volumen forestal en el Parque Metropolitano Bosque San Carlos.

La tecnología LiDAR es una de las fuentes de información geográfica que permite obtener puntos de coordenadas incluyendo la altura con mayor precisión. Una de las principales aplicaciones que tiene LiDAR es en el sector forestal, pero que en Colombia el poco desarrollo de este sector limita explorar la conveniencia del uso de datos LiDAR para estimar recursos forestales. El presente trabajo explora el uso de datos LiDAR para la estimación del Volumen Forestal en el Parque Metropolitano Bosque San Carlos en Bogotá D.C. Se establece un marco de antecedentes con estudios similares, se analiza un grupo de herramientas informáticas para el manejo de los datos LiDAR y posteriormente, se establece un procedimiento metodológico para obtener un modelo de regresión que relacione los datos de altura normalizados, con la variable de campo de Volumen Forestal. Se realizan análisis de regresión apoyado en criterios de decisión estadísticos probando varios modelos para seleccionar las variables que mejor representen el fenómeno, se establece la prueba de bondad de ajuste tanto del modelo como de sus parámetros. Aunque el modelo que se obtiene no arrojo los resultados esperados en términos de la estimación del Volumen Forestal se analizan las causas de que eso ocurra. Finalmente, se valida el modelo aplicándolo para la totalidad de la zona de estudio y se representa geográficamente a través de un mapa temático.LiDAR technology is a source of geographic information for obtaining coordinate points including height, with more accurately, one of the main applications is having LiDAR in forestry, but in Colombia the underdevelopment of this sector limits explore the convenience of using LiDAR data to estimate forest resources. This paper explores the use of LiDAR data for estimating forest volume in Metropolitan Park Forest San Carlos in Bogota DC Establishing a framework for background with similar studies; analyze a group of tools to manage LiDAR data and subsequently establishing a methodological procedure for a regression model relating the standard height data, with variable field, forest volume. Regression analysis was performed on decision criteria supported statistical testing various models to select the variables that best represent the phenomenon, establishing the goodness of fit test of the model and its parameters. Although the model is obtained did not produce the expected results in terms of estimating forest volume examines the causes of that happening. Finally the model is validated by applying it to the entire study area and represented geographically through a thematic map