Aplicación de técnicas de análisis multicriterio a la localización óptima de extracciones de arenas y gravas en el entorno de Zaragoza

Texto resumen

Multicriteria analysis techniques for sand and gravel extraction site suitable location in the surroundings of Zaragoza

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Evaluación de métodos de interpolación utilizados en la creación de modelos digitales de elevaciones para la normalización de la nube de puntos LIDAR-PNOA en aplicaciones forestales

España cuenta desde el año 2008 con datos LiDAR de todo su territorio, capturados en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA). La existencia de esta nueva información ha creado la necesidad de investigar sobre su procesamiento, así como sus posibilidades y limitaciones para los distintos ámbitos de aplicación, entre los que se encuentran los espacios forestales. En este contexto, el objetivo principal de la investigación ha sido analizar la idoneidad de diferentes métodos de interpolación de la nube de puntos del vuelo LiDAR-PNOA, en un ambiente forestal mediterráneo dominado por Pinus halepensis y Quercus coccifera, en el entorno de Zaragoza (Aragón). Se han seleccionado dos zonas test y se han aplicado seis métodos de interpolación distintos con dos pasos de malla diferentes (1 y 2 metros). Asimismo, se ha analizado la influencia de cuatro variables en el error de interpolación (pendiente del terreno, densidad de puntos, penetración de los pulsos y cobertura del suelo). La validación de los MDEs realizada con el 20% de la muestra, revela que el mejor interpolador es TIN a ráster, con una resolución de 1 m (ECM de 2,68 cm). Se ha evidenciado que la densidad de retornos de suelo, la resolución espacial del ráster y la complejidad morfológica del terreno afectan a la capacidad de los interpoladores para generar MDEs precisos. Finalmente, la validación realizada con puntos de control tomados con GPS en el campo y los mayores errores obtenidos, indican que es necesario realizar análisis más exhaustivos con un mayor número de puntos de control

Interpolation routines assessment in ALS-derived Digital Elevation Models for forestry applications

Airborne Laser Scanning (ALS) is capable of estimating a variety of forest parameters using different metrics extracted from the normalized heights of the point cloud using a Digital Elevation Model (DEM). In this study, six interpolation routines were tested over a range of land cover and terrain roughness in order to generate a collection of DEMs with spatial resolution of 1 and 2 m. The accuracy of the DEMs was assessed twice, first using a test sample extracted from the ALS point cloud, second using a set of 55 ground control points collected with a high precision Global Positioning System (GPS). The effects of terrain slope, land cover, ground point density and pulse penetration on the interpolation error were examined stratifying the study area with these variables. In addition, a Classification and Regression Tree (CART) analysis allowed the development of a prediction uncertainty map to identify in which areas DEMs and Airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) derived products may be of low quality. The Triangulated Irregular Network (TIN) to raster interpolation method produced the best result in the validation process with the training data set while the Inverse Distance Weighted (IDW) routine was the best in the validation with GPS (RMSE of 2.68 cm and RMSE of 37.10 cm, respectively)

Estimación de variables dasométricas a partir de datos LiDAR PNOA en masas regulares de Pinus halepensis Mill.

El conocimiento de las masas forestales es fundamental para su correcta gestión y ordenación. En ocasiones no basta con un inventario cualitativo del monte, siendo necesaria una valoración cuantitativa, mediante la estimación de variables dasométricas. La tecnología LiDAR aporta una nueva perspectiva a los inventarios forestales al ofrecer de forma directa información tridimensional de toda la superficie. El IGN inició en 2008-2009 la captura de datos LiDAR para gran parte de España, dentro del Plan Nacional de Ortofotografía Área (PNOA). Este trabajo pretende evaluar la adecuación de estos datos para estimar variables dasométricas en masas regulares de Pinus halepensis Mill. El área de estudio son los montes “Dehesa de los Enebrales” y “Valdá y Carrilanga” (Daroca, Zaragoza). Se han generado modelos de regresión lineal múltiple entre las variables dasométricas, obtenidas en 61 parcelas de campo, y una colección de variables estadísticas extraídas de la nube de puntos LiDAR. Los coeficientes de determinación corregidos obtenidos son 0,867 para la estimación del volumen, 0,854 para el área basimétrica, 0,858 para la densidad y 0,799 para la altura media. Las variables LiDAR introducidas en los modelos en general incluyen al menos un estadístico referente a altura (m) y otro a la distribución horizontal de la nube de puntos

Estimation of total biomass in Aleppo pine forest stands applying parametric and nonparametric methods to low-density airborne laser scanning data

The account of total biomass can assist with the evaluation of climate regulation policies from local to global scales. This study estimates total biomass (TB), including tree and shrub biomass fractions, in Pinus halepensis Miller forest stands located in the Aragon Region (Spain) using Airborne Laser Scanning (ALS) data and fieldwork. A comparison of five selection methods and five regression models was performed to relate the TB, estimated in 83 field plots through allometric equations, to several independent variables extracted from ALS point cloud. A height threshold was used to include returns above 0.2 m when calculating ALS variables. The sample was divided into training and test sets composed of 62 and 21 plots, respectively. The model with the lower root mean square error (15.14 tons/ha) after validation was the multiple linear regression model including three ALS variables: the 25th percentile of the return heights, the variance, and the percentage of first returns above the mean. This study confirms the usefulness of low-density ALS data to accurately estimate total biomass, and thus better assess the availability of biomass and carbon content in a Mediterranean Aleppo pine forest

Cartografía de la biomasa aérea total en masas de Pinus Radiata D. Don a partir de datos públicos LiDAR-PNOA e inventario forestal nacional

La estimación de la biomasa total aérea (en adelante biomasa) es fundamental para conocer la estructura y dinámica de los ecosistemas forestales. El objetivo principal de este trabajo ha sido estimar y cartografiar la biomasa de las masas de Pinus radiata D. Don de la comarca Arratia-Nerbioi (Bizkaia, España), a partir de los datos de teledetección LiDAR (Light Detection And Ranging) del PNOA (Plan Nacional de Ortofotografía Aérea) y los datos de campo del IFN4 (Cuarto Inventario Forestal Nacional). La biomasa fue calculada en 51 parcelas de campo del IFN4 aplicando la ecuación alométrica de Montero et al. (2005). Mediante un análisis multivariante de regresión lineal se generó un modelo predictivo de la biomasa, que fue validado mediante la técnica de validación cruzada dejando un dato fuera. Se obtuvo un coeficiente de determinación de 0, 67. Para seleccionar la resolución de la cartografía final, se realizó un análisis de correlación entre los valores de biomasa de las parcelas y los valores predichos por el modelo aplicando dos tamaños de pixel. The estimation of total aboveground biomass (hereinafter referred as biomass) is required to understand the structure and dynamics of forest ecosystems. The main objective of this study is to estimate and map the biomass of Pinus radiata D. Don forest stands located in the Arratia-Nerbioi region (Bizkaia, Spain). LiDAR remote sensing data from the National Plan for Aerial Ortophotography (PNOA) and the information obtained by the Fourth National Forest Inventory (IFN4) have been used. The biomass was calculated in 51 IFN4 field plots applying the allometric equation from Montero et al. (2005). Finally, a multivariate linear regression analysis allowed the generation of a biomass predictive model, which was validated using the leave one-out cross-validation technique. The coefficient of determination of the model was 0.67. A correlation analysis between the values of biomass at plot-level and the values predicted by different pixel sizes, allowed the selection of the best resolution for mapping

Assessing the potential of the dart model to discrete return lidar simulation—application to fuel type mapping

Fuel type is one of the key factors for analyzing the potential of fire ignition and propaga-tion in agricultural and forest environments. The increase of three-dimensional datasets provided by active sensors, such as LiDAR (Light Detection and Ranging), has improved the classification of fuel types through empirical modelling. Empirical methods are site and sensor specific while Radiative Transfer Models (RTM) approaches provide broader universality. The aim of this work is to analyze the suitability of Discrete Anisotropic Radiative Transfer (DART) model to replicate low density small-footprint Airborne Laser Scanning (ALS) measurements and subsequent fuel type classification. Field data measured in 104 plots are used as ground truth to simulate LiDAR response based on the sensor and flight characteristics of low-density ALS data captured by the Spanish National Plan for Aerial Orthophotography (PNOA) in two different dates (2011 and 2016). The accuracy assessment of the DART simulations is performed using Spearman rank correlation coefficients between the simulated metrics and the ALS-PNOA ones. The results show that 32% of the computed metrics overpassed a correlation value of 0.80 between simulated and ALS-PNOA metrics in 2011 and 28% in 2016. The highest correlations were related to high height percentiles, canopy variability metrics as for example standard deviation and Rumple diversity index, reaching correlation values over 0.94. Two metric selection approaches and Support Vector Machine classification method with variants were compared to classify fuel types. The best-fitted classification model, trained with the DART simulated sample and validated with ALS-PNOA data, was obtained using Support Vector Machine method with radial kernel. The overall accuracy of the classification after validation was 88% and 91% for the 2011 and 2016 years, respectively. The use of DART demonstrates its value for simulating generalizable 3D data for fuel type classification providing relevant information for forest managers in fire prevention and extinction

Multicriteria analysis techniques for sand and gravel extraction site suitable location in the surroundings of Zaragoza

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