Atlas Digital de Costa Rica 2004

Proyecto de Investigación. Instituto Tecnológico de Costa Rica. Vicerrectoría de Investigación y Extensión (VIE). Escuela de Ingeniería Forestal, 2005El Atlas Costa Rica 2004, es la segunda etapa del proyecto de investigación financiado por la Vicerrectoría Investigación y Extensión (VIE) del Instituto Tecnológico de Costa Rica y desarrollado en la Escuela de Ingeniería Forestal. En los últimos seis años, en ambas etapas del proyecto “Atlas”, las actividades se han dirigido a la recopilación, revisión, edición, creación y análisis de bases de datos cartográficas en formato digital, referentes a Costa Rica, como cartografía, geografía, recursos naturales, infraestructura, y otros temas de interés. El esfuerzo realizado ha tenido el objetivo de apoyar las actividades de docencia de la tecnología de los sistemas de información geográfica (SIG) y por ende facilitar el análisis del entorno tanto en el manejo de los recursos naturales como otras áreas. En esta segunda etapa la retroalimentación recibida por los usuarios del “Atlas Costa Rica 2000”, sirvió de guía para la inclusión de nuevas capas temáticas. Además, de las experiencias y comentarios de los usuarios se concluyó que existían diferentes tipos de usuarios del producto y que la presentación de la información debía hacerse conforme al nivel de entendimiento de los conceptos de cartografía digital y SIG, por lo que se desarrolló una interfase interactiva, en lenguaje de marcación de hipertexto (HTML), invitándole al usuario a “navegar” en tres diferentes niveles de conocimiento: principiante, intermedio y avanzado. En esta edición se presentan sesenta y siete bases de datos cartográficas (de las cuales tres tienen dos archivos, con lo que se completan setenta capas), en formato digital, todas en formato vectorial, con la excepción de un modelo de elevación digital de Costa Rica en formato “raster” o grilla. La visión a futuro de este proyecto es continuar con la directriz que se tomó desde hace seis años, en la ordenación, estandarización, actualización y creación de información cartográfica; la consolidación de la enseñanza de los sistemas de información geográfica como herramienta de análisis en diferentes niveles de la población costarricense

Identificación de actividades futuras del Proyecto Atlas Digital de Costa Rica 2018

Proyecto de Investigación. Código del proyecto: 1801-085El proyecto Atlas Digital nace hace 16 años, con el objetivo de actualizar y adaptar la información geográfica de Costa Rica a los avances en cartografía digital. Los resultados del proyecto Atlas Digital de Costa Rica se han presentado a la comunidad nacional y mundial mediante medios masivos, y gracias a esta divulgación se han recibido propuestas y sugerencias para el perfeccionamiento futuro del Proyecto Atlas. Estas opciones y sugerencias deben analizarse y consultarse con los usuarios, con el fin de identificar cuáles de ellas son las que deben desarrollarse en los próximos años. El objetivo de esta actividad de fortalecimiento de la investigación fue identificar las opciones y proyectos futuros a desarrollar como continuación del proyecto Atlas Digital de Costa Rica. Se logró constatar que la mayoría de los usuarios del Atlas Digital de Costa Rica utilizan el Atlas en actividades de manejo y conservación de recursos naturales, ordenamiento territorial, y manejo de recursos forestales. Sin embargo, a la vez el 45% opinan que el Atlas debe seguir como hasta ahora proveyendo todo tipo de información geográfica. Por otro lado el 81,0% opina que también debería usarse la información del Atlas en el desarrollo de aplicaciones específicas, como el desarrollo de una aplicación “app” para la enseñanza de la geografía de Costa Rica. En esta iniciativa se logró también identificar las capas de datos de mayor uso, así como aquellas capas de datos nuevas que debieran incluirse en futuras actualizaciones del Atlas según la opinión de los usuarios. Al evaluar las alternativas de desarrollo futuro del proyecto Atlas se idéntica que debe especializarse en la producción de capas de datos de utilidad para el manejo y conservación de recursos naturales, pero sin dejar de lado la incorporación y actualización de datos geográficos de uso general del país. Siguiendo estos resultado se preparó una nueva propuesta de investigación y desarrollo que fue presentada a la Ronda de proyectos VIE-2017, y se espera poder preparar otras propuestas derivadas de esta para concursar por fondos externos

Línea base de estudio de la biodiversidad, servicios ambientales y valores para la conservación de bosques secundarios y maduros en el Corredor Biológico Osa

Proyecto de Investigación. Instituto Tecnológico de Costa Rica. Escuela de Ingeniería Forestal, 2011Durante el 2009 se seleccionaron 14 sitios para monitorear los cambios de estructura vertical y horizontal, así como la provisión de servicios ambientales en bosques de diferentes estados de sucesión en el Corredor Biológico Osa (CBO). Las edades comprendieron bosques de 5-15 años, 15-30 años, mayores de 30 años y bosque viejo o primario. En el 2010 se seleccionaron cuatro sitios más, y para el 2011 se completó una muestra de veinte sitios, distribuidos en Piro, Matapalo, Los Mogos y Bahía Chal, Puntarenas, Costa Rica. En cada sitio se estableció una parcela permanente de muestreo (PPM) de 5000 m2 (50x100m) para un total de 20 PPM en las cuáles se han llevado a cabo diferentes investigaciones. Se evaluó la recuperación de la composición florística, diversidad, estructura horizontal y vertical. Se identificaron botánicamente los árboles con diámetro a la altura del pecho (dap) ≥ 5 cm, y se determinó la altura total, el dap y el gremio ecológico de las especies. Además, se estudió el comportamiento fenológico de los bosques midiendo la temporalidad de la floración y fructificación. Se estimó la biomasa arriba del suelo con el uso de sensores remotos y se desarrolló un estudio de fragmentación y conectividad del CBO. Se determinó la fracción de carbono y el peso específico básico de cuatro especies forestales. Conjuntamente, se cuantificó la biomasa sobre el suelo y el contenido de carbono orgánico en el suelo. Además, con diversos datos generados se determinó un tamaño óptimo de parcela para estimar biomasa y se empleó la variable de área basal para estimar biomasa arriba del suelo. Los resultados generales indican que los bosques secundarios son de alto valor para la conservación, además resguardan y se desarrollan especímenes de bosques primarios, endémicas y con algún grado de amenaza. Se comprobó que los bosques primarios al norte del CBO, difieren a los del sur, y que la abundancia de especies esciófitas y palmas provocaron las diferencias con los bosques secundarios. La recuperación de la composición florística, estructura horizontal y vertical a lo largo de la sucesión, indicó que los bosques alterados se están desarrollando adecuadamente, con una tendencia asemejarse a las unidades de crecimiento primario. Se logró proponer una metodología para generar modelos de biomasa aérea con imágenes satelitales individuales. Se encontró que el CB muestra procesos de recuperación y deforestación de la cobertura en forma simultánea, reportándose una disminución en el número de parches de bosque durante el periodo en estudio. Además, se encontraron diferencias en el peso específico básico y la fracción de carbono en las especies en estudio y se observó que se deben tomar en consideración cuando se pretenda calcular el almacenamiento de carbono de una especie en particular. Se encontraron tendencias que mostraron el aumento en la biomasa conforme se incrementaba la etapa de sucesión del bosque y se encontró que el tamaño óptimo de parcela para estimar biomasa en los bosques húmedos tropicales de la Península de Osa, está entre 1000 y 1500 m2. Además de los resultados numéricos, se efectuaron dos ponencias en congresos nacionales y dos en congresos internacionales. Se ejecutaron ocho tesis de graduación y se participó en un encuentro de investigación realizado en el Área de Conservación Osa

Utilización de Vehículos Aéreos No Tripulados (VANTs) en la evaluación de la calidad y estado de desarrollo de plantaciones forestales

Proyecto de Investigación y extensión (Código: 1401-1046) Instituto Tecnológico de Costa Rica. Vicerrectoría de Investigación y Extensión (VIE). Dirección de Proyectos. Escuela de Ingeniería Forestal. Centro de Investigación en Innovación Forestal (CIF), Fondo Nacional de Financiamiento Forestal (FONAFIFO), 2022Este proyecto cumple con el objetivo ODS 9: construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación. Meta 4: modernizar la infraestructura y reconvertir las industrias para que sean sostenibles, utilizando los recursos con mayor eficacia y promoviendo la adopción de tecnologías y procesos industriales limpios y ambientalmente racionales, y logrando que todos los países tomen medidas de acuerdo con sus capacidades respectivas.Los vehículos aéreos no tripulados (VANTs) tienen un gran potencial para el monitoreo de plantaciones forestales en Costa Rica, pero su uso requiere una adecuada planificación. Se realizaron pruebas para determinar el mejor software; opciones de procesamiento y parámetros de vuelo para obtener los datos requeridos en el manejo de plantaciones forestales. Para complementar estos resultados también se prepararon modelos alométricos para estimar el diámetro a 1,3 m de altura (d) en función del diámetro de la copa (dc), edad y altura d ellos árboles. Así mismo se desarrolló un procedimiento para zonificar plantaciones forestales según índices de vegetación y estado de desarrollo. Se obtuvo que el procesamiento de las imágenes con el software Pix4Dmappermapper® demanda menos tiempo de procesamiento que el requerido con el software WebODM®, especialmente cuando el ordenador utilizado tiene al menos 15 GB de memoria RAM, y cuando se tiene menor número de imágenes a procesar por unidad de área, esto es, cuando la distancia del muestreo del suelo (GSD) de las imágenes es baja (menos de 3,27 cm/píxel), y los vuelos se hacen con un diseño de trazado 2D. Por otro lado, los orto-mosaicos tienen menos áreas con vacíos de información cuando las imágenes se procesan con WebODM, particularmente si las imágenes procesadas tienen una resolución espacial baja (3,27 y 3,32 cm/píxel), un trazado 2D o 3D y tienen una combinación de traslape de al menos 70 y 80% (lateral y frontal). El mayor número de fallos de procesamiento se produjo cuando el software utilizado es WebODM, y cuando aumenta el número de imágenes a procesar, esto cuando las imágenes tienen una resolución espacial alta (2,22 y 2,49 cm/píxel), los vuelos se hacen con diseño de trazado 3D y una combinación de traslapes de 80x80%. Los modelos desarrollados para estimar el diámetro a partir del diámetro de copa (dc), edad y altura para árboles de Tectona grandis, y Gmelina arborea, alcanzaron un R2 superior a 80% y superaron con éxito las pruebas de validación realizadas. Este trabajo permitió el desarrollo de un protocolo estandarizado para la recolección y procesamiento de datos tomados con vehículos aéreos no tripulados (VANTs) para el monitoreo de plantaciones forestales en Costa Rica

Vehículos aéreos no tripulados para el monitoreo del estado nutricional y fitosanitario de cultivos forestales

El uso de vehículos aéreos no tripulados (VANTs) en el monitoreo de plantaciones forestales permite obtener información precisa sobre distintos atributos de los árboles. Este trabajo presenta una revisión crítica del uso potencial de los VANTs para el monitoreo del estado nutricional y fitosanitario de plantaciones forestales. Se realizó una búsqueda bibliográfica en las plataformas Google Scholar, Scopus y Science Direct, utilizando palabras claves como estrés, nutrición y forestería. Se encontraron estudios principalmente en el género Pinus y en el continente asiático, que utilizan drones de ala fija y rotatoria para el monitoreo de plagas y enfermedades. Las experiencias en el monitoreo de deficiencias nutricionales son pocas. El uso futuro de VANTs para el monitoreo de estreses en cultivos forestales parece ir dirigido a la automatización en la toma de datos y a combinación de estos con algoritmos de inteligencia artificial

Vehículos aéreos no tripulados para el monitoreo del estado nutricional y fitosanitario de cultivos forestales

The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) to monitor forest plantations allows obtaining precise information on different tree attributes. This paper presents a critical review of the potential use of UAVs for monitoring the nutritional and phytosanitary status of forest plantations. A bibliographic search was carried out on the Google Scholar, Scopus, and Science Direct platforms, using keywords such as stress, nutrition, and forestry. Studies were found mainly on the genus Pinus and the Asian continent which use fixed and rotary wing drones to monitor pests and diseases. Experiences in monitoring nutritional deficiencies are few. The future use of UAVs for stress monitoring in forest crops seems to be aimed at automating data collection and combining these with artificial intelligence algorithms.El uso de vehículos aéreos no tripulados (VANTs) en el monitoreo de plantaciones forestales permite obtener información precisa sobre distintos atributos de los árboles. Este trabajo presenta una revisión crítica del uso potencial de los VANTs para el monitoreo del estado nutricional y fitosanitario de plantaciones forestales. Se realizó una búsqueda bibliográfica en las plataformas Google Scholar, Scopus y Science Direct, utilizando palabras claves como estrés, nutrición y forestería. Se encontraron estudios principalmente en el género Pinus y en el continente asiático, que utilizan drones de ala fija y rotatoria para el monitoreo de plagas y enfermedades. Las experiencias en el monitoreo de deficiencias nutricionales son pocas. El uso futuro de VANTs para el monitoreo de estreses en cultivos forestales parece ir dirigido a la automatización en la toma de datos y a combinación de estos con algoritmos de inteligencia artificial

Derivación indirecta de la distribución espacial y estado de desarrollo de los bosques secundarios en Costa Rica usando imágenes satelitales de mediana resolución espacial. Documento I

Proyecto de Investigación (Código: 1401-0077) Instituto Tecnológico De Costa Rica. Vicerrectoría De Investigación Y Extensión (VIE). Dirección de Proyectos. Escuela de Ingeniería Forestal. Centro de Investigación en Innovación Forestal (CIF), 2020El objetivo de la presente investigación fue desarrollar una técnica indirecta para conocer la distribución espacial y estado de desarrollo de bosques secundarios usando sensores remotos de mediana resolución. La metodología fue probada en un sector de la Zona Huetar Norte de Costa Rica. Se realizó la clasificación de imágenes satelitales Landsat y Sentinel-2 de diferentes años: 2000, 2005, 2010 y 2017/2018. Se comparó la ubicación de las masas boscosas por año y se efectuó una reclasificación de las áreas donde se presentó ganancia de cobertura arbórea (bosques nuevos) identificándose cuáles de estas representan bosques secundarios. Se validaron los resultados y las exactitudes obtenidas se utilizaron como variables respuesta de un ANOVA. El método OBIA supera a MLC en la identificación de los bosques nuevos (pvalue=0,035). El mes de la imagen influye en la exactitud del productor ya que produce una interacción con el método (pvalue= 0,027) y con el tipo de imagen (pvalue= 0,008). También se produce una interacción mes-imagen para la exactitud del usuario (pvalue= 0,042) y la exactitud general de la clase de bosques secundarios (pvalue= 0,012). La tendencia muestra que el mejor método para cuantificar y ubicar los bosques secundarios es la clasificación de imágenes Sentinel-2 de los meses de junio y julio mediante Análisis Basado en Objetos (OBIA).The objective of the present investigation was to develop an indirect technique to know the spatial distribution and development status of secondary forests using medium resolution remote sensors. The methodology was tested in a sector of the Northern Huetar Zone of Costa Rica. Landsat and Sentinel-2 images were classified for different years: 2000, 2005, 2010, 2017, and 2018. The location of the forest stands per year was compared and a reclassification of the areas where there was a gain in tree cover (new forests) was carried out, identifying which of these represent secondary forests. Results were validated and the accuracies obtained were used as ANOVA response variables. The OBIA method outperforms MLC in identifying new forests (pvalue = 0.035). The month of the image influences the accuracy of the producer since it produces an interaction with the method (pvalue = 0.027) and with the image type (pvalue = 0.008). A month-image interaction also occurs for user accuracy (pvalue = 0.042) and overall accuracy of secondary forest class (pvalue = 0.012). The trend shows that the best method to quantify and locate secondary forests is the classification of Sentinel-2 images for the months of June and July using Object Based Analysis (OBIA)

The number of tree species on Earth

One of the most fundamental questions in ecology is how many species inhabit the Earth. However, due to massive logistical and financial challenges and taxonomic difficulties connected to the species concept definition, the global numbers of species, including those of important and well-studied life forms such as trees, still remain largely unknown. Here, based on global groundsourced data, we estimate the total tree species richness at global, continental, and biome levels. Our results indicate that there are 73,000 tree species globally, among which ∼9,000 tree species are yet to be discovered. Roughly 40% of undiscovered tree species are in South America. Moreover, almost one-third of all tree species to be discovered may be rare, with very low populations and limited spatial distribution (likely in remote tropical lowlands and mountains). These findings highlight the vulnerability of global forest biodiversity to anthropogenic changes in land use and climate, which disproportionately threaten rare species and thus, global tree richness

The number of tree species on Earth.

One of the most fundamental questions in ecology is how many species inhabit the Earth. However, due to massive logistical and financial challenges and taxonomic difficulties connected to the species concept definition, the global numbers of species, including those of important and well-studied life forms such as trees, still remain largely unknown. Here, based on global ground-sourced data, we estimate the total tree species richness at global, continental, and biome levels. Our results indicate that there are ∼73,000 tree species globally, among which ∼9,000 tree species are yet to be discovered. Roughly 40% of undiscovered tree species are in South America. Moreover, almost one-third of all tree species to be discovered may be rare, with very low populations and limited spatial distribution (likely in remote tropical lowlands and mountains). These findings highlight the vulnerability of global forest biodiversity to anthropogenic changes in land use and climate, which disproportionately threaten rare species and thus, global tree richness

The number of tree species on Earth.

One of the most fundamental questions in ecology is how many species inhabit the Earth. However, due to massive logistical and financial challenges and taxonomic difficulties connected to the species concept definition, the global numbers of species, including those of important and well-studied life forms such as trees, still remain largely unknown. Here, based on global ground-sourced data, we estimate the total tree species richness at global, continental, and biome levels. Our results indicate that there are ∼73,000 tree species globally, among which ∼9,000 tree species are yet to be discovered. Roughly 40% of undiscovered tree species are in South America. Moreover, almost one-third of all tree species to be discovered may be rare, with very low populations and limited spatial distribution (likely in remote tropical lowlands and mountains). These findings highlight the vulnerability of global forest biodiversity to anthropogenic changes in land use and climate, which disproportionately threaten rare species and thus, global tree richness