En el presente documento se presenta una nueva metodología para la caracterización de formaciones de vegetación de ribera y su morfología fluvial asociada. La metodología está basada en la utilización de sensores aerotransportados LiDAR y Cámara Digital multiespectral de gran formato junto a perfiles batimétricos tomados en campo. Este trabajo pone de manifiesto la utilidad de los datos captados por sensores LiDAR y cámaras digitales aerotransportadas en aplicaciones medioambientales

Arjonilla, Francisco

Fernandez de Sevilla, Tomás

Gomez, Alfonso

Magdaleno Mas, Fernando

Martinez Romero, Roberto

Archivo Digital UPM

Metodología para la caracterización de formaciones de vegetación de ribera y su morfología fluvial asociada utilizando datos LiDAR e imágenes digitales de alta resolución

Servicio de Coordinación de Bibliotecas de la Universidad Politécnica de Madrid

Volumen XXV, Número 14724
1. INTRODUCCIÓN
En los últimos años, con la aparición de los nuevos sensoresaerotransportados, cámaras digitales y sensores LIDAR, se pre-senta un abanico de nuevas posibilidades de trabajo en camposanteriormente ocupados exclusivamente por los sensores sateli-
tales y por trabajos basados en visitas de campo. Hoy en día existe la
posibilidad de emplear las imágenes obtenidas por cámaras digitales mul-
tiespectrales de gran formato para la clasificación de escenas y su apli-
cación a proyectos medioambientales, hidráulicos, etc.
En el trabajo presentado en este documento, se aplica la combinación
de imágenes digitales y datos LIDAR para la caracterización de la vege-
tación y la geomorfología de cauces fluviales. Este proyecto surge por ini-
ciativa del CEDEX Ministerio de Fomento – Medioambiente en su de-
partamento de Ingeniería Ambiental para afrontar la necesidad de obte-
ner una metodología que mejore la actualmente empleada, basada en la
toma de datos en campo. Stereocarto ha planteado una metodología de
trabajo basada en la combinación de datos LIDAR con imágenes foto-
gramétricas digitales de alta resolución, lo que permite disponer de la
mayor cantidad y calidad de datos para efectuar el posterior análisis.
2. CONTENIDO
2.1. Objetivos
El objetivo de este trabajo es definir una metodología para la caracteri-
zación de la vegetación y geomorfología de ribera a partir de datos ob-
tenidos por sensores aerotransportados (Cámara digital y LIDAR), me-
jorando los resultados obtenidos con los métodos clásicos basados en
visitas a campo. Esta metodología debe permitir el análisis de los si-
guientes parámetros:
a. Caracterización de las formaciones vegetales de ribera. Se deben de-
terminar para cada orilla las siguientes variables:
– Continuidad longitudinal del bosque de ribera
– Altura media del bosque de ribera
– Anchura de la franja riparia
– Diferenciación de estratos: arbóreo y arbustivo.
– Diferenciación de la vegetación de ribera (edafohigrófila) y la vege-
tación climatófila.
b. Caracterización de la geomorfología asociada al cauce. Las variables a
determinar son:
– Medición de la anchura del cauce principal y su relación con la an-
chura de las bandas riparias:
– Medición de la profundidad de “bankfull”, anchura y su relación.
– Cálculo de las pendientes longitudinales a nivel de “thalweg” entre
diferentes secciones.
– Cálculo de las pendientes transversales de orilla a llanura de inun-
dación que contienen la vegetación de ribera.
– Representación de secciones transversales para la visualización del
cauce, orillas, terreno y vegetación.
– Estimación de la cota de la lámina de agua.
– Toma de datos en campo midiendo aforos, tomando perfiles bati-
métricos y presentando estructuras del río.
Metodología para la caracterización de formaciones de vegetación
de ribera y su morfología fluvial asociada utilizando datos LiDAR e
imágenes digitales de alta resolución
Tomás Fernández de Sevilla (1), Alfonso Gómez (2), Francisco J. Arjonilla (3), Roberto Martínez (4), Fernando Magdaleno (5)
(1) (2) (3) STEREOCARTO S.L. MADRID.
(4) (5) ÁREA DE INGENIERÍA AMBIENTAL. CENTRO DE ESTUDIOS DE TÉCNICAS APLICADAS. CEDEX
Resumen
En el presente documento se presenta una nueva metodología para la caracterización de formaciones de vegetación de ribera y su morfología fluvial
asociada. La metodología está basada en la utilización de sensores aerotransportados LiDAR y Cámara Digital multiespectral de gran formato junto
a perfiles batimétricos tomados en campo.
Este trabajo pone de manifiesto la utilidad de los datos captados por sensores LiDAR y cámaras digitales aerotransportadas en aplicaciones
medioambientales.
CT ARTOGRAFIA
OPOGRAFIA y
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CT ARTOGRAFIA
OPOGRAFIA y
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2.2. Metodología
2.2.1. Selección de la zona de pruebas
Para la selección de la zona de pruebas se han impuesto las siguientes
condiciones:
1. Deben existir diferentes variedades de vegetación, incluyendo vegeta-
ción arbórea (edafohigrófila y climatófila) y arbustiva.
2. Debe existir junto al cauce principal al menos un cauce secundario
3. Deben existir islas en el cauce principal
El punto 1 permitirá comprobar la validez de la metodología diseñada
para la caracterización de la vegetación de ribera, mientras que los pun-
tos 2 y 3 servirán para la caracterización de la geomorfología presen-
tando un caso complejo.
Teniendo en consideración los aspectos resaltados anteriormente, se ha
optado por realizar las pruebas en una zona del río Duero en la que se
cumplen todas las condiciones impuestas.
2.2.2. Captura de datos
La captura de datos se ha realizado en dos fases, en la primera de ellas
se realizó una campaña para la obtención de perfiles batimétricos cap-
turados con ecosonda. Estos perfiles serán empleados para la modeliza-
ción del cauce fluvial en zonas sumergidas. En una segunda fase se ha
realizado un vuelo combinado con cámara digital y LiDAR, empleando
para ello un avión con doble ventana. De este modo se realizó de for-
ma simultánea la captura de datos altimétricos e imágenes digitales, per-
mitiendo obtener ambas fuentes de información referidas a un mismo
instante de tiempo. Este aspecto resulta importante dado el dinamismo
de las zonas de ribera.
Los sensores utilizados, son un sistema LiDAR, ALS-II de Leica y una cá-
mara digital DMC de Zeiss-Integraph, cuyas características básicas se de-
tallan a continuación:
LIDAR, ALS-II 50 de Leica:
– Altura de vuelo: 200 m – 6.000 m.
– Frecuencia: hasta 150.000 Hz (150.000 pulsos/seg.)
– Ángulo de apertura: 10º - 75º
– Precisión: 10 cm altimetría
– Paso de malla: 0,3 m a 5 m
– Densidad de puntos: hasta 20 puntos por m2
Cámara Digital DMC de Zeiss-Intergraph:
– Focal 120 mm.
– Tamaño de píxel 12 micras
– 12 bits por píxel
– Imagen final de 7.680 x 13.824 píxeles
– Imágenes PAN, RGB e Infrarrojo cercano con captura simultánea.
– Ángulo de visión de campo de 69º en el sentido trasversal de la tra-
za y de 42º en el sentido de la traza.
En la realización del vuelo se ha empleado una estrategia basada en el
seguimiento del eje del cauce a estudiar, empleando el menor número
de pasadas posible y buscando optimizar la capacidad de penetración de
los datos LiDAR para conseguir la mayor cantidad de información posi-
ble del suelo existente bajo la cubierta vegetal.
2.2.3. Procesado de datos
Mediante el procesado de los datos brutos obtenidos por los sensores
aerotransportados se ha obtenido la información básica que será em-
pleada en el análisis posterior. En esta fase del trabajo se han obtenido
los siguientes productos:
Ortofotografía
Se ha obtenido una ortofotografía de cuatro bandas (RBGIr) con tama-
ño de píxel de 0,5 m. a partir de las imágenes digitales de 16 bits de
resolución radiométrica y el modelo digital del terreno obtenido por
LIDAR. Las imágenes a partir de las cuales se ha realizado la ortofoto-
grafía se han obtenido sin realizar pan-sharpening para evitar alteracio-
nes radiométricas, por este mismo motivo, no se ha realizado ajuste ra-
diométrico entre imágenes en el proceso de mosaicado.
Figura 2. Vista isométrica de la nube de puntos LIDAR. En
verde se representa la vegetación, en naranja el suelo.
Figura 1. Localización de la zona de pruebas.
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Restitución
Ha sido necesario realizar la restitución de los márgenes del río princi-
pal, arroyos, perímetros de aguas estancadas, muros y estructuras con la
finalidad de mejorar la modelización del cauce y los elementos artifi-
ciales.
LiDAR
A partir de los datos LiDAR originales se ha realizado una clasificación
para obtener los siguientes productos: 
• Modelo digital del terreno.
• Modelo digital de superficie.
• Modelo digital de vegetación: Este modelo incluye información exclu-
sivamente de la cubierta vegetal, eliminando del mismo los puntos so-
bre el terreno o sobre elementos antrópicos. Para la realización de
este modelo se han combinado algoritmos para clasificación de edifi-
cios y algoritmos de clasificación por color, para lo que ha sido nece-
sario asignar a los puntos LiDAR color a partir de la ortofotografía.
2.2.4. Análisis de la información
2.2.4.1. Caracterización de la vegetación de ribera
Para la caracterización de la vegetación de ribera se ha realizado una cla-
sificación supervisada de la ortoimagen RGBIr. Para ayudar a la clasifica-
ción se ha realizado una máscara a partir del modelo de vegetación ob-
tenido por LIDAR, esto permite eliminar de forma previa aquellas por-
ciones de la imagen que muestren suelo desnudo, elementos antrópicos
o vegetación herbácea, mejorando los resultados del algoritmo de clasi-
ficación. En la imagen clasificada se diferencia entre vegetación arbórea,
vegetación arbustiva y plantaciones de árboles. Con esta clasificación se
consiguen directamente dos de los objetivos planteados al inicio del pro-
yecto, como son: la diferenciación de los estratos arbóreo y arbustivo y
la diferenciación entre la vegetación de ribera y la vegetación climatófila.
A continuación se describe de forma resumida el procedimiento segui-
CT ARTOGRAFIA
OPOGRAFIA y
Figura 3. Ortofotografía RGB con márgenes de ría
superpuestos
Figura 6. Modelo Digital de Vegetación (MDV)
Figura 4. Modelo digital del terreno con la lámina de agua
adaptada al nivel de los márgenes obtenidos por fotogrametria.
Figura 5. Modelo digital de superficie.
Figura 7. Superposición de la imagen clasificada sobre la
ortografía RGB. En verde vegetación arbórea, en amarillo
vegetación arbustiva y en marrón plantación de árboles.
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do para el análisis del resto de parámetros.
1. Continuidad longitudinal del bosque de ribera
El análisis de continuidad del bosque de ribera, se puede realizar de for-
ma visual sobre la ortofotografía detectando zonas sin vegetación y di-
ferenciando zonas con vegetación arbórea y arbustiva. También se han
empleado herramientas SIG de geoprocesamiento para analizar esta va-
riable, entre estas herramientas resulta de gran utilidad el análisis de
áreas de influencia (buffer) del río.
Para el análisis de esta variable se ha empleado:
• Ortofotografía RGB u ortofotografía CIR.
• Vectores del margen del río.
• Modelo de vegetación.
• Imagen clasificada.
2. Altura media del bosque de ribera
Se ha analizado numéricamente la altura media de los diferentes estra-
tos definidos en la clasificación de la ortoimagen, para ello se ha inclui-
do el modelo de vegetación (rasterizado con un tamaño de píxel a
0,5 m) como una banda más en la ortoimagen, formando de este modo
una imagen de 5 bandas (R, G, B, Ir, MDV). Posteriormente, se ha reali-
zado un análisis estadístico de la banda MDV para cada de una de las
clases obtenidas en la clasificación, obteniendo un histograma con la in-
formación contenida en la banda MDV.
3. Anchura de la franja riparia
Se han realizado dos análisis distintos. El primero consiste en un análisis
estadístico, analizando el porcentaje de ocupación de vegetación dentro
de un buffer a una distancia dada del cauce principal. El segundo consis-
te en un análisis analítico basado en intersección de perfiles transversa-
les al eje del río con respecto al área de la franja riparia.
2.2.4.2. Caracterización de la geomorfología asociada al cauce
Para realizar la caracterización geomorfológica se ha partido de la si-
guiente información:
• Restitución fotogramétrica de los bordes de los cauces.
• Áreas de la franja riparia en formato vectorial obtenidas aplicando la
clasificación a las ortofotografías.
• Perfiles batimétricos tomados en campo.
• Perfiles transversales que intersecan con los bordes del cauce y con
los límites de la vegetación.
• Modelo digital del terreno para la estimación de las pendientes del te-
rreno en la zona de la franja riparia.
Las variables que se han determinado son:
1. Anchura del cauce principal y su relación con la anchura de las ban-
das riparias.
CT ARTOGRAFIA
OPOGRAFIA y
Figura 8. Proyección de la imagen clasificada sobre el modelo
de vegetación.
Figura 9. Buffer de 20 m alrededor del cauce. A partir de éste
se puede estimar la continuidad de la vegetación de ribera.
Figura 10. Ejemplo de perfil transversal del MDT en la zona
del cauce del río a nivel de la lámina de agua indicando
cambios de pendiente superior al 5%
Figura 11. Ejemplo de perfil longitudinal del río.
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Este parámetro relaciona la anchura de las bandas riparias izquierda y
derecha con la anchura del cauce mediante la expresión:
BI = ancho de la banda riparia izquierda
BD = ancho de la banda riparia derecha
C = ancho del cauce del río
Para su cálculo se han empleado perfiles transversales al eje del cauce,
localizando los puntos de intersección con los límites de la franja riparia
y con el margen del cauce. A partir de las coordenadas de los puntos
de intersección se calcula cada una de las distancias necesarias.
2. Pendientes transversales de la orilla a la llanura de inundación que
contienen la vegetación de ribera.
Esta operación se realiza a partir del modelo digital de elevaciones ob-
tenido por LiDAR y los límites del cauce obtenidos por restitución. El
procedimiento requiere en primer lugar calcular la cota de los límites de
la franja riparia a partir del MDE. Posteriormente, mediante la utilización
de perfiles transversales se obtienen las coordenadas 3D de los puntos
de intersección del perfil con los límites de la franja riparia y el límite del
cauce, a partir de estas coordenadas se calcula el valor de la pendiente.
3. Medición de la profundidad de bankfull, anchura y su relación.
Esta operación se realiza a partir de los perfiles batimétricos y los már-
genes del cauce obtenidos por restitución. La anchura de la lámina de
agua se obtiene como se ha explicado en los puntos anteriores y la pro-
fundidad de bankfull se calcula como la distancia vertical entre un punto
en el eje del cauce y su proyección sobre el lecho del mismo.
4. Cálculo de pendientes longitudinales a nivel de thalweg.
Esta variable se calcula a partir de las coordenadas 3D de dos puntos
del eje del cauce, calculando la pendiente a partir de la distancia hori-
zontal entre ellos, calculada siguiendo el eje, y la diferencia de cota en-
tre los mismos.
3. CONCLUSIONES
Los objetivos conseguidos con respecto al análisis de la vegetación han
sido:
• Generar un modelo geométrico de vegetación, que nos permite co-
nocer su posición, extensión y altura.
• Clasificar la ortofotografía de 4 bandas RGBIr según la respuesta es-
pectral de las cubiertas de vegetación obteniendo 3 clases: Vegetación
arbórea, vegetación arbustiva y plantaciones arbóreas.
• Se ha conseguido representar la continuidad longitudinal del bosque
de ribera al determinar y diferenciar dicha vegetación en los puntos
anteriores.
• Altura media del bosque de ribera
• Diámetro medio de copas
• Anchura de la franja riparia
• No se ha estimado la Biomasa por falta de información sobre su de-
finición, pero sería posible realizar una estimación del volumen parcial
de la capa de vegetación.
Los objetivos conseguidos con respecto al análisis geomorfológico han
sido:
• Medición de la anchura del cauce principal y su relación con la an-
chura de las bandas riparias.
• Cálculo de pendientes transversales de la orilla a la llanura de inunda-
ción que contienen la vegetación de ribera.
• Cálculo de perfiles longitudinales a nivel de la lámina de agua.
• Medición de la profundidad de bankfull, anchura y su relación.
• Cálculo de pendientes longitudinales a nivel de thalweg.
La metodología propuesta de captura de datos LIDAR junto con la toma
simultánea de imágenes digitales de 4 bandas es una fuente de datos
apropiada para la modelización de la vegetación de ribera. Una de sus
principales ventajas es la gran cantidad de información de alta resolución
espacial y espectral que es capaz de tomar en un corto intervalo de
tiempo, agilizando la toma de datos frente a las técnicas clásicas basadas
en visitas de campo.
No obstante es aconsejable complementar estos datos aéreos con otra
información capturada en tierra para la toma de datos de aforos o per-
files batimétricos que permitan modelizar las zonas ocultas por el agua.
Así mismo es necesario validar los resultados de la clasificación automá-
tica con datos tomados en campo para estimar la matriz de confusión.
Este proyecto pone de manifiesto la utilidad de los datos obtenidos me-
diante vuelos combinados con sensores LiDAR y cámaras digitales para
aplicaciones hidrográficas y medioambientales, campos en los que se
puede aprovechar la alta resolución de la información captada por estos
sensores. ■
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