Validación de un paratrike como plataforma para la captación de imágenes de alta resolución en formaciones de Abies pinsapo Boiss.

Abstract

In this MSc Project, a paratrike was enabled to capture high-resolution images of Abies pinsapo Boiss formations. The formation in this study is located in Sierra de Las Nieves Natural Park, in the municipality of Parauta (Málaga). Three sensors; RGB, multispectral and thermal, were simultaneously installed in the paratrike. A coupling was created for the purpose of keeping the sensors well fixed to the vehicle during the execution of theflight. The field sampling was stratified and directed only to individuals of Spanish firs in order to produce adefoliation and mortality cartography, associated with the fungus H. abietinum that causes root rot and the barkbeetle C. numidicus, which causes death of the highest parts by ringing the shaft. Four types of damage were identified in this fieldwork; class 0, healthy, class 1, affected by C. numidicus, class 2, possibly affected by H.abietinum and class 3, dead individuals. The cartographic products obtained by the Sequoia Parrot sensor were of high quality. The same can not be said for the other two built in sensors. Due to the difficulties encountered during the flight (thermal turbulence), the predetermined flight plan was not carried out exhaustively and therefore the overlap between images was insufficient for the Gobi 640 GiGe thermal sensor. The integration of LiDAR data in this study was key to identify Spanish firs in the overflown area. The high biodiversity of Sierra de las Nieves made very difficult distinguishing species through their spectral signature, but LiDAR allowed us to detect the ‘pinsapos’ (Spanish firs) by discriminating the individuals below 8 meters height. The calculation of numerous vegetation indexes (NDVI, GNDVI, NDRE, MSR, WDRVI, SAVI and NGRDI) allowed characterizing the forest mass according to its vigor. After carrying out a statistical analysis of the degree of histogram separation for the different types of damage, it was determined that the GNDVI is the index that fits the most. After the reclassification of damage types, a map of the health status of the ‘pinsapar’ was obtained. The results obtained validated the methodology followed when enabling the low cost air vehicle, and allowed classifying the health status of the pinsapar in the study area, a formation of high ecological value.Se habilitó un paratrike para la captación de imágenes de alta resolución en formaciones de Abies pinsapo Boiss. Dicha formación se localiza en el P.N. Sierra de Las Nieves, en Parauta (Málaga). Se embarcaron, de forma simultánea, tres sensores, un RGB, un multiespectral y un térmico. Para ello se creó un acople para mantenerlos bien fijos al vehículo durante la ejecución del vuelo. El muestreo de campo fue estratificado y dirigido únicamente a individuos de pinsapos con la finalidad de producir una cartografía de defoliación y mortandad por la asociadas al hongo H. abietinum que provoca podredumbre radical, y al escolítido C. numidicus, que provoca muerte de las partes más altas por anillamiento del fuste. Los productos cartográficos obtenidos por el sensor Sequoia Parrot, fueron de alta calidad. No se puede decir lo mismo de los otros sensores incorporados, cómo es el caso del sensor térmico Gobi 640 GiGe, ya que por las dificultades encontradas durante el vuelo (turbulencias térmicas), no se llevó a cabo exhaustivamente el plan de vuelo predeterminado. La integración de datos LiDAR en este estudio fue necesaria para la detección de pinsapos en la zona sobrevolada. Al encontrarnos en una zona con muy alta biodiversidad, fue muy complicado distinguir entre especies a través de su firma espectral. Es por ello que, la información LiDAR hizo posible la detección de los pinsapos, discriminando todos los individuos que se encontraran por debajo de los 8 metros de altura. El cálculo de numerosos índices de vegetación, permitió caracterizar la masa forestal según su vigorosidad. Tras llevar a cabo un análisis estadístico del grado de separación de los histogramas de las distintas clases de daños, se determinó que el GNDVI es el índice que mayor se ajusta. Tras la reclasificación a clases de daños se obtuvo un mapa del estado sanitario del pinsapar. Los resultados obtenidos validaron la metodología seguida y permitieron clasificar el estado sanitario en el que se encuentra el pinsapar de la zona de estudio, tratándose de una formación de alto valor ecológico con un 28.88% de afectación por pagas y enfermedades