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APLICACIÓN AL SECTOR MEDIOAMBIENTAL DE METODOLOGÍAS AVANZADAS CON SENSORES
HIPERESPECTRALES (II)
Sevilla, enero de 2011
Objetivos del proyecto:
- Desarrollo de nuevos métodos de trabajo en teledetección.
- Valoración de los sensores hiperespectrales como herramienta para la generación de información ambiental.
- Consolidación de un equipo capaz de dar soporte a proyectos de teledetección basados en nuevas tecnologías.
APLICACIÓN AL SECTOR MEDIOAMBIENTAL DE METODOLOGÍAS AVANZADAS CON SENSORES HIPERESPECTRALES (II)
- Contribuir con la política de la Comunidad Económica Europea en el ámbito del medio ambiente (Directiva Marco
de Aguas artículo 174 del Tratado) a alcanzar los objetivos de conservación, protección y mejora de la calidad
ambiental y la utilización prudente y racional de los recursos naturales.
- Apoyar a la Red Andaluza de Seguimiento de Daños Sobre Ecosistemas Forestales integrada en el Programa
Europeo de Seguimiento de Bosques (EFMP).
FUNDAMENTOS
TELEDETECCIÓN:
Obtención de imágenes de la superficie terrestre mediante la medición de radiación electromagnética desde el aire o el
espacio exterior y su posterior tratamiento en el contexto de una aplicación. El término incluye la teledetección
aerotransportada y espacial.
Permite observar pequeñas bandas de absorción
o pequeñas modificaciones en la energía reflejada
Permite el estudio de transiciones
SENSORES HIPERESPECTRALES:
Sensores que registran la información en un conjunto de imágenes
espectralmente continuas (Kruse et al. 1995). Miden la radiación reflejada
en una amplia gama de longitudes de onda, pudiendo registrar
información en cientos de canales espectrales.
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OBJETO DE ESTUDIO. LOCALIZACIÓN:
Caracterización de fanerógamas marinas. Zona Parque Natural Cabo de Gata-Nijar
Estudio de afección por plagas de Procesionaria del Pino (Thaumetopoea pityocampa). Zona Pinares de Almonte
Estudio de procesos de decaimiento forestal en masas de pinares. Zona Sierra de los Filabres
APLICACIÓN AL SECTOR MEDIOAMBIENTAL DE METODOLOGÍAS AVANZADAS CON SENSORES HIPERESPECTRALES (II)
• Seleccionar los índices de vegetación con mayor poder discriminante
• Seleccionar los indicadores biofísicos con mayor correlación con la signatura espectral de árboles con distintos grados de afección
• Seleccionar el sensor que ofrezca mejor relación (índice-indicador)
ESTUDIO DE AFECCIONES EN MASAS FORESTALES DE CONÍFERAS
OBJETIVOS PARTICULARES:
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FASES
2. ADQUISICIÓN DE
IMÁGENES3. CAMPAÑA DE CAMPO
4. PROCESAMIENTO
DATOS CAMPO
5. CORRECCIÓN
IMÁGENES
6. FASE DE ANÁLISIS
RESULTADOS:
•Cartográfico
•MetodológicoVALIDACIÓN Y CONTROL
DE CALIDAD
1. FASE DE
PLANIFICACIÓN
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Campaña de campo
Caracterización
atmósfera
Aerosoles
Irradiancia solar
Vapor de Agua
Caracterización de masas de pinos afectadas
Parámetro Propósito
Índice de área foliar (LAI) Determinar el grado de defoliación.
Contenido en clorofila Detectar estados de clorosis.
Potencial hídrico Detectar síntomas de estrés
hídrico.
Índice de depoxidación de xantofilas Determinar el funcionamiento de
los mecanismo de disipación de
energía de las hojas.
Conductancia estomática Determinar el funcionamiento de
los sistemas de transpiración de la
hoja.
Temperatura del dosel arbóreo Determinar el comportamiento
térmico del dosel.
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VALORES DE LOS PARAMETROS MEDIDOS EN CAMPO Y EN LABORATORIO
Procesamiento datos campo
Resultados destacados relativos a la región del térmico:
Los resultados de las medidas de temperatura realizadas a nivel de
copa en las masas repobladas de pino silvestre y salgareño
mostraron diferencias significativas de la temperatura de copa entre
árboles con niveles bajos de estrés y árboles estresados
hídricamente. Las diferencias de temperatura observadas a nivel de
árbol entre los distintos grados de afección oscilaron entre 5 ºC y
10ºC. Resumen de los resultados obtenidos en la campaña de campo llevada a
cabo en la Sierra de los Filabres en 2008
Señalización y medición de parcelas en la zona de
estudio de Almonte
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Corrección de imágenes
Imágenes adquiridas:
Las imágenes utilizadas en el proyecto corresponde a una amplia gama de
sensores que abarcan desde sensores embarcados en aviones no
tripulados UAV, con resoluciones espaciales de hasta 10 cm, a sensores
satelitales de media resolución (30 m), pasando por otros de 2,5 m como el
AHS (eje central del proyecto). Así mismo las distintas capacidades
espectrales (sensores multiespectrales e hiperespectrales) permitió realizar
estudios comparativos de las aptitudes de los distintos sensores disponibles
para la cartografía de indicadores biofísicos.
Corrección de las imágenes:
Los procesos de corrección están dirigidos a la obtención de imágenes en
las que se han minimizado las posibles alteraciones de la señal debidas a
efectos atmosféricos y defectos del sensor. Así mismo, mediante la
corrección geométrica se obtienen imágenes georreferenciadas y por tanto
susceptibles de ser integradas en un SIG.
Plataforma del sensor SIXCAM embarcado en UAVSensor AHS
Resumen de las imágenes utilizadas en los
proyectos de Almonte y Filabres
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Cálculo de índices de vegetación y determinación de correlaciones a partir de las regresiones.
La correlación de las imágenes obtenidas con los sensores y los indicadores medidos en campo se hizo a partir del cálculo de índices de vegetación
específicos.
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RESULTADOS
En las cartografías de parámetros biofísicos
obtenidas del pinar de Almonte se observan,
áreas con valores elevados de parámetros
biofísicos (clorofila y LAI), que corresponden a
tipos de vegetación muy densos, con alta
frondosidad foliar, y contenidos elevados de
pigmentos fotosintéticos. Estos tipos de
vegetación corresponden a formaciones de
pinares jóvenes densos y a vegetación de
ribera asociados a cursos de agua
intermitentes.
Debido a la levedad de las afecciones por
procesionaria que se dieron durante la
campaña (2008) no pudo delimitarse
claramente zonas de daños en esa campaña.
Estimación de un valor combinado clorofila*LAI (m2 m-2), indicador global de estado del arbolado,
a partir de imágenes AHS de 2,5 m de resolución espacial y 80 bandas en Almonte (Huelva) para
masas de Pinus pinea L. que presentaron valores extremos de LAI entre 0,77 m2 m-2 y 4,11 m2 m-
2 medidos en 22 parcelas. Se utilizó el índice MSR (r2=0,85, RMSE=5,85).
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Afectados
Sin determinar
Sin afección
RESULTADOS
A partir de imágenes de alta resolución espacial (0,2 m) se
obtuvieron cartografías en las que se mostraban las copas
afectadas por la procesionaria (campaña de 2009).
APLICACIÓN AL SECTOR MEDIOAMBIENTAL DE METODOLOGÍAS AVANZADAS CON SENSORES HIPERESPECTRALES (II)
RESULTADOS
Las cartografías que se obtuvieron en
Filabres tanto para pino salgareño como
para pino silvestre permiten distinguir zonas
afectadas por procesos de decaimiento
frente a otras que se mantienen en valores
normales de los parámetros biofísicos
medidos. En general las zonas que
presentaron daños más graves y
generalizados se encontraban en las
solanas y zonas más expuestas de las
laderas, como cabía esperar. Mientras que
en los fondos de valle y en las laderas de
umbría las cartografías mostraban valores
de los parámetros normales.
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RESULTADOS
Las cartografías obtenidas a partir de la información de las bandas del térmico de AHS
tienen como principal aplicación el seguimiento y descripción de estados de estrés
previsual en masas de coníferas a través de los indicadores descritos (potencial hídrico,
conductancia estomática y contenido en xantofilas).
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CONCLUSIONES FINALES
Aplicaciones
1.Seguimiento de procesos de afección
(daños-recuperación) de los daños
asociados a plagas de defoliadores en
Andalucía.
2.Evaluación del estado de las
repoblaciones en áreas críticas.
3.Detección de estrés temprano en
áreas de pinar, en particular en zonas
sometidas a estrés climático.
4.Creación de zonas de control en
ecosistemas sensibles
ESCALA
REGIONAL
ÁREAS SENSIBLES
Cartografía de estrés
(Unid. biogeográficas)
PARCELA DE
CONTROL
(20 – 60 m)
• Landsat
• Hyperion
• ChrisProba …
(0,1 – 0,2 m)
• UAV
Cartografía de afección
(Unid. biogeográficas)
Control en parcelas de
la Red de Daños
Cartografía de estrés en ecosistemas
forestales
Cartografía de alta resolución de
afecciones
Integración en la Red de Seguimiento de Daños
• Alarmas fisiológicas
• Modelos ópticos
• Identificación de
agentes causales
• Evaluación de la
gravedad de los daños
• Predicción de daños
• Identificación de
agentes causales
(2 – 10 m)
• AHS
• CASI
• QuickBird …
• Seguimiento de
daños generalizados
• Evaluación del estrés
ESCALA
REGIONAL
ÁREAS SENSIBLES
Cartografía de estrés
(Unid. biogeográficas)
PARCELA DE
CONTROL
(20 – 60 m)
• Landsat
• Hyperion
• ChrisProba …
(0,1 – 0,2 m)
• UAV
Cartografía de afección
(Unid. biogeográficas)
Control en parcelas de
la Red de Daños
Cartografía de estrés en ecosistemas
forestales
Cartografía de alta resolución de
afecciones
Integración en la Red de Seguimiento de Daños
• Alarmas fisiológicas
• Modelos ópticos
• Identificación de
agentes causales
• Evaluación de la
gravedad de los daños
• Predicción de daños
• Identificación de
agentes causales
(2 – 10 m)
• AHS
• CASI
• QuickBird …
• Seguimiento de
daños generalizados
• Evaluación del estrés
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