Inventario de carbono del proyecto de reforestación en el Cerro San Gil (Guatemala)

La semana pasada estuvimos en el este de Guatemala, en la Reserva Protectora de Manantiales «Cerro San Gil», área protegida situada en el departamento caribeño de Izabal. Allí se estuvo capacitando a los equipos de inventario haciendo varias parcelas de prueba. Entre otros trabajos, se llevaron a cabo ensayos del protocolo de inventario.

Se han realizado plantaciones en cuatro sistemas: plantaciones de caucho, plantaciones mixtas forestales, sistemas agroforestales con café, cacao y cardamomo y plantaciones con árboles frutales.

Este trabajo se realizó con la ONG Fundadaeco, dentro de un proyecto que se está desarrollando para Livelihoods.

Mostramos varias imágenes tomadas en el desarrollo de los trabajos:

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Cartografía de alta resolución de modelos de combustible forestal: metodología de bajo coste basada en datos LiDAR

Una vez finalizado un reciente proyecto de elaboración de cartografía de modelos de combustible forestal de las Islas Canarias, realizado mediante la utilización de tecnología LiDAR, hemos tenido la oportunidad de poder mostrar este trabajo y sus resultados en el número 65 de la Revista FORESTA, publicación de la Asociación y Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Forestales. El artículo tiene como autores a integrantes de AGRESTA S. Coop. de diferentes ramas profesionales: Eva Marino, Doctora Ingeniera de Montes; Pedro Pablo Ranz Vega, Ingeniero Forestal y Diplomado en Estadística; José Luis Tomé, Ingeniero de Montes; y Miguel Ángel Noriega, Licenciado en Geografía.

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Cartografía de alta resolución de modelos de combustible forestal: metodología de bajo coste basada en datos LiDAR

Se plantea una nueva metodología para la generación de cartografía de modelos de combustible forestal de alta resolución en las islas Canarias, basada en datos LiDAR y cartografía de vegetación previa y sin necesidad de datos de inventario de campo. Los resultados demuestran el potencial de la tecnología LiDAR para cuantificar y clasificar los combustibles a gran escala y con gran nivel de detalle a partir de los datos disponibles, empleando una metodología de bajo coste y con gran capacidad de actualización. La cartografía obtenida mejora sustancialmente los mapas de combustible existentes hasta la fecha, permitiendo incrementar la resolución de las cartografías previas y poniendo a disposición de los gestores una información clave para la prevención y extinción de incendios forestales.

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Teledetección aplicada a la detección de actividad y de cambios de uso del suelo

Construir un buen nivel de referencia de emisiones y absorciones de Gases de Efecto Invernadero relacionadas a los bosques (FREL/FRL por sus siglas en inglés) es fundamental para evaluar el desempeño de cada país en la ejecución de sus actividades REDD+ (12/CP17). Para elaborar estos niveles de referencia se necesita información histórica de los cambios de uso del suelo. En la mayoría de los países las imágenes satelitales son la única fuente de información disponible para generar esta información.

Entre los años 2014 y 2015 AGRESTA, junto con la empresa DIMAP, la Universidad de Politécnica de Madrid  y la Universidad de Costa Rica, participó en la elaboración de una serie histórica de mapas de uso del suelo para Costa Rica. La serie de mapas incluía un periodo largo, comprendido entre los años 1986 y 2013 y fue realizada íntegramente imágenes Landsat (de libre acceso) y software libre. Se puede descargar aquí (pdf) el nivel de referencia de emisiones elaborado a partir de los  datos de actividad de uso del suelo que generamos en la consultoría.

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En la actualidad AGRESTA está participando en otro proyecto para generar un mapa base de bosque y de dos mapas pérdidas de bosque entre 2007 y 2014 en los biomas de la Costa y La Sierra de Perú. Este trabajo se está realizando también de forma íntegra combinando software libre y desarrollos propios en Python.

En AGRESTA apostamos por el software libre, su desarrollo y la capacitación en su uso. El trabajo realizado en Costa Rica concluyó con un taller de capacitación en el que técnicos del país de diferentes instituciones aprendieron a generar mapas de uso del suelo a partir de imágenes Landsat usando QGiS somo software de referencia. Desde la impartición del taller en Costa Rica hemos mejorado los contenidos del curso, incorporando nuevas herramientas y desarrollando nuevos bloques formativos, y es por ello que ahora abrimos el curso para que cualquier técnico interesado pueda profundizar en el procesamiento y clasificación de imágenes satélite utilizando software libre.

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El curso consta de dos módulos con numerosas prácticas y con la realización de seminarios web en línea. En el Módulo I se trabajarán los procesos necesarios para calibrar, normalizar y mosaicar imágenes satelitales utilizando QGiS como plataforma. En el Módulo II se mostrarán métodos modernos de clasificación de imagen y de detección de cambios de coberturas a partir de series temporales de imágenes multi-espectrales.

 


Más información en la plataforma de formación de AGRESTA:

Teledetección desde QGIS: Procesamiento de imágenes satelitales, clasificación de coberturas y detección de cambios

con descuento inicial hasta 2 de mayo (consultar descuentos después de esta fecha) y posibilidad de bonificación con Fundación TRIPARTITA


Noticias forestales recientes

Durante estos días pasados han aparecido en prensa varias noticias relacionadas con el mundo forestal, a escala global, que queremos compartir. Todas ellas creemos son interesantes y pueden dar lugar a útiles y provechosos debates y reflexiones acerca del cambio climático y sus consecuencias.

Son estas (ordenadas por fecha de publicación):

 

Los árboles más grandes del planeta se desvanecen
La deforestación y el cambio climático están acabando con los ejemplares más antiguos de secuoyas, fresnos gigantes o baobab

(El País, 22 de abril de 2016)

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http://elpais.com/elpais/2016/04/22/ciencia/1461312729_887184.html

 


 

Los árboles se mueven

Las altas temperaturas están empujando a varias especies de árboles hacia las montañas, a cotas superiores para poder sobrevivir al calor y la falta de humedad

(Diagonal, 23 de abril de 2016)

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https://www.diagonalperiodico.net/global/30140-arboles-se-mueven.html

 


 

La Tierra es más verde que hace 33 años gracias al CO2

Un estudio estima que el mundo ha ‘enverdecido’ 36 millones de kilómetros cuadrados

(El País, 26 de abril de 2016)

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http://elpais.com/elpais/2016/04/25/ciencia/1461594503_011618.html

 


 

 

CURSO ONLINE: Teledetección desde QGIS

CURSO ONLINE: Teledetección desde QGIS

Procesamiento de imágenes satelitales, clasificación de coberturas y detección de cambios

 

Este curso comprende los dos módulos del Curso Práctico de teledetección con QGiS:

  • Módulo 1 se trabajarán los procesos necesarios para calibrar, normalizar y mosaicar imágenes satelitales utilizando QGiS como plataforma.
  • Módulo 2 se mostrarán métodos modernos de clasificación de imagen y de detección de cambios de coberturas a partir de series temporales de imágenes multi-espectrales.

La realización de ambos módulos proporciona a estudiantes y técnicos de distintos perfiles (ambientales, ingenieros agrónomos o forestales, geógrafos, topógrafos…) herramientas útíles para el desarrollo de su actividad. Cualquier profesional que necesite caracterizar el territorio de forma dinámica realizando un seguimiento de los cambios que se producen encontrará en este curso práctico herramientas y métodos útiles.

El carácter práctico del curso, con con 20 prácticas repartidas en 10 bloques, y la utilización de software libre hacen de este curso una excelente oportunidad tanto para iniciarse como para seguir profundizando en el mundo de la teledetección satelital.

Como objetivos específicos del curso destacamos:

  • Familiarizarse con el uso del SIG libre QGiS y con su módulo de procesado
  • Manejar con solvencia los principios y bases de la teledetección de forma que nos permiten entender de forma clara los procesos y transformaciones que vamos a realizar sobre las imágenes del satélite Landsat.
  • Generar puntos de control para la validación geométrica de imágenes satélite y calcular errores en la corrección geométrica.
  • Realizar correcciones radiométricas sobre imágenes satelitales multiespectrales.
  • Generar máscaras de vacíos de información (máscaras de nubes y sombras de nubes).
  • Conocer y aplicar el método Iteratively Reweighted Multivariate Alteration Detection (IR-MAD) para la normalización radiométrica de imágenes.
  • Aplicar sobre imágenes multi-espectrales procesos de Pan-sharpening para generar imágenes de color de alta resolución realzada.
  • Generar mosaicos de imágenes geométrica y radiométricamente corregidas y normalizadas.
  • Profundizar en los métodos de clasificación basados en árboles de decisión
  • Comprender de forma teórica y práctica el funcionamiento del algoritmo Random Forest
  • Integrar los scripts de R de clasificación de imagen con Random Forest en la barra de herramientas de QGiS
  • Profundizar en el proceso de detección directa de cambios con el algoritmo IR-MAD.

Fechas

  • Inicio: 17/05/2016
  • Fin: 29/07/2016*

>Fin Matriculación: 12/05/2016 (6/05 si deseas aplicar bonificación mediante crédito Fundación Tripartita)

*tras esta fecha se habilita un periodo en la plataforma para la consulta y resolución de dudas, entrega de prácticas, hasta el 20 de septiembre)

Modalidad y Duración

  • Online + webinars
  • 175 horas (11 semanas)

Información Complementaria

El curso incluye 2 talleres en linea (webinars) donde se profundiza en los temas expuestos en el curso y se intercambian experiencias prácticas
Tutorización continua con resolución de prácticas personalizada y resolución de dudas en foro y mensajería
Se entregará diploma de aprovechamiento tras la superación de requisitos de evaluación

Precio

  • 330 € descuento inicial (hasta el 02/05/2016)
  • 330 € matrícula reducida estudiantes y desempleados*
  • 370 € descuentos colegiados/autónomos*
  • 420 matrícula ordinaria**

* Necesario adjuntar justificante, no acumulables
** Bonificación de hasta el 100 % trabajadores por cuenta ajena (crédito Fundación Tripartita, consultar en [email protected])

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MÁS INFORMACIÓN E INSCRIPCIÓN

plataforma formativa agresta

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Agresta
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