Miembros de AGRESTA y del IGN han desarrollado un trabajo recientemente publicado en la revista científica International Journal of Remote Sensing en el que analizan la utilidad de imágenes aéreas como las generadas a partir del PNOA como alternativa a los datos LiDAR.
Desde hace años la tecnología LiDAR aerotransportado es comúnmente utilizada como herramienta de inventario forestal para generar cartografía de caracterización de la estructura de las masas forestales y estimación de variables de interés a escala continua. En concreto en España se utilizan con frecuencia los datos LiDAR del PNOA. Sin embargo, estos datos tienen un periodo de actualización de 6 años en los que con toda probabilidad pueden ocurrir perturbaciones en las masas a estudiar como cortas, caídas por viento o nieve o incendios. Es por este motivo que en ocasiones se hace necesario contar con otro tipo de datos más actuales. De esta forma, las imágenes aéreas junto con los nuevos métodos fotogramétricos de correlación automática pueden suponer una alternativa para la obtención de nubes de puntos tridimensionales de alta resolución.
En una primera aproximación al análisis de la correlación automática de imágenes aéreas en masas de P. pinaster del MUP 39 de la Comunidad de Madrid, el artículo muestra cómo se pueden emplear imágenes aéreas del PNOA para estimar variables forestales. Los resultados se comparan con los obtenidos a partir de un inventario LiDAR del mismo año. Estos muestran que mediante esta nueva tecnología se pueden obtener estimaciones de las principales variables de interés forestal del mismo orden de precisión que cuando se utilizan datos LiDAR en pinares de la Cordillera Central. De esta forma, cuando se cuenta con un MDT de precisión (en este caso a partir del LiDAR PNOA) se pueden realizar inventarios forestales de alta resolución y bajo coste.
Puedes consultar el artículo
AQUÍ
En este link se puede visualizar el artículo con un número limitado de descargas gratuitas. Si no consiguen descargarlo pónganse en contacto con Agresta
