La trifecta para la gestión forestal
Desde Flybross somos parte de que la gestión forestal ha experimentado una transformación radical gracias a la integración de tecnologías avanzadas. Entre ellas, los drones, la inteligencia artificial (IA) y los Sistemas de Información Geográfica (SIG) como QGIS se han convertido en herramientas indispensables para realizar cálculos forestales de manera más precisa, eficiente y sostenible.
El papel de QGIS en la gestión forestal
QGIS, como sistema de información geográfica, juega un papel fundamental en el proceso de análisis de los datos obtenidos por los drones. Permite:
- Visualización de datos: QGIS permite visualizar las imágenes aéreas capturadas por los drones, los modelos digitales del terreno (MDT) y los resultados de los análisis de IA de forma clara y concisa.
- Georeferenciación: Las imágenes aéreas obtenidas por los drones deben ser georeferenciadas para poder superponerlas a otros datos geográficos, como mapas topográficos o parcelas forestales.
- Análisis espacial: QGIS ofrece una amplia gama de herramientas para realizar análisis espaciales, como la medición de distancias, áreas y volúmenes, la creación de buffers y la realización de análisis de proximidad.
- Creación de mapas: A partir de los datos procesados, QGIS permite generar mapas temáticos y cartografía digital de alta calidad para comunicar los resultados de los análisis.
- Integración con otros datos: QGIS puede integrar datos de diferentes fuentes, como datos climáticos, de suelo o de gestión forestal, para realizar análisis más completos.
Flujo de trabajo típico en la gestión forestal con drones y QGIS
- Captura de imágenes: Los drones equipados con cámaras de alta resolución sobrevuelan el área de interés, capturando imágenes multiespectrales.
- Procesamiento de imágenes: Las imágenes son procesadas para eliminar distorsiones y mejorar la calidad.
- Análisis mediante IA: Los algoritmos de aprendizaje automático se aplican a las imágenes para identificar y clasificar los árboles, así como para extraer otras características relevantes.
- Importación a QGIS: Los resultados del análisis de IA se importan a QGIS para su visualización y análisis espacial.
- Geoprocesamiento: Se realizan análisis espaciales en QGIS para calcular volúmenes de madera, identificar áreas de riesgo de incendios, etc.
- Creación de mapas: Se generan mapas temáticos y cartografía digital para comunicar los resultados de los análisis.
Beneficios de esta combinación
- Mayor precisión y eficiencia: La combinación de drones, IA y QGIS permite obtener resultados más precisos y en menos tiempo.
- Información más detallada: Se pueden generar mapas y modelos digitales del terreno de alta resolución, lo que facilita la toma de decisiones.
- Mejor comprensión del ecosistema forestal: Al integrar datos de diferentes fuentes, se obtiene una visión más completa del ecosistema forestal.
- Gestión forestal más sostenible: Los datos obtenidos permiten optimizar las prácticas de gestión forestal, reduciendo el impacto ambiental y aumentando la productividad.
¿Por qué QGIS en la gestión forestal?
- Visualización de datos: Permite visualizar de manera clara y concisa imágenes aéreas, modelos digitales del terreno (MDT) y los resultados de los análisis obtenidos mediante drones e inteligencia artificial.
- Geoprocesamiento: Realiza análisis espaciales como la medición de distancias, áreas y volúmenes, la creación de buffers y la realización de análisis de proximidad.
- Integración de datos: Permite integrar diferentes fuentes de información, como datos climáticos, de suelo o de gestión forestal, para realizar análisis más completos.
- Creación de cartografía: Genera mapas temáticos y cartografía digital de alta calidad para comunicar los resultados de los análisis.
- Personalización: Ofrece una gran flexibilidad para personalizar la interfaz y crear herramientas específicas para cada proyecto.
- Comunidad activa: Cuenta con una gran comunidad de usuarios que desarrollan plugins y comparten recursos, lo que facilita su uso y aprendizaje.
Aplicaciones de QGIS en la gestión forestal
- Inventario forestal: Permite realizar inventarios forestales de forma más precisa y eficiente, calculando volúmenes de madera, identificando especies y generando mapas de cobertura forestal.
- Planificación de cortas: Ayuda a planificar las cortas de forma más sostenible, minimizando el impacto ambiental y optimizando la producción.
- Monitoreo de incendios: Permite monitorear la evolución de los incendios forestales y evaluar los daños causados.
- Análisis de riesgos: Ayuda a identificar áreas con mayor riesgo de incendios, inundaciones u otros eventos naturales.
- Seguimiento de la regeneración forestal: Permite evaluar la efectividad de las medidas de restauración y reforestación.
Ejemplo de un flujo de trabajo con QGIS en gestión forestal
- Captura de datos: Se utilizan drones para obtener imágenes aéreas de alta resolución del área de estudio.
- Procesamiento de imágenes: Las imágenes se procesan para obtener un ortomosaico y un modelo digital del terreno (MDT).
- Importación a QGIS: Los datos procesados se importan a QGIS.
- Geoprocesamiento: Se realizan análisis espaciales para identificar áreas de interés, como zonas de alta pendiente o áreas con presencia de especies amenazadas.
- Creación de mapas: Se generan mapas temáticos que muestran la distribución de las diferentes variables forestales.
- Análisis de cambios: Se comparan mapas de diferentes fechas para evaluar los cambios en la cobertura forestal a lo largo del tiempo.
Profundizando en el recuento de copas de árboles con QGIS
El recuento de copas de árboles es una tarea fundamental en la gestión forestal. Permite estimar la densidad de arbolado, evaluar la salud de los bosques y realizar proyecciones sobre la producción maderera. QGIS, con su versatilidad y capacidad de análisis espacial, se ha convertido en una herramienta clave para llevar a cabo este tipo de estudios.
¿Cómo se realiza el recuento de copas de árboles con QGIS?
- Adquisición de imágenes:
- Imágenes aéreas de alta resolución: Obtenidas mediante drones, aviones o satélites.
- Ortofotos: Imágenes georreferenciadas que permiten realizar mediciones directas sobre la superficie terrestre.
- Modelos digitales de elevación (MDT): Proporcionan información sobre la topografía del terreno, útil para analizar la relación entre la vegetación y el relieve.
- Preprocesamiento de imágenes:
- Corrección radiométrica: Se ajusta la intensidad de los píxeles para eliminar variaciones causadas por la atmósfera, el sensor o las condiciones de iluminación.
- Corrección geométrica: Se corrigen las distorsiones geométricas de las imágenes para obtener una representación precisa de la realidad.
- Ortocorrección: Se proyectan las imágenes sobre un plano horizontal para obtener ortofotos.
- Segmentación de imágenes:
- Clasificación supervisada: Se entrena un algoritmo de clasificación para identificar las copas de los árboles en las imágenes.
- Segmentación basada en objetos: Se agrupan los píxeles con características similares (color, textura) para formar objetos individuales correspondientes a las copas de los árboles.
- Vectorización:
- Se convierten los objetos identificados en polígonos vectoriales, lo que permite realizar análisis espaciales más precisos.
- Análisis en QGIS:
- Conteo de objetos: Se utiliza la herramienta de conteo de entidades para determinar el número total de copas de árboles.
- Cálculo de área: Se calcula el área de cada copa para estimar el tamaño de los árboles.
- Análisis espacial: Se realizan análisis espaciales para determinar la distribución espacial de los árboles, la densidad de arbolado y la identificación de patrones de crecimiento.
Herramientas y plugins útiles en QGIS
- Ortophoto: Para trabajar con ortofotos y realizar tareas de georreferenciación.
- Semi-Automatic Classification Plugin (SCP): Para realizar clasificaciones supervisadas y no supervisadas de imágenes.
- SEXTANTE: Para ejecutar algoritmos de procesamiento de imágenes y análisis espacial.
- GRASS GIS: Para realizar análisis avanzados de datos raster y vectoriales.
Desafíos y consideraciones
- Variabilidad de las copas: La forma y el tamaño de las copas de los árboles pueden variar significativamente, lo que dificulta la segmentación automática.
- Sombra y oclusión: La sombra proyectada por los árboles y la oclusión entre copas pueden afectar la precisión del conteo.
- Resolución espacial de las imágenes: La resolución de las imágenes influye en la capacidad de detectar árboles pequeños o en bosques densos.