Curso 2019/20INSTITUTO DE ESTUDIOS DE POSGRADO

GUÍA DOCENTE

DENOMINACIÓN DE LA ASIGNATURA

Código: 20296Denominación: ADQUISICIÓN Y PROCESADO LIDAR

Plan de estudios: Curso: 1MÁSTER UNIVERSITARIO EN GEOMÁTICA, TELEDETECCIÓN YCréditos ECTS: 4.0 Horas de trabajo presencial: 16Porcentaje de presencialidad: 16% Horas de trabajo no presencial: 84Plataforma virtual:

DATOS DEL PROFESORADO

Nombre: MESAS CARRASCOSA, FRANCISCO JAVIER (Coordinador)Departamento: INGENIERÍA GRÁFICA Y GEOMÁTICAÁrea: INGENIERÍA CARTOGRÁFICA, GEODESIA Y FOTOGRAMETRÍAUbicación del despacho: C4E-Mail: fjmesas@uco.es Teléfono: 957 21 85 36

Nombre: NAVARRO CERRILLO, RAFAEL MARIA (Coordinador)Departamento: INGENIERÍA FORESTALÁrea: INGENIERÍA AGROFORESTALUbicación del despacho: Leonardo da VinciE-Mail: ir1nacer@uco.es Teléfono: 957218657

Nombre: MEROÑO DE LARRIVA, JOSE EMILIODepartamento: INGENIERÍA GRÁFICA Y GEOMÁTICAÁrea: INGENIERÍA CARTOGRÁFICA, GEODESIA Y FOTOGRAMETRÍAUbicación del despacho: C4E-Mail: ir1melaj@uco.es Teléfono: 957 21 85 36

REQUISITOS Y RECOMENDACIONES

Requisitos previos establecidos en el plan de estudios

Ninguno

Ninguna especificada

Recomendaciones

COMPETENCIAS

Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución deproblemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (omultidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

CB7

Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad deformular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexionessobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

CB8

Desarrollo de habilidades para la correcta comunicación oral, escrita y gráfica. Saber realizar unapresentación oral y discusión pública, y elaborar una crítica/autocrítica constructiva.

CB1

Habilidades básicas para el empleo aplicaciones operativas.CB2

Aptitud para seleccionar, aplicar y evaluar las metodologías y técnicas avanzadas.CG2

Utilización precisa y avanzada del vocabulario, terminología y nomenclatura de las técnicas deinvestigación geográfica.

CG3

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Curso 2019/20INSTITUTO DE ESTUDIOS DE POSGRADO

GUÍA DOCENTESer capaces de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance tecnológico, social ycultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento.

CT2

Desarrollar la capacidad de aprendizaje autónomo del alumno que, a partir de los principios de lasasignaturas fundamentales, le permita enlazar y combinar conceptos que fomenten la creatividad.

CT3

Entender, asimilar y utilizar los sistemas de información geográfica.CE3

Conocer las características básicas de los formatos de almacenamiento de las imágenes deteledetección, ser capaz de acceder a ellas y aplicar todas las correcciones que necesitan y lastécnicas de validación para los distintos tratamientos que requieran.

CE4

Comprender y dominar la instrumentación adecuada para la medida de parámetros biofísicosobtenidos por teledetección en ambientes forestales, así como el tratamiento y análisis de los datosque proporcionan.

CE8

Conocer y utilizar las fuentes de información bibliográfica y las bases de datos cartográficos y deimágenes satélite para extraer información aplicando el método científico.

CE9

OBJETIVOS

El enorme volumen de información tridimensional que proporciona los sensores LIDAR hace que sea laherramienta más potente que podemos utilizar actualmente para el análisis estructural de sistemas forestales. Elobjetivo de esta asignatura es la de dotar al alumno de los conocimientos necesarios para procesar y analizardatos procedentes de LiDAR sobre plataformas aéreas. A partir de dichos datos, el alumno aprenderá a utilizaresos datos en estudios aplicados a la gestión forestal: desarrollo de inventarios forestales, análisis de la estructurade sistemas forestales, estimación de existencias de biomasa o madera, detección de zonas vulnerables frente aincendios o estudios de hábitat más adecuados para ciertas especies de fauna o flora protegida.

CONTENIDOS

1. Contenidos teóricosAdquisición y procesado de datos LiDARTema 0.- Introducción a la asignatura Adquisición y procesado de datos LiDAR. (Tiempo: 1 hora; Docente: RafaelM.ª Navarro Cerrillo-Departamento de Ingeniería Forestal)UNIDAD DIDÁCTICA I: Introducción (Responsable: Javier Mesas, 4,5 horas)Tema 1.- Introducción al sistema LIDAR. Concepto. Medida de Distancias. Tipos de sistemas LiDAR. Principios deFuncionamiento del ALS. Componentes del ALS. Caracterización de los sistemas ALS. Interacción del láser con laCubierta: Ecos. (Tiempo: 1:30 hora; Docente: Javier Mesas-Departamento de Geomática)Tema 2.- Aspectos Geométricos de los ALS. Diseño del vuelo LiDAR. Parametrización del vuelo. Orientación enLiDAR. Fuentes de Error. (Tiempo: 1:30 hora; Docente: Javier Mesas-Departamento de Geomática)Tema 3.- Datos LiDAR. Formato, estructura. (Tiempo: 1:30 hora; Docente: Javier Mesas-Departamento deGeomática)UNIDAD DIDÁCTICA II : Adquisición y preprocesado (responsables: Javier Mesas, 3,5 horas teoría, 10horas prácticas)Tema 4.- Software y herramientas para el análisis de datos LIDAR. (Tiempo: 1:30 hora; Docente: Javier Mesas-Departamento de Geomática, clase grabada).Tema 5.- Generación de modelos digitales a partir de datos LIDAR. (Tiempo: 2 horas; Docente: Javier Mesas-Departamento de Geomática, clase grabada).UNIDAD DIDÁCTICA III: Análisis de datos LIDAR (Responsable: Rafael M.ª Navarro, 8 horas teoría, 10horas prácticas)Tema 6.- Control de calidad de datos LIDAR. (Tiempo: 1 hora; Docente: Roberto Antolín-Universidad deEdimburgo, clase grabada).Tema 7.- Tipos de métricas y significado: métricas necesarias para el inventario con LIDAR. (Tiempo: 1 hora;Docente: Rafael M.ª Navarro Cerrillo-Departamento de Ingeniería Forestal, clase grabada).

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GUÍA DOCENTETema 8.- Análisis estadísticos paramétricos a partir de datos LiDAR (Tiempo: 1 hora; Docente: Rafael M.ª NavarroCerrillo-Departamento de Ingeniería Forestal, clase grabada).Tema 9.- Modelos no paramétricos: WEKA, selección de variables, técnicas de regresión y validación,etc.  (Tiempo: 1 hora. Docente: Jorge García-Universidad de Sevilla, clase grabada).UNIDAD DIDÁCTICA IV: Aplicaciones forestales de LiDAR (Responsable: Rafael M.ª Navarro, 8 horasteoría)Tema 10.- Aplicaciones forestales de LiDAR (Tiempo: 1 hora; Docente: Rafael M.ª Navarro Cerrillo-Universidad deCórdoba, clase grabada).Tema 11.- Inventario forestal con LiDAR discreto. (Tiempo: 1 hora; Docente: Juan Suarez-Forestry Comission,clase grabada).Tema 12.- Aplicaciones en Ecología Forestal. (Tiempo: 1 hora; Docente: Juan Suarez-Forestry Comission, clasegrabada).

Adquisición y procesado de datos LiDARUNIDAD DIDÁCTICA I: Introducción (Responsable: Javier Mesas, 4,5 horas)Clase complementaria optativa.- Tipos de sensores LiDAR e interacciones del láser con la cubierta arbórea. JuanSuárez (clase grabada)UNIDAD DIDÁCTICA II : Adquisición y preprocesado (responsables: Javier Mesas, 3,5 horas teoría, 10 horasprácticas)Práctica 1. Descarga e instalación de software libre para el tratamiento de datos LiDAR. Visualización de datosLiDAR.Práctica 2. Procesado por lotes de datos LiDARPráctica 3. Filtrado y clasificación de datos LiDAR.Práctica4. Generación de modelos digitales.Práctica 5. Formatos de distribuciónPráctica 6. Análisis de datos LiDAR en laplataforma de software libre R .UNIDAD DIDÁCTICA III: Análisis de datos LIDAR (Responsable: Rafael M.ª Navarro, 8 horas teoría, 10 horasprácticas)Práctica 7.- Análisis estadísticos paramétricos a partir de datos LiDARPráctica 8. Análisis estadísticos no paramétricos a partir de datos LiDAR. WEKA)Material complementarioPráctica 4.1.- Modelos avanzados en LiDAR para aplicaciones forestales.Práctica 4.2.- Obteniendo un conjunto de regresores LiDAR.Práctica 4.3.- Del conjunto de regresores al modelo final. Trabajando con R.Práctica 4.4.- Del conjunto de regresores al modelo final: trabajando con WEKA.UNIDAD DIDÁCTICA IV: Aplicaciones forestales de LiDAR (Responsable: Rafael M.ª Navarro, 8 horas teoría)Tecnologías emergentes

2. Contenidos prácticos

METODOLOGÍA

Actividades presenciales

Actividad Total

Estudio de casos 10

Lección magistral 1

Seminario 2

Trabajos en grupo (cooperativo) 2

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Actividad Total

Tutorías 1

Total horas: 16

Actividades no presenciales

Actividad Total

Consultas bibliográficas 10

Ejercicios 30

Estudio 30

Trabajo de grupo 14

Total horas: 84

MATERIAL DE TRABAJO PARA EL ALUMNO

Cuaderno de PrácticasEjercicios y problemasPresentaciones PowerPointReferencias Bibliográficas

EVALUACIÓN

Instrumentos Porcentaje

Asistencia (lista de control) 10%

Casos y supuestos prácticos 70%

Informes/memorias de prácticas 20%

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Una convocatoria

Periodo de validez de las calificaciones parciales:

BIBLIOGRAFIA

Manuales y fundamentos teóricoshttp://forsys.cfr.washington.edu/fusion/FUSION_manual.pdfArtículos de referenciaGarcia-Gutierrez, J., González-Ferreiro, E., Riquelme-Santos, J. C., Miranda, D., Diéguez-Aranda, U., & Navarro-Cerrillo, R. M. (2014). Evolutionary feature selection to estimate forest stand variables using LiDAR. InternationalJournal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 26, 119-131.Hudak, A., Lefsky M.A., Cohen W.B. & Berterretche M. (2002). Integration of LiDAR and Landsat ETM+ data forestimating and mapping forest canopy height. Remote Sensing of Environment, 82, 397–416.Hyde P., Dubayah R., Peterson B., Blair J.B., Hofton M., Hunsacker C., Knox R. & Walker W., (2005). Mappingforest structure for wildlife habitat analysis using waveform lidar, validation of montane ecosystems. Remotesensing of environment, 96, 427.Kumar, J., Weiner, J., Hargrove, W. W., Norman, S. P., Hoffman, F. M., & Newcomb, D. (2015). Characterizationand classification of vegetation canopy structure and distribution within the Great Smoky Mountains National Parkusing LiDAR. In Proc. Intern. Conf. Data Mining (ICDM 2015).Koetz, B., Morsdorf, F., Van der Linden, S., Curt, T., & Allgöwer, B. (2008). Multi-source land cover classificationfor forest fire management based on imaging spectrometry and LiDAR data. Forest Ecology and Management, 256(3), 263-271.Morsdorf F., Nichol C., Malthus T., Woodhouse I.H., (2009). Assessing forest structural and physiologicalinformation content of multi-spectral LiDAR waveforms by radiative transfer modeling. Remote Sensing ofEnvironment, 113, 2152-2163.Navarro-Cerrillo, R. M., del Campo, A. D., Ceacero, C. J., Quero, J. L., & de Mena, J. H. (2014). On the importanceof topography, site quality, stock quality and planting date in a semiarid plantation: Feasibility of using low-densityLiDAR. Ecological Engineering, 67, 25-38.Peterson, B., Dubayah, R., Hyde, P., Hofton, M., Blair, J. B., & Fites-Kaufman, J. (2007). Use of LIDAR for forestinventory and forest management application.Suárez, J. C., Ontiveros, C., Smith, S., & Snape, S. (2005). Use of airborne LiDAR and aerial photography in theestimation of individual tree heights in forestry. Computers & Geosciences, 31(2), 253-262.Wulder, M. A., Bater, C. W., Coops, N. C., Hilker, T., & White, J. C. (2008). The role of LiDAR in sustainable forestmanagement. The Forestry Chronicle, 84(6), 807-826.Wulder, M. A., Coops, N. C., Hudak, A. T., Morsdorf, F., Nelson, R., Newnham, G., & Vastaranta, M. (2013). Statusand prospects for LiDAR remote sensing of forested ecosystems. Canadian Journal of Remote Sensing, 39(sup1),S1-S5.

1. Bibliografía básica

2. Bibliografía complementaria

Ninguna

Las estrategias metodológicas y el sistema de evaluación contempladas en esta Guía Docente serán adaptadas de acuerdo a lasnecesidades presentadas por estudiantes con discapacidad y necesidades educativas especiales en los casos que se requieran.

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