Ingenieria Civil 142 2006 Aplicaciones LiDAR

1. INTRODUCCIN

El inicio del desarrollo de la tecnologa LiDAR (Ligth Dete-ction and Ranging) se remonta a la dcada de los 70, dentrode los programas de investigacin llevados a cabo por laAgencia Espacial Estadounidense. Su elevado coste y sus li-mitadas posibilidades para la poca frenaron durante aossu utilizacin generalizada, pero pronto se pudo comprobarsu elevado nmero de aplicaciones. La introduccin de losSistemas de Posicionamiento Global a finales de los 80 pro-porcion la alta precisin posicional requerida para el usodel LiDAR de alta resolucin. A la llegada de los sistemasGPS se le sum la utilizacin de relojes ultra-precisos parala medida del tiempo de retorno del pulso lser, y las unida-des de medida inercial (Inertial Measurement Units IMU),

que permiten el clculo de los parmetros de orientacin delos sensores lser (fig.1). La rpida evolucin de estos com-ponentes permiti finalmente el aumento de la resolucin yfiabilidad de los sistemas LiDAR, y su utilizacin en ungran nmero de aplicaciones.

Un sistema LiDAR est basado en la emisin de pulsosde luz lser desde una plataforma area o terrestre. Lamedicin precisa del tiempo de retorno de las porciones delpulso al sensor permite calcular la distancia que separa aste de la superficie terrestre y de los objetos que existensobre ella. Su funcionamiento es similar, por tanto, al deuna estacin total topogrfica. Dado que la posicin y ori-entacin del sensor son conocidas para cada pulso emitido,cada seal de retorno tiene unas coordenadas tridimensio-nales nicas, lo cual permite la captura remota de la infor-macin topogrfica.

La tecnologa LiDAR se basa, en el uso de sensores acti-vos, por lo que la captura de informacin no depende, comoocurre con otros sensores, de las condiciones meteorolgi-cas, y adems las misiones pueden realizarse durante lanoche.

Aplicaciones de la teledeteccin lser(LIDAR) en la caracterizaciny gestin del medio fluvial

FERNANDO MAGDALENO MAS (*) y ROBERTO MARTNEZ ROMERO (**)

LIDAR APPLICATION IN THE CHARACTERIZATION AND MANAGEMENT OF FLUVIAL SYSTEMSABSTRACT Recent advances in remote sensing may improve the characterization and management of fluvial environments.This is specially the case of airborne laser. Tehnological innovation in these sensors have widely improved the horizontal,and vertical resolution of data and images extracted from them. These techniques, generally known as LiDAR (LightDetection and Ranging) are being nowadays used in many fields related to civil engineering, thematic mapping andnatural resources management. However, up to date, there are very few references on the application of this tool to theanalysis and characterization of rivers. This paper reviews the main characteristics of remote sensing based on laser, thedevelopment of this technique in the last few years, and more specially, its applicability for the analyses of fluvialecosystems. Real utilization of LiDAR data in river management is also shown, in different reaches and streams, some ofthem belonging to the Ebro basin in Spain.

(*) Ingeniero de Montes. rea de Ingeniera Ambiental. Centro de Estu-dios de Tcnicas Aplicadas del CEDEX

(**) Ingeniero de Montes. U.D. Hidrulica e Hidrologa. Escuela TcnicaSuperior de Ingenieros de Montes. Universidad Politcnica de Madrid..

RESUMEN Las ltimas tcnicas de teledeteccin existentes en el mercado han abierto la posibilidad de introducir mejoras enlos trabajos de caracterizacin y gestin del medio fluvial. Es el caso de los sensores lser transportados desde plataformasareas, cuyas innovaciones tecnolgicas suponen un gran incremento de la resolucin horizontal, y sobre todo vertical, de lasimgenes y datos resultantes. Estas tcnicas, conocidas con el nombre genrico de LiDAR (Light Detection and Ranging) estnya siendo empleadas en la actualidad en multitud de aplicaciones relacionadas con la ingeniera civil, la creacin de cartogra-fa especializada, o la gestin del medio natural. Sin embargo, hasta la fecha, existen escasas referencias sobre la utilizacinde esta herramienta en la caracterizacin y gestin del medio fluvial. Este artculo repasa las principales caractersticas tc-nicas de la teledeteccin lser, la evolucin sufrida por esta herramienta en los ltimos aos, y muy especialmente las aplica-ciones que ofrece para el manejo de los sistemas fluviales. Se exponen, adems, ejemplos prcticos de utilizacin de los datosLiDAR en el medio ribereo, en diferentes tramos y cauces, algunos de ellos pertenecientes a la cuenca del Ebro.

1Ingeniera Civil 142/2006

Palabras clave: LiDAR, Hidrologa, Vegetacin de ribera, Geomorfologa fluvial.

Una vez realizado el vuelo sobre una regin determinada,se procede al procesado de los datos obtenidos. Para ello, enprimer lugar se lleva a cabo el filtrado de la informacin y laeliminacin del ruido que contenga. Posteriormente, se real-iza su correccin diferencial y el ensamblaje de las distintaspasadas realizadas. El post-procesado incluye una serie deoperaciones que desembocan en la obtencin de los modelosdigitales topogrficos. El tratamiento de los datos LiDARpermite la extraccin de modelos digitales del terreno(MDT), modelos digitales de elevaciones (MDE), y modelosdigitales de informacin intermedia. Los productos LiDARcuentan con la ventaja de ser entregados, generalmente, enformatos fcilmente ejecutables mediante sistemas SIG yCAD (Renslow et al., 2000).

Por lo que respecta a las principales aplicaciones LiDARen el mbito hidrolgico-forestal, existen ya diversos trabajosque exploran las posibilidades de esta tecnologa en dasomet-ra e inventario forestal. Estos estudios han demostrado la ca-pacidad de LiDAR para llevar a cabo mediciones de gran pre-cisin de la altura media de copas (Magnussen & Boudevyn,1998; Naesset, 1997), volmenes de madera en zonas bosco-sas (Naesset, 1997; Nilsson, 1996), reas basales (Lefsky etal., 1997; Mean et al., 1997) o biomasa (Lefsky et al., 1997,2001; Nelson, 1997). Otros trabajos han analizado la aplica-cin de LIDAR en el estudio del riesgo de avenidas (McArdleet al., 1999), la modelizacin de poblaciones de aves (Daven-port et al., 2000), la aplicacin de pesticidas (Walklate et al.,1997), la clasificacin de usos de suelo (Schreier et al., 1985),etc. En cuanto a las aplicaciones en la gestin de sistemas flu-viales, cabe destacar las siguientes (Hall et al., 2005; Farid etal., 2005a, 2005b; Fleece, 2002):

Medida de la estructura y composicin de la vegeta-cin de ribera.

Anlisis de la geomorfologa del cauce (medida de lapendiente, clculo de la complejidad morfolgica, rugosi-dad, permetro mojado, profundidad del thalweg,...).

Estudio de infraestructuras hidrulicas. Anlisis de las interacciones cauce-sistema fluvial. Modelizacin hidrolgica y sedimentaria. Estudio de indicadores del estado ecolgico de los ros. Anlisis de procesos biolgicos en el medio fluvial. Obtencin de la red de drenaje.

2. MATERIALES Y MTODOS2.1 DATOS LIDAR DEL RO EBROEl modelo digital de elevacin ha sido cedido por la Confedera-cin Hidrogrfica del Ebro. El modelo se obtuvo a partir de 13vuelos LiDAR realizados entre el 3 y 11 de octubre de 2003 conuna resolucin de paso de malla de 2x2 metros y una precisinde 50 cm en las coordenadas x e y, y de 15 cm en z. El sen-sor utilizado fue el denominado Falcon II, desarrollado por To-posys para adquirir datos tridimensionales de la superficieterrestre (tabla 1, fig.2). El mtodo de medicin para generarun modelo de elevaciones digital est basado en medidas acti-vas de distancia por medio de un sensor lser, complementadopor un GPS y un sistema de navegacin inercial.

A partir del Modelo Digital del Terreno (MDT) original,conocido como DSM, se han desarrollado otros dos modelos.

APLICACIONES DE LA TELEDETECCIN LSER (LIDAR) EN LA CARACTERIZACIN Y GESTIN DEL MEDIO FLUVIAL

2 Ingeniera Civil 142/2006

FIGURA 1. Esquema de vuelo de un sensor LiDAR (Fuente: NOAA).

TABLA 1. Especificaciones del sensor Falcon II. (Fuente: Toposys.com yBaltsavias, 1999).

Rango altura de vuelo 60-1600 m

Resolucin 1,95 cm

Ancho de escaneo 14.3

Ratio de escaneo 653 Hz

Ratio del pulso lser 83000 Hz

Ratio de medida efectiva 83000 per sec.

Longitud de onda 1560 nm

Distancia de seguridad visual 0,5 m

Velocidad vuelo min/max 36/300 km/h

Frecuencia del GPS 1 Hz

Rango de resolucin 3 cm

Rango de precisin 1 cm

Precisin de elevacin < 15 cm

Precisin horizontal -0.5 h

Temperatura de trabajo 0-40 C

Humedad 0-95% sin condensacin

Dimensiones del sensor 47x53x53 cm

Peso del sensor 28 kg

Dimensiones del soporte de control 65x55x45 cm

Peso del soporte de control 40 kg

Coste del sensor 1,1 mill. USD

Z

Y

X

Z

LASERSCANNER

INS Y

X

GPS

GPS

Z

YX

Z

Y

X

OBJ

Dichos modelos son el DTM y el modelo con batimetra. Estetrabajo se basa, por tanto, en la utilizacin de los siguientes3 modelos:

DSM (Digital Surface Model): es el producto origi-nal y en l se representa la superficie del terreno, in-cluyendo tanto la vegetacin como las edificaciones yotras estructuras que no constituyen la superficie delterreno propiamente dicha. En cuanto a lo que es pro-piamente el cauce del ro, este modelo representa lacota de la lmina de agua correspondiente al caudalcirculante en el momento del vuelo en el ro Ebro(aproximadamente 70 m3/s). Por lo tanto, el DSM noda idea alguna de la geometra del lecho del ro.

DTM (Digital Terrain Model): se calcula a partirdel anterior. Al igual que ocurre para el DSM, no serepresenta el lecho del ro, sino la superficie de lalmina de agua para el caudal circulante. Se diferen-cia del DSM en que, por medio de unos algoritmos au-tomticos de anlisis basados en el clculo de gradien-tes de altitud, se ha eliminado la vegetacin, losedificios y los puentes, y se han sustituido por lascotas del terreno existente bajo los mismos.

Modelo con batimetra: es una evolucin del DTM.En ste tampoco se incluye ni la vegetacin, ni los edi-ficios, ni los puentes, pero se diferencia del anterior enque en el modelo con batimetra viene representada lageometra del lecho del ro calculada a partir de inter-polacin de 419 perfiles batimtricos levantados a lolargo del ro en un trabajo previo de campo.

Los datos utilizados no incorporan de forma automtica,por tanto, un modelo batimtrico, pero existen otros senso-res lser que s incluyen esta posibilidad. Es el caso del si-stema SHOALS (Scanning Hydrographic Operational Li-DAR System) estadounidense, que utiliza longitudes deonda que habilitan la deteccin, por una parte de la superfi-cie del agua y por otra de los fondos litorales y lechos fluvia-les. Este sistema LiDAR permite muestrear en un rango deprofundidades de entre 0 y 40 m, aunque esta capacidadest muy relacionada con la turbidez del agua. De hecho, al-gunos autores sealan que el rendimiento ptimo de este si-stema se produce a profundidades de entre dos y tres vecesla profundidad del disco de Secchi (Guenther, 2000). Otrossistemas lser con fines bsicamente batimtricos son EA-ARL (Experimental Advanced Airborne Research LiDAR),CHARTS (Compact Hydrographic Airborne Rapid Total Sur-vey) o BATS (Bathimetric and Topographic Survey).

2.2. ORTOFOTOS DE APOYO A LOS DATOS LIDARLas ortofotos constituyen un complemento muy interesantepara los modelos digitales. En este caso, se cuenta conimgenes de alta resolucin en la que cada pxel se corre-sponde con una celda de 20x20 centmetros a tamao real.

Las ortofotos fueron obtenidas a partir de cuatro vuelosfotogramtricos llevados a cabo durante los das 25 de septi-embre de 2003, 4 y 5 de noviembre de 2003 y 10 de diciem-bre de 2003. Durante estos das el caudal circulante por elEbro en Zaragoza se situaba en torno a los 200 m3/s, por loque la lmina de agua que aparece en las fotografas corre-sponde a este caudal.

Las ortofotos tienen formato jpg y vienen acompaadasde un fichero en formato jgw (archivo de referencia), quepermite el correcto geoposicionamiento de cada fotografa.

2.3. PROCESADO INICIAL DE LOS DATOSTodo el procesado de la informacin ha sido realizado con elsoftware de distribucin libre SEXTANTE, Sistema de Infor-macin Geogrfica desarrollado por la Junta de Extrema-dura, que se puede descargar en http://sextante.source-forge.net (tanto el manual como el programa).

El formato de los datos LiDAR se basaba en este caso enficheros grid con formato txt. Para poder trabajar con ellosen el citado SIG, fue necesario realizar una conversin pre-via, de la extensin txt, a la extensin asc (ArcInfo Grid).Una vez realizada esta conversin, se estaba ya en disposi-cin de trabajar y analizar los modelos, junto con las imge-nes areas.

2.4. GENERACIN DE DTMS MEDIANTE DATOS LIDARDado que los sistemas LiDAR no son capaces de distinguir apriori entre puntos que pertenecen realmente a la superficieterrestre y puntos pertenecientes a objetos que se encuen-tran sobre ella, la generacin de DTMs mediante datos Li-DAR exige la utilizacin de mtodos capaces de agrupar losdatos en estas dos categoras.

Existen distintos algoritmos capaces de extraer los mo-delos digitales del terreno de forma automtica a partir delos datos LiDAR. Uno de los ms habituales lleva a cabo lageneracin del modelo a travs de una interpolacin sobreuna funcin adaptativa (spline bilineal) con una regulariza-cin basada en una aproximacin por mnimos cuadrados.La etapa inicial (spline step) depende de la resolucin plani-mtrica de los datos pre-filtrados. Posteriormente, una regu-larizacin de los datos evita las singularidades locales y glo-bales en la aproximacin por mnimos cuadrados (caso dezonas en las que faltan valores de observaciones) para ase-gurar as la regularidad de la superficie, al minimizar lacurvatura en reas vacas.

En la segunda etapa se llevara a cabo la deteccin de loslmites de los objetos como frontera entre dos regiones di-stintas, que presentan una altura significativamente di-stinta en un pequeo cambio de posicin horizontal. El des-arrollo del algoritmo en esta etapa de deteccin de lmites seve dificultada por la irregularidad de la distribucin de lasobservaciones. Por ello, se vuelve a recurrir a funcionesadaptativas de tipo bilinear y bicbico y a regularizacionespor mnimos cuadrados. La regularizacin de las superficiesse suele realizar a travs de la minimizacin de su gradientey curvatura para las dos superficies en contacto (en la ima-gen). Para evitar las distintas incertidumbres finales que sepueden presentar en la deteccin precisa de los bordes de losobjetos, se suele recurrir al signo de los residuos, que aportala informacin necesaria sobre la situacin exacta de los bor-



FIGURA 2. Sensor Falcon II.



FIGURA 3. Perfil longitudinal del thalweg de un tramo de unos 500 m de un ro britnico, obtenido a partir de datos LiDAR, con ajuste a una funcingaussiana (a). Tambin se muestran vistas tridimensionales (b-d) del tramo fluvial del que se ha extrado el perfil longitudinal mostrado en la figura. La lnearoja muestra el thalweg del ro. (Fuente: elaboracin propia - Datos cedidos por: Forest Research Agency - Forestry Commission, UK).

Pendiente thalweg

Ajuste gaussiano

distancia alcomienzo del tramo (m)

955

950

945

940

935

20

15

10

5

64

48

32

16

0

65605550454035302520151050

z absoluta (m)

(a)

(b)

(d)

(c)

0 100 200 300 400 500

650 750 850 950 1050 1150

des en la superficie generada a partir de la funcin de inter-polacin empleada.

En cualquier caso, para llevar a cabo la creacin de unmodelo digital de elevaciones, los datos LiDAR tienen queser interpolados sobre una malla en la que cada celda con-tenga un valor de elevacin. Con el fin de mantener lamayor cantidad de informacin topogrfica posible, el tam-ao de la celda de la malla debe equipararse al menor espa-ciamiento de los puntos introducidos. Entre otros, los algo-ritmos de interpolacin ms utilizados son el krigeado, latriangulacin y el mtodo de distancia inversa.

3. APLICACIONES DE LIDAR EN LA GESTINY CARACTERIZACIN DEL MEDIO FLUVIAL

Dentro de las aplicaciones generales de LiDAR en el mbitoribereo expuestas con anterioridad, se ha consideradooportuno destacar las siguientes:

3.1. APLICACIN DE LIDAR EN LA ESTIMACIN DEL PERFILLONGITUDINAL DE UN RO

El perfil longitudinal de un cauce (thalweg profile) ha ven-ido siendo utilizado durante aos para analizar su gradi-ente, y como forma de determinar la potencia hidrulica yel transporte sedimentario que se producen en el mismo.El perfil longitudinal se construye mediante la medida dela elevacin del lecho del cauce, en sucesivas secciones, to-mando como referencia el punto ms bajo de cada una deellas. Lo ms habitual es que los trabajos de campo in-cluyan la medicin, en estas secciones, tanto de la eleva-cin del lecho como del propio calado del ro, las dimensio-nes de las barras de sedimentos o el tamao de losmateriales presentes en el cauce. En estas campaas, espreciso disear con anterioridad un espaciamiento entresecciones que permita analizar con garantas los elemen-tos fsicos que son objeto del trabajo. Gerstein (2005) re-coge espaciamientos desde 30 cm, en ros pequeos en losque es necesaria una gran precisin, hasta 30 m, en rosde bajo gradiente. En funcin del nivel de precisin reque-rido y las caractersticas hidromorfolgicas del cauce, esposible utilizar diversas metodologas de obtencin de losperfiles, desde las ms sencillas de tipo manual hasta lasque incorporan equipos ms o menos avanzados (estacio-nes totales, niveles lser,...). Harrelson et al. (1994) yRamos (1996) exponen los diferentes procedimientos ex-istentes hasta la fecha para la obtencin de los perfileslongitudinales. En el caso de proyectos y actuaciones loca-les, estos autores recomiendan la extensin de la medidadel perfil longitudinal en una longitud, como mnimo, de20 veces la anchura de bankfull.

En muchas ocasiones, los perfiles longitudinales descri-tos para la definicin del gradiente de un cauce no permitenla extraccin de las caractersticas topogrficas del lecho.Un perfil longitudinal preciso permitira, sin embargo, unacaracterizacin detallada de la morfologa del cauce, incluy-endo la estructura de rpidos y remansos, la rugosidad delcauce y el conjunto de formas del lecho. Esta informacin re-sulta de gran inters tambin desde un punto de vista eco-lgico, puesto que una elevada heterogeneidad en las eleva-ciones del lecho suele venir acompaada de una altadiversidad de hbitats.

La utilizacin de los datos LiDAR permite obtener perfi-les longitudinales del cauce, de forma continua a lo largo deltramo de estudio, y con una precisin elevada. La aplicacinde esta tcnica en el estudio del gradiente de un ro reducelos elevados costes que genera el desarrollo de campaas de

campo, y homogeneiza de manera notable los resultados ob-tenidos, al no ser dependiente de la calidad de las medicio-nes realizadas en el terreno, factor ste que suele generaruna elevada varianza en las observaciones realizadas. Lageneracin de perfiles longitudinales en los programas detratamiento de la informacin LiDAR permite realizar asi-mismo, de forma sencilla, ajustes de los puntos obtenidos afunciones matemticas diversas, filtrados y suavizados de lared de puntos, y la utilizacin conjunta de coordenadas rela-tivas y absolutas (fig.3). Trabajos recientes muestran la po-sibilidad de aplicacin de los datos LiDAR en el estudio dela potencia hidrulica del ro (Worthy, 2005), o en la clasifi-cacin y caracterizacin de la red fluvial (por ejemplo, en lasestimaciones necesarias para la realizacin de las clasifica-ciones fluviales de Rosgen).

3.2. APLICACIN DE LIDAR EN EL ANLISIS DE LAMICROTOPOGRAFA FLUVIAL

La influencia de la microtopografa del cauce y su entornosobre el ecosistema fluvial es muy elevada, debido sobretodo a su relacin con la estructura y composicin de la ve-getacin de ribera. La microtopografa o microrrelieve de uncauce es un elemento descriptivo de su configuracin super-ficial y de su rugosidad, en un rango de escalas milimtricasa mtricas (fig.4). Esta microtopografa influye de maneranotable en el balance hdrico de estas zonas, afectando alequilibrio hidromorfolgico del cauce, y modificando las con-diciones ecolgicas de diversos elementos del medio, entreellos, como se ha expuesto, y de manera muy particular, lasde la vegetacin de ribera. La microtopografa de una cu-enca tiene una relacin directa, adems, con los flujos demateria y energa que se desarrollan en ella. En el caso dela llanura de inundacin de un ro, el microrrelieve es re-sponsable de su conectividad con el cauce, y del mantenimi-ento de relaciones trficas en el conjunto del sistema fluvial.Existen diversas tcnicas disponibles en la actualidad parala caracterizacin de la microtopografa de un suelo. Entreellos, cabe destacar los mtodos de contacto y los mtodos te-lemtricos.

La tecnologa LiDAR permite analizar, de manera efe-ctiva, la microtopografa de los ecosistemas fluviales, yestudiar su interaccin con diferentes componentes de los



FIGURA 4. Variabilidad geomorfolgica de un cauce aluvial (Adaptadode: USGS, 1994).

terrazas altas

terrazas bajas

pale o cauce

Ranurade

inundacin

motanatural

motanatural

tkalueg

barrade punta

orrillaexterior

Ranurade

inundacin

topografa alomada(ridges and swales)

afluenteescarpes de

terrazascauce activo

cauce activo

corta

mismos. En el caso de la vegetacin riparia, las figuras 5 y 6muestran ejemplos de la obtencin de secciones transversa-les y de vistas tridimensionales del cauce, mediante las cua-les es posible analizar la relacin de la microtopografa conla estructura y composicin del bosque.

Los modelos digitales generados a partir de los datos Li-DAR permiten tambin analizar la distribucin, a lo largode la llanura de inundacin, de las zonas de acumulacin deagua. Estas zonas tienen una gran importancia ecolgica, alser puntos de acumulacin de las sustancias orgnicas arra-



FIGURA 6. Estudio de la microtopografa del cauce en un tramo meandriforme del ro Ebro mediante diversas representaciones tridimensionales (Fuente:elaboracin propia).

FIGURA 5. Obtencin de laestructura de secciones

transversales en el ro Ebro(Fuente: elaboracin propia).

Lecho del roDSMDTM

235

230

225

220

215

210

205

200

195

Distancia horizontal (m)

Cot

a (m

)

0 50 100 150 200 250 300

4634500

4634000

4633500

4633000

4632500

4632000

4631500

4631000

4630500

4630000

649000

649500

650000 6

50500 65

1000 651

500 6520

0 652500

653000

653500



FIGURA 7. Estudio de la evolucin de meandros abandonados (Fuente: elaboracin propia). El rango de cotas en la figura c se encuentra representado enuna escala logartmica.

Zona activa dedesplazamiento lateral

Meandroabandonadocubierto por

cultivosSeccin

Mota

Meandro abandonado

Meandroabandonado

1927

2003

2003

Cota (m)

220216212

208

206

204203.4203.0

202.6202.4

202.2202.12202.06202.00

215

213

211

209

207

205

203

201

199

197

195

193


Cot

a (m

)

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000 1050 1100 11501200 1250 1300 1350 1400 1450 1500

stradas por el agua tras el paso de las avenidas. Estas con-diciones las convierten en espacios de especial inters desdeel punto de vista de la diversidad biolgica. ste es el casode los brazos abandonados por el ro como consecuencia desu dinmica natural y de las modificaciones artificiales en elrgimen hidrolgico. En el caso del Ebro, se ha constatado laposibilidad de estudiar la distribucin de estas zonas, y deconocer sus caractersticas topogrficas (fig.7). General-mente, los meandros y brazos abandonados se encuentrancubiertos en la actualidad por cultivos agrcolas. Al tratarsede zonas con topografa deprimida, en ocasiones se ha pro-cedido al relleno parcial de las mismas y la instalacin debarras artificiales de ridos (motas), para evitar su inunda-cin temporal durante el paso de avenidas. Gracias a la



FIGURA 9. Esquema operativode valoracin de la estructurade la vegetacin riparia(Fuente: elaboracin propia).

FIGURA 8. Aplicacin de LiDAR en el anlisis del desarrollo de islas ybarras de sedimentacin (Fuente: elaboracin propia).

Seleccin Zona

DATOS LIDAR

a) Perfiles: el corte deba pasar porla cola ms alta de la vegetacin.Diferentes secciones prximas entres proporcionan informacin sobrela estructura interna.

1. Transversales valorardisposicin respecto a lacercana al agua (msdiversidad de especies).

2. Paralrelos: valorar lneas deregulacin con la mismadistancia ro (lneas msmonoespecficas)

b) Volmenes: visualizacin 3D

Estudio de la dinmica estructuralde la vegetacin-topografia: datostomados de diferentes momentos(inter e intranuales)

DATOS DE APOYO

Ortofotos (teledetecccin) Imgenes satlite (teledetecccin):

hiperespectrales tiles para estudiode especies presentes.

Datos de campo

Especie

1. Alturas

2. Formas2D y 3D

3. Disposicin espacial

TOMOGRAFAESTRUCTURAL DELA VEGETACIN

Disponibilidad deagua de la vegetacinProximidad horizontal

y vertical al agua

TiempoDatos hidrolgicos

Caudales + modelos

Altura lmina de agua

Formas del terreno

Zonas de inundacin/periodos retorno: llanura deinundacin

gran sensibilidad mtrica del eje vertical que proporcionaLiDAR, es posible realizar una detallada cartografa de es-tas zonas. Por esta misma razn, LiDAR puede convertirse amedio plazo en una herramienta de gran utilidad para elanlisis y establecimiento del dominio pblico hidrulico.

Por lo que respecta al estudio del balance sedimentario,LiDAR permite realizar tambin estimaciones detalladas dela acumulacin de sedimentos en barras e islas a lo largo delcauce, y de los procesos erosivos desarrollados en l (fig.8).

3.3. APLICACIN DE LIDAR EN EL ANLISIS DE LAVEGETACIN DE RIBERA

La aplicacin de los datos LiDAR en el anlisis de la vegeta-cin riparia abre un nuevo horizonte en la gestin de estascomunidades. La aplicacin del lser en la gestin forestalest sufriendo, como se ha expuesto con anterioridad, unarpida evolucin. La utilizacin de LiDAR en las labores deinventario y ordenacin forestal se extiende a gran velocidaden la mayor parte de los pases desarrollados, y est tam-bin empezando a utilizarse con diversos fines en la selvicul-tura tropical. Estas aplicaciones, por su objetivo bsica-mente comercial, se basan en la obtencin de los volmenesmaderables de zonas con grandes superficies forestales o dezonas que cuentan con especies de alto valor industrial.

Sin embargo, esta tendencia ha abierto el camino para lautilizacin de los datos LiDAR en la gestin no comercial delos bosques, y entre ellos, de los bosques de ribera. En elcaso de la vegetacin de ribera, el objetivo ltimo no es laobtencin de los inventarios dasocrticos, sino el estudio dela estructura y composicin de las comunidades vegetales, yel anlisis de su funcionamiento, evolucin y relacin conotros componentes fsicos del medio fluvial (fig.9).

La vegetacin de ribera tiene, como elemento distintivofrente a otras comunidades vegetales, una notable depen-dencia edafo-higrfila. La conexin con el agua es la que per-mite verdaderamente el asentamiento de estas formacionesen el medio fluvial, y la que motiva la distribucin de lasespecies que las componen. Es, por tanto, el rgimen hidro-lgico el elemento bsico que, con su variabilidad natural in-tra e interanual define el hidro-perodo de las especies vege-tales de ribera. La topografa del medio fluvial influyetambin, en buena medida, en la estructura y composicindel bosque de ribera, ya que su relacin con la hidrologa ex-plica las caractersticas hidrolgicas de un tramo determi-nado (fig.10). Las imgenes obtenidas a partir de los datos



FIGURA 10. Vista de lasformaciones vegetales

edafohigrfilas y climatfilasexistentes en un tramo

del ro Ebro.(Fuente: elaboracin propia).

FIGURA 11. Aplicacin de LiDAR en el estudio del sombreado de lavegetacin riparia sobre el cauce (Fuente: elaboracin propia).



FIGURA 12. Aplicacin de LiDAR al estudio de la estructura de la vegetacin riparia de un tramo del ro Ebro. (Fuente: elaboracin propia).

Lecho del roDSMDTM

Lecho del roDSMDTM

Perfil Transversal

Vegetacin

Diferenciasmorfolgicas (forma,

altura,...)

Volmenes y formas Volmenes y formas + ortofoto

Ortofoto223221219217215213211209207205203201199197195

223

221

219

217

215

213

211

209

207

205

203

201

199

197

195



Cot

a (m

)C

ota

(m)

0 50 100 150 200 250 300 350

0 50 100 150

LiDAR permiten tambin analizar la relacin existente en-tre las formaciones vegetales de ribera y el resto de comuni-dades vegetales. En la fig.10 puede observarse tambin ladistribucin de los setos vegetales existentes entre las par-celas agrcolas de la vega del Ebro, y su conectividad con losbosques de ribera. Asimismo, puede estudiarse la distribu-cin y composicin de diferentes rodales de especies leosasa lo largo y ancho de la llanura de inundacin del ro.

La posibilidad de generacin de cartografa de detallede la geomorfologa fluvial mediante LiDAR, y las aplica-ciones que su utilizacin presenta desde el punto de vistadel estudio especfico de las comunidades vegetales haceviable el uso de los datos LiDAR en la gestin y caracteri-zacin de los bosques de ribera. En el ejemplo de la fig.12,se puede observar como la zona de topografa ms baja dela margen izquierda acoge un rodal de vegetacin riparia,compuesto por ejemplares de Salix y Populus, mientrasque el pie arbreo existente en el extremo izquierdo, enuna zona desconectada del nivel fretico, corresponde auna especie climatfila (no riparia). La importancia del hi-droperodo para la regeneracin y crecimiento de las espe-cies ripcolas explica la existencia, nicamente en la zonaen que an existe conexin de la vegetacin con el nivelfretico, de ejemplares de dichos gneros. Igualmente, esposible observar cmo las caractersticas anatmicas y fi-siolgicas de las especies explican la distribucin de lasmismas dentro de la ripisilva.

El estudio de la composicin de estas comunidades puederealizarse a partir de criterios morfomtricos, que en funcin dela calidad de la informacin y de la existencia o no de ortofoto-grafas de detalle puede extenderse hasta realizar inventariosespecficos pie a pie de estas zonas (fig.13). En algunas ocasio-nes, los datos LiDAR pueden complementarse tambin conaplicaciones del lser terrestre, apoyo de video desde platafor-mas areas (MacKinnon, 2001), inventarios de campo, etc.

El anlisis de la estructura de la vegetacin riparia y desu relacin con las caractersticas fsicas del medio fluvialpuede llevarse a cabo mediante la realizacin sistemtica yautomatizada de perfiles y transectos (fig.13, fig.14). El di-seo del inventario, y la determinacin de la longitud y di-stancia entre estos perfiles depender de las caractersticasdel sensor lser, de la densidad y variabilidad especfica delbosque, y del objetivo final del trabajo de caracterizacin.

Otra aplicacin de la utilizacin de los datos LiDAR es laclasificacin de la vegetacin de ribera a partir de criteriosde altura y textura. La textura se define en este tipo deanlisis como la frecuencia de cambios de tonalidad en laimagen, y determina la rugosidad visual de la imagen. Ex-isten hasta doce procedimientos distintos para realizar cla-sificaciones de imgenes segn su textura.

A la vista de los trabajos realizados en este sentido(MacKinnon, 2001), la utilizacin de los porcentajes de textu-ras parece mostrar mayor precisin que la de los correspondi-entes a alturas. La existencia de determinados arbustos degran porte puede producir confusiones con ejemplares ar-breos, pero no ocurre as cuando se utiliza el criterio textu-ral. Estos anlisis pueden ayudar en la gestin de la zonahmeda, y en el estudio de las caractersticas del ecosistema.Una vez realizada la generacin de las diferentes texturas, sepuede llevar a cabo el procesado de los datos mediante dife-rentes visores, para obtener el perfil del humedal.

El anlisis de la vegetacin de ribera y el estudio de surelacin con el ecosistema fluvial y con los elementos de ori-gen antrpico del territorio abre asimismo la puerta a lautilizacin de los datos LiDAR en trabajos de paisajismo yrestauracin fluvial.

El empleo de datos LiDAR permite, asimismo, el anlisisde diferentes aspectos ecolgicos del medio fluvial, relacion-ados con la vegetacin de ribera, como el porcentaje de som-breado del cauce (fig.11), o la entrada de restos vegetales en



FIGURA 13. Anlisis mediantesecciones sucesivas de laestructura y composicin de lavegetacin de ribera. Losejemplares, identificados porsus caractersticasmorfolgicas y con el apoyode ortofotos se hanrepresentado de formasimulada pie a pie.(Fuente: elaboracin propia).

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150

0

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el cauce (Fleece, 2002). Tambin abre nuevas posibilidadespara el estudio de la distribucin de especies exticas en loscauces (Hall et al., 2005), o para la gestin de plantacionesforestales en las llanuras de inundacin.

3.4. APLICACIN DE LIDAR EN TRAMOS FLUVIALES URBANOSY OBRAS HIDRALICAS

Los modelos digitales generados a partir de los datos LiDARtienen un amplio abanico de posibilidades desde el punto devista de la gestin de los tramos urbanos. Desde hace unosaos, estos modelos se vienen usando para la generacin decartografa de inundaciones, mediante su combinacin conprogramas de simulacin hidrulica.

Por esta razn, las simulaciones realizadas para aveni-das con diferentes periodos de retorno suponen un notableavance para la planificacin urbanstica, dado que la resolu-cin y fiabilidad de estas simulaciones permite incrementarla seguridad de las previsiones y optimizar el proceso de pla-nificacin. Por otra parte, el cartografiado mediante lser delos tramos fluviales en entornos urbanos ofrece tambin po-sibilidades para la realizacin de proyectos de ingeniera en

el entorno o en el propio medio fluvial. La utilizacin de sen-sores LiDAR habilitados para la realizacin de batimetrasabre un nuevo horizonte para la obtencin de modelos digi-tales de los lechos fluviales. En la actualidad, el cartografi-ado del lecho de ros con calados importantes, o con condicio-nes difciles para la realizacin de mediciones exige laintervencin de equipos numerosos y especializados, y lautilizacin de un amplio nmero de materiales de apoyo.Todo ello redunda en el encarecimiento de los proyectos, yen la obtencin de modelos de menor fiabilidad y detalle.

La fig.15 ofrece un ejemplo de generacin de cartografade gran resolucin a partir de datos LiDAR, sobre el roEbro a su paso por la ciudad de Zaragoza. En esta figura sepuede observar la calidad tanto del modelo del terreno comodel modelo de elevaciones generado, que permiten una bu-ena caracterizacin de los principales elementos de ndolehumana que jalonan el cauce.

Otras aplicaciones que se desprenden de la generacin deeste tipo de imgenes es la realizacin de mapas especficosde infiltracin y acumulacin en el conjunto de las zonas deocupacin humana, que pueden ser de mucha utilidad en eldimensionamiento y gestin de las redes de saneamiento.



FIGURA 14. Estructura de un bosque hmedo analizado mediante LIDAR (Fuente: Lefsky et al., 2002).

FIGURA 15. Cartografiadotridimensional mediante datosLiDAR y ortofoto area de un

tramo urbano del ro Ebro(Fuente: elaboracin propia).

En la actualidad, la tecnologa LiDAR sobre plataformasareas empieza ya a combinarse con aplicaciones terrestres,permitiendo la generacin de modelos de gran detalle delalzado y perfil de obras civiles, edificios y otras construccio-nes (fig.16, fig.17).

3.5. APLICACIN DE LIDAR EN EL ANLISIS DE CUENCASExisten otras muchas aplicaciones de LiDAR en el mbito dela gestin de cuencas hidrogrficas, casi todas ellas basadas enla elevada resolucin de las imgenes generadas a partir deesta tcnica de teledeteccin (fig.18). Entre estas aplicaciones



FIGURA 16. Generacin demodelos digitales del terreno yde elevaciones del ro Ebro asu paso por Zaragoza. En laparte inferior de la imagenpueden observarse algunasde las edificaciones del centrohistrico de la ciudad.(Fuente: elaboracin propia).

FIGURA 17. Anlisis de infraestructuras mediante LiDAR. En este caso, se trata de uno de los puentes que cruza el ro Ebro en el tramo de Zaragozacapital (Fuente: elaboracin propia).

cabe destacar, por su relacin con los procesos fsicos y ecolgi-cos propios de los sistemas fluviales, el anlisis de los procesoserosivos y sedimentarios (movimientos en ladera, erosin la-minar, anlisis torrencial, etc.), los estudios hidrolgico-fore-stales, la investigacin de los procesos edafolgicos, o el anli-sis general del ciclo hidrolgico en cuencas y subcuencas.

4. COSTE DE LOS DATOS LIDAREl coste medio de los datos de puntos x, y, z obtenidos a travsde los sistemas LiDAR vara aproximadamente entre los 1.000y 2.000 USD por milla cuadrada ( 3,20 6,40 /ha) para espa-ciamientos de 2-3 metros (Fuente: NOAA Coastal Service Cen-ter). Este coste incluye los gastos del vuelo, captura, post-proce-sado y entrega. Los costes generales varan en funcin deltamao del proyecto, espaciamiento horizontal (densidad depuntos) y ubicacin del proyecto. El valor indicado no incluye laobtencin de productos adicionales (DEMs, DTMs, curvas denivel, etc.), los requerimientos de precisin especficos o las re-stricciones debidas a licencias de algn tipo. En cualquier caso,estos datos dependen enormemente en funcin de la referenciaelegida, por lo que deben tomarse con todas las salvedades.

5. CONCLUSIONES. VENTAJAS E INCONVENIENTESDE LA UTILIZACIN DE DATOS LIDAR EN LA GESTINY CARACTERIZACIN DEL MEDIO FLUVIAL

Las principales ventajas de la utilizacin de LiDAR como te-cnologa de muestreo y captura de informacin territorialson las siguientes:

todos los datos se registran numricamente; el lser es un sensor activo por lo que no requiere con-

diciones de radiacin solar especficas, ni siquiera laluz del da;

es una tecnologa de muestreo area, por lo que la in-formacin es recogida rpidamente y con precisin, yno necesita soporte terrestre;

el procesado automtico permite aumentar la veloci-dad de realizacin de los anlisis;

la alta precisin de los datos recogidos permite usarlosen planificacin y en trabajos detallados de ingeniera;

proporciona datos en reas de difcil acceso o de ambi-ente sensible;

al tratarse de datos digitales pueden ser utilizados enmuchos paquetes informticos, y empleados para ge-nerar vistas muy distintas;

el post-espaciado de los datos de elevaciones genera-dos en LiDAR es considerablemente ms denso que enlos mtodos tradicionales;

permite cartografiar atributos lineales y estrechos, in-cluyendo el diseo, planificacin y cartografiado de car-reteras, la planificacin y diseo de los corredores y delas propias torres de lneas elctricas, el anlisis de laerosin costera, el manejo de estas zonas, el anlisis delos recursos hdricos, el manejo de redes de tuberas, etc;

facilita la obtencin de cartografa de la superficie ter-restre en reas vegetadas o forestadas, dado que unsolo pulso es capaz de penetrar entre la vegetacin yalcanzar la tierra;

los datos de elevaciones obtenidos con LiDAR resultannotablemente ms baratos que los obtenidos con losmtodos tradicionales, especialmente cuando el post-procesado automtico se utiliza para generar modelosde datos de elevaciones de la superficie terrestre.

Entre los principales inconvenientes y limitaciones de lautilizacin de los datos LiDAR cabe destacar los siguientes:

Los datos digitales de elevaciones obtenidos a partir decualquier mtodo, incluyendo LiDAR, no son perfectos.LiDAR no puede delinear con precisin los lmites decursos de agua, lneas de costa o aristas naturales visi-bles en imgenes fotogrficas. La precisin est siem-pre limitada por los errores inherentes al GPS de abordo y al sistema IMU. Adems, al requerirse proce-sado manual, las lneas de nivel generadas en LiDARno estn normalmente hidro-corregidas para asegurarel paso del flujo en los modelos de elevaciones. Por otraparte, las curvas de nivel generadas automticamentea partir de datos LiDAR pueden dar lugar a una descri-pcin de las redes de drenaje algo distinta a la obtenidamediante tcnicas fotogramtricas manuales.

Por otra parte, y pese a las opciones descritas con ante-rioridad para eliminar estos problemas, LiDAR tienean dificultades para cartografiar superficies cubiertaspor vegetacin muy densa. Los pulsos se pueden disemi-nar y reflejar en el interior de la vegetacin motivandovariaciones y errores en las elevaciones obtenidas.



FIGURA 18. Modelos digitales creados para la gestin de cuencas hidrogrficas a partir de datos LiDAR (Fuente: Merrick & Co.).

La mayor parte de los lser LiDAR utilizan, como se hacomentado, radiacin perteneciente al infrarrojocercano. Algunos materiales y superficies, tales como elagua o el asfalto, absorben la longitud de onda corre-spondiente a esta banda del espectro y provocan que lasseales de retorno puedan ser escasas o inexistentes.

Finalmente, es preciso destacar que LiDAR puede darlugar a archivos de datos de gran tamao.

6. AGRADECIMIENTOSLos datos LiDAR utilizados para la redaccin de este trabajohan sido proporcionados, como se ha indicado a lo largo deltexto, por la Confederacin Hidrogrfica del Ebro (Ministe-rio de Medio Ambiente), y por la Forestry Commission delReino Unido. A ambos Organismos debemos agradecer lasfacilidades dadas para la utilizacin de esta informacin, yel inters mostrado en la realizacin de este trabajo. Tam-bin debemos agradecer a Silvia Merino de Miguel, profes-ora de la Unidad Docente de Topografa de la E.U.I.T. Fore-stal (Universidad Politcnica de Madrid), su ayuda ycolaboracin durante el desarrollo de esta investigacin.

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