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55 horas lidar forestal métodos de masa

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55 horas

lidar forestalmétodos de masa

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FORMACIÓN

/formación

formación específica adaptadawebinars + e-learning

Las clases en tiempo real a

través de internet mejoran la

interacción docente alumno.

Si el alumno no puede

asistir, puede visualizarlas en

diferido. La parte e-learning

permite al alumno desarrollar

prácticas y proyectos

estando tutorizado en todo

momento.

materiales útiles

Trabajamos para desarrollar

manuales de alta calidad

que sirvan para el segui-

miento del curso y posterior

guía de consulta. Como

complemento realizamos

videotutoriales y recursos

complementarios, todo

orientado a maximizar el

rendimiento del alumno.

post-formación

Una vez finalizado el curso,

los alumnos tienen acceso a

un aula virtual de post-forma-

ción durante 2 meses, que

contiene todos los conteni-

dos del curso (vídeos

grabados de webinars,

videotutoriales y recursos).

Imasgal desarrolla formación específica para un alumnado cuyo

perfil está relacionado con el sector de la ingeniería, la arquitec-

tura o el diseño. Contamos con un equipo de docentes

expertos en cada área de formación. Los cursos se gestionan

mediante una plataforma de formación donde los alumnos

encuentran foros, acceso a las webinars, materiales, videotuto-

riales etc.

Imasgal realiza cursos centrando sus esfuerzos en tres caracte-

rísticas clave:

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/formación/lidar forestal: método de masa

lidar forestalmétodo de masa

El curso LiDAR FORESTAL: Métodos de masa aplicado al medio forestal permite al

alumno realizar un inventario forestal completo mediante la tecnología LiDAR por el

procedimiento de métodos de masa.

El conocimiento de la tecnología LiDAR en el medio forestal se hace imprescindible en la

actualidad para los profesionales del sector forestal, pues permite recabar un gran volumen

de datos con menor esfuerzo que los sistemas tradicionales de inventarios

medioambientales. Saber interpretar y conjugar los datos LiDAR con las distintas variables

ambientales es fundamental para el gestor a la hora de tomar decisiones sobre la

planificación de cualquier hábitat a estudiar.

B

Titulación: Certificado acreditativo de superación del curso.

Material: Manuales, recursos, videotutoriales, grabaciones

webinars, ejercicios complementarios.

Duración: 55h

Precio: Consultar precios en web.

formación bonificada: Curso bonificable en las cotizaciones de la

Seguridad Social.

Modalidades disponibles (*): Online (30 h webinar + 25 h e-learning)

1 presentación

lidarvisualizar e interpretar la vegetación

(*) Modalidad presencial disponible para grupos o empresas. Solicitar

información en formació[email protected]

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/formación/lidar forestal: método de masa

2 objetivos

3 destinatarios

El curso LIDAR FORESTAL: Métodos de masa permite al alumno conocer las

herramientas y metodologías para realizar inventarios forestales basados en tecnología

LiDAR, que serán después aplicadas a la toma de decisiones en la planificación

medioambiental de distintos hábitats y especies de flora y fauna.

Objetivos específicos:

- Aprender a visualizar e interpretar datos LiDAR.

- Utilizar los principales programas de visualización y análisis de datos LiDAR:

FrugoViewer FUSION, QGIS.

- Estimar variables de inventarios forestales a partir de los datos LiDAR, mediante el

uso del programa estadístico R y R-Commander.

- Elaborar cartografía temática desde datos LiDAR: Modelos Digitales del Terreno,

modelos de alturas de vegetación, etc.

- Generar mapas de planificación medioambiental. Tras estimar las variables se

podrá hacer mapas que ayuden al gestor a tomar las decisiones correctas en torno

a las actuaciones a llevar a cabo en los espacios naturales.

tecnología LiDARinventario forestal por métodos de masa

Este curso está dirigido a cualquier profesional que quiera poseer conocimientos sobre la

tecnología LiDAR en el ámbito medioambiental, en especial a gestores forestales, pues el

curso se centra en el ámbito forestal; no obstante, las técnicas aprendidas son aplicables

a otros sectores del medio ambiente, ya que con la tecnología LiDAR se puede llevar a

cabo múltiples inventarios ambientales: caracterización de hábitats, estimaciones

ecofisiológicas, etc. Así pues, el curso será de especial interés para ingenieros forestales y

de montes, biólogos, ambientólogos, ingenieros agrícolas y agrónomos.

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/formación/lidar forestal: método de masa

3

El curso Lidar forestal: método de masa se

imparte en modalidad online con 30 h en

clases webinar + 25 h e-learning.

/ clases webinar Asistir a clases webinars significa que las

clases se desarrollan en tiempo real a través de

internet con una interacción total docente -

alumno.

Durante las sesiones webinar el alumno

visualiza el ordenador del docente mientras se

realizan las explicaciones. Por su parte, el

docente visualiza el ordenador del alumno para

su seguimiento, mientras se realizan los

ejercicios prácticos propuestos.

Las clases son grabadas y el alumno puede

verlas en diferido.

/ PARTE e-learningEn esta parte el alumno realiza prácticas

relacionadas con la materia, estando tutorizado

por los docentes mediante foros y webinars

indivuduales.

/ Post-formaciónUna vez finalizado el curso, los alumnos tienen

acceso a un aula virtual de post-formación, con

todos los contenidos del curso (vídeos

grabados de webinars, videotutoriales y

recursos).

Plataforma de formaciónTodo el curso está gestionado mediante una

plataforma de formación online. En la misma se

gestionan los contenidos del curso así como

se da soporte a las dudas que surjen durante

el curso fuera de las clases webinars.

Foro

El foro es la herramienta de comunicación

principal durante la parte e-learning y es

utilizado por docentes y alumnos para solventar

dudas y compartir experiencias e ideas.

Materiales

El alumno dispondrá de manuales de conteni-

dos completos, videotutoriales, recursos

complementarios y grabaciones de webinars.

Prácticas y proyectos

La prácticas y proyectos que el alumno realiza

en la parte e-learning son acompañados de

documentos de apoyo y recursos que facilitan

su desarrollo.

Seguimos aquí

En la parte e-learning seguimos estando

presentes de forma directa mediante tutorías

con webinars. Queremos que la interacción

docente alumno sea directa durante todo el

curso.

4 metodología

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/formación/lidar forestal: método de masa

TEMA 01: INTRODUCCIÓN A LA TECNOLOGÍA

LIDAR.

1.Software empleado.

1.1. FrugoViewer.

1.2. FUSION.

1.3. QGIS.

1.4. R y R-Commander.

2.Equipo necesario e instalación.

3.Interfaz.

3.1. FrugoViewer

3.2. FUSION.

3.3. QGIS.

3.4. R y R-Commander.

4.La tecnología LiDAR.

4.1. Introducción.

4.2. Comportamiento del pulso LiDAR.

4.3. Características de los datos LiDAR.

4.4. LiDAR vs fotogrametría.

5.Clasificación y visualización de los datos LiDAR.

5.1. Clasificación de la nube de puntos.

5.2. Información del retorno Láser.

5.3. Modelos Digitales del Terreno (MDT).

TEMA 02. LIDAR Y SECTOR FORESTAL.

1. Estructura de la vegetación.

1.1. Información de la nube de puntos.

1.2. Alturas normalizadas.

2. Inventario forestal LiDAR.

2.1. Inventarios de árbol individual.

2.2. Inventarios LiDAR por métodos de masa.

2.3. Inventarios LiDAR Vs Inventarios Clásicos.

3. Diseño y ejecución del trabajo de campo.

3.1. Parcelas de campo.

3.2. Levantamiento del centro de la parcela

TEMA 03. ESTIMACIÓN DE VARIABLES

FORESTALES. MÉTODOS DE MASA.

1. Estadística descriptiva.

1.1. Estadísticos de la nube de puntos y su

relación forestal.

2. El software R y su paquete R-Commander.

2.1. Introdución a R.

2.2. Descarga e instalación de R y R-Commander

2.3. Importación de datos

2.4. Instalar la máquina virtual de Java

3. Conceptos básicos de estadística.

3.1. Introducción.

3.2. Estadística descriptiva.

3.3. Estadística descriptiva en R-Commander.

3.4. Correlación Lineal.

3.5. Correlación entre variables con R-Comman-

der.

4. Regresión lineal aplicada al inventario LiDAR.

Ajuste y diagnosis.

4.1. Modelo de regresión.

4.2. Tipos de modelos de regresión.

4.3. Ajuste de modelos lineales simples en

R-Commander.

4.4. Diagnosis de modelos lineales simples en

R-Commander.

4.5. Ajuste y diagnosis de modelos de regresión

múltiple con R-Commander.

4.6. Selección de modelos paso a paso con

R-Commander.

4.7. Selección de modelos.

4.8. Validación de modelos.

5 programa formativo

TEMA 04: RESULTADOS FINALES.

1. El programa QGIS

1.1. Descarga e instalación

2. Añadir información LiDAR a QGIS.

2.1. Cargar el archivo de texto (.csv)

2.2. Creación de cuadrícula vectorial con datos

LiDAR en QGIS.

2.3. Incorporar los modelos en QGIS.

2.4. Cálculo de errores.

TEMA 05: OTRAS APLICACIONES LIDAR.

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