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Qué nos puede aportar la captura remota de

información sobre el territorio

Cartografía, imágenes de satélite, derivados LIDAR,…

1 [email protected]

Fuentes de información

Ejemplos

Captura remota

Información sobre el territorio

00 índice

2


01

Captura remota


850 km

1 km - 8 km

20 km

700 km

0 m

< 120 m

3


Captura remota


Satélite

Muestra

4

01


Captura remota


Sensores activos y pasivos

Diferentes resoluciones espaciales,

espectrales y temporales

Imágenes de acceso libre

Satélite

Landsat 8 Sentinel 2

30 metros 10 metros

16 días 5 días (constelación completa)

11 bandas espectrales 13 bandas espectrales

5

01


01

Captura remota


Satélite

Fundamento

6


01

Captura remota


4-3-2 8A-4-3

6-4-3 11-8A-2

Satélite

Composiciones

7


01

Captura remota


Índices (NDVI, NDWI, SAVI, EVI, área foliar,…)

Fracción de cabida cubierta

Contenido de clorofila, agua

Caracterización vegetación, ciclo del agua

Monitorización y cartografiado sistemático de

sus variaciones

Relación acción humana y variabilidad

estacional.

Satélite

Índices

Vegetación

8


01

Captura remota


Satélite

9

http://geo.hazi.eus/TELEDETEKZIOA/wms

1000 imágenes

Sentinel-2 Landsat-8 (7/5/4)

RGB

IrRG

NDVI

NDWI

http://geo.hazi.eus/TELEDETEKZIOA/wms


01

Captura remota


Satélite

Sentinel 1

10


01

Captura remota


Vuelos Lidar programados a escala regional

Fotos aéreas y Ortofotos

Vuelos con sensor Lidar

Últimos sensores 10-14 ptos/m2

Lidar

Actualidad

11


01

Captura remota


Lidar

Actualidad

12


01

Captura remota


Lidar

Estructura interna arbolado

13

Captura remota



01 GPS / GNSS

Agricultura de precisión

Inventariado

14

Redes de Posicionamiento Global

•GPS (USA)

•GLONASS (FEDERACIÓN

RUSA)

•GALILEO (UE)

•BEIDOU (CHINA)

•QZSS (JAPÓN)

•IRNSS (INDIA)

Captura remota



01 GPS / GNSS

15

Captura remota



01 GPS / GNSS

16

Captura remota



01 DRONES

Alta resolución

200 Ha/h

Versatilidad

Menor limitación por condiciones meteorológicas

17

Predicción fenómenos

Distribución de recursos


01

Captura remota


PROCESADO

18

BIG DATA

DATA MINING

Estadística

Aprendizaje automático

(Machine Learning)

CLUSTERING Algoritmos

Ejemplos

02

Captura remota


EL TIEMPO

Mayo 2010 Diciembre 2010 Mayo 2012 Verano 2016

Capturas espaciadas en el tiempo completadas con trabajo de

campo

Detección tardía de daños y plagas

19

Ejemplos

02

Captura remota


EL TIEMPO

ACTUALIDAD

20

Captura remota


EL TIEMPO

Ejemplos

02

21

http://www.iktlan.net/mapa/proyectos/teledetekzioa/comparador/index.html

Captura remota


Ejemplos

02

T0 + 2

mois Daños bióticos

22

Captura remota


Ejemplos

02 Area afectada

23

Captura remota


Ejemplos

02 Monitorización bosques

Rodales maduros en azul oscuro

Rodales jóvenes en azul claro

24

Captura remota


Ejemplos

02 Derribos

Arboles derribados en rojo

Matorral en verde/gris por falta de estructura y brillo

Rodales maduros en azul oscuro por la componente de sombras (mas

acentuada en la banda azul)

25

Captura remota


Ejemplos

02 Incendios

26

Captura remota


Ejemplos

02 ESTRÉS HÍDRICO Estrés hídrico de la vegetación

Análisis mostrando cambios fenológicos de la

vegetación a lo largo del año y la respuesta de

la cubierta vegetal, entre otras afecciones, a

situaciones de déficit hídrico.

27

Captura remota


Ejemplos

02 Sistema de observación de la tierra para los Pirineos

Proyecto transfronterizo “Las tecnologías satelitales al servicio de los

territorios”

28

Plataforma de almacenamiento y procesamiento de datos satelitales.

Usos del suelo, agricultura y gestión forestal.

Gestión de los recursos hídricos y sus riesgos.

Captura remota


Ejemplos

02

www.hazi.eus

Sistema de observación de la tierra para los Pirineos

29

http://www.hazi.es/

Captura remota


Ejemplos

02

Mapas forestales actualizados en combinación con Inventarios forestales

Monitorización dinámicas forestales y impacto del cambio climático en fenología

Monitorización en NRT de sanidad forestal

• Cobertura forestal

– Forestal / no-forestal

– Tipo: Frondosas / coníferas / matorral

– Especies: Robles, hayas, álamos, eucaliptos

• Dinámicas forestales

– Cambios: Cortas, claras,…

– Fenología: Indicador biológico de cambio climático

• Sanidad forestal

– Daños abióticos: Monitorización fuegos y evaluación riesgos

– Daños bióticos: Impacto enfermedades en la cubierta arbórea

30

Captura remota


Ejemplos

02

• Simulación fuego en entorno natural con los ficheros LCP (Landscape

file)

• Comportamiento y efectos.

• Fichero binario conteniendo datos del terreno rasterizados sobre el

terreno, cubierta arbórea y combustible en superficie:

o Elevación, pendiente, orientación

o Modelo de combustible (12 clases)

o Cobertura arbórea

o Altura media de los arboles, altura de primera rama, densidad

del combustible seco

31

Captura remota


Ejemplos

02

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Captura remota


33

Eskerrik asko

Gracias por su atención

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