Diapositiva 1 - Junta de Andalucía

APLICACIÓN AL SECTOR MEDIOAMBIENTAL DE
METODOLOGÍAS AVANZADAS CON SENSORES
HIPERESPECTRALES (II)
Sevilla, enero de 2011
APLICACIÓN AL SECTOR MEDIOAMBIENTAL DE METODOLOGÍAS AVANZADAS CON SENSORES HIPERESPECTRALES (II)
Objetivos del proyecto:
- Desarrollo de nuevos métodos de trabajo en teledetección.
- Valoración de los sensores hiperespectrales como herramienta para la generación de información ambiental.
- Consolidación de un equipo capaz de dar soporte a proyectos de teledetección basados en nuevas tecnologías.
- Contribuir con la política de la Comunidad Económica Europea en el ámbito del medio ambiente (Directiva Marco
de Aguas artículo 174 del Tratado) a alcanzar los objetivos de conservación, protección y mejora de la calidad
ambiental y la utilización prudente y racional de los recursos naturales.
- Apoyar a la Red Andaluza de Seguimiento de Daños Sobre Ecosistemas Forestales integrada en el Programa
Europeo de Seguimiento de Bosques (EFMP).
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FUNDAMENTOS
TELEDETECCIÓN:
Obtención de imágenes de la superficie terrestre mediante la medición de radiación electromagnética desde el aire o el
espacio exterior y su posterior tratamiento en el contexto de una aplicación. El término incluye la teledetección
aerotransportada y espacial.
SENSORES HIPERESPECTRALES:
Sensores que registran la información en un conjunto de imágenes
espectralmente continuas (Kruse et al. 1995). Miden la radiación reflejada
en una amplia gama de longitudes de onda, pudiendo registrar
información en cientos de canales espectrales.
Permite observar pequeñas bandas de absorción
o pequeñas modificaciones en la energía reflejada
Permite el estudio de transiciones
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OBJETO DE ESTUDIO. LOCALIZACIÓN:
Estudio de afección por plagas de Procesionaria del Pino (Thaumetopoea pityocampa). Zona Pinares de Almonte
Estudio de procesos de decaimiento forestal en masas de pinares. Zona Sierra de los Filabres
Caracterización de fanerógamas marinas. Zona Parque Natural Cabo de Gata-Nijar
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ESTUDIO DE AFECCIONES EN MASAS FORESTALES DE CONÍFERAS
OBJETIVOS PARTICULARES:
•
Seleccionar los índices de vegetación con mayor poder discriminante
•
Seleccionar los indicadores biofísicos con mayor correlación con la signatura espectral de árboles con distintos grados de
afección
•
Seleccionar el sensor que ofrezca mejor relación (índice-indicador)
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FASES
1. FASE DE
PLANIFICACIÓN
2. ADQUISICIÓN DE
IMÁGENES
5. CORRECCIÓN
IMÁGENES
3. CAMPAÑA DE CAMPO
4. PROCESAMIENTO
DATOS CAMPO
6. FASE DE ANÁLISIS
RESULTADOS:
•Cartográfico
•Metodológico
VALIDACIÓN Y CONTROL
DE CALIDAD
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Campaña de campo
Caracterización
atmósfera
Aerosoles
Irradiancia solar
Vapor de Agua
Caracterización de masas de pinos afectadas
Parámetro
Propósito
Índice de área foliar (LAI)
Determinar el grado de defoliación.
Contenido en clorofila
Detectar estados de clorosis.
Potencial hídrico
Detectar síntomas de estrés
hídrico.
Índice de depoxidación de xantofilas
Determinar el funcionamiento de
los mecanismo de disipación de
energía de las hojas.
Conductancia estomática
Determinar el funcionamiento de
los sistemas de transpiración de la
hoja.
Temperatura del dosel arbóreo
Determinar el comportamiento
térmico del dosel.
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Procesamiento datos campo
 VALORES DE LOS PARAMETROS MEDIDOS EN CAMPO Y EN LABORATORIO
Señalización y medición de parcelas en la zona de
estudio de Almonte
Resultados destacados relativos a la región del térmico:
Los resultados de las medidas de temperatura realizadas a nivel de
copa en las masas repobladas de pino silvestre y salgareño
mostraron diferencias significativas de la temperatura de copa entre
árboles con niveles bajos de estrés y árboles estresados
hídricamente. Las diferencias de temperatura observadas a nivel de
árbol entre los distintos grados de afección oscilaron entre 5 ºC y
10ºC.
Resumen de los resultados obtenidos en la campaña de campo llevada a
cabo en la Sierra de los Filabres en 2008
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Corrección de imágenes
Imágenes adquiridas:
Las imágenes utilizadas en el proyecto corresponde a una amplia gama de
sensores que abarcan desde sensores embarcados en aviones no
tripulados UAV, con resoluciones espaciales de hasta 10 cm, a sensores
satelitales de media resolución (30 m), pasando por otros de 2,5 m como el
AHS (eje central del proyecto). Así mismo las distintas capacidades
espectrales (sensores multiespectrales e hiperespectrales) permitió realizar
estudios comparativos de las aptitudes de los distintos sensores disponibles
para la cartografía de indicadores biofísicos.
Corrección de las imágenes:
Los procesos de corrección están dirigidos a la obtención de imágenes en
las que se han minimizado las posibles alteraciones de la señal debidas a
efectos atmosféricos y defectos del sensor. Así mismo, mediante la
corrección geométrica se obtienen imágenes georreferenciadas y por tanto
susceptibles de ser integradas en un SIG.
Resumen de las imágenes utilizadas en los
proyectos de Almonte y Filabres
Plataforma del sensor SIXCAM embarcado en UAV
Sensor AHS
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Cálculo de índices de vegetación y determinación de correlaciones a partir de las regresiones.
La correlación de las imágenes obtenidas con los sensores y los indicadores medidos en campo se hizo a partir del cálculo de índices de vegetación
específicos.
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RESULTADOS
En las cartografías de parámetros biofísicos
obtenidas del pinar de Almonte se observan,
áreas con valores elevados de parámetros
biofísicos (clorofila y LAI), que corresponden a
tipos de vegetación muy densos, con alta
frondosidad foliar, y contenidos elevados de
pigmentos fotosintéticos. Estos tipos de
vegetación corresponden a formaciones de
pinares jóvenes densos y a vegetación de
ribera asociados a cursos de agua
intermitentes.
Debido a la levedad de las afecciones por
procesionaria que se dieron durante la
campaña
(2008)
no
pudo
delimitarse
claramente zonas de daños en esa campaña.
Estimación de un valor combinado clorofila*LAI (m2 m-2), indicador global de estado del arbolado,
a partir de imágenes AHS de 2,5 m de resolución espacial y 80 bandas en Almonte (Huelva) para
masas de Pinus pinea L. que presentaron valores extremos de LAI entre 0,77 m2 m-2 y 4,11 m2 m2 medidos en 22 parcelas. Se utilizó el índice MSR (r2=0,85, RMSE=5,85).
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RESULTADOS
A partir de imágenes de alta resolución espacial (0,2 m) se
obtuvieron cartografías en las que se mostraban las copas
afectadas por la procesionaria (campaña de 2009).
Afectados
Sin determinar
Sin afección
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RESULTADOS
Las cartografías que se obtuvieron en
Filabres tanto para pino salgareño como
para pino silvestre permiten distinguir zonas
afectadas por procesos de decaimiento
frente a otras que se mantienen en valores
normales de los parámetros biofísicos
medidos. En general las zonas que
presentaron
daños
más
graves
y
generalizados se encontraban en las
solanas y zonas más expuestas de las
laderas, como cabía esperar. Mientras que
en los fondos de valle y en las laderas de
umbría las cartografías mostraban valores
de los parámetros normales.
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RESULTADOS
Las cartografías obtenidas a partir de la información de las bandas del térmico de AHS
tienen como principal aplicación el seguimiento y descripción de estados de estrés
previsual en masas de coníferas a través de los indicadores descritos (potencial hídrico,
conductancia estomática y contenido en xantofilas).
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CONCLUSIONES FINALES
Aplicaciones
1. Seguimiento de procesos de afección
(daños-recuperación) de los daños
asociados a plagas de defoliadores en
Andalucía.
2. Evaluación del estado de las
repoblaciones en áreas críticas.
3. Detección de estrés temprano en
áreas de pinar, en particular en zonas
sometidas a estrés climático.
4. Creación de zonas de control en
ecosistemas sensibles
ESCALA
REGIONAL
ÁREAS SENSIBLES
PARCELA DE
CONTROL
(20 – 60 m)
• Landsat
• Hyperion
• ChrisProba …
(2 – 10 m)
• AHS
• CASI
• QuickBird …
(0,1 – 0,2 m)
• UAV
Cartografía de estrés
(Unid. biogeográficas)
Cartografía de afección
(Unid. biogeográficas)
Control en parcelas de
la Red de Daños
• Evaluación de la
• Seguimiento de
daños generalizados
• Evaluación del estrés
gravedad de los daños
• Predicción de daños
• Identificación de
agentes causales
Cartografía de estrés en ecosistemas
forestales
• Alarmas fisiológicas
• Modelos ópticos
• Identificación de
agentes causales
Cartografía de alta resolución de
afecciones
Integración en la Red de Seguimiento de Daños