LIDAR FORESTAL: Métodos de masa

Fechas: 16 de septiembre – 21 de octubre
SIGEscaner 3D

Slider-Principal-39884 Curso LIDAR Forestal Curso LIDAR Forestal zoom_out_map

PRESENTACIÓN

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.

TEMARIO

TEMA 1: 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 de Elevaciones. MDT, MDS y MDHN.

TEMA 2. 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 de métodos de masa.
2.3. Inventarios LiDAR Vs inventarios tradicionales.
3. Planificación del trabajo de campo.
3.1. Parcelas de campo.
3.2. Levantamiento del centro de la parcela.

TEMA 3. 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. Introducción 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-Commander.
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.

TEMA 4: 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 5: Otras aplicaciones LIDAR.

Durante el curso el alumno realiza un ejemplo real de inventario forestal apoyado en datos LiDAR del PNOA aplicando el método de masa también conocido como ABA (Area Based Approach) por sus siglas en inglés:

  • Primeros pasos para la creación de un inventario: Preparación de las carpetas de trabajo y descarga de datos LiDAR del PNOA en formato LAZ desde la página del Centro de descargas del CNIG.
  • Descompresión de datos LAZ a LAS: Descomprimir los archivos con el software LasTaskTools del CNIG o con la herramienta libre LasZip del paquete LasTools.
  • Visualización y evaluación inicial de datos: Evaluación manual de la nube de puntos mediante visualización de datos con FugroViewer y FUSION/LDV. Realizar perfiles longitudinales, visualizaciones 3D, mostrar datos por clasificación, recortes circulares…
  • Primeros pasos con el procesador de datos LiDAR de FUSION: Aplicación del comando Groundfilter para filtrar la nube de puntos separando aquellos puntos pertenecientes al suelo de todos los demás y creación a partir del filtrado anterior de un MDE (Modelo Digital de Elevaciones) con la herramienta de interpolación GridSurfaceCreate.
  • Transformación del MDE a formato visualizable en un SIG: Conversión mediante DTM2ASCII del archivo MDE.dtm a un archivo MDE.asc para poder integrar el resultado del Modelo Digital en QGIS.
  • Recorte y normalización de datos LiDAR pertenecientes a la superficie de las parcelas de campo: Recorte de los datos LiDAR coincidentes con el área de las parcelas mediante el comando ClipData normalizando las alturas de los puntos por transformación de alturas ortométricas en alturas sobre el suelo utilizando para ello el MDE.
  • Cálculo de estadísticos de los recortes de las parcelas con el comando CloudMetrics: Extracción de estadísticos de altura de vegetación y estadísticos de cobertura de los datos LiDAR pertenecientes a cada una de las parcelas de campo o submuestras normalizadas recortadas en el apartado anterior.
  • Cálculo de estadísticos continuos para toda la superficie de trabajo con el algoritmo GridMetrics de FUSION: Computar, previa normalización con el MDE, los mismos estadísticos de altura de vegetación y de cobertura para cada una de las celdas de una malla (Grid) superpuesta sobre toda nuestra superficie de inventario.
  • Integrar la malla de estadísticos continuos en QGIS: Incorporar la cuadrícula de estadísticos en el sistema de información geográfica QGIS.
  • Modelización de variables dasométricas o de masa (VCC, Ab, Ho, Dg…): Ajustar modelos de regresión lineal con la librería R-Commander de R utilizando datos tomados en campo como variables dependientes y los estadísticos LiDAR calculados para la superficie de cada una de las parcelas como variables explicativas.
  • Aplicar los modelos ajustados en la malla de estadísticos continuos integrada en QGIS: Calcular para cada celda del GRID las variables de masa a partir de los modelos obtenidos utilizando la calculadora de campos.
  • Calcular variables de masa para nuestras superficies objetivo: Calcular promedios para las variables dasométricas a nivel de rodal, cantón o monte y discutir los resultados.

Objetivos

  • 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.

METODOLOGÍA

Este curso está tutorizado mediante medios de comunicación directos (clases y tutorías webinars) e indirectos (foros y mensajería directa). La comunicación entre el alumnado y el docente, es directa, clara, continua y fluida.

El curso se gestiona a través a través de una plataforma de formación online disponible las 24 horas. Las partes principales del curso son:

Clases webinars

Consisten en clases online en tiempo real y a través de internet. Son ideales para generar una interacción directa entre el equipo docente y el alumnado, y se celebran en días y horarios concretos. Las clases se graban y se suben a la plataforma de formación, de forma que también pueden consultarse posteriormente. Durante estas clases, el alumnado realiza ejercicios tutorizados, que son la base para la superación de las prácticas de evaluación.

Prácticas con tutorías e-learning

En esta parte del curso, el alumnado realiza proyectos y prácticas de evaluación (necesarias para la obtención del Certificado de Aprovechamiento). En los horarios de tutorías el equipo docente contesta las dudas planteadas por el alumnado.

Esta parte se gestiona principalmente a través de una plataforma online 24 horas, en la que están disponibles todos los materiales del curso, los foros habilitados para dudas y en la que se realizan las entregas de las prácticas de evaluación.

Materiales didácticos

El alumnado tiene a su disposición los manuales del curso, videotutoriales, grabación de clases webinars, datos y archivos para realización de prácticas, documentos de apoyo y recursos didácticos de la materia.

Post-Formación

Con el fin de facilitar el repaso de los contenidos del curso, a su finalización, el alumnado tiene acceso a un aula de post-formación durante 2 meses, en la que tendrá disponibles manuales, vídeos, webinars y recursos.

(*) Realizamos formación presencial según demanda.

PREGUNTAS FRECUENTES


No estoy en España ¿Puedo realizar la formación?

Sí, todos nuestros cursos son 100% online, y las clases en directo se graban para visualizarlas en el horario más conveniente para cada alumno.

¿Qué es la formación bonificada mediante FUNDAE?

Toda empresa del territorio nacional Español que cotice por sus trabajadores en el Régimen General de la Seguridad Social, tiene asignada una cuota destinada a la formación de sus trabajadores en forma de bonificación en las cotizaciones a la Seguridad Social. Mediante esta bonificación el coste de la formación puede ser de 0€. Información de curso bonificable.

¿Qué tipo de descuentos existen?

Disponemos de descuentos para distintos colectivos

Diplomas y certificación del curso

Imasgal emite dos tipos de documentos en base a la calificación obtenida en las actividades de evaluación propuestas.

  • Justificante de Asistencia: Confirma la participación del alumno en el curso.
  • Certificado de Aprovechamiento: Certifica haber superado con aprovechamiento el curso. Consta de Diploma de Aprovechamiento y de Certificado de Calificaciones. Cada certificado de aprovechamiento dispone de un Código de Certificación, que puede utilizarse como medio de autenticación del documento utilizando la url https://imasgal.com/inscripcion/diploma
    Ambos documentos se expiden en formato pdf con firma electrónica oficial de la empresa Imasgal Técnica, S.L.
Deseo formación presencial ¿Puedo solicitarla?

Sí, realizamos formación presencial para grupos según demanda. Solicita información.

PRECIOS

LIDAR FORESTAL: Métodos de masa
Matrícula Ordinaria330,00€
Estudiantes y desempleados297,00€
Matrícula colegiados y entidades en convenio297,00€
Matrícula bonificada mediante FUNDAE412,00€
Condiciones
  • Imasgal realizará devoluciones por cancelación de matrícula del 100 % del importe excepto en los 7 días naturales anteriores al inicio del curso, en cuyo caso se realizará la devolución del 50 % del importe del mismo.
  • El inicio del curso está sujeto a un cupo mínimo de 6 alumnos.
  • Cursos bonificables mediante la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo. Formación bonificada.

Fundación Estatal para la Formación en el Empleo

Curso bonificable por FUNDAE   

Posibilidad de formación presencial para grupos según demanda.

14ª edición
Modalidad: Online
Fechas: 16 de septiembre – 21 de octubre
Fecha límite: 15 de septiembre

CARGA LECTIVA
Clases webinars: 30h
Tutorías: 25h
Dedicación estimada: 70h
+ 60 días de postformación

HORARIOS
Clases webinars: septiembre 18, 25 de 16:30h a 20:30h CEST
Clases webinars: septiembre 19, 26 de 10:00h a 14:00h CEST
Clases webinars: septiembre 21, 28 de 20:00h a 22:00h CEST
Clases webinars: octubre 2 de 16:30h a 20:30h CEST
Clases webinars: octubre 3 de 10:00h a 14:00h CEST
Clases webinars: octubre 6 de 20:00h a 22:00h CEST
Tutorías: septiembre 22, 23, 24, 29, 30 de 20:00h a 22:00h CEST
Tutorías: octubre 1, 7, 8, 13, 14, 15 de 20:00h a 22:00h CEST
Tutorías: octubre 19 de 19:00h a 22:00h CEST

OPINIÓN DE ALUMNOS
Valorado en4.75 de media de 65 de opiniones
Guillermo Tardio Cerrillo
07/07/2020

El curso me ha parecido muy interesante. Ha cumplido todas mis expectativas.

Olga Jordi Torres
02/07/2020

Ha sido un curso genial. Me ha dado todas las herramientas (y más) que necesito para mis proyectos. El profesor explica muy bien y te da muchas ganas de seguir adquiriendo conocimiento. Todo perfecto, no se me ocurre nada que añadir porque realmente ha sido mejor

Silvia Muñoz Marzal
30/06/2020

Cumplió mis expectativas

Valoración de alumnos

4.81
sobre 5 de 1024 opiniones disponibles dentro de cada curso