Tutorial de QGIS (parte 2): Selección de árboles candidatos para clareo de un parcelario forestal

Se plantea el problema objetivo, continuando con nuestro análisis sobre unas parcelas con una dedicación forestal. En la parte 1 de este tutorial realizamos una serie de operaciones que nos permitieron caracterizar unas parcelas en función del arbolado existente en ellas. En este caso, utilizaremos el análisis de matriz de distancias, para identificar qué individuos pueden ser objetivo de un clareo forestal.

1. Material

Los datos de parcelas que utilizamos han sido descargados desde la Sede Electrónica del Catastro de España y preparados para su uso en este ejemplo. Los árboles son datos ficticios y se han generado mediante la herramienta de crear datos aleatorios. Las dos capas han sido integradas en un Geopackage.

2. Objetivo

El objetivo del ejercicio es la identificación de los individuos de una explotación para la realización de un clareo forestal. Esta práctica consiste en la disminución de la densidad de árboles por hectárea, con el fin de mejorar el crecimiento de los árboles reduciendo la competencia por los recursos disponibles, mediante la eliminación de individuos. Esta disminución la planteamos en base a la distancia existente entre los diferentes pies, de forma que los árboles tengan el espacio suficiente para crecer y su parte del suelo del que extraerán los nutrientes.

Para la resolución de este problema recurrimos a la operación de estadística espacial Matriz de distancia. Este algoritmo permite calcular la distancia entre los elementos de dos capas de puntos, y en este caso, conocer la distancia existente entre cada árbol y el resto. Una vez conocidas esas distancias, identificaremos aquellos individuos que se encuentran en una situación de competencia, y por lo tanto crear una lista de candidatos susceptibles de ser “aclarados”.

3. Cálculo de la matriz de distancia entre los árboles

El algoritmo Matriz de distancia calcula la distancia entre los elementos de dos capas de puntos. Estas capas de puntos pueden ser dos capas diferentes, o bien poner en relación los individuos de una misma capa. Ésta va a ser la opción que vamos a utilizar en nuestro caso.
Descripción de la herramienta:
Los parámetros requeridos por la herramienta podemos identificarlos en su formulario de ejecución:

• Capa de puntos de entrada: Es la capa de que se utiliza como origen del cálculo de las distancias. En nuestro caso la capa de árboles.
• Campo ID único de entrada: En la capa de origen debemos tener un campo que tenga un identificador único, que permita reconocer cada uno de los individuos de forma inequívoca. En el caso de utilizar una capa de un Geopackage, se genera de forma automática. En nuestro caso es el campo fid.
• Campo de puntos objetivo: Es capa que contiene los puntos hacia los que se calcula la distancia. En nuestro caso es la misma capa que la de puntos de entrada.
• Campo ID único objetivo: Es el identificador con la misma función que en el caso de la capa de entrada.
• Tipo de matriz de salida: Las distancias entre los puntos se pueden realizar de diferentes formas, hacia todo el conjunto de datos, o una selección de puntos, así como si es una distancia absoluta o relativa. En nuestro caso, vamos a utilizar la opción de Matriz de distancia lineal (N*k x 3), que nos permite seleccionar el número de vecinos más próximos a cada punto individual.
• Usar los puntos más cercanos (k): El valor k hace referencia al número de puntos objetivo que tomará en cuenta a la hora de calcular distancias. Si utilizamos 1, calculará el valor al punto más cercano; si usamos un 2, a los dos más cercanos, y así hasta n puntos.
• Matriz de distancia: Es la capa resultante con los datos de distancia, de forma que contendrá como atributos los identificadores del punto de origen y de los puntos objetivos y la distancia existente entre ellos. Como geometría obtendremos un fichero multipunto, con el punto origen y los puntos objetivos.

Ejecución de la herramienta:
Como hemos avanzado el resultado de cálculo de la Matriz de distancias genera una nueva capa de puntos, cuya geometría será de multipunto, que contendrá la agrupación de los puntos de origen y sus n puntos más próximos con sus identificadores y las distancias entre ellos.

Es de destacar que los multipuntos aparecerán duplicados, pues se representan desde el punto A al punto B, pero también de un punto B al A. En la siguiente imagen podemos ver cómo se calcula la distancia y la capa resultante como geometría, así como la representación en formato de tabla.

En su tabla de atributos cada una de las geometrías tendrá los siguientes campos:

• • fid -> El identificador único del punto de origen.
  • InputID -> Identificador el punto de origen desde el que se calcula la distancia.
  • TargetID -> Identificador del punto objetivo hasta el que se calcula la distancia.
  • Distancia -> Distancia calculada. Se debe tener en cuenta que las unidades de medida serán las del sistema de proyección del proyecto.

 4. Identificación de los árboles susceptibles de aclareo

Tenemos representado las distancias que existen entre los diferentes puntos en la visualización de la capa, pero también contamos con una tabla de atributos que contiene las medidas, y que utilizando el identificador único fid, podemos unir a la capa original de forma que conocemos las distancias mínimas de cada punto con respecto al resto; y, por lo tanto, podemos realizar consultas que identifiquen aquellos individuos que no las respetan.
Las distancias que deben respetarse entre los árboles para el aclareo dependen tanto de las especies, como del estado de crecimiento de los individuos y la finalidad de la explotación. En nuestro caso, estamos diferenciando un espacio que contiene dos especies diferentes, por lo que vamos a establecer dos distancias teóricas de 10 metros para la Especie 1 y de 5 metros para la Especie 2.
Unión de las tablas de atributos
Para la asignación de las distancias de cada árbol, realizamos la unión de tablas de atributos entre la capa de árboles y la matriz de distancias a partir del campo de identificador único fid.

El resultado de la unión nos permite visualizar la tabla de atributos con la identificación del árbol, la especie a la que pertenece, el árbol más próximo y la distancia.

Selección de los candidatos al clareo
En base a estos datos podemos realizar una consulta que permita identificar aquellos árboles que serán candidatos a la operación de aclareo. La consulta la podemos generar con el constructor de expresiones mediante operadores lógicos y condicionales.

Esta operación permite identificar los candidatos al aclareo, 775 árboles de un total de 3950, y la selección definitiva de los elementos podría depender de otro tipo de consideraciones, como pueda ser el porte de los individuos o su estado de salud.

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