Ante la necesidad de gobiernos como empresas interesadas en la gestión sostenible de bosques, y la necesidad de usar tecnologías de punta con puntos de geo-referencia, es que se promueven este tipo de herramientas.
Ya que para comprender una gestión sostenible se deben considerar los aspectos necesarios para incidir en la mitigación del cambio climático y la adaptación al mismo. “La gestión forestal sostenible también contribuye a la seguridad alimentaria, la reducción de la pobreza, el desarrollo económico y el uso racional del territorio”. Ha informado la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO,2010).
Tradicionalmente el cálculo de variables forestales, de interés para la gestión de masas a escalas grandes o pequeñas, se ha obtenido a través de inventarios forestales basados en un muestreo en campo. Al emplear nuevas tecnologías de teledetección, se abre un campo de posibilidades para la obtención de estas variables, proporcionando ventajas económicas, tiempo de ejecución y minimizando errores de estimación. Tal es el caso de la tecnología LiDAR (Light Detection and Ranging).
LiDAR es una tecnología que utiliza millones de pulsos láser para generar una nube de puntos geo-referenciados que evidencian la realidad del territorio, el cual permite obtener información tridimensional del bosque.
Al existir una relación directa entre la nube de puntos con las diferentes estructuras del árbol (fuste, ramas y hojas), CartoData desarrolló un algoritmo por comunidad forestal y/o por especie, para el cálculo de volumen, biomasa y fijación de carbono.
Con el objetivo de impulsar y facilitar la gestión forestal, CartoData realizó un estudio empleando la tecnología LiDAR terrestre y aérea, con la cual es posible medir y cuantificar el estado y desarrollo de los bosques, así como conocer la cantidad de madera y biomasa existente.
Partiendo del algoritmo desarrollado, se diferenció el terreno de las copas y fustes de los arboles, permitiendo generar información de cada individuo en una nube de puntos geo-referenciada. Posteriormente se genera un modelo único de fuste por individuo, del cual es posible obtener variables dasométricas, es decir, mediciones, cálculos o estimaciones de volúmenes e incrementos de la masa forestal.
Utilizando la información tridimensional obtenida a partir del estudio, es posible monitorear la totalidad del área de interés, lo que permite minimizar el tiempo y costo que se invierte en un muestreo tradicional en campo.
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