Estimar la densidad y la altura de la cobertura forestal

La densidad y la altura de la cobertura forestal se utilizan como variables en numerosas aplicaciones medioambientales, como la estimación de biomasa, la cobertura de vegetación y la determinación de biodiversidad. La densidad o extensión de la cobertura es la relación entre vegetación y suelo vista desde el aire. La altura de la cobertura mide la distancia entre la parte superior de la cobertura y el suelo. Se puede utilizar LIDAR para determinar ambas variables.

Los siguientes pasos sirven para calcular la densidad y la altura de la cobertura a partir de puntos LIDAR. Primero, necesita lidar clasificado en retornos terrestres (suelo desnudo) frente a retornos no terrestres. Un proveedor de datos suele realizar este tipo de clasificación de puntos. En segundo lugar, debe tener en cuenta cuándo se recopiló el LIDAR y el tipo de vegetación en el área de estudio. Si hay una gran cantidad de árboles de hoja caduca y la captura se llevó a cabo durante el otoño (sin hoja), el cálculo de la densidad no funcionará.

Crear una capa y dataset LAS

El dataset LAS se puede utilizar para calcular la densidad y la altura de la cobertura. Utilice la herramienta de geoprocesamiento Crear dataset LAS para hacer referencia a los datos lidar de formato LAS. Consulte la sección Flujo de trabajo alternativo al final de este tema si está trabajando con datos ASCII o desea hacerlo con los puntos basados en LAS en una geodatabase. Una vez que haya hecho el dataset LAS, utilice una capa para definir las propiedades de filtro que controlarán qué puntos se utilizan en los archivos LAS. Para hacer que una capa agregue el dataset a un mapa o ejecute la herramienta de geoprocesamiento Hacer capa de dataset LAS. Al definir la capa, seleccione todos los retornos, luego céntrese centrarse en los códigos de clase. Básicamente, vamos a trabajar con dos conjuntos de puntos: los que están en el suelo y los que están por encima de él. Los puntos LAS se suelen clasificar por el esquema definido en el estándar LAS 1.1 esbozado por la Sociedad Americana de Fotogrametría y Teledetección (ASPRS):

Clases de punto LIDAR estándar de ASPRS

Código de clasificación

Tipo de clasificación

0

Nunca clasificado

1

No asignado

2

Suelo

3

Vegetación baja

4

Vegetación media

5

Vegetación alta

6

Edificio

7

Ruido

8

Clave de modelo

9

Agua

10

Reservado para la definición de la ASPRS

11

Reservado para la definición de la ASPRS

12

Superponer

13–31

Reservado para la definición de la ASPRS

NotaNota:

Cualquier archivo LAS clasificado creado en los últimos años deberá emplear estos códigos. Lamentablemente, todavía existe cierta ambigüedad. Por ejemplo, la clase 2 es suelo, pero los puntos clave del modelo definidos por la clase 8 pueden representar también medidas de suelo. Los puntos clave del modelo son un conjunto de medidas especial que capturan algunos detalles deseados que nunca deberían simplificarse. Que los tenga o no dependerá de cómo se procesaron los datos. Si lo desconoce, especifique ambas clases. Si resulta que no hay puntos de clave de modelo, no pasa nada. La vegetación tiene un problema similar. A veces, los proveedores colocan todo lo que está por encima del suelo en la clase 1, ya que no han realizado una clasificación más detallada. Así que si no está seguro de los detalles específicos de la clasificación de los datos, seleccione puntos no terrestres utilizando las clases 1, 3, 4 y 5. El margen es bastante amplio para albergar todos los puntos de vegetación. Tenga en cuenta que si hay edificios u otras entidades no terrestres creados por el hombre en la clase 1, también se incluirán y sesgarán los resultados.

Calcular la densidad

La forma más eficaz de determinar la densidad de la cobertura es dividir el área de estudio en varias unidades pequeñas de igual tamaño mediante rasterización. En cada celda ráster, se compara el número de encima de puntos de terreno con el número total de puntos.

La técnica importante a recordar aquí es determinar un tamaño de celda apropiado para este análisis. Tiene que ser al menos cuatro veces el espaciado de punto promedio. Puede usar un tamaño de celda mayor, pero no menor.

Pasos:
  1. Utilice la herramienta de geoprocesamiento Estadísticas de punto LAS como ráster sobre los puntos de terreno con la opción POINT_ COUNT.
  2. Herramienta de geoprocesamiento punto LAS como ráster
  3. Convierta cualquier celda NoData resultante en 0 para que las operaciones posteriores traten a una celda sin puntos como 0. Esto se logra utilizando la herramienta de geoprocesamiento IsNull seguida de la herramienta de geoprocesamiento Con.
  4. Herramienta de geoprocesamiento Es nulo
    Herramienta de geoprocesamiento Con
  5. Repita los pasos 1 y 2 con los multipuntos de suelo LIDAR.
  6. Agregue los rásteres sobre la superficie y de suelo desnudo juntos para obtener un recuento total por celda utilizando la herramienta de geoprocesamiento Suma.
  7. Herramienta de geoprocesamiento Suma
  8. Todos los rásteres que ha creado hasta el momento son tipos de datos largos. Necesita que un ráster sea un punto flotante para obtener una salida de punto flotante de la herramienta de geoprocesamiento Dividir que se utilizará en el paso 6. Para generar un ráster flotante, utilice el ráster de salida de la herramienta de geoprocesamiento Suma como entrada para la herramienta de geoprocesamiento Flotante.
  9. Herramienta de geoprocesamiento Flotante
  10. Ahora utilice la herramienta de geoprocesamiento Dividir para comparar el ráster de recuento sobre la superficie y el ráster de recuento total de punto flotante. Esto le da la relación de 0,0 a 1,0; donde 0,0 representa ninguna cobertura y 1,0 cobertura muy densa.
  11. Esto es obligatorio

La siguiente imagen representa la densidad de la cobertura. Las áreas más claras tienen poca o ninguna vegetación. Éstas son áreas donde un gran porcentaje de pulsos lidar lograron ver el suelo. Las áreas de color verde oscuro, donde LIDAR no pudo penetrar hasta el suelo, indican una vegetación de la cobertura más densa.

Resultados de densidad

Calcular la altura

Para determinar la altura de la cobertura, tendrá que restar la superficie de suelo desnudo (DEM) a la superficie del primer retorno (DSM). Siga los pasos del apartado Crear DEM y DSM de ráster a partir de grandes colecciones de puntos LIDAR para generar estas dos superficies.

Pasos:
  1. Cuando haya generado el primer retorno y los rásteres de suelo desnudo, utilice la herramienta de geoprocesamiento Resta para determinar la diferencia entre estos dos datasets ráster. Los resultados de la diferencia representan, sobre el bosque, la altura de la cobertura.
  2. Herramienta Resta

La siguiente imagen representa la altura sobre el suelo. Va de azul (poca o ninguna altura) a naranja, que es la más alta.

Resultados de altura

LIDAR se puede utilizar para calcular la densidad y la altura de la vegetación. Esto resulta útil para una variedad de propósitos, como estimaciones de biomasa y carbono o gestión forestal.

Flujo de trabajo alternativo

Si sus puntos lidar están en formato ASCII, necesita tener dos conjuntos de archivos: los que incluyen solo puntos de suelo y los que incluyen solo puntos que no son de suelo. Si los archivos se organizan así, debería cargar los puntos en las clases de entidad multipunto en una geodatabase utilizando la herramienta de geoprocesamiento 3D de ASCII a clase de entidad. Ejecútelo dos veces, una vez para cada conjunto de archivos. A continuación, ejecute la herramienta de geoprocesamiento De punto a ráster como sustituto de la herramienta Estadísticas de punto LAS que se utiliza en el dataset LAS basado en el flujo de trabajo que se describe arriba.

Si tiene datos en formato LAS, pero prefiere cargar solo los puntos de interés en una geodatabase y trabajar en ellos, utilice la herramienta de geoprocesamiento LAS a multipunto dos veces. Hágalo para cargar los puntos de suelo, una vez más, para cargar los puntos que no son de suelo. A continuación, ejecute la herramienta de geoprocesamiento De punto a ráster como un sustituto de la herramienta Estadísticas de punto LAS que se utiliza en el flujo de trabajo basado en el dataset LAS, que se describe arriba.

5/9/2014