Mejorando la gestion forestal a base de integrar datos laser y rodales dinámicos basados en optimización espacial

Adrian Pascual. Tesis Doctoral. SECF 2018 Accessit

Autores/as

  • Adrian Pascual University of Eastern Finland

DOI:

https://doi.org/10.31167/csecfv5i45.19869

Resumen

El uso de sensores laser aerotransportados (ALS) ha mejorado el inventario forestal en las últimas décadas debido a la capacidad del láser de describir la estructura del bosque en tres dimensiones. Esta investigación se centra en la integración del inventario forestal basado en ALS dentro de la planificación para crear rodales dinámicos (DTUs). En este enfoque, las unidades de gestión no son fijas ni predefinidas. Son temporales y se forman mediante la agregación de unidades de pequeña escala. Los objetivos de la planificación y los modelos de dinámica forestal son los vectores de esa agregación. La investigación se realizó en dos bosques en Castilla y León (España) en donde se tomaron observaciones de campo y datos ALS para estimar las características del bosque. Esta tesis incluye cuatro manuscritos sobre la implementación de los rodales dinámicos, las consecuencias de utilizar distintas unidades de inventario (FIU) y el impacto de los errores de posicionamiento. Los modelos de planficación incluyeron objetivos espaciales y no espaciales. Los métodos heurísticos de optimización  fueron eficaces a la hora de solventar el problema de combinatoria. Los resultados destacan el buen rendimiento de las formas irregular de FIU generadas con segmentación. La optimización espacial mejoró la configuración espacial de las soluciones y con un coste bajo comparado con las soluciones no espaciales. El uso de objectivos espaciales y funciones de coste mejoró a su vez la agregación. Esta tesis muestra como la combinación de datos ALS y la optimización espacial contribuyen al desarrollo de métodos contemporáneos de planificiación.

Citas

Bettinger, P., Johnson, D.L., Johnson, K.N., 2003. Spatial forest plan development with ecological and economic goals. Ecol. Modell. 169, 215-236. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(03)00271-0

Coops, N.C., Wulder, M.A., Culvenor, D.S., St-Onge B., 2004. Comparison of forest attributes extracted from fine spatial resolution multispectral and lidar data. Can. J. Remote. Sens. 30, 855-866. https://doi.org/10.5589/m04-045

De-Miguel, S., Pukkala, T., Pasalodos, J., 2013. Dynamic treatment units: flexible and adaptive forest management and planning by combining spatial optimization methods and LiDAR. Cuadernos de la Sociedad Española de Ciencias Forestales, 37:49-54. [In Spanish]

Hyvönen, P., Pekkarinen, A., Tuominen, S., 2005. Segment-level stand inventory for forest management. Scand. J. Forest. Res. 20, 75-84. https://doi.org/10.1080/02827580510008220

Kaartinen, H., Hyyppä, J., Yu, X., et al., 2012. An international comparison of individual tree detection and extraction using airborne laser scanning. Remote Sens. 4, 950-974. https://doi.org/10.3390/rs4040950

Maltamo, M,. Peuhkurinen, J,. Malinen, J., Vauhkonen, J., Tokola, T., 2009. Predicting Tree Attributes and Quality Characteristics of Scots Pine Using Airborne Laser Scanning Data. Silva Fenn. 43, 507-521. https://doi.org/10.14214/sf.203

McDill, E., 2014. An overview of forest management planning and information management. In: Borges J et al. (eds), The management of industrial forest plantations: theoretical foundations and applications; Manag. For. Ecosyst. 33. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-94-017-8899-1_2

Næsset, E., 2002. Predicting forest stand characteristics with airborne scanning laser using a practical two-stage procedure and field data. Remote. Sens. Environ. 80, 88-99. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00290-5

Pascual, A., Pukkala, T., Rodríguez, F., de-Miguel, S., 2016. Using Spatial Optimization to Create Dynamic Harvest Blocks from LiDAR-Based Small Interpretation Units. Forests 7(10), 220. https://doi.org/10.3390/f7100220

Pascual, A., Pukkala, T., de-Miguel, S., 2018. Effects of plot positioning errors on the optimality of harvest prescriptions in spatial forest planning based on ALS data. Forests 9(7), 371. https://doi.org/10.3390/f9070371

Pascual, A., Pukkala, T., de-Miguel, S., Pesonen, A., Packalen, P., 2018. Influence of size and shape of forest inventory units on the layout of harvest blocks in numerical forest planning. Eur. J. For. Res. 138, 112-123. https://doi.org/10.1007/s10342-018-1157-5

Pascual, A., Pukkala, T., de-Miguel, S., Pesonen, A., Packalen, P., 2018 Influence of timber harvesting costs on the layout of cuttings and economic return in forest planning based on dynamic treatment units. Forest Syst. 27, 1. https://doi.org/10.5424/fs/2018271-11897

Pukkala, T., Kurttila, M., 2005. Examining the performance of six heuristic optimisation techniques in different forest planning problems. Silva Fenn. 39, 67-80. https://doi.org/10.14214/sf.396

Vauhkonen, J., Maltamo, M., McRoberts, R.E., Næsset, E., 2014. Introduction to Forestry Applications of Airborne Laser Scanning. In: M. Maltamo et al. (eds.), Forestry Applications of Airborne Laser Scanning: Concepts and Case Studies. Manag. For. Ecosyst. 27. Springer. The Netherlands. https://doi.org/10.1007/978-94-017-8663-8

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Publicado

2019-09-23

Cómo citar

Pascual, A. (2019). Mejorando la gestion forestal a base de integrar datos laser y rodales dinámicos basados en optimización espacial: Adrian Pascual. Tesis Doctoral. SECF 2018 Accessit. Cuadernos De La Sociedad Española De Ciencias Forestales, 45(2), 161-170. https://doi.org/10.31167/csecfv5i45.19869

Número

Sección

Premios Universitarios de la SECF (Convocatoria 2018)