Archive | 2019
Validación de un paratrike como plataforma para la captación de imágenes de alta resolución en formaciones de Abies pinsapo Boiss.
Abstract
espanolSe habilito un paratrike para la captacion de imagenes de alta resolucion en formaciones de Abies pinsapo Boiss. Dicha formacion se localiza en el P.N. Sierra de Las Nieves, en Parauta (Malaga). Se embarcaron, de forma simultanea, tres sensores, un RGB, un multiespectral y un termico. Para ello se creo un acople para mantenerlos bien fijos al vehiculo durante la ejecucion del vuelo. El muestreo de campo fue estratificado y dirigido unicamente a individuos de pinsapos con la finalidad de producir una cartografia de defoliacion y mortandad por la asociadas al hongo H. abietinum que provoca podredumbre radical, y al escolitido C. numidicus, que provoca muerte de las partes mas altas por anillamiento del fuste. Los productos cartograficos obtenidos por el sensor Sequoia Parrot, fueron de alta calidad. No se puede decir lo mismo de los otros sensores incorporados, como es el caso del sensor termico Gobi 640 GiGe, ya que por las dificultades encontradas durante el vuelo (turbulencias termicas), no se llevo a cabo exhaustivamente el plan de vuelo predeterminado. La integracion de datos LiDAR en este estudio fue necesaria para la deteccion de pinsapos en la zona sobrevolada. Al encontrarnos en una zona con muy alta biodiversidad, fue muy complicado distinguir entre especies a traves de su firma espectral. Es por ello que, la informacion LiDAR hizo posible la deteccion de los pinsapos, discriminando todos los individuos que se encontraran por debajo de los 8 metros de altura. El calculo de numerosos indices de vegetacion, permitio caracterizar la masa forestal segun su vigorosidad. Tras llevar a cabo un analisis estadistico del grado de separacion de los histogramas de las distintas clases de danos, se determino que el GNDVI es el indice que mayor se ajusta. Tras la reclasificacion a clases de danos se obtuvo un mapa del estado sanitario del pinsapar. Los resultados obtenidos validaron la metodologia seguida y permitieron clasificar el estado sanitario en el que se encuentra el pinsapar de la zona de estudio, tratandose de una formacion de alto valor ecologico con un 28.88% de afectacion por pagas y enfermedades. EnglishIn this MSc Project, a paratrike was enabled to capture high-resolution images of Abies pinsapo Boiss formations. The formation in this study is located in Sierra de Las Nieves Natural Park, in the municipality of Parauta (Malaga). Three sensors; RGB, multispectral and thermal, were simultaneously installed in the paratrike. A coupling was created for the purpose of keeping the sensors well fixed to the vehicle during the execution of theflight. The field sampling was stratified and directed only to individuals of Spanish firs in order to produce adefoliation and mortality cartography, associated with the fungus H. abietinum that causes root rot and the barkbeetle C. numidicus, which causes death of the highest parts by ringing the shaft. Four types of damage were identified in this fieldwork; class 0, healthy, class 1, affected by C. numidicus, class 2, possibly affected by H.abietinum and class 3, dead individuals. The cartographic products obtained by the Sequoia Parrot sensor were of high quality. The same can not be said for the other two built in sensors. Due to the difficulties encountered during the flight (thermal turbulence), the predetermined flight plan was not carried out exhaustively and therefore the overlap between images was insufficient for the Gobi 640 GiGe thermal sensor. The integration of LiDAR data in this study was key to identify Spanish firs in the overflown area. The high biodiversity of Sierra de las Nieves made very difficult distinguishing species through their spectral signature, but LiDAR allowed us to detect the ‘pinsapos’ (Spanish firs) by discriminating the individuals below 8 meters height. The calculation of numerous vegetation indexes (NDVI, GNDVI, NDRE, MSR, WDRVI, SAVI and NGRDI) allowed characterizing the forest mass according to its vigor. After carrying out a statistical analysis of the degree of histogram separation for the different types of damage, it was determined that the GNDVI is the index that fits the most. After the reclassification of damage types, a map of the health status of the ‘pinsapar’ was obtained. The results obtained validated the methodology followed when enabling the low cost air vehicle, and allowed classifying the health status of the pinsapar in the study area, a formation of high ecological value.