Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Agrícolas de Centro

El curso de Teledetección Forestal permitirá al alumno conocer y utilizar imágenes Landsat y Sentinel para su aplicación en el sector forestal.
El uso de la teledetección es cada vez más común en multitud de campos: ambiental, minero, marino, hábitos de consumo, seguimiento de catástrofes naturales, sanitario e incluso sociales. El uso de la teledetección en el sector forestal se empieza a implantar con la estimación de biomasa, cálculo de pérdida de CO2, incendios forestales o cartografiado de especies entre otros. En el presente curso se verán las distintas aplicaciones de la teledetección forestal mediante el uso de imágenes Landsat 8 OLI/TIRS de la NASA, y Sentinel-2A y 2B de la ESA, utilizando software libre; Qgis, GRASS y SNAP.

Modalidad: Online (clases online y tutorías)
Fechas: 6 de octubre – 9 de diciembre
Límite inscripción: 5 de octubre

CARGA LECTIVA
Clases online en directo: 40h (*)
Tutorías: 15h
Dedicación estimada: 55h
Postformación: 60 días
(*) Asistencia a clase no obligatoria. El alumnado que lo desee podrá visualizar las grabaciones de las clases en la plataforma de formación.

TEMARIO

TEMA 01 | INTRODUCCIÓN A LA TELEDETECCIÓN
Introducción.
Concepto de teledetección | Breve introducción a la teledetección
Conceptos físicos básicos.
Fundamentos básicos | Espectro electromagnético | Definición de términos y unidades de medida | Principios de la radiación electromagnética | Espectro óptico | Dispersión atmosférica | Firmas espectrales
Teledetección.
Teledetección pasiva vs actica | Resolución espacial | Resolución espectral | Resolución radiométrica | Resolución temporal | Resolución angular | Plataformas y tipos de órbita | Sensores | Principales misiones

TEMA 02 | PRE Y PROCESADO DE IMÁGENES
Cómo cargar una imagen satélite en QGIS.
Cómo cargar una imagen satélite en SNAP.
Cargar imagen Sentinel-2 (forma normal) | Cargar imagen sentinel-2 (forma rápida) | Cargar imagen Landsat 8
La imagen digital.
Matriz de datos | Formatos de grabación | Fuentes de error en la imagen
Correcciones geométricas.
Corrección por puntos de control
Correcciones geométricas.
Obtención de la reflectividad aparente | Corrección atmosférica para bandas multiespectrales (excepto térmica)
Corrección topográfica.
Efecto bidireccional (BRDF).
Recortar imágenes en QGIS.
Recortar imágenes en SNAP.
Con la aplicación de un subset | Recortar imagen en SNAP mediante fichero vectorial
Corrección atmosférica de Landsat 8 OLI/TIRS en QGIS.
Corrección atmosférica de Sentinel-2 en QGIS.
Corrección atmosférica de Sentinel-2 en SNAP.
Sen2cor pot línea de comando | Cambiar valores por defecto a Sen2cor | Posibles errores al correr Sen2cor
Corrección atmosférica para las bandas térmicas de Landsat.
Corrección de bandas térmicas de Landsat 8 en QGIS
Corrección radiométrica.
Píxeles o líneas perdidas | Bandeado
Mejora de la imagen.
Histogramas | Dispersogramas | Perfiles espectrales | Histogramas en QGIS | Histogramas en SNAP | Perfiles espectrales en SNAP | Mejoras radiométricas
Combinación de bandas.
Combinación de bandas en QGIS | Combinación de bandas en SNAP
Mejoras espaciales: filtros.
Filtro de paso bajo | Filtro de paso alto
Fusión de imágenes.
Pansharpening en SNAP
Índices de vegetación.
Índices de vegetación en QGIS con calculadora ráster | Índices de vegetación usando Semi-Automatic Classification Pluggin | Índices de vegetación usando el algoritmo i.iv de GRASS de QGIS | Índices de vegetación en SNAP mediante Band Maths | Índices de vegetación en SNAP mediante proceso automático | Transformación Tasseled Cap (TCT)

TEMA 03 | ANÁLISIS Y EXTRACIÓN DE LA INFORMACIÓN
Introducción a la clasificación de las imágenes.
Fase de entrenamiento | Gráfico de signaturas | Diagrama de solape espectral | Distancia normalizada | Divergencia transformada | Distancia de Jeffries-Matusita
Clasificación no supervisada.
ISODATA | K-Medias
Clasificación supervisada.
Árboles de decisión | Mínima distancia | Máxima probabilidad | Redes neuronales | Vecino más próximo | Máquinas de vectores de soporte
Clasificación orientada a objetos (GEOBIA).
Análisis multitemporal.
Análisis estacional | Detección de cambios
Evaluación de los resultados.
Matriz de confusión
Clasificación supervisada en QGIS.
Clasificación usando OTB.
Clasificación orientada al píxel | Segmentación de la imagen para obtener objetos con OTB | Clasificación de una imagen segmentada en objetos con OTB
Clasificación usando SNAP.

TEMA 04 | TELEDETECCIÓN FORESTAL
Introducción.
Aplicación de la teledetección al estado de salud de los bosques | Aplicación de la teledetección al cartografiado de las especies vegetales | Aplicación de la teledetección a los incendios forestales | Aplicación de la teledetección a los inventarios forestales | Bibliografía
Estado fitosanitario de los bosques.
Índices de vegetación relacionados. Evolución temporal | Evaluación temporal de índices de vegetación
Incendios forestales.
Cartografiado de combustibles forestales | Cartografiado de áreas quemadas. Mapas de severidad | Cartografiado de área quemada | Extracción del perímetro de incendio y áreas afectadas por clase de severidad | Cálculo de la emisión de CO2 a la atmósfera | Regeneración de la vegetación tras el incendio
Estimación de la biomasa con datos 4IFN y Landsat-8.
Estimación de la biomasa aérea

Metodología de impartición
Este curso está tutorizado mediante medios de comunicación directos (clases y tutorías webinars) e indirectos (foros y mensajería directa). La comunicación entre el alumnado y el docente, es directa, clara, continua y fluida.
El curso se gestiona a través de una plataforma de formación online disponible las 24 horas. Las partes principales del curso son:

Clases webinars
Consisten en clases online en tiempo real y a través de internet. Son ideales para generar una interacción directa entre el equipo docente y el alumnado, y se celebran en días y horarios concretos. Las clases se graban y se suben a la plataforma de formación, de forma que también pueden consultarse posteriormente. Durante estas clases, el alumnado realiza ejercicios tutorizados, que son la base para la superación de las prácticas de evaluación.

Prácticas con tutorías e-learning
En esta parte del curso, el alumnado realiza proyectos y prácticas de evaluación (necesarias para la obtención del Certificado de Aprovechamiento). En los horarios de tutorías el equipo docente contesta las dudas planteadas por el alumnado.
Esta parte se gestiona principalmente a través de una plataforma online 24 horas, en la que están disponibles todos los materiales del curso, los foros habilitados para dudas y en la que se realizan las entregas de las prácticas de evaluación.

Materiales didácticos
El alumnado tiene a su disposición los manuales del curso, videotutoriales, grabación de clases webinars, datos y archivos para realización de prácticas, documentos de apoyo y recursos didácticos de la materia.

Post-Formación
Con el fin de facilitar el repaso de los contenidos del curso, a su finalización, el alumnado tiene acceso a un aula de post-formación durante 2 meses, en la que tendrá disponibles manuales, vídeos, webinars y recursos.