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.

Softwares:

• QGIS
• R
• RStudio
• SNAP

TEMARIO

TEMA 01 | INTRODUCCIÓN A LA TELEDETECCIÓN
1. Introducción.
Concepto de teledetección | Breve introducción a la teledetección
2. 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
3. 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
1. Cómo cargar una imagen satélite en QGIS.
2. Cómo cargar una imagen satélite en SNAP.
Cargar imagen Sentinel-2 (forma normal) | Cargar imagen sentinel-2 (forma rápida) | Cargar imagen Landsat 8
3. La imagen digital.
Matriz de datos | Formatos de grabación | Fuentes de error en la imagen
4. Correcciones geométricas.
Corrección por puntos de control
5. Correcciones geométricas.
Obtención de la reflectividad aparente | Correción atmosférica para bandas multiespectrales (excepto térmica)
6. Corrección topográfica.
7. Efecto bidireccional (BRDF).
8. Recortar imágenes en QGIS.
9. Recortar imágenes en SNAP.
Con la aplicación de un subset | Recortar imagen en SNAP mediante fichero vectorial
10. Corrección atmosférica de Landsat 8 OLI/TIRS en QGIS.
11. Corrección atmosférica de Sentinel-2 en QGIS.
12. Corrección atmosférica de Sentinel-2 en SNAP.
Sen2cor pot línea de comando | Cambiar valores por defecto a Sen2cor | Posibles errores al correr Sen2cor
13. Corrección atmosférica para las bandas térmicas de Landsat.
Corrección de bandas térmicas de Landsat 8 en QGIS
14. Corrección radiométrica.
Píxeles o líneas perdidas | Bandeado
15. Mejora de la imagen.
Histogramas | Dispersogramas | Perfiles espectrales | Histogramas en QGIS | Histogamas en SNAP | Perfiles espectrales en SNAP | Mejoras radiométricas
16. Combinación de bandas.
Combinación de bandas en QGIS | Combinaciób de bandas en SNAP
17. Mejoras espaciales: filtros.
Filtro de paso bajo | Filtro de paso alto
18. Fusión de imágenes.
Pansharpening en SNAP
19. Índices de vegetación.
Índices de vegetación en QGIS con calculadora ráster | Índices de vegetación usando Semi-Automatic Classification Pluggin | Índices de vegetaciñon 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
1. 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
2. Clasificación no supervisada.
ISODATA | K-Medias
3. Clasificación supervisada.
Árboles de decisión | Mínima distancia | Máxima probabilidad | Redes neuronales | Vecino más próximo | Máquinas de vectores de soporte
4. Clasificación orientada a objetos (GEOBIA).
5. Análisis multitemporal.
Análisis estacional | Detección de cambios
6. Evaluación de los resultados.
Matriz de confusión
7. Clasificación supervisada en QGIS.
8. 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
9. Clasificación usando SNAP.

TEMA 04 | TELEDETECCIÓN FORESTAL
1. 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
2. Estado fitosanitario de los bosques.
Índices de vegetación relacionados. Evolución temporal | Evaluación temporal de índices de vegetación
3. 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
4. Estimación de la biomasa con datos 4IFN y Landsat-8.
Estimación de la biomasa aérea

PARTE PRÁCTICA

El curso consta de una presentación teórica por cada uno de los temas y un total de 10 ejercicios realizados durante las clases y tutorizados por el docente.
En estas clases el alumno aprende a descargar imágenes de satélite gratuitas, realizar el preprocesamiento de las mismas, y usarlas para obtener información forestal de ellas, tal como: inventario, estado fitosanitario de la vegetación, detección de áreas quemadas o la estimación de inventarios forestales.
El curso se realiza con software libre; QGIS, R, o SNAP, entre otros.
Para asentar conocimientos y como evaluación del curso, el alumno realiza 5 prácticas tutorizadas para desarrollar los conocimientos adquiridos en cada tema, en las que se aplican los conocimientos adquiridos en un proyecto real por medio de los datos obtenidos de la NASA o de la ESA (Agencia Europea del Espacio) y una práctica final, cuyo tema es de libre elección por parte del alumno, aplicando los conocimientos adquiridos en las clases a un caso real de su interés.
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 online en directo
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.