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Documentos: Proceedings de la conferencia SilviLaser 2011

Silvilaser 2011

SilviLaser es el encuentro anual que reúne a investigadores y profesionales relacionados con la tecnología LiDAR y su aplicación dentro del inventario forestal.
En octubre de 2011 se celebró la última edción, 11ª, en Tasmania.
A continuación os facilito el enlace para la descarga, en un único fichero PDF, del documento con las actas:

Proceedings de la conferencia SilviLaser 2011

La próxima edición, SilviLaser 2012, tendrá lugar entre los días 16 y 19 de septiembre de 2012 en Vancouver.

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Procesamiento de datos LiDAR con ArcGIS Desktop 10

LiDAR ArcGIS 10

 Descargar archivo PDF: Procesamiento de datos LiDAR con ArcGIS  Desktop 10

El presente trabajo pretende mostrar el procesamiento de los datos LiDAR mediante el uso del software de ESRI: ArcGIS Desktop 10. Para ello se aborda una breve introducción a la evolución del sensor LiDAR y las versiones de datos LAS, así como un resumen de sus principales aplicaciones en la actualidad.

Por otra parte, se incluye una aproximación al software existente para el tratamiento de datos LiDAR, recopilando una muestra significativa de herramientas orientadas al manejo de archivos LAS. Desde los visores básicos hasta los programas desarrollados exclusivamente para trabajar con datos LiDAR, pasando por herramientas creadas para personalizar el software comercial y permitir el tratamiento de archivos LAS.

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Tesis: Análisis de los factores que influyen en la precisión de un MDE y estimación de parámetros forestales en zonas arbustivas de montaña mediante datos LiDAR

Resumen (extradido del Repositorio Institucional de la UPV): Los objetivos de esta investigación han sido adaptar un algoritmo basado en procesos iterativos de búsqueda de elevaciones mínimas a partir de datos LiDAR para el cálculo de un MDE en zonas de montaña mediterránea, y desarrollar modelos para la estimación de parámetros de la vegetación arbustiva tanto en parcelas como en subparcelas. Para el cálculo del MDE, se estudiaron tres parámetros: tamaño de las ventanas de búsqueda, umbrales de alturas y el formato de los datos de entrada. Para la estimación de la altura, la biomasa y el volumen de la vegetación arbustiva se calcularon diferentes estadísticos a partir de los datos LiDAR y de una imagen espectral. El mejor resultado en el cálculo del MDE se obtuvo tras utilizar ventanas de 10, 5 y 2,5 m, umbrales a partir de 1,5 m y el formato imagen como datos de partida, siendo el RMSE, 0,19 m. En cuanto a la vegetación arbustiva, los modelos de predicción de altura, biomasa y volumen presentaron mayores coeficientes de determinación al considerar como unidad de estudio la parcela, siendo los valores de R2 de 0,73, 0,77 y 0,84, respectivamente. Los resultados muestran el potencial de los datos LiDAR para caracterizar la estructura de la vegetación arbustiva permitiendo estimar y realizar mapas de la biomasa para un mejor conocimiento y gestión de este tipo de vegetación frecuente en las áreas mediterráneas.

Referencia: Estornell Cremades, J. (2011). Análisis de los factores que influyen en la precisión de un MDE y estimación de parámetros forestales en zonas arbustivas de montaña mediante datos LiDAR. Ruiz Fernández, LÁ. dir.

Puedes descargar desde el Repositorio Institucional de la UPV en este enlace: http://riunet.upv.es/handle/10251/11517

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