Apoyo técnico para procesos I+D+i en proyecto de cálculo de biomasa forestal en la zona del pacifico colombiano mediante técnicas de teledetección

Este trabajo tiene como objeto analizar y adecuar una metodología en fase de exploración, que permita el cálculo de biomasa aérea (AGB) de forma indirecta, reemplazando los procesos tradicionales directos, los cuales suelen ser invasivos y destructivos para los ecosistemas. Para este caso se cuentan...

Full description

Autores:
Rojas Casallas, Germán Orlando
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/42074
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/42074
Palabra clave:
Biomasa
Índices de vegetación
LiDAR
Teledetección
Ingeniería Topográfica -- Tesis y disertaciones académicas
Teledetección en biomasa forestal
Cálculo de biomasa aérea
Métodos no invasivos en ecología
Biomass
Vegetation índices
LiDAR
Remote sensing
Rights
License
Abierto (Texto Completo)
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description Este trabajo tiene como objeto analizar y adecuar una metodología en fase de exploración, que permita el cálculo de biomasa aérea (AGB) de forma indirecta, reemplazando los procesos tradicionales directos, los cuales suelen ser invasivos y destructivos para los ecosistemas. Para este caso se cuentan con tres parcelas ubicadas en los municipios del Medio Baudó y Bajo Baudó en el departamento del Chocó, dicha estimación se realizó usando datos LiDAR en este caso aerotransportado. Esta técnica de teledetección activa emplea pulsos láser que calculan la distancia que se tiene entre el sensor y la superficie, generando nubes de puntos que poseen valores de posición como lo son X, Y y Z (altura) información con la que se generaron dos insumos bases los modelos digitales tanto de elevación (MDE), como de superficie (MDS) que permitieron elaborar el modelo digital de vegetación (MDV), también se usaron índices de vegetación SAVI, NDVI y SAVI, calculados a partir de imágenes del sensor Sentinel-2, que permitieron la generación de mapas de bosque – no bosque, correlacionando los datos obtenidos, conforme con lo anterior; el modelo de cuantificación de biomasa genero valores teóricamente cercanos a los reales, Sin embargo, en una segunda etapa deberán validarse con datos de muestreo en campo para aumentar la precisión y confiabilidad de la información obtenida.
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Esta técnica de teledetección activa emplea pulsos láser que calculan la distancia que se tiene entre el sensor y la superficie, generando nubes de puntos que poseen valores de posición como lo son X, Y y Z (altura) información con la que se generaron dos insumos bases los modelos digitales tanto de elevación (MDE), como de superficie (MDS) que permitieron elaborar el modelo digital de vegetación (MDV), también se usaron índices de vegetación SAVI, NDVI y SAVI, calculados a partir de imágenes del sensor Sentinel-2, que permitieron la generación de mapas de bosque – no bosque, correlacionando los datos obtenidos, conforme con lo anterior; el modelo de cuantificación de biomasa genero valores teóricamente cercanos a los reales, Sin embargo, en una segunda etapa deberán validarse con datos de muestreo en campo para aumentar la precisión y confiabilidad de la información obtenida.This work aims to analyze and adapt a methodology in the exploration phase to allow the indirect calculation of above-ground biomass (AGB), replacing traditional direct processes, which are often invasive and destructive to ecosystems. For this case, there are three plots located in the municipalities of Medio Baudó and Bajo Baudó in the department of Chocó. This estimation was carried out using airborne LiDAR data. This active remote sensing technique employs laser pulses that calculate the distance between the sensor and the surface, generating point clouds that have position values such as X, Y, and Z (height). With this information, two basic inputs were generated: the digital elevation models (DEM) and the digital surface models (DSM), which allowed the creation of the digital vegetation model (DVM). Additionally, vegetation indices such as SAVI, NDVI, and EVI were used, calculated from Sentinel-2 sensor images, which enabled the generation of forest - non-forest maps. By correlating the obtained data, the biomass quantification model produced values theoretically close to the real ones. However, in a second stage, they must be validated with field sampling data to increase the accuracy and reliability of the obtained information.Cuatro Conceptos S.A.SpdfspaUniversidad Distrital Francisco José de CaldasBiomasaÍndices de vegetaciónLiDARTeledetecciónIngeniería Topográfica -- Tesis y disertaciones académicasTeledetección en biomasa forestalCálculo de biomasa aéreaMétodos no invasivos en ecologíaBiomassVegetation índicesLiDARRemote sensingApoyo técnico para procesos I+D+i en proyecto de cálculo de biomasa forestal en la zona del pacifico colombiano mediante técnicas de teledetecciónTechnical support for I+D+i processes in forest biomass calculation project in the colombian pacific area using remote sensing techniquesbachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Arellano, H., & Rangel, J. (2004). Colombia diversidad biótica IV: El Chocó biogeográfico/ Costa Pacífica. Universidad Nacional de Colombia. Obtenido de https://www.researchgate.net/publication/339512936_CLIMA_DEL_CHOCO_BIOGEOGRAFICOCOSTA_PACIFICA_DE_COLOMBIABallesteros, H. O., & Aristizabal, G. E. (Diciembre de 2007). ideam.gov.co. Obtenido de http://www.ideam.gov.co/documents/21021/21138/Gases+de+Efecto+Invernadero+y+el+Cambio+Climatico.pdfCIFOR. (15 de Abril de 2016). Obtenido de Forest News : https://forestsnews.cifor.org/41082/para-abordar-mejor-la-deforestacion-considerar-tambien-datos-de-la-biomasa?fnl=enCIFOR. (2019). cifor.org. Obtenido de https://www.cifor.org/es/press-release/que-ha-logrado-redd-en-10-anos-para-detener-la-deforestacion-tropical-nuevo-libro-analiza-impactos-de-redd-hasta-hoy/Díaz Merlano, J., & Gast Harders, F. (2009). El Chocó Biogeografico de Colombia. Cali, Colombia: Banco De Occidente. Obtenido de https://www.imeditores.com/banocc/choco/creditos.htmESA. (s.f.). Agencia Espacial Europea. Obtenido de https://www.esa.int/Applications/Observing_the_Earth/Copernicus/Sentinel-2/Introducing_Sentinel-2ESRI. (s.f.). ArcGis Pro. Obtenido de https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/help/data/las-dataset/what-is-lidar-.htmFonseca, W. (2017). Revisión de métodos para el monitoreo de biomasa y carbono vegetal en. Revista de ciencias ambientales, 3-4.Goita, K. J. (2017). Estimation of aboveground biomass and carbon in a tropical rain forest in Gabon using remote sensing and GPS data. Geocarto Internacional., 1-17. doi:https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1386720.IDEAM. (2021). Agencia Presidencial de Cooperación Internacional. Obtenido de https://www.apccolombia.gov.co/comunicaciones/publicaciones/portafolio-de-oferta-de-cooperacion-sur-sur-de-colombia/sistema-deINEGI. (s.f.). Obtenido de https://www.inegi.org.mx/contenidos/temas/relieve/continental/doc/mde.pdfMinAmbiente. (03 de 02 de 2022). minambiente.gov.co. 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