LIDAR Forestal: Métodos de masa

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El curso LIDAR FORESTAL: Métodos de masa permite al alumno conocer las herramientas y metodologías para realizar inventarios forestales basados en tecnología LIDAR, que serán después aplicadas a la toma de decisiones en la planificación medioambiental de distintos hábitats y especies de flora y fauna. Objetivos específicos: • Aprender a visualizar e interpretar datos LIDAR. • Utilizar los principales programas de visualización y análisis de datos LIDAR: FrugoViewer FUSION, QGIS. • Estimar variables de inventarios forestales a partir de los datos LIDAR, mediante el uso del programa estadístico R y R-Commander. • Elaborar cartografía temática desde datos LIDAR: Modelos Digitales del Terreno, modelos de alturas de vegetación, etc. • Generar s de planificación medioambiental. Tras estimar las variables se podrá hacer s que ayuden al gestor a tomar las decisiones correctas en torno a las actuaciones a llevar a cabo en los espacios naturales. A quién va dirigido Este curso está dirigido a cualquier profesional que quiera poseer conocimientos sobre la tecnología LIDAR en el ámbito medioambiental, en especial a gestores forestales, pues el curso se centra en el ámbito forestal; no obstante, las técnicas aprendidas son aplicables a otros sectores del medio ambiente, ya que con la tecnología LIDAR se puede llevar a cabo múltiples inventarios ambientales: caracterización de hábitats, estimaciones ecofisiológicas, etc. Así pues, el curso será de especial interés para ingenieros forestales y de montes, biólogos, ambientólogos, ingenieros agrícolas y agrónomos. Requisitos - Es necesario ordenador y acceso a internet. - Para las "clases webinar" se recomienda el uso de cascos y micrófono. También se recomienda, si es posible, el uso de dos pantallas, utilizando una para el sofware del curso y otro para visualizar la webinar. Temario completo de este curso Curso LIDAR FORESTAL: Métodos de masa. TEMA 1: Introducción a la tecnología LiDAR. 1.Software empleado. 1.1. FrugoViewer. 1.2. FUSION. 1.3. QGIS. 1.4. R y R-Commander. 2.Equipo necesario e instalación. 3.Interfaz. 3.1. FrugoViewer. 3.2. FUSION. 3.3. QGIS. 3.4. R y R-Commander. 4.La tecnología LiDAR. 4.1. Introducción. 4.2. Comportamiento del pulso LiDAR. 4.3. Características de los datos LiDAR. 4.4. LiDAR vs fotogrametría. 5.Clasificación y visualización de los datos LiDAR. 5.1. Clasificación de la nube de puntos. 5.2. Información del retorno Láser. 5.3. Modelos Digitales del Terreno (MDT). TEMA 2. LiDAR y sector forestal. 1. Estructura de la vegetación. 1.1. Información de la nube de puntos. 1.2. Normalización de la nube de puntos. 1.3. Estadísticos descriptivos de la nube de puntos. 1.4. Interpretación de los estadísticos descriptivos de la nube de puntos LiDAR. 2. Inventario forestal LiDAR. 2.1. Inventarios de árbol individual. 2.2. Inventarios LiDAR por métodos de masa. 2.3. Inventarios LiDAR Vs Inventarios Clásicos. 3. Diseño y ejecución del trabajo de campo. 3.1. Parcelas de campo. 3.2. El GPS de precisión en los inventarios forestales. TEMA 3. Estimación de variables de inventario. Métodos de masa. 1. El paquete estadístico R y R-Commander. 1.1. ¿Qué es R?. 1.2. Descarga e instalación de R y R-Commander. 1.3. Importación de datos. 1.4. Instalar la máquina virtual de Java. 2. Conceptos básicos de estadística. 2.1. Introducción a la estadística. 2.2. Estadística descriptiva. 2.3. Estadística descriptiva con R-Commander. 2.4. Correlación Lineal. 2.5. Análisis de correlaciones con R-Commander. 3. Modelos de regresión lineal aplicados al inventario iDAR. Ajuste y diagnosis. 3.1. Modelo de regresión. 3.2. Tipos de modelos de regresión más habituales. 3.3. Ajuste de modelos en R-Commander. Modelos lineales simples. 3.4. Diagnosis de modelos en R-Commander. Modelos lineales simples. 3.5. Ajuste y diagnosis de modelos en R-Commander. Modelos potenciales exponenciales simples. 3.6. Ajuste y diagnosis de modelos de regresión múltiple con R-Commander. 3.7. Selección de modelos paso a paso con R-Commander. 3.8. Comparación, selección y validación de modelos. 3.9. Incorporación de los resultados a la hoja de cálculo. TEMA 4: Integración de los resultados 1. El programa QGIS 1.1. Descarga e instalación 2. Incorporar la información a QGIS 2.1. Cargar un.csv y pasarlo a shape 2.2. Pasar de un shape de puntos a un shape de polígonos en QGIS 2.3. Incorporar la información de las regresiones a los polígonos 2.4. Cálculo de errores del inventario forestal TEMA 5: OTRAS APLICACIONES LIDAR. más

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