Como parte integral de nuestro ecosistema, los bosques son invaluables desde cualquier perspectiva. No solo proporcionan un hábitat para una gran variedad de fauna, sino que también desempeñan un papel crucial en la captura de carbono, la purificación del agua y la estabilización del suelo. Durante siglos, los profesionales forestales se han adentrado en los bosques, documentando meticulosamente sus maravillas. Su esfuerzo por estudiar y comprender estos complejos ecosistemas sigue evolucionando a medida que aparecen nuevas tecnologías. Cuanto más sabemos, mejor podemos gestionar y preservar nuestros bosques.
La detección y medición de distancias mediante luz (LiDAR) se ha utilizado durante décadas para estudiar la ecología y la gestión forestales. Esta tecnología proporciona información tridimensional y de alta resolución sobre la estructura del bosque, lo que permite a los investigadores medir la altura de los árboles, la densidad del dosel y la cobertura del suelo con una precisión extraordinaria. Al aprovechar el potencial del LiDAR, los investigadores pueden generar modelos digitales del terreno precisos, evaluar la salud forestal, estimar la biomasa y la captura de carbono, y desarrollar estrategias para una gestión forestal sostenible.
Este estudio de caso pone el foco en un grupo de profesionales forestales que pretende explorar el impacto multifacético del uso de la tecnología LiDAR en la investigación forestal. Siguiendo sus pasos, descubriremos cómo las tecnologías LiDAR transformaron su manera de observar los bosques.
Conectar los puntos LiDAR: una cuestión de gusto adquirido
Extensas zonas de exuberantes bosques se extienden por la costa oeste de Estados Unidos, formando un ecosistema diverso, complejo y fascinante. Enclavado entre la rica vegetación de especies arbóreas autóctonas, como los pinos ponderosa del valle de Willamette, los robles blancos y los matorrales de arces de Oregón cubiertos de musgo, se encuentra el estado de Oregón. En el corazón de esta espléndida naturaleza, un equipo pionero de profesionales forestales e investigadores de la Universidad Estatal de Oregón está aplicando tecnología de vanguardia para estudiar los bosques. Bogdan Strimbu, profesor asociado de Ingeniería, Recursos y Gestión Forestales, es uno de los primeros en adoptar la tecnología LiDAR en la investigación forestal.
El profesor Strimbu, especialista en biometría forestal, investiga el inventario forestal y los modelos de crecimiento. El LiDAR no fue amor a primera vista para él. Hicieron falta tiempo y paciencia y, evidentemente, mucha reflexión para apreciar la belleza de unos datos LiDAR que quizá no resulten tan evidentes para otras personas. Pero, con el tiempo, la riqueza de los datos LiDAR se convirtió en una herramienta indispensable para el profesor Strimbu, y ya nunca volvió atrás. El profesor Strimbu recuerda: "Empiezas a ver patrones que otras personas no ven... Me fascinó la transición de la fotogrametría antigua a la nueva, y de la fotogrametría a la nube de puntos... Si la fotogrametría hace tantas cosas increíbles, ¿por qué no volver a los sensores activos, como el LiDAR? Así fue como me enganché al LiDAR."
Brújulas, mapas, cintas de medición forestal y ahora instantáneas en 3D
Antes, inventariar bosques enormes requería mucho trabajo. Los equipos de profesionales forestales recorrían el terreno para medirlo todo manualmente. "Tradicionalmente, el inventario forestal se realizaba recorriendo el terreno para medir diámetros y alturas", explicó el profesor Strimbu. Un equipo de dos personas solo podía cubrir una distancia y una superficie limitadas en un día, y aún quedaba mucho por mejorar.
El LiDAR hace que este proceso sea mucho más rápido. Un solo operador puede cubrir una superficie significativamente mayor en una fracción del tiempo. La capacidad del LiDAR para proporcionar un censo exhaustivo del bosque, capturando los detalles de cada árbol, desde las copas más altas hasta los pequeños plantones, supone un cambio radical para la gestión forestal.
Las instantáneas en 3D describen el bosque mucho mejor que los datos unidimensionales obtenidos manualmente y con un único intervalo de confianza. "Es literalmente como una imagen en 3D de cómo es el bosque en un momento determinado", afirmó el profesor. Esta gran cantidad de datos no solo ayuda a tomar decisiones en el presente, sino que también constituye un recurso valioso para futuras investigaciones y análisis.
Catalizar el progreso: el apoyo de FJD Trion transforma la investigación
Una vez convencido del valor de los datos LiDAR, la calidad y la accesibilidad de estos datos se convirtieron en la siguiente preocupación del profesor Strimbu. Basándose en su experiencia con sensores de diversos fabricantes, el profesor Strimbu exigía altos estándares de calidad de los datos, fiabilidad del servicio y asistencia continua. Aunque cada marca de sensores ofrecía sus propias ventajas e inconvenientes, la capacidad de respuesta y la fiabilidad de los servicios de asistencia se revelaron como consideraciones primordiales.
"La ayuda que recibí de FJD Trion es extremadamente buena y las respuestas suelen llegar en un plazo de 24 horas", señaló el profesor. Para el profesor y su equipo es importante recibir información y asistencia que resuelvan problemas reales con rapidez. Esto permite a los investigadores centrarse en extraer conclusiones de los datos y ahorrar horas, quizá días, en la captura y el análisis de datos. Aunque la capacidad de respuesta es esencial, el verdadero valor reside en las soluciones prácticas. Al fin y al cabo, el equipo necesita orientación práctica que pueda aplicarse, no solo respuestas rápidas. "(FJD Trion proporciona) soluciones útiles, no soluciones que [nos pidan] pagar otros 10.000 dólares, ni ese tipo de respuestas que en realidad no son soluciones... Si todo fuera como FJD Trion, todo iría genial."
Dennis Chung, ingeniero de proyectos de FJD Trion, mostrando la nueva función forestal del modelo FJD Trion al equipo de la OSU.
Más allá del haz: el LiDAR, al borde de la integración de la información
A medida que el LiDAR continúa madurando, se espera que proporcione información aún más completa sobre los ecosistemas forestales. El profesor Strimbu considera que el LiDAR está pasando de ser una tecnología independiente a convertirse en una fuente de datos esencial para integrar macrodatos.
El profesor sugiere que una mejora práctica para la aplicación del LiDAR en la investigación forestal sería combinar datos aéreos y terrestres. "Lo que veo que está ocurriendo es la fusión de los dos descriptores del bosque: uno desde abajo y otro desde encima del dosel... Para estudiar un bosque y grandes superficies, creo que el siguiente paso es trabajar con LiDAR terrestre y hacer que el registro conjunto de las nubes de puntos sea fluido."
Más allá de la integración de datos, el profesor Strimbu concibe el LiDAR como la piedra angular del análisis de macrodatos en el ámbito forestal. "Otra dirección que creo que podría tomar el LiDAR es avanzar hacia conjuntos de datos de mayor tamaño, combinando múltiples fuentes de datos y fusionando el LiDAR con otras fuentes de teledetección. Por ejemplo, distintos esquemas de coloración que permitan colorear los puntos según diversas frecuencias que no forman parte de la rutina habitual actual."
Gracias a su descripción exhaustiva del bosque, los datos LiDAR pueden servir de base para incorporar otras fuentes de teledetección, como las imágenes de satélite. Esta fusión de datos permitiría a los investigadores crear una imagen más completa de la salud y la composición del bosque. Imagine analizar no solo la estructura del dosel a partir del LiDAR, sino también superponer información sobre las variaciones en la salud de las plantas o posibles infestaciones obtenida de imágenes de satélite, todo ello dentro de un único y potente conjunto de datos.
Como expresa elocuentemente el profesor Strimbu: "El LiDAR capturará hoy para el futuro."
Obtén más información sobre el escáner LiDAR FJD Trion P2 aquí.
Obtén más información sobre el escáner LiDAR 3D FJD Trion S2 aquí.
Obtén más información sobre el software de procesamiento de nubes de puntos FJD Trion Model aquí.
