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«Diseño y maquetación: Editorial Agrícola Española S.A. ISBN: 978-84-92928-10-1 Depósito legal: M-40846-2011 COMITÉS ENTIDADES ORGANIZADORAS Y ...»

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2. El establecimiento de un programa de investigación forestal en Líbano. Para ellos se realizará, junto con el soI Congreso “Investigación en Agricultura para el Desarrollo” Fortalecimiento institucional de la Universidad de Líbano para la implantación de Ingeniería Forestal \\\\\\\\ 1 53 cio local, la identificación y definición de las principales líneas de investigación forestal en el país, demandadas tanto a nivel local como global (i.e. nuevas alternativas productivas forestales, incendios forestales, cambio climático, nuevas tecnologías para la gestión del territorio, etc.). Estas acciones irán complementadas con el apoyo para la adquisición de los equipamientos científicos necesarios para la dotación de laboratorios de investigación especializados dentro de la Lebanese University, así como la creación de un banco de semillas y un vivero forestal.

3. La identificación de proyectos de desarrollo forestal de interés para los actores involucrados en el sector agroforestal libanés que puedan ser apoyados desde la iniciativa del proyecto. Se pretende consolidar a la Lebanese University como agente de generación y transferencia.

Metodología

El desarrollo del presente proyecto se vertebra en la dotación y mejora de las instalaciones científicas y docentes de la Lebanese University y en el apoyo a la formación de los profesores e investigadores implicados en el desarrollo del plan docente y de investigación. Para ello, se fortalecerán las capacidades administrativas y técnicas suficientes para la apertura del curso especializado en Ingeniería Forestal y se dará apoyo científico a alumnos e investigadores. Dentro de este apoyo, se prevé la implantación de un Programa de Movilidad para el intercambio de alumnos e investigadores entre Líbano y España, tanto en un sentido como en otro, con el fin de transferir conocimiento y experiencia necesarios para la impulsión de la Lebanese University como centro de referencia de investigación forestal en Líbano.

Resultados y Discusión

Los resultados esperados apuntan, en primer lugar, a la instauración de los primeros estudios avanzados en Ingeniería Forestal en Líbano, lo que permitirá producir un recurso humano suficientemente formado en esta disciplina capaz de encarar y gestionar la problemática forestal y medioambiental existente en el país. Derivado de esto, se espera poner en marcha la creación del Plan Nacional de Investigación Forestal de Líbano, encabezado por la Lebanese University, a través de su recurso humano y el apoyo de investigadores de la Universidad de Córdoba, y las instalaciones implementadas para tal fin. A este respecto, se espera crear dos laboratorios, uno de Selvicultura y otro de SIG y Teledetección, junto con un banco de semillas y un vivero forestal, completado a nivel docente con la implementación del Centro de Documentación Forestal (CDF).

Este proyecto proveerá a Líbano de una base forestal sólida y sostenible en el tiempo, generando asimismo ingenieros forestales propios del país y evitando la marcha de la mayoría de técnicos y expertos que hasta la fecha, han tenido que viajar al extranjero en pos de una formación forestal a veces incluso lejana a la propia realidad de Líbano, produciéndose además en muchas ocasiones el efecto “no retorno” de gran parte de este colectivo formado y especializado.

Conclusiones y Recomendaciones

Implementaos e iniciados los estudios de Ingeniería Forestal en Líbano, y abiertas y desarrolladas las líneas de investigación prioritarias, tanto la comunidad científica libanesa como su sector forestal y medio ambiente en general, se beneficiaran de las actividades investigación aplicada y de generación y transferencia de tecnologías e innovaciones para el desarrollo. El presente proyecto no sólo persigue la mejora y formación del propio recurso humano de la Lebanese University, sino además el planteamiento e inicio de proyectos e investigaciones cruciales para la gestión y mejora de los recursos naturales de Líbano que, a día de hoy, se encuentran afectados por numerosos factores externos que ponen en peligro no sólo su permanencia sino además la sostenibilidad del propio país.

Agradecimientos: Agencia Española de Cooperación Internacional para el Desarrollo AECID (entidad financiadora).

Bibliografía AFDC Association for Forests, Development and Conservation. 2007. War Impact on Forest resources and Olive Groves in South Lebanon. Eds. PNUD; Society for Austro-Arab Relations. Lebanon. 81 pp.

FAO 2010. Global Forest Resources Assessment 2010, Country Report, Lebanon. FRA2010/114. Rome, 50pp.

Inbar M., Tamir M., Wittenberg L. 1998. Runoff and erosion processes after a forest fire in Mount Carmel, a Mediterranean area. Geomorphology 24, 17–33.

I Congreso “Investigación en Agricultura para el Desarrollo” 15 4 //////// PÓSTERS - SISTEMAS AGROFORESTALES Y PAISAJES AGRÍCOLAS Estimación de parámetros fundamentales del inventario forestal con sensor láser aerotransportado en el Valle de Caderechas, Burgos (Castilla y León, España) Rodríguez E.*, Mauro F., Manzanera J.A.

Grupo de Investigación Tecnología y Métodos para la Gestión Sostenible Silvanet. ETSI Montes, Universidad Politécnica de Madrid, Apdo. 28040, Madrid.

esther_rodriguez_sanchez@msn.com *





Introducción y objetivos

El conocimiento de la cantidad de madera forestal interesa a las industrias y a los ciudadanos. Así, los sensores LiDAR (light detection and ranging) suponen una revolución a las técnicas tradicionales de medición por ofrecer información precisa, a bajo coste y sin subjetividad del técnico. LiDAR es un sistema activo, que desde una plataforma aérea o terrestre, emite pulsos de luz polarizada, entre el ultravioleta y el infrarrojo cercano (Pinilla, 1995 y Martínez et al., 2009). Generalmente consiste en un “avión fotogramétrico” equipado con un GPS, una unidad de medición inercial (IMU), un láser de pulsación rápida, un reloj de alta precisión y un sistema de almacenamiento de datos (Lillesand y Kiefer, 2000). Conocidas las distancias de impacto de los pulsos, las direcciones y la posición desde donde se emitieron se construye una nube de millones de puntos con la posición original donde rebotó cada uno. LiDAR se orienta a explorar desde condiciones atmosféricas (Chuvieco, 2007) a sistemas fluviales (Martínez et al, 2009), y actualmente, parámetros forestales (Riaño et al., 2004 y Pascual et al., 2010).

El objetivo de esta investigación es realizar un inventario forestal cuantitativo del Valle de Caderechas, Burgos (Castilla y León, España) mediante un sensor láser aerotransportado (LiDAR). Se estimarán: la altura dominante, diámetro normal, área basimétrica, volumen de madera, biomasa y número de pies.

Metodología

La zona de estudio comprende 3.269,42 ha del Valle de Caderechas con pinos (Pinus pinaster, nigra y silvestris) y quercíneas (Quercus pyrenaica, faginea e ilex). El sensor empleado en el vuelo (ALS50 II) ofrece información con

una densidad 12 puntos/m2. La metodología seguida consta de cuatro pasos:

1. Cálculo de las variables dasométricas. Con la altura total y el diámetro de cada árbol en 254 parcelas circulares (de 10 m y 15 m de radio) medidas en campo, se calcularon (Pardé y Bouchon, 1994): altura dominante (altura media de los árboles más grandes de una masa y se calcula como el promedio de la altura de los 100 árboles más gruesos por hectárea), diámetro normal, área basimétrica (suma de la superficie de la sección transversal del árbol a la altura normal de 1,30 m) y número de pies. Para estimar el volumen de madera y biomasa se usaron las tarifas de cubicación del II Inventario Forestal Nacional.

2. Generación en cada parcela de los estadísticos a partir de datos LiDAR. Se crearon submuestras en el modelo digital del terreno (MDT) de las parcelas inventariadas en campo y, con FUSION, se calcularon los estadísticos del porcentaje de primeros retornos específicos de una altura y las elevaciones e intensidades: mínimo, máximo, media, mediana, moda, desviación típica (stdDev), varianza, distancia intercuartílica, asimetría (skewness), kurtosis, desviación absoluta media (AAD) y los percentiles (P).

3. Estimación de los modelos. Se hicieron dos grupos de los datos de las parcelas: ajuste y validación. Con el de ajuste se hizo una selección inicial de las variables más relacionadas con el parámetro a estimar y una segunda discriminación con el método de regresión lineal de selección hacia atrás (stepwise) de STATGRAPHICS. Con la submuestra de validación se verificaron las hipótesis del modelo general de regresión lineal (Peña, 2002).

4. Aplicación de los modelos ajustados a toda la zona de estudio. Se calcularon las variables predictoras, igual que en el tercer paso, pero en este caso, en los nodos de una malla regular de 20 m de lado que cubría completamente el área de estudio. Conocidas las variables y los modelos estimados para las parcelas de campo se obtuvieron estimaciones de las variables de interés en cada uno de los nodos de la malla.

I Congreso “Investigación en Agricultura para el Desarrollo” Estimación de parámetros fundamentales del inventario forestal con sensor láser aerotransportado \\\\\\\\ 1 55 Resultados y discusión Los modelos predictivos seleccionados tienen el mayor coeficiente de determinación (R2) y cumplen las hipótesis de validación: linealidad, normalidad, esperanza nula, varianza constante e independencia. La tabla 1 muestra el R2 ajustado, el error estándar y las variables que intervienen en cada modelo. Los datos que mejor se ajustan son los de altura dominante (R2 del 88,68%), seguido de la biomasa (83,16%), área basimétrica (78,63%), diámetro (77,73%), volumen (72,38%) y número de pies (61,93%). Se ha optado por una transformación logarítmica para estimar el número de pies ya que, sin transformar, con el mejor de los resultados se obtenía un R2 del 53,57% y no cumplía los criterios de normalidad de los test.

TABLA 1. Ajuste de las variables dasométricas: R2 ajustado, error estándar y variables del modelo predicho.

El error estándar representa cuánto se aleja el valor calculado del esperado, depende del tamaño de la muestra y no se puede comparar entre variables. Se observa que el porcentaje de primeros retornos a la altura de 3,60 m y los estadísticos de elevaciones muestran una gran correlación con los parámetros forestales. Esto se debe a que el porcentaje de primeros retornos muestra la proporción de pulsos emitidos que regresan al sensor y cuya altura es tal que el rebote ha debido producirse en un árbol, así puede decirse que es un “indicador” de la superficie arbolada; por otra parte, los valores de elevaciones de las alturas, son muy importantes a la hora de representar el arbolado. Las intensidades no son tan significativas porque en una superficie forestal la trayectoria de la señal es desviada en varios puntos: en la parte superior de las copas, a medias o bajas alturas, en arbustos, suelo, rocas, etc.

Conclusiones y recomendaciones

Se han estimado los modelos de las principales variables dasométricas (altura dominante, diámetro normal, área basimétrica, volumen de madera, biomasa y número de pies) de forma precisa (R2 ajustado entre el 62-88,7%) y con softwares de libre distribución. Para operar se prefieren los modelos sencillos, con pocas variables y de relación lineal; únicamente fue necesario realizar una transformación logarítmica (Ln) en el número de pies por hectárea. Por tanto, el escáner láser aerotransportado, en este caso LiDAR, ofrece grandes oportunidades para la realización de inventarios forestales en áreas extensas, de difícil acceso y reduce el trabajo en campo.

Agradecimientos: A Tragsatec por facilitar los datos y especialmente a F. Mauro por su ayuda.

Bibliografía Chuvieco E. 2007. Teledetección ambiental. La observación de la Tierra desde el Espacio. Ediciones Arial Ciencia.

Madrid (España), 116 pp.

Lillesand T., Kiefer R. 2000. Remote sensing and image interpretation. Ediciones John Wiley & Sons. United States of America, 705 pp.

Martínez R., Merino de Miguel S., Magdaleno F. 2009. Aplicaciones de la Teledetección Láser (LiDAR) en hidrología forestal y en la gestión de ecosistemas fluviales. Actas de las I Jornadas Técnicas sobre SIG y Teledetección en el ámbito de la ingeniería forestal y del medio natural-Sigtefor, 29, 23-27.

Pardé J., Bouchon J. 1994. Dasometría. Editorial Paraninfo, Madrid (España), 164 pp.

Pascual C., García-Abril A., Cohen W., Martín-Fernández S. 2010. Relationship between LiDAR-derived forest canopy height and Landsat images. International Journal of Remote Sensing, 31, 1261-1280.

Peña D. 2002. Regresión y diseño de experimentos. Alianza Editorial, Madrid (España), 345 pp.

Pinilla C. 1995. Elementos de teledetección. Edición RA-MA, Madrid (España), 59 pp.

Riaño D., Valladares F., Condés S., Chuvieco E. 2004. Estimation of leaf area index and covered ground from airborne laser scanner in two contrasting forest. Agricultural and forest metteology, 124, 269-275.

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El paisaje agrario como elemento dinamizador del desarrollo rural Arriaza M.1,*, González Arenas J.1, Nekhay O.2 Centro IFAPA Alameda del Obispo. Apdo 3092. 14080 Córdoba IPTS, Comisión Europea. Edificio EXPO - c/ Inca Garcilaso, 3 E. 41092 Sevilla manuel.arriaza@juntadeandalucia.es *

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Desde hace más de dos décadas se viene recalcando el papel multifuncional de la actividad agraria, la cual genera, junto con las materias primas y alimentos que se intercambian en los mercados, un conjunto de externalidades positivas y negativas, las cuales producen beneficios y perjuicios, respectivamente, a la sociedad. La no existencia de un mercado que regule la provisión adecuada de estos bienes públicos justifica la intervención del Estado para alcanzar un nivel de producción que iguala el beneficio marginal social con el coste marginal privado, alcanzándose así el óptimo social. El paisaje puede considerarse como un elemento integrador del patrimonio cultural y natural, y como un recurso fundamental en el desarrollo rural de zonas con riesgo de despoblamiento y reducción de



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