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000064623 005__ 20180207125352.0
000064623 037__ $$aTAZ-TFM-2017-1269
000064623 041__ $$aspa
000064623 1001_ $$aGelabert Vadillo, Pere Joan
000064623 24200 $$aAnalysis of structural diversity in dynamic landscapes, affected by forest fires, through LiDAR-PNOA data
000064623 24500 $$aAnálisis de la diversidad estructural en paisajes dinámicos afectados por incendios forestales mediante LiDAR-PNOA
000064623 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2017
000064623 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000064623 520__ $$aLos datos LiDAR (Light Detection and Ranging) del PNOA (Plan Nacional de Ortofoto-grafía Aérea) constituyen una fuente de datos con infinidad de aplicaciones aún por desarrollar. El presente estudio tiene como objetivo evaluar la capacidad de dichos da-tos para la estimación de la biodiversidad estructural, útil para la gestión forestal, en masas forestales regulares de Pinus halepensis Miller afectadas por incendios foresta-les de manera recurrente. Las masas analizadas están localizadas en los Montes de Zuera y Sierra de Luna, en la depresión central del Ebro (Zaragoza). El material utiliza-do como fuente de información son los datos LiDAR-PNOA de la segunda cobertura de baja densidad de puntos (2 – 1,1 puntos m-2), que al estar en un nivel de procesa-miento inicial requirieron su filtrado con el algoritmo MCC v.2.1., para discernir entre puntos pertenecientes al suelo y los pertenecientes a vegetación. Como métricas de biodiversidad estructural se aplicaron los índices LHDI (LiDAR height diversity Index) y LHEI (LiDAR height evenness index), además de diversas métricas relacionadas con la estructura vertical y la continuidad horizontal de la vegetación. Con el test de Kruskal Wallis, para contrastar las hipótesis, se analizaron las diferencias entre medias de to-das las variables por diferentes agrupaciones; resultando existir en todos los casos di-ferencias significativas. Si se analizan los incendios recientes se observa la agrupación de la mayoría de los retornos en los primeros intervalos de altura. En torno al 80% de los retornos se ubican entre 0,5 y 3 m, lo que muestra un bajo índice de diversidad estructural y de equidad por el predominio del estrato arbustivo. En cambio, con el pa-so del tiempo la proporción de retornos se redistribuye entre un mayor número de ran-gos de altura, a causa del crecimiento del estrato arbóreo, generando así un aumento de la diversidad estructural y de la equidad. Una vez calculados y analizados los índices y métricas se procedió a realizar una clasificación digital supervisada, utilizando dichas variables para comprobar si los diferentes patrones de diversidad estructural permiten diferenciar la ocurrencia o no de un incendio previo y la fecha del mismo. Se utilizaron por tanto dos leyendas, una enfocada a la delimitación de áreas quemadas y no que-madas, con una precisión global de 82,75%, y otra a la identificación de las diferentes fechas de incendio, así como la zona no quemada, con una precisión del 52,5%. Los resultados demuestran la utilidad de la información derivada de los datos LiDAR-PNOA para generar información referida a la delimitación de áreas incendiadas.
000064623 521__ $$aMáster Universitario en Tecnologías de la Información Geográfica para la Ordenación del Territorio: Sistemas de Información Geográfica y Teledetección
000064623 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000064623 700__ $$aLamelas Gracia, María Teresa$$edir.
000064623 700__ $$aDomingo Ruíz, Darío$$edir.
000064623 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bGeografía y Ordenación del Territorio$$cGeografía Física
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