dhSegment: a generic approach for document segmentation

Los inventarios forestales, además de tratar de conocer los tipos de especies y bosques presentes en un territorio y la distribución de los mismos (cuestión ya abordada en la generación de cartografía forestal mediante teledetección), también centran su interés en el conocimiento de algunos parámetros forestales de tipo continuo. Franklin (2001) destaca 7 de estos parámetros forestales como de gran interés para caracterizar los atributos estructurales de un bosque, ya sean referidos a una masa forestal individualizada o discreta (con límites definidos) o a un territorio forestal o de arbolado continuo: (i) densidad de copas del bosque; (ii) diámetro del tallo a la altura del pecho (dbh); (iii) volumen; (iv) altura; (v) densidad del tallo; (vi) edad y (vii) estado de desarrollo.

Aunque las técnicas de clasificación digital de imágenes de satélite se han empleado para generar cartografías de algunas de estas variables, las aplicaciones de la teledetección para la estimación de estos parámetros se han centrado mayoritariamente en el desarrollo de modelos empíricos o semi-empíricos basados en las relaciones

estudiadas en los modelos físicos de transferencia radiativa en bosques. En este sentido, se han desarrollado gran cantidad de estudios que tienen por objeto estimar los parámetros forestales enumerados como variables dependientes que pueden ser estimadas o predichas mediante el uso de imágenes de satélite calibradas, aplicándose normalmente la siguiente metodología: (i) establecimiento de una serie de parcelas de muestreo en un área forestal y medición del parámetro forestal que se quiere estudiar; (ii) adquisición de las imágenes de satélite adecuadas para la estimación del parámetro que contienen esas parcelas; (iii) localización de las parcelas en la imagen; (iv) extracción de los datos radiométricos de las parcelas; (v) desarrollo de un modelo que relacione los datos de campo con la información radiométrica; (vi) utilización del modelo para estimar el parámetro forestal estudiado en el resto de píxeles forestales de la imagen a partir de su valor radiométrico (Franklin, 2001).

Así pues, el parámetro forestal estudiado y muestreado en la parcelas (por ejemplo, el dbh o la altura) constituye la variable dependiente y los datos espectrales obtenidos de la imagen en esas localizaciones se convierten en las variables independientes. Una vez ajustado el modelo de relación mediante la distintos procedimientos estadísticos, el modelo es invertido para conocer el valor de la variable dependiente en el resto de áreas forestales contenidas en la imagen, por cuanto se asume que los datos espectrales dependen y se relacionan de igual manera que en el modelo obtenido (Franklin, 2001).

Como se ha señalado con anterioridad, las imágenes proporcionadas por los sensores transportados a bordo de plataformas satelitales o de aviones registran información de carácter continuo y completo a lo largo de un territorio, siendo estas imágenes obtenidas en intervalos más o menos frecuentes. Estas características ayudan a superar algunos de los problemas asociados a las limitaciones de los inventarios puntuales tradicionales, como son el uso de extrapolaciones hechas a partir de parcelas que sólo representan una muestra discreta en una dimensión espacial continua que, a menudo, resultan poco consistentes, o la necesidad de emplear largos periodos de tiempo para la realización de estos inventarios en extensas áreas de terreno (Salvador y Pons, 1998a). Además, la teledetección puede reducir el gasto en la realización de inventarios forestales, ya que puede eliminar gran parte del trabajo de campo necesario, el cual consume la mayor parte del presupuesto asignado a dichos inventarios (Hyyppä e Hyyppä, 2001).

Capitulo 1: Antecedentes, objetivos, metodología y área de estudio

Las mejoras introducidas por la teledetección en la realización de inventarios forestales quedan perfectamente reflejadas en las palabras de McRoberts y Tomppo (2007, p. 413), quienes afirman que “los datos de teledetección no solamente han contribuido a incrementar la velocidad, la eficiencia de coste y la precisión de los inventarios, sino que también han facilitado la construcción de mapas de atributos forestales con resoluciones espaciales y exactitudes que no eran posibles unos años atrás”. Reflejo de ésto es la utilización en Finlandia, desde 1990, de imágenes de satélite para generar cartografía forestal a escala nacional de forma operativa mediante la combinación de parcelas de campo y registros de estas imágenes (Tomppo et al., 2008).

Existe una ingente producción científica sobre la estimación de parámetros forestales continuos mediante el uso de la teledetección. Una revisión bibliográfica sobre el tema nos muestra la gran variedad de sensores (aerotransportados y satelitales) utilizados para ello.

Dentro de los sensores pasivos, encontramos ejemplos en cada uno de los tres tipos definidos anteriormente en función de resolución espacial de las imágenes que proporcionan. Así, los trabajos de Zhang et al. (2004), Tottrup et al. (2007) y Muukkonen y Heiskanen (2007) ofrecen una visión de la utilización de imágenes de baja resolución espacial para estimar, respectivamente, la edad, el estado de desarrollo y el volumen de madera de bosques en grandes extensiones. Sin duda, la utilización de imágenes de resolución media como Landsat y Spot para derivar parámetros forestales a escala regional es la aplicación más abundante en la bibliografía, existiendo, sobre todo, numerosos trabajos centrados en la estimación de volumen de madera (Ardö, 1992; Gemmel, 1995; Trotter et al., 1997; Fazakas et al., 1999; Reese et al., 2002; Mäkelä y Pekkarinen, 2001; Mäkelä y Pekkarinen, 2004; Magnusson y Fransson, 2005; Hall et al., 2006). En cuanto a la utilización de imágenes de alta resolución espacial, existe un menor número de referencias; sirvan como ejemplo los trabajos realizados en el seno del Instituto de Investigación Forestal de Finlandia (Pekkarinen, 2002; Tuominen y Pekkarinen, 2005). Por último, dentro de este grupo de sensores pasivos cabe señalar también el uso de sensores hiperespectrales para estas aplicaciones, como en el trabajo de Jia et al. (2006), que emplean imágenes AVIRIS para estimar atributos forestales relacionados con incendios y, los trabajos llevados a cabo en el seno del CREAF, que experimentaron la utilidad del sensor aerotransportado CASI para tareas de inventario y cartografía forestal (Baulies y Pons, 1995; Salvador et al., 1997).

El hecho de que los sensores activos radar sean sensibles al tamaño y a la estructura de la vegetación (Dobson, 2000; Lillesand y Kiefer, 2000) ha hecho que en los últimos años se haya multiplicado el uso de imágenes radar en la estimación de parámetros forestales continuos. A grandes rasgos, estos trabajos se basan en la relación existente entre el tamaño del pulso radar emitido por el sensor (longitud de onda) y el tamaño de los componentes de la planta, así como en la relación existente entre la densidad de cubierta vegetal y el coeficiente de retrodispersión obtenido. De esta forma, la banda C (con una longitud de onda entre de 3,75 y 7,5 cm), debido a su escasa capacidad de penetración en el dosel vegetal, ha sido principalmente utilizada para estimar cuestiones relativas a la estructura general de los bosques como, por ejemplo, la existencia de zonas de corta y de zonas quemadas (Kuntz y Siegert, 1999; Quegan et al., 2000; Huang y Siegert, 2004). Por el contrario, las bandas L y P (longitud de onda entre 15-30 cm y entre 30-100 cm, respectivamente), dada su gran capacidad de penetración en el dosel vegetal, son sensibles a las principales estructuras leñosas de los árboles (ramas primarias de la corona arbórea y al tronco), por lo que se han empleado principalmente en trabajos enfocados a estimar volúmenes de madera (Fransson, 1999; Santoro et al., 2003; Kellndorfer et al., 2003; Tansey et al., 2004; Santoro et al., 2006). A este respecto, es conveniente destacar que las experiencias llevadas a cabo con la banda P han sido todas ellas desarrolladas mediante sensores aerotransportados, ya que no existen sensores con esta longitud de onda a bordo de plataformas satelitales. En iguales condiciones de adquisición, la banda P ha mostrado mayor sensibilidad para la estimación de volúmenes de madera que la banda L, siendo su grado de saturación algo más elevado (Israelsson et al., 1994; Kellndorfer et al., 2003), lo que indica el potencial de esta banda cuando sea incorporada a bordo de una plataforma satelital. Otros parámetros también estimados con imágenes procedentes de bandas L y P son la altura del árbol, edad, área basal y dbh (Dobson, 2000; Lu, 2006), aunque, como se verá más adelante, la estimación de la biomasa es sin duda el parámetro forestal más estudiado mediante el uso de imágenes radar.

Dentro del uso de los sensores radar a la estimación de variables forestales destacadas por Franklin (2001), son interesantes las aplicaciones que hacen uso de técnicas polarimétricas e interferométricas, denominadas en inglés POLinSAR (Polarimetric and Interferometric SAR). Un buen ejemplo de la aplicación de estas técnicas para estimación de parámetros forestales físicos a partir del uso de sensores aerotransportados es la tesis doctoral de Garestier (2006), en cuyo último capítulo se analizan las posibles limitaciones de los métodos utilizados en condiciones espaciales.

Capitulo 1: Antecedentes, objetivos, metodología y área de estudio

Las aplicaciones de inventario forestal mediante la utilización de LIDAR se han centrado sobre todo en obtener, por un lado, estimaciones de la altura y de la anchura de la corona de árboles individuales y, por otro, de altura media y densidad de los bosques, pudiendo ser posteriormente utilizadas estas medidas para estimar, mediante ecuaciones alométricas, el volumen y la biomasa de cada individuo y de los bosques en general (McRoberts y Tomppo, 2007). Algunos ejemplos de la utilización de LIDAR para la estimación de la altura de los árboles son los trabajos de Nilsson (1996), Næsset (1997), Koukoulas y Blackburn (2005) y Balzter et al. (2007a), mientras que para la estimación y análisis del diámetro de la corona pueden citarse los trabajos de Persson et al. (2002), Popescu et al. (2003) y Brandtberg et al. (2003). A partir de estas propiedades se han llevado a cabo trabajos más complejos tendentes a determinar la estructura de áreas boscosas (Hyde et al., 2005; Hill y Thomson, 2005; Goodwin et al., 2006) e incluso algún tipo de clasificación (Dubayah y Drake, 2000; Donoghuea et al., 2007; Mutlu et al., 2008).

El alto volumen de trabajos citados da idea de la complejidad que existe en la estimación de estos parámetros forestales mediante técnicas de teledetección, ya que para estimar una misma variable (por ejemplo, volumen de madera) se han citado distintos trabajos que lo abordan con diferentes sensores y técnicas, resultando una estimación con más o menos éxito, pero quedando siempre una parte de la varianza de la variable sin explicar. Estos problemas se comentarán más adelante junto a los relativos a la estimación de la variable biomasa que, junto el LAI2 _{(Leaf Area Index), es una de las}

más importantes variables biofísicas estimadas mediante teledetección.