| Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá |
| EVALUACIÓN DEL ESTADO DE SALUD DE LAS MASAS FORESTALES DE LA COMUNIDAD DE MADRID MEDIANTE TÉCNICAS DE TELEDETECCIÓN | | Autor/a | Torres Hernández, Pablo Jesús | | Departamento | Geología, Geografía y Medio Ambiente | | Director/a | García Alonso, Mariano | | Codirector/a | Nieto Solana, Héctor | | Fecha de depósito | 07-03-2024 | | Periodo de exposición pública | 7 a 21 de marzo de 2024 | | Fecha de defensa | Sin especificar | | Modalidad | Presencial | | Programa | Tecnologías de la Información Geográfica (RD 99/2011) | | Mención internacional | No | | Resumen | Los ecosistemas forestales se extienden a lo largo del 31% de la superficie emergida del planeta, formando parte de la gran mayoría de biomas terrestres. La gran importancia de estos reside en factores como son la gran diversidad de hábitats y especies que albergan, la gran cantidad de servicios ecosistémicos que ofrecen al ser humano, la elevada fuente de materias primas que proporcionan y el papel que cumplen como agente regulador del clima y la función que cumplen contribuyendo a la estabilidad del ciclo hidrológico y como reservorio de carbono.
Los bosques están sometidos, de manera natural, a perturbaciones sin que estas afecten a su funcionamiento. Sin embargo, la presión a la que están sometidos actualmente tanto por factores antropogénicos como debido al cambio climático, están afectando a la salud de los bosques. La salud forestal puede ser descrita desde un variado número de puntos de vista, incluyendo factores como la escala a la que se define o el indicador o parámetro empleado para su estudio. Esta diversidad se ve reflejada en la gran cantidad de aproximaciones metodológicas empleadas para su estudio, entre las que se encuentran aquellas basadas en el uso de la teledetección.
La teledetección aplicada al estudio de la salud de las masas forestales es una herramienta de elevado valor que permite comprender y gestionar de una manera eficiente los bosques mediante datos adquiridos por sensores remotos. Esta ofrece ciertas ventajas respecto al empleo de otros métodos, como los basados en observaciones in situ, al proporcionar mayor cantidad de datos de lo que podría ofrecernos un inventario de campo. A su vez, ciertas fuentes de datos del campo de la teledetección, como la proporcionada por sensores activos y pasivos, pueden ofrecer información complementaria y continua en el espacio sobre ciertos parámetros relacionados con la salud forestal, permitiéndonos así la evaluación y seguimiento de las masas forestales.
El objetivo principal de esta tesis es el desarrollo de metodologías que nos permitan evaluar el estado de salud de las masas forestales a través de una aproximación multiescala y multisensor, integrando información obtenida en el terreno con datos obtenidos mediante observación remota. Para ello se definieron tres objetivos específicos:
- Realizar una síntesis sistemática de los estudios de salud forestal en los que se hayan utilizado tecnologías del ámbito de la teledetección.
- Realizar una evaluación de los niveles de daño presentes en las masas forestales a escala regional. Se desarrollará una metodología que permita identificar el daño y analizar sus patrones espaciales integrando datos del Inventario Forestal Nacional y datos multitemporales de teledetección.
- Realizar un seguimiento del estado fitosanitario de masas forestales a escala local y regional. Se desarrollará una metodología que permita la integración de datos de campo, datos UAV y datos satelitales, para la estimación precisa de indicadores del estado de salud forestal a escala local y su posterior extrapolación a escala regional para el desarrollo de sistemas de monitoreo. Asimismo, se proporcionará información sobre las incertidumbres asociadas a las estimaciones, clave para la toma de decisiones.
El primer objetivo específico se aborda a través de una síntesis sistemática de la literatura científica. Esta se basa en identificar y analizar estudios que abordaron temas de salud forestal aplicando técnicas de teledetección, además de estudiar la riqueza metodológica presente en estos artículos. Para ello se aplicó el protocolo PRISMA de cara a la identificación y selección de estudios sobre salud forestal aplicando técnicas de teledetección. Posteriormente se analizó la información contenida en ellos. Se seleccionó un conjunto final de 107 artículos de revistas publicados entre 2015 y 2020 para su evaluación de acuerdo con nuestros criterios de filtro y 20 variables seleccionadas. Posteriormente, se realizó una revisión exhaustiva por pares cada uno de los artículos y se extrajo y analizó la información de las variables de interés. Los principales resultados fueron (1) que el número de artículos que abordan este tema ha aumentado constantemente, (2) que la mayoría de los estudios ubicaron su área de estudio en América del Norte y Europa y (3) que los sensores multiespectrales a bordo de satélites son la tecnología más utilizada, especialmente aquellos a bordo de satélites de la misión Landsat. Finalmente, la mayoría de los estudios se centraron en evaluar el estrés al que se ven sometidas las masas forestales o a algún factor de perturbación específico, mientras que sólo un pequeño número de estudios abordaron la salud de los bosques desde una perspectiva de alerta temprana.
El caso de estudio número 1 aborda el segundo objetivo específico a través del desarrollo de una metodología que nos permite estudiar los daños sufridos por las masas forestales de la Comunidad Autónoma de Madrid (CAM) mediante el empleo de datos extraídos del Inventario forestal Nacional (IFN) y de imágenes obtenidas por satélites Landsat. Para llevarlo a cabo se realizaron una serie de modelos de clasificación mediante algoritmos Support Vector Machine (SVM) que nos permitió discriminar entre zonas forestales dañadas y no dañadas obteniendo niveles de precisión de hasta 0.91 y valores de Coeficiente Dice de hasta 0.45. Posteriormente, se analizaron los patrones espaciales de daño identificando zonas de hotspots de daño para la CAM. En este caso de estudio se observó que el número de parcelas del IFN es insuficiente para servir como información de referencia para este tipo de estudios sobre daño.
El caso de estudio número 2 aborda el tercer objetivo específico mediante el desarrollo de una metodología de upscaling en dos fases que permita estimar tres parámetros directamente relacionados con la salud forestal: el índice de área foliar (LAI), el contenido de clorofila (Ca+b) y el contenido de agua del dosel (CWC). En una primera fase se emplearon datos multiespectrales tomados mediante un sensor a bordo de un dron para estimar mediante algoritmos SVM a nivel local los tres parámetros seleccionados, que previamente fueron medidos sobre el terreno. Los resultados obtenidos, fueron empleados en una segunda fase como información de referencia para entrenar otros modelos estadísticos basados en información obtenida por los satélites Sentinel-2, permitiendo estimar los parámetros a una escala regional. En la primera fase se obtuvieron valores de R2 superiores a 0.89 para todas las variables estimadas y valores de RRMSE de entre el 9.83% y el 20.88%. En los modelos desarrollados en la segunda fase para las diferentes variables se obtuvieron valores de R2 superiores a 0.88 y valores de RRMSE de entre 5.98% y 12.15%. En este caso de estudió se observó el gran potencial de los UAV como herramienta de muestreo de parámetros forestales, permitiendo capturar la variabilidad de los parámetros a escala de paisaje, así como aumentar el tamaño muestral para el desarrollo de modelos de Machine Learning para la extrapolación de las variables. Además, se observó a través de los resultados globales de los modelos realizados, el potencial de la metodología en dos fases desarrollada para estimar parámetros biofísicos forestales a nivel regional basándonos en datos tomados en el terreno. |
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