A medida que aumentan los riesgos para los bosques con el cambio climático, los gestores forestales recurren a LiDAR data and digital twins for better ways to monitor forest structure and manage forest function.

Un seguimiento preciso y una gestión óptima de la estructura de un bosque es la mejor manera de garantizar que pueda seguir desempeñando sus funciones críticas de hidrología, geoquímica y biodiversidad y servir como fuente sostenible de madera. Pero, para la gestión, la captura manual de datos forestales lleva mucho tiempo y es cara. Suele requerir que los ecólogos trabajen in situ, a menudo en lugares remotos, y puede llevar hasta seis meses recopilar los datos y el mismo tiempo volver a necesitar para analizarlos. Durante el tiempo de recogida y procesamiento, muchas cosas pueden cambiar en el entorno forestal, disminuyendo la utilidad de los datos.

La Comisión de Recursos Naturales de Nueva Gales del Sur (NSW Natural Resources Commission, NRC) es un organismo independiente encargado de proporcionar asesoramiento basado en pruebas para ayudar al gobierno del Estado a gestionar las vías fluviales y los bosques, incluidos los bosques estatales, los bosques autóctonos privados y los terrenos forestales de la Corona. La NRC quería explorar métodos alternativos de recopilación de datos que no requirieran que personal especializado pasara largos periodos de tiempo sobre el terreno, con el objetivo de acelerar la recopilación de datos y reducir el tiempo total entre la recopilación de datos y la generación de información procesable.

En 2020, el Primer Ministro de Nueva Gales del Sur pidió al NRC que supervisara el Programa de Seguimiento y Mejora de los Bosques, una iniciativa para crear una mejor base empírica para la toma de decisiones en materia de gestión forestal.

Como parte de este programa, contrataron a Interpine Innovation para recopilar digitalmente datos en una de las 15 parcelas de bosque autóctono de la costa de Nueva Gales del Sur.

En abril de 2021, Interpine llevó su Hovermap LiDAR autonomía y carga útil cartográfica a la costa de Nueva Gales del Sur para realizar un escaneado de referencia LiDAR de 18 parcelas de los 15 bosques autóctonos.

Interpine adquirió su Hovermap en septiembre de 2020 por su capacidad para capturar datos en entornos remotos e inaccesibles, incluidos terrenos escarpados y densamente arbolados, y sabía que era la herramienta adecuada para este trabajo.

Hovermap permitió a un técnico de Interpine captar una exploración completa de la parcela forestal en LiDAR en sólo 10 minutos.

"Hovermap proporciona datos muy ricos y una captura completa, con rapidez. Eso nos permite suministrar a nuestros clientes una visión clara de la información que necesitan."

Susana González

Jefe de equipo de teledetección del Grupo Interpine/LiDAR Engineer

Obtener una imagen completa de las explotaciones forestales

Históricamente, la obtención de datos detallados sobre una pequeña sección de bosque estatal habría supuesto que los ecologistas midieran físicamente los árboles y documentaran una serie de parámetros asociados a su salud. Entre ellos se incluirían la altura de los árboles, el diámetro, la cubierta de copas, la composición de especies y el volumen de árboles para el rendimiento. Este proceso de captura de datos está sujeto a errores humanos y omisiones y puede llevar días.

LiDAR Con una mochila Hovermap, un técnico de Interpine pudo realizar una exploración completa de la parcela forestal en sólo 10 minutos. El alto nivel de detalle de este escaneado permite crear un gemelo digital, lo que significa que los ecólogos ni siquiera necesitan poner un pie en el bosque para conocer a fondo sus componentes.

Interpine ha interrogado los datos utilizando algoritmos creados previamente para captar la detección de árboles, segmentar árboles individuales y proporcionar la extracción de tallos y el perfil de diámetro. Mejoran constantemente esta IA implicando a una persona con experiencia para medir, evaluar y entrenar los algoritmos.

LiDAR datos para futuras métricas de gestión forestal

El NRC sabe que necesita sistemas de interrogación más robustos para identificar vínculos más claros en los datos y proporcionar medidas de la métrica de complejidad estructural, así como medidas de composición florística.

"La aceleración de los cambios medioambientales exige que establezcamos nuevas medidas de la función forestal para complementar las medidas tradicionales", declaró Jeffrey Bell, Consejero Principal de la Comisión Nacional de Recursos.

Consciente de que los científicos de distintas áreas aportarán perspectivas únicas, el NRC puso los datos a disposición del público.

"Un aspecto clave del Programa de Seguimiento y Mejora de los Bosques es replantearse el seguimiento de los bosques recopilando datos de la forma más eficiente posible y democratizándolos después. Con ello esperamos animar a los investigadores de todo el mundo a analizarlos y encontrar nuevas y mejores métricas para medir y mantener la estructura de los bosques", afirma Jeffrey.

"La cantidad de datos recogidos por Hovermap crea muchas más opciones de investigación para los investigadores. Recoge datos que quieren y datos que aún no saben que necesitan".

Jeffrey Bell

Consejero principal de la Comisión Nacional de Recursos

Para ayudar a compartir estos datos con la comunidad científica mundial, el NRC recurrió a la Red de Investigación de Ecosistemas Terrestres (TERN), un proyecto de la Estrategia Nacional de Infraestructura de Investigación Colaborativa (NCRIS) que recopila, coteja y publica datos de ecosistemas terrestres procedentes del observatorio de campo TERN, habilitado por la NCRIS, institutos de investigación y agencias gubernamentales estatales y federales australianas. TERN aloja el conjunto de datos LiDAR en formato .LAZ para facilitar el acceso al mayor número de interesados.

NRS espera que se puedan desarrollar nuevas métricas para su adopción en el seguimiento y la planificación forestal, incluyendo un indicador ecológico, la complejidad estructural y la complejidad vertical.

Si desea consultar los datos, puede hacerlo en el portal TERN Data Discovery.