El proyecto WOODFOREST SATELLITE se centra en el estudio y evaluación de las masas forestales representativas de la Comunidad Valenciana mediante herramientas de teledetección con el fin de llevar a cabo una explotación maderera de dichas masas con mejoras sustanciales respecto a las técnicas actuales.
Para ello, se fijaron unos objetivos específicos:
- En primer lugar, el estudio de las herramientas de teledetección disponibles para la evaluación forestal.
- Escoger tecnologías que proporcionen variables de interés para las masas forestales de la Comunidad Valenciana.
- La evaluación de las diferentes masas forestales de la Comunidad Valenciana y selección de aquellas de interés por su composición específica y tipología que sean más representativas.
- La toma de datos en campo de los parámetros escogidos relativos a la cantidad y posibilidad de madera para su extracción.
- Obtención de variables de interés que relacionen los datos de teledetección con la cuantificación de madera y su crecimiento.
- El desarrollo de algoritmos que correlacionen los parámetros en campo con los resultados de la teledetección con fines madereros.
- La creación de un modelo de estudio novedoso y representativo para las variables de las masas forestales que permita una gestión forestal sostenible.
- Divulgación de forma efectiva el proyecto y sus resultados.
- Transferir y promover los resultados a empresas de la Comunidad Valenciana de mayor interés.
A lo largo de 2022 el proyecto ha estado trabajando principalmente en:
1 – El análisis de las herramientas de teledetección más importantes, así como su aplicabilidad en el proyecto:
- Landsat: es programa conjunto entre la NASA y el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) que ofrece el catálogo más amplio de observaciones de la Tierra a nivel global.
- Sentinel: es un proyecto multi-satélite desarrollado por la ESA en el marco del Programa Copérnico. Las misiones Sentinel incluyen satélites de radar y satélites de imágenes super-espectrales para la vigilancia terrestre, oceánica y atmosférica de la Tierra.
- Lidar: siglas de Light Detection and Ranging (detección y medición de la luz), es una tecnología de detección por tiempo de vuelo que emite impulsos láser de baja potencia que mide el tiempo que tarda el láser en completar un viaje de ida y vuelta entre el sensor y un objetivo.
- SLAM: (del inglés simultaneous localization and mapping), es una técnica que sirve para construir un mapa de un entorno desconocido en el que se encuentra, a la vez que estima su trayectoria al desplazarse dentro de este entorno.
2 – Mediante herramientas GIS se ha realizado la evaluación de distintas masas forestales y especies presentes para después seleccionar las zonas donde escoger las parcelas de estudio. El objetivo ha sido conseguir parcelas representativas de las masas forestales (de aquellas especies más representativas como el Pinus halepensis) de la Comunitat Valenciana con capacidad de obtención de volumen de madera. Esas masas deben cumplir requisitos como albergar únicamente la especie elegida, estar cerca de caminos, propiedad pública, baja pendiente… Todos estos requisitos van dirigidos a facilitar la toma de datos en campo pero a su vez localizar parcelas que contengan dichas masas representativas para poder posteriormente relacionar dicha información con los datos satelitales.
Una vez conocida la localización de las masas representativas se eligió una zona por provincia donde ubicar las parcelas de estudio. Entonces se fue a campo, se comprobó que los resultados del tratamiento GIS eran ciertos y se colocaron varias parcelas por provincia.
En estos momentos se está llevando a cabo la toma de datos en campo y la recopilación de información satelital para crear una base de datos que poder interaccionar y analizar las relaciones que tienen los datos satelitales con las existencias y posibilidad forestales de las masas representativas de la Comunidad Valenciana.
La iniciativa Woodforest Satellite, «Estudio del estado de las masas forestales a través de herramientas satelitales para fines madereros», está coordinada por AIDIMME, apoyada por IVACE y financiada por el Fondo FEDER de la Unión Europea.
