Memoria para optar al Título Profesional de Ingeniero Forestal / Se propuso un método de gabinete para la detección de cortas no autorizadas, basado en el uso de la teledetección a partir de imágenes satelitales de libre descarga. Para este propósito se analizaron cambios producidos por cortas no autorizadas sobre bosque nativo en la Región del Maule a través de análisis multitemporales con imágenes OLI del satélite Landsat. Se crearon tres categorías de cortas no autorizadas basadas en las superficies de estas mismas, se crearon las categorías: grandes (entre 4,2 y 40,5 hectáreas), medianas (entre 0,2 y 4,1 hectáreas) y pequeñas (entre 0,01 y 0,19 hectáreas). A su vez fue calculado el índice vegetacional NDVI para los periodos antes y después de realizadas las cortas, para posteriormente determinar el ΔNDVI con el fin de crear mapas de cambio los cuales fueron comparados con los registros disponibles en las campañas de campo, a distintas escalas de análisis. La comparación se realizó a partir de una muestra de la imagen a partir de diferentes escalas, se tomaron muestras de 40,5 ha (escala 1:4.000), 81 ha (escala 1:5.000), 162 ha (escala 1:7.000) y 324 ha (1:10.000). Los mejores resultados se obtienen cuando la región de cambio fue definida como un 25% del total de la imagen, conteniendo cerca de un 30% de las cortas no autorizadas en la mayoría de las escalas de análisis utilizadas. Los mapas de cambio obtenidos fueron utilizados para la realización de la propuesta de seguimiento y detección de las cortas no autorizadas, debido que se trata de un material cartográfico es de gran utilidad en el apoyo y la planificación de campañas en terreno. La metodología propuesta puede ser mejorada como por ejemplo, con imágenes de mayor resolución que tengan celdillas de menor superficie, con la capacidad de observar las cortas no autorizadas de menor tamaño. Los valores utilizados para el cálculo de la efectividad del método fueron realizados en base a una muestra de la corta la cual fue un solo pixel, con lo cual podrían esperarse mejores resultados si se tuvieran los perímetros de corta que entreguen información de la vecindad del dato.

Ingeniero Civil Eléctrico / Las imágenes hiper espectrales (HSI) son un tipo particular de imágenes obtenidas usando un arreglo de sensores sensibles a un determinado rango del espectro electromagnético. Cada pixel de ellas se relaciona a un espectro continuo en un rango de frecuencias específico. Contienen gran cantidad de información de los escenarios que capturan. Resulta interesante desde el punto de vista académico e industrial el extraer dicha información para su interpretación y mejorar la toma de decisiones. Estas imágenes son masivas en capacidad de almacenamiento computacional y muy redundantes, pero aún así extremadamente ricas en información. Por ello, el procesamiento de señales es un paso imprescindible al momento de interpretarlas. La interpretación de la información de las HSI usando procesamiento computacional es un tema de investigación vigente y muy popular en la academia. En esta memoria se exploran y aplican algunas de las técnicas existentes para separar la señal obtenida del sensor en un modelo compuesto por varias señales combinadas. Estas técnicas son Vertex Component Analysis (VCA), Simplex Identification via Split Augmented Lagrangian (SISAL) y Sparse Unmixing by variable Splitting and Augmented Lagrangian (SUnSAL). A la base de datos utilizada la conforman pixeles simulados a partir de firmas espectrales reales e HSI adquiridas en enero de 2015 en el marco del proyecto Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDEF) IDeA-CA13I-10305. Se analizan los métodos investigados, estableciendo claramente los casos en que cada uno puede ser utilizado y verificando su eficacia en cada uno de ellos. También se presentan algunas alternativas de aplicaciones que permiten utilizar los resultados de unmixing para obtener más información sobre los datos. En las pruebas de extracción y reconstrucción, la combinación de usar tanto VCA como SISAL para extraer firmas espectrales en conjunto con SUnSAL para la regresión de estas firmas en el conjunto de datos es prácticamente indistinta. SISAL posee la ventaja de ajustar las firmas espectrales de VCA en condiciones de mayor grado de mezcla. Si la mezcla es leve, VCA tiene resultados levemente superiores. Se concluye también que unmixing puede funcionar mejor que otras técnicas de reducción de dimensionalidad, como Análisis de Componentes Principales (PCA) y el sub espacio de la señal para entrenar clasificadores de espectros.

Ingeniero Civil Matemático / Magíster en Meteorología y Climatología / A lo largo de Chile existen diversas fuentes de dióxido de azufre (SO2) de origen antrópico (fundiciones de cobre, termoeléctricas, etc.) como de origen natural (volcanes, proceso biogénicos, etc.). En Chile, se estima que durante el año 2005 las fundiciones de Caletones, Ventanas y Chagres emitieron 77GgS en conjunto, cantidad similar a las emisiones totales de países desarrollados. Dados los impactos sobre la salud humana, los ecosistemas y el clima asociados al SO2 y compuestos oxidados de azufre, se requiere contar con mediciones confiables de SO2 de manera de tener un control sobre la abundancia, distribución y emisiones. El ozono (O3) y el SO2 tienen líneas espectrales de absorción similar en el ultravioleta (UV), siendo el O3 mucho más abundante que el SO2. Este último, se comenzó a estimar como una corrección a la estimación de carga atmosférica de O3 en la década de 1980, donde la carga atmosférica de un compuesto corresponde a la integral en la vertical de la concentración del compuesto, medido en moléculas/cm2 o Unidades Dobson (1 DU=2.69×1016 moléculas/cm2). Subsecuentemente, la técnica de filtrado se ha mejorado pudiendose hoy registrar la carga de SO2 con un error de fondo de 0.2 DU. Operacionalmente, se supone un perfil basado en mediciones hechas en EE.UU. En este estudio se analiza la validez de suponer el mismo perfil en la zona centro de Chile, caracterizada por una compleja circulación debido a su topografía, otorgándole variedad de forma y distribución a los perfiles en la zona de estudio. La metodología plantea usar combinadamente un modelo de transporte de baja resolución horizontal (∼ 10km), para calcular los perfiles de SO2 en la zona de estudio y un modelo de transferencia radiativa, para estimar los efectos de la dispersión y absorción del SO2 en la atmósfera. El modelo de transferencia radiativa, permite simular la medición satelital, considerando el perfil modelado. De esta manera es posible estimar la sensibilidad de la estimación de carga de SO2, con respecto a los perfiles a lo largo de Chile Central. Las estimaciones de SO2 se corrigen al cambiar el perfil de SO2 y adema ́s se implementa un filtro estadístico que elimina aquellos datos fuera de los percentiles 1 y 99 de la población y que además elimina la variabilidad mensual, a través de un filtro de Fourier, considerando que el tiempo de residencia del SO2 es del orden de días. El resultado principal es la corrección de las estimaciones de SO2 en la zona central de Chile, con una sensibilidad entre un 40 %-80 %.

Tesis para optar al título de: Ingeniero en Recursos Naturales Renovables / En el presente estudio se realizó una detección de cambios en la vegetación del Cordón de Cantillana mediante un análisis multitemporal de imágenes Landsat (de 4 fechas distintas), abarcando el período 1975-2003. Esto se llevó a cabo analizando dos variables en cada una de las 4 fechas. La primera de ellas fue el vigor vegetal, para lo que se utilizó el índice de vegetación SAVI. La segunda variable fue la superficie ocupada por distintos tipos vegetacionales encontrados en el sector, las que se estimaron mediante una clasificación supervisada. Para la detección de cambios se usó, en el caso del SAVI, clusters, composiciones multitemporales y análisis de componentes principales, mientras que para las superficies de tipos vegetacionales, se usaron imágenes y tablas de cambios multitemporales pudiendo ver las distintas transiciones a lo largo del tiempo.

No description available.

No description available.

Memoria para optar al título profesional de Ingeniero en Recursos Naturales Renovables / Este estudio tiene como objetivo principal el generar y comparar modelos de estimación de biomasa aérea forestal utilizando los sensores pasivos LANDSAT ETM+ y ASTER GDEM, datos LiDAR e información de inventarios forestales del predio experimental Pantanillos, Región del Maule. De la imagen LANDSAT se utilizó la respuesta espectral además de obtener índices de vegetación y la transformación “Tasselep Cap”. A partir del ASTER GDEM se obtuvo información topográfica incluyendo pendiente, orientación y curvatura del terreno. Con los puntos LiDAR se calculó el Modelo Digital de Terreno (MDT), el Modelo Digital de Superficie (MDS) y el Modelo Digital de Copas (MDC). Para comparar el potencial de las fuentes de información en la estimación de biomasa aérea se establecieron tres modelos: el primero (M1) incluye como predictores las variables extraídas desde LANDSAT ETM+ y ASTER GDEM, mientras que el segundo (M2) reemplaza este último por el MDT de alta resolución LiDAR. Un tercer modelo (M3) incluye variables LANDSAT y los tres modelos digitales obtenidos a partir de LiDAR. Además de comparar los ajustes y errores de cada modelo propuesto se consideró el costo monetario de la adquisición y procesamiento de datos. Los modelos de estimación se realizaron a través del algoritmo basado en árboles de clasificación y regresión “Random Forest” el cual además entrega la importancia de todos los predictores en la estimación, información que fue utilizada para la selección de las mejores variables en cada modelo. Se realizaron estimaciones a nivel predial y estratificado por especie dominante (Pinus radiata, Eucalyptus globulus y renoval de Nothofagus glauca). A nivel predial los mejores resultados fueron los obtenidos por M3 con selección de variables (Pseudo R2 57.23% y RMSE 41.44 ton/ha), mientras que entre M1 y M2 no se observan grandes diferencias (Pseudo R2 de 37.63% y 39.79%, respectivamente). Los modelos de estimación por tipo de vegetación difieren en gran medida en cuanto a los ajustes obtenidos y a las variables seleccionadas. Tanto para pino como para renoval de hualo se obtienen mejores resultados con M3 (Pseudo R2 77.22% y 30.95%, respectivamente), mientras que en eucalipto los tres modelos propuestos presentas resultados similares, no sobrepasando un Pseudo R2 de 37.92%. En general, los modelos que incluyen variables LiDAR obtienen mejores ajustes, pero se debe considerar además el costo económico asociado que para el caso de M3 alcanza los 26313.87 USD, costo muy elevado en comparación a M1 que tiene un valor de 1306.43 USD. / The primary objective of this study is the development and comparison of statistical models to estimate aboveground forest biomass (AGB). The models were built based on data originating from the two passive optical remote sensing sensors LANDSAT ETM+ and ASTER GDEM in combination with LiDAR data and information gathered during forest inventories as conducted in the experimental test site Pantanillos, Región del Maule. Original reflectances, as well as vegetation indices and the “Tasseled Cap” transformation of the LANDSAT image were used as potential variables for the models. From the ASTER GDEM product topographic information including slope, curvature and aspect of the terrain were used. From the LiDAR point cloud a Digital Terrain Model (DTM), a Digital Surface Model (DSM) and a Canopy Height Model (CHM) were calculated and used as input variables. To compare the potential of the different information sources of remote sensing data to estimate AGB three different models were created. The first model (M1) uses variables as derived from LANDSAT ETM+ and ASTER GDEM, while in case of the second model (M2) the ASTER GDEM is replaced by the high resolution LiDAR DSM. In the third model (M3) the LANDSAT based variables were combined with the three high resolution digital height models derived from LiDAR data. Besides the comparison of the performance of the three models, monetary aspects of data acquisition and data processing have also been considered in the study. To realize the biomass estimation models the “Random Forest” algorithm for classification and regression trees was applied. “Random Forest” also introduces a measure of importance for each of the variables used in the model which allows for the selection of the best variables. Within the study general biomass models for the full test site as well as biomass models for areas, which were stratified based on the dominating tree species (Pinus radiata, Eucalyptus globulus and second growth natural forest of Nothofagus glauca) were tested. For the general models best results were obtained with M3 and selected variables (Pseudo R² of 57.23%, RMSE of 41.44 ton/ha), while for M1 and M2 no notable difference could be found (Pseudo R² of 37.63% and 39.79% respectively). The results of the stratified models showed large differences in model performance and selected variables. For both pine and second growth nothofagus areas better results were obtained with LiDAR based variables (Pseudo R² of 77.22% and 30.95% respectively). In case of eucalypt the three examined models all produced similar results, which were not surpassing a Pseudo R² of 37.92%. In general it can be concluded that model M3 which included LiDAR variables produced most accurate models, however, also the notably higher costs which reached a total of 26313.87 USD compared to the costs of 1306.43 USD as valid for M1 have to be considered.

Memoria para optar al título profesional de: Ingeniero en Recursos Naturales Renovables / Las turberas son un tipo de humedal caracterizado por acumular materia orgánica, denominada turba, lo que los convierte en importantes reservorios de carbono. En Chile, la tala de árboles en zonas de drenaje pobre ha generado ecosistemas inundados, con presencia de musgo del género Sphagnum, denominados turberas antropogénicas. En ellos se realizan actividades de manejo productivo tales como extracción de musgo y pastoreo de ganado. Para evaluar los impactos de estas actividades en los stocks de carbono y en la vegetación del ecosistema se establecieron 44 puntos de muestreo en una turbera antropogénica en la isla de Chiloé, Chile; en ellos se cuantificaron los distintos stocks de carbono y variables de estructura y composición de la vegetación. A través del uso de estas variables se clasificó el ecosistema en micrositios para representar y analizar las distintas situaciones de la turbera. Además se desarrollaron modelos predictivos del carbono utilizando datos de campo y percepción remota. Los resultados evidencian un stock de carbono menor al de las turberas naturales, y que existe una amplia variabilidad de condiciones dentro de la turbera. Esta variabilidad, principalmente expresada en el carbono aéreo, genera micrositios dominados por plantas arbustivas, del género Juncus o por pastos nativos y exóticos. Se demostró además que el manejo productivo causa una disminución en el carbono acumulado en el reservorio aéreo y en el detrito. Sin embargo, los mayores impactos del manejo productivo se manifestaron en las variables de vegetación, con una disminución de la cobertura total, de la cobertura de plantas arbustivas y herbáceas, y de la altura de la vegetación, además de causar un incremento en la riqueza y en la presencia de especies exóticas. La predicción espacial del carbono aéreo dio resultados significativos utilizando solo índices espectrales (R2 = 0,51), lo que permitió visualizar que el impacto del manejo productivo no es homogéneo, siendo menos intenso en zonas anegadas. Este estudio es el primero que cuantifica los reservorios de carbono en este tipo de ecosistema y propone variables que pueden ser utilizados como indicadores de impactos de las actividades humanas. / Peatlands are a type of wetland characterized by the accumulation of organic matter, called peat, and are important carbon reservoirs. In Chile, logging in areas with poor drainage has produced flooded ecosystems, called anthropogenic peatlands, which contain moss of the genus Sphagnum. Productive management activities are conducted in these peatlands, including moss harvesting and livestock grazing. To evaluate the impact of these activities on carbon stocks in the ecosystem and on the vegetation, 44 sampling points were established in an anthropogenic peatland on the island of Chiloé, Chile. Here, different carbon stocks and vegetation structure and composition variables were quantified. These variables were used to classify the ecosystem into microsites to represent and analyze the different conditions in the peatland. In addition, predictive models of aboveground carbon were created using field and remote sensing data. The results revealed a carbon stock smaller than in natural peatlands, and a wide variability of conditions within the peatland itself. This variability, mainly expressed in aboveground carbon, produces microsites dominated by shrubs, rushes of the genus Juncus or native and exotic grasses. It was also revealed that productive management causes a decrease in accumulated carbon in the aboveground reservoir and in the debris. However, the greatest impact was found on the vegetation variables, with a decrease in total cover, cover of shrubs and herbaceous plants, and in the height of the vegetation, but an increase in the richness and presence of exotic species. The spatial prediction of aboveground carbon yielded significant results using only spectral indices (R2 = 0,51), where it could be seen that the impact of management is not homogenous, and is less intense in flooded areas. This study is the first to quantify carbon reservoirs in this type of ecosystem and to propose variables that can be used as indicators of the impact of human activities.

Memoria para optar al título de Geógrafa / Los sensores remotos enfrentan desafíos en la caracterización del permafrost de montaña y en las condiciones térmicas del suelo, o en la cartografía de glaciares cubiertos por detritos y rocosos. El objetivo de este trabajo es explorar el potencial de las imágenes térmicas y, en particular, la cartografía de la temperatura de superficie en la investigación criosférica de montaña, centrándose en las relaciones entre las temperaturas de superficie y la presencia de hielo masivo glaciar cubierto por detritos. Se describen los patrones espaciales de la temperatura de superficie y la distribución de las cubiertas detríticas supraglaciales obtenidos a partir de imágenes ASTER en el infrarrojo térmico (TIR), para 12 glaciares cubiertos seleccionados, en 3 sub-subcuencas pertenecientes a la cuenca superior del río Maipo, calculados en bandas de elevación de 100 m. El análisis de los datos de temperatura de superficie revela un contraste térmico entre el hielo masivo glaciar cubierto por detritos y el área circundante de detritos sin hielo. Además, éste contraste térmico va disminuyendo a medida que la cubierta detrítica crece tanto en grado de cobertura, como en espesor. Si bien los resultados demuestran la utilidad del método, los detalles más finos no se revelan en los datos ASTER TIR, debido principalmente a la resolución gruesa de 90 m de las imágenes de banda térmica.

Magíster en Meteorología y Climatología / Realizar mediciones viento en altura con técnicas tradicionales como globos cautivos y radiosondas es una tarea demandante en tiempo y recursos. Una de las soluciones a esto es la utilización de técnicas remotas como SODAR o LIDAR. El Centro de Ciencias del Clima y la Resilencia (CR)2 adquirió el año 2014 un SODAR y en el presente trabajo se presenta una habilitación del equipo mediante una campaña donde se comparan las mediciones contra Globo Cautivo, estación meteorológica en superficie y mediciones obtenidas de aviones (AMDAR). Se utilizó como referencia a la comparación realizada contra el Globo Cautivo bibliografía que reúne 20 años de mediciones SODAR \citep{Crescenti1995} utilizando estadísticos de sesgo, diferencia cuadrática media, precisión, y coeficiente de correlación. Se obtuvo resultados acorde a lo publicado en todos los estadísticos menos en el sesgo. Los resultados del trabajo indican que el SODAR, según categorías del fabricante, mide con un alcance categorizado como bueno en el lugar seleccionado y las mediciones comparan bien con respecto al globo cautivo y no tan bien para las mediciones AMDAR, siendo esto último explicado por la distancia entre las mediciones y el terreno complejo de la zona.