En octubre del 2013 una plaga conocida como Síndrome de declive rápido de los olivos empezó a atacar y asoló la práctica totalidad de los olivos del Sur de Italia (Apulia) así como los de la isla de Córcega. Cuatro años más tarde, en 2017, la plaga se fue extendiendo por varios países europeos incluida España, afectando muy especialmente el sureste de la península, y más concretamente tres comarcas de la provincia de Alicante. La causante de esta terrible plaga es la bacteria X. fastidiosa que se propaga por medio de un insecto vector (Philaeus Spumarius). En nuestra zona, el hospedante principal es el almendro (Prunus dulcis). Hoy en día, después de las medidas de erradicación de las plantas contaminadas, o sospechosas de serlo, dictadas por la Comisión Europea y ejecutadas dentro del plan de Contingencia adoptado por la Conselleria de Agricultura del gobierno valenciano, son ya 800 las toneladas de almendras que se han perdido como consecuencia de la tala de más de 200.200 árboles. Dentro de las soluciones estudiadas en los grandes proyectos europeos puestos en marcha desde 2015, o en los proyectos nacionales y/o autonómicos que han seguido, se observa una progresión en cuanto al enfoque de las investigaciones. Aunque es aventurado establecer divisiones nítidas, se puede decir que, en general, los proyectos primigenios aportaron una gran cantidad de conocimiento sobre la bacteria y el vector responsables de la proliferación, profundizando esencialmente en los aspectos de la biología, ensayando tratamientos fitosanitarios nuevos. En un segundo tiempo el interés se centró más en encontrar formas de luchar contra la plaga, respetuosas con el entorno, prevaleciendo las fórmulas basadas en impedir la acción del vector. Finalmente, las estrategias apuntan hacia el diseño de políticas de prevención y control que integran muchos aspectos muy diversos, incluyendo los factores ambientales. El trabajo de investigación presentado en esta tesis se enmarca en la tercera tendencia. Tiene como objetivo implementar una vigilancia del estado de las plantas, como soporte vital que son del insecto vector en su estado de ninfa. Se recogerán imágenes multiespectrales del territorio a vigilar proporcionadas por el satélite Sentinel-2 del programa Copernicus de la Agencia Espacial Europea de los años 2019 al 2023. El procesamiento de dichas imágenes junto con otros indicadores climáticos, permitirán la confección de un mapa de riesgo que permita la implementación de un sistema de vigilancia capaz de prevenir y minimizar lo más posible el impacto de la expansión de X. fastidiosa. De ahí se derivarán las recomendaciones pertinentes, consistentes en hacer trabajos de limpieza o tratamiento fitosanitarios en determinadas fases de reproducción del principal vector de transmisión.

[EN] The wetlands water requirements refer to the volumes needed by these spaces so that they can perform their functions adequately. The determination of these water needs is not an easy task. Generally, hydrologic and hydraulic approaches to the determination of these water needs cannot be developed by lack of information, or if the information exists, it is incomplete (e.g.: precise information of an event of interest may not be recorded). The current remote sensing techniques and the historical series of images available can offer an alternative that could help fill these gaps. The information obtained through remote sensing techniques can provide alternative series of data that can be used to characterize wetlands, complete data, calibrate and validate models. The results obtained in this study give positive perspectives to the application of re-mote sensing in determining water needs as a feasible and viable method, with some the development of some improvements, this in particularly through public access to information as Landsat multispectral imagery and LiDAR digital terrain models as used for the case studies included in this work. / [ES] Las necesidades hídricas de los humedales se refieren a los volúmenes necesarios para que estos espacios puedan desempeñar adecuadamente sus funciones. La determinación de estas necesidades hídricas no es una tarea sencilla. Con frecuencia, las aproximacio-nes hidrológicas e hidráulicas para la determinación de estas necesidades hídricas no pueden desarrollarse por la falta de información, o si existe esta información al, por ejemplo, no registrar una información precisa de un evento de interés. Las técnicas de teledetección actuales y las series históricas de imágenes disponibles pueden ofrecer una alternativa que ayuda a llenar estos vacíos de información. La información obtenida mediante técnicas de teledetección puede constituir una serie de datos alternos para caracterizar humedales, completar datos, calibrar y validar modelos. Los resultados obtenidos en este trabajo abren perspectivas muy positivas para la apli-cación de la teledetección en la determinación de las necesidades hídricas como méto-do factible y viable, gracias en particular al acceso público de la información de imá-genes multiespectrales Landsat y a modelos digitales de terreno LiDAR como los utilizados para su demostración en los casos de estudio incluidos en este trabajo. / [CA] Les necessitats hídriques de les zones humides es refereix als volums necessaris perquè aquests espais puguen realitzar les seves funcions adequadament. La determinació d'aquestes necessitats hídriques no és una tasca senzilla. Les aproximacions hidrològi-ques i hidràuliques per determinar-les amb freqüència no poden dur-se a terme per la manca d'informació, o bé perquè quan hi existeix resulta ser incompleta, al, per exem-ple, no disposar del registre d'informació precisa d'un esdeveniment d'interès. Les tècniques de teledetecció actuals i les sèries històriques d'imatges disponibles per-meten oferir una alternativa que ajuda a omplir aquests buits d'informació. La informació obtinguda mitjançant tècniques de teledetecció pot constituir una sèrie de dades alternatives que pot ser utilitzada per a caracteritzar zones humides, completar dades, calibrar i validar models. Els resultats obtinguts en aquest treball obren perspectives molt positives per a l'aplica-ció de la teledetecció en la determinació de les necessitats hídriques com un mètode factible i viable, gràcies en particular a l'accés públic de la informació d'imatges multiespectrals Landsat i de models digitals de terreny LiDAR, com els emprats als casos d'estudi inclosos en aquest treball. Paraules clau: necessitats hídriques, aiguamolls, teledetecció, índexs espectrals, MNDWI. / Lozano Arango, JG. (2016). APLICACIÓN DE LA TELEDETECCIÓN AL ESTUDIO DE LAS NECESIDADES HÍDRICAS DE LOS HUMEDALES. CASO DE ESTUDIO HUMEDALES ESPAÑOLES [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62220

Estima la zona potencial para cubrirse con vegetación en las lomas del distrito de Villa María del Triunfo, teniendo en cuenta que estas lomas son ecosistemas estacionales cuya extensión no es fija, varía año tras año y dentro de una misma temporada. El análisis de verdor realizado mediante el índice de vegetación por diferencia normalizada de imágenes satelitales ópticas disponibles determinó dos superficies con potencial de cubrirse de vegetación denominadas “normal” y “extraordinaria”, clasificadas según la presencia e intensidad extraordinaria del fenómeno El Niño. A partir de estas superficies estimadas, mediante la realización de un análisis multitemporal de imágenes satelitales ópticas y fotografías aéreas en el período 1986- 2014, utilizando sensores remotos, técnicas de sistemas de información geográfica, revisión de antecedentes históricos y trabajo de campo, se calculó su variación ante la invasión de terrenos y ampliación de los componentes mineros.

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Muestra la utilidad de las imágenes de satélite y su importancia en la detección y estimación de la cuantificación de áreas deforestadas a causa de la minería aurífera aluvial. El área de estudio es la Quebrada Guacamayo ubicada en la región Madre de Dios, Perú. En la investigación se utilizan imágenes de satélite registradas por los sensores TM, ETM+ y OLI (resolución espacial de 30 m x 30 m) a bordo de los satélites Landsat 5, Landsat 7 y Landsat 8, respectivamente. Estas imágenes son procesadas mediante el software de procesamiento de imágenes ENVI v5.2, obteniendo la reflectancia de la superficie del suelo. Posteriormente se calcula el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) el cual es utilizado para determinar los umbrales mediante la técnica de segmentación por umbrales. Esta técnica se basa en la conglomeración de pixeles de un determinado tipo de superficie que a su vez permite delimitar las áreas deforestadas por minería aurífera de suelos desnudos de escaza vegetación, vegetación natural, áreas de cultivo y cuerpos de agua. De acuerdo al análisis de la segmentación aplicado a las imágenes, se determina que el umbral superior es de 0.52, mientras que el umbral inferior es de -0.28. Los resultados obtenidos muestran que la deforestación por minería aurífera en la Quebrada Guacamayo, comienza a desarrollarse entre los años 2006 y 2007. Se determina que la tasa promedio anual durante el periodo de estudio (2006 - 2015) es de 1,260 ha/año. El mayor incremento anual de la deforestación por esta actividad, se da entre los años 2010 - 2011, a raíz de un incremento del precio del oro para este periodo, con un área estimada de 1746.45 ha. Finalmente el análisis estadístico muestra que los datos del precio promedio anual del oro y el incremento anual de la deforestación por minería aurífera, presenta una alta relación lineal entre ambas variables, con un coeficiente de correlación de Pearson de r = 0.95. / Tesis

Los estudios de la Puya raimondii Harms en el Perú son escasos, pese a su valor ecológico y económico para los ecosistemas altoandinos. Actualmente, su situación es grave debido a las amenazas climáticas y antropogénicas que afectan en el crecimiento poblacional de la especie. Consecuencia de ello, la P. raimondii se encuentra declarada en peligro de extinción, ya que presenta poca variabilidad genética para soportar dichos cambios; además, produce una sola inflorescencia al final de su periodo vegetativo. De manera que, el objetivo general de esta tesis es estudiar y evaluar el estado de conservación de la P. raimondii a través de la teledetección y el uso de nuevas técnicas de detección de objetos como son los algoritmos de Deep Learning aplicado en un área representativa de puyas como es el Área de Conservación Regional Bosque de Puya Raimondi - Titankayocc, departamento de Ayacucho. La metodología implica el uso de herramientas de Sistemas de Información Geográfica y análisis espacial basado en la geoestadística para estimar el número de individuos a través de imágenes satelitales de Google Earth; posteriormente, calcular los valores de las variables ambientales como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el Índice de Rugosidad del Terreno (TRI) provenientes de satélites de alta resolución, CBERS-4A y SRTM respectivamente; finalmente, discretizar la información hallada para caracterizar el hábitat de la P. raimondii dentro del área de conservación. En ese sentido, los resultados alcanzados concluyeron en la detección de 58 607 individuos usando imágenes Google Earth. Asimismo, la actividad fotosintética registrada tenía como valor promedio un 0.23 según el NDVI; de igual manera, para el caso del TRI se identificaron los hábitats más propicios para la especie los cuales fueron suelos rugosos ligeros a elevados ubicados principalmente en los ejes Este y Sur. Dicho esto, la propuesta de nuevas estrategias para el estudio de conservación implicó abordar los conceptos relacionados a la ecología vegetal, análisis espacial e inteligencia artificial. / Studies on Puya raimondii Harms in Peru are scarce, despite its ecological and economic value for high Andean ecosystems. Currently, its situation is serious due to climate and anthropogenic threats that affect the population growth of the species. As a result, P. raimondii has been declared in danger of extinction since it has little genetic variability to withstand such changes; in addition, it produces only one inflorescence at the end of its vegetative period. Therefore, the general objective of this thesis is to study and evaluate the conservation status of P. raimondii through remote sensing and the use of new object detection techniques such as Deep Learning algorithms applied in a representative area of puyas, namely the Regional Conservation Area of Puya Raimondi Forest - Titankayocc, department of Ayacucho. The methodology involves the use of Geographic Information Systems tools and spatial analysis based on geostatistics to estimate the number of individuals through Google Earth satellite images; subsequently, calculate the values of environmental variables such as the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Terrain Roughness Index (TRI) from high-resolution satellites, CBERS-4A and SRTM respectively; finally, discretize the information found to characterize the habitat of P. raimondii within the conservation area. In this sense, the results achieved concluded in the detection of 58,607 individuals using Google Earth images. Likewise, the registered photosynthetic activity had an average value of 0.23 according to the NDVI; similarly, in the case of the TRI, the most favorable habitats for the species were identified, which were light rugged soils to elevated ones located mainly in the eastern and southern axes. That said, the proposal of new strategies for conservation study implied addressing concepts related to plant ecology, spatial analysis and artificial intelligence.

La aplicación de métodos alternativos para la actualización cartográfica, es una actividad común en los Institutos y/o Servicios Geográficos-Cartográficos. Sin embargo, no se evidencian investigaciones sobre la determinación del grado de efectividad de estos insumos, para cada escala y objetos geográficos que las componen (planimetría: vialidad, hidrografía, poblados, misceláneos, nombres geográficos; y altimetría: puntos acotados y curvas de nivel). Se considera en el presente estudio como método alternativo, todo aquel que considera un insumo diferente al insumo fotográfico requerido en el método aerofotogramétrico con la aplicación de la técnica de restitución; y, cuya adquisición sea gratuita. A continuación, se enlista los métodos alternativos aplicados y evaluados en la investigación: 1. Compilación de información geográfica de otras entidades del Estado, 2. Obtención de información de objetos geográficos a través de imágenes satelitales, 3. Obtención de información de objetos geográficos a través de servicios de mapas web, 4. Obtención de información de objetos geográficos a través navegadores (GPS) y 5. Generalización cartográfica. Técnicas empleadas: recopilación, revisión, validación y aplicación de los insumos (edición cartográfica, fotointerpretación, tratamiento digital de imágenes, interpretación visual y operaciones cartográficas digitales), análisis de resultados y estructuración topológica. Geotecnologías de apoyo: SIG, Teledetección y GPS, en conjunto con programas, aplicaciones, herramientas y plugins tecnológicos. En particular, esta investigación se centra, en definir un proceso de actualización cartográfica de las BDG oficiales del país a las escalas 1:250 000, 1:500 000 y 1:1 000 000, en sectores que corresponden al 12,5 % del territorio nacional continental del Ecuador, los cuales presentan una problemática (situaciones meteorológicas adversas) para la toma de fotografía aérea; y, que son requeridas para la promulgación de los nuevos mapas oficiales del país. Esta propuesta considera un procedimiento validado, con el uso combinado de los insumos no fotográficos de los métodos alternativos analizados, en función de la efectividad determinada. Con la determinación de la efectividad (eficacia + eficiencia) de cada insumo, se concluye que, para la actualización cartográfica de los objetos geográficos de cada componente a cada escala, se requiere de una combinación de los insumos de los diferentes métodos investigados, un método o dos son los más efectivos y el resto puede servir de apoyo o referencia. Como resultado de la investigación, se dispone de un proceso de actualización cartográfica efectivo, que permite mantener actualizadas las bases cartográficas oficiales del país, a escalas pequeñas. Lo realizado proporciona un aporte significativo en esta área del conocimiento, pudiendo ser replicable en los demás Institutos y/o Servicios Geográficos-Cartográficos. / The application of alternative methods for cartographic updating is a common activity in Geographic-Cartographic Institutes and / or Services. However, there is no evidence of research on the determination of the degree of effectiveness of these inputs, for each scale and geographical objects that compose them (planimetry: roads, hydrography, towns, miscellaneous, geographical names; and altimetry: bounded points and contour lines). It is considered in the present study as an alternative method, anyone who considers a different input to the photographic input required in the aerial photogrammetric method with the application of the restitution technique; and, whose acquisition is free. The alternative methods applied and evaluated in the research are listed below: 1. Compilation of geographic information from other State entities, 2. Obtaining information on geographic objects through satellite images, 3. Obtaining information on geographic objects from through web map services, 4. Obtaining information on geographic objects through navigators (GPS) and 5. Cartographic generalization. Techniques used: compilation, review, validation and application of inputs (cartographic editing, photointerpretation, digital image processing, visual interpretation and digital cartographic operations), analysis of results and topological structuring. Support geotechnologies: GIS, Remote Sensing and GPS, in conjunction with programs, applications, tools and technological plugins. In particular, this research focuses on defining a process of cartographic updating of the official BDGs of the country at the scales 1: 250,000, 1: 500,000 and 1: 1,000,000, in sectors that correspond to 12.5% of the continental national territory of Ecuador, which present a problem (adverse meteorological situations) for taking aerial photography; and, which are required for the promulgation of the new official maps of the country. This proposal considers a validated procedure, with the combined use of the non-photographic inputs of the alternative methods analyzed, depending on the effectiveness determined. With the determination of the effectiveness (efficacy + efficiency) of each input, it is concluded that, for the cartographic update of the geographic objects of each component at each scale, a combination of the inputs of the different investigated methods is required, a method or two are the most effective and the rest can serve as support or reference. As a result of the research, an effective cartographic update process is available, which allows the official cartographic databases of the country to be kept up-to-date, at small scales. What has been done provides a significant contribution in this area of knowledge, and can be replicated in other Institutes and / or Geographical-Cartographic Services.

Esta Tesis tiene como objetivo establecer una metodología fiable de detección automática de edificaciones para la clasificación automática de los usos del suelo en entornos urbanos utilizando imágenes aéreas de alta resolución y datos LiDAR. Estos datos se corresponden con la información adquirida en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA), y se encuentran a disposición de las administraciones públicas españolas. Para realizar la localización de edificaciones se adaptan y analizan dos técnicas empleando imágenes de alta resolución y datos LiDAR: la primera se basa en el establecimiento de valores umbral en altura y vegetación, y la segunda utiliza una aproximación mediante la clasificación orientada a objetos. La clasificación de los entornos urbanos se ha realizado empleando un enfoque orientado a objetos, definidos a partir de los límites cartográficos de las parcelas catastrales. La descripción cualitativa de los objetos para su posterior clasificación se realiza mediante un conjunto de características descriptivas especialmente diseñadas para la caracterización de entornos urbanos. La información que proporcionan estas características se refiere a la respuesta espectral de cada objeto o parcela, la textura, la altura y sus características geométricas y de forma. Además, se describe el contexto de cada objeto considerando dos niveles: interno y externo. En el nivel interno se extraen características referentes a las coberturas de edificaciones y vegetación contenidas en una parcela. En el nivel externo se calculan características globales de la manzana urbana en la que una parcela esta enmarcada. Se analiza la contribución específica de las características descriptivas en la descripción, así como su aporte en la clasificación de los usos del suelo / Hermosilla Gómez, T. (2011). Detección automática de edificios y clasificación de usos del suelo en entornos urbanos con imágenes de alta resolución y datos LiDAR [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11232

[ES] Se ha obtenido un método de estimación de la biomasa rápido, fiable y replicable en cualquier estructura forestal basado en un reducido y sencillo inventario forestal, imágenes de satélite de alta resolución espacial y resolución espectral en los rangos del visible y del infrarrojo cercano y medio y un vínculo entre las variables dependientes e independientes por medio de métodos de regresión por procesos gaussianos. Se han comparado los métodos utilizados para la estimación de la biomasa y se ha constatado tanto que no existe un método estandarizado como que la obtención de los datos de campo, la realización de los inventarios y el cálculo de la biomasa como verdad-terreno y variable dependiente no siempre recibe la importancia que necesita y, por tanto, los resultados no siempre son comparables. Se ha introducido también el uso de las ecuaciones alométricas de biomasa, que describen la relación del diámetro y de la altura con la biomasa, tanto de cada fracción arbórea como del total de cada pie y se han ensayado también otros métodos de adquisición de datos de campo para confrontarlos con esta metodología, aunque finalmente se ha determinado que la sencillez, rapidez y bajo coste de estos métodos deben ser incorporados a un protocolo único de obtención de la biomasa para que todos los análisis puedan ser homogéneos y comparables. Para conseguir la definición de un método replicable en diversas condiciones y estructuras forestales, se han seleccionado áreas de interés en montes jóvenes y maduros en condiciones de clima mediterráneo Csa y Csb según la clasificación de Köppen-Geiger. Sobre estas zonas se han experimentado diferentes métodos de estimación de la biomasa. Para sobrepasar los límites del aprendizaje clásico por métodos paramétricos, se ha ensayado el uso de métodos no paramétricos mediante procesos gaussianos, utilizando el término proceso para referirse a una colección de variables aleatorias que se pueden definir a través de una densidad de probabilidad como una gaussiana. Al existir esta densidad de probabilidad no es necesario ajustar al mismo tiempo un gran número de parámetros, lo que restringe la capacidad de modelar con flexibilidad los coeficientes de las variables. Este método de aprendizaje automático es capaz de explicar un alto porcentaje de la variabilidad de la biomasa en un monte con distintas clases de estructura por edad siempre que la entrada de datos se halle segmentada, es decir, que se clasifique no sólo por los valores de biomasa sino por las condiciones de cobertura y tipo de formación recogidas en el inventario. Al haberse validado el método con dos sensores diferentes se ha podido aplicar este mismo método en dos fechas separadas varios años para evaluar el crecimiento de las masas forestales según haya mediado un tipo de gestión forestal o su ausencia. Se han podido determinar diferencias estadísticamente significativas en el crecimiento a pesar de que la distribución de valores de reflectividad para cada fecha no las tiene. Se ha evaluado la capacidad de este método en áreas donde las diferencias estructurales, de edad y de biomasa no son tan marcadas como en las masas adultas. En un regenerado post-incendio se han podido determinar las zonas de más densidad con el mismo método y sin segmentación de clases. Este trabajo se ha enfocado en la obtención de un método replicable que pueda ser de fácil aplicación incluso por técnicos sin formación avanzada y con la intención de ser una herramienta cotidiana para la gestión forestal. Para poder ser implementado en condiciones reales de uso por administraciones y empresas se ha utilizado un lenguaje de programación de libre acceso. El programa se ha configurado para que el usuario realice el mínimo procesado posible y se obtengan automáticamente los mapas de biomasa de la zona deseada. / [CAT] S'ha obtingut un mètode d'estimació de la biomassa ràpid, fiable i *replicable en qualsevol estructura forestal basat en un reduït i senzill inventari forestal, imatges de satèl·lit d'alta resolució espacial i resolució espectral en els rangs del visible i de l'infraroig pròxim i mitjà i un vincle entre les variables dependents i independents per mitjà de mètodes de regressió per processos gaussians. S'han comparat els mètodes utilitzats per a l'estimació de la biomassa i s'ha constatat tant que no existeix un mètode estandarditzat com que l'obtenció de les dades de camp, la realització dels inventaris i el càlcul de la biomassa com a veritat-terreny i variable dependent no sempre rep la importància que necessita i, per tant, els resultats no sempre són comparables. S'ha introduït també l'ús de les equacions alométriques de biomassa, que descriuen la relació del diàmetre i de l'altura amb la biomassa, tant de cada fracció arbòria com del total de cada peu i s'han assajat també altres mètodes d'adquisició de dades de camp per a confrontar-los amb aquesta metodologia, encara que finalment s'ha determinat que la senzillesa, rapidesa i baix cost d'aquests mètodes han de ser incorporats a un protocol únic d'obtenció de la biomassa perquè totes les anàlisis puguen ser homogenis i comparables. Per a aconseguir la definició d'un mètode replicable en diverses condicions i estructures forestals, s'han seleccionat àrees d'interés en boscos joves i madures en condicions de clima mediterrani Csa i Csb segons la classificació de Köppen-Geiger. Sobre aquestes zones s'han experimentat diferents mètodes d'estimació de la biomassa. Per a sobrepassar els límits de l'aprenentatge clàssic per mètodes paramètrics, s'ha assajat l'ús de mètodes no paramètrics mitjançant processos gaussians, utilitzant el terme processe per a referir-se a una col·lecció de variables aleatòries que es poden definir a través d'una densitat de probabilitat com una gaussiana. En existir aquesta densitat de probabilitat no és necessari ajustar al mateix temps un gran nombre de paràmetres, la qual cosa restringeix la capacitat de modelar amb flexibilitat els coeficients de les variables. Aquest mètode d'aprenentatge automàtic és capaç d'explicar un alt percentatge de la variabilitat de la biomassa en un bosc amb diferents classes d'estructura per edat sempre que l'entrada de dades es trobe segmentada, és a dir, que es classifique no sols pels valors de biomassa sinó per les condicions de cobertura i tipus de formació recollides en l'inventari. En haver-se validat el mètode amb dos sensors diferents s'ha pogut aplicar aquest mateix mètode en dues dates separades diversos anys per a avaluar el creixement de les masses forestals segons haja mediat un tipus de gestió forestal o la seua absència. S'han pogut determinar diferències estadísticament significatives en el creixement a pesar que la distribució de valors de reflectivitat per a cada data no les té. S'ha avaluat la capacitat d'aquest mètode en àrees on les diferències estructurals, d'edat i de biomassa no són tan marcades com en les masses adultes. En un regenerat post-incendie s'han pogut determinar les zones de més densitat amb el mateix mètode i sense segmentació de classes. Aquest treball s'ha enfocat en l'obtenció d'un mètode replicable que puga ser de fàcil aplicació fins i tot per tècnics sense formació avançada i amb la intenció de ser una eina quotidiana per a la gestió forestal. Per a poder ser implementat en condicions reals d'ús per administracions i empreses s'ha utilitzat un llenguatge de programació de lliure accés. El programa s'ha configurat perquè l'usuari realitze el mínim processament possible i s'obtinguen automàticament els mapes de biomassa de la zona desitjada. / [EN] A fast, reliable and replicable biomass estimation method has been obtained for any forest structure based on a reduced and simple forest inventory, satellite images of high spatial resolution and spectral resolution in the visible and near and mid-infrared ranges, and a link between the dependent and independent variables by means of Gaussian process regression methods. The methods used for biomass estimation have been compared and it has been found that there is no standardized method and that the collection of field data, the making of inventories and the calculation of biomass as ground-truth and dependent variable are not always given the importance they need and, therefore, the results are not always comparable. It has been introduced introduced the use of allometric biomass equations, which describe the relationship of diameter and height with biomass, both of each tree fraction and of the total of each stand, and we have also tested other methods of field data acquisition to compare them with this methodology, although we have finally determined that the simplicity, speed and low cost of these methods should be incorporated into a single protocol for obtaining biomass so that all the analyses can be homogeneous and comparable. To achieve the definition of a replicable method in different conditions and forest structures, areas of interest have been selected in young and mature forests in Mediterranean climate conditions Csa and Csb according to the Köppen-Geiger classification. Different biomass estimation methods have been experimented on these areas. In order to overcome the limits of classical learning by parametric methods, the use of non-parametric methods using Gaussian processes has been tested, using the term process to refer to a collection of random variables that can be defined through a probability density as a Gaussian. Since this probability density exists, it is not necessary to fit a large number of parameters at the same time, which restricts the ability to flexibly model the coefficients of the variables. This machine learning method is able to explain a high percentage of the biomass variability in a forest with different age structure classes as long as the data input is segmented, i.e. classified not only by biomass values but also by the cover conditions and type of formation collected in the inventory. As the method has been validated with two different sensors, it has been possible to apply the same method on two separate dates several years apart to evaluate the growth of forest stands according to the type of forest management or its absence. Statistically significant differences in growth could be determined despite the fact that the distribution of reflectivity values for each date does not have them. The capacity of this method has been evaluated in areas where structural, age and biomass differences are not as marked as in adult stands. In a post-fire regeneration it has been possible to determine the most dense areas with the same method and without class segmentation. This work has focused on obtaining a replicable method that can be easily applied even by technicians without advanced training and with the intention of being a daily tool for forest management. In order to be implemented in real conditions of use by administrations and companies, a freely available programming language has been used. The program has been configured so that the user performs as little processing as possible and automatically obtains the biomass maps of the desired area. / This research was funded by the Interreg SUDOE Program through the European Regional Development Fund (ERDF): Interreg SUDOE REMAS project (SOE3/P4/E0954) “Greenhouse gas emissions risk management in forest fires” (2019–2022) / Vinué Visús, D. (2023). Estimación de la biomasa forestal con imágenes de Sentinel-2 para la mejora de la gestión forestal en zonas mediterráneas [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192265

Forest stand delineation is an essential task of forest management planning which can be time consuming and exposed to subjectivity. The increasing availability of LiDAR data and multispectral imagery offers an opportunity to improve stand delineation by means of remotely-sensed data. Under these premises, ASTER imagery and low-density LiDAR data have been used to automatically delineate forest stands in several forests of Navarra (Spain) through Object-Based Image Analysis (OBIA). Canopy cover, mean height and the canopy model have been extracted from LiDAR data and, along with VNIR ASTER bands, introduced in OBIA for forest segmentation. The outcome of segmentation has been contrasted, on the one hand, assessing segments’ inner heterogeneity. On the other, OBIA’s segments and existing stand delineations have been compared with a new method of geometrical fitting which has been ad hoc designed for this study. Results suggest that low-density LiDAR and multispectral data, along with OBIA, are a powerful tool for stand delineation. Multispectral images have a limited predicting utility for species differentiation and, in practical terms, they help to discriminate between broad-leaved, conifer and mixed stands. The performance of ASTER data, though, could be improved with higher spatial resolution VNIR imagery, specifically sub-metric VNIR orthophotos. LiDAR data, in contrast, offers a great potential for forest structure depiction. This perspective is connected with the increasingly higher resolution datasets which are to be provided by public institutions and the rapid development of drone technology. Complexity of OBIA may limit the use of this technique for small consulting firms but it is an advisable instrument for companies and institutions involved in major forestry projects. / No