Descripción
La agricultura y la silvicultura son áreas fuertemente comprometidas con el uso de datos espaciales, que son esenciales para restaurar la variabilidad espacial y temporal de las condiciones de la superficie. Un muy buen conocimiento de estos entornos es fundamental tanto desde el punto de vista económico como medioambiental. En este contexto, el uso de herramientas GIS ha estado presente durante mucho tiempo en el apoyo de la explotación de imágenes espaciales.
QGIS (Quantum Geographic Information System) y sus aplicaciones en la agricultura y la silvicultura presentan diferentes ejemplos en ambas áreas. Cuenta con el apoyo de científicos de renombre internacional en sus campos y está destinado a equipos de investigación en geomática, estudiantes de postgrado e ingenieros que se dedican a la monitorización y gestión de recursos agrícolas o forestales y, más fundamentalmente, a la extracción de los conocimientos necesarios para satisfacer estas necesidades.
Este libro da acceso a datos y herramientas informáticas, así como a capturas de pantalla de todas las ventanas que ilustran las manipulaciones necesarias para crear cada aplicación.
Sobre el(los) coordinador(es)
Nicolas Baghdadi es director de investigación en el Institut National de Recherche en Sciences et Technologies pour l’Environnement et l’Agriculture (IRSTEA). Actualmente es director científico del grupo temático de las superficies continentales de Theia (Francia).
Clément Mallet es investigador del Institut National de l’Information Géographique et Forestière (IGN), donde se dedica especialmente a la investigación en teledetección en el Laboratoire des Sciences et Technologies de l’Information Géographique.
Mehrez Zribi es director de investigación del Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS). Actualmente trabaja en el Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphère (CESBIO) de Toulouse, donde también es responsable del equipo de “Systèmes d’observation”.
Contenido
1. Estimación de la humedad del suelo mediante el acoplamiento de imágenes ópticas y de radar
2. Desintegración de imágenes térmicas
3. Extracción automática de la parcela agrícola a partir de imágenes de teledetección y del registro gráfico de la parcela en QGIS/OTB
4. Mapeo de la cubierta terrestre utilizando imágenes Sentinel-2 y el plugin de Clasificación Semi Automática: el ejemplo del norte de Burkina Faso
5. Detección y cartografía de los desmontes mediante teledetección óptica por satélite
6. Cartografía de la vegetación a partir de imágenes de radar del centinela 1
7. Detección remota de formaciones vegetales particulares en la selva amazónica de Guyana
8. Cartografía fisiográfica de la vegetación natural
9. Clasificación de la fisonomía del paisaje de montaña mediante la clasificación orientada a objetos supervisada.
