Ejercicio 1: Optimización de Explotaciones Madereras con
Análisis de Redes y Enrutamiento Basados en Sistemas de Información
Geográfica. Improvement of timber extraction with GIS-based network
analysis and route optimization.
Rubén Valbuena Puebla
- EP-F-001. Guía del alumno Ejercicio 1
(PDF).
Este trabajo se concentra en el uso de las herramientas
disponibles en los SIG y el análisis estadístico para la mejora de la
extracción maderera de un bosque natural. Se mostrará la complejidad
que puede alcanzar la información contenida en un SIG que represente
una estructura de redes, y las propiedades de los objetos que
constituyen un circuito. Como se explicará, es importante conocer estas
propiedades al realizar un análisis estadístico de dichos objetos.
Después, se explicará los instrumentos de análisis de redes más
comúnmente utilizados en los programas de SIG. Al final del
presente
trabajo, se expondrán cuáles son los criterios necesarios y los pasos
a dar, a la vista de las herramientas disponibles, para planear la
construcción de una red de vías forestales que maximice los beneficios
de la cosecha y de las operaciones selvícolas. Se tendrán asimismo en
cuenta otros criterios que ayuden a preservar la salud del ecosistema
forestal como el control de la erosión y los incendios
forestales.
In the present report, I will focus on the use of GIS tools and
statistical analysis in order to improve the extraction of wood from a
natural forest. I will present how complex the data in the GIS system
is when representing a network structure, and the properties of the
objects that constitute the circuit. As I will explain, these
properties will be important to know once we are implementing the
statistical analysis of them. Then, I will explain the most commonly
utilized capabilities of a GIS toolkit for network analysis. In the
conclusion chapter, I will explain the criteria necessary and the steps
to follow in order to plan the construction of a road network in our
forest area in order to optimize the profitability of the harvesting
and silvicultural operations, besides of other matters in regards to
preserving the health of that forest such as controlling erosion or
forest fires.
Ejercicio 2: MODELLING OF NATURA 2000 HABITAT TYPES IN
DIFFERENT
BIOGEOGRAPHIC REGIONS – EXPERIENCES FROM SPAIN AND
GERMANY
- EP-F-002. Guía del alumno Ejercicio 2
(PDF).
Seguimiento de hábitats de la Red Natura 2000 por medio de la
modelización de vegetación potencial en SIG. La combinación de los
modelos de aptitud de la vegetación en SIG, junto con la clasificación
de la vegetación por medio de técnicas de teledetección permite
localizar, analizar y realizar el seguimiento de los distintos tipos de
hábitats presentes en espacios naturales. El sistema desarrollado para
la localización de hábitats se compara en dos regiones biogeográficas,
la continental y la mediterránea.
Ejercicio 3: Estudio del riesgo de incendio para el término
municipal de Santa Cruz de Pinares y los Montes de Utilidad Pública 83,
87 y 128 con el programa ArcSIG
- EP-F-003. Guía del alumno Ejercicio 3
(PDF).
Por medio del programa ArcGIS se establecen índices relativos a
los riesgos de incendios para el término municipal de Santa Cruz de
Pinares y los Montes de Utilidad Pública 83, 87 y 128.
En la primera parte de este proyecto se consideró como zona de estudio
el municipio de Santa Cruz de Pinares y se calcularon sucesivamente el
índice de riesgo local y el índice de vulnerabilidad, que componen el
riesgo potencial. La metodología seguida está basada en el cálculo del
riesgo potencial utilizado en el INFOCAL (Plan de Protección Civil ante
emergencias por Incendios Forestales en Castilla y León), aprobado por
Decreto del 28 de octubre de 1999, homologado el 15 de marzo de 2000
por la Comisión Nacional de Protección Civil, publicada su homologación
por Resolución de 19 de abril de 2001 en el BOE de 23 de mayo de
2001.
En la segunda parte de este proyecto, se determinó un índice
sintetizando cinco características relativas al riesgo de incendio: la
pendiente, la insolación, el combustible vegetal, la cercanía de los
núcleos urbanos y la proximidad de las vías de comunicación. El método
considerado para el cálculo de este índice está basado en el cálculo
del riesgo de incendio llevado a cabo bajo el Proyecto de Ordenación
del Monte de Utilidad Pública numero 485 de la provincia de León,
denominado Pinar de Lillo. En esta segunda parte, se consideró como
zona de estudio los montes de utilidad pública número 83, 87 y 128,
ubicados en los términos municipales de Santa Cruz de Pinares y de San
Bartolomé de Pinares.
Ejercicio 4: GIS and remote sensing for Natura 2000
monitoring in Mediterranean biogeographic region
- EP-F-004. Guía del alumno Ejercicio 4
(PDF).
Seguimiento de hábitats mediterráneos de la Red Natura 2000 por
medio de la modelización de vegetación potencial en SIG. La combinación
de los modelos de aptitud de la vegetación en SIG, junto con la
clasificación de la vegetación por medio de técnicas de teledetección
permite localizar, analizar y realizar el seguimiento de los distintos
tipos de hábitats presentes en espacios naturales.
Ejercicio 5: Information System for the Optimal Management
of Fire Brigades in Wildfires
EP-F-005. Guía del alumno Ejercicio 5
(PDF).
The consequences of a wildfire may be predicted using models that
simulate its spread and take into account the spatiotemporal action of
firefighters.