Láser escáner terrestre para la medición automatizada de variables estructurales del arbolado urbano.

Abstract

El arbolado urbano es un componente fundamental de la infraestructura verde urbana y desempeña un papel crucial en el bienestar de los ciudadanos al proporcionar servicios ecosistémicos esenciales. La gestión efectiva del arbolado urbano y su valorización requieren un inventario preciso y actualizado, lo que ha sido un desafío debido a la dependencia de métodos manuales de recolección de datos. El presente trabajo explora la aplicación de la tecnología LiDAR (Light Detection and Ranging) mediante el uso de un escáner láser terrestre (Terrain LiDAR Scanner, TLS) junto a un procesamiento automatizado de la nube de puntos 3D del arbolado urbano. Este enfoque permite la extracción de variables estructurales clave, como el diámetro a la altura del pecho (DBH), la altura total del árbol y el volumen del tronco. El procesamiento se realizó mediante el software R a través del paquete FORTLS (Automatic Processing of Terrestrial-Based Technologies Point Cloud Data for Forestry Purposes, versión 1.4.0). FORTLS fue diseñado específicamente para aplicaciones en entornos forestales, y este estudio constituye una de las primeras aplicaciones en entornos urbanos. La automatización del procesamiento de datos mediante FORTLS no solo ha mostrado una alta precisión en la validación respecto a las mediciones tomadas en campo de 127 árboles en el distrito municipal de Teatinos en Málaga, sino que también reduce significativamente el tiempo necesario para realizar el inventario del bosque urbano. Además, el sistema permite la integración de estos datos en sistemas de información geográfica (SIG), facilitando su aplicación en la planificación y gestión urbana. En conclusión, la tecnología LiDAR y herramientas automatizadas como FORTLS permiten optimizar la gestión del arbolado urbano. Esto permite una mayor disponibilidad de datos que son clave en la planificación urbana, contribuyendo a ciudades más sostenibles y resilientes.