COMPETENCIAS ESCO:
- LLEVAR EL INVENTARIO FORESTAL (S2.8.5)
Enlace ESCO (URI): http://data.europa.eu/esco/skill/22fedbdc-8103-4ade-9c83-f0f861c8b900
Descripción: Reconocer los cultivos en crecimiento en bosques y zonas arboladas. Anotar su número en un inventario formal. Adoptar medidas mediante la aplicación de las técnicas adecuadas.
Resultados del Aprendizaje:
- Diseñar el plan de muestreo e identificar unidades inventariales.
- Registrar variables dendrométricas y metadatos de campaña.
- Documentar el flujo de trabajo y elaborar informes de inventario.
Enlace ESCO (URI): http://data.europa.eu/esco/skill/032867c3-3c53-42ad-aabe-030eeb6292ab
Descripción: Realizar todas las mediciones pertinentes en un árbol: utilizar un clinómetro para medir la altura, una cinta métrica para medir la circunferencia, y barrenas de crecimiento y calibradores de corteza para estimar la tasa de crecimiento. La nueva tecnología lidar a aplicar no precisará de esta instrumentación dado que no existe competencia relativa a mediciones lidar.
Resultados del Aprendizaje:
- Aplicar protocolos clásicos de medición para calibración de instrumentos (lidar).
- Contrastar medidas de campo con detecciones automáticas (nubes de puntos).
- DETERMINAR EL VOLUMEN DE MADERA PROCEDENTE DE ÁRBOLES TALADOS (S2.5.1)
Enlace ESCO (URI): http://data.europa.eu/esco/skill/5cead3a5-92ad-41be-ab53-03d8d0b38d0e
Descripción: Medir la cantidad de madera cortada con el empleo del equipo adecuado. Cuidar de los equipos. Registrar los datos medidos.
Resultados del Aprendizaje:
- Implementar métodos de cubicación y estimación de volúmenes.
- Validar estimaciones frente a verdad-terreno y reportar incertidumbre.
- EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE LOS DATOS (0417)
Enlace ESCO (URI): http://data.europa.eu/esco/skill/cc7370dd-69fa-4c67-a96f-d4d135d38700
Descripción: El proceso de revelación de cuestiones relativas a los datos utilizando indicadores, medidas y parámetros de calidad para planificar estrategias de limpieza y enriquecimiento de datos con arreglo a criterios de calidad de los datos.
Resultados del Aprendizaje:
- Definir métricas (p. ej., % detección de árboles, precisión, errores sistemáticos).
- Comparar resultados entre LiDAR360 y AiD-Forest y documentar decisiones.