Individualización de copas en encinares (Quercus ilex L.) mediante el empleo de técnicas de segmentación de imágenes y clasificación por objetos
DOI:
https://doi.org/10.21138/GF.693Palavras-chave:
método árbol individual, eCognition Developer, PNOA, LiDAR, tangencia de copas, dehesa, OBIA.Resumo
A la hora de caracterizar una masa forestal, se hace imprescindible conocer la densidad, lo que puede hacerse a través de la individualización de las copas de cada árbol o pie. En el presente artículo se muestra el flujo de trabajo desarrollado para la localización de pies por medio de la individualización de copas en encinares mediante el empleo de técnicas de segmentación y clasificación basada en objetos (OBIA), analizando su efectividad en cuatro formaciones caracterizadas por densidad alta/baja y presencia/ausencia de estrato arbustivo. Para ello se combinaron los productos del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea correspondientes a ortofotografía NIR y primera cobertura LiDAR. El estudio se llevó a cabo en cuatro áreas dentro de la hoja Calañas-Huelva H50-0959, cada una de ellas representativa de una formación. Como entrada en el proceso de segmentación se emplearon las cuatro bandas espectrales de la ortofotografía NIR y un modelo digital de vegetación (MDV) obtenido mediante la nube de puntos LiDAR. El flujo de segmentación se desarrolló de forma cíclica mediante el software eCognition Developer. Se realizaron sucesivas segmentaciones y clasificaciones de objeto, de tal manera que los objetos que cumplieron una serie de criterios mínimos de individualización salieron del flujo y quedaron caracterizados como individuos. Los resultados de la metodología propuesta mostraron una alta capacidad de individualización de copas de entre el 81.23 y el 96.86 % según el tipo de masa estudiado, posibilitando la individualización en encinares con tangencia de copas y matorral.Referências
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