Teledetección de la Estructura de la Vegetación Usando Visión por Computadora
Autores: Dandois, Jonathan P.; Ellis, Erle C.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2010
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencia y tecnología de los recursos naturales
Palabras clave
Biomasa de vegetación
Contabilidad de carbono
Silvicultura
Evaluación del riesgo de incendios
Algoritmos de visión por computadora
LiDAR
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
Las mediciones de alta resolución espacial de la estructura de la vegetación en tres dimensiones (3D) son esenciales para la estimación precisa de la biomasa de la vegetación, la contabilidad de carbono, la silvicultura, la evaluación del riesgo de incendios y otras aplicaciones de gestión de tierras y científicas. La detección y medición por láser (LiDAR) es el estándar actual para estas mediciones, pero requiere instrumentos voluminosos montados en aviones comerciales. Aquí demostramos que se pueden producir mediciones de alta resolución espacial en 3D de la estructura de la vegetación y características espectrales aplicando algoritmos de visión por computadora de código abierto a fotografías digitales ordinarias adquiridas utilizando plataformas aéreas de bajo costo para aficionados. Se adquirieron fotografías digitales utilizando una plataforma aérea de cometas en dos sitios de prueba de 2.25 ha en Baltimore, MD, EE. UU. Un algoritmo de visión por computadora de código abierto generó conjuntos de datos de nubes de puntos 3D con atributos espectrales RGB a partir de las fotografías y estos fueron geocorregidos a una precisión horizontal de <1.5 m (error cuadrático medio; RMSE) utilizando puntos de control en el terreno (GCP) obtenidos de ortofotos locales y modelos digitales de terreno (DTM) de dominio público. Las precisiones verticales de la nube de puntos variaron de 0.6 a 4.3 m RMSE dependiendo de la precisión de las elevaciones de los GCP utilizados para la geocorrección. Los modelos de altura del dosel de los árboles (CHM) generados a partir de nubes de puntos de visión por computadora y LiDAR en los sitios predijeron adecuadamente las alturas de los árboles medidas en el campo, aunque LiDAR mostró una mayor precisión (R2 > 0.82) que la visión por computadora (R2 > 0.64), principalmente debido a las dificultades para observar el terreno bajo un bosque de dosel cerrado. Los resultados confirman que la visión por computadora puede apoyar la teledetección 3D de alta resolución espacial de la estructura de la vegetación a un costo ultra bajo y desplegada por el usuario.
Descripción
Las mediciones de alta resolución espacial de la estructura de la vegetación en tres dimensiones (3D) son esenciales para la estimación precisa de la biomasa de la vegetación, la contabilidad de carbono, la silvicultura, la evaluación del riesgo de incendios y otras aplicaciones de gestión de tierras y científicas. La detección y medición por láser (LiDAR) es el estándar actual para estas mediciones, pero requiere instrumentos voluminosos montados en aviones comerciales. Aquí demostramos que se pueden producir mediciones de alta resolución espacial en 3D de la estructura de la vegetación y características espectrales aplicando algoritmos de visión por computadora de código abierto a fotografías digitales ordinarias adquiridas utilizando plataformas aéreas de bajo costo para aficionados. Se adquirieron fotografías digitales utilizando una plataforma aérea de cometas en dos sitios de prueba de 2.25 ha en Baltimore, MD, EE. UU. Un algoritmo de visión por computadora de código abierto generó conjuntos de datos de nubes de puntos 3D con atributos espectrales RGB a partir de las fotografías y estos fueron geocorregidos a una precisión horizontal de <1.5 m (error cuadrático medio; RMSE) utilizando puntos de control en el terreno (GCP) obtenidos de ortofotos locales y modelos digitales de terreno (DTM) de dominio público. Las precisiones verticales de la nube de puntos variaron de 0.6 a 4.3 m RMSE dependiendo de la precisión de las elevaciones de los GCP utilizados para la geocorrección. Los modelos de altura del dosel de los árboles (CHM) generados a partir de nubes de puntos de visión por computadora y LiDAR en los sitios predijeron adecuadamente las alturas de los árboles medidas en el campo, aunque LiDAR mostró una mayor precisión (R2 > 0.82) que la visión por computadora (R2 > 0.64), principalmente debido a las dificultades para observar el terreno bajo un bosque de dosel cerrado. Los resultados confirman que la visión por computadora puede apoyar la teledetección 3D de alta resolución espacial de la estructura de la vegetación a un costo ultra bajo y desplegada por el usuario.