Determinación del número de árboles en plantaciones forestales (Oxapampa) utilizando imágenes captadas con una aeronave pilotada remotamente

Abstract

La presente investigación se enfoca en el desarrollo y aplicación de una metodología para determinar el número de árboles en plantaciones forestales utilizando imágenes captadas con el sensor visual Zenmuse X5 montado en la aeronave Matrice 600 pro. La metodología inicialmente consiste en el procesamiento fotogramétrico para obtener los productos: Modelo Digital de Superficie (DSM), Modelo Digital de Terreno (DTM) y ortomosaico. Luego utilizando el software QGIS y su complemento SAGA GIS, se calculó el CHM (Modelo de altura de dosel) con el objetivo de diferenciar los árboles por su altura, esto consistió en la diferencia entre el DSM y DTM, a este resultado se aplicó el algoritmo gaussian filter, y seguidamente el algoritmo watershed segmentation hasta conseguir que los puntos generados se ubiquen en la parte más alta del ráster CHM, la cual corresponde a la copa de los árboles. Para reducir los puntos generados en exceso se realizó una limpieza semiautomática, obteniéndose como resultado después de esta limpieza el número de árboles detectados por la metodología propuesta. Para validar la metodología se utilizó 16 subparcelas, en cada subparcela se calculó el número de árboles por 3 métodos diferentes, contados manualmente en campo, contados visualmente en el ortomosaico y contados por la metodología propuesta. Se comparó de par en par los resultados y con el estadístico chi cuadrado de bondad de ajuste se determinó que no existe diferencia significativa entre la distribución de los resultados de los 3 métodos mencionados, de esta manera la metodología propuesta quedó validada para este tipo de evaluación. Finalmente, se calculó la precisión en cada subparcela, comparando visualmente las coincidencias entre los árboles contados visualmente en el ortomosaico y los árboles detectados por la metodología y se obtuvo como resultado una precisión media igual a 75% el cual se considera aceptable.

This research focuses on the development and application of a methodology to determine the number of trees in forest plantations using images captured with the Zenmuse X5 visual sensor mounted on the Matrice 600 pro aircraft. The methodology initially consists of photogrammetric processing to obtain the products: Digital Surface Model (DSM), Digital Terrain Model (DTM) and orthomosaic. Then using the QGIS software and its SAGA GIS complement, the CHM (Canopy Height Model) was calculated with the objective of differentiating the trees by their height, this consisted of the difference between the DSM and DTM, to this result the Gaussian filter algorithm, and then the watershed segmentation algorithm until the generated points are located in the highest part of the CHM raster, which corresponds to the tree crown. To reduce the points generated in excess, a semi-automatic cleaning was carried out, obtaining as a result after this cleaning the number of trees detected by the proposed methodology. To validate the methodology, 16 subplots were used, in each subplot the number of trees was calculated by 3 different methods, counted manually in the field, counted visually in the orthomosaic and counted by the proposed methodology. The results were compared pair by pair and with the chi square goodness of fit statistic it was calculated that there is no significant difference between the distribution of the results of the 3 mentioned methods, in this way the proposal was validated for this type of evaluation. . Finally, the precision in each subplot was calculated, visually comparing the coincidences between the trees counted visually in the orthomosaic and the trees detected by the methodology and the result was an average precision equal to 75%, which is considered acceptable.