Detección de semillas y plántulas utilizando vehículos aéreos no tripulados y clasificación automática de imágenes en el monitoreo de la recuperación ecológica
Autores: Buters, Todd; Belton, David; Cross, Adam
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Detección de semillas y plántulas utilizando vehículos aéreos no tripulados y clasificación automática de imágenes en el monitoreo de la recuperación ecológica
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Monitoreo
Semillas
Plántulas
Ecológico
UAVs
Restauración
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
El monitoreo es un componente crucial de los proyectos de recuperación ecológica, sin embargo, puede ser un desafío lograrlo a gran escala y durante las etapas formativas del establecimiento de plantas. El monitoreo de semillas y plántulas, que representan etapas extremadamente vulnerables en el ciclo de vida de las plantas, es particularmente complicado debido a su tamaño diminuto y la falta de características morfológicas distintivas. Contar y clasificar plántulas a nivel de especie puede ser un proceso que consume mucho tiempo y es extremadamente difícil, y existe una necesidad de enfoques tecnológicos que ofrezcan a los practicantes de restauración soluciones de monitoreo basadas en plantas con alta resolución, rápidas y escalables. Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) ofrecen un enfoque novedoso para el monitoreo de semillas y plántulas, ya que la combinación de sensores de alta resolución y bajas altitudes de vuelo permite la detección y el monitoreo de objetos pequeños, incluso en terrenos difíciles y en áreas remotas. Este estudio utilizó imágenes de VANT a baja altitud y un software de análisis de imágenes automatizado basado en objetos para detectar y contar semillas y plántulas objetivo de una matriz de gramíneas no objetivo a través de una variedad de sustratos que reflejan los sustratos de restauración locales. La clasificación automatizada de semillas y plántulas objetivo se logró con precisiones que superan el 90% y el 80%, respectivamente, aunque la precisión de clasificación disminuyó con el aumento de la altitud de vuelo (es decir, disminución de la resolución de la imagen) y el aumento de la complejidad de la superficie de fondo (aumento del porcentaje de cobertura de gramíneas no objetivo y textura de la superficie del sustrato). Los resultados representan la primera evidencia empírica de que objetos pequeños como semillas y plántulas pueden ser clasificados a partir de fondos ecológicos complejos utilizando procesos automatizados a partir de imágenes de VANT con altos niveles de precisión. Sugerimos que esta aplicación novedosa del uso de VANT en el monitoreo ecológico ofrece a los practicantes de restauración una excelente herramienta para la evaluación temprana de trayectorias de restauración de manera rápida, confiable y no destructiva.
Descripción
El monitoreo es un componente crucial de los proyectos de recuperación ecológica, sin embargo, puede ser un desafío lograrlo a gran escala y durante las etapas formativas del establecimiento de plantas. El monitoreo de semillas y plántulas, que representan etapas extremadamente vulnerables en el ciclo de vida de las plantas, es particularmente complicado debido a su tamaño diminuto y la falta de características morfológicas distintivas. Contar y clasificar plántulas a nivel de especie puede ser un proceso que consume mucho tiempo y es extremadamente difícil, y existe una necesidad de enfoques tecnológicos que ofrezcan a los practicantes de restauración soluciones de monitoreo basadas en plantas con alta resolución, rápidas y escalables. Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) ofrecen un enfoque novedoso para el monitoreo de semillas y plántulas, ya que la combinación de sensores de alta resolución y bajas altitudes de vuelo permite la detección y el monitoreo de objetos pequeños, incluso en terrenos difíciles y en áreas remotas. Este estudio utilizó imágenes de VANT a baja altitud y un software de análisis de imágenes automatizado basado en objetos para detectar y contar semillas y plántulas objetivo de una matriz de gramíneas no objetivo a través de una variedad de sustratos que reflejan los sustratos de restauración locales. La clasificación automatizada de semillas y plántulas objetivo se logró con precisiones que superan el 90% y el 80%, respectivamente, aunque la precisión de clasificación disminuyó con el aumento de la altitud de vuelo (es decir, disminución de la resolución de la imagen) y el aumento de la complejidad de la superficie de fondo (aumento del porcentaje de cobertura de gramíneas no objetivo y textura de la superficie del sustrato). Los resultados representan la primera evidencia empírica de que objetos pequeños como semillas y plántulas pueden ser clasificados a partir de fondos ecológicos complejos utilizando procesos automatizados a partir de imágenes de VANT con altos niveles de precisión. Sugerimos que esta aplicación novedosa del uso de VANT en el monitoreo ecológico ofrece a los practicantes de restauración una excelente herramienta para la evaluación temprana de trayectorias de restauración de manera rápida, confiable y no destructiva.