Monitoreo de la tala selectiva en un bosque dominado por pinos en el centro de Alemania con vuelos repetidos de drones utilizando un cuadricóptero RTK de bajo costo
Autores: Thiel, Christian; Müller, Marlin M.; Berger, Christian; Cremer, Felix; Dubois, Clémence; Hese, Sören; Baade, Jussi; Klan, Friederike; Pathe, Carsten
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Monitoreo de la tala selectiva en un bosque dominado por pinos en el centro de Alemania con vuelos repetidos de drones utilizando un cuadricóptero RTK de bajo costo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Sistemas aéreos no tripulados
Observación de la Tierra
Drones
Ortomosaicos
Ciencias forestales
Detección de cambios
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
No hay duda de que los sistemas aéreos no tripulados (UAS) desempeñarán un papel cada vez más importante en la observación de la Tierra en un futuro cercano. El campo de aplicación es muy amplio e incluye aspectos de monitoreo ambiental, seguridad, ayuda humanitaria o ingeniería. En particular, los drones con sistemas de cámaras ya se utilizan ampliamente. La capacidad de calcular ortomosaicos de ultra alta resolución y nubes de puntos tridimensionales (3D) a partir de imágenes de UAS genera un gran interés en tales sistemas, no solo en la comunidad científica, sino también en la industria y agencias. En particular, las ciencias forestales se benefician de información estructural y espectral de ultra alta resolución, ya que el monitoreo regular a nivel de árboles individuales se vuelve factible. Hay una gran necesidad de este tipo de información, ya que, por ejemplo, debido a las sequías de primavera y verano en Europa en los años 2018/2019, grandes cantidades de árboles individuales fueron dañados o incluso murieron. Este estudio se centra en la tala selectiva a nivel de árboles individuales utilizando vuelos repetidos de drones. Usando la nueva generación de UAS, que permite precisiones de posicionamiento a nivel de sub-decímetro, se implementó un enfoque de detección de cambios basado en adquisiciones bi-temporales de UAS. En comparación con los UAS convencionales, el esfuerzo de implementar vuelos repetidos de drones en el campo fue bajo, porque no fue necesario medir puntos de control en el terreno. Como se muestra en este estudio, el desplazamiento geométrico entre los dos conjuntos de datos recopilados fue inferior a 10 cm en todo el sitio, lo que permitió una comparación directa de ambos conjuntos de datos sin necesidad de procesamiento posterior (por ejemplo, coincidencia de imágenes). Para la detección de árboles talados, utilizamos las diferencias espectrales y de altura entre ambas adquisiciones. Para su delimitación, se empleó un enfoque basado en objetos, que demostró ser altamente preciso (precisión = 97.5%; recuperación = 91.6%). Debido a la facilidad de uso de tales drones de consumo de nueva generación, su disminución en los costos de compra, la calidad de los flujos de trabajo disponibles para el procesamiento de datos y los resultados convincentes presentados aquí, los datos basados en UAS pueden y deben complementar las prácticas convencionales de inventario forestal.
Descripción
No hay duda de que los sistemas aéreos no tripulados (UAS) desempeñarán un papel cada vez más importante en la observación de la Tierra en un futuro cercano. El campo de aplicación es muy amplio e incluye aspectos de monitoreo ambiental, seguridad, ayuda humanitaria o ingeniería. En particular, los drones con sistemas de cámaras ya se utilizan ampliamente. La capacidad de calcular ortomosaicos de ultra alta resolución y nubes de puntos tridimensionales (3D) a partir de imágenes de UAS genera un gran interés en tales sistemas, no solo en la comunidad científica, sino también en la industria y agencias. En particular, las ciencias forestales se benefician de información estructural y espectral de ultra alta resolución, ya que el monitoreo regular a nivel de árboles individuales se vuelve factible. Hay una gran necesidad de este tipo de información, ya que, por ejemplo, debido a las sequías de primavera y verano en Europa en los años 2018/2019, grandes cantidades de árboles individuales fueron dañados o incluso murieron. Este estudio se centra en la tala selectiva a nivel de árboles individuales utilizando vuelos repetidos de drones. Usando la nueva generación de UAS, que permite precisiones de posicionamiento a nivel de sub-decímetro, se implementó un enfoque de detección de cambios basado en adquisiciones bi-temporales de UAS. En comparación con los UAS convencionales, el esfuerzo de implementar vuelos repetidos de drones en el campo fue bajo, porque no fue necesario medir puntos de control en el terreno. Como se muestra en este estudio, el desplazamiento geométrico entre los dos conjuntos de datos recopilados fue inferior a 10 cm en todo el sitio, lo que permitió una comparación directa de ambos conjuntos de datos sin necesidad de procesamiento posterior (por ejemplo, coincidencia de imágenes). Para la detección de árboles talados, utilizamos las diferencias espectrales y de altura entre ambas adquisiciones. Para su delimitación, se empleó un enfoque basado en objetos, que demostró ser altamente preciso (precisión = 97.5%; recuperación = 91.6%). Debido a la facilidad de uso de tales drones de consumo de nueva generación, su disminución en los costos de compra, la calidad de los flujos de trabajo disponibles para el procesamiento de datos y los resultados convincentes presentados aquí, los datos basados en UAS pueden y deben complementar las prácticas convencionales de inventario forestal.