Análisis de cambios en los parámetros estructurales de bosques utilizando imágenes aéreas de VANTs

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El análisis de los parámetros estructurales de bosques tiene múltiples aplicaciones en la gestión de bosques, como por ejemplo en la elaboración de inventarios forestales. Por medio del estudio de los cambios a lo largo del tiempo de estos parámetros, es también posible la evaluación del estado de c...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Chamo, Nicolás Maximiliano
Formato: Tesis de Grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
BOSQUES
VANT
ANALISIS DE CAMBIOS
DSM
DTM
PARAMETROS ESTRUCTURALES
ADMINISTRACION DE BOSQUES
FORESTS
UAV
CHANGE ANALYSIS
STRUCTURAL PARAMETERS
FOREST MANAGEMENT
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000442_Chamo
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling todo:seminario_nCOM000442_Chamo2023-10-03T16:48:30Z Análisis de cambios en los parámetros estructurales de bosques utilizando imágenes aéreas de VANTs Chamo, Nicolás Maximiliano BOSQUES VANT ANALISIS DE CAMBIOS DSM DTM PARAMETROS ESTRUCTURALES ADMINISTRACION DE BOSQUES FORESTS UAV CHANGE ANALYSIS DSM DTM STRUCTURAL PARAMETERS FOREST MANAGEMENT El análisis de los parámetros estructurales de bosques tiene múltiples aplicaciones en la gestión de bosques, como por ejemplo en la elaboración de inventarios forestales. Por medio del estudio de los cambios a lo largo del tiempo de estos parámetros, es también posible la evaluación del estado de conservación/degradación de estos bosques. Mediante el proceso de Structure from Motion (SFM ), se analizan imágenes aéreas obtenidas desde VANTs para construir una nube de puntos 3D, la cual luego es utilizada para generar modelos de superficie (DSM ) y suelo (DTM ). Al poseer estos modelos de dos vuelos de la misma área, pero en momentos distintos, es posible aplicar algoritmos especializados de detección de cambios con el objetivo de generar mapas geo-referenciados de cambios. Gracias al desarrollo de un simulador de vuelo de vehículos áereos no tripulados (VANT) en esta tesis, se logró encontrar una combinación de configuraciones y parámetros de vuelo que mejoran la calidad de la nube de puntos 3D, logrando una reducción de los errores entre 64 % y 75 %. Al mismo tiempo, se desarrollaron nuevos algoritmos de aproximación de superficie del suelo, logrando así reducir el error promedio de la reconstrucción del DTM en un 45 % y la raíz del error cuadrático medio en un 57 %. De esta forma, mostramos que con buena reconstrucción 3D y estimación del suelo, es posible detectar de forma correcta los cambios en los parámetros estructurales, al exhibir casos de éxito tanto en las simulaciones, como en ejemplos reales. The analysis of forest structural parameters has multiple applications in forest management, such as the elaboration of inventories. By studying how these parameters change over time, it is also possible to assess the conservation/degradation of these forests. Through the process of Structure from Motion (SFM ), images obtained from UAVs are analyzed to build a 3D point cloud, which is then used to generate models of surface (DSM ) and terrain (DTM). By generating these models from two flights of the same area but at different times, it is possible to apply specialized change detection algorithms to generate georeferenced change maps. Thanks to the development of an unmanned aerial vehicle (UAV) flight simulator in this thesis, it was possible to find a combination of configurations and flight parameters that improved the quality of the 3D point cloud, achieving a reduction in errors metrics between 64 % and 75 %. At the same time, new terrain surface approximation algorithms were developed, that reduced the average error of the DTM reconstruction by 45 % and the RMS by 57 %. By using these novel processes, we show that with good 3D reconstruction and terrain estimation, it is possible to correctly detect changes in structural parameters, by showing successful cases both in simulations and in real drone missions. Fil: Chamo, Nicolás Maximiliano. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. 2020 Tesis de Grado PDF Español info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000442_Chamo
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