Algoritmo semi-automático para el conteo de árboles en plantaciones forestales mediante el uso de imágenes aéreas
- Autores
- Falk, Diego; Campos, Alfredo N.
- Año de publicación
- 2014
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La detección de arboles mediante imágenes aéreas es de importancia para la generación de inventarios forestales. Si bien existen varios métodos para cumplir este objetivo, ninguno puede operar en distintos tipos de forestaciones. En este trabajo se presenta un método semi-automático que se basa en el uso de imágenes multi-espectrales de alta resolución en combinación de un modelo que caracteriza la geometría de la copa del árbol y de la sombra que el mismo proyecta. La aplicación de esta metodología sobre imágenes tomadas sobre una plantación de cítricos en la provincia de Salta arroja una exactitud general mayor al 92 %. En cuanto a los errores de detección se observa que los de omisión superan levemente a los de comisión.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Ciencias Agrarias
árbol
COMPUTERS IN OTHER SYSTEMS
Argentina
teledetección
forestaciones
sensores aerotransportados - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/42077
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_4cf1732668132f1dd9a8eccfc3a1f238 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/42077 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Algoritmo semi-automático para el conteo de árboles en plantaciones forestales mediante el uso de imágenes aéreasFalk, DiegoCampos, Alfredo N.Ciencias InformáticasCiencias AgrariasárbolCOMPUTERS IN OTHER SYSTEMSArgentinateledetecciónforestacionessensores aerotransportadosLa detección de arboles mediante imágenes aéreas es de importancia para la generación de inventarios forestales. Si bien existen varios métodos para cumplir este objetivo, ninguno puede operar en distintos tipos de forestaciones. En este trabajo se presenta un método semi-automático que se basa en el uso de imágenes multi-espectrales de alta resolución en combinación de un modelo que caracteriza la geometría de la copa del árbol y de la sombra que el mismo proyecta. La aplicación de esta metodología sobre imágenes tomadas sobre una plantación de cítricos en la provincia de Salta arroja una exactitud general mayor al 92 %. En cuanto a los errores de detección se observa que los de omisión superan levemente a los de comisión.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)2014-11info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf186-194http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42077spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://43jaiio.sadio.org.ar/proceedings/CAI/17.pdfinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1851-2526info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:01:18Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/42077Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:01:18.348SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Algoritmo semi-automático para el conteo de árboles en plantaciones forestales mediante el uso de imágenes aéreas |
title |
Algoritmo semi-automático para el conteo de árboles en plantaciones forestales mediante el uso de imágenes aéreas |
spellingShingle |
Algoritmo semi-automático para el conteo de árboles en plantaciones forestales mediante el uso de imágenes aéreas Falk, Diego Ciencias Informáticas Ciencias Agrarias árbol COMPUTERS IN OTHER SYSTEMS Argentina teledetección forestaciones sensores aerotransportados |
title_short |
Algoritmo semi-automático para el conteo de árboles en plantaciones forestales mediante el uso de imágenes aéreas |
title_full |
Algoritmo semi-automático para el conteo de árboles en plantaciones forestales mediante el uso de imágenes aéreas |
title_fullStr |
Algoritmo semi-automático para el conteo de árboles en plantaciones forestales mediante el uso de imágenes aéreas |
title_full_unstemmed |
Algoritmo semi-automático para el conteo de árboles en plantaciones forestales mediante el uso de imágenes aéreas |
title_sort |
Algoritmo semi-automático para el conteo de árboles en plantaciones forestales mediante el uso de imágenes aéreas |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Falk, Diego Campos, Alfredo N. |
author |
Falk, Diego |
author_facet |
Falk, Diego Campos, Alfredo N. |
author_role |
author |
author2 |
Campos, Alfredo N. |
author2_role |
author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Ciencias Agrarias árbol COMPUTERS IN OTHER SYSTEMS Argentina teledetección forestaciones sensores aerotransportados |
topic |
Ciencias Informáticas Ciencias Agrarias árbol COMPUTERS IN OTHER SYSTEMS Argentina teledetección forestaciones sensores aerotransportados |
dc.description.none.fl_txt_mv |
La detección de arboles mediante imágenes aéreas es de importancia para la generación de inventarios forestales. Si bien existen varios métodos para cumplir este objetivo, ninguno puede operar en distintos tipos de forestaciones. En este trabajo se presenta un método semi-automático que se basa en el uso de imágenes multi-espectrales de alta resolución en combinación de un modelo que caracteriza la geometría de la copa del árbol y de la sombra que el mismo proyecta. La aplicación de esta metodología sobre imágenes tomadas sobre una plantación de cítricos en la provincia de Salta arroja una exactitud general mayor al 92 %. En cuanto a los errores de detección se observa que los de omisión superan levemente a los de comisión. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) |
description |
La detección de arboles mediante imágenes aéreas es de importancia para la generación de inventarios forestales. Si bien existen varios métodos para cumplir este objetivo, ninguno puede operar en distintos tipos de forestaciones. En este trabajo se presenta un método semi-automático que se basa en el uso de imágenes multi-espectrales de alta resolución en combinación de un modelo que caracteriza la geometría de la copa del árbol y de la sombra que el mismo proyecta. La aplicación de esta metodología sobre imágenes tomadas sobre una plantación de cítricos en la provincia de Salta arroja una exactitud general mayor al 92 %. En cuanto a los errores de detección se observa que los de omisión superan levemente a los de comisión. |
publishDate |
2014 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2014-11 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42077 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42077 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://43jaiio.sadio.org.ar/proceedings/CAI/17.pdf info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1851-2526 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 186-194 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1844615879277412352 |
score |
13.070432 |