Indicadores ópticos y morfológicos para caracterización oscilatoria de especies vegetales mediante teledetección

Rafael Ángel Rebolledo Wueffer

Resumen


Esta investigación caracteriza modos de oscilación en especies vegetales ante corrientes turbulentas y evalúa su consistencia según su especie, con la finalidad de proponer indicadores alternativos basados en esta característica. La estrategia diseñada plantea el uso de técnicas de procesamiento ópticos-espectral y morfológico en imágenes capturadas en video con el fin de identificar objetos que representen especies vegetales, definir trayectorias y oscilaciones, para finalmente analizar posibles relaciones entre la oscilación y la especie.
Los resultados obtenidos han sido satisfactorios en la identificación de patrones de oscilación consistentes con la especie en algunos de los casos. La complejidad morfológica, y la perspectiva de toma, pueden haber influido en casos no exitosos. Futuras investigaciones desarrollarán estrategias para atender estos factores.

 


Palabras clave


Identificación de objetos; Oscilaciones; Vegetación; Dron; Vehículo aéreo no tripulado.

Texto completo:

PDF

Referencias


BOURS, R.; MANICKAM, M.; HARRO B. & A. VAN DER KROL. 2012. “OSCILLATOR: A system for analysis of diurnal leaf growth using infrared photography combined with wavelet transformation”. Plant Methods, 8(29): 1-12. Disponible en: https://doi.org/10.1186/17464811-8-29

KAAMYAKPANT. 2020. Building a Crowd Counting model using Deep Learning. Medium Nov 15.

LA SERNA-PALOMINO, N. y U. ROMÁN-CONCHA. 2009. “Técnicas de segmentación en procesamiento digital de imágenes”. Revista de Investigación de Sistemas e Informática, 6(2): 9-16.

LÓPEZ NICOLAS, J. 2021. La ciencia básica, la ciencia aplicada, y la transferencia de conocimientos. Código F. España.

PLESOIANU, A.; MIHAI-SORIN, S.; IONUT, S.; PATRU-STUPARIU, I. & L. DRAGUT. 2020. “Individual Tree-Crown Detection and Species Classification in very high-resolution remote sensing imagery using a deep learning ensemble model”. Remote Sensing Journal MDPI, 12(15).

Disponible en: https://doi.org/10.3390/rs12152426

REBOLLEDO, R. y A. ALBARRÁN. 2013. “Cambios de la cobertura boscosa en Venezuela y su relación con cambios en el clima”. Acta Biológica Venezuelica, 33(1-2): 125-144.

WAGNER, L.; SCHMAL, C.; STAIGER, D. & D. SELAHATTIN. 2017. “The plant leaf movement analyzer (PALMA): A simple tool for the analysis of periodic cotyledon and leaf movement in Arabidopsis thaliana”. Plant Methods, 13(2): 1-11. Disponible en: https://doi.org/10.1186/s13007-016-0153-3

ZAMORA RAMÍREZ, A. 2023. Definición de Oscilación. En: Blog Significado.com

ZHOU, H.; LIYONG, F.; RAM P. S.; YUANCAI, L. & G. JINPING. 2021. “A hybrid approach of combining random forest with texture analysis and VDVI for desert vegetation mapping based on UAV RGB Data”. Remote Sensing Journal MDPI, 13(10): 1891. Disponible en: https://doi.org/10.3390/rs13101891


Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.


DOI: https://doi.org/10.53766/RGV

La Revista Geográfica Venezolana se encuentra actualmente indizada en:

Creative Commons License
Todos los documentos publicados en esta revista se distribuyen bajo una
Licencia Creative Commons Atribución -No Comercial- Compartir Igual 4.0 Internacional.
Por lo que el envío, procesamiento y publicación de artículos en la revista es totalmente gratuito.