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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/81526

    Título
    Detección de árboles individuales mediante datos lidar en la casa de campo de Madrid (España
    Autor
    Pérez Hernández, Héctor
    Director o Tutor
    Olivar Ruiz, JorgeAutoridad UVA
    Bravo Núñez, Andrés
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenierías AgrariasAutoridad UVA
    Año del Documento
    2025
    Titulación
    Máster en Ingeniería de Montes
    Résumé
    La tercera cobertura nacional LíDAR PNOA en desarrollo actualmente con una densidad de 5 pulsos/m² abre la posibilidad a analizar el uso de estos datos para inventarios de árbol individual. Sin embargo, hay pocos proyectos operativos que hayan trabajado con esta tecnología. El objeto de este estudio es analizar su potencial en un caso real en la Casa de Campo de Madrid. Para ello se han levantado en campo 99 parcelas circulares de 11,4 metros de radio con presencia de distintas especies en las que se han medido la altura y rumbo de cada árbol. Trabajando sobre los datos LiDAR capturados por un vuelo específico de densidad equivalente, se ha procedido a buscar los ápices de los pies con el filtro de máximos locales del paquete “lidR” sobre la nube de puntos. La presente comunicación resume las mejores parametrizaciones del algoritmo en función de la formación, la especie y la fracción de cabida cubierta, indicando las ventajas y limitaciones de la metodología para la individualización de pies. Sus resultados reflejan su potencial para posicionar los ápices como primer paso en la delineación de sus copas y mejorar la estimación de la densidad con LiDAR en un futuro
    Materias Unesco
    3106 Ciencia Forestal
    Palabras Clave
    Lidar
    Árbol individual
    Inventario lidar
    Departamento
    Departamento de Producción Vegetal y Recursos Forestales
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/81526
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Máster UVa [7574]
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    Nombre:
    TFM-L837.pdf
    Tamaño:
    2.209Mo
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