2026-04-27T20:10:05Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/377042021-10-28T07:44:45Zcom_10324_38col_10324_787
UVaDOC
advisor
Bravo Oviedo, Felipe
advisor
Tomé Morán, José Luis
author
Bezares Sanfelip, Fernando
editor
Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenierías Agrarias
2019-08-28T11:56:59Z
2019-08-28T11:56:59Z
2019
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/37704
La delineación de rodales tradicionalmente se ha basado en cartografía y criterio experto de profesionales forestales. La aparición de sensores remotos permite disponer de información que puede ser utilizada para rodalizar de forma semiautomática. Este estudio busca desarrollar una herramienta para automatizar los procesos de segmentación requeridos en la gestión forestal. Para ello, la herramienta se desarrolla en Python 3 y emplea como fuentes de datos, información de LIDAR aéreo e imágenes de Sentinel 2. La metodología empleada, comienza con el procesado de información LIDAR usando el software de FUSION para obtener información de la estructura de la vegetación. A continuación, se combina un índice de vegetación normalizado, generado a partir de la información satelital, con las imágenes de las variables LiDAR. Como resultado, se obtiene un raster multibanda normalizado. Finalmente, el algoritmo de segmentación de Orfeo Tools recibe el raster multibanda, junto con una serie de parámetros de entrada. El resultado del software es un mapa regiones homogéneas del bosque, que no debe ser considerado como una solución definitiva, sino como un apoyo que el gestor puede emplear para determinar unidades de gestión. Para conseguir mejores resultados de segmentación, cada proyecto y tipo de masa requiere una combinación diferente de parámetros, que ha de ser determinada, para cada tipo de masa. Además del archivo de segmentación, las variables raster y otros sus productos se presentan como resultados. Como conclusión, la herramienta que se presenta es una solución moderna, gratuita, rápida, fiable y basada en datos abiertos que combina algoritmos para automatizar las etapas iniciales de un plan de gestión forestal.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Herramienta de segmentación automática de masas forestales a partir de sensores remotos: LiDAR y Sentinel 2
info:eu-repo/semantics/masterThesis
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URL
https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/37704/1/TFM-L457.pdf
File
MD5
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7231495
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