Clasificación semiautomática de especies arbóreas basada en parámetros de rugosidad mediante datos LiDAR aéreos

Resumen

La clasificación automatizada de las especies arbóreas mediante datos LiDAR aéreo de alta densidad permite realizar un inventario forestal preciso. Este trabajo muestra un método basado en la evaluación de descriptores de rugosidad a partir de datos LiDAR aéreo para clasificar automáticamente las especies de árboles. El método propuesto incluye la detección de las copas de los árboles, el análisis de las distancias de vecindad para la selección de los puntos de interés, la creación de la superficie de ajuste 3D, la evaluación de los parámetros de rugosidad y la clasificación mediante K-means. Entre los parámetros de rugosidad evaluados, tanto la asimetría (Rsk) como la curtosis (Rku) muestran una clasificación robusta. Se generó una nube de puntos sintética para probar la metodología en un bosque mixto formado por tres especies arbóreas, Pinus sp., Quercus sp. y Eucalyptus sp. La precisión global (OA) del método de clasificación fue del 80 % para Quercus sp., 100 % para Pinus sp. y 80.6 % para Eucalyptus sp. Además, la metodología ha sido probada en tres áreas de estudio y los resultados demuestran que los parámetros de rugosidad pueden utilizarse para la clasificación individual de especies arbóreas en un bosque templado mixto con una precisión del 82% en el área de estudio 1, del 93 % en el área de estudio 2 y del 92% en el área de estudio 3.