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Título
Detección automática de pistas forestales y evaluación de la precisión a partir de datos LiDAR de baja densidad en Asturias
Autor
Facultad/Centro
Área de conocimiento
Es parte de
7º Congreso Forestal Español. Gestión del monte: servicios ambientales y bioeconomía
Cita Bibliográfica
Buján, S. (2017). Detección automática de pistas forestales y evaluación de la precisión a partir de datos LiDAR de baja densidad en Asturias. 7º Congreso Forestal Español, 1-12.
Editorial
Sociedad Española de Ciencias Forestales
Fecha
2017
Resumen
[ES] Las pistas forestales son infraestructuras esenciales para la gestión sostenible de montes puesto que posibilitan el acceso a las masas forestales para su aprovechamiento o ejecución de tratamientos selvícolas, conectan distintas áreas, sirven de acceso para actividades recreativas y para la lucha contra incendios. Por ello, es imprescindible disponer de una cartografía actualizada de pistas, que permita conocer al menos su localización y longitud. El objetivo general de este estudio fue establecer una metodología para la detección automática del eje de las pistas forestales en un monte de Asturias, con rodales de pino marítimo, pino insigne, roble, castaño y otras frondosas. Para ello, se generaron distintas capas de información partiendo de los datos lidar de la zona de estudio (PNOA). A partir de ellas se evaluaron dos metodologías de clasificación de imágenes: la clasificación basada en píxeles y la orientada a objetos. Los resultados obtenidos se compararon con la cartografía real de las pistas del monte mediante indicadores de Corrección, Integridad y Calidad. Además también se evaluó la precisión del eje de las pistas combinando análisis GIS y métodos estadísticos. La clasificación basada en píxeles obtuvo valores más altos en los tres indicadores evaluados así como en la precisión posicional
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