Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12921/421
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorTagle Casapía, Ximena-
dc.contributor.authorFalen Horna, Lourdes-
dc.contributor.authorBartholomeus, Harm-
dc.contributor.authorCárdenas Vigo, Rodolfo-
dc.contributor.authorFlores Llampazo, Gerardo-
dc.contributor.authorHerold, Martin-
dc.contributor.authorHonorio Coronado, Eurídice-
dc.contributor.authorBaker, Timothy R.-
dc.date.accessioned2020-01-08T21:30:47Z-
dc.date.available2020-01-08T21:30:47Z-
dc.date.issued2020-01-
dc.identifier.citationRemote Sensing, 12(1): 9es_ES
dc.identifier.issn2072-4292-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12921/421-
dc.description.abstractEl manejo sostenible de los productos forestales no maderables, como los frutos de palmeras, es crucial para la conservación a largo plazo de un bosque intacto. Una limitación importante para la expansión del manejo sostenible de palmeras ha sido la necesidad de información precisa sobre los recursos a escalas de decenas a cientos de hectáreas, mientras que los estudios típicos basados en el terreno sólo muestrean áreas pequeñas. En los últimos años, los pequeños vehículos aéreos no tripulados (VANT) se han convertido en una importante herramienta para el mapeo de áreas forestales, ya que son baratos y fáciles de transportar, y proporcionan imágenes de alta resolución espacial de áreas remotas. Desarrollamos un flujo de trabajo de clasificación basado en objetos para las imágenes de los VANTs RGB que tiene como objetivo identificar y delinear las copas de las palmeras en la selva tropical, combinando el procesamiento de imágenes y las funcionalidades de los SIG utilizando información de color y textura de manera integradora para mostrar uno de los usos potenciales de los VANTs en los bosques tropicales. Diez parcelas de bosque permanente con 1170 palmeras de referencia fueron evaluadas desde octubre a diciembre de 2017. Los resultados indican que las copas de las palmeras pudieron ser claramente identificadas y, en algunos casos, cuantificadas siguiendo el flujo de trabajo. Los mejores resultados se obtuvieron usando el clasificador aleatorio de bosques con una precisión global del 85% y un índice kappa de 0,82.es_ES
dc.description.sponsorshipGordon and Betty Moore Foundation y Russel E. Train Education for Nature Programes_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherMDPIes_ES
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.relation.urihttps://www.mdpi.com/2072-4292/12/1/9es_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_ES
dc.sourceInstituto de Investigaciones de la Amazonía Peruanaes_ES
dc.sourceRepositorio Institucional - IIAPes_ES
dc.subjectProcesamiento digital de imágeneses_ES
dc.subjectVehículos aéreos no tripuladoses_ES
dc.subjectMonitoreo de bosqueses_ES
dc.subjectAnálisis de imágeneses_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectArecaceaees_ES
dc.subjectMauritia flexuosaes_ES
dc.subjectAmazoníaes_ES
dc.titleIdentifying and quantifying the abundance of economically important palms in tropical moist forest using UAV imageryes_ES
dc.title.alternativeIdentificación y cuantificación de la abundancia de palmeras de importancia económica en el bosque húmedo tropical utilizando imágenes de VANT (vehículo aéreo no tripulados)es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.identifier.journalRemote Sensinges_ES
dc.description.peer-reviewRevisión por pares.es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.3390/rs12010009es_ES
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