Julia Armesto e Laura Alonso, investigadoras da Escola de Enxeñaría Forestal. Foto: Duvi.
Julia Armesto e Laura Alonso, investigadoras da Escola de Enxeñaría Forestal. Foto: Duvi.

Enxeñeiras galegas desenvolven un método para obter “radiografías” das plantacións forestais

Publican un artigo no que describen a caracterización de masas de eucaliptos con tecnoloxía Lidar, obtendo imaxes detalladas de cada exemplar

Identificar, localizar e coñecer as dimensións de todas e cada unha das árbores dunha explotación forestal é a principal vantaxe que o uso da tecnoloxía Lidar pode achegar aos traballos de xestión e inventariado de masas arbóreas. Non obstante, as metodoloxías de procesado das nubes de puntos xeradas pola aplicación desta tecnoloxía, baseada na emisión dunha serie de pulsos de luz láser que, tras impactar cun obxecto sólido, devolven un sinal cunhas coordenadas, non son válidas para a medición de plantacións de especies de frondosas como o eucalipto. Co propósito de favorecer a aplicación desta tecnoloxía nos montes galegos, investigadores e investigadoras da Escola de Enxeñaría Forestal do campus de Pontevedra da Universidade de Vigo desenvolveron unha metodoloxía de procesado da información xerada polo uso do Lidar a bordo dun dron adaptada ás particularidades das frondosas e, máis concretamente, ás da principal especie produtiva na comunidade.

“As metodoloxías de identificación e caracterización de árbores individuais están testadas e verificadas para outra tipoloxía de masas forestais e xeralmente están orientadas a coníferas”, explica a profesora da Escola de Enxeñaría Forestal Julia Armesto. Polo xeral, engade a investigadora predoutoral Laura Alonso, están “orientadas a detectar as formas cónicas” que caracterizan ás coníferas, mentres que árbores frondosas como o eucalipto xeran “masas máis globosas” con copas “con formas máis redondeadas, que non teñen ese ápice tan diferenciado en altura”, engade Armesto. Ante os erros que en materia de detección da altura máxima e identificación individual das árbores xeraban os sistemas xa desenvolvidos, na Escola traballaron nun algoritmo capaz de procesar “nubes de puntos de alta resolución” de masas arbóreas ordenadas, “que se caracterizan pola existencia dun determinado patrón de plantación”, orientado ademais ás especifidades das frondosas.

A metodoloxía permite identificar e coñecer as dimensións de cada exemplar. Foto: Duvi.
A metodoloxía permite identificar e coñecer as dimensións de cada exemplar. Foto: Duvi.

As características desta metodoloxía recóllense nun artigo que Armesto e Alonso publicaron na revista científica Remote Sensing xunto co docente e director da Escola, Juan Picos, e os investigadores Guillermo Bastos e Daniel Míguez. Neste, recóllense os resultados da súa posta a proba nun monte de Vimianzo, que lles permitiu constatar as súas potencialidades para “a caracterización de todos os individuos dunha poboación”. As metodoloxías tradicionais de inventariado forestal, explica Armesto, implican traballar “cun número limitado de parcelas de mostra e logo estender os parámetros ao conxunto da superficie”. Pola contra, co uso do Lidar a bordo dun dron “estás facendo unha radiografía dun monte ao completo”, o que permite, en primeiro termo, “ter as árbores perfectamente identificadas e localizadas, coñecer a altura de todos os individuos e como se distribúen no espazo”. Por outra banda, o feito de tratarse de información do conxunto da masa forestal fai tamén posible “facer unha avaliación das existencias moi axustada á realidade”, no referido, por exemplo, á estimación das toneladas de madeira dispoñibles. Do mesmo xeito, engade Armesto, esta tecnoloxía permite detectar se no monte existe algún claro ou zonas con menor densidade, así como “se hai algunha zona na que as árbores creceran menos por algunha particularidade”.

No artigo avalíanse os resultados da aplicación, nunha serie de probas levadas a cabo na localidade vimiancesa, das “metodoloxías que se usan noutros estudos”, así como os resultados dos dous métodos desenvoltos polos investigadores da EE Forestal. “Ensaiamos dous métodos distintos, un baseado, digamos, en illar os troncos”, a través a da agrupación de nubes de puntos en polígonos; e outro centrado en xerar “un mapa de densidade de puntos, que nos dá un patrón de cor”, sendo este último o que “deu mellor resultado”, sinala Armesto.


ReferenciaIndividual Tree Detection in a Eucalyptus Plantation Using Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-LiDAR (Publicado en Remote Sensing).

DEIXAR UNHA RESPOSTA

Please enter your comment!
POLÍTICA DE COMENTARIOS:

GCiencia non publicará comentarios ofensivos, que non sexan respectuosos ou que conteñan expresións discriminatorias, difamatorias ou contrarias á lexislación vixente.

GCiencia no publicará comentarios ofensivos, que no sean respetuosos o que contentan expresiones discriminatorias, difamatorias o contrarias a la ley existente.

Please enter your name here

Este sitio emprega Akismet para reducir o spam. Aprende como se procesan os datos dos teus comentarios.