Desarrollo de Algoritmo para Contabilizar Árboles de Especie Eucalipto en zonas forestales aplicando técnicas convencionales de segmentación de imágenes.

Abstract

Hoy en día es de conocimiento común para todas las empresas, independiente del rubro que estas tengan, los beneficios que les entrega la inclusión de TIC’s en sus procesos. Es así , como la empresa forestal \Sociedad de Servicios Forestales y de Transportes los Castaños" busca una alternativa para medir sus índices de prendimiento en plantaciones de pinos y eucalipto, dos tipos de arboles muy cotizados a nivel nacional, para de esta forma validar sus métodos de cuidado sobre plantaciones en edad inicial. El proceso actualmente se realiza de forma manual, en donde a partir de la medición realizada en una zona, se extrapola el conteo de plantas a todo el predio. Este método depende de la subjetividad que tenga el trabajador para decidir si una especie es válida o no para el conteo, lo que influirá en la efectividad que tenga la proyección realizada. En esta memoria de título se propone una alternativa a ese proceso, que consta de un algoritmo que, dada una imagen del predio de alta resolución en formato RGB y captada por un drone, cuenta la cantidad de arboles presentes en ella, quitándole subjetividad al proceso. Como máximo se espera un 20% de diferencia entre lo observado en la imagen de forma manual y lo indicado por el algoritmo debido a las caracter sticas que presentan las im agenes y lo dificultoso que resulta hacer incluso un conteo manual sobre la imagen digital. Este 20% es un buen indicador de partida para que la empresa considere destinar recursos al proyecto con el n mejorar la exactitud Para lograr aislar los arboles de interés en cada imagen, se ha propuesto un modelo de representación de colores diferente al conocido \RGB" [20] y se ha realizado análisis morfológico de la imagen [14] para aislar los elementos de interás. El algoritmo se ha desarrollado en lenguaje de programación Python e inicialmente buscaba contabilizar tanto pinos como eucaliptos, pero en conversaciones con la empresa, esta indica que es preferente avanzar en una sola especie para lograr resultados mas r apido. A partir de esto se ha seleccionado la especie eucalipto para realizar las pruebas. Finalmente, se ha medido la eficiencia del algoritmo utilizando 2 operaciones morfológicas y el grado de acierto está por sobre el 70% en relación al conteo visual en las imágenes.