Localización y conteo de árboles en áreas de interés forestal mediante imágenes áereas multiespectrales georreferenciadas.
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Date
2022
Authors
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Publisher
Universidad de Concepción
Abstract
En la actualidad, una de las industrias que más aporta al Producto Interno Bruto de Chile es la industria forestal, alcanzando un 2% de su totalidad el año 2021. Teniendo en consideración los esfuerzos que realiza esta industria para mejorar los inventarios de árboles en los distintos bosques. Es que este trabajo presenta y aplica una metodología basada en algoritmos de aprendizaje profundo supervisados para la tarea de conteo y detección de árboles en predios forestales de la Región del Biobío. Con esto, se pretende automatizar el proceso de conteo y detección, mejorar la gestión de los recursos y proveer información para la estimación de proyecciones, que en conjunto guíen la acertada toma de decisiones. Para lograr esto, se hace uso de imágenes multiespectrales georreferenciadas, que son procesadas y pasadas por detectores de objetos de una etapa pertenecientes al área de la visión computacional llamados YOLOv5 y Scaled YOLOv4. En paralelo, se aplican técnicas de escalamientos tales como el aumento en la resolución de la imagen de entrada, o aumento en la profundidad y ancho de la red neuronal convolucional para lograr un buen desempeño en las tareas descritas. La metodología para automatizar la detección y el conteo de árboles, se compara con un estudio realizado en la misma zona de Chile. Al contrastar los resultados, se puede concluir que se logran mejoras en el conteo y detección con el enfoque propuesto cuando se comparan los detectores utilizados.
Description
Tesis presentada para optar al título de Ingeniero/a Civil Industrial.