Segmentación de estratos forestales en bosques mediterráneos mediante deep learning y nubes de puntos LiDAR terrestres y móviles
DOI:
https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.172Palabras clave:
TLS, MLS, iPad, aprendizaje profundo, clasificación semánticaResumen
La caracterización de la estructura vertical de la vegetación es clave para la planificación y la prevención de incendios en bosques mediterráneos. En este estudio se evalúa un modelo de deep learning para segmentar estratos verticales (arbóreo, arbustivo‑arbóreo y arbustivo) en nubes de puntos 3D adquiridas con un escáner láser terrestre (TLS) y un LiDAR móvil integrado en un iPad (MLS‑iPad). En escenarios semirreales se obtuvieron valores de IoU (Intersection over Union) superiores al 97% en el estrato arbóreo y en torno al 90% en los estratos arbustivo-arbóreo y arbustivo; en parcelas reales, el IoU fue de 80–91% (arbóreo) y 35–65% (arbustivo-arbóreo y arbustivo). Estos resultados confirman la viabilidad del enfoque y el potencial del MLS‑iPad para campañas operativas rápidas de diagnóstico y seguimiento estructural, si bien la caída de los valores en parcelas reales evidencia la necesidad de ampliar el entrenamiento con datos reales, pudiendo actuar el TLS como referencia cuando se requiera mayor robustez.
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Referencias
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