Evaluación del vigor de árboles aplicando índices de vegetación a imágenes captadas remotamente en la Universidad Nacional Agraria La Molina

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias Forestales. Departamento Académico de Manejo Forestal
Detalles Bibliográficos
Autor: Bryson Cabrera, María Lucía
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/6266
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spelling Barrena Arroyo, Víctor Manuel0d20be37-bfae-44e7-93ee-ec4f6bd50457Bryson Cabrera, María Lucía2024-02-13T16:13:38Z2024-02-13T16:13:38Z2023https://hdl.handle.net/20.500.12996/6266Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias Forestales. Departamento Académico de Manejo ForestalEl análisis del estado de salud de la vegetación arbórea es importante al momento de tomar decisiones para su manejo y aprovechamiento, por ello existen diversos métodos para su estudio, donde la aplicación de índices multiespectrales, como el NDVI, con tecnología RPA se realiza para observar el vigor arbóreo, sin embargo, su empleo suele ser costoso, por esa razón, se han desarrollado índices alternativos para sensores RGB cuyo uso es más accesible. En el presente estudio se aplican el NDVI y los índices ópticos: GLI, NGRDI, RG, TGI, VARI y vNDVI sobre copas arbóreas de zonas con vegetación arbórea densa y dispersa, empleando un Phantom 4 multiespectral; la metodología consistió en clasificar el vigor arbóreo mediante clasificación supervisada con el algoritmo Random Forest, entrenando clasificadores en base a una muestra de campo e información radiométrica de los índices de vegetación, en el entrenamiento se consideró la inclusión del DSM y otros parámetros como el aumento en el “Maximum number of trees in the forest” y el “Maximum depth of the tree”, encontrándose que los 2 primeros lograron aumentar la precisión de los mapas con índices RGB en vegetación densa; de entre todos los índices el NDVI resultó con los mayores índices de kappa que no mejoró variando otros parámetros, lo que indica que éstos no aportaron en mejorar la precisión de los mapas; en la vegetación dispersa los índices RGB tuvieron precisiones aceptables donde la clasificación pudo verse afectada por factores como la fenología de los árboles o sombras en el mosaico; para la vegetación densa los índices RGB alcanzaron mayor precisión, encontrándose que aquellos índices con las bandas rojas, verdes y azul se desempeñan mejor que los índices que sólo operan con la banda roja y verde.The analysis of the health status of tree vegetation is important at decision moments for its management and use, that is why several methods for its study exists, where the multispectral index application, such the NDVI with RPA technology, is released to observe the tree vigor, however, it is usually expensive, for that reasson, alternative index have been developed for RGB sensors wich use is more accessible. In this study, the NDVI and the optical index: GLI, NGRDI, RG, TGI, VARI and vNGRDI are applied to tree canopies in areas with dense and dispersed tree vegetation using a multiespectral Phantom 4; methodology consisted of classifying tree vigor through supervised classification with the Random Forest algorithm, training classifiers based on a field sample and vegetation index radiometric information. In training the DSM and other parameters such the increasing of the “Maximum number of trees in the forest” and the “Maximum depth of the tree” were incluided, finding that the 2 first helped to increase the precision maps with RGB index on dense vegetation; among all index, the NDVI resulted with the highest kappa index wich did not increased by varying other parameters, indicating that they didn´t help improve the precisión; for dispersed vegetation, the RGB index had acceptable precisión, wich classification could have been affected by factors such tree phenology or ilumination; for dense vegetation, the RGB index achieved greater precision, finding that index with red, green and blue bands performs better than index wich operates with red and green band only.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Sistemas de información geográficahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02Evaluación del vigor de árboles aplicando índices de vegetación a imágenes captadas remotamente en la Universidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUCiencias ForestalesUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias ForestalesIngeniero Forestal45529670https://orcid.org/0000-0002-9908-833410375133https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional821016Rubin de Celis Llanos, EthelOcaña Canales, Juan CarlosGuillén Quispe, RoxanaORIGINALbryson-cabrera-maria-lucia.pdfbryson-cabrera-maria-lucia.pdfTexto completoapplication/pdf7946690https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/63dcb93a-2391-40af-afeb-7def89cfc5ad/downloadbdf64119ebccffb52aca36dce01180edMD51Informe Originalidad.pdfInforme Originalidad.pdfapplication/pdf107394https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/3006c5f2-5c6b-4288-8aa4-d8dda2c7babb/download1cd143e578a68373089f65a20281335cMD52Autorización.pdfAutorización.pdfapplication/pdf231781https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6c7589c9-1aa1-407a-b210-0831e405dbd1/download1bb416a1a0dbcefcd900ed20a74a1430MD53TEXTbryson-cabrera-maria-lucia.pdf.txtbryson-cabrera-maria-lucia.pdf.txtExtracted texttext/plain260491https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/69e78a8f-ffd4-4f85-beb1-b0a9b4cc971a/downloade606b39d8b18aa26c58f049d17d858e7MD55Informe Originalidad.pdf.txtInforme Originalidad.pdf.txtExtracted texttext/plain6https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/64032a1a-dccc-4e51-872e-baddcdee26bf/download010845330ff5c8439e0a9b24de156554MD57Autorización.pdf.txtAutorización.pdf.txtExtracted texttext/plain8https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/a307ad90-865d-4512-83f5-bd011507fab2/downloadad750f5b21260535f748bf376d6969edMD59THUMBNAILbryson-cabrera-maria-lucia.pdf.jpgbryson-cabrera-maria-lucia.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3379https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2ef79048-9a64-42e4-accf-84ae245de43a/download53af7a2b2c8adc6002f971567696f4c2MD56Informe Originalidad.pdf.jpgInforme Originalidad.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3825https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6b4f0f5a-6a50-4114-b91a-f84819990f39/downloadf9801816fd8f4b40eaf032da7f6a1f60MD58Autorización.pdf.jpgAutorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4457https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2c4f991e-12e6-414d-98e9-f778e56d9c2f/download79289ac78e65e6c0d5ab02df7cfba33bMD510LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/76d94771-df98-467b-8d53-b50afbdac21b/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD5420.500.12996/6266oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/62662024-11-13 11:14:32.672https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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