Detección de árboles y variables dasométricas mediante el uso de RPAS en la concesión forestal de la UnTumbes.

Abstract

La presente investigación “Detección de árboles y variables dasométricas mediante el uso de RPAS en la concesión forestal de la UnTumbes”, es muy importante porque tendremos data que nos servirá para saber si es posible comprobar nuestros objetivos los cuáles son detectar arboles mediante RPAS, comparándolos con los árboles inventariados de manera manual, correlacionar variables adquiridas a través de RPAS, el procedimiento implica elegir 6 hectáreas de las 127.23 hectáreas que cuenta la concesión forestal de la Universidad Nacional de Tumbes, estableciéndose cuadriculas de 245 m x 245 m, seleccionándose una cuadricula la cual sirvió para realizar los planes de vuelos y llevar a cabo el inventario. Realizándose vuelos a 3 alturas distintas (75 m, 100 m y 150 m), en cuanto al inventario se tomaron en cuenta arboles con un DAP mayor a 5 cm, la data obtenida por RPAS fueron procesadas en Agisoft Metashape, se obtuvo el modelo digital de terreno (MDT), el modelo digital de elevación (MDE) y el ortomosaico, estos fuero usados para la detección de individuos forestales inventariados aplicando la segmentación de cuencas inversas (IWS). Seguidamente se correlacionaron las variables obtenidas durante el inventario forestal y las variables obtenidas miente las fotografías aéreas a través del modelo de regresión lineal aplicada en el software R studio. Los datos indican que el modelo IWS obtuvo una exactitud global del 74%, 67% y 65 %, además de que la correlación de variables evidencia una elevada concordancia entre diámetros de las copas logrando medidas de precisión elevadas con errores mínimos en los datos estimados.