Programa del congreso
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Resumen diario |
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SESIÓN 04 - A: SISTEMAS AGROFORESTALES Lugar: AUDITORIO PRINCIPAL Presidente de la sesión: Jose Luis Tomé Morán | |
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Segmentación de estratos forestales en bosques mediterráneos mediante deep learning y nubes de puntos LiDAR terrestres y móviles 1: Grupo de Cartografía GeoAmbiental y Teledetección (CGAT), Departamento de Ingeniería Cartográfica, Geodesia y Fotogrametría, Universitat Politècnica de València, Camí de Vera s/n, 46022, València, España; 2: Integrated Remote Sensing Studio (IRSS), Department of Forest Resources Management, Forest Science Centre, 2424 Main Mall, University of British Columbia, Vancouver, BC V6T 1Z4, Canadá 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. | |
