Resumen

Con el objetivo de aplicar la tecnología de teledetección de vehículos aéreos no tripulados (UAV) en la extracción de información de árboles individuales en pie, se propone en este artículo un nuevo método automático de extracción de información de árboles individuales. Se realizó un procesamiento de mejora de la información espectral en la imagen original del UAV para resaltar características locales detalladas; al importar el índice DBI, se determinó automáticamente el número óptimo de clústeres de la agrupación -means, y luego se marcaron los píxeles de la imagen; se empleó el modelo de campo aleatorio de Gauss-Markov (GMRF) para segmentar aún más la imagen; mediante morfología matemática, se aplicaron operadores para postprocesar los resultados de la segmentación y obtener la información de la copa de árboles individuales en pie, y la posición de los árboles individuales en pie se calculó a través del momento geométrico de la imagen como base para su identificación. Los resultados muestran que con el método

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Vehículo aéreo no tripulado; Tecnología de teledetección; Método de extracción de información de árboles individuales; Mejora de la información espectral; índice DBI; Campo aleatorio de Gauss Markov
• Keywords:Unmanned aerial vehicle; Remote sensing technology; Single-tree information extraction method; Spectral information enhancement; DBI index; Gauss Markov random field