El presente estudio propone un nuevo método para la estimación y el recuento de la edad de la palma aceitera a partir de imágenes de satélite Worldview-3 e imágenes aerotransportadas de detección y alcance de luz (LiDAR). Se implementó un algoritmo de máquina de vectores soporte (SVM) de análisis de imagen basado en objetos (OBIA) para el conteo de palma aceitera. El análisis de sensibilidad se realizó sobre cuatro tipos de kernel SVM con parámetros de segmentación asociados para obtener la delineación óptima de la cobertura de la copa. La extracción de la copa de los árboles se integró con el modelo de altura y los métodos de multirregresión para estimar con precisión la edad de los árboles. Se examinó el modelo de multirregresión con tamaños de núcleo múltiples para lograr el modelo más optimizado para la estimación de la edad. Los modelos aplicados se entrenaron y examinaron en cinco plantaciones diferentes de palma aceitera. Los resultados del conteo de palma aceitera tuvieron una precisión global del 98,80%, mientras que la precisión global de la estimación de la edad mostró un 84,91%, en todos los bloques. La relación entre la altura del árbol y la edad fue significativa, lo que apoya el modelo de función de regresión polinómica (PRF) con un tamaño de núcleo de 3×3 para palmeras aceiteras de menos de 10-12 años, mientras que la función de regresión exponencial (ERF) se ajusta mejor a los árboles más viejos (es decir, de 22 años). En general, el conjunto de datos recientes de teledetección y las técnicas de aprendizaje automático son útiles para supervisar y detectar las plantaciones de palma aceitera con el fin de maximizar la productividad.
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