Resumen de Clasificación de vegetación mediante Random Forest y datos espectrales RGB adquiridos con un vehículo aéreo no tripulado (VANT) en un bosque de Juniperus

Enrique Buendía Rodríguez, Adrián Hernández Ramos, Casimiro Ordóñez Prado, Jonathan Hernández Ramos, Julio César Ríos Saucedo

• español

  La utilización de imágenes de alta resolución espacial RGB tomadas con vehículo aéreo no tripulado (VANT) generan información precisa y actualizada de alta resolución espacial, que permite observar detalladamente las condiciones de la vegetación. Por lo que, el objetivo fue clasificar especies forestales en un bosque dominado por Juniperus sp.en imágenes RGB tomas con un VANT de bajo costo, utilizando el algoritmo de aprendizaje automático Random Forest(RF). El área de estudio se ubica en un bosque de Juniperusen el municipio de Atlangatepec, Tlaxcala. Las imágenes RGB de alta resolución fueron adquiridas con una cámara 4k RGB de 20 mp, con sensor CMOS de 1/2.3” montada en un DJI® Mavic 2 pro. Se generó un Ortomosaico con resolución espacial de 5 cm por píxel, éste fue separó en bandas de coloración RGB y se generaron los índices GLI, VARI y VIgreen. Como resultado se logró clasificar la vegetación de un bosque deJuniperus, diferenciando adecuadamente la cobertura del suelo presente en la zona de estudio con una precisión global del 77.88 % y un índice Kappa de 0.7308, destacando potencial para discriminar arbolado de Juníperusvivo y muerto, con una exactitud de 84 % y 68.8 %, respectivamente. Con la utilización de imágenes de alta resolución RGB tomadas con un VANT y procesadas con Random Forestpueden ser utilizadas para determinar el tipo de cobertura vegetal que contiene un bosque natural del estado de Tlaxcala.

• English

  The use of high spatial resolution RGB images taken with an unmanned aerial vehicle (UAV) generates accurate and updated information of high spatial resolution, which allows detailed observation of vegetation conditions. Therefore, the objective was to classify forest species in a forest dominated by Juniperus sp. in RGB images taken with a low-cost UAV, using the Random Forest (RF) machine learning algorithm. The study area is located in a Juniperus forest in the municipality of Atlangatepec, Tlaxcala. High resolution RGB images were acquired with a 20 mp 4k RGB camera with 1/2.3" CMOS sensor mounted on a DJI® Mavic 2 pro. An Orthomosaic with spatial resolution of 5 cm per pixel was generated, this was separated into RGB coloration bands and GLI, VARI and VIgreen indices were generated. As a result, it was possible to classify the vegetation of a Juniperus forest, adequately differentiating the ground cover present in the study area with an overall accuracy of 77.88 % and a Kappa index of 0.7308, highlighting the potential to discriminate living and dead Juniperus trees, with an accuracy of 84 % and 68.8 %, respectively. With the use of high resolution RGB images taken with a UAV and processed with Random Forest can be used to determine the type of vegetation cover that contains a forest. a natural forest in the state of Tlaxcala.