Estimation of forest stand structure in andean (agro)forests using 3d uav remote sensing

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dc.contributor.advisorReu, Bjorn
dc.contributor.authorBolívar Santamaria, Sergio Andrés
dc.date.accessioned2024-03-04T00:54:46Z
dc.date.available2020
dc.date.available2024-03-04T00:54:46Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2020
dc.description.abstractLos sistemas agroforestales (AFS) son de gran importancia para la conservación de la biodiversidad fuera de las áreas protegidas. La composición de las plantas de cultivo y de sombra en los AFS proporciona hábitats estructuralmente complejos y provee alimentos para muchas especies. Asimismo, la estructura del dosel es considerada una variable esencial de la biodiversidad, pero sólo recientemente puede evaluarse con vehículos aéreos no tripulados (UAV) utilizando nubes de puntos 3D. A pesar de la importancia de los AFS para la conservación, la estructura de su dosel no ha sido evaluada cuantitativamente de manera sistemática, y faltan estudios que traten de analizar la relación entre la estructura del dosel en los AFS y las variables derivadas de las nubes 3D en la región andina. Aquí muestro cómo pueden predecirse seis importantes variables de la estructura del dosel a través de un gradiente de complejidad desde AFS con cacao y café hasta bosque a partir de las características extraídas de las nubes de puntos 3D utilizando regresiones lineales múltiples. Para el índice de área foliar el mejor modelo obtuvo un R² de 0.82 y RMSE relativo = 24%, para la cobertura del dosel un R² de 0.81 y RMSE relativo = 13%, para la biomasa aérea R² de 0.81 y RMSE relativo = 10%, la densidad de los árboles de sombra fue predicha con un R² de 0.66 y RMSE relativo = 34%, la altura media y la desviación estándar de altura en el dosel se predijeron con un R² de 0.82 y 0.79 respectivamente, y RMSE relativo del 18% para ambas. El enfoque que se muestra en este estudio puede ayudar a hacer una caracterización precisa de la estructura del dosel usando UAV, lo cual podría ser utilizado para identificar zonas prioritarias de conservación en los paisajes agrícolas.
dc.description.abstractenglishAgroforestry systems (AFS) are of great importance for biodiversity conservation outside protected areas. The composition of crop and shade plants in AFS provides structurally complex habitats and provides food for many species. Also, canopy structure is considered an essential variable of biodiversity, but only recently it can be assessed with unmanned aerial vehicles (UAVs) using 3D point clouds. Despite the importance of AFS for biodiversity conservation, canopy structure has not been quantitatively evaluated in a systematic way, and studies that attempt to analyze the relationship between AFS canopy structure and variables derived from 3D clouds in the Andean region are lacking. Here, I show how six important variables of canopy structure can be predicted across a complexity gradient from AFS with cocoa and coffee to a natural forest from the characteristics extracted from the 3D point clouds using multiple linear regression. For leaf area index the best model obtained an R² of 0.82 with a relative RMSE = 24%, for canopy cover an R² of 0.81 and relative RMSE = 13%, for above-ground biomass an R² of 0. 81 and relative RMSE = 10%, the density of shade trees was predicted with an R² of 0.66 and relative RMSE = 34%, the mean height and the standard deviation of height in the canopy were predicted with an R² of 0.82 and 0.79 respectively, and relative RMSE of 18% for both. The approach shown in this study can help make an accurate characterization of the canopy structure using UAVs, which can be used to identify priority conservation areas in agricultural landscapes.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Biología
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40808
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Biología
dc.publisher.schoolEscuela de Biología
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectAgroforestales
dc.subjectDrones
dc.subjectTeledetección
dc.subjectEstructura del dosel
dc.subjectVariables esenciales de la biodiversidad.
dc.subject.keywordAgroforestry
dc.subject.keywordDrone
dc.subject.keywordRemote sensing
dc.subject.keywordCanopy structure
dc.subject.keywordEssential biodiversity variables.
dc.titleEstimation of forest stand structure in andean (agro)forests using 3d uav remote sensing
dc.title.englishEstimation of forest stand structure in Andean (agro)forests using 3D UAV remote sensing*
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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