Desarrollo de una metodología para la captura y procesamiento de información sobre el estado de los bosques utilizando UAVs

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dc.contributor.advisorGarcía Arenas, Hans Yecid
dc.contributor.advisorOrtega Boada, Homero
dc.contributor.authorGuarín Ramírez, Arnold
dc.contributor.evaluatorAbreo Carrillo, Sergio Alberto
dc.contributor.evaluatorArgüello Fuentes, Henry
dc.date.accessioned2022-04-01T04:01:16Z
dc.date.available2022-04-01T04:01:16Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractColombia es un pulmón para el mundo y eso representa un enorme compromiso para controlar la tala ilegal de bosques, para ello cuenta con una plataforma de monitoreo forestal llamada SMBYC que entrega reportes sobre el estado de los bosques trimestralmente. Sin embargo, zonas en Colombia requieren un seguimiento más frecuente para tomar acciones tempranas. Por esta razón, este trabajo se ha dedicado al desarrollo una metodología que permita entregar información forestal en cortos periodos de tiempo, usando como insumo datos capturados desde vehículos aéreos no tripulados (UAV). Para el estudio se eligió un bosque del departamento de Santander en el cual predomina la especie Quercus Humboldtii, también conocida como el roble blanco. Se realizó una expedición con el apoyo de expertos en estudios forestales que permitió caracterizar la biomasa del bosque, la cual refleja la capacidad del bosque para absorber carbono de la atmósfera. Adicionalmente se involucró el uso de un UAV dotado con cámaras espectrales de bandas R, G, B y NIR para capturar imágenes espectrales del bosque para obtener índices de vegetación. Finalmente se entrenó una red neuronal usando toda la información recopilada para construir un modelo para estimar la biomasa del bosque. Se pudo demostrar que la metodología desarrollada permite lograr una ganancia en las estimaciones representada no solo en tiempo sino también en una disminución de 11.21% del error de las estimaciones si se compara con la metodología que se apoya en información satelital.
dc.description.abstractenglishColombia is one of the world's lungs and that represents a huge commitment to control illegal logging on forests, to make this happen, it has a forest monitoring platform called SMBYC that delivers reports on the state of forests on a quarterly basis. However, certain areas in Colombia require more frequent monitoring to take early action. For this reason, this work has been dedicated to the development of a methodology that allows delivering forest information in short periods of time, using data captured from unmanned aerial vehicles (UAV) as input. For the study, a forest in the department of Santander was chosen where the species Quercus Humboldtii predominates. An expedition was carried out with the support of experts in forestry that allowed characterizing the biomass of the forest, which reflects the capacity of the forest to absorb carbon from the atmosphere. Additionally, the use of a UAV equipped with R, G, B and NIR band spectral cameras was involved to capture spectral images of the forest to obtain vegetation indices. Finally, a neural network was trained using all the information collected to build a model to estimate the biomass of the forest. It was possible to demonstrate that the methodology developed allows achieving a gain in the estimates represented not only in time but also in a decrease of 11.21% in the error of the estimates when compared to the methodology that is based on satellite information.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería de Telecomunicaciones 
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/20.500.14071/9479
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería de Telecomunicaciones
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
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-nd/4.0/
dc.subjectBiomasa superficial
dc.subjectBancos de carbono
dc.subjectRedes Neuronales
dc.subjectProcesamiento de imágenes
dc.subjectImágenes espectrales
dc.subjectUAV
dc.subjectMonitoreo forestal
dc.subject.keywordAboveground Biomass
dc.subject.keywordNeural Networks
dc.subject.keywordImage Processing
dc.subject.keywordSpectral Images
dc.subject.keywordCarbon Pools
dc.subject.keywordUAV
dc.subject.keywordForestry
dc.titleDesarrollo de una metodología para la captura y procesamiento de información sobre el estado de los bosques utilizando UAVs
dc.title.englishDevelopment of a methodology for the capture and processing of information on forests health using UAVs
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
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