Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)García Arenas, Hans YecidOrtega Boada, HomeroGuarín Ramírez, Arnold2022-04-012022-04-0120212021https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9479Colombia 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.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessBiomasa superficialBancos de carbonoRedes NeuronalesProcesamiento de imágenesImágenes espectralesUAVMonitoreo forestalUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestríaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coAboveground BiomassNeural NetworksImage ProcessingSpectral ImagesCarbon PoolsUAVForestryhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)