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Estimación inteligente de la altura de los árboles en bosques urbanos basada en aprendizaje profundo combinado con un teléfono inteligente y una comparación con UAV-LiDAR


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Fecha de publicación: 24 diciembre, 2022
Colección: Investigación | Categoría: Árboles urbanos

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En este artículo, se propuso un método para extraer la altura de los árboles de bosques urbanos basado en un teléfono inteligente, para determinar de manera eficiente y precisa las alturas de los árboles.

Primero, se usó un teléfono inteligente para obtener imágenes de persona-árbol, se usó LabelImg para etiquetar las imágenes y se construyó un conjunto de datos. En segundo lugar, sobre la base de un método de aprendizaje profundo denominado You Only Look Once v5 (YOLOv5) y los principios de escala e imágenes de orificios pequeños, se construyó un modelo de medición de altura a escala de persona-árbol. Este enfoque admite funciones de reconocimiento y marcado basadas en las características de una persona y un árbol en una sola imagen. Finalmente, se obtuvieron las medidas de altura de los árboles.

Mediante el uso de este método, se extrajeron las alturas de tres especies en el conjunto de validación; el rango del error absoluto fue de 0,02 m a 0,98 m, y el rango del error relativo fue de 0,20 a 10,33 %, con el RMSE por debajo de 0,43 m, el rRMSE por debajo del 4,96 % y el R2 por encima de 0,93.

El modelo de medición de altura a escala persona-árbol propuesto en este documento, mejora en gran medida la eficiencia de la medición de la altura de los árboles, al tiempo que garantiza una precisión suficiente y proporciona un nuevo método para el seguimiento dinámico y la investigación de los recursos forestales urbanos.

Título Original:

"Intelligent Estimating the Tree Height in Urban Forests Based on Deep Learning Combined with a Smartphone and a Comparison with UAV-LiDAR"

Autor/es:

Chao Chen, Cheng Tan, Bo Zhang, Jiaqian Sun, Guomo Zhou, Jie Xuan, Xuejian Li, Huaqiang Du, Fangjie Mao, Jingyi Wang, Yulin Gong, Di′en Zhu, Lv Zhou, Zihao Huang, Cenheng Xu, Jinjin Chen, Yongxia Zhou
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Este recurso en particular se relaciona con:

Tipo de Documento:En Web
Año de publicación:2022
Idioma:Inglés
País/territorio:China
Accesos al recurso:43
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