Evaluación del dosel de las rutas ciclistas: Comparación de vídeos de una cámara montada en una bicicleta e imágenes de GPS y satélite

Muchos estudios han demostrado que el verde urbano es un factor importante a la hora de que los ciclistas eligen una ruta. Por lo tanto, la detección de árboles a lo largo de una ruta ciclista es una clave importante para evaluar la calidad de las rutas ciclistas, y proporcionar más argumentos para mejorar la afluencia de ciclistas y el mejor diseño de las rutas ciclistas.

El aumento del uso de grabaciones de video en la recopilación de datos permite acceder a un nuevo punto de vista de una ciudad, con datos grabados a la altura de los ojos. Este método puede ser superior al índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVISigla de "Normalized Difference Vegetation Index" que en español significa Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada.) comúnmente utilizado a partir de imágenes satelitales ,ya que su obtención es costosa y a veces la nubosidad oscurece la visión.

Este estudio tuvo dos objetivos: (1) evaluar la cantidad de árboles a lo largo de una ruta ciclista usando la detección de objetos de software en videos, particularmente la biblioteca Detectron2, y (2) comparar el dosel detectado en los videos con otros datos del dosel para determinar si son comparables. Usando bicicletas equipadas con cámaras y GPS, cuatro participantes pedalearon en 141 rutas predefinidas en Montreal durante 87 h para un total de 1.199 km. Se extrajeron y analizaron más de 300.000 imágenes con Detectron2.

Los resultados muestran que la detección de árboles usando el software es precisa. Además, la comparación revela una fuerte correlación (>0,75) entre los dos conjuntos de datos. Esto significa que los datos de las copas de los árboles podrían ser reemplazados por árboles detectados por video, lo cual es particularmente relevante en ciudades en las que no se dispone de datos SIG abiertos sobre la vegetación de las calles.

Título Original:

"Canopy Assessment of Cycling Routes: Comparison of Videos from a Bicycle-Mounted Camera and GPS and Satellite Imagery"

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