{"id":10010,"date":"2020-09-28T09:40:16","date_gmt":"2020-09-28T07:40:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.yellowscan.com\/knowledge\/deteccion-de-la-invasion-de-arbustos-en-praderas-seminaturales-mediante-uas-lidar\/"},"modified":"2025-05-06T10:34:02","modified_gmt":"2025-05-06T08:34:02","slug":"detecting-shrub-encroachment-in-seminatural-grasslands-using-uas-lidar","status":"publish","type":"ys_knowledge","link":"https:\/\/www.yellowscan.com\/es\/knowledge\/detecting-shrub-encroachment-in-seminatural-grasslands-using-uas-lidar\/","title":{"rendered":"Detecci\u00f3n de arbustos en praderas con YellowScan UAS"},"content":{"rendered":"\t\t
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Entrevista:<\/h3>\n

Hola Bjarke, \u00a1gracias por aceptar esta entrevista! Sabemos que ha utilizado YellowScan Surveyor para sus trabajos de investigaci\u00f3n sobre biodiversidad. \u00bfPuede hablarnos un poco m\u00e1s de usted y de su trabajo de investigaci\u00f3n?<\/strong><\/p>\n

Soy Bjarke Madsen<\/a>, de la Universidad de Aarhus (Dinamarca). Soy estudiante de doctorado desde hace 3,5 a\u00f1os en Ecoinform\u00e1tica y Biodiversidad, Departamento de Biolog\u00eda<\/a>. Aqu\u00ed trabajo con el grupo de din\u00e1mica de la vegetaci\u00f3n @Vegdyn<\/a>, y en el laboratorio UAS4Ecology, @UAS4Ecology<\/a>.<\/p>\n

Mi trabajo de investigaci\u00f3n trata sobre la comprensi\u00f3n de la din\u00e1mica de la diversidad de los pastizales mediante teledetecci\u00f3n basada en drones. Me dedico al seguimiento de la biodiversidad mediante el desarrollo de m\u00e9todos eficaces para realizar, procesar y analizar datos de teledetecci\u00f3n basados en drones. Intento detectar distintos elementos de la diversidad vegetal a trav\u00e9s del tiempo y el espacio.<\/p>\n

Hemos utilizado YellowScan Surveyor en la primera parte de mi tesis \u00abDetecci\u00f3n de la invasi\u00f3n de arbustos en praderas seminaturales mediante UAS LiDAR\u00bb<\/strong> en colaboraci\u00f3n con Urs A. Treier, Andr\u00e1s Zlinsky, Arko Lucieer y Signe Normand.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00bfC\u00f3mo utiliz\u00f3 UAS LiDAR para detectar arbustos?<\/strong><\/h5>\n

El YellowScan Surveyor UAS LiDAR<\/a> se utiliz\u00f3 para escanear una zona de pastizales en la que se han reintroducido recientemente caballos y vacas en el marco de un experimento denominado \u00abrewilding\u00bb. Detectamos y controlamos una especie arbustiva espec\u00edfica (Cytisus scoparius o retama escocesa) que resulta problem\u00e1tica en algunas zonas en t\u00e9rminos de invasi\u00f3n. La especie crece r\u00e1pidamente y es capaz de superar a las plantas circundantes monopolizando la luz, con posibles consecuencias negativas para la diversidad vegetal. Por lo tanto, escaneamos la zona y clasificamos los arbustos en la nube de puntos LiDAR del UAS. Desarrollamos un conjunto de variables 3D que caracterizan y distinguen esta especie de otros arbustos. El objetivo de las variables era detectar las caracter\u00edsticas morfol\u00f3gicas que var\u00edan entre las especies arbustivas para representar, por ejemplo, la disposici\u00f3n de las hojas y las ramas. Por ejemplo, nuestro arbusto focal (C. scoparius) tiene una forma de crecimiento menos densa que, por ejemplo, Juniperus communis, que por tanto puede separarse mediante las variables basadas en puntos que representan la penetraci\u00f3n de la luz y la complejidad.<\/p>\n

Utilizamos nuestros conocimientos ecol\u00f3gicos para hacer que distintas variables representaran mejor las caracter\u00edsticas de crecimiento de los arbustos y, a continuaci\u00f3n, empleamos una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico basada en puntos para clasificar las distintas especies directamente en la nube de puntos 3D. Alcanzamos al menos un 86% de precisi\u00f3n en nuestro modelo de clasificaci\u00f3n. Esta gran precisi\u00f3n nos permiti\u00f3 calcular la biomasa de nuestro arbusto focal y proyectar estas medidas a todo el paisaje de 6,7 ha.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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MikroKopter MK8-3500 UAS y YellowScan Surveyor en la zona inspeccionada – Cr\u00e9dito de la foto. Bjarke Madsen.<\/em><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Paisaje salvaje con arbustos y \u00e1rboles – Cr\u00e9dito de la foto. Bjarke Madsen.<\/em><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00bfCu\u00e1les fueron los primeros resultados?<\/strong><\/p>\n

Realizamos dos campa\u00f1as de vuelo en oto\u00f1o de 2017 y primavera de 2018 sobre la misma zona. Esto nos permiti\u00f3 estudiar los cambios a lo largo de la estaci\u00f3n invernal, ya que se supone que los animales afectan m\u00e1s a la vegetaci\u00f3n le\u00f1osa durante este periodo, mientras que al mismo tiempo no esperar\u00edamos mucho crecimiento vegetal durante esta estaci\u00f3n fr\u00eda. Por t\u00e9rmino medio, encontramos, como era de esperar, una disminuci\u00f3n de la biomasa de oto\u00f1o a primavera, tambi\u00e9n peque\u00f1a (33,4 o 4,9 g\/m2, seg\u00fan el modelo de clasificaci\u00f3n). Sin embargo, el cambio de la biomasa arbustiva no se distribuy\u00f3 por igual en toda la zona. En algunas zonas, encontramos una gran disminuci\u00f3n de la biomasa arbustiva, especialmente en una zona m\u00e1s cercana al bosque.<\/p>\n

A\u00fan no hemos dedicado tiempo a investigar m\u00e1s sobre los factores subyacentes que causan esta disminuci\u00f3n de la biomasa. Aunque, una hip\u00f3tesis es que los animales tienden a pasar m\u00e1s tiempo en el bosque durante el invierno y por lo tanto afectan m\u00e1s a los arbustos en esta zona por el pisoteo y el ramoneo. Pero, como se ha dicho, ser\u00e1n necesarias m\u00e1s investigaciones para probar esta hip\u00f3tesis. Por otro lado, tambi\u00e9n tuvimos zonas con un peque\u00f1o aumento de la biomasa arbustiva, posiblemente debido a un crecimiento temprano en primavera o a periodos m\u00e1s c\u00e1lidos durante el invierno.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Cytisus Scoparius<\/em><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Nube de puntos LiDAR UAV clasificada – Cytisus Scoparius<\/em>
Madsen, Bjarke, et al. \u00abDetecci\u00f3n de la invasi\u00f3n de arbustos en pastizales seminaturales utilizando UAS LiDAR\u00bb. Ecolog\u00eda y Evoluci\u00f3n (2020)<\/em><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00bfQu\u00e9 hay de la adquisici\u00f3n de datos: superficie estudiada y n\u00famero de vuelos?<\/strong><\/p>\n

En octubre de 2017, realizamos uno de nuestros primeros vuelos con el YellowScan Surveyor. No pretend\u00edamos abarcar la mayor superficie posible, sino hacer hincapi\u00e9 en el nivel de detalle necesario para detectar variaciones a peque\u00f1a escala en la vegetaci\u00f3n de los pastizales. Recogimos datos LiDAR con 3 vuelos, lo que es manejable en medio d\u00eda. Volamos relativamente bajo, a 40 metros del suelo. Con estos ajustes, pudimos cartografiar una superficie de 6,7 hect\u00e1reas.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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MikroKopter MK8-3500 UAS - Cr\u00e9dito de la foto. Urs A. Treier.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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En el \u00faltimo a\u00f1o de vistas hemos establecido bien el flujo de trabajo y las rutinas y estamos familiarizados con el proceso. Mi colega Urs A. Treier es el piloto del UAS, que se encarga de la parte t\u00e9cnica pesada, y yo he sido el copiloto de todos los vuelos, haciendo los planes de vuelo y supervisando la estaci\u00f3n de control en tierra.<\/p>\n

Actualmente estamos realizando un esfuerzo de seguimiento temporal m\u00e1s detallado repitiendo los vuelos UAS cada 2 meses. Con los datos as\u00ed adquiridos podremos profundizar en los cambios estacionales de crecimiento, pero tambi\u00e9n en los efectos de las etapas fenol\u00f3gicas en las clasificaciones LiDAR.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Distribuci\u00f3n de los puntos de arbustos clasificados de la encuesta de 2017 (verde) y de 2018 (azul) en porcentaje del total de puntos de arbustos. <\/em>Madsen, Bjarke, et al. \u00abDetecci\u00f3n de la invasi\u00f3n de arbustos en pastizales seminaturales utilizando UAS LiDAR\u00bb. Ecolog\u00eda y Evoluci\u00f3n (2020)<\/em><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00bfQu\u00e9 pasa con el procesamiento de datos de nubes de puntos? \u00bfCu\u00e1les son los resultados finales en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n?<\/strong><\/p>\n

Una vez generada la nube de puntos LiDAR con el software YellowScan, la manipulaci\u00f3n de la nube de puntos se llev\u00f3 a cabo con el paquete de software OPALS, desarrollado por investigadores de TU Wien. Utilizamos OPALS para la clasificaci\u00f3n semiautom\u00e1tica basada en puntos directamente en la nube de puntos, lo que significa que a cada punto se le pueden atribuir varias caracter\u00edsticas adicionales. Para que la clasificaci\u00f3n funcionara se necesitaban dos datos principales.<\/p><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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En primer lugar, los datos de referencia y validaci\u00f3n de 180 observaciones de 11 especies de arbustos diferentes se muestrearon manualmente en toda la zona midiendo ubicaciones exactas con un sistema GNSS.<\/p>\n

En segundo lugar, podr\u00edan extraerse variables de nubes de puntos para los arbustos ahora etiquetados. Posteriormente, aplicamos un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico mediante un algoritmo de partici\u00f3n recursiva para clasificar cada punto de la nube de puntos en funci\u00f3n de las caracter\u00edsticas morfol\u00f3gicas representadas por las variables LiDAR.<\/p>\n

La precisi\u00f3n global de la clasificaci\u00f3n de nubes de puntos fue buena, con precisiones globales del 86,9 % y el 95,2 % para los datos de oto\u00f1o y primavera, respectivamente. Realizamos algunos ajustes para alinear las nubes de puntos procedentes de los 3 vuelos diferentes para combinar los datos y obtener una mejor representaci\u00f3n de los arbustos. Los resultados son magn\u00edficos. Siempre estamos muy por debajo de los 10 cm de precisi\u00f3n absoluta, que es nuestro requisito.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00bfC\u00f3mo describir\u00eda su experiencia con las soluciones YellowScan?<\/strong><\/p>\n

Cuando compramos el sistema, busc\u00e1bamos una soluci\u00f3n llave en mano lista para usar, \u00a1y eso es lo que obtuvimos! Adem\u00e1s de eso, el Surveyor hace bien su trabajo y es sencillo trabajar con el software POSPac y YellowScan. Para ser sincero, no recuerdo grandes problemas, y eso que he postprocesado bastantes datos LiDAR.<\/p>\n

Nuestra impresi\u00f3n en el equipo de investigaci\u00f3n es que, incluso con 2 retornos (o ecos) proporcionados por el Top\u00f3grafo, obtenemos muchos puntos y conseguimos una buena representaci\u00f3n de la vegetaci\u00f3n. Nuestros datos parecen muy buenos y precisos, y no observamos mucho ruido en los resultados. Por supuesto, estamos estudiando caracter\u00edsticas de la vegetaci\u00f3n a escala muy fina y no aplicamos el sistema en silvicultura.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u00bfAlgo que a\u00f1adir sobre la cartograf\u00eda LiDAR con UAS para detectar vegetaci\u00f3n?<\/strong><\/p>\n

Quer\u00edamos ver lo que es realmente posible en t\u00e9rminos de resoluci\u00f3n espacial para los estudios de diversidad vegetal. Trabajar en la biodiversidad de los pastizales es cuesti\u00f3n de precisi\u00f3n y exactitud. Con UAS LiDAR pudimos ver realmente las diferencias en los paisajes.<\/p>\n

Utilizamos LiDAR en drones porque la mayor\u00eda de las actividades tradicionales de gesti\u00f3n del suelo se basan en escalas de parcelas locales. Esto no representa necesariamente lo que ocurre en todo el paisaje. Eso es lo que demostramos en nuestro estudio. En ese sentido, pudimos observar diferentes tendencias: variaci\u00f3n en el cambio de biomasa a trav\u00e9s de un \u00e1rea con aumentos y disminuciones. No habr\u00edamos podido captar esta din\u00e1mica de la vegetaci\u00f3n a escala del paisaje sin el LiDAR UAS. Ahora podemos abarcar una zona m\u00e1s amplia para controlar la biodiversidad, lo que contribuir\u00e1 a la gesti\u00f3n de la naturaleza y a los esfuerzos de conservaci\u00f3n.<\/p>\n

Gracias por compartir esta visi\u00f3n y el resultado de su trabajo de investigaci\u00f3n. \u00a1Buena suerte en la defensa de su tesis!<\/strong><\/p>\n

NB: Autor Julien BO.<\/em><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Lea el art\u00edculo completo<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDescargar archivo PDF<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"featured_media":8018,"menu_order":276,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":""},"categories":[87],"class_list":["post-10010","ys_knowledge","type-ys_knowledge","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-success-story"],"acf":[],"yoast_head":"\nDetecci\u00f3n de arbustos en praderas con YellowScan UAS<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Descubra c\u00f3mo Bjarke Madsen, de la Universidad de Aarhus (Dinamarca), utiliz\u00f3 YellowScan Surveyor para su trabajo de investigaci\u00f3n sobre biodiversidad.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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