INFORMACIÓN DE SALCA PARA LA SEPARACIÓN DEL FOLLAJE Y LA MADERA EN EL LABORATORIO
Utilización de datos espectrales y espaciales para la separación del follaje y la madera en el laboratorio
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En este trabajo, se utilizó el instrumento Salford Advanced Laser Canopy Analyser para medir una hoja ancha y un árbol de hoja de aguja en un entorno de laboratorio a 1, 3, 5 y 8 metros de distancia. El trabajo tenía como objetivo investigar el potencial de SALCA para cartografiar la distribución tridimensional del follaje y los materiales leñosos. Los datos brutos se procesaron para extraer la información espectral, incluyendo el rango y la información espectral como la intensidad, la reflectancia aparente y el índice de diferencia normalizado. A continuación, los datos de la nube de...
En este trabajo, se utilizó el instrumento Salford Advanced Laser Canopy Analyser para medir una hoja ancha y un árbol de hoja de aguja en un entorno de laboratorio a 1, 3, 5 y 8 metros de distancia. El trabajo tenía como objetivo investigar el potencial de SALCA para cartografiar la distribución tridimensional del follaje y los materiales leñosos. Los datos brutos se procesaron para extraer la información espectral, incluyendo el rango y la información espectral como la intensidad, la reflectancia aparente y el índice de diferencia normalizado. A continuación, los datos de la nube de puntos se utilizaron para calcular los atributos espaciales y se visualizaron como imágenes tridimensionales para distinguir los puntos de follaje de los de madera. En esta investigación se adoptaron dos enfoques principales para distinguir los puntos de follaje de la madera. El primero fue la aplicación de umbrales específicos en la RA de 1063 nm, 1545 nm y NDI. El segundo enfoque fue un clasificador espacial utilizado para producir una clasificación espacial basada en las características geométricas del árbol utilizando el clasificador CANUPO. Para investigar la correspondencia entre las clasificaciones, las clasificaciones espectral y espacial se representaron como una matriz y se visualizaron como nubes de puntos tridimensionales.
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