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EMPLEO DE LA FOTOGRAMETRÍA DIGITAL PARA LA EVALUACIÓN DEL SUELO CON RIESGO DE EROSIÓN EN OLIVAR

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ENERO 2017   -  Volumen: 92 -  Páginas: 55-62

DOI:

https://doi.org/10.6036/8010

Autores:

ALBERTO JESUS PEREA MORENO - MARIA JESUS AGUILERA UREÑA - JOSE EMILIO MEROÑO DE LARRIVA - FRANCISCO MANZANO AGUGLIARO

Materias:

  • ÓPTICA (TRATAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES )

Descargas:   180

Citas Web of Science:  2

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Fecha Recepción :   29 marzo 2016

Fecha Evaluando :   28 noviembre 2016

Fecha Aceptación :   3 diciembre 2016


Palabras clave:
Fotogrametria, olivar, cubierta Vegetal, segmentación, determinación de objetos, olive orchard, grass cover, segmentation
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

El olivar es uno de los cultivos más importantes de España. La sostenibilidad a largo plazo en las zonas marginales depende de las buenas prácticas agrícolas. Una de ellas, es el mantenimiento de cubiertas vegetales para evitar la erosión, sobre todo en zonas de grandes pendientes. Por ello, determinar el porcentaje de cobertura vegetal en estas zonas es de vital importancia.
El objetivo de este trabajo es la cuantificación de cubierta vegetal en olivar mediante técnicas de teledetección. Para conseguir este propósito, se emplearon 64 fotogramas aéreos digitales de un olivar captados por el sensor aerotransportado Ultracam D de Vexcel. La zona de estudio fue un olivar de 32000 has en el Valle de los Pedroches en el sur de España, donde se utilizaron fotografías aéreas digitales y datos de 173 parcelas. A estos fotogramas se les aplicó la clasificación orientada a objetos, técnica que consiste en una segmentación previa de la imagen permitiéndonos aislar el olivar de la cubierta vegetal. De esta forma, se permite el trabajo con la imagen a nivel de objeto, lo que amplía notablemente la cantidad de información que se puede extraer de la misma. Para ello, se ha segmentado y clasificado las imágenes, empleando el software eCognition©. Los objetos resultantes sirven de base para la posterior clasificación.
Los resultados alcanzados muestran que se es capaz de conseguir una precisión total del 96.10% y un excelente estadístico Kappa (94.10%) para la clasificación orientada a objetos. Como conclusión final, se puede afirmar que esta nueva técnica abre nuevas posibilidades para la determinación de la cubierta vegetal en olivar.

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