Un proyecto de investigación conjunto del laboratorio de matemáticas de la Universidad Tecnológica de Tampere y el Instituto de Recursos Naturales de Finlandia (Luke) ha desarrollado un nuevo método para reconocer especies de árboles basado en mediciones de escaneo láser. El método permite el cálculo de características de clasificación de una forma completamente nueva.

Los investigadores de TUT y Luke obtuvieron resultados prometedores al probar un método completamente automático para reconocer especies de árboles. En el futuro, este método se puede aplicar para automatizar las mediciones de madera durante la tala, selección de árboles a talar y optimización de la corta.

"Este método también permite la medición eficiente de los extensos materiales necesarios en la investigación de la ecología forestal en relación con las especies de árboles y las relaciones competitivas entre sus copas, "dice el científico principal Raisa Mäkipää de Luke.

Nuevo uso para modelos de árboles completos

Se utiliza un método desarrollado previamente por TUT para reconocer las especies de árboles. En este método, los árboles individuales se pueden extraer de los datos de nubes de puntos a nivel de la parcela forestal, y la estructura de sus coronas se puede reconstruir como modelos completos en 3-D. Los modelos de árbol creados consisten en cilindros consecutivos, que determinan la estructura del tallo y las ramas del árbol, así como la estructura ramificada.

"Previamente, era posible hacer una distinción aproximada entre el tallo y la corona, basado en la nube de puntos. Ahora, somos capaces de distinguir ramas individuales y analizar las características de sus diámetros, volúmenes y ángulos de rama, "dice Markku Åkerblom, miembro del equipo de investigación e investigador de TUT.

Para reconocer la especie, los investigadores definieron 15 características de clasificación, cuyos valores se calcularon luego para cada árbol. Algunas de estas características son completamente nuevas y algunas se han utilizado en estudios anteriores. El nuevo aspecto es que ahora su valor se puede calcular con mayor precisión, ya que ahora pueden utilizar información sobre toda la copa del árbol. Es más, la magnitud de los datos de las pruebas supera con creces cualquier estudio anterior.

Es posible el reconocimiento exacto de especies

Se probaron tres métodos de clasificación diferentes, y tres de las especies de árboles más comunes en Finlandia:abedul, pino y abeto - se incluyeron en el estudio.

"Según nuestros resultados, El reconocimiento automático de especies es posible con más del 95% de precisión. El propósito no era encontrar la mejor combinación posible de características, pero solo para demostrar que es posible la clasificación basada en modelos de árboles detallados. Sin embargo, varias combinaciones produjeron buenos resultados y todos los métodos de clasificación tuvieron una precisión máxima superior al 95%. Los resultados también mostraron que solo 30 árboles por especie es suficiente material de aprendizaje para la clasificación, "dice Åkerblom.

En el futuro, el método desarrollado se probará con más especies de árboles y con mediciones tomadas de bosques más diversos. Los modelos de árbol calculados en base a los datos de escaneo láser se pueden almacenar en una base de datos, que se puede utilizar para un reconocimiento de especies aún más preciso cuando aumenta el número de muestras incluidas.