Open AccessSeguimiento semi-automático de la cobertura del suelo tras quema prescrita mediante clasificación de imagen basada en redes neuronales convolucionales
Author(s) -
Alberto Mir Sabaté,
Carmen Castañeda del Álamo,
Borja Latorre,
Rafael RodríguezOchoa,
José Ramón Olarieta
Publication year - 2022
Publication title -
ecosistemas
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.182
H-Index - 6
ISSN - 1697-2473
DOI - 10.7818/ecos.2323
Subject(s) - humanities , physics , art
Se ha llevado a cabo un estudio basado en el análisis digital de imágenes para el seguimiento de los efectos causados por una quema prescrita sobre la superficie del suelo susceptible de verse afectada por procesos erosivos. Se analizaron fotografías de la superficie del suelo tomadas verticalmente a una altura de 138 cm en 330 puntos de muestreo dispuestos en las diagonales de 15 subparcelas de 200 m2 (tres de ellas testigos) en una superficie aproximada de 10 ha en una repoblación de Pinus pinaster Ait quemada bajo prescripción. Durante el proceso de análisis de imagen se ha identificado manualmente en la superficie del suelo las coberturas de acículas, piñas, madera, musgo, restos quemados, biomasa seca, biomasa verde, gravas, y horizonte orgánico y horizonte mineral del suelo. Los resultados muestran que la clasificación automática de imágenes mediante redes neuronales convolucionales describe de forma precisa la realidad de las superficies analizadas. Esto permite reducir la duración de la toma de datos en campo, así como la identificación de las coberturas del suelo y, en especial, la discriminación del suelo mineral desnudo susceptible a la erosión. Por ello, se considera que ampliar y estandarizar esta metodología puede proporcionar importantes beneficios en el seguimiento de la superficie del suelo para cuantificar su erosividad.