Procesado de datos mutimodales para la detección de especies vegetales

Abstract

Actualmente la teledetección está presente en multitud de aplicaciones, tomando cada vez un papel más relevante en estudios medioambientales por su capacidad de proporcionar información detallada acerca de la superficie terrestre tras la aplicación de técnicas de procesado de datos. A este respecto, entre los tipos de datos que más información proporcionan se encuentran los datos multiespectrales y LiDAR. Estos son captados por diferentes sensores embarcados en plataformas aéreas como drones o satélites, y que utilizan energía externa o bien su propia energía para la obtención de información sobre la cubierta terrestre. En este contexto se propone el presente Trabajo de Fin de Grado, en el cual se aplican técnicas de procesado de datos multiespectrales y LiDAR captados mediante dron sobre una parcela ubicada en la zona sur del Parque Nacional del Teide con el objetivo de obtener mapas vegetales clasificados, analizar la estructura tridimensional de la vegetación presente en esta y detectar los cambios con respecto a estudios previos.

Currently, remote sensing is present in a wide range of applications, playing an increasingly relevant role in environmental studies due to its potential to provide detailed information about the Earth´s surface through the application of data processing techniques. Among the types of data that provide the most information are multispectral and LiDAR data. These are captured by different sensors mounted on airborne platforms such as drones or satellites, and use either external energy or their own energy to obtain information about the Earth´s surface cover. In this context, the present Final Degree Project is proposed, in which multispectral and LiDAR data processing techniques captured by drone are applied over a plot located in the southern area of Teide National Park, with the aim of obtaining classified vegetations maps, analysing the three-dimensional structure on the vegetation present in the area and detecting changes with respect to previous studies.