ForeStereo: Análisis de la estructura forestal en las parcelas del IFN a partir de imágenes estereoscópicas hemisféricas

Fernando Montes

Desarrollo del prototipo

Prototipo actual:

2 cámaras de 5 Mp sincronizadas

Distancia entre cámaras: 0.5 m

Software de adquisición específico para inventario forestal

Segmentación de la imagen

• Clasificación de los píxeles

• Criterios: intensidad, varianza, saturación del color verde

• Restricciones geométricas

• Identificación de homólogos en las dos imágenes

• Restricciones: Epipolar, geométricas, semejanza, unicidad

Correspondencia

Estimación de volumen

Ecuaciones de perfil

Distancia, rumbo, diámetro, altura de las

secciones medidas

Variables de árbol: Posición, DBH, volumen

Análisis automático de

imagen

+

Segmentación guiada por

el usuario

Imagenes estereoscópicas

cos)(sincos

0

220 GLefeP

Estimación de LAI

V3

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

0.0 50.0

Zenith angle (º)

Gap f

raction

Clasificación de especies

• Trained Clustering

• Basada en:

Textura

Color

Forma

del fuste

Estructura forestal • Distribución espacial

• Clasificación diamétrica

• Volumen de copa por estratos verticales (GEPRIF)

dc

H

lc

h

r

2

1

2i

i

h

h

i dhrV

Estimación de N/ha y área basimétrica

• Sesgo instrumental

• Oclusiones

• Función de detección

Half-normal

Hazard-rate

• Se puede incluir el diámetro como

covariable

Distance sampling

P𝑖 =2

𝑅2 𝑟𝑅

0

∗ 𝑔 𝑟, 𝛉

𝜎 = 𝛼0 ∙ exp 𝛼1 ∙ DBH

𝑔 𝑟, 𝛉 = exp −𝑟2/ 2𝜎2

𝑔 𝑟, 𝛉 = 1 − exp − 𝑟/σ −𝑏

Distance sampling

𝑟max ∝𝐷𝑖𝑎𝑚 ∗ cos 𝛿

sin 𝑏𝑠𝑒𝑙𝑒𝑐𝑐𝑖ó𝑛

Corrección fotogramétrica hemisférica

Corrección reláscopica

• El radio máximo de detección

depende del diámetro de las

secciones detectadas

• El radio máximo cambia con

el ángulo de inclinación d

• d depende del azimuth

• Banda de selección: 7 píxeles

• Ángulo de oclusión del

árbol i sobre el árbol 0 en

la imagen izquierda:

• Probabilidad de oclusión

en imagen izqda:

• Probabilidad en las 2

imagenes estereoscópicas

Corrección fotogramétrica hemisférica

e0/2

ei

Tree i

Tree 0

e0/2

P0= P

01∙ P

02 P

01)

𝑜𝑖01= 휀

𝑖1+ 휀

01

P01 =2𝜋 − 𝑜𝑖01𝑑01<𝑑𝑖1

2𝜋

Oclusiones

Corrección fotogramétrica hemisférica

Área de parcela diferente para

cada árbol que depende de:

• diámetro y altura de las

secciones detectadas

• densidad de la parcela

• posición de los árboles

Número de pies por ha

Sin corrección Distance Sampling HPC

Radio de parcela = 8 m Radio de parcela = 9,8 m

Área basimétrica

Sin corrección Distance Sampling HPC

Radio de parcela = 8 m Radio de parcela = 9,8 m

Distribución diamétrica

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0 0.2 0.4 0.6

DB

H F

ore

Ste

reo

(m

)

DBH field (m)

P. sylvestris Q. pyrenaica

Muchas gracias!! fmontes@inia.es