6CFE01-477

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Posibilidades de la fotografía 3D terrestre en la medición de parcelas forestales
ARANZETA ZAMORA, I.1, CASADO SANZ, M.1 y RUIZ RUIZ, G1.
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Departamento de Ingeniería Agrícola y Forestal. Escuela Técnica Superior de Ingenierías Agrarias. Universidad de
Valladolid. (España).
Resumen
Los valores de los diámetros normales, junto con la distribución espacial de estos diámetros
en el monte, obtenidos a través de la medición de parcelas, proporcionan una información
muy valiosa, que es utilizada en multitud de situaciones de la gestión e investigación forestal.
Esta medición requiere de unos trabajos de campo costosos y de cierta penosidad.
En este trabajo, se evalúan las mejoras que puede ofrecer la fotografía 3D en la telemedición
de los diámetros, así como en determinar la posición x-y del árbol dentro de la parcela.
El error absoluto medio (EAM) obtenido para el posicionamiento de los árboles, resultó igual
a 7.2 cm (7.1%) en el eje X y 26.2 cm (2.3%) en el eje Y, para un rango de medición de
distancias entre 4.0 y 18.9 m. Los sesgos fueron prácticamente despreciables. El EAM
encontrado en la medición de los diámetros fue de 5.3 mm (2.6%) con un sesgo igual a -0.36
mm (-0.18%), para diámetros entre 151 y 275 mm. En principio no parece una herramienta
adecuada para trabajos donde se requiera medir pocos árboles con alta precisión, y sí puede
ser interesante para situaciones donde la información que se busque sea la del conjunto de la
masa, dado que los sesgos son muy pequeños.
Palabras clave
Inventario forestal, Parcelas, Fotografía 3D, Área basimétrica.
1.
Introducción
En los últimos años, se han elaborado numerosos estudios para analizar la aptitud del
escaneo láser terrestre (LIDAR) en la obtención de datos sobre la arquitectura de los árboles
(Côte, J.F. & Fournier, R.A. et al; 2011). Esta tecnología, junto con los sistemas de visión
estéreo, son probablemente las técnicas más prometedoras y complementarias para obtener
información sobre las características geométricas de las plantaciones arbóreas (Rosell, J.R. &
Sanz, R; 2012), pero los sistemas LIDAR no están exentos de condicionantes como el viento
o las oclusiones de los objetos a medir, que influyen sobre la calidad de las mediciones (Côte,
J.F. & Fournier, R.A. et al; 2011).
Son numerosos los trabajos que estudian la aptitud de la fotografía en la telemedición de
diámetros, primero con cámaras analógicas: Marsh, E.K; 1952; Bradshaw, F.J; 1972; Crosby,
P. & Barret, J.P. et al; 1983; Takahashi, M. & Saito, K. et al; 1997, etc. Y más recientemente
con cámaras digitales: Clark, N.A & Wynne, R.H. et al; 2000; Varjo J. & Enttonen H. et al;
2006 o Aranzeta, I. y Casado, M. et al; 2009. Todos estos trabajos analizan la medición de los
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diámetros a distancia de modo individual; es decir, realizando una fotografía para cada
diámetro y en 2D, sin aportar información acerca de la posición del árbol en el terreno.
En este trabajo valoramos la fotografía digital 3D, y las imágenes capturarán
información de varios árboles simultáneamente, de modo que junto con las dimensiones de
los diámetros se conocerá la posición de los árboles dentro de la parcela. Con la configuración
que haremos de los dos objetivos y teniendo en cuenta las espesuras habituales de los montes,
en cada fotografía se podrá obtener información de unos 3 - 10 árboles.
2.
Objetivos
En este trabajo se analizan las mejoras que puede ofrecer la fotografía 3D terrestre en
las mediciones de diámetros a distancia, así como en el posicionamiento de los árboles en el
plano formado por el suelo. Estas mejoras serán analizadas respecto a la calidad de medición,
sin entrar a evaluar las mejoras en el rendimiento de las mediciones o el aumento de la
comodidad en las operaciones de recogida de datos en el monte.
Para conocer la mejor disposición de los objetivos en el equipo, se probarán 4
configuraciones diferentes, combinando dos parámetros que consideramos importantes en el
montaje del dispositivo 3D que vamos a utilizar como: la distancia entre los dos objetivos
empleados y la distancia a la que convergen las imágenes.
Asimismo, se intentará tener una referencia de la calidad para medir diámetros a
distancia del equipo, respecto a otros disponibles. Para ello, se contrastarán los resultados que
obtengamos, con los proporcionados por 11 tipos diferentes de dendrómetros.
La intención final es conocer la calidad de medición que puede ofrecer la fotografía 3D
en la medición y posicionamiento de los árboles dentro de una superficie determinada, y que
pueda ser empleada junto con otras técnicas como el escaneo láser, o sustituyéndolas donde
proceda.
3.
Metodología
3.1.- Material
3.1.1.- Construcción del dispositivo de obtención de los datos
Las imágenes 3D se obtienen al fotografiar un objeto de forma simultánea desde dos
objetivos separados cierta distancia. Para obtener las imágenes se utilizaron dos cámaras
réflex Olympus E-PM1 de 14-42 mm y 12,3 megapíxeles de resolución en el CCD. El
objetivo se utilizó siempre a la máxima apertura de 42 mm. Para determinar la disposición
idónea de los objetivos, se realizaron cuatro montajes diferentes de éstos: objetivos separados
15 cm y con distancia de convergencia de imágenes igual a 3 y 8 m y separación de objetivos
de 20 cm y distancia de convergencia también de 3 y 8 m. Las distancias reales se midieron
con un distanciómetro láser Leica D8.
Las dos cámaras se fijaron firmemente sobre una superficie lisa y rígida (figura 1)
manteniendo entre ellas una distancia y dirección estrictamente invariables, de modo que no
se modificaran al manipular las cámaras para realizar los disparos. Para esto, además de
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atornillarlas con la rosca del trípode, fue necesario empotrarlas a lo largo del objetivo. Entre
las dos cámaras también se fijó el distanciómetro láser.
Figura 1. Detalle del dispositivo formado por las dos cámaras y el distanciómetro láser
3.1.2.- Las muestras
La necesidad de mantener los dos objetivos separados entre sí una distancia
estrictamente fija así como una dirección también constante, hizo que se decidiera simular los
diámetros y posiciones de los árboles sobre un terreno completamente llano y sin vegetación
que dificultara los movimientos (figura 2). Así, también sería posible situar cada árbol donde
se deseara, configurando el posicionamiento de los árboles que queramos y facilitando la
medición de las coordenadas x-y de referencia.
Figura 2. Simulación de los árboles en la parcela
Se simularon 8 diámetros diferentes con discos de poliestireno compacto de medidas
comprendidas entre 15.1 y 27.5 cm. El eje vertical del tronco se definió con cilindros
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delgados de madera (entre 2 y 3 cm de diámetro). Los discos no pudieron ser confeccionados
con forma perfectamente circular, de modo que los diámetros de referencia que se midieron
con forcípula también contienen un error de medición que provoca que la precisión que se
encuentre para esta técnica esté ligeramente distorsionada (Kalliovirta, J. & Laasasenaho, A,
et al;2005).
Se tomaron 52 fotografías que generaron 328 valores de diámetros D, distancias entre
equipo y árbol (dist) y distancias entre árbol y eje Y (X). Los estadísticos más destacados de
estas medidas se muestran en la tabla 1.
Tabla 1. Características de diámetros y distancias de los 328 discos fotografiados
Parámetro
Media
Máximo
Mínimo
Desv. Estand.
D (cm)
dist (m)
X (m)
20.40
11.41
1.018
27.50
18.85
2.451
15.10
4.01
0.377
3.83
3.57
0.417
3.1.3.- Medición de las muestras
Para cada una de las cuatro configuraciones montadas, se realizaron entre 12 y 16
fotografías. Para cada configuración, se tomaban la mitad de las imágenes con una
disposición de los discos y, para la otra mitad, se movían aleatoriamente cada uno de los
discos, con las únicas premisas de que salieran todos los discos en la fotografía y los más
próximos a los objetivos no obstruyeran la visión de los más alejados.
Las fotos que se realizaban con cada configuración y sobre cada disposición de árboles,
se hacía variando la distancia entre el equipo y los discos, comenzando entre 4 y 6 m del disco
más cercano y terminando a unos 16 o 18 m del disco más alejado. Para cada foto se medía la
distancia entre el equipo y el eje de cada árbol con el distanciómetro láser (disti en figura 3).
Estas distancias se utilizarán de referencia para contrastarlas con la que proporcione el equipo
(distie en figura 3). Para medir las distancias de referencia, se disparaba el láser a una marca
blanca situada aproximadamente en la mitad del eje, hecha con cinta adhesiva (marca blanca
junto al número rojo en figura 2).
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Figura 3.Esquema del posicionamiento de los ejes X-Y en la parcela
Para medir la coordenada x de la posición de cada árbol (Xi en figura 3), se dividió la
parcela en dos mitades separadas por un eje creado con una cinta (número “0” rojo en figura
2). Esta cinta representará el eje Y en cada imagen. La coordenada x de cada árbol
corresponde a la distancia entre éste y la cinta, y se midió también con el distanciómetro láser.
Las imágenes se obtuvieron en condiciones de poca luz para facilitar la medición con el
distanciómetro láser. No se esperó que esta iluminación afectara a la calidad de telemedición
de los diámetros (Aranzeta, I. y Casado, M. et al; 2009). Como el disparo entre las dos
cámaras no está sincronizado, éstos se realizaron con el temporizador activado a doce
segundos, para facilitar que se estabilizaran los posibles micro-desplazamientos que se
pudieran producir al pulsar el disparador.
Para medir los diámetros sobre las fotografías, se utilizó el software de procesado de
imágenes GIMP versión 2.2.10. Los puntos de borde de diámetro se detectaban visualmente,
y a través del comando “medir distancias” se conocía el número de píxeles que contenía la
magnitud medida. Se emplearon siempre las imágenes de la misma cámara para calcular los
diámetros a contrastar.
3.2.- Métodos
3.2.1.- Escalado de la imagen para calcular los diámetros
El tamaño del píxel resultante en la imagen, fue empíricamente determinado a través de
las fotografías realizadas a los discos que simulan los diámetros y cuyas dimensiones eran
conocidas. Para ello, se utilizó todo el rango de distancias disponible. La ecuación que
empleamos en el escalado (ecuación 1) viene dada por Aranzeta, I. y Casado, M. et al; 2009:
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D
a * L0
b *d
a y b son los parámetros a obtener en la regresión. D es la
dimensión real del objeto, d es la medida del objeto en la
imagen
Ecuación 1
Para disponer de una muestra de diámetros de contraste sin renunciar a ningún diámetro
para la confección de la ecuación, se decidió dividir la muestra total en tres grupos con igual
número de diámetros y, para cada grupo, se confeccionó una ecuación que sería contrastada
con los dos tercios de muestra restantes.
3.2.2.- Posición de los árboles
La coordenada Xi de referencia de cada árbol se midió con el distanciómetro láser, y
para calcular la coordenada Xie que proporciona el equipo se creó un modelo de regresión
lineal con transformación de las variables independientes para linealizarlas. Las variables
independientes empleadas fueron la separación en píxeles horizontales desde el objeto al
centro de la foto (pix_h) y la distancia en metros desde el equipo al objeto (dist). El modelo
que ofreció mejores estadísticos de regresión se presenta en la ecuación 2:
a, b y c son los parámetros a obtener en la regresión
lineal. g y h son los coeficientes de transformación
Ecuación 2
Para facilitar las operaciones del ajuste, se decidió crear dos ecuaciones diferentes con
este modelo, una para estimar las coordenadas Xi de la mitad derecha de la imagen y otra para
la izquierda.
Para cada una de las cuatro configuraciones del equipo, se obtuvieron los coeficientes
de regresión de la ecuación 2. Al igual que se hizo con los diámetros, también se dividió la
muestra de cada configuración en tres partes para utilizarlas en elaboración y contraste de las
ecuaciones por separado.
Las coordenadas Yi de referencia se calcularon a través de:
Las coordenadas Yie que proporciona el equipo a contrastar vienen dadas por:
La distancia distie (ecuación 3) está directamente relacionada con la divergencia en el
eje X de la posición del objeto en cada una de las dos imágenes. Por otro lado, el sistema de
lentes en el objetivo de la cámara siempre crea una distorsión en el CCD (Varjo J. & Enttonen
H. et al; 2006) que debe ser considerada. De este modo, se creó un modelo de regresión lineal,
también con transformación de las variables independientes, que incluyó dos variables
independientes: divergencia de las imágenes en el eje X (div en la ecuación 3), y posición x en
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una de las imágenes (posx en la ecuación 3), ésta última para corregir posibles distorsiones
causadas por las lentes. El modelo de regresión que mejor se comportó fue:
a, b y c son los parámetros a obtener en la regresión lineal. e
y f son los coeficientes de transformación de las variables
Ecuación 3
También fue necesario calcular los coeficientes de regresión para cada una de las cuatro
configuraciones del equipo por separado y al igual que se hizo para la coordenada Xie, las
muestras se dividieron en tres partes para confección y contraste de ecuaciones.
3.2.3.-Error de observación
La fiabilidad de la técnica fue examinada a través del análisis del promedio del sesgo y
el error absoluto medio (EAM) obtenidos de la comparación entre los valores de referencia y
los proporcionados por el equipo. La medida del EAM se interpretó como un índice estimador
de la precisión. Las expresiones de ambos estadísticos vienen dadas por:
n es el número de observaciones de la muestra, vi el valor i de referencia y vi’ el valor i medido el equipo.
4. Resultados
4.1.- Elaboración de ecuaciones
En la tabla 2 se presentan los valores de los parámetros estimados para los modelos
recogidos en las ecuaciones 1, 2 y 3, así como los estadísticos de ajuste: R2 , ESE (error
estándar de estimación), EAM (error absoluto medio) y los p-valor de las variables
independientes empleadas.
Tabla 2.Resultado del ajuste de las ecuaciones
Modelo
D
X _dcha
X _izda
dist c1
dist c2
dist c3
distic4
Modelo
D
X _dcha
X _izda
dist c1
dist c2
dist c3
dist c4
a
0.101
0.932
3.112
1.190E-12
7.340E-9
0.003
0.012
R2
0.999
0.967
0.965
0.987
0.989
0.987
0.992
b
-0.001
-18.682
0.498E-03
-3.160E-12
-302.975
-4.360E-10
-3.667
ESE (m)
2.289E-03
0.064
0.090
0.422
0.383
0.316
0.180
c
8.071
-4.881
5.605
5.680
9.030
19.778
EAM (m)
1.848E-03
0.050
0.066
0.324
0.295
0.239
0.143
e
0.400
0.200
5.000
3.600
1.700
1.500
p-valor_v1
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
f
-0.100
1.100
3.300
-0.900
2.700
0.100
p-valor_v2
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
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Para todas las ecuaciones creadas se observan unos valores altos de los coeficientes de
determinación R2, superiores a 0.960 en todos los casos. Cabe destacar el R2 arrojado por el
modelo de cálculo de los diámetros igual a 0.999, y su EAM igual a 1.85 mm lo que
representa sólo un 0.91% del valor promedio de los diámetros empleados en la muestra. Este
valor es parecido al obtenido en trabajos que empleaban objetivos mucho más potentes cuyo
propósito era la medición individual (una foto para cada árbol) y no la medición múltiple
como aquí. No obstante, hay que hacer notar, que los errores finales que se produzcan al
estimar los diámetros mediante esta técnica, se deben tanto a las limitaciones de la nitidez de
la imagen para definir los límites del objeto a medir como, sobre todo, al error que se
produzca al estimar las distancia a la que se encuentra el objeto, que se realiza mediante la
fotografía 3D y no a través del distanciómetro, mucho más preciso, como lo hemos hecho
para la confección de estas ecuaciones.
Las ecuaciones que estiman la distancia entre el equipo y el árbol (dist) para las cuatro
configuraciones, se han obtenido con unos estadísticos también buenos, con EAM entre 14.3 y
32.4 cm, lo que representa entre 1.25 y 2.84% respectivamente respecto a la distancia
promedio de las muestras; sin embargo, en la regresión para obtener la ecuación que estima
Xi, el promedio de los EAM de derecha e izquierda es de 5.80 cm lo que representa el 5.70%
del valor promedio de las Xi, muy superior a los valores relativos encontrados para el cálculo
de los diámetros y las distancias (disti).
4.2.- Contraste de las ecuaciones
La fiabilidad de medición de esta técnica, evaluada a través del sesgo y del error
absoluto medio (EAM), obtenidos al comparar los valores de referencia con los
proporcionados por el aparato, se presentan en la tabla 3.
Tabla 3. Resultado del contraste de las ecuaciones elaboradas
Configuración
Di vs Die
N
328
Derecha
Izquierda
Promedio
164
164
164
Config 1
Config 2
Config 3
Config 4
Promedio
90
80
83
75
82.000
Config 1
Config 2
Config 3
Config 4
Promedio
90
80
83
75
82.000
Sesgo (m)
(%)
-0.360E-03
-0.177
Xi vs Xie
0.000
0.000
0.002
0.000
0.001
0.000
Yi vs Yie
0.003
0.031
-0.004
-0.036
0.428E-3
0.004
-0.002
-0.013
-0.643E-3
-3.500E-3
disti vs distie
0.005
0.046
-0.005
-0.046
0.328E-3
0.003
0.002
0.015
0.582E-3
4.500E-3
EAM (m)
5.255E-03
(%)
2.576
0.052
0.091
0.072
5.340
8.800
7.070
0.322
0.291
0.227
0.206
0.262
2.790
2.536
2.001
1.815
2.286
0.330
0.300
0.238
0.218
0.272
2.892
2.630
2.086
1.911
2.380
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Para disponer de una referencia de la calidad de medición de los diámetros respecto a
otros dispositivos existentes, se han seleccionado 12 estudios que analizan esta calidad
utilizando 11 dendrómetros diferentes; entre ellos, dos basados en fotografía digital y otro en
fotografía analógica. En la tabla 4 se presentan los resultados de los 12 estudios
seleccionados.
Tabla 4. Comparación de los resultados de la fotografía 3D con otros dendrómetros
Autor
Instrumento
Wheeler (1962)
PW
Fotografía 3D
Robbins &
PWM
Young(1968)
Fotografía 3D
Robbins &
PWM
Young(1973)
Fotografía 3D
Garrett et al.(1997)
PW
Fotografía 3D
Bell &
BS12
Groman(1971)
Fotografía 3D
Robbins &
BS
Young(1973)
Fotografía 3D
Eller & Keister(1979)
DBT
Fotografía 3D
Garrett et al. (1997)
BS
Fotografía 3D
TR
Garrett et al. (1997)
Fotografía 3D
Clark et al.(2000)
Fotografía 3D
Takahashi et
al.(1997)
Fotografía 3D
( Aranzeta, I. y
Casado, M. et al;
2009
Fotografía 3D
Precisión (mm)
13.0 mm1
10.3 mm1
Precisión (%)
4.6
5.1
Nº Obs.
40
(–17.8, 33.0) mm2
(–29.9, 24.9) mm2
(– 6.7, 12.5)
(– 14.7,12.2)
120
(–15.2, 33.0) mm2
(–29.9, 24.9) mm2
(– 4.5, 9.9)
(– 14.7,12.2)
80
-
(–16.0, 37.0) 3
(– 14.7,12.2) 3
300
2.5
5.1
81
(+ 6.8, 7.6)
(– 14.7, 12.2)
80
38
7.7
10.3
mm1
mm1
(–22.9, 25.4) mm2
(–29.9, 24.9) mm2
7.0
10.3
mm1
mm1
40.0
10.3
mm1
mm1
4.1
5.1
(–15.5, 29.7) 3
(– 14.7, 12.2) 3
(–10.3, 30.3) 3
(– 14.7, 12.2) 3
(–28.6, 20.9) 3
(– 14.7, 12.2) 3
(–31.7, 22.7) 3
(– 14.7, 12.2) 3
11.4
5.1
4.9
5.2
mm4
mm4
2.0
2.5
-
R
-
LC
-
CD1
CD2
CD3
8.3 mm1
(-18.8 – 13.3) mm2
10.3 mm1
(-29.9 – 24.9) mm2
300
300
300
300
669
~70–80
2.8
(-6.3 – 4.5)
5.1
(-14.7, 12.2)
Abreviaturas:1 Confianza al 95% (chi-square distribution);2 Rango de diferencias;3 Rango de diferencias en (%);4
Confianza al 67%.PW: Pentaprisma de Wheler;PWM: Pentaprisma Wheeler &McClure;BS: Barr & Stroud;BS12: Barr
& Stroud-12;DBT: Dendrometro Breithaupt Todis;LC: Laser Criterion;TR: Tele-relascopio;R:
Relascopio;CD1:
Cámara digital Kodak DC120;CD2: Cámara analógica de 500 mm de longitud focal; CD3: Cámara digital de 504 mm de
longitud focal.
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5. Discusión
La primera idea a destacar en cuanto a la calidad de medición de esta técnica es el
pequeño sesgo encontrado en los contrastes de las cuatro variables, con un valor relativo
máximo igual a -0.18% para la estimación de los diámetros. La peor calidad de los
estadísticos de ajuste de la ecuación que estima las coordenadas Xi, se refleja también en este
contraste; así, es esta la variable que peores EAM proporciona: 7.15 cm de promedio entre
lados derecho e izquierdo, lo que representa un 7.07% respecto al valor promedio estimado.
El segundo peor EAM relativo encontrado ya baja a un 2.89% y corresponde a la primera
configuración para estimar la distancia entre equipo y árbol (disti).
De los 2 parámetros considerados en el montaje del dispositivo, la distancia a la que
convergen las dos imágenes, parece ser la única que tiene cierta influencia en el cálculo de las
distancias disti. Así, el EAM relativo para la convergencia a 8 m resultó igual a 1.999%
(promedio de config. 3 y config. 4), frente a 2.761 % para la convergencia a 3 m. En cuanto a
la separación entre cámaras, a diferencia de lo que cabía esperar, la diferencia de los EAM
relativos entre las dos separaciones consideradas fue pequeño: 2.271 % para la separación
igual a 20 cm, frente a 2.489 % para la separación de 15 cm.
El EAM obtenido en el ajuste de la ecuación de estimación de diámetros que fue de 1.85
mm, asciende a 5.26 mm en el contraste, por lo que como se esperaba, la precisión de la
técnica baja mucho al incorporar los errores fruto de la estimación de las distancias a través de
la técnica 3D respecto a las proporcionadas por el distanciómetro láser.
En cuanto a la calidad de medición de esta técnica frente a los 11 dendrómetros, vemos
que de los 14 contrastes realizados, en 6 se han obtenido unos resultados más precisos y en 8
la precisión fue peor. De estos 8 estudios, encontramos 2 donde las diferencias en contra de la
técnica analizada fueron muy pequeños: 4.6% frente a 5.1% en Wheeler (1962) y 4.1% frente
a 5.1% en Eller & Keister(1979). Las diferencias respecto a cámaras digitales de mayor
longitud focal no fue clara: mientras en Aranzeta, I. y Casado, M. et al; 2009 la cámara de 504
mm ofreció unos errores claramente mejores, en Takahashi et al.1997 las diferencias fueron
mínimas a favor de la cámara de 500 mm. También cabe destacar el mejor comportamiento de
este equipo frente a un dendrómetro, más o menos moderno, y basado en nuevas tecnologías,
como el Láser Criterion analizado por Garret et al. 1997.
Hay que recordar que todos los dispositivos contrastados realizan las mediciones de
modo individual y en 2D. Con la técnica 3D, aunque las mediciones sean menos precisas en
algunos casos, al realizar mediciones múltiples en cada imagen y no estar sesgadas estas
mediciones, la compensación de los errores individuales es más probable.
6. Conclusiones
La primera idea a señalar es que se ha obtenido una precisión en la medición de los
diámetros ligeramente peor a la que proporcionan la mayoría de los dendrómetros analizados
y disponibles actualmente para su uso ( EAM de 5.2 mm), y un sesgo casi nulo de 0.3 mm. Al
no existir sesgo, cabe esperar fácilmente una corrección de los errores individuales.
Los errores encontrados en la determinación de la posición de los árboles han sido
aceptables para el eje Y (EAM de 26.2 cm y 2.3%), y han resultado un poco altos en términos
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relativos para el eje X (EAM de 7.2 cm y 7.1%). Las dimensiones de la parcela que captura la
imagen de este dispositivo son, dependiendo de las configuraciones, aproximadamente el
doble de largas (componente Y) que de anchas (componente X), por lo que el efecto del
mayor error relativo en la estimación de Xi se reduce.
De las 4 configuraciones analizadas del equipo, la que emplea 8 m de distancia de
convergencia de imágenes ha ofrecido mejores resultados que la de 3 m. La diferencia
encontrada entre separar las cámaras 15 ó 20 cm no ha sido importante, por lo que a
diferencia de lo que intuitivamente parecía, al menos para las separaciones probadas, este
parámetro no ha resultado influyente en la calidad de medición.
Sería interesante realizar un contraste sobre la misma muestra, tanto de los
dendrómetros analizados, como de sistemas LIDAR terrestres, para conocer mejor la calidad e
idoneidad de cada técnica. Asimismo, sería necesario desarrollar el equipo empleado para
conseguir que el disparo se pueda hacer de forma sincronizada entre las dos cámaras.
Probablemente, esto contribuirá a reducir los errores en la estimación de diámetros y posición,
y hará posible obtener muestras de árboles reales.
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