Estimación y caracterización de la cobertura vegetal basado en las aplicaciones de las aeronaves no tripuladas UAS

En la actualidad, diversos estudios demuestran la eficacia de las aeronaves no tripuladas (UAS) en la estimación y caracterización de la cobertura vegetal, puesto que estas herramientas permiten la obtención de datos precisos a diferentes escalas espaciales y temporales, lo que las convierte en una...

Full description

Autores:
Ordoñez Vanegas, Laura Camila
Pedraza Torres, Ivan David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/50495
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/50495
Palabra clave:
Unmanned aerial vehicles
Multispectral imagery
Vegetation cover
Machine learning
Artificial intelligence
Ingeniería Ambiental
Aeronave
Vegetación
Bases de Datos
Vehículos aéreos no tripulados
Imágenes multiespectrales
Cobertura vegetal
Aprendizaje automático
Inteligencia artificial
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Description
Summary:En la actualidad, diversos estudios demuestran la eficacia de las aeronaves no tripuladas (UAS) en la estimación y caracterización de la cobertura vegetal, puesto que estas herramientas permiten la obtención de datos precisos a diferentes escalas espaciales y temporales, lo que las convierte en una valiosa herramienta para la monitorización de la vegetación. En este sentido, el propósito de esta investigación es destacar la importancia de los UAV en estudios ambientales, así como su desarrollo y avances en los últimos años. La metodología de estudio se basó en un análisis de correlación de palabras clave, países y años, a través de VOSviewer y bibliometrix, usando bases de datos como Scopus y ScienceDirect, y se centró en enfoques de aplicación, como la identificación y caracterización de la cobertura vegetal y sus especies mediante la captura de imágenes multiespectrales y el uso de inteligencia artificial con UAV. Con base en lo anterior, se encontró una correlación general de palabras clave que se enfocan en aplicaciones de UAV, como aprendizaje automático, sensores remotos y árboles de decisión. También se analizaron las marcas líderes en la suministración de tecnología, incluyendo cámaras, aeronaves y sensores utilizados, así como los modelos más frecuentemente empleados en los estudios revisados para analizar la tendencia del mercado en este campo tecnológico.