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...
- Autores:
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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:
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- oai:repository.usta.edu.co:11634/50495
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/50495
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Vehículos aéreos no tripulados
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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. |
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Aragón, G. C., Cubillos Rodríguez, J. P., & Delgado-Niño, P. (2021). Uso de los vehículos aéreos no tripulados (drones) para el levantamiento de información primaria en los estudios ambientales por parte de las consultoras ambientales Use of Unmanned Aerial Vehicles (drones) for the Collection of Primary Information in Environmental Studies by Environmental Consultants. https://orcid.org/0000-0002-6166-4025 Cuervo Martínez, K. X. (2020). Adquisición y análisis de imágenes UAV para la estimación de coberturas vegetales y biomasa. De Alfonso Juliá, J. C. (2020). Dron de vuelo autónomo con reconocimiento basado en inteligencia artificial. El Hoummaidi, L., Larabi, A., & Alam, K. (2021). Using unmanned aerial systems and deep learning for agriculture mapping in Dubai. Heliyon, 7(10). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e08154 Feng, Q., Liu, J., & Gong, J. (2018). UAV Remote sensing for urban vegetation mapping using random forest and texture analysis. 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Repositorio Institucional.http://hdl.handle.net/11634/50495reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEn 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.Currently, several studies demonstrate the effectiveness of unmanned aerial vehicles (UAS) in the estimation and characterization of vegetation cover, since these tools allow obtaining accurate data at different spatial and temporal scales, which makes them a valuable tool for vegetation monitoring. In this sense, the purpose of this research is to highlight the importance of UAVs in environmental studies, as well as their development and advances in recent years. The study methodology was based on a correlation analysis of keywords, countries and years, through VOSviewer and bibliometrix, using databases such as Scopus and ScienceDirect, and focused on application approaches, such as the identification and characterization of vegetation cover and its species through the capture of multispectral images and the use of artificial intelligence with UAVs. Based on the above, a general correlation of keywords focusing on UAV applications, such as machine learning, remote sensing and decision trees, was found. The leading brands in the supply of technology, including cameras, aircraft and sensors used, as well as the most frequently used models in the reviewed studies were also analyzed to analyze the market trend in this technological field.Ingeniero AmbientalPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado de Ingeniería AmbientalFacultad de Ingeniería AmbientalAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estimación y caracterización de la cobertura vegetal basado en las aplicaciones de las aeronaves no tripuladas UASUnmanned aerial vehiclesMultispectral imageryVegetation coverMachine learningArtificial intelligenceIngeniería AmbientalAeronaveVegetaciónBases de DatosVehículos aéreos no tripuladosImágenes multiespectralesCobertura vegetalAprendizaje automáticoInteligencia artificialTrabajo de Gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAragón, G. C., Cubillos Rodríguez, J. P., & Delgado-Niño, P. (2021). Uso de los vehículos aéreos no tripulados (drones) para el levantamiento de información primaria en los estudios ambientales por parte de las consultoras ambientales Use of Unmanned Aerial Vehicles (drones) for the Collection of Primary Information in Environmental Studies by Environmental Consultants. https://orcid.org/0000-0002-6166-4025Cuervo Martínez, K. X. (2020). Adquisición y análisis de imágenes UAV para la estimación de coberturas vegetales y biomasa.De Alfonso Juliá, J. C. (2020). Dron de vuelo autónomo con reconocimiento basado en inteligencia artificial.El Hoummaidi, L., Larabi, A., & Alam, K. (2021). Using unmanned aerial systems and deep learning for agriculture mapping in Dubai. Heliyon, 7(10). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e08154Feng, Q., Liu, J., & Gong, J. (2018). UAV Remote sensing for urban vegetation mapping using random forest and texture analysis. Remote Sensing, 7(1), 1074–1094. https://doi.org/10.3390/rs70101074Gallmann, J., Schüpbach, B., Jacot, K., Albrecht, M., Winizki, J., Kirchgessner, N., & Aasen, H. (2022). Flower Mapping in Grasslands With Drones and Deep Learning. Frontiers in Plant Science, 12. https://doi.org/10.3389/fpls.2021.774965Guimbao, J. F. (2021). Inteligencia artificial: una carrera hacia el futuro tecnológico. bie3: Boletín IEEE, (23), 146-163.Gutierrez-Alonso, G. (2016). Aplicaciones Geológicas de los Drones-Geological Applications of UAVs Assessing crustal recycling and granite magma generation in Central Iberia (IBERCRUST) View project Material Docente Cartografía Geológica y Geología Estructural View project. https://www.researchgate.net/publication/303696594Hartling, S., Sagan, V., & Maimaitijiang, M. (2021). Urban tree species classification using UAV-based multi-sensor data fusion and machine learning. 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