Delimitación de anillos de crecimiento en la especie Goupia glabra mediante técnicas de visión por computador

La dendrocronología ha sido una herramienta de gran utilidad en la ecología. Esta ha permitido el estudio del clima y de los bosques en el mundo. Su desarrollo fue en las regiones templadas tal vez por dos razones: en ella se encuentran los países más desarrollados económicamente y la creencia generalizada en que en el trópico al no haber estaciones, tampoco se forman anillos de crecimiento en la madera de los árboles que allí crecen. A raíz de esto, los estudios de anillos de crecimiento en el trópico son una minoría y hasta ahora se han realizado en regiones con bajas precipitaciones en algunos meses en el año (una época seca marcada). Adicionalmente puede decirse que la detección automática de anillos en el trópico no ha sido estudiada; por el contrario, este estudio aborda la detección automática de anillos en una especie tropical en la región más lluviosa de América (Chocó biogeográfico). A partir de secciones transversales de la especie Goupia glabra provenientes de la región más lluviosa de América, se evaluó la metodología más apropiada para la detección de anillos de crecimiento en la especie. Fueron evaluadas la fase de adquisición de las imágenes, los filtros en el preprocesado, las técnicas convencionales de visión por computador para la detección de bordes y un algoritmo de aprendizaje profundo. Se corroboró la gran utilidad que tienen los escáneres de alta resolución para los estudios dendrocronológicos y la dificultad que presentan los métodos convencionales de la visión artificial para la detección de anillos de crecimiento en especies con anatomía compleja. Los resultados sugieren que, mediante técnicas avanzadas como redes neuronales convolucionales profundas, se pueden detectar anillos de crecimiento en especies tropicales, en climas donde nunca se ha estudiado la dendrocronología. Para este estudio se obtuvieron resultados con exactitud de 91% y valor F1 de 65% en las muestras de validación. Esto abre las puertas a nuevos estudios y preguntas en el campo de la dendrocronología en el trópico y cambia paradigmas de la ecología en general

• Autores: Gómez Chica, Alejandro
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/76935
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/76935; http://bdigital.unal.edu.co/73973/
• Palabra clave: Dendrocronología; Visión por computador; Goupia glabra; Chocó biogeográfico; Aprendizaje profundo; Ecología; U-Net; Dendrochronology; Computer Vision; Chocó biogeographic; Deep Learning; Ecology
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional