Identificaci贸n y mapeo de plantas individuales en un ecosistema de gran altitud muy diverso utilizando im谩genes de UAV y aprendizaje profundo
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volumen 169, noviembre de 2020, p谩ginas 280-291
鈥婥e Zhang, Peter M.Atkinson, Charles George, Zhaofei Wen, Mauricio Diazgranados, France Gerard
La identificaci贸n de los individuos de la planta de P谩ramo es fundamental para el monitoreo y manejo ambiental. Sin embargo, los enfoques tradicionales de percepci贸n remota no son adecuados para identificar y mapear plantas de p谩ramo individuales porque pueden ser muy peque帽as lateralmente en relaci贸n con su altura y pueden estar agrupadas y muy dispersas.
Investigaciones recientes en UAV (veh铆culos a茅reos no tripulados) y aprendizaje autom谩tico lideradas por Zhang et al. (2020) ha demostrado un gran potencial y una promesa en la automatizaci贸n del proceso con alta precisi贸n.
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Un esfuerzo de investigaci贸n concertado para avanzar en la comprensi贸n hidrol贸gica de los p谩ramos tropicales
Journal of Hydrological Processes, septiembre de 2020
Alicia Correa, Boris F Ochoa鈥怲ocachi, Christian Birkel, Ana Ochoa鈥怱谩nchez, Charles Zogheib, Carolina Tovar, Wouter Buytaert
A pesar de la importancia de los p谩ramos para la seguridad h铆drica, el almacenamiento de carbono, la biodiversidad, y otros servicios ecosist茅micos, estos son altamente vulnerables a las actividades humanas. Sin embargo, hace solo tres d茅cadas, los p谩ramos estaban muy poco estudiados. Una conciencia cada vez mayor de la necesidad de evidencia socio-eco-hidrol贸gica para guiar la gesti贸n sostenible de los p谩ramos impuls贸 acciones para generar datos y llenar vac铆os de conocimiento que han existido por mucho tiempo. Este art铆culo de Correa et al. (2020) discute la convergencia de esfuerzos entre ciencia y pol铆tica que est谩 ocurriendo en los p谩ramos, y describe las direcciones futuras de investigaci贸n para la recolecci贸n de datos sostenibles a largo plazo que pueden fomentar su conservaci贸n responsable.
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