Determinación de variables dasométricas en rodales de Eucalyptus SP. mediante un sensor LiDAR Zenmuse L1 implementado en un dron DJI Matrice 300

Abstract

En este estudio se abordó una alternativa al inventario forestal convencional, utilizando un dron equipado con un sensor activo LiDAR (Light Detection and Ranging – Detección y medición mediante luz). El objetivo principal de la investigación fue evaluar el dron DJI Matrice 300 con sensor Zenmuse L1 para obtener variables de rodal en plantaciones jóvenes de aproximadamente 1 año. Para lograrlo, se llevaron a cabo una serie de vuelos y se establecieron parcelas de calibración para recopilar datos de referencia. Estos fueron procesados utilizando técnicas especializadas de procesamiento y análisis de datos. La metodología empleada en este estudio es pionera en Uruguay, ya que se utiliza un sensor LiDAR montado en un dron para obtener información de rodales jóvenes de Eucalyptus de 12 meses. Esta combinación de tecnología aérea y análisis de datos brinda una visión integral de los rodales, proporcionando información valiosa para la gestión forestal. Los resultados del modelo de regresión lineal simple utilizado generaron datos que permitieron estimar variables dasométricas en plantaciones jóvenes, con un error tolerable.

Las regresiones mostraron una alta correlación entre las variables medidas y las variables estimadas para casi todos los casos, con coeficientes de determinación de 0,85 para la altura media, 0,81 para la altura máxima, 0,76 para el diámetro a la altura del pecho (DAP) medio, 0,75 para el diámetro cuadrático medio (Dg) y 0,48 para el DAP máximo. Además, se observaron errores estándar bajos y en el análisis de varianza se obtuvieron valores significativos para todas las variables. Adicionalmente, se demostró la viabilidad de expandir las predicciones a todo el rodal utilizando los modelos generados, combinados con otros productos derivados del procesamiento y análisis de los datos recopilados. Se concluyó que esta tecnología nos permite obtener información completa y precisa de las características de los rodales forestales, lo que resulta esencial para la toma de decisiones en la gestión forestal. En consecuencia, los inventarios tradicionales apoyados en datos relevados mediante un dron con sensor LiDAR pueden mejorar la calidad de los datos.