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Evaluación del estado sanitario de individuos de Araucaria araucana a través de imágenes hiperespectrales

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Evaluación del estado sanitario de individuos de Araucaria araucana a través de imágenes hiperespectrales

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dc.contributor.author Medina, N. es_ES
dc.contributor.author Vidal, P. es_ES
dc.contributor.author Cifuentes, R. es_ES
dc.contributor.author Torralba, J. es_ES
dc.contributor.author Keusch, F. es_ES
dc.date.accessioned 2019-01-08T12:57:45Z
dc.date.available 2019-01-08T12:57:45Z
dc.date.issued 2018-12-26
dc.identifier.issn 1133-0953
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/114905
dc.description Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección
dc.description.abstract [EN] The Araucaria araucana is an endemic species from Chile and Argentina, which has a high biological, scientific and cultural value and since 2016 has shown a severe affection of leaf damage in some individuals, causing in some cases their death. The purpose of this research was to detect, from hyperspectral images, the individuals of the Araucaria species (Araucaria araucana (Molina and K. Koch)) and its degree of disease, by isolating its spectral signature and evaluating its physiological state through indices of vegetation and positioning techniques of the inflection point of the red edge, in a sector of the Ralco National Reserve, Biobío Region, Chile. Seven images were captured with the HYSPEX VNIR-1600 hyperspectral sensor, with 160 bands and a random sampling was carried out in the study area, where 90 samples of Araucarias were collected. In addition, from the remote sensing techniques applied, spatial data mining was used, in which Araucarias were classified without symptoms of disease and with symptoms of disease. A 55.11% overall accuracy was obtained in the classification of the image, 53.4% in the identification of healthy Araucaria and 55.96% in the identification of affected Araucaria. In relation to the evaluation of their sanitary status, the index with the best percentage of accuracy is the MSR (70.73%) and the one with the lowest value is the SAVI (35.47%). The positioning technique of the inflection point of the red edge delivered an accuracy percentage of 52.18% and an acceptable Kappa index. es_ES
dc.description.abstract [ES] La Araucaria araucana es una especie endémica de Chile y Argentina, presenta un alto valor biológico, científico, cultural y desde el año 2016 ha evidenciado una severa afección del daño foliar en algunos individuos, causando en ciertos casos su muerte. Esta investigación tiene por objetivo detectar a partir de imágenes hiperespectrales, los individuos de la especie Araucaria (Araucaria araucana (Molina y K. Koch)) y su grado de afección, mediante el aislamiento de su firma espectral y la evaluación de su estado sanitario mediante índices de vegetación y técnicas de posicionamiento del punto de inflexión del red edge, en un sector de la Reserva Nacional Ralco, Región del Biobío, Chile. Se capturaron siete imágenes con el sensor hiperespectral HYSPEX VNIR-1600, con 160 bandas y se realizó un muestreo aleatorio en el área de estudio, donde se recolectaron 90 muestras de Araucarias. Además, de las técnicas de teledetección aplicadas, se utilizó minería de datos espaciales, que permitió clasificar las Araucarias con y sin síntomas de afección. Se logró un 55,11% de exactitud global en la clasificación de la imagen, un 53,4% en la identificación de Araucarias sanas y un 55,96% en la identificación de Araucarias afectadas. En relación a la evaluación de su estado sanitario, el índice con mejor porcentaje de exactitud es el MSR (70,73%) y el con menor porcentaje de exactitud es el SAVI (35,47%). La técnica de posicionamiento del punto de inflexión del red edge entregó un porcentaje de exactitud de 52,18% y un índice de Kappa aceptable. es_ES
dc.description.sponsorship Este artículo se ha realizado en el contexto de fin de grado del Magíster en Teledetección, Facultad de Ciencias de la Universidad Mayor y en el mar-co del Proyecto “Prospección fitosanitaria para determinar los niveles de afección de daño foliar en bosques de Araucaria araucana de las regiones del Biobío, Araucanía y Los Ríos, 2017/ID: 633-32-LE16, financiado por la Corporación Nacional Forestal (CONAF) de Chile. La autora principal agradece a la Universidad Mayor por la oportuni-dad de desarrollar esta investigación; en especial a Idania Briceño por sus valiosos comentarios y Waldo Pérez, por su apoyo en las campañas de terreno. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation.ispartof Revista de Teledetección
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Imágenes hiperespectrales es_ES
dc.subject Araucaria araucana es_ES
dc.subject Respuesta espectral es_ES
dc.subject Red edge es_ES
dc.subject Índices de vegetación es_ES
dc.subject Reserva Nacional Ralco es_ES
dc.subject Hiperspectral imagery es_ES
dc.subject Spectral response es_ES
dc.subject Vegetation index es_ES
dc.title Evaluación del estado sanitario de individuos de Araucaria araucana a través de imágenes hiperespectrales es_ES
dc.title.alternative Evaluation of the health status of Araucaria araucana trees using hyperspectral images es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2019-01-08T12:03:40Z
dc.identifier.doi 10.4995/raet.2018.10916
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/CONAF//2017%2FID: 633-32-LE16/CL/Prospección fitosanitaria para determinar los niveles de afección de daño foliar en bosques de Araucaria araucana de las regiones del Biobío, Araucanía y Los Ríos/
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Medina, N.; Vidal, P.; Cifuentes, R.; Torralba, J.; Keusch, F. (2018). Evaluación del estado sanitario de individuos de Araucaria araucana a través de imágenes hiperespectrales. Revista de Teledetección. (52):41-53. https://doi.org/10.4995/raet.2018.10916 es_ES
dc.description.accrualMethod SWORD es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/raet.2018.10916 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 41 es_ES
dc.description.upvformatpfin 53 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.issue 52
dc.identifier.eissn 1988-8740
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