@article{Aragón_Navarro Cerrillo_Mesas Carrascosa_2019, title={Validación de un paratrike como plataforma para la captación de imágenes de alta resolución en formaciones de Abies pinsapo Boiss.}, volume={45}, url={http://secforestales.org/publicaciones/index.php/cuadernos_secf/article/view/19875}, DOI={10.31167/csecfv5i45.19875}, abstractNote={<p>Se habilitó un paratrike para la captación de imágenes de alta resolución en formaciones de Abies pinsapo Boiss. Dicha formación se localiza en el P.N. Sierra de Las Nieves, en Parauta (Málaga). Se embarcaron, de forma simultánea, tres sensores, un RGB, un multiespectral y un térmico. Para ello se creó un acople para mantenerlos bien fijos al vehículo durante la ejecución del vuelo. El muestreo de campo fue estratificado y dirigido únicamente a individuos de pinsapos con la finalidad de producir una cartografía de defoliación y mortandad por la asociadas al hongo <em>H. abietinum </em>que provoca podredumbre radical, y al escolítido <em>C. numidicus</em>, que provoca muerte de las partes más altas por anillamiento del fuste.</p> <p>Los productos cartográficos obtenidos por el sensor Sequoia Parrot, fueron de alta calidad. No se puede decir lo mismo de los otros sensores incorporados, cómo es el caso del sensor térmico Gobi 640 GiGe, ya que por las dificultades encontradas durante el vuelo (turbulencias térmicas), no se llevó a cabo exhaustivamente el plan de vuelo predeterminado. La integración de datos LiDAR en este estudio fue necesaria para la detección de pinsapos en la zona sobrevolada. Al encontrarnos en una zona con muy alta biodiversidad, fue muy complicado distinguir entre especies a través de su firma espectral. Es por ello que, la información LiDAR hizo posible la detección de los pinsapos, discriminando todos los individuos que se encontraran por debajo de los 8 metros de altura.</p> <p>El cálculo de numerosos índices de vegetación, permitió caracterizar la masa forestal según su vigorosidad. Tras llevar a cabo un análisis estadístico del grado de separación de los histogramas de las distintas clases de daños, se determinó que el GNDVI es el índice que mayor se ajusta. Tras&nbsp; la reclasificación a clases de daños se obtuvo un&nbsp; mapa del estado sanitario del pinsapar. Los resultados obtenidos validaron la metodología seguida y permitieron clasificar el estado sanitario en el que se encuentra el pinsapar de la zona de estudio, tratándose de una formación de alto valor ecológico con un 28.88% de afectación por pagas y enfermedades.</p>}, number={2}, journal={Cuadernos de la Sociedad Española de Ciencias Forestales}, author={Aragón, Juan Francisco Ramírez and Navarro Cerrillo, Rafael and Mesas Carrascosa, F.J.}, year={2019}, month={sep.}, pages={171-204} }