Identificación y mapeo de plantas individuales en un ecosistema de gran altitud muy diverso utilizando imágenes de UAV y aprendizaje profundo
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volumen 169, noviembre de 2020, páginas 280-291
Ce Zhang, Peter M.Atkinson, Charles George, Zhaofei Wen, Mauricio Diazgranados, France Gerard
La identificación de los individuos de la planta de Páramo es fundamental para el monitoreo y manejo ambiental. Sin embargo, los enfoques tradicionales de percepción remota no son adecuados para identificar y mapear plantas de páramo individuales porque pueden ser muy pequeñas lateralmente en relación con su altura y pueden estar agrupadas y muy dispersas.
Investigaciones recientes en UAV (vehículos aéreos no tripulados) y aprendizaje automático lideradas por Zhang et al. (2020) ha demostrado un gran potencial y una promesa en la automatización del proceso con alta precisión.
Para obtener más detalles, consulte:
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.09.025 o http://nora.nerc.ac.uk/id/eprint/528910
Un esfuerzo de investigación concertado para avanzar en la comprensión hidrológica de los páramos tropicales
Journal of Hydrological Processes, septiembre de 2020
Alicia Correa, Boris F Ochoa‐Tocachi, Christian Birkel, Ana Ochoa‐Sánchez, Charles Zogheib, Carolina Tovar, Wouter Buytaert
A pesar de la importancia de los páramos para la seguridad hídrica, el almacenamiento de carbono, la biodiversidad, y otros servicios ecosistémicos, estos son altamente vulnerables a las actividades humanas. Sin embargo, hace solo tres décadas, los páramos estaban muy poco estudiados. Una conciencia cada vez mayor de la necesidad de evidencia socio-eco-hidrológica para guiar la gestión sostenible de los páramos impulsó acciones para generar datos y llenar vacíos de conocimiento que han existido por mucho tiempo. Este artículo de Correa et al. (2020) discute la convergencia de esfuerzos entre ciencia y política que está ocurriendo en los páramos, y describe las direcciones futuras de investigación para la recolección de datos sostenibles a largo plazo que pueden fomentar su conservación responsable.
Para obtener más detalles, consulte:
https://doi.org/10.1002/hyp.13904