Segmentação em duas para estimativa do Índice de Área Foliar utilizando fotografia digital de cobertura

Resumo

O Índice de Área Foliar (IAF) é a razão da área da superfície do solo coberta por folhas. O IAF desempenha um papel significativo nas características estruturais dos ecossistemas florestais. Portanto, é necessário um processo de estimativa preciso. Um método para estimar o IAF é o uso da Fotografia de Cobertura Digital. No entanto, a maioria das aplicações para processamento do IAF usando fotos digitais não considera a cor marrom das partes das plantas. Pesquisas anteriores, que incluem a cor marrom no cálculo, potencialmente produziram resultados enviesados devido ao aumento na contagem de pixels da foto original. Este estudo tem como objetivo aprimorar a precisão da estimativa do IAF. Os métodos propostos consideram a cor marrom enquanto minimizam erros. O processamento de imagem é realizado em duas etapas para separar os pixels de folhas e não folhas, usando o modelo de cor RGB na primeira etapa e aplicando o modelo de cor CIELAB na segunda etapa. Os métodos propostos e as aplicações existentes são avaliados em relação ao valor real do IAF obtido por meio da Varredura a Laser Terrestre (TLS) como referência. Os resultados demonstram que os métodos propostos identificam efetivamente as partes não foliares e apresentam as menores taxas de erro em comparação com outros métodos. Concluindo, este estudo oferece técnicas alternativas para aprimorar a precisão da estimativa do IAF em ecossistemas florestais .

Palavras-chave
: Cor CIELAB; fotografia digital de cobertura; Índice de Área Foliar; silvicultura