Ejecuté el paquete de Deep Learning para Detección de Árboles con nuestra fotografía aérea sin hojas de 2022 para producir una salida de ~116,000 cuadros de árboles dentro de mi área de estudio. Calculé el área, verdor medio, infrarrojo medio e intensidad media de LiDAR para cada cuadro de copa de árbol usando estadísticas zonales como tabla. Después de hacer algunas selecciones de cuadros de árboles perennes e inspeccionar histogramas, diagramas de dispersión y diagramas de caja, pude elaborar una consulta para seleccionar perennes que funciona bastante bien:<\/P>
Área <=1000 Y Intensidad >=40 Y MediaIR >=84 <\/P>
Nota: el verde del imagen multibanda 3 no fue útil debido a un gran número de árboles caducifolios casi blancos que tenían valores altos de verde, por lo que se usó IR del imagen 2021.<\/P>
Este fue un proceso iterativo de prueba y error y me preguntaba qué más podría hacer para ayudarme a llegar a los números mágicos. Probablemente pueda entrenar un nuevo modelo usando un conjunto de cuadros cuidadosamente seleccionados de árboles perennes, pero por ahora estoy buscando sugerencias sobre este proceso.<\/P>
Los cuadros verdes en el video adjunto muestran todos los árboles, mientras que los cuadros amarillos que se muestran después son los perennes resultantes de la consulta.<\/P>
