La estudiante Marta Rodríguez Pérez, del Grado en Estadística de la Universidad de Valladolid, ha defendido su Trabajo Fin de Grado titulado “Aplicación de análisis de datos topológicos a nubes de puntos LiDAR de árboles”, un proyecto que explora nuevas vías para la segmentación automática de árboles individuales a partir de datos LiDAR tridimensionales. El trabajo ha sido tutorizado por Andrés Bravo Núñez y Miguel Alejandro Fernández Temprano y ha obtenido un 9,8.
El trabajo se centra en el desarrollo de un algoritmo innovador basado en Análisis Topológico de Datos (Topological Data Analysis, TDA), una disciplina emergente que estudia la forma y estructura de conjuntos de datos complejos. Frente a los enfoques más habituales, basados en Deep Learning o en algoritmos geométricos tradicionales como TreeIso, la propuesta utiliza el algoritmo Mapper para representar la nube de puntos mediante grafos que conservan las propiedades topológicas esenciales del bosque.
Para validar el método se utilizaron datos procedentes de una masa forestal de 30 hectáreas situada en Ampudia (Palencia), capturados mediante un escáner láser portátil ZEB-HORIZON. El estudio analizó dos parcelas con distintos niveles de complejidad, desde una masa relativamente homogénea hasta un escenario con fuerte solapamiento de copas, presencia de sotobosque y varias especies arbóreas.
Este trabajo pone de manifiesto el potencial de la colaboración entre la estadística, la ciencia de datos y la gestión forestal para abordar retos complejos relacionados con la monitorización de los ecosistemas y el uso sostenible de los recursos naturales.
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