Classification of Digital Photography for Measuring Productive Ground Cover

La cobertura basal (productiva PGC) a menudo es usada para medir la persistencia y salud de la pradera. Para medir la PGC se construyó un soporte para cámara para proveer una iluminación difusa de praderas de zacates para fotografías digitales a color. Las fotografías se clasificaron en cobertura productiva y no productiva usando la distancia de Mahalanobis. Las técnicas de cobertura basal productiva fueron probadas en un experimento de apacentamiento que uso cuatro tipos de forrajes: “Lakota prairie grass” (Bromus catharticus Vahl.), “Tall fescue Kentucky 31” (Lolium arundinaceum [Schreb.] S. J. Darbyshire) no endofito (Neotyphodium coenophialum), “Tall fescue Kentucky 31” endofito y “Tall fescue” Quantum (novel-endofito). La precisión de los mapas de PGC fue evaluada usando una submuestra estratificada de 48 imágenes, 12 de cada una de las cuatro clases de cobertura productiva clases (0%-39%, 40%-59%, 60%-79%, y 80%-100%). En cada una de las 48 imágenes un interpretador entrenado etiqueto aleatoriamente 100 puntos. Los porcentajes de PGC derivados de las imágenes tuvieron una concordancia de 83.7% con los mapas, sin embargo, los porcentajes derivados de los mapas de PGC no estuvieron bien correlacionados con los porcentajes de PGC derivados por estimación ocular (r  =  0.22) o por el método de cuadrante simple de puntos digitales (r  =  0.47). Este experimento resalta el potencial de la clasificación semi-automatizada de las fotografías digitales terrestres para estimar la PGC, aunque se requiere mas investigación (incluyendo una comparación más directa con las técnicas de campo establecidas).