Detection-Threshold Calibration and Other Factors Influencing Digital Measurements of Ground Cover

Los nuevos métodos de adquisición y análisis de imágenes están avanzando las técnicas de evaluación de los pastizales. La mayoría de los programas de análisis de imágenes requieren a los usuarios ajustar los umbrales de detección para la clasificación de colores u objetos, un postulamos que un proceso subjetivo que debería ser influenciado por errores humanos y variación. Desarrollamos un procedimiento de calibración de mediciones de cobertura del suelo, la capa de cuadrícula digital (DGO), la cual es similar al muestreo de puntos en imágenes (cuadrícula de puntos) desarrollada por los primeros investigadores. Solicitamos a 21 profesionales de manejo de pastizales medir la cobertura del suelo usando dos métodos subjetivos de estimación visual (proceso de ajuste de umbrales o TAP, y un método externo (al programa), la estimación visual o EVE) y el DGO en cinco diferentes imágenes de visión profunda de pastizales. También comparamos las mediciones de cobertura hechas por el programa DGO-calibrado en un proceso automatizado contra mediciones del DGO realizadas solo en forma manual. Usando el TAP encontramos un rango no aceptable de variación entre los profesionales de manejo de pastizales. Los valores del DGO y EVE estuvieron más cercanamente alineados. Al usar el TAP, descubrimos un sesgo relacionado con la edad en las mediciones de cobertura del suelo, donde todos los usuarios de más de 50 años de edad clasificaron más suelo desnudo que los usuarios de menos de 50 años de edad; una explicación para este sesgo es el uso intensivo de lentes para los ojos. Las mediciones de DGO manual requirieron hasta 15 minutos por imagen, en comparación con 1 segundo por imagen requerido en el análisis automático computarizado, después de la calibración del programa. La mayor diferencia de suelo desnudo entre el programa DGO-calibrado y las mediciones de DGO manual, para el juego de datos analizado, fue de 5.6% y las correlaciones implican que mediciones automatizadas razonablemente exactas pueden ser usadas para mediciones del suelo desnudo a partir de juegos de datos de imágenes digitales. La excepción es donde el programa no separar adecuadamente el mantillo del suelo desnudo. Los métodos digitales que probamos necesitan ser mejorados, sin embargo, la calibración externa (DGO o EVE) de la generación actual de algoritmos de análisis de imágenes hacen económica y estadísticamente adecuado el monitoreo de áreas extensivas de tierra dentro del campo de la aplicación práctica.