Data mining y drones multiespectrales en el control de especies invasoras. | SEIO2025

N. Montiel, P. J. Hidalgo, C. Pérez-Carral, M. Ortega Moreno

Las especies exóticas invasoras suponen una amenaza a la biodiversidad, especialmente en hábitats frágiles y degradados. Oenothera drummondii tiene un gran impacto en las dunas costeras del Paraje Natural Marismas del Odiel (Huelva). Este estudio desarrolla una metodología para su detección automática mediante drones con cámaras multiespectrales, optimizando su seguimiento y control. Se realizó un vuelo fotogramétrico sobre 26,26 ha con un dron DJI Mavic 3M, analizando bandas espectrales e índices con el fin de diferenciar O. drummondii de tres especies nativas de estructura similar. Se aplicó el modelo de clasificación C5.0 a 800 individuos, extrapolando los resultados a toda el área. El modelo clasificó las especies con un 15,4% de error, detectando a O. drummondii con un 83% de precisión en la validación del modelo. Estos resultados respaldan el uso de esta técnica para identificar especies invasoras, facilitando su gestión y aplicación a otras regiones.

Keywords: Drones multiespectrales, flora exótica invasora, modelo de clasificación C5.0

Scheduled

Posters session I
June 12, 2025 7:00 PM
Foyer principal (coffe break)

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