Evaluación del uso del software de Katam Technologies AB. para la estimación de variables dasométricas en plantaciones forestales de Pinus radiata D. Don, mediante el procesamiento de imágenes obtenidas con vehículo aéreo no tripulado (VANT)

Abstract

La incorporación de tecnologías de teledetección en el sector forestal representa una alternativa para optimizar la eficiencia y reducir los costos de los inventarios tradicionales. La presente memoria evalúa la precisión del software Katam Technologies AB en el procesamiento de imágenes capturadas mediante Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) para la estimación de variables dasométricas, altura media y densidad de árboles, en plantaciones de Pinus radiata D. Don en la Región del Biobío, Chile. Se compararon tres fuentes de información: inventario tradicional, datos brutos de VANT y resultados procesados por Katam. Para asegurar la comparabilidad, se estandarizaron los datos mediante la creación de 21 "vecindades" espaciales, definidas a partir de parcelas tradicionales como centro y conglomerados Katam como vértices. Para análisis estadístico se utilizó correlación de Pearson y pruebas de comparación de medias (ANOVA/Kruskal-Wallis), verificando normalidad y homogeneidad de varianzas con Shapiro-Wilk y Levene. Se encontró que el inventario tradicional registró valores inferiores de densidad (463 ind/ha) y superiores de altura (17,65 m) en comparación con los datos obtenidos a partir de VANT y Katam, cuyos resultados fueron muy similares entre sí (densidad ≈ 549 ind/ha, altura ≈15,2 m). A su vez, se obtuvo una alta correlación respecto a la densidad (r > 0,89) entre los métodos, pero baja correlación en altura (r ≈ 0,38). Los análisis confirmaron diferencias estadísticamente significativas (p < 0,05) entre los métodos tradicionales y los tecnológicos para ambas variables. Se concluye que, si bien existen diferencias sistemáticas, la tecnología VANT/Katam ofrece una alternativa eficiente y con alta consistencia interna para la estimación de densidades, aunque con menor precisión en altura respecto al método tradicional. Su implementación puede resultar valiosa como complemento o sustituto en situaciones donde se requiera cobertura espacial amplia, actualización frecuente o no se disponga de inventarios terrestres detallados, aportando así a una gestión forestal más ágil e informada.

The incorporation of remote sensing technologies in the forestry sector represents an alternative to optimise efficiency and reduce the costs of traditional inventories. This thesis evaluates the precision of Katam Technologies AB software in processing images captured by Unmanned Aerial Vehicles (UAV) to estimate mensuration variables, mean height and tree density, in Pinus radiata D. Don plantations in the Biobío Region, Chile. Three sources of information were compared: traditional inventory, raw UAV data, and Katam-processed results. To ensure comparability, the data were standardized by creating 21 spatial "neighbourhoods," defined using traditional plots as the centre and Katam clusters as vertices. For the statistical analysis, Pearson correlation and mean comparison tests (ANOVA/Kruskal-Wallis) were used, verifying normality and homogeneity of variance with Shapiro-Wilk and Levene tests. The results showed that the traditional inventory recorded lower density values (463 ind/ha) and higher height values (17.65 m) compared to the data obtained from UAV and Katam, whose results were very similar to each other (density ≈ 549 ind/ha, height ≈ 15.2 m). Furthermore, a high correlation regarding density (r > 0.89) was obtained between the methods, but a low correlation in height (r ≈ 0.38). The analyses confirmed statistically significant differences (p < 0.05) between traditional and technological methods for both variables. It is concluded that, although systematic differences exist, UAV/Katam technology offers an efficient alternative with high internal consistency for density estimation, albeit with lower precision in height compared to the traditional method. Its implementation can be valuable as a complement or substitute in situations requiring broad spatial coverage, frequent updates, or where detailed ground inventories are unavailable, thus contributing to more agile and informed forest management.