Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) han contribuido considerablemente al monitoreo forestal. Sin embargo, todavía quedan lagunas en el conocimiento, particularmente para los bosques naturales. La diversidad de especies, la heterogeneidad de los rodales y la disposición espacial irregular de los árboles brindan oportunidades únicas para mejorar nuestra perspectiva de los rodales forestales y los procesos ecológicos que ocurren en ellos. En este estudio, calculamos métricas de árboles individuales, incluidos varios índices multiespectrales, para discernir la reflectancia espectral de un rodal natural como un área pionera en los bosques mexicanos.
Usando datos obtenidos por UAV DJI 4, y en los entornos de software libre OpenDroneMap y QGIS, calculamos la altura de los árboles, el área de copa, el número de árboles y los índices multiespectrales. Los procedimientos fotogramétricos digitales, como los algoritmos ForestTools, Structure from Motion y Multi-View Stereo, arrojaron resultados que mejoraron el mapeo de rodales y la estimación de los atributos de los rodales. La detección y cuantificación automatizadas de árboles se vio limitada por la presencia de copas superpuestas, pero se vio compensada por el nuevo mapeo de la densidad del rodal y las estimaciones de los atributos de las copas. La estimación de la altura estuvo en línea con las expectativas (R2 = 0.91, RMSE = 0.36) y por lo tanto es un parámetro útil para complementar los inventarios forestales. Los diversos índices espectrales aplicados arrojaron resultados diferenciales con respecto a la actividad vegetal potencial presente y resultaron ser complementarios entre sí.
Sin embargo, se recomienda el monitoreo estacional y la estimación cuidadosa de la actividad fotosintética para determinar la estacionalidad de la respuesta de la planta. Esta investigación contribuye al monitoreo de rodales de bosques naturales y, junto con mediciones precisas in situ, podría refinar los parámetros de productividad forestal como una estrategia para la validez de los resultados. Las métricas son confiables y rápidas y podrían servir como entradas modelo en los inventarios modernos. Sin embargo, se requieren mayores esfuerzos en la configuración de nuevas tecnologías y algoritmos, incluida la consideración completa de los costos que implica su adopción.