🌲 Bosques y árboles
El modelo se entrena con datos de alta resolución (0,6-0,3 m) para diferentes áreas y zonas climáticas.
El resultado incluye todas las áreas cubiertas de vegetación arbórea y arbustiva, incluidos bosques y matorrales dispersos.
La resolución del modelo permite detectar pequeños grupos de árboles y líneas estrechas de árboles.
El modelo es robusto al cambio regional y funciona bien en la mayoría de los entornos, incluidos los urbanos. La imagen debe tomarse en un período de vegetación activa, porque los árboles sin hojas o la vegetación cubierta de nieve no son la clase objetivo.
Etiquetas del último modelo |:etiqueta:|
- Versión
2026-07-03
- Dominio geográfico
Global
- método modelo
Segmentación
- GSD/Zoom de mapa
0,6–0,3 m/z18–19
Muestra de resultados de procesamiento para máscara sólida Bosque
Opciones adicionales:
Estimación de altura – clasificación de máscaras de bosque por clases de altura
Polígonos de copas de árboles: extrae copas de árboles de la vegetación forestal, así como de árboles independientes, y los proporciona como polígonos.
Puntos de copa de árboles: extrae copas de árboles de la vegetación forestal, así como de árboles independientes, y los proporciona como puntos.
Importante
Recomendamos utilizar las opciones de Copa de árbol con imágenes de resolución de 0,3 m (~ 19 de zoom) para obtener mejores resultados en caso de que necesite detectar árboles individuales.
Nota
La clasificación de Forest Height sigue las siguientes clases:
Arbustos de menos de 4 metros;
Bosque de 4 a 10 metros de altura;
Bosque de más de 10 metros de altura;
Esta clasificación se utiliza como apoyo a la decisión para el manejo de la vegetación en zonas de líneas eléctricas, etc. Ver las soluciones profesionales de Geoalert. Los umbrales se pueden personalizar según los requisitos.
Muestras de resultados de procesamiento
Muestra de resultados para Copas de árboles, puntos
Muestra de resultados para la máscara Bosque con alturas (salida ráster)
Puntos de referencia: segmentación
Última actualización: 🌲 Bosques y árboles v.2026-07-03 (Global, Segmentación). El modelo se evaluó en un conjunto de validación de 6 áreas de interés (AOI) frente a datos reales anotados manualmente. Las métricas se basan en el área: IoU es la intersección sobre la unión de las máscaras de vegetación predichas y reales, y F1/Precisión/Recuperación se calculan en el área de la máscara superpuesta.
AOI (ubicación) |
Características previstas |
pagaré |
F1 |
Precisión |
Recordar |
|---|---|---|---|---|---|
Italia — Crotona |
254 |
0.862 |
0,926 |
0.944 |
0.909 |
España — Madrid |
368 |
0.813 |
0,897 |
0.880 |
0,915 |
Filipinas — Balanga |
220 |
0.806 |
0,892 |
0.864 |
0.923 |
España — Velilla de San Antonio |
1070 |
0,784 |
0,879 |
0,894 |
0.864 |
España — Cuenca |
409 |
0.763 |
0,865 |
0,859 |
0,872 |
Uzbekistán — Taskent |
156 |
0.730 |
0,844 |
0.905 |
0,791 |
España — Rusia |
249 |
0,617 |
0,763 |
0,699 |
0.841 |
Argentina — La Banda |
93 |
0.576 |
0,731 |
0,653 |
0,829 |
Global (media de 8 AOI) |
2819 |
0.744 |
0,850 |
0,837 |
0,868 |
IoU / F1 / Precisión / Recuperación basado en área medido contra máscaras de vegetación reales; ejecución de evaluación 2026-07-03. Comparado con la versión anterior v.2025-06-14 (media F1 0.513, IoU 0.396).
Ver también
📊 Consulte detalles del punto de referencia por ubicación para ver el desglose área por área, incluida la comparación con la versión anterior y las superposiciones de predicción versus verdad sobre el terreno.