La radiación solar es un impulsor de la mayoría de los procesos biofísicos y bioquímicos que ocurren en los ecosistemas vegetales, incluidas la fotosíntesis y la transpiración.

Los modelos de transferencia radiativa (RTM) simulan la dispersión y absorción de la radiación y se utilizan en una amplia gama de aplicaciones, incluidas simulaciones de datos de sensores, interpretación de imágenes de sensores remotos y estudios de sensibilidad de señales ópticas de sensores remotos.

Para algunas aplicaciones de RTM, se requiere una descripción detallada de la estructura del dosel, lo que puede ser un proceso lento de generar. Un nuevo artículo detalla un algoritmo que puede reconstruir una variedad de árboles a través y dentro de especies dadas a partir de una cantidad relativamente pequeña de datos de entrada.

Růžena Janoutová, científica del Instituto de Investigación del Cambio Global de la Academia Checa de Ciencias y sus colegas desarrolló un método para crear reconstrucciones detalladas de árboles a partir de escaneos láser terrestres y mediciones de campo auxiliares. Según el artículo publicado por in silico Plantas, probaron sus métodos utilizando tres especies de árboles con una arquitectura de copa diferente: abeto de Noruega (Picea abies), haya europea (Fagus sylvatica) y menta blanca (eucalipto pulchella).

Los escaneos láser terrestres (TLS) emiten rayos láser y registran la cantidad y la intensidad de los pulsos devueltos para recopilar información de las superficies en 3D. Cada árbol fue escaneado desde al menos dos posiciones.

El algoritmo consta de cuatro pasos principales. El primer paso fue la segmentación de la nube de puntos del árbol de escaneo láser terrestre para separar las partes de madera del follaje (Figura 1A). En segundo lugar, reconstruyeron troncos y ramas a partir de la nube de puntos de piezas de madera (Figura 1B). En tercer lugar, establecieron la distribución del follaje (es decir, hojas o brotes de agujas) a partir de mediciones auxiliares de la distribución del ángulo de la hoja y la nube de puntos del follaje como atractores (Figura 1C). Por último, solo para los abetos, separaron el follaje en dos categorías de edad según los datos auxiliares del porcentaje de brotes de agujas del año en curso y más antiguos.

Figura 1. Pasos metodológicos del enfoque de reconstrucción 3D. Segmentación de la nube de puntos del árbol mediante TLS (A), reconstrucción de las partes de madera (B), distribución del follaje dentro de la copa (C) y generación de una representación 3D (D).

Cuatro individuos de cada especie de árbol fueron reconstruidos con éxito a pesar de la variación significativa en las formas del tronco y las ramas y la distribución espacial y angular del follaje dentro y entre las especies (ver Figura 2).

Figura 2. Cuatro representaciones 3D de hayas europeas reconstruidas a partir de nubes de puntos de datos TLS.

Como diferentes RTM usan diferentes niveles de abstracción para describir la transferencia radiativa en la vegetación, los autores probaron cómo las diferencias en los detalles de la arquitectura 3D del árbol afectan las simulaciones de reflectancia del bosque. Para hacer esto, los autores utilizaron el 3D existente y muy complejo Modelo de transferencia radiativa anisotrópica discreta (DART). Usando DART, construyeron escenas de bosques virtuales a partir de sus modelos de árboles detallados y resumieron modelos de árboles simples y compararon el detalle de la estructura 3D del árbol de impacto que afectó la reflectancia del dosel.

Para las tres especies de árboles, las firmas de reflectancia de los modelos de árboles abstractos se apartaron de las del modelo detallado a medida que aumentaba la abstracción. Los reflejos del bosque en la región NIR se sobreestimaron hasta en un 130 %, y en la región verde hasta en un 135 %. La reflectancia en la región de absorción de clorofila roja se subestimó hasta en un -69 % y la región azul en un -40 % (Figura 3).

Figura 3. Comparación de firmas de reflectancia nadir simuladas por DART de tres escenarios para cada especie investigada.

Según Janoutová et al., “Nuestro método para producir representaciones 3D detalladas de árboles es lo suficientemente robusto para ser aplicado en especies con una arquitectura de copa compleja y muy diferente, utilizando escaneos TLS de entrada de diferente calidad. Las representaciones detalladas de árboles en 3D se pueden usar para mejorar la aplicación de detección remota existente y permitir nuevos estudios de sensibilidad que no eran factibles usando abstracciones de árboles anteriores mucho más simples. Además, descubrimos que optimizar la complejidad 3D de las masas forestales simuladas era crucial para lograr la precisión deseable y mantener un tiempo computacional de simulación razonable de todas las miles de combinaciones de entrada necesarias para las aplicaciones de recuperación inversa”.

ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN:

Růžena Janoutová, Lucie Homolová, Jan Novotný, Barbora Navrátilová, Miroslav Pikl, Zbyněk Malenovský, Reconstrucción detallada de árboles a partir de escaneos láser terrestres para aplicaciones de modelado de transferencia radiativa y sensores remotos, in silico Plants, 2021;, diab026, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diab026

Este manuscrito es parte de in silico Plant's Edición especial del Modelo Estructural Funcional de la Planta.