Abstract The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) for monitoring forest plantations is a potential useful tool but requires proper planning. Two softwares, four processing tools options and four flight parameters were evaluated to obtain orthomosaics in forest plantations located in Costa Rica. It was found that Pix4Dmapper® software requires less time for image processing, especially when using computers with at least 15 GB of RAM. The number of images to process per hectare can be lowered by reducing the spatial resolution of the images and using a flight plot (2D). The WebODM® software produced more processing failures, but the generated orthomosaics had fewer omission areas than those generated with Pix4Dmapper®. The proportion of processing failures is related to the number of images to be processed and the spatial resolution of the images. The best combinations to obtain orthomosaics were achieved using Pix4Dmapper® with flights at 120 meters, using a camera angle of 90° and a combination of overlap between images of 80 % frontal and 70 % lateral.

Resumen El uso de vehículos aéreos no tripulados (VANTs) para el monitoreo de plantaciones forestales es una herramienta potencialmente útil, pero requiere una adecuada planificación. Se evaluaron dos tipos de software, cuatro opciones de procesamiento y cuatro parámetros de vuelo para obtener ortomosaicos en plantaciones forestales ubicadas en Costa Rica. Se encontró que el software Pix4Dmapper® requiere menos tiempo para el procesamiento de imágenes, especialmente cuando el computador utilizado tiene al menos 15 GB de memoria RAM. El número de imágenes a procesar por hectárea se puede disminuir reduciendo la resolución espacial de las imágenes y usando un trazado de vuelo (2D). El software WebODM® produjo más fallos en el procesamiento, pero los ortomosaicos generados tuvieron menos áreas con omisiones que los generados con Pix4Dmapper®. La proporción de fallos en el procesamiento está relacionada con la cantidad de imágenes a procesar y la resolución espacial de las mismas. Las mejores combinaciones para obtener ortomosaicos se obtuvieron usando Pix4Dmapper® con vuelos a 120 metros, empleando un ángulo de cámara de 90° y una combinación de traslape entre imágenes de 80 % frontal y 70 % lateral.

Resumen El uso de vehículos aéreos no tripulados (VANTs) en el monitoreo de plantaciones forestales permite obtener información precisa sobre distintos atributos de los árboles. Este trabajo presenta una revisión crítica del uso potencial de los VANTs para el monitoreo del estado nutricional y fitosanitario de plantaciones forestales. Se realizó una búsqueda bibliográfica en las plataformas Google Scholar, Scopus y Science Direct, utilizando palabras claves como estrés, nutrición y forestería. Se encontraron estudios principalmente en el género Pinus y en el continente asiático, que utilizan drones de ala fija y rotatoria para el monitoreo de plagas y enfermedades. Las experiencias en el monitoreo de deficiencias nutricionales son pocas. El uso futuro de VANTs para el monitoreo de estreses en cultivos forestales parece ir dirigido a la automatización en la toma de datos y a combinación de estos con algoritmos de inteligencia artificial.

Abstract The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) to monitor forest plantations allows obtaining precise information on different tree attributes. This paper presents a critical review of the potential use of UAVs for monitoring the nutritional and phytosanitary status of forest plantations. A bibliographic search was carried out on the Google Scholar, Scopus, and Science Direct platforms, using keywords such as stress, nutrition, and forestry. Studies were found mainly on the genus Pinus and the Asian continent which use fixed and rotary wing drones to monitor pests and diseases. Experiences in monitoring nutritional deficiencies are few. The future use of UAVs for stress monitoring in forest crops seems to be aimed at automating data collection and combining these with artificial intelligence algorithms.

Resumen Con el fin de demostrar la capacidad de la herramienta Collect Earth para generar datos de actividad para el programa REDD+ Costa Rica, se realizaron estimaciones de uso y cambios de uso de la tierra en Costa Rica para el periodo 2014-15 según los enfoques de cálculo del sistema de medición, reporte y verificación (MRV) del programa REDD+ de Costa Rica. Los datos de uso de la tierra fueron obtenidos mediante evaluación visual multitemporal (EVM) de puntos de muestreo utilizando imágenes satelitales de alta resolución a través de Collect Earth. Las estimaciones de áreas de cambio de uso se realizaron según categorías generales de cambio, y según las actividades específicas de REDD+, además de evaluar distintos tipos de estratificaciones. Se demostró que es posible hacer las estimaciones de datos de actividad requeridas para el MRV de REDD+ CR a partir de Collect Earth, sin embargo, es necesario intensificar el muestreo en las áreas de interés para reducir las incertidumbres, y mejorar la disponibilidad de imágenes de alta resolución en Collect earth para disminuir la cantidad de puntos clasificados como “sin información”.

Abstract This study examines the capacity of the software Collect Earth to generate activity data as required by Costa Rica’s REDD+ program. Thereby, estimations of land use changes for the 2014-2015 period were made according to the Costa Rica’s REDD+ monitoring, reporting and verification (MRV) system. Land use data was obtained through multitemporal visual interpretation of sampling points using high resolution satellite imagery via Collect Earth. Estimations of areas of change were made in accordance with general REDD+ land use change categories and REDD+ CR activity classes. Evaluation of two different types of stratifications were also made. The study demonstrates that it is possible to estimate activity data following the REDD+ CR MRV system using Collect Earth. However, it is necessary to intensify the sampling in areas of interest in order to reduce uncertainties, as well as to increase accessibility the high resolution imagery in Collect Earth to decrease the number of sample points without data.