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Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Aguilar-Galindo Rodriguez, FernandoAutor o Coautor

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11 de diciembre de 2025
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Artículo
Sí

Benchmarking of Individual Tree Segmentation Methods in Mediterranean Forest Based on Point Clouds from Unmanned Aerial Vehicle Imagery and Low-Density Airborne Laser Scanning

Publicado en: Remote Sensing. 16 (21): 3974- - 2024-11-01 16(21), DOI: 10.3390/rs16213974

Autores:

Nemmaoui, Abderrahim; Aguilar, Fernando J; Aguilar, Fernando J; Aguilar, Manuel A; Aguilar, Manuel A
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Afiliaciones

Univ Almeria, Res Ctr CIAIMBITAL, Dept Engn, Carretera Sacramento S-N, La Canada De San Urbano 04120, Almeria, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Three raster-based (RB) and one point cloud-based (PCB) algorithms were tested to segment individual Aleppo pine trees and extract their tree height (H) and crown diameter (CD) using two types of point clouds generated from two different techniques: (1) Low-Density (approximate to 1.5 points/m2) Airborne Laser Scanning (LD-ALS) and (2) photogrammetry based on high-resolution unmanned aerial vehicle (UAV) images. Through intensive experiments, it was concluded that the tested RB algorithms performed best in the case of UAV point clouds (F1-score > 80.57%, H Pearson's r > 0.97, and CD Pearsons r > 0.73), while the PCB algorithm yielded the best results when working with LD-ALS point clouds (F1-score = 89.51%, H Pearsons r = 0.94, and CD Pearsons r = 0.57). The best set of algorithm parameters was applied to all plots, i.e., it was not optimized for each plot, in order to develop an automatic pipeline for mapping large areas of Mediterranean forests. In this case, tree detection and height estimation showed good results for both UAV and LD-ALS (F1-score > 85% and >76%, and H Pearsons r > 0.96 and >0.93, respectively). However, very poor results were found when estimating crown diameter (CD Pearsons r around 0.20 for both approaches).
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Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Remote Sensing debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 47/258, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Geosciences, Multidisciplinary.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-05:

  • WoS: 4
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-05:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 17.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 16 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
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Reconocimientos ligados al ítem

This study was funded by the following research projects: (1) "Enabling interdisciplinary collaboration to foster Mediterranean forest sustainable management and socio-economic valuation (ECO2-FOREST)" (Proyecto Retos Junta de Andalucia, Spain. Grant number P18-RT-2327). (2) "Intervention strategies for an integrated and sustainable management of the Mediterranean forest based on an interdisciplinary analysis and its economic assessment" (Programa Operativo FEDER Andalucia 2014-2020, Spain. Grant number UAL2020-SEJ-D1931).
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