El árbol cumple un papel ecológico y sanitario importante en las ciudades modernas. Los aspectos de investigación y económicos relacionados con la gestión de las plantas son objeto de las solicitudes de los operadores urbanos: el diagnóstico del estado de salud, antes de cualquier intervención silvícola, es esencialmente visual, sin embargo la magnitud de los daños internos y el riesgo potencial no se pueden evaluar de una forma precisa con una simple observación. Las técnicas de evaluación a través del uso de imágenes de tomografía para la gestión sostenible y racional de los ecosistemas arbolados urbanos permiten evaluar la adaptación de los árboles en respuesta a factores exógenos: ataques de patógenos, presencia y tipo de alteraciones en el interior, la extensión de las regiones degradadas o con traumatismos. Las principales cuestiones científicas se presentan en el proceso de producción de la imagen (reconstrucción de un parámetro intrínseco a partir de un conjunto de medidas) y en la interpretación de la imagen (discriminación para la detección de alteraciones y su posicionamiento). El objetivo general de este proyecto es desarrollar un método de obtención y tratamiento de imágenes de tomografía ultrasonora para el diagnóstico de la condición estructural de árboles en las zonas urbanas. Los objetivos específicos son (i) establecer modelos numéricos para el estudio de los factores que influyen en la propagación de las ondas elásticas ultrasonoras en la sección transversal de un árbol, (ii) proponer una solución para la reconstrucción de la imagen que se adapte a materiales heterogéneos ortotrópicos, y (iii) desarrollar algoritmos de procesamiento de imagen para la discriminación y el posicionamiento de las patologías. El desarrollo de un protocolo para la adquisición, procesamiento, análisis e interpretación de señales e imágenes tomográficas ultrasonoras es de gran importancia para la ciencia de la madera. La obtención de imágenes fiables e interpretables es una solicitud recurrente de los operadores urbanos. Este proyecto hace llamado a fuertes competencias en mediciones físicas, procesamiento digital de señales e imágenes y modelado.