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Los avances tecnológicos en los nuevos satélites de imágenes y las nuevas capacidades de computación en la nube epermiten que la IA ayude a detectar cambios en el terreno. Esto es una buena noticia para cualquiera que intente vigilar la deforestación, supervisar la actividad maderera o identificar otras amenazas para los bosques.
Las imágenes de los satélites pueden combinarse con algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) para identificar cambios en los bosques. Los datos son recogidos por los satélites y un ordenador los procesa. La IA utiliza un software de reconocimiento de patrones para analizar imágenes de la misma zona en diferentes momentos. Busca patrones que indiquen cambios en el uso del suelo, como nuevas carreteras o zonas taladas. El uso de la IA reduce los costos de operación, mobilización y trabajo manual.
El Aprendizaje Automático en la Vigilancia de Bosques
El aprendizaje automático es una rama de la IA que permite a los ordenadores aprender sin ser programados explícitamente. Se utiliza para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan para identificar cambios específicos en el paisaje basándose en un modelo informático de la zona. Utilizan imágenes de satélite y otros datos para entrenarse en la búsqueda de cambios. Los algoritmos de aprendizaje automático procesan grandes cantidades de datos para buscar patrones. Analizan imágenes de las mismas zonas tomadas en distintos momentos para determinar los cambios en el uso del suelo. Los algoritmos pueden detectar cambios como la tala de bosques, la construcción de carreteras, la construcción de edificios y otras actividades como asentamientos ilegales.
Detección de Deforestación con Imágenes de Satélite: Los Retos
Aunque las imágenes por satélite pueden detectar cambios en la cubierta forestal, es importante entender cuáles son esos cambios. A primera vista, un cambio puede representar tala de árboles o un nuevo asentamiento ilegal en el bosque. Pero esto podría ser el resultado de un evento natural, como una tormenta. Como ejemplo, aquí puedes leer sobre el caso de la tormenta Arwen. Seguramente, el aprendizaje automático ayudará a diferenciar entre los cambios causados por eventos naturales y los causados por actividades humanas en el futuro. Sin embargo, es algo que no está ampliamente disponible en este momento. Algunos otros retos a tomar en cuenta son la precisión, resolución y correcciones en los sensores satelitales. Por esto recomendamos siempre trabajar con sensores de alta calidad como Maxar, Planet e incluso Sentinel y Landsat; según el caso específico.
Notas de Cierre
La Inteligencia Artificial puede ayudar a vigilar mejor los bosques y otros paisajes mediante el análisis de imágenes de satélite. Puede utilizarse para detectar cambios por deforestación, como la tala de árboles y el desbroce de bosques. Sugerimos siempre trabajar con sensores de alta precisión para garantizar los mejores resultados. De igual forma, recomendaos programar tomas de sensores ágiles y de alta resolución como SkySat, Capella o BlackSky para observar el cambio identificado y tomar decisiones sin necesidad de enviar personal a campo.
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