Usualmente cuando se habla de drones y vegetación, lo primero que pensamos es en agricultura de precisión con drones, cámaras multiespectrales, muchas hectáreas de vuelo, cálculos de indicies, etc.
En esta ocasión se trataba de un estudio de la Universidad de Kioto en Japón para la utilización de la inteligencia artificial (en realidad Deep learning ya que las maquinas no son inteligentes) para la clasificación automática de ciertos tipos de árboles en la zona.
Para ello utilizaron un dron DJI Phantom 4, tal como sale de fábrica, con su cámara RGB (nada de multiespectrales), un total de 6 especies arbóreas identificadas y una para “otros”.
La idea de este estudio era evaluar la posibilidad de que la IA pudiese identificar las diferentes especies de arboles con cierto grado de acierto utilizando recursos tecnológicos modestos si los comparamos con drones y cámaras multiespectrales especializadas.
Aparentemente el estudio salió muy bien, dando un 89% de acierto en la identificación. Esto es un hecho importante si consideramos que se trata de algo muy complejo de realizar con cámaras RGB, ya que el software debe identificar las distintas copas de los arboles para poder decidir de que tipo se trata, esto con todas las complicaciones imaginables, ya que las copas de los arboles no son todas iguales por mas que se trate de la misma familia.
Creo que esto puede tener mucho futuro en cuanto a estudios de conservación y biodiversidad a nivel mundial, sobre todo con los problemas de deforestación existentes en lugares como el Amazonas. La utilización de este tipo de herramientas puede ser aplicada a la reforestación, por ejemplo, para calcular los porcentajes de cada familia de arboles y mantener la proporción en dicha reforestación.
