Usualmente cuando se habla de drones y vegetaci\u00f3n, lo primero que pensamos es en agricultura de precisi\u00f3n con drones, c\u00e1maras multiespectrales, muchas hect\u00e1reas de vuelo, c\u00e1lculos de indicies, etc.<\/p>\n
En esta ocasi\u00f3n se trataba de un estudio de la Universidad de Kioto en Jap\u00f3n para la utilizaci\u00f3n de la inteligencia artificial (en realidad Deep learning ya que las maquinas no son inteligentes) para la clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica de ciertos tipos de \u00e1rboles en la zona.<\/p>\n
Para ello utilizaron un dron DJI Phantom 4, tal como sale de f\u00e1brica, con su c\u00e1mara RGB (nada de multiespectrales), un total de 6 especies arb\u00f3reas identificadas y una para \u201cotros\u201d.<\/p>\n
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 tecnol\u00f3gicos modestos si los comparamos con drones y c\u00e1maras multiespectrales especializadas.<\/p>\n
Aparentemente el estudio sali\u00f3 muy bien, dando un 89% de acierto en la identificaci\u00f3n. Esto es un hecho importante si consideramos que se trata de algo muy complejo de realizar con c\u00e1maras 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.<\/p>\n
Creo que esto puede tener mucho futuro en cuanto a estudios de conservaci\u00f3n y biodiversidad a nivel mundial, sobre todo con los problemas de deforestaci\u00f3n existentes en lugares como el Amazonas. La utilizaci\u00f3n de este tipo de herramientas puede ser aplicada a la reforestaci\u00f3n, por ejemplo, para calcular los porcentajes de cada familia de arboles y mantener la proporci\u00f3n en dicha reforestaci\u00f3n.<\/p>\n