Guia Covid-19
Imprimir Republish

Medio ambiente

Drones mapean los bosques brasileños

Los vehículos aéreos no tripulados están utilizándose para monitorear las selvas tropicales con velocidad, eficiencia y abundancia de detalles

Un aparato fabricado por la USP y la Universidad de Pensilvania es capaz de volar en forma autónoma entre los árboles de un bosque implantado

Universidad de Pensilvania

La superficie cubierta por selvas suma en Brasil 4,9 millones de kilómetros cuadrados (km2), un área mayor que la de todos los países que componen la Unión Europea. La vigilancia de estos biomas en toda su magnitud y la comprensión de la riqueza que albergan fue durante mucho tiempo una tarea realizada a distancia de los montes vía satélite, o estuvo a cargo de profesionales que se internaban en su espesura. Pero los últimos años ha surgido una nueva tecnología para ayudar a cumplir esa misión: los vehículos aéreos no tripulados (vant), también conocidos como aeronaves piloteadas por control remoto, o más popularmente, drones.

Estos dispositivos voladores se vienen utilizando con diversos propósitos, entre ellos la detección de focos de deforestación, el control de la explotación maderera, el cálculo del volumen de troncos extraídos de un área determinada, la prevención de incendios y, fundamentalmente, la elaboración de inventarios forestales, un trabajo que consiste en recabar datos sobre las especies de vegetación existentes en un territorio determinado.

“Las tecnologías para obtener imágenes de las especies arbóreas y otras plantas, y estimar el volumen de la vegetación, que incluyen radares láser Lidar [light detection and ranging: detección de luz y medición de distancias] y sensores infrarrojos, ya existen desde hace cierto tiempo. Lo innovador es disponer de esos sistemas a bordo de un dron, que puede sobrevolar el dosel de las selvas y  quedar suspendido en el aire en vuelo estacionario”, explica el físico Marco Aurélio Nalon, investigador del Instituto Forestal (IF) de São Paulo. “Como estos aparatos están equipados con un GPS, el vuelo puede programarse previamente y geolocalizar cada árbol fotografiado”.

Como coordinador del Inventário florestal do estado de São Paulo, Nalon está testeando el uso de drones en colaboración con el Instituto de Botánica, otra dependencia del gobierno paulista, que ha adquirido estos dispositivos para llevar a cabo mapeos forestales. La elaboración de un inventario de los bosques es importante, entre otras cosas, para entender su biodiversidad, monitorear la salud de los árboles y el desarrollo forestal, tareas cada vez más necesarias ante un panorama en el cual la deforestación en la Amazonia ha crecido casi un 10 % solo en el último año y fue un 70 % mayor al promedio durante la última década. El conocimiento y el cuidado de la cobertura forestal también son fundamentales para el equilibrio ecológico del planeta. Además de almacenar carbono y retener el calor, producto de la radiación solar –claves para el control del efecto invernadero–, los bosques ayudan a regular el clima global debido a su influencia sobre los niveles de humedad atmosférica y evitando las variaciones extremas de la temperatura.

El método de mapeo tradicional, mediante imágenes provistas por satélites, permite trazar los límites geográficos de un determinado bosque, pero no proporciona detalles que permitan identificar especies ni datos relativos al estado de conservación y al potencial productivo de determinados árboles. Y el recabado de datos en tierra, internándose en el bosque con un equipo numeroso para observar y catalogar especies es un trabajo, lento, arduo y, en ocasiones, limitado por la propia densidad de la selva. En estos casos, el procedimiento estándar consiste en rastrear un perímetro acotado y extrapolar los resultados obtenidos para un área mayor, realizando una estimación para la totalidad del bosque. “A partir de un estudio humano, hecho desde el suelo, es muy difícil obtener un retrato fiel de la distribución de las especies”, subraya el investigador del IF.

La ventaja de los drones reside en que pueden hacer lo mismo que los satélites, pero volando al ras de la copa de los árboles. En el futuro, se espera que también puedan realizar el trabajo humano, recorriendo el interior de los bosques con mayor rapidez. En ambos casos, la precisión de las imágenes y el volumen de información obtenida son superiores a los que pueden obtenerse por otros métodos y cuestan menos.

Embrapa Acre Localización, reconocimiento de la copa y clasificación de especies forestales realizadas por el algoritmo creado en Embrapa Acre: caimito, lapacho amarillo y cumarú o sarrapia (de izq. a der.)Embrapa Acre

“Los drones reúnen todas las características de un reconocimiento aéreo clásico, pero hecho con tecnología de punta e imágenes de altísima resolución”, dice Nalon. “Si una aeronave elabora un mapa preciso de las especies y de su localización, podemos identificar cuáles están creciendo cerca unas de otras y eso nos lleva a entender mejor esas relaciones. También podemos saber qué tipo de fauna habita en la selva y la cantidad de carbono que retiene, datos clave ante un panorama de cambios climáticos significativos”.

La unidad de la estatal Empresa Brasileña de Investigación Agropecuaria (Embrapa) en el estado de Acre es una de las pioneras en el uso de drones para el monitoreo forestal en el país. El ingeniero agrónomo Evandro Orfanó informa que, desde 2015, esa institución realiza el manejo forestal de precisión por medio de drones. “El uso de estos dispositivos nos ha brindado una perspectiva diferente, al permitirnos observar la selva desde arriba, al nivel del dosel, que es el nombre habitual para referirse a la cobertura que forman las copas de los árboles. Para poder llevar a cabo este registro de la mejor manera, tuvimos que resolver un problema: seguir la variación de la morfología de las copas de los árboles a lo largo del año”, explica el investigador.

Según sostiene, una especie como el castaño de monte que, en enero, durante la estación de lluvias en la región, se ve frondosa, hermosa y con la copa formada, pierde sus hojas y presenta características diferentes entre los meses de julio y agosto, durante la temporada seca. Para que el mapeo sea eficiente, Orfanó y otros tres investigadores de Embrapa Acre elaboraron un calendario del inventario forestal, que indica las mejores épocas para la identificación de los principales grupos de especies amazónicas.

Las pautas que figuran en el calendario se utilizaron para configurar un algoritmo de inteligencia artificial (IA) para procesar las imágenes captadas por los sensores del dron. Los técnicos le proporcionan información al sistema para que procese las imágenes obtenidas, identificando las variaciones de formato de las copas de las distintas especies a lo largo del año, y reciben datos con volumen, detalle y velocidad incomparables. “Hay un mes o un conjunto de meses más adecuado para localizar e identificar  cada especie”, resalta el investigador.

El procedimiento para caracterizar las especies a partir del formato del dosel comienza con la definición del perímetro que el dron recorrerá en su sobrevuelo, que solo se hace en días soleados o sin lluvias. “Nuestro aparato cubre 1.200 hectáreas [12 km2] por día, con una resolución de imágenes de hasta 3 centímetros”, describe Orfanó. “La alta definición de las imágenes sumada a la geolocalización vía GPS nos permite conocer las características particulares de las copas de los árboles y su ubicación en el interior de la selva”.

A partir de los datos obtenidos por medios tecnológicos se llevan a cabo los necesarios análisis y actividades puramente humanas. Por ejemplo, cuando en un sobrevuelo se detectan regiones particulares de la selva que padecen estrés hídrico o problemas a causa de hongos, insectos o cualquier otro factor, un equipo humano se traslada hacia el sitio exacto por tierra para evaluar lo que está ocurriendo. “La intervención humana refina el mapeo de la selva”, añade el investigador de Embrapa.

La institución también está recurriendo a los drones para saber cuánta madera se extrajo, a partir de criterios sostenibles, de las Flonas [Florestas Nacionais, o bosques nacionales]. “En la Flona de Jacundá, en el estado de Rondônia, el cálculo del volumen de troncos almacenados anualmente en el depósito anexo a la selva se llevaba a cabo con la ayuda de una pala mecánica y cuatro operarios trabajando durante 45 días. Con el dron, esa misma actividad puede realizarse en ocho minutos de sobrevuelo sumados a cuatro horas de procesamiento de las imágenes captadas”, describe Orfanó.

Otro científico brasileño participó en la construcción de un dron proyectado en la Universidad de Pensilvania (UPenn), en Estados Unidos, que se desplaza entre los árboles por debajo del dosel. Con el respaldo de la FAPESP, el científico de la computación Guilherme Nardari pasó parte de 2019 trabajando en el laboratorio General Robotics, Automation, Sensing &Perception (Grasp) de la UPenn, en un dron que vuela por el interior de bosques implantados, tomando imágenes tridimensionales (en 3D).

Nadari fue uno de los responsables del desarrollo del software que hace posible el vuelo con obstáculos, además de la captura, acopio y tratamiento de las imágenes del monte. La investigación forma parte de su doctorado en el programa de ciencias de la computación y matemática computacional del Instituto de Ciencias Matemáticas y de Computación de la Universidad de São Paulo (ICMC-USP), en su campus de São Carlos. “Nuestros experimentos se realizaron en bosques implantados, donde la distribución de los árboles sigue cierto ordenamiento y se encuentran más espaciados. Este, por ende, es un buen primer paso para probar y evaluar el desarrollo de la autonomía del robot”, relata el investigador.

El dron de la UPenn pesa 3,5 kilogramos (kg), incluyendo el peso del sensor Lidar, y su autonomía de vuelo es de 20 minutos. En ese intervalo de tiempo, puede llegar a mapear un área de alrededor de 265 mil metros cuadrados (m2) –unas 26 manzanas–, un trabajo que a un equipo de ingenieros forestales tardarían 200 horas en cumplir, es decir, 25 días hábiles, considerando una jornada laboral de ocho horas.

Nardari, quien fue supervisado por el ingeniero mecánico indio y experto en robótica Vijay Kumar, durante su pasantía en la UPenn, explica que los radares láser emiten señales en todas las direcciones. Cuando los haces colisionan con los objetos rebotan y son registrados por los sensores que elaboran un mapa tridimensional de 360 grados del entorno. La producción de imágenes precisas y en 3D del interior de la selva permite no solo calcular el potencial de extracción de madera, sino también medir la capacidad de retención de carbono.

La coordinadora del Laboratorio de Inteligencia Robótica del ICMC-USP, Roseli Aparecida Francelin Romero, también supervisora de Nardari, destaca la originalidad de la propuesta de investigación de doctorado. “El uso de modelos avanzados de IA integrados en el sistema de control de drones, que analizan en fracciones de segundo los miles de puntos captados por el sensor láser con el propósito de realizar un cálculo del número de árboles de un bosque y el volumen de madera disponible –e incluso esquivando obstáculos, en un vuelo autónomo–, es algo inédito”, dice.

En el curso del proyecto, el equipo también puso el énfasis en una nueva aplicación: la prevención de incendios. Los datos de las imágenes del suelo de la selva, hasta hace poco tiempo se descartaban. El algoritmo de inteligencia artificial estaba entrenado para ignorar esa información, para que el procesamiento de los datos de los árboles fuera más ágil y ahorrar espacio de almacenamiento. Eso fue así hasta que, conversando con las autoridades forestales, Nardari y sus colegas descubrieron que el suelo aporta información importante para la prevención de incendios. Las imágenes del suelo pueden revelar el volumen del follaje y las ramas, lo que indica un mayor o menor riesgo de propagación del fuego.

El grupo también se propone combinar las imágenes del interior de la selva con otras tomadas en sobrevuelo, por encima de la copa de los árboles. “Pretendemos utilizar sensores más livianos y baratos, que permitirán el uso de drones más pequeños para mapear selvas más densas, abaratando los costos”, comenta Nardari.

No obstante, el investigador advierte que es difícil saber si la tecnología disponible hoy en día funcionaría en un bosque nativo, donde el espacio para que el dron vuele es mucho menor. “Los expertos forestales me dijeron que, a veces, incluso a las personas les resulta difícil transitar por selvas muy densas. Estamos tratando de entender este problema para saber qué adaptaciones tendremos que introducir en los algoritmos y en el hardware. Ese es el reto al que nos enfrentamos ahora”.

Proyecto
Monitoreo de las plantaciones utilizando robots heterogéneos (nº 17/17444-0) Modalidad Beca doctoral; Investigadora responsable Roseli Aparecida Francelin Romero (USP); Becario Guilherme Vicentim Nardari; Inversión R$ 169.944,84

Artículo científico
CHEN, S. W. et. al. Sloam: Semantic Lidar Odometry and Mapping for Forest Inventory. IEEE Robotics and Automation Letters. 2 abr. 2020.

Republish