{"id":389502,"date":"2021-04-26T19:15:31","date_gmt":"2021-04-26T22:15:31","guid":{"rendered":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=389502"},"modified":"2021-04-28T14:15:59","modified_gmt":"2021-04-28T17:15:59","slug":"drones-mapean-los-bosques-brasilenos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/drones-mapean-los-bosques-brasilenos\/","title":{"rendered":"Drones mapean los bosques brasile\u00f1os"},"content":{"rendered":"

La superficie cubierta por selvas suma en Brasil 4,9 millones de kil\u00f3metros cuadrados (km2<\/sup>), un \u00e1rea mayor que la de todos los pa\u00edses que componen la Uni\u00f3n Europea. La vigilancia de estos biomas en toda su magnitud y la comprensi\u00f3n de la riqueza que albergan fue durante mucho tiempo una tarea realizada a distancia de los montes v\u00eda sat\u00e9lite, o estuvo a cargo de profesionales que se internaban en su espesura. Pero los \u00faltimos a\u00f1os ha surgido una nueva tecnolog\u00eda para ayudar a cumplir esa misi\u00f3n: los veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados (vant), tambi\u00e9n conocidos como aeronaves piloteadas por control remoto, o m\u00e1s popularmente, drones.<\/p>\n

Estos dispositivos voladores se vienen utilizando con diversos prop\u00f3sitos, entre ellos la detecci\u00f3n de focos de deforestaci\u00f3n, el control de la explotaci\u00f3n maderera, el c\u00e1lculo del volumen de troncos extra\u00eddos de un \u00e1rea determinada, la prevenci\u00f3n de incendios y, fundamentalmente, la elaboraci\u00f3n de inventarios forestales, un trabajo que consiste en recabar datos sobre las especies de vegetaci\u00f3n existentes en un territorio determinado.<\/p>\n

\u201cLas tecnolog\u00edas para obtener im\u00e1genes de las especies arb\u00f3reas y otras plantas, y estimar el volumen de la vegetaci\u00f3n, que incluyen radares l\u00e1ser Lidar [light detection and ranging<\/em>: detecci\u00f3n de luz y medici\u00f3n 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 \u00a0quedar suspendido en el aire en vuelo estacionario\u201d, explica el f\u00edsico Marco Aur\u00e9lio Nalon, investigador del Instituto Forestal (IF) de S\u00e3o Paulo. \u201cComo estos aparatos est\u00e1n equipados con un GPS, el vuelo puede programarse previamente y geolocalizar cada \u00e1rbol fotografiado\u201d.<\/p>\n

Como coordinador del Invent\u00e1rio florestal do estado de S\u00e3o Paulo<\/em>, Nalon est\u00e1 testeando el uso de drones en colaboraci\u00f3n con el Instituto de Bot\u00e1nica, otra dependencia del gobierno paulista, que ha adquirido estos dispositivos para llevar a cabo mapeos forestales. La elaboraci\u00f3n de un inventario de los bosques es importante, entre otras cosas, para entender su biodiversidad, monitorear la salud de los \u00e1rboles y el desarrollo forestal, tareas cada vez m\u00e1s necesarias ante un panorama en el cual la deforestaci\u00f3n en la Amazonia ha crecido casi un 10 % solo en el \u00faltimo a\u00f1o y fue un 70 % mayor al promedio durante la \u00faltima d\u00e9cada. El conocimiento y el cuidado de la cobertura forestal tambi\u00e9n son fundamentales para el equilibrio ecol\u00f3gico del planeta. Adem\u00e1s de almacenar carbono y retener el calor, producto de la radiaci\u00f3n solar \u2013claves para el control del efecto invernadero\u2013, los bosques ayudan a regular el clima global debido a su influencia sobre los niveles de humedad atmosf\u00e9rica y evitando las variaciones extremas de la temperatura.<\/p>\n

El m\u00e9todo de mapeo tradicional, mediante im\u00e1genes provistas por sat\u00e9lites, permite trazar los l\u00edmites geogr\u00e1ficos de un determinado bosque, pero no proporciona detalles que permitan identificar especies ni datos relativos al estado de conservaci\u00f3n y al potencial productivo de determinados \u00e1rboles. Y el recabado de datos en tierra, intern\u00e1ndose 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 est\u00e1ndar consiste en rastrear un per\u00edmetro acotado y extrapolar los resultados obtenidos para un \u00e1rea mayor, realizando una estimaci\u00f3n para la totalidad del bosque. \u201cA partir de un estudio humano, hecho desde el suelo, es muy dif\u00edcil obtener un retrato fiel de la distribuci\u00f3n de las especies\u201d, subraya el investigador del IF.<\/p>\n

La ventaja de los drones reside en que pueden hacer lo mismo que los sat\u00e9lites, pero volando al ras de la copa de los \u00e1rboles. En el futuro, se espera que tambi\u00e9n puedan realizar el trabajo humano, recorriendo el interior de los bosques con mayor rapidez. En ambos casos, la precisi\u00f3n de las im\u00e1genes y el volumen de informaci\u00f3n obtenida son superiores a los que pueden obtenerse por otros m\u00e9todos y cuestan menos.<\/p>\n

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Embrapa Acre<\/span><\/a> Localizaci\u00f3n, reconocimiento de la copa y clasificaci\u00f3n de especies forestales realizadas por el algoritmo creado en Embrapa Acre: caimito, lapacho amarillo y cumar\u00fa o sarrapia (de izq. a der.<\/em>)Embrapa Acre<\/span><\/p><\/div>\n

\u201cLos drones re\u00fanen todas las caracter\u00edsticas de un reconocimiento a\u00e9reo cl\u00e1sico, pero hecho con tecnolog\u00eda de punta e im\u00e1genes de alt\u00edsima resoluci\u00f3n\u201d, dice Nalon. \u201cSi una aeronave elabora un mapa preciso de las especies y de su localizaci\u00f3n, podemos identificar cu\u00e1les est\u00e1n creciendo cerca unas de otras y eso nos lleva a entender mejor esas relaciones. Tambi\u00e9n podemos saber qu\u00e9 tipo de fauna habita en la selva y la cantidad de carbono que retiene, datos clave ante un panorama de cambios clim\u00e1ticos significativos\u201d.<\/p>\n

La unidad de la estatal Empresa Brasile\u00f1a de Investigaci\u00f3n Agropecuaria (Embrapa) en el estado de Acre es una de las pioneras en el uso de drones para el monitoreo forestal en el pa\u00eds. El ingeniero agr\u00f3nomo Evandro Orfan\u00f3 informa que, desde 2015, esa instituci\u00f3n realiza el manejo forestal de precisi\u00f3n por medio de drones. \u201cEl 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 \u00e1rboles. Para poder llevar a cabo este registro de la mejor manera, tuvimos que resolver un problema: seguir la variaci\u00f3n de la morfolog\u00eda de las copas de los \u00e1rboles a lo largo del a\u00f1o\u201d, explica el investigador.<\/p>\n

Seg\u00fan sostiene, una especie como el casta\u00f1o de monte que, en enero, durante la estaci\u00f3n de lluvias en la regi\u00f3n, se ve frondosa, hermosa y con la copa formada, pierde sus hojas y presenta caracter\u00edsticas diferentes entre los meses de julio y agosto, durante la temporada seca. Para que el mapeo sea eficiente, Orfan\u00f3 y otros tres investigadores de Embrapa Acre elaboraron un calendario del inventario forestal, que indica las mejores \u00e9pocas para la identificaci\u00f3n de los principales grupos de especies amaz\u00f3nicas.<\/p>\n

Las pautas que figuran en el calendario se utilizaron para configurar un algoritmo de inteligencia artificial (IA) para procesar las im\u00e1genes captadas por los sensores del dron. Los t\u00e9cnicos le proporcionan informaci\u00f3n al sistema para que procese las im\u00e1genes obtenidas, identificando las variaciones de formato de las copas de las distintas especies a lo largo del a\u00f1o, y reciben datos con volumen, detalle y velocidad incomparables. \u201cHay un mes o un conjunto de meses m\u00e1s adecuado para localizar e identificar\u00a0 cada especie\u201d, resalta el investigador.<\/p>\n

El procedimiento para caracterizar las especies a partir del formato del dosel comienza con la definici\u00f3n del per\u00edmetro que el dron recorrer\u00e1 en su sobrevuelo, que solo se hace en d\u00edas soleados o sin lluvias. \u201cNuestro aparato cubre 1.200 hect\u00e1reas [12 km2<\/sup>] por d\u00eda, con una resoluci\u00f3n de im\u00e1genes de hasta 3 cent\u00edmetros\u201d, describe Orfan\u00f3. \u201cLa alta definici\u00f3n de las im\u00e1genes sumada a la geolocalizaci\u00f3n v\u00eda GPS nos permite conocer las caracter\u00edsticas particulares de las copas de los \u00e1rboles y su ubicaci\u00f3n en el interior de la selva\u201d.<\/p>\n

A partir de los datos obtenidos por medios tecnol\u00f3gicos se llevan a cabo los necesarios an\u00e1lisis y actividades puramente humanas. Por ejemplo, cuando en un sobrevuelo se detectan regiones particulares de la selva que padecen estr\u00e9s h\u00eddrico 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 est\u00e1 ocurriendo. \u201cLa intervenci\u00f3n humana refina el mapeo de la selva\u201d, a\u00f1ade el investigador de Embrapa.<\/p>\n<\/div>

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La instituci\u00f3n tambi\u00e9n est\u00e1 recurriendo a los drones para saber cu\u00e1nta madera se extrajo, a partir de criterios sostenibles, de las Flonas [Florestas Nacionais<\/em>, o bosques nacionales]. \u201cEn la Flona de Jacund\u00e1, en el estado de Rond\u00f4nia, el c\u00e1lculo del volumen de troncos almacenados anualmente en el dep\u00f3sito anexo a la selva se llevaba a cabo con la ayuda de una pala mec\u00e1nica y cuatro operarios trabajando durante 45 d\u00edas. Con el dron, esa misma actividad puede realizarse en ocho minutos de sobrevuelo sumados a cuatro horas de procesamiento de las im\u00e1genes captadas\u201d, describe Orfan\u00f3.<\/p>\n

Otro cient\u00edfico brasile\u00f1o particip\u00f3 en la construcci\u00f3n de un dron proyectado en la Universidad de Pensilvania (UPenn), en Estados Unidos, que se desplaza entre los \u00e1rboles por debajo del dosel. Con el respaldo de la FAPESP, el cient\u00edfico de la computaci\u00f3n Guilherme Nardari pas\u00f3 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 im\u00e1genes tridimensionales (en 3D).<\/p>\n

Nadari fue uno de los responsables del desarrollo del software<\/em> que hace posible el vuelo con obst\u00e1culos, adem\u00e1s de la captura, acopio y tratamiento de las im\u00e1genes del monte. La investigaci\u00f3n forma parte de su doctorado en el programa de ciencias de la computaci\u00f3n y matem\u00e1tica computacional del Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas y de Computaci\u00f3n de la Universidad de S\u00e3o Paulo (ICMC-USP), en su campus de S\u00e3o Carlos. \u201cNuestros experimentos se realizaron en bosques implantados, donde la distribuci\u00f3n de los \u00e1rboles sigue cierto ordenamiento y se encuentran m\u00e1s espaciados. Este, por ende, es un buen primer paso para probar y evaluar el desarrollo de la autonom\u00eda del robot\u201d, relata el investigador.<\/p>\n

El dron de la UPenn pesa 3,5 kilogramos (kg), incluyendo el peso del sensor Lidar, y su autonom\u00eda de vuelo es de 20 minutos. En ese intervalo de tiempo, puede llegar a mapear un \u00e1rea de alrededor de 265 mil metros cuadrados (m2<\/sup>) \u2013unas 26 manzanas\u2013, un trabajo que a un equipo de ingenieros forestales tardar\u00edan 200 horas en cumplir, es decir, 25 d\u00edas h\u00e1biles, considerando una jornada laboral de ocho horas.<\/p>\n

Nardari, quien fue supervisado por el ingeniero mec\u00e1nico indio y experto en rob\u00f3tica Vijay Kumar, durante su pasant\u00eda en la UPenn, explica que los radares l\u00e1ser emiten se\u00f1ales 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 producci\u00f3n de im\u00e1genes precisas y en 3D del interior de la selva permite no solo calcular el potencial de extracci\u00f3n de madera, sino tambi\u00e9n medir la capacidad de retenci\u00f3n de carbono.<\/p>\n

La coordinadora del Laboratorio de Inteligencia Rob\u00f3tica del ICMC-USP, Roseli Aparecida Francelin Romero, tambi\u00e9n supervisora de Nardari, destaca la originalidad de la propuesta de investigaci\u00f3n de doctorado. \u201cEl 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 l\u00e1ser con el prop\u00f3sito de realizar un c\u00e1lculo del n\u00famero de \u00e1rboles de un bosque y el volumen de madera disponible \u2013e incluso esquivando obst\u00e1culos, en un vuelo aut\u00f3nomo\u2013, es algo in\u00e9dito\u201d, dice.<\/p>\n

En el curso del proyecto, el equipo tambi\u00e9n puso el \u00e9nfasis en una nueva aplicaci\u00f3n: la prevenci\u00f3n de incendios. Los datos de las im\u00e1genes del suelo de la selva, hasta hace poco tiempo se descartaban. El algoritmo de inteligencia artificial estaba entrenado para ignorar esa informaci\u00f3n, para que el procesamiento de los datos de los \u00e1rboles fuera m\u00e1s \u00e1gil y ahorrar espacio de almacenamiento. Eso fue as\u00ed hasta que, conversando con las autoridades forestales, Nardari y sus colegas descubrieron que el suelo aporta informaci\u00f3n importante para la prevenci\u00f3n de incendios. Las im\u00e1genes del suelo pueden revelar el volumen del follaje y las ramas, lo que indica un mayor o menor riesgo de propagaci\u00f3n del fuego.<\/p>\n

El grupo tambi\u00e9n se propone combinar las im\u00e1genes del interior de la selva con otras tomadas en sobrevuelo, por encima de la copa de los \u00e1rboles. \u201cPretendemos utilizar sensores m\u00e1s livianos y baratos, que permitir\u00e1n el uso de drones m\u00e1s peque\u00f1os para mapear selvas m\u00e1s densas, abaratando los costos\u201d, comenta Nardari.<\/p>\n

No obstante, el investigador advierte que es dif\u00edcil saber si la tecnolog\u00eda disponible hoy en d\u00eda funcionar\u00eda en un bosque nativo, donde el espacio para que el dron vuele es mucho menor. \u201cLos expertos forestales me dijeron que, a veces, incluso a las personas les resulta dif\u00edcil transitar por selvas muy densas. Estamos tratando de entender este problema para saber qu\u00e9 adaptaciones tendremos que introducir en los algoritmos y en el hardware<\/em>. Ese es el reto al que nos enfrentamos ahora\u201d.<\/p>\n

Proyecto<\/strong>
\nMonitoreo de las plantaciones utilizando robots heterog\u00e9neos (n\u00ba 17\/17444-0<\/a>) Modalidad<\/strong> Beca doctoral; Investigadora responsable <\/strong>Roseli Aparecida Francelin Romero (USP); Becario <\/strong>Guilherme Vicentim Nardari; Inversi\u00f3n <\/strong>R$ 169.944,84<\/p>\n

Art\u00edculo cient\u00edfico<\/strong>
\nCHEN, S. W. et. al<\/em>. Sloam: Semantic Lidar Odometry and Mapping for Forest Inventory<\/a>. IEEE Robotics and Automation Letters<\/strong>. 2 abr. 2020.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Los veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados est\u00e1n utiliz\u00e1ndose para monitorear las selvas tropicales con velocidad, eficiencia y abundancia de detalles","protected":false},"author":690,"featured_media":389782,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[192],"tags":[312,269],"coauthors":[3491],"class_list":["post-389502","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia-es","tag-innovacion","tag-ambiente-es"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/389502","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/690"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=389502"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/389502\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":390929,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/389502\/revisions\/390929"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/389782"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=389502"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=389502"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=389502"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=389502"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}