La tubería propuesta para la detección de cambios en zonas de alta amenaza en los bosques. Crédito: Tecnologías (2024). Doi: 10.3390/technologies12090160
La inteligencia artificial (IA) es la herramienta más nueva del arsenal para evitar la degradación y el agotamiento de los bosques, con una nueva investigación que revela cómo la tecnología puede ayudar a proteger el ecosistema.
Los investigadores de la Universidad Charles Darwin (CDU) han colaborado en un estudio internacional, dirigido por la Universidad de Sri Lanka, para desarrollar un modelo de IA que detecte cambios en la cobertura forestal, o la cantidad de superficie terrestre cubierta por árboles.
Según las Naciones Unidas, entre 2000 y 2022 hubo una pérdida neta del área forestal de 100 millones de hectáreas.
Los investigadores tomaron arquitectura de la red en U, que se utiliza para la segmentación de imágenes a menudo en el análisis de imágenes biomédicas, y la adaptaron para comparar imágenes pasadas y presentes del ecosistema y detectar dónde ha ocurrido la pérdida de bosques.
Este modelo personalizado se alimentó con un conjunto de datos de imágenes de Google Earth y pudo detectar cambios en la cobertura forestal con una precisión del 94.37%.
Los investigadores también probaron el modelo en otros conjuntos de datos, que tenían una tasa de precisión de 97.82% y 98.44% respectivamente.
El coautor y profesor asociado de CDU en Tecnología de la Información, Bharanidharan Shanmugam, dijo que el modelo era ideal para aplicaciones del mundo real porque produjo altas tasas de precisión a pesar de necesitar menos muestras de capacitación.
“Los métodos tradicionales para el monitoreo de la cobertura forestal a menudo luchan con precisión y eficiencia. Muchos dependen de la interpretación manual, lo cual es lento y propenso a los errores”, dijo el profesor asociado Shanmugam. “Nuestra investigación proporciona una herramienta poderosa para los gobiernos, agencias ambientales y conservacionistas para detectar y monitorear la deforestación de manera más efectiva.
“Al aprovechar las técnicas de aprendizaje profundo, nuestro modelo permite un análisis rápido de las imágenes satelitales, lo que permite a las autoridades identificar áreas de alto riesgo y responder a la deforestación antes de que ocurra el daño irreversible. A diferencia de los enfoques tradicionales que requieren un esfuerzo manual extenso, nuestro método automatiza el proceso, lo que hace que el monitoreo a gran escala sea más factible y rentable”.
El estudio fue una colaboración entre los investigadores de la Universidad de Sri Lanka, CDU, la Universidad Friedrich-Alexander en Alemania, la Universidad de Peradeniya en Sri Lanka y la Universidad de Otago en Nueva Zelanda.
El coautor y profesor de CDU en Tecnología de la Información, el Dr. Thuseethan Selvarajah, dijo que otra ventaja fue que el modelo puede funcionar con datos etiquetados limitados.
“Esto lo hace altamente adaptable para su uso en regiones donde los conjuntos de datos de capacitación de alta calidad pueden no estar disponibles”, dijo el Dr. Selvarajah. “Ya sea desplegado en selvas tropicales, bosques boreales o bosques templados, el modelo puede proporcionar información valiosa para los esfuerzos de conservación.
“Al integrar esta tecnología en los marcos de monitoreo ambiental existentes, los gobiernos y las organizaciones de conservación pueden mejorar su capacidad para proteger los bosques, hacer cumplir las regulaciones y mitigar los impactos a largo plazo de la deforestación. En el contexto más amplio, esta investigación contribuye a los esfuerzos globales en la combinación de los cambios climáticos y la presentación de la biodiversidad”.
Más información: Ashen Iranga Hewarathna et al, Detección de cambios para ecosistemas forestales utilizando imágenes de detección remota con atención en U-Net, tecnologías siamesas (2024). Doi: 10.3390/technologies12090160
Proporcionado por la Universidad de Charles Darwin
Cita: Tecnología en las copas de los árboles: Cómo AI puede proteger los bosques (2025, 5 de mayo) Recuperado el 5 de mayo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-05-tech-treetops-ai-forests.html
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