INTA ForestMap: de los datos del dron al manejo forestal

Los drones permiten relevar plantaciones forestales en poco tiempo y con un elevado nivel de detalle. Sin embargo, entre obtener esos datos y convertirlos en información útil para el manejo existe una dificultad: su procesamiento suele requerir programas especializados, licencias costosas o conocimientos de programación.

Para reducir esa brecha, investigadores del INTA desarrollaron INTA ForestMap, una aplicación que procesa relevamientos fotogramétricos y LiDAR mediante una interfaz gráfica. El desarrollo fue encabezado por Eduardo Hildt ([email protected]), investigador del grupo Forestal de INTA Montecarlo, junto a Abel Scherf, de la misma Experimental, y Martín Galarza, de INTA Yuto, Jujuy.

La aplicación no está pensada para quienes se inician en el uso de drones, sino para profesionales que ya trabajan con esta tecnología. "Está pensada para profesionales que ya hacen un uso avanzado de los drones y que desean procesar las nubes de puntos 3D que ya están generando con sus procesos de fotogrametría y actualmente no pueden transformar en información de interés forestal", explicó Hildt, referente de INTA Montecarlo en estas tecnologías y uno de los responsables del desarrollo.

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Los relevamientos aéreos pueden generar nubes de puntos tridimensionales que representan el relieve y la estructura de la vegetación. A partir de ellas es posible obtener información clave en variables como altura y distribución de los árboles, cobertura de copas y características del terreno.

Existen programas comerciales para procesar estos datos, pero pueden implicar licencias de costo elevado. También hay herramientas gratuitas, aunque muchas requieren conocimientos de programación o combinar distintos programas. ForestMap busca simplificar ese proceso reuniendo las distintas etapas del análisis en un mismo entorno.

La aplicación clasifica los puntos correspondientes al terreno y la vegetación, genera modelos digitales de elevación y de altura de copas, identifica árboles individuales y calcula la cobertura arbórea. También produce curvas de nivel e indicadores sobre la estructura del rodal.

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ForestMap incorpora configuraciones para terrenos llanos, ondulados y quebrados y permite ajustar parámetros según las características del sitio. Al finalizar, los resultados pueden exportarse para utilizarlos en Sistemas de Información Geográfica (SIG) y la aplicación genera automáticamente un informe en PDF. La herramienta es de código abierto y descarga libre, por lo que no requiere el pago de licencias.

Para demostrar su funcionamiento, los investigadores utilizaron información obtenida mediante fotogrametría con un dron en un sistema silvopastoril ubicado en Santiago de Liniers, Misiones. El área comprendía seis rodales que sumaban 27,7 hectáreas: cinco de Pinus y uno de Eucalyptus.

El procesamiento permitió identificar un total de 4.362 árboles. Las densidades de los lotes variaron entre 116 y 196 árboles por hectárea, las alturas medias entre 14,5 y 22 metros y la cobertura de copas entre 19,7% y 58,2%. El porcentaje de cobertura de copas es un dato clave, ya que describe el nivel de competencia por la luz entre los árboles y la pastura que debe alimentar al ganado.

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La herramienta detectó también particularidades dentro de los lotes. En un rodal de pino registró una marcada variación de alturas asociada a la presencia de un bloque de eucaliptos. En el rodal puro de eucalipto, la cobertura de copas fue de 19,7%, considerablemente menor que en los pinares debido al diseño de la plantación en líneas dobles separadas por amplios callejones.

El aporte de ForestMap no está en el vuelo del dron ni en la captura de datos, sino en el paso posterior: transformar las nubes de puntos 3D generadas mediante fotogrametría o LiDAR en variables de interés forestal. En este sentido, la aplicación está dirigida a usuarios especializados y busca permitirles sacar más provecho de la información que ya están generando.

Al automatizar buena parte del procesamiento, ForestMap apunta a reducir una de las barreras que dificultan el aprovechamiento de estos relevamientos: pasar de una gran cantidad de datos tridimensionales a información concreta sobre la estructura de una plantación. El desarrollo continúa abierto a la incorporación de nuevos algoritmos que amplíen sus capacidades de análisis.

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Colaboración: Francisco Pascual y Martín Ghisio.

Fuente: Primera Edición

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