Las soluciones de imagen combinadas con IA y 5G prometen beneficios para la salud de los bosques y el control de incendios forestales

En 2022, se registró un total de 2,397 incendios en Alemania. Más de 3,058 hectáreas de bosques fueron destruidos, predominantemente en los estados federales de Brandenburgo y Sajonia. La monitorización de áreas forestales con aviones o vehículos aéreos no tripulados (UAVS o ‘drones’) puede ayudar a detectar problemas potenciales a tiempo. Incluso, las torres de observación equipadas con lo último en tecnología de cámaras y sensores, combinadas con la Inteligencia Artificial (IA) para detectar columnas de humo como indicación de incendios, pueden ser una solución ideal para ayudar en la lucha contra la destrucción generalizada de los hábitats de la vida silvestre.

Proyecto de monitorización forestal

Un proyecto de investigación lanzado por el Landkreis Goerlitz en Sajonia y el Ministerio Federal de Alemania para la Digitalización y el Transporte (BMDV), en colaboración con la empresa de Geotecnología, Geoinformática y Servicios GmbH (GGS), se centró en la monitorización de un total de 170km² de área forestal en el noreste de Alemania. Para llevar a cabo este proyecto, se recurrió a diversos enfoques. Dada la extensa área cubierta, se utilizaron aviones topográficos y UAVs para la monitorización aérea, mientras que en tierra se emplearon torres de observación con tecnología de sensores de última generación y sensores terrestres.

Configuración de la cámara para el estudio aéreo

La configuración de la cámara para el estudio aéreo se basó en la tecnología OIS de GGS con la adición de cámaras de infrarrojo cercano (NIR) y térmicas. GGS eligió un Phase One iXM-RS 150 con una lente de 90mm para la imagen nadir. Se añadieron dos cámaras adicionales Phase One Achromatic iXM-100 con filtro NIR (bandas 700-850nm y 750-850nm) y dos lentes de 70mm. Para la generación de un modelo de superficie 3D, también se integraron cuatro cámaras oblicuas Phase One iXM-100, cada una equipada con una lente de 80mm, en la cápsula de la cámara. Además de las cámaras nadir, se utilizaron dos cámaras térmicas adicionales para capturar la huella completa a menor resolución para determinar la influencia de los microcambios climáticos en la salud del bosque.

Procesamiento de datos y generación de modelos

Los datos RGB, CIR y NDVI recopilados se procesaron inicialmente con el software iX Capture de Phase One, antes de ser procesados con software fotogramétrico especializado para generar verdaderos ortofotos. Los datos de borde rojo se generaron después de producir los ortofotos de ambas bandas NIR y se refinaron mediante la conversión de raster entre los dos ortofotos NIR. Los datos RGB del sistema oblicuo (nadir y oblicuo) se procesaron con el paquete de software Photomesh de Skyline para generar un modelo 3D.

Aplicaciones en la gestión forestal

Los modelos de datos resultantes pueden ser utilizados en diversas aplicaciones, incluyendo:

• Evaluación de la salud del bosque: Los ortofotos RGB, NIR, CIR, NDVI y borde rojo pueden ser utilizados por expertos forestales para detectar áreas de alto riesgo de incendios, áreas sufriendo de sequía o plagas/enfermedades, como el escarabajo de la corteza, o para evaluar estado de la salud del suelo. Estas áreas luego son etiquetadas como de alto riesgo y por lo tanto tienen una prioridad mayor en cuanto a la observación de incendios. La detección de borde rojo en la banda 700-750nm permite una detección más rápida y fácil de problemas de salud que las imágenes NIR/CIR solas. Por lo tanto, puede ser considerada como un indicador rápido de estrés dentro de los árboles.
• Mapas de emergencia: Los ortofotos RGB pueden ser utilizados como parte del sistema de navegación de emergencia para los bomberos en combinación con otra información
  , como la accesibilidad de los caminos, lagos para acceder al agua, información sobre infraestructura crítica y áreas inaccesibles. Esta información, por ejemplo un mosaico de ortofotos reales, es parte de una aplicación SIG basada en la nube. Se actualiza frecuentemente con datos adicionales, por ejemplo datos recopilados por UAVs sobre las dimensiones y dinámicas de los incendios forestales, así como los riesgos asociados para los asentamientos cercanos y la infraestructura. Esta aplicación de navegación también puede ser utilizada para coordinar y dirigir a los socorristas de emergencia.
• Simulación 3D: Los datos 3D de las cámaras oblicuas pueden ser utilizados para generar un modelo 3D perfecto del área que se está procesando con el software Photomesh de Skyline. Usando el software TerraExplorer de Skyline se pueden realizar análisis en el modelo de superficie, por ejemplo la línea de visión visual de las torres de observación y vuelos de UAV optimizados para detectar asientos de incendio. Utilizando diferentes módulos de IA, el modelo 3D también permite la simulación de incendios forestales para verificar si los incendios son visibles desde puntos remotos como las torres de observación o desde vuelos de UAV a diferentes alturas y utilizando diferentes estrategias de vuelo.

Próximos pasos

Actualmente, hay tres torres de observación disponibles dentro de los 170km² de bosque estudiados en este proyecto de investigación. Sin embargo, sólo una de ellas está equipada con un sistema de cámaras, y ese sistema de cámaras se basa en tecnología más antigua. Como un próximo paso, se instalará en dos de las tres torres un innovador sistema de cámara montado en cardán capaz de capturar datos RGB, NIR, AC y térmicos. El cardán escaneará el área a 270 grados, mientras que las cámaras capturarán imágenes con un solapamiento lateral del 60%. Los datos resultantes se transmitirán a través de 5G a un servidor central de gestión de crisis y se analizarán utilizando algoritmos de IA para detectar incendios forestales. Si se detecta un incendio forestal, se activará una alarma y se desplegará un UAV para evaluar la situación. En combinación con las observaciones de las otras torres, la ubicación del incendio puede ser fácilmente calculada y verificada.

Las áreas más pequeñas pueden ser monitoreadas con UAVs equipados con cámaras RGB, NIR y de borde rojo. Para permitir un mayor tiempo de vuelo, estos drones sólo llevan cámaras compactas de formato pequeño. Después de activar la alarma, inicialmente se desplegará un solo UAV. En ciertas situaciones, se puede enviar un enjambre de UAVs para observar una mayor área para buscar otros incendios. Los datos recopilados, en combinación con la inspección visual de la velocidad y dirección del viento, son cruciales para determinar la velocidad y dirección de propagación del fuego. Transmitida a través de la red 5G, la combinación de todos los datos recopilados informa la estrategia y el despliegue de los servicios de emergencia, mientras se minimizan los riesgos para los bomberos, los asentamientos y la infraestructura.