Foto: Willfried Wende vía Pixabay
Los surcos de las ruedas, es decir, las deformaciones del suelo causadas por las máquinas cosechadoras, se consideran un impacto ambiental negativo de las operaciones forestales y deben evitarse o mejorarse. Sin embargo, el mapeo de los surcos de las ruedas que se requeriría para monitorear las operaciones de cosecha y planificar las medidas de mejora es una tarea tediosa y que requiere mucho tiempo.
Aquí, examinamos si una combinación de imágenes de drones y algoritmos del campo de la inteligencia artificial puede automatizar el mapeo de surcos de ruedas. Utilizamos un método de segmentación de imágenes de aprendizaje profundo (arquitectura ResNet50 + UNet) que se entrenó en imágenes de drones adquiridas poco después de las cosechas en Noruega, donde se digitalizaron manualmente más de 160 km de surcos de ruedas.
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La validación cruzada del modelo basada en 20 sitios cosechados dio como resultado puntajes F1 de 0,69 a 0,84 con un promedio de 0,77 y, en total, El 79 por ciento de los surcos de las ruedas se detectaron correctamente. La precisión más alta se obtuvo para surcos de ruedas severos (precisión del usuario promedio (UA) = 76 por ciento), y la precisión más baja se obtuvo para surcos de ruedas ligeros (AU promedio = 67 por ciento). Teniendo en cuenta la disponibilidad omnipresente de drones en la actualidad, el enfoque presentado en nuestro estudio tiene el potencial de aumentar en gran medida la capacidad de mapear y monitorear de manera efectiva el impacto ambiental de las operaciones de tala final con respecto a los surcos de las ruedas.
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