Utilización de imágenes multiespectrales para vigilar los bosques urbanos

Los parques urbanos, las calles arboladas, los jardines, las vías verdes y las reservas naturales son los pulmones de las áreas metropolitanas: filtran el aire y el agua, ayudan a controlar las aguas pluviales, dan sombra y contribuyen a conservar la energía.

Con más del 80% de los norteamericanos viviendo en zonas urbanas, estos “pulmones” son recursos que merece la pena proteger.

Sin embargo, al igual que otros bosques y cultivos, corren el riesgo de sufrir plagas y enfermedades invasoras. En Norteamérica, una de las principales amenazas es el barrenador esmeralda del fresno(Agrilus planipennis), un escarabajo verde originario de los bosques de Asia que ataca exclusivamente a los fresnos. Sus larvas se alimentan de la corteza interna de un árbol durante uno o dos años antes de emerger, afectando a la capacidad del árbol para transportar agua y nutrientes a su copa. Dado que ni los síntomas ni los escarabajos son visibles en las primeras fases de la infestación, es muy difícil identificar y salvar los árboles afectados.

El barrenador esmeralda del fresno apareció por primera vez en Michigan en 2002, y desde entonces se ha extendido a 35 de los 50 estados de Estados Unidos. Tiene el potencial de destruir entre el 90 y el 95% de todos los fresnos de Norteamérica, que representan alrededor del 25% de los árboles de las zonas urbanas.

La forma más eficaz de tratar una infestación y evitar su propagación es detectar los síntomas antes de que sean visibles, lo que es posible con imágenes multiespectrales basadas en drones. Sin embargo, el uso de drones en entornos urbanos presenta algunos retos únicos. El principal obstáculo es que, según la normativa de la FAA, los drones no pueden sobrevolar una propiedad privada sin el consentimiento del propietario.

A pesar de las dificultades que supone sobrevolar una zona urbana, dos empresas de Colorado, Spectrabotics y Arbor Drone, unieron sus fuerzas y se propusieron ayudar a proteger los bosques urbanos de esta grave amenaza. Para su trabajo, el equipo eligió el sensor RedEdge de la serie MicaSense por su fiabilidad y resolución espectral.

El primer reto fue encontrar la forma de sobrevolar el entorno urbano de Denver, cumpliendo la normativa de la Administración Federal de Aviación y cubriendo al mismo tiempo todas las zonas plantadas de fresnos. Afortunadamente, gran parte de Denver está dividida en cuadrículas y Spectrabotics pudo planificar su trayectoria de vuelo alineándose con el derecho de paso junto a la carretera. Esto les permitió captar imágenes de los árboles sin infringir las normas de la FAA. Aunque el flujo de trabajo de Spectrabotics era eficaz, se necesitaban muchos observadores para cubrir una zona tan extensa.

Al analizar las imágenes, el equipo también tuvo dificultades para encontrar una herramienta adecuada. El índice de vegetación NDVI, utilizado habitualmente, se satura cuando el índice de área foliar (LAI) es alto. El LAI es, en general, una medida de la superficie foliar contenida en cada píxel (cada píxel tiene aproximadamente 8 centímetros cuadrados en el conjunto de imágenes). Esta saturación oculta muchas de las características sutiles de los datos necesarios para identificar los impactos del BEF en los fresnos. Así que el equipo volvió al laboratorio para desarrollar sus propios algoritmos, centrados específicamente en emparejar las bandas adecuadas para identificar características específicas de interés relacionadas con el BEF.

Las imágenes multiespectrales obtenidas con la serie RedEdge de MicaSense, y el análisis posterior, permitieron la detección precoz del BEF, lo que representa un gran avance en la lucha contra esta amenaza. El equipo pudo identificar árboles infestados que los silvicultores pudieron evaluar sobre el terreno y determinar si era necesaria una inyección en el tronco u otra forma de aplicación química, o si es necesario cortar ciertas ramas del árbol.