Crecientes poblaciones de jabalíes ( Sus scrofa L.) están causando cada vez más daños a las tierras agrícolas en Europa, requiriendo cientos de miles de euros en compensación. Un nuevo método basado en drones permite estimar los daños a los cultivos de forma rápida de manera estandarizada y objetiva.
Anneleen Rutten, Estudiante de doctorado en la Universidad de Amberes y el Instituto de Investigación para la Naturaleza y los Bosques (INBO, Bruselas) presentará el método en la conferencia 'Ecology Across Borders' en Gante, Bélgica esta semana. Utiliza un dron comercial estándar para tomar fotografías aéreas de campos agrícolas, que se analizan con un algoritmo para identificar las áreas dañadas.
El aumento del número de jabalíes se ha relacionado con un mayor daño a los cultivos, transmisiones de enfermedades y accidentes automovilísticos en muchos países europeos. En Flandes, Los jabalíes han estado ausentes durante casi 50 años y solo regresaron en 2006. Las estimaciones de las bolsas de caza muestran una población en crecimiento que aún está expandiendo su área de distribución. desde la provincia oriental de Limburgo hacia las provincias más centrales de Amberes y Vlaams-Brabant.
Las estructuras del paisaje en Flandes cambiaron en los años de ausencia del jabalí, resultando en una densa, patrón de mosaico de agricultura, áreas naturales y urbanas. Por lo tanto, Desde entonces, ha habido muchos conflictos entre humanos y vida silvestre.
"Quiero tener una primera idea del alcance del daño agrícola causado por el jabalí porque, a diferencia de las regiones y países vecinos, esto no ha sido monitoreado en el pasado y no se sabe qué tan altos son los daños económicos para este sector ", Dice Anneleen Rutten.
El método fue desarrollado para ser asequible y fácil de aplicar. "Conecto mi teléfono inteligente al control remoto de mi dron que me permite ver la visualización de la cámara. El daño es muy claro en la cámara:en los campos de maíz, los verracos ruedan sobre el maíz, lo que da como resultado grandes agujeros con tallos rotos en un campo por lo demás verde. En pastizales el enraizamiento provoca una clara diferencia de color porque el suelo está enraizado ", Rutten explica.
Para cada campo, Se toman muchas fotografías individuales con un 75-85% de superposición. La alta superposición permite la combinación de fotografías individuales en una sola imagen, teniendo en cuenta diferentes perspectivas y mostrando todo el campo. Luego, el área del campo se clasifica en partes dañadas y no dañadas mediante el análisis de imágenes basado en objetos (OBIA). El algoritmo alcanza el 93% de precisión para los campos de maíz y el 94% para los pastizales.
Tradicionalmente, El daño a los cultivos es estimado por expertos capacitados que miden el área dañada en el campo. "Volar y tomar fotografías de los campos dañados no lleva tanto tiempo como hacer una evaluación mediante visitas terrestres, haciéndolo más rentable ", Agrega Rutten. Otra ventaja es que el método está estandarizado, permitiendo comparaciones directas entre diferentes campos y en el tiempo.
Anneleen Rutten presentará su trabajo en la conferencia 'Ecology Across Borders' el martes 12 de diciembre de 2017.
