Los drones son el futuro de la cartografía y el seguimiento de la naturaleza. En comparación con las imágenes de satélite, las imágenes de drones proporcionan 1, 000 veces mejor resolución de imagen y un millón de veces más puntos de datos, dice Kasper Hancke, biólogo marino del Instituto Noruego de Investigación del Agua (NIVA).

Es un día de verano sorprendentemente agradable y tranquilo en Søre Sunnmøre, por las islas ultraperiféricas del oeste de Noruega. Mientras los hippies fuera de pista siguen esquiando en la nieve del último verano en los fiordos, la temporada de kayak ya ha comenzado aquí en una bahía silenciosa cerca de Fosnavåg. Pero no todo es pacífico. Se escucha un zumbido desde arriba; un dron enorme vuela sistemáticamente a lo largo de la costa. Por la orilla un hombre está de pie con algas de rodillas, sosteniendo en sus brazos un perchero más alto que él. Este es el biólogo marino Kasper Hancke del Instituto Noruego de Investigación del Agua (NIVA). Está aquí para fotografiar una sección de la naturaleza que la mayoría de nosotros no vemos:la zona entre la marea baja y la marea alta.

- "Generalmente, cuando estamos mapeando la zona de mareas, hacemos el registro de forma manual:Spiral Wrack, riñon de vejiga, naufragio anudado, naufragio dentado, etcétera. Pero ahora lo intentamos por primera vez, para tomar fotos desde arriba en su lugar, "dice Hancke." Cuando el dron vuela a 100 metros del suelo, toma fotografías con una resolución de 3 x 3 cm. Esto ofrece 1, 000 veces mejor resolución de imagen, o un millón de veces más puntos de datos, que las imágenes de satélite, que suelen tener una resolución de 30 x 30 m ".

Hancke está convencido de que los drones son el futuro para la cartografía y el seguimiento de la naturaleza y los recursos naturales.

Aprendizaje automático y huellas digitales

Más tarde, mientras las tormentas invernales se acercan a Fosnavåg, Hancke está de vuelta a salvo en su oficina en Oslo. Las imágenes del dron se guardan en su computadora, y Hancke ha iniciado el proceso de análisis. El software utiliza aprendizaje automático; reconoce patrones en las imágenes y categoriza los diferentes elementos. Luego, el programa puede determinar cuántas algas de cada tipo hay en el área representada. Hancke explica:"Cada familia de algas tiene su propia firma de color, que el software reconoce. Esto se debe a la combinación de longitudes de onda que reflejan los diferentes tipos de algas. Cada familia tiene su propia huella digital, expresado en colores. El software reconoce la huella dactilar de las algas, y por lo tanto categoriza los elementos de la imagen ".

La identificación por color se denomina análisis de imágenes multiespectrales, que es como el software distingue entre diferentes grupos de algas. Hancke es optimista sobre el análisis futuro que implica el análisis de imágenes hiperespectrales, que tiene una resolución de colores aún mayor. Las fotos de los drones se pueden utilizar para identificar la cantidad precisa de cada especie de algas marinas y bosques mixtos de algas marinas. y calcular la cantidad de epífitas en las superficies de las algas.

Hace un año, El colega de Hancke, Trine Bekkby, estuvo en Søre Sunnmøre para trazar un mapa de la zona litoral de Artsdatabanken (Centro Noruego de Información sobre Biodiversidad) y el proyecto de la UE EfficienSea. Encontró ambos restos dentados, remolacha algas de azúcar, enredo, y algas rojas. En junio de este año, ella regresó y continuó el trabajo un nivel más arriba, en la zona intermareal. Hizo un mapeo tradicional, con una cámara y un cuaderno. Como Bekkby ya había mapeado la distribución de algas marinas en Søre Sunnmøre cuando Hancke buscó un sitio de prueba de drones, facilitó la decisión. Al utilizar sus registros de algas marinas de Søre Sunnmøre, ahora puede validar las imágenes del dron, y mejorar los algoritmos de aprendizaje automático.

Nuevos modelos de cartografía

El proyecto de mapeo en Søre Sunnmøre se lleva a cabo desde 2016, y es una colaboración entre investigadores de NIVA, Servicio geológico de Noruega (NGU), e Instituto de Investigaciones Marinas (HI). Los datos geológicos y biológicos se utilizan para desarrollar un método estándar para el mapeo de "tipos de naturaleza" marina de acuerdo con el sistema de clasificación de Nature in Norway (NiN).

La cartografía en curso de las zonas costeras de Søre Sunnmøre también forma parte de un proyecto piloto, Más piloto, en el marco del proyecto de la UE denominado EfficienSea. EfficienSea tiene como objetivo mejorar el conocimiento sobre dónde hay ecosistemas vulnerables, para evitar futuros envíos y construcciones de nuevas construcciones en las zonas más vulnerables.

Usando el nuevo, mapas del fondo marino de alta resolución de NGU, Bekkby y sus colegas también están trabajando en el desarrollo de nuevos modelos para mapear tipos de naturaleza. Su esperanza es que puedan utilizar los mapas geológicos marinos poco profundos de NGU junto con datos sobre el entorno físico, como la temperatura, salinidad, exposición a las olas y la luz para modelar los diferentes tipos de naturaleza a lo largo de la costa.

Gran potencial para drones

Dos habitaciones a la izquierda de la oficina de Bekkby en NIVA, se sienta Hancke. Él imagina un futuro brillante para el mapeo con drones, que será mucho más eficiente y económico que los métodos de mapeo actuales. El mapeo de drones también proporciona observaciones continuas a lo largo de las costas, en lugar de puntos de datos únicos que deben extrapolarse, como ahora. En el futuro, Hancke también quiere usar drones para tomar fotos submarinas desde el aire. no solo fotos de la intermareal expuesta. Las cámaras adaptadas para fotografías subacuáticas aún no están en el mercado, pero NIVA ha desarrollado su propio equipo especial para este propósito.

"Más lejos, Las imágenes de drones se pueden utilizar para monitorear la expansión de especies introducidas, como la ostra del pacífico. También estamos trabajando para el uso de drones para la cuantificación de plásticos y basura marina en los océanos costeros y a lo largo de las costas, y están desarrollando rutinas de análisis de imágenes automatizadas, "Dice Hancke.