En un estudio publicado recientemente en Sensores , Los investigadores de la Universidad de Saint Louis emparejaron datos de imágenes satelitales con técnicas de aprendizaje automático para mapear las especies de árboles locales y la salud. Los datos generados por el proyecto ayudarán a informar las mejores prácticas para la gestión de espacios verdes saludables, así como programas de recorte para evitar cortes de energía después de las tormentas.

Vasit Sagan, Doctor., profesor asociado de Ciencias de la Tierra y Atmosféricas en la Universidad de Saint Louis, dice que la gestión de espacios verdes urbanos saludables es una estrategia clave para combatir el calentamiento global.

"Con este trabajo, nuestro objetivo era mejorar la calidad de vida en St. Louis y a nivel mundial, "Sagan dijo." Los árboles y los espacios verdes son fundamentales para contrarrestar los efectos del calentamiento global. En general, las ciudades son alrededor de cinco grados centígrados más cálidas que las áreas rurales. Para reducir las islas de calor urbano y los efectos del cambio climático, podemos aumentar los espacios verdes.

"En este estudio, mapeamos ocho especies de árboles:ciprés calvo, álamo de Virginia, ceniza verde, arce plateado, arce de azúcar, roble pin, Pino austriaco y sicomoro. Tener una diversidad de especies de árboles es genial. Por otra parte, algunas especies son más susceptibles a las tormentas, ya que diferentes especies de árboles tienen una tolerancia diferente al estrés. La idea general era utilizar tecnología espacial para identificar el tipo de especies de árboles y su estado de salud ".

En el bosque, un árbol que es golpeado durante una tormenta puede caerse sin causar mucha interrupción. Cuando un árbol cae en St. Louis, puede causar un corte de energía. Comprender las especies y el estado de salud de los árboles es importante por razones económicas y de seguridad. Cada año se gastan millones de dólares en la poda de árboles.

"Con los datos de este proyecto, podemos rastrear las tasas de crecimiento de diferentes árboles, que puede ayudar a las agencias a administrar sus programas de recorte, ", Dijo Sagan." Esta información será útil para organizaciones como Ameren en su programa proactivo de poda de árboles ".

Sean Hartling, Estudiante graduado de SLU y autor del artículo, dice que ciertos árboles tienen una mayor vulnerabilidad al estrés y las tormentas.

"Las peras Bradford o los arces plateados tienden a crecer rápidamente y ser baratos, por eso a la gente le gusta ponerlos en sus patios, "Hartling dijo." Pero, son problemáticos cerca de las líneas eléctricas. Roble y nogal, por otra parte, son árboles más fuertes ".

Los investigadores utilizaron imágenes del sistema LiDAR (detección de luz y distancia) en el aire junto con técnicas de imágenes por satélite para recopilar datos sobre los árboles. Luego, ellos "entrenaron" una herramienta analítica basada en máquina para identificar árboles basados ​​en esos datos.

"El objetivo de este proyecto fue la clasificación, ", Dijo Hartling." Al implementar un enfoque de fusión de datos, tenemos datos de diferentes sensores que pueden captar diferentes matices.

"LiDAR es de alta resolución y produce buenos conjuntos de datos de imágenes. Nos da la altura y la estructura de los árboles. El infrarrojo cercano visible nos da información sobre las características del espectro visual, como el pigmento cambiante entre especies. El infrarrojo de onda corta entra en las propiedades químicas, como el contenido de agua y clorofila. Esperamos que estos datos ayuden a mejorar la clasificación ".

"Luego, también estamos examinando el aprendizaje profundo, en el que el clasificador entrena a la máquina para identificar árboles. La capacidad de manejar muchas muestras de entrenamiento es un tema candente en la clasificación de imágenes. Pero, todavía necesita muestras para entrenar el modelo ".

Entonces, en el transcurso de dos meses, Hartling digitalizó casi todos los árboles, alrededor de 4, 000:en Forest Park para "enseñar" a una herramienta mecánica a utilizar los datos de imágenes para clasificar árboles.

"Desarrollamos una herramienta de análisis geoespacial que fusiona información de varias fuentes para discriminar mejor el tipo de árbol, ", Dijo Sagan." Esto es realmente de vanguardia en el sentido de que, por un lado, tenemos conjuntos de datos sensoriales realmente altos que pueden decirnos la altura, forma de árboles, patrones, distribuciones. Y lo estamos combinando con herramientas de modelos geoespaciales que utilizan el aprendizaje profundo (automático) más reciente. Ese es el núcleo de esta investigación ".

El siguiente paso de los investigadores será observar las especies de árboles, datos de salud de los árboles e información de utilidad, superponer los datos y realizar análisis de puntos de acceso, ayudando a los expertos a crear mapas de vecindarios en riesgo de cortes de energía durante las tormentas y ayudando a restaurar la energía rápidamente. A medida que el equipo continúa su trabajo, agregarán a sus conjuntos de datos utilizando UAV (vehículos aéreos no tripulados), también conocidos como drones.

"Para el primer estudio, usamos imágenes de satélite, "Hartling dijo." Siguiente, estamos usando UAV sensoriales pequeños para mayor resolución y precisión.

"Podemos cubrir alrededor de 80 acres en un vuelo de 15 minutos con un UAV. Podemos identificar árboles en riesgo de daño o enfermedad. Podríamos encontrar un pardeamiento en la parte superior de un dosel o un cambio de corteza. Veremos si podemos encontrar un método que podamos utilizar a mayor escala ".

"De hecho, tenemos datos LiDAR para cada rama de los árboles que estudiamos, "Dijo Sagan." Ahora, estamos utilizando UAV para salir y crear nuestros propios datos. El poder de los UAV es que podemos configurar y probar nuestra propia hipótesis, y luego escalar a satélites ".

"Al igual que un médico puede usar imágenes para ver si sus pulmones están sanos, estamos usando imágenes para diagnosticar si una planta está sana o no, "Dijo Sagan.

Los científicos tienen asociaciones con varias organizaciones en St. Louis. El proyecto actual mapeó árboles en Forest Park. En asociación con el cementerio de Bellefontaine, el equipo está ayudando a mejorar el medio ambiente y el nivel del arboreto en el cementerio para las plantas raras y la salud de los árboles mediante la creación de un parque digital en 3-D, así como cartografía de especies de plantas raras e invasoras.