Estudiante de la UTN Buenos Aires desarrolla algoritmo para automatizar el conteo de árboles

Diego Falk, estudiante de cuarto año de la carrera de Ingeniería Electrónica de la UTN Buenos Aires, es autor de un proyecto para la detección de árboles a partir de imágenes aéreas. El objetivo a largo plazo es la automatización total de inventarios forestales.

“Quería investigar, me sugirió meterme en este mundo de la detección, y Alfredo Campos, docente de la carrera vinculado al INTA, me acercó  esta propuesta, -comenta el estudiante-. Me puse a investigar y encontré muchas publicaciones referidas al conteo de árboles; a partir de algunas cosas que tomé de esos proyectos, generé una nueva metodología”.

La detección se realiza a partir de imágenes áreas que provee el INTA, obtenidas a través de una cámara multiespectral desde un avión.  “Analizo sus propiedades espectrales y aplicando un modelo matemático logro determinar dónde es más probable que haya un árbol y lo marco, -explica Falk-. Modelizo el árbol en dos zonas; la copa del árbol y la sombra. Para eso defino únicamente dos parámetros radiales y uno de ángulo”. La exactitud está por encima del 90%. Todo el proyecto fue realizado utilizando únicamente software libre.

El trabajo, presentado en el 6º Congreso Argentino de Agroinformática,  constituye una contribución al diseño de un Inventario Forestal, que actualmente se hace a mano. “Una persona va recorriendo el territorio, anotando ubicación y características. Por ahora podríamos hacer la automatización del conteo y ubicación. Más adelante se podría avanzar en sus características”.

La configuración de este inventario impacta en la conservación del medio ambiente, la producción maderera, los estudios hidrológicos, la prevención y atenuación de desastres naturales, la captación de CO2  y la preservación de la biodiversidad.

“El valor del proyecto radica en la posibilidad de extrapolar la metodología a otros campos, –asegura el joven investigador-. El último verano fui convocado por el NIH(National Institute of Health), Maryland, Estados Unidos,  para desarrollar un algoritmo similar para detectar células sobre imágenes de biopsias de médula óseas. Por eso elegí detección, porque es un campo muy amplio”.