Descubra cómo la visión artificial permite supervisar la biodiversidad mediante la detección de especies, el seguimiento de los cambios en los hábitats y el apoyo a los esfuerzos globales de conservación modernos.
La Tierra alberga una increíble variedad de vida, desde organismos microscópicos hasta bosques y fauna silvestre, todos conectados a través de ecosistemas compartidos. Esta diversidad de vida, conocida como biodiversidad, sustenta sistemas esenciales como el agua limpia, el suelo fértil, la producción de alimentos y el equilibrio ecológico que permite prosperar tanto a las personas como a la fauna silvestre.
Sin embargo, ese equilibrio está cambiando. Las presiones antropogénicas o los impactos ambientales provocados por el ser humano, como la deforestación, la expansión de las ciudades, el cambio en el uso del suelo y el cambio climático, están transformando los hábitats y poniendo en peligro a muchas especies.
Para comprender mejor estos cambios, los científicos e investigadores medioambientales se basan en sistemas de monitorización continua para track a lo largo del tiempo e identificar qué ecosistemas están sometidos a estrés y cuáles se están recuperando. Al recopilar datos coherentes en todas las regiones y estaciones, pueden detect , medir la salud de los ecosistemas y responder más rápidamente a las amenazas emergentes.
Estos conocimientos sirven de base para la planificación de la conservación, las decisiones políticas y los esfuerzos de sostenibilidad a largo plazo. Sin embargo, los métodos de seguimiento tradicionales suelen ser lentos, costosos y difíciles de llevar a cabo en zonas extensas o remotas.
Por eso, la visión artificial, una rama de la inteligencia artificial (IA), se está convirtiendo en una herramienta importante para la vigilancia de la biodiversidad. Mediante el análisis de imágenes y vídeos procedentes de cámaras trampa, drones y satélites, los sistemas de visión artificial pueden detect automáticamente detect , track e identificar cambios en el hábitat casi en tiempo real.
En este artículo, exploraremos qué significa la biodiversidad, cómo funciona la vigilancia de la biodiversidad y cómo la visión artificial respalda los esfuerzos de conservación modernos. ¡Empecemos!
La biodiversidad, también conocida como diversidad biológica, se refiere a la variedad de vida y riqueza de especies en la Tierra. Incluye plantas, animales, microorganismos y los ecosistemas que forman, junto con las diferencias genéticas que existen dentro de las especies.
Esta diversidad existe en múltiples niveles, desde las variaciones genéticas dentro de una misma especie hasta la amplia gama de especies y ecosistemas que existen en todo el planeta. Cada nivel pone de relieve cómo la vida está interconectada y cómo los sistemas naturales funcionan conjuntamente.
Comprender estas capas nos ayuda a ver cómo los ecosistemas se mantienen equilibrados y resilientes. La biodiversidad desempeña un papel fundamental en el mantenimiento de la salud y la estabilidad de los ecosistemas.
Los ecosistemas con mayor biodiversidad suelen estar mejor preparados para soportar el cambio climático, los brotes de enfermedades y las perturbaciones naturales. A su vez, proporcionan servicios esenciales como aire limpio, agua dulce, suelo fértil, regulación climática y producción de alimentos, que sustentan tanto a las sociedades humanas como a la fauna silvestre.
La biodiversidad de nuestro planeta se ve cada vez más amenazada por la pérdida de hábitats, la contaminación, el cambio climático y el uso excesivo de los recursos naturales. Comprender y supervisar la biodiversidad es el primer paso para protegerla para las generaciones futuras.
A continuación, se describen los principales niveles de biodiversidad y cómo cada uno de ellos contribuye al equilibrio de los ecosistemas:
Las presiones provocadas por el ser humano, como la deforestación, la contaminación, la expansión urbana y el cambio en el uso del suelo, están afectando a los ecosistemas de todo el mundo. Muchos de estos cambios se producen de forma gradual, lo que puede dificultar su detect una observación constante. Por eso, las iniciativas de seguimiento a largo plazo son más eficaces que basarse únicamente en estudios ocasionales.
La vigilancia de la biodiversidad proporciona un enfoque estructurado para esta observación continua. Implica recopilar y analizar datos a lo largo del tiempo para comprender cómo están cambiando las especies, los hábitats y las condiciones de los ecosistemas.
Herramientas como cámaras trampa, satélites, drones y sensores medioambientales ayudan a supervisar diferentes entornos en distintas regiones. Las mediciones repetidas en los mismos lugares facilitan la identificación de tendencias y la evaluación de la estabilidad de los ecosistemas.
Este proceso se basa en indicadores y métricas de biodiversidad, incluyendo el recuento de especies, la cobertura vegetal, el tamaño del hábitat y la presencia o ausencia de determinadas especies. Con el tiempo, estos indicadores revelan patrones y actúan como señales de alerta temprana del estrés o la recuperación del ecosistema.
Para mantener una supervisión coherente en todas las regiones, organizaciones mundiales como la IPBES y la UICN proporcionan normas y orientaciones comunes. Sus marcos ayudan a garantizar que los datos sobre la biodiversidad sean fiables y útiles para las medidas de conservación reales.
Ahora que hemos visto por qué es importante la supervisión continua, veamos cuáles son las dificultades de las metodologías tradicionales.
A continuación se enumeran algunos de los retos más comunes a los que se enfrentan los investigadores y los equipos de conservación cuando utilizan métodos de supervisión tradicionales:
A continuación, exploraremos cómo la visión artificial puede mejorar la monitorización de la biodiversidad. La mayoría de los enfoques de monitorización actuales se basan en una combinación de herramientas desplegadas en entornos naturales.
Por ejemplo, las cámaras trampa vigilan los bosques, los drones escanean los humedales y los satélites track los cambios track mediante teledetección. Las cámaras submarinas observan la vida marina, mientras que pequeños sensores miden la temperatura, el sonido y el movimiento. Juntas, estas herramientas forman modernos sistemas de monitoreo que recopilan continuamente datos visuales y ambientales.
La visión artificial es una excelente opción para este tipo de configuración, ya que opera directamente sobre imágenes y vídeos. En lugar de revisar manualmente miles de fotos, los sistemas de visión pueden escanear automáticamente conjuntos de datos y resaltar lo que es importante.
Cuando se combina con entradas de sensores como movimiento, calor o sonido, se obtiene una imagen más clara y en tiempo real de lo que está ocurriendo en los hábitats. En concreto, los modelos de IA de visión como Ultralytics admiten tareas clave de visión por ordenador, como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la clasificación de imágenes, lo que permite a los equipos localizar especies, track y detect cambios detect de manera eficiente. Esto permite ampliar la supervisión a regiones grandes o remotas, al tiempo que se reduce el esfuerzo manual.
La visión artificial puede facilitar enormemente la observación y comprensión de la fauna silvestre. Se puede utilizar para detect , aves, insectos y vida marina en imágenes y vídeos, track movimientos y revelar rutas migratorias o patrones de comportamiento.
También se puede utilizar para segment classify , animales y paisajes con detalle, lo que ayuda a supervisar bosques, arrecifes de coral, masas de agua y otros hábitats. Al mismo tiempo, puede identificar rápidamente especies a partir de grandes conjuntos de fotos tomadas con cámaras trampa o drones, lo que reduce el tedioso trabajo manual.
En conjunto, estas tareas generan resultados prácticos, lo que proporciona a los equipos de conservación información casi en tiempo real para detect , responder rápidamente y ampliar la supervisión incluso a las zonas más remotas.
La creación de un sistema de visión artificial comienza con el establecimiento de prioridades claras, como el seguimiento de especies en peligro de extinción, la vigilancia de poblaciones amenazadas o la supervisión de hábitats frágiles en bosques, océanos y humedales. Unos objetivos claros facilitan la elección de las herramientas y los datos adecuados.
A continuación, los datos se recopilan mediante cámaras trampa, drones y satélites, que capturan imágenes y vídeos de todo tipo de entornos, incluidas zonas remotas o de difícil acceso. Esto permite observar la fauna y los hábitats con mayor frecuencia y con una perturbación mínima.
A continuación, los datos se limpian y etiquetan para garantizar que el sistema pueda distinguir con precisión entre animales, plantas y paisajes. Modelos como YOLO26 se entrenan para reconocer especies, track y detect cambios detect , y se prueban en diferentes condiciones climáticas, de iluminación y de fondo para garantizar un rendimiento constante en entornos reales.
Una vez implementados, estos modelos pueden funcionar de forma continua, analizando las imágenes y los flujos de vídeo entrantes para ofrecer información útil y oportuna que respalde la biología de la conservación, mejore las estrategias de gestión de los ecosistemas y permita responder más rápidamente a los cambios medioambientales.
A continuación, veamos algunas aplicaciones reales que muestran cómo se utiliza la visión artificial para apoyar la supervisión y la conservación de la biodiversidad.
El monitoreo de la vida silvestre es especialmente importante en las áreas protegidas, donde muchas especies en peligro de extinción y amenazadas dependen de hábitats estables. Las cámaras trampa se utilizan ampliamente para observar animales en áreas extensas y remotas, minimizando al mismo tiempo la perturbación humana.
Sin embargo, revisar manualmente el gran volumen de imágenes recopiladas lleva mucho tiempo y dificulta el aprovechamiento completo de los datos recopilados para tareas como la identificación de especies. Los modelos de visión artificial como YOLO26 ayudan a resolver este problema al detectar automáticamente los animales en las imágenes de las cámaras trampa.
Esto reduce el esfuerzo manual y mejora la coherencia, lo que facilita el seguimiento de la fauna silvestre a gran escala. Gracias a la automatización basada en la visión en el seguimiento, se refuerzan los esfuerzos de conservación de la biodiversidad mediante el seguimiento de especies en peligro de extinción, la vigilancia de mamíferos, vertebrados, reptiles, aves y polinizadores, y el análisis de los cambios en la población a lo largo del tiempo.
Estos sistemas también facilitan la evaluación del hábitat al identificar las zonas que se vuelven más o menos adecuadas a medida que cambian las condiciones medioambientales. En general, la visión artificial permite un seguimiento continuo y escalable de la fauna silvestre que es más rápido y fiable, al tiempo que simplifica el mantenimiento.
Los ecosistemas de agua dulce y costeros cambian constantemente, y las especies invasoras pueden propagarse sin que se note hasta que causan daños graves. La detección temprana bajo el agua es difícil debido a la mala visibilidad, la iluminación irregular y las escenas desordenadas. La IA visual ayuda analizando continuamente imágenes y vídeos, lo que facilita detectar señales de advertencia antes de que los problemas se agraven.
Por ejemplo, los investigadores han utilizado un Ultralytics YOLOv8, una de las primeras iteraciones que dieron lugar a modelos como YOLO26, para detect corales solares detect (especie Tubastraea), corales de colores vivos que crecen rápidamente y superan a las especies autóctonas de los arrecifes. Estos corales pueden alterar los ecosistemas locales al desplazar a los corales autóctonos, reducir la biodiversidad y cambiar la estructura del hábitat.
El modelo se entrenó para manejar retos como el desenfoque, la poca luz y la distorsión submarina, identificando con precisión tanto las formas de coral abiertas como las cerradas y permitiendo a los equipos detect crecimientos en una fase temprana. La supervisión submarina continua basada en la visión permite a los equipos centrarse en las zonas que albergan hábitats adecuados para las especies autóctonas y gestionar las amenazas de forma más eficaz, en lugar de depender únicamente de inspecciones manuales ocasionales.
Mantener la salud de los ecosistemas significa detectar los cambios a tiempo. Los métodos tradicionales, como los estudios de campo o los controles satelitales ocasionales, son lentos y a menudo pasan por alto las primeras señales de alerta, lo que provoca la pérdida de biodiversidad, impactos climáticos y actividades humanas perjudiciales que continúan hasta que se producen daños graves.
La monitorización continua ofrece una forma más clara y coherente de track y los servicios ecosistémicos a lo largo del tiempo. Vision AI hace que este proceso sea más eficiente al analizar automáticamente grandes volúmenes de imágenes e identificar cambios significativos.
En un estudio reciente, se utilizó un sistema integrado con YOLOv8, aprendizaje automático e inteligencia artificial agencial (que puede analizar datos y tomar decisiones de forma independiente) para supervisar la deforestación en tiempo real. Detectó la tala de árboles, la deforestación y la actividad maderera en imágenes de satélite y drones, al tiempo que realizaba un seguimiento de los cambios en el uso del suelo y los patrones de vegetación. Al automatizar estas tareas, los equipos de conservación pueden obtener información oportuna y actuar con mayor rapidez para proteger los ecosistemas antes de que los problemas se agraven.
Las malezas invasoras pueden propagarse rápidamente por las granjas y las áreas naturales cercanas, desplazando a las plantas autóctonas y alterando los ecosistemas locales. Roban agua, nutrientes y luz solar, lo que debilita la diversidad vegetal y la salud del suelo.
Dado que a menudo se parecen a los cultivos, detectarlas a simple vista puede llevar mucho tiempo y, para cuando lo consigues, normalmente ya se han extendido. Con la visión artificial, encontrar estos puntos críticos de malas hierbas se convierte en una tarea rápida y fiable.
Por ejemplo, YOLO26 se puede utilizar para analizar imágenes de campo y seleccionar malas hierbas en diferentes etapas de crecimiento, separándolas fácilmente de los cultivos. Detectar las malas hierbas a tiempo supone una gran ventaja para los agricultores y los gestores de tierras. Pueden tratar solo las zonas problemáticas, reducir el uso de productos químicos, proteger las plantas cercanas y mantener el suelo sano a largo plazo.
Estas son algunas de las principales ventajas de utilizar la IA visual para un seguimiento eficaz de la biodiversidad:
Aunque la IA visual ofrece claras ventajas, hay algunas limitaciones que hay que tener en cuenta:
La vigilancia de la biodiversidad está transformando la forma en que supervisamos los ecosistemas, sustituyendo los lentos estudios manuales por información continua basada en la inteligencia artificial. Al automatizar la detección de especies y el seguimiento de los cambios en el hábitat, la visión artificial refuerza las estrategias de gestión y permite respuestas más rápidas y mejor informadas ante las amenazas medioambientales. A medida que estas tecnologías sigan evolucionando, es probable que desempeñen un papel fundamental en la protección de los ecosistemas y el avance de la sostenibilidad a largo plazo.
¡Únase a nuestra creciente comunidad! Explore nuestro repositorio de GitHub para obtener más información sobre la IA. Descubra la visión artificial en la fabricación y la IA en la logística visitando nuestras páginas de soluciones. Para comenzar a construir con visión artificial, consulte nuestras opciones de licencia.
