Las mejores herramientas de visión artificial para la monitorización medioambiental

A primera vista, pequeños cambios en las imágenes por satélite, como la reducción gradual de un lago o la pérdida paulatina de cubierta arbórea, pueden parecer poco importantes. Sin embargo, con el tiempo, estas variaciones sutiles pueden revelar mucho sobre cómo está cambiando el medioambiente.

El objetivo de la monitorización medioambiental es seguir estos cambios, pero hacerlo a gran escala no es fácil. Supervisar zonas extensas y remotas puede generar enormes cantidades de datos visuales, y los métodos de análisis tradicionales suelen tener dificultades para gestionar el volumen, la frecuencia y la complejidad de esta información.

Los avances recientes en IA ayudan a reducir esta brecha. En particular, la visión artificial, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar imágenes y vídeos en tiempo real, está marcando la diferencia.

Al analizar datos visuales de satélites, drones y sistemas de cámaras, la visión artificial puede facilitar una amplia variedad de tareas de monitorización, desde el seguimiento de la deforestación y la calidad del agua hasta la observación de la actividad de la fauna. Esta capacidad de detectar cambios pronto ofrece información más clara y facilita la toma de decisiones fundamentadas para mitigar sus efectos.

Los modelos de IA visual, como Ultralytics YOLO26, permiten realizar tareas fundamentales de visión artificial, como la detección de objetos y la segmentación de instancias. Estas capacidades facilitan la identificación de elementos medioambientales, el seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo y el análisis a gran escala en regiones amplias y diversas.

Fig. 1. Uso de Ultralytics YOLO26 para detectar y segmentar malas hierbas (Fuente)

En este artículo, exploraremos algunas de las principales herramientas de visión artificial utilizadas para la supervisión medioambiental en situaciones reales.

La importancia de la monitorización medioambiental#

La monitorización medioambiental registra cómo cambian los sistemas naturales con el tiempo y cómo les afecta la actividad humana. A medida que aumenta la presión sobre los ecosistemas, disponer de una visión clara y actualizada de lo que ocurre sobre el terreno es fundamental para actuar y promover la sostenibilidad a largo plazo.

Estos son algunos ejemplos de cómo se utiliza la monitorización medioambiental para obtener información valiosa:

• Seguimiento del uso del suelo: Se registran los cambios en bosques, terrenos agrícolas y zonas urbanas para identificar la deforestación, la actividad minera y el desarrollo no planificado.
• Seguimiento de la biodiversidad y los hábitats: Se pueden observar los ecosistemas para evaluar el estado de los hábitats e identificar especies que podrían estar en peligro.
• Seguimiento de la calidad del agua: Se pueden monitorizar ríos, lagos y zonas costeras para detectar la contaminación y proteger los ecosistemas acuáticos.
• Seguimiento del cambio climático y de los ecosistemas: Se observan los cambios a largo plazo en la vegetación, la cubierta de hielo y las condiciones del terreno para comprender mejor los efectos relacionados con el clima.

Los retos de la monitorización medioambiental#

Sin embargo, ampliar las soluciones de monitorización medioambiental no es fácil. Los métodos tradicionales dependen en gran medida de estudios manuales y una cobertura limitada, lo que dificulta detectar los cambios con rapidez.

Al mismo tiempo, los métodos modernos de monitorización en tiempo real generan enormes cantidades de datos visuales procedentes de satélites, drones y cámaras, por lo que resulta difícil revisarlos manualmente. Ante estos retos, los científicos medioambientales recurren a la tecnología de IA visual para analizar datos visuales con precisión y coherencia a gran escala.

Monitorización medioambiental con IA visual#

Los sistemas de visión artificial desempeñan un papel fundamental en la supervisión medioambiental, ya que permiten analizar grandes cantidades de datos visuales de forma eficiente. Utilizan modelos de IA visual entrenados para interpretar imágenes y vídeos mediante el aprendizaje de patrones visuales, de forma similar a como las personas reconocen objetos con la vista.

Modelos como Ultralytics YOLO26 se entrenan con grandes conjuntos de imágenes etiquetadas y aprenden a identificar elementos medioambientales mediante tareas de visión artificial como la detección de objetos. Con la detección de objetos, un modelo puede localizar y etiquetar objetos individuales en una imagen, como árboles, masas de agua, edificios o animales.

Por ejemplo, en los sistemas de monitorización forestal, un modelo puede detectar árboles individuales en una imagen de satélite o de dron y contarlos automáticamente. Cuando se recopilan imágenes de la misma zona a lo largo del tiempo, estas detecciones se pueden comparar para medir los cambios.

Esto facilita el seguimiento de factores como la deforestación, la reducción de la superficie de agua o la expansión de las infraestructuras urbanas. Al aplicar la misma lógica de detección de forma coherente, la visión artificial permite monitorizar de manera fiable los cambios medioambientales, incluso en regiones extensas o remotas.

Tareas habituales de visión artificial para la monitorización medioambiental#

Aquí tienes un resumen de otras tareas de visión artificial importantes que se utilizan habitualmente para la monitorización medioambiental:

• Seguimiento de objetos: esta tarea sigue los objetos detectados a lo largo del tiempo, por ejemplo, el movimiento de animales, vehículos o residuos flotantes a través de una secuencia de imágenes o fotogramas de vídeo.
• Segmentación de instancias: permite identificar objetos individuales y delimitar sus contornos a nivel de píxel, lo que facilita la cartografía precisa de elementos como bosques, costas, arrecifes de coral y masas de agua.
• Clasificación de imágenes: esta técnica asigna una única etiqueta de categoría a toda una imagen según su contenido visual general, lo que permite analizar a gran escala la cubierta terrestre, por ejemplo, al clasificar zonas forestales, urbanas, agrícolas o degradadas.
• Estimación de poses: identifica y sigue puntos clave de un objeto para estimar su postura y movimiento. En la monitorización de la fauna y el medio marino, se puede aplicar a animales en datos de vídeo para estudiar patrones de movimiento y comportamiento.

Fig. 2. Ejemplo de segmentación de distintos tipos de coral con Ultralytics YOLO26 (Fuente)

Las mejores herramientas de IA visual para la monitorización medioambiental#

Actualmente, una amplia gama de herramientas de IA visual respalda la supervisión medioambiental. Algunas están diseñadas para analizar imágenes satelitales a gran escala, mientras que otras se centran en datos en tiempo real procedentes de drones o cámaras terrestres.

A continuación, veremos algunas de las principales herramientas de visión artificial y cómo se utilizan para analizar datos medioambientales.

1. Modelos Ultralytics YOLO#

Los modelos Ultralytics YOLO son una familia de modelos de visión artificial en tiempo real que se utilizan para tareas como la detección de objetos, la segmentación de instancias, la clasificación de imágenes y la estimación de poses. YOLO significa «You Only Look Once» (solo miras una vez), lo que quiere decir que el modelo analiza una imagen completa en una sola pasada y, por tanto, puede ejecutarse rápidamente.

Los últimos modelos YOLO26 incluyen mejoras que los hacen más ligeros, rápidos y fáciles de implementar. Están disponibles en distintos tamaños para que los equipos medioambientales puedan encontrar el equilibrio entre velocidad, precisión y recursos disponibles.

Los modelos Ultralytics YOLO26 se preentrenan con grandes conjuntos de datos de referencia, como el conjunto de datos COCO, lo que les permite reconocer de serie objetos comunes, como gatos y perros. Después, se pueden ajustar con conjuntos de datos medioambientales específicos del dominio para mejorar la precisión en tareas concretas, como identificar vegetación, masas de agua o infraestructuras.

Una vez entrenados y validados, los modelos Ultralytics YOLO26 se pueden exportar a distintos formatos y ejecutar en diferentes tipos de hardware. Esto permite utilizarlos en sistemas más grandes que procesan datos visuales de satélites, drones o redes de cámaras.

2. FlyPix AI#

FlyPix AI es una plataforma de análisis geoespacial que se utiliza para trabajar con imágenes aéreas de alta resolución procedentes de drones y satélites. La plataforma transforma grandes volúmenes de imágenes en información útil para la monitorización medioambiental continua.

Esta herramienta utiliza análisis basados en IA para detectar objetos automáticamente, seguir los cambios a lo largo del tiempo y señalar patrones inusuales o anomalías en los datos. Estas capacidades permiten analizar tanto tendencias graduales como cambios repentinos o inesperados visibles en las imágenes.

Así, los usuarios pueden monitorizar las condiciones medioambientales e identificar problemas como la acumulación de residuos, los vertidos de petróleo, la deforestación y los cambios en zonas terrestres o costeras. Los resultados se pueden integrar en flujos de trabajo estándar de sistemas de información geográfica (GIS), lo que permite una monitorización y documentación coherentes en grandes áreas geográficas.

3. Ocean Vision AI#

Ocean Vision AI es una plataforma de visión artificial y aprendizaje automático que integra herramientas, servicios y participación comunitaria para facilitar el análisis a gran escala de imágenes submarinas. En otras palabras, reúne datos visuales de distintas fuentes oceánicas y utiliza la IA para encargarse de la parte más laboriosa de la clasificación y el análisis de datos.

La plataforma está diseñada para investigadores que recopilan y trabajan con grandes cantidades de datos submarinos. Permite organizar datos, crear anotaciones de alta calidad y desarrollar modelos que se puedan reutilizar y compartir con la comunidad investigadora.

Ocean Vision AI también incorpora iniciativas de participación pública mediante un sistema de anotación basado en juegos que permite a personas sin conocimientos especializados ayudar a etiquetar imágenes submarinas. Estas contribuciones se utilizan para ampliar los conjuntos de datos anotados y mejorar el rendimiento de los modelos con el tiempo.

Fig. 3. Detección de especies marinas con el apoyo de anotaciones públicas de imágenes (Fuente)

4. Raster Vision#

Raster Vision es una biblioteca de código abierto para trabajar con imágenes de satélite e imágenes aéreas que combina la gestión de datos geoespaciales con visión artificial basada en aprendizaje profundo. Integra el procesamiento de datos con capacidades SIG en flujos de trabajo de aprendizaje automático para facilitar el análisis a gran escala de imágenes geográficas.

Raster Vision incluye una canalización de visión flexible que admite tareas como la clasificación de recortes de imágenes, la segmentación semántica y la detección de objetos. Como las imágenes de satélite y aéreas suelen ser muy grandes, la biblioteca está diseñada para escalar a conjuntos de datos de gran tamaño y se aplica habitualmente a problemas como la cartografía de la cubierta terrestre, la detección de la deforestación y el análisis del crecimiento urbano.

Para facilitar un procesamiento eficiente, Raster Vision divide las imágenes grandes en unidades más pequeñas conocidas como recortes, que se utilizan para entrenar modelos y realizar inferencias. La biblioteca también admite todo el flujo de trabajo de visión artificial, incluida la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, la evaluación y la implementación por lotes para análisis de imágenes recurrentes o a gran escala.

5. Detectron2#

Detectron2 es una biblioteca de visión artificial de código abierto desarrollada por Facebook AI Research. Ofrece implementaciones de algoritmos de última generación para tareas como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la segmentación panóptica, incluidos modelos como Mask R-CNN. Detectron2 se utiliza ampliamente en proyectos de investigación y de visión artificial aplicada gracias a su diseño modular y a su sólido rendimiento en pruebas de referencia.

En concreto, para la vigilancia medioambiental, Detectron2 se suele utilizar para analizar imágenes de satélite y de drones. Se puede entrenar para detectar incendios forestales, deforestación, fauna y cambios en la cubierta terrestre. Su flexibilidad y su sólido rendimiento lo convierten en una buena opción para crear soluciones prácticas de vigilancia en distintos ecosistemas.

Fig. 4. Incendios forestales segmentados por Detectron2 (Fuente)

Elegir una herramienta de visión artificial para la gestión medioambiental#

Al explorar distintas herramientas de visión artificial para la vigilancia medioambiental, quizá te preguntes cómo elegir la más adecuada para tu proyecto o sistema de IA.

Estos son los factores clave que debes tener en cuenta al elegir una herramienta de visión artificial para la vigilancia medioambiental:

• Tipos de datos compatibles: La herramienta debe ser compatible con los datos visuales pertinentes para el caso de uso, como imágenes de satélite, grabaciones de drones, estudios aéreos o imágenes subacuáticas.
• Escalabilidad: La vigilancia medioambiental suele abarcar grandes zonas geográficas y periodos prolongados. La herramienta debe procesar y gestionar de forma eficiente grandes conjuntos de datos sin cuellos de botella en el rendimiento.
• Funciones esenciales de visión: La herramienta debe admitir funciones esenciales de visión artificial, como la detección de objetos, la clasificación, la segmentación y el análisis de cambios, para identificar patrones y evaluar los cambios medioambientales a lo largo del tiempo.
• Entrenamiento y personalización de modelos: Las condiciones medioambientales varían según la región, por lo que la herramienta debe permitir entrenar o ajustar modelos con conjuntos de datos específicos del ámbito.
• Integración en el flujo de trabajo: la integración con plataformas GIS y flujos de datos medioambientales es esencial para que los resultados se puedan utilizar fácilmente en cartografía, análisis e informes.

Conclusiones clave#

La vigilancia medioambiental suele implicar el seguimiento de cambios en zonas extensas y durante periodos prolongados. La tecnología de visión artificial permite analizar datos visuales de forma coherente y escalable. Si se utilizan con los datos y los flujos de trabajo adecuados, estos métodos agilizan la vigilancia oportuna de entornos terrestres, marinos y atmosféricos, y ayudan a convertir grandes volúmenes de imágenes en información útil.

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