22 de abril de 2025
Descubra cómo el uso de Vision AI para vigilar el cambio climático puede rastrear los cambios medioambientales y proporcionar información valiosa para responder con mayor rapidez a los fenómenos relacionados con el clima.
¡Feliz Día de la Tierra! Cada 22 de abril, personas de todo el mundo se toman un momento para celebrar nuestro planeta y pensar en cómo podemos cuidarlo mejor. Con la aceleración del cambio climático, el Día de la Tierra es una gran oportunidad para explorar lo que podemos hacer para tener un impacto positivo y crear un futuro más sostenible.
Esto es especialmente importante si se tiene en cuenta que en 2024 las temperaturas mundiales alcanzarán un nivel récord, lo que provocará un deshielo más rápido y un aumento del nivel del mar. Estos cambios están afectando a ecosistemas de todo el mundo y se están produciendo con rapidez.
Los métodos tradicionales de vigilancia del clima tienen dificultades para seguir el ritmo y la escala necesarios. Aquí es donde tecnologías de IA como la visión por ordenador, que analiza imágenes y vídeos, pueden marcar la diferencia.
Por ejemplo, los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 soportan tareas como la detección de objetos y la segmentación de instancias, ayudando a rastrear e identificar cambios ambientales en tiempo real con mayor precisión y velocidad.
En este artículo analizaremos por qué es tan importante utilizar Vision AI para vigilar el cambio climático y cómo está transformando el proceso. Empecemos.
Las condiciones de la Tierra cambian constantemente. Pero en los últimos años, el ritmo y la escala de esos cambios se han vuelto más difíciles de ignorar. Los cambios en los patrones climáticos, el aumento de las temperaturas y la alteración de los paisajes son cada vez más evidentes, lo que pone de manifiesto la necesidad de mejorar los sistemas de vigilancia y respuesta.
Por ejemplo, en el sur de Brasil, en 2024, semanas de fuertes lluvias inesperadas provocaron una peligrosa subida del nivel del agua en varias regiones. Sin embargo, gracias a los sistemas de vigilancia temprana, las comunidades de las zonas afectadas pudieron prepararse y responder a tiempo.
Acontecimientos como éste demuestran que una información oportuna puede marcar la diferencia. Sirve de apoyo a las alertas tempranas, da forma a una mejor planificación y reduce el riesgo de catástrofes naturales. Aunque los métodos tradicionales, como los estudios sobre el terreno o los sensores aislados, pueden proporcionar información útil, a menudo se quedan cortos.
Por eso cada vez se presta más atención a enfoques más avanzados. Utilizando tecnologías más inteligentes para observar el planeta, podemos adelantarnos a los cambios y tomar decisiones basadas en lo que ocurre en tiempo real.
La visión por ordenador desempeña un papel cada vez más importante en el seguimiento de los cambios medioambientales. Con modelos de IA de visión como YOLO11, es posible seguir los cambios en el entorno con rapidez, precisión y en grandes áreas.
He aquí algunas de las principales formas en que se está utilizando la visión por ordenador para vigilar el cambio climático:
Los modelos de IA de visión como YOLO11 van más allá del simple procesamiento de imágenes; permiten realizar tareas especializadas de visión por ordenador como el seguimiento de objetos, la clasificación de imágenes y la estimación de poses. Estas tareas ayudan a identificar patrones, detectar anomalías y seguir los cambios del entorno con mayor precisión.
Exploremos algunas tareas clave de la visión por ordenador y cómo contribuyen a abordar el cambio climático.
La detección de objetos es una técnica de visión por ordenador que puede utilizarse para identificar y localizar objetos específicos en imágenes o vídeos. Puede detectar objetos como fuego, humo, vehículos, animales o escombros, que pueden indicar una amenaza o un cambio en el entorno.
Esta tecnología es especialmente útil para los sistemas de alerta temprana. Por ejemplo, los incendios forestales, cada vez más frecuentes y generalizados debido a unas condiciones más cálidas y secas, pueden detectarse con antelación a través de señales como el humo o las llamas. La detección de objetos ayuda a los sistemas de IA a reconocer rápidamente estas señales, lo que permite una respuesta más rápida para minimizar los daños.
Al detectar las amenazas con antelación, los equipos de emergencia tienen más tiempo para actuar, lo que ayuda a proteger los bosques, los hogares y la calidad del aire.
Mientras que la detección de objetos identifica objetos específicos dentro de una imagen, la clasificación de imágenes asigna una única etiqueta a toda una imagen en función de su característica dominante, como "bosque", "nieve", "agua" o "zona urbana".
En lo que respecta a la vigilancia del medio ambiente, la clasificación de imágenes se utiliza habitualmente para el análisis del uso y la ocupación del suelo. Este método ayuda a rastrear cambios a gran escala en el medio ambiente, como la deforestación, la expansión urbana o los cambios en las masas de agua. Al clasificar grandes extensiones de terreno, la clasificación de imágenes proporciona información valiosa sobre los cambios y tendencias medioambientales a largo plazo.
En situaciones como una inundación inesperada causada por el cambio climático, necesitamos saber exactamente dónde está teniendo impacto la inundación, cuánto daño está causando y qué se está viendo afectado. Ahí es donde la segmentación de instancias se vuelve esencial.
A diferencia de la clasificación de imágenes, que etiqueta toda la imagen, la segmentación de instancias funciona a nivel de píxel. Describe las características individuales de una imagen, como carreteras inundadas, vehículos sumergidos o costas cambiantes. La segmentación puede ayudar a obtener información detallada que sirva de apoyo tanto a las respuestas de emergencia rápidas como a los planes de adaptación climática a largo plazo.
Ahora que ya hemos hablado de cómo se pueden utilizar las tareas de visión computerizada, vamos a explorar cómo se puede aplicar la visión computerizada en proyectos climáticos del mundo real, convirtiendo los datos visuales en información para actuar de forma más rápida e inteligente.
Los investigadores utilizan la visión por ordenador para vigilar los glaciares y el impacto del cambio climático. Analizando imágenes de satélite, los modelos de visión por ordenador pueden identificar zonas de agua y hielo, cartografiando la forma y el tamaño de los lagos glaciares mediante técnicas de detección y segmentación de objetos.
Estos sistemas automatizados pueden proporcionar información actualizada en tiempo real sobre el retroceso de los glaciares y la formación de nuevos lagos. Estos datos ayudan a las autoridades locales a mejorar los sistemas de alerta temprana de posibles inundaciones, especialmente en regiones vulnerables. Además, la información obtenida es crucial para la planificación a largo plazo de la gestión del agua y para afrontar los retos que plantea la subida del nivel del mar.
Las zonas costeras de todo el mundo están experimentando un aumento del nivel del mar y tormentas más frecuentes, lo que contribuye a una erosión más rápida. Por desgracia, esto puede afectar a viviendas, carreteras y hábitats naturales.
Sin embargo, los drones integrados con modelos de IA de visión pueden utilizarse para captar imágenes de alta resolución de las costas a lo largo del tiempo. Estos modelos analizan los cambios en la línea de costa comparando imágenes tomadas en distintas fechas.
Los datos recogidos proporcionan información valiosa a los gobiernos locales, ayudándoles a identificar las zonas de alto riesgo antes de que se produzcan más daños. También contribuye a los esfuerzos de adaptación climática a mayor escala, como la planificación de la construcción de diques o la restauración de zonas naturales de amortiguación, como dunas y humedales.
Estas son algunas de las principales ventajas que Vision AI aporta a la vigilancia del medio ambiente y la respuesta climática:
Aunque estas ventajas ponen de relieve cómo Vision AI está redefiniendo las aplicaciones climáticas, también es importante tener en cuenta los retos que conlleva el uso eficaz de estos sistemas.
Estas son algunas de las principales limitaciones del uso de la visión por ordenador para la vigilancia del clima:
El Día de la Tierra es un buen recordatorio para reflexionar sobre cómo está cambiando nuestro planeta y qué podemos hacer para mantenerlo a salvo. Con herramientas como Ultralytics YOLO11, las soluciones de visión por ordenador nos ayudan a seguir los cambios medioambientales y a tomar decisiones informadas basadas en datos en tiempo real.
Por ejemplo, los modelos de Vision AI pueden analizar grandes cantidades de imágenes y ofrecer información sobre los cambios que se están produciendo en bosques, océanos y ciudades. Aprovechando la visión por ordenador, podemos actuar con mayor rapidez y eficacia para proteger nuestro planeta.
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