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Los estudios de campo tradicionales suelen ser agotadores, lentos e intrínsecamente invasivos. Para resolver esto, el equipo del Dr. Best recurrió a un flujo de trabajo multiespectral basado en drones, utilizando UgCS como base técnica para su investigación ambiental y ecológica.
Resumen rápido
- Objetivo: Permitir el monitoreo no invasivo a largo plazo del astrágalo de Peirson, una especie en peligro de extinción, en un entorno desértico dinámico.
- Desafío: Lograr estudios con drones de alta resolución y repetibles en dunas de arena movediza, donde el movimiento del terreno inutiliza las herramientas de planificación de vuelo estándar.
- Solución: Uso de UgCS para planificar y repetir misiones de drones multiespectrales idénticas con control de altitud adaptado al terreno y una distancia de muestreo del suelo (GSD) constante.
- Resultado: Precisión de detección promedio del 93,25 % mediante un modelo de clasificación Random Forest, lo que permite un monitoreo de conservación confiable y basado en datos.
- Impacto: El flujo de trabajo demuestra cómo la planificación precisa de misiones con drones puede reemplazar los estudios de campo invasivos para el monitoreo de especies en peligro de extinción a gran escala.
El desafío: Monitoreo repetible con drones en un entorno desértico dinámico
El estudio requería rastrear plantas individuales durante un período de tres años para evaluar las tendencias de la población. En un "paisaje de dunas" donde el suelo se mueve literalmente, las aplicaciones de vuelo estándar suelen fallar. El equipo necesitaba:
Repetibilidad exacta.
Para comparar datos año tras año, el dron debía volar siguiendo patrones de cuadrícula precisos e idénticos.
Resolución uniforme.
Para identificar una planta individual, la distancia de muestreo del suelo (GSD) debía permanecer constante a pesar de los cambios de elevación en las dunas.
Soporte para sensores complejos.
La misión dependía de imágenes multiespectrales para identificar la firma espectral única de la planta de astrágalo frente a la arena.
La solución: Planificación precisa de misiones con drones mediante UgCS
El Dr. Best describió UgCS como "invaluable" para el éxito del proyecto. El software proporcionó varias funciones críticas para la misión que permitieron al equipo cumplir con los altos estándares de una revista científica revisada por pares.
1. Seguimiento avanzado del terreno mediante importación de DEM
En entornos de dunas, mantener una altitud constante sobre el nivel del suelo (AGL) es casi imposible con los sensores barométricos estándar. UgCS permite a los usuarios importar modelos de alta resolución Modelos Digitales de Elevación (DEM) para garantizar que el dron siga los contornos reales del terreno.
- Cómo funciona: Al importar un DEM/DTM/DSM de alta resolución, UgCS puede calcular una trayectoria de vuelo precisa que sigue fielmente el terreno, incluso a bajas altitudes.
- El impacto: Para el Dr. Best, esto garantizó un GSD constante en todo el sitio. Esto fue fundamental para que el modelo de clasificación Random Forest identificara con precisión el tamaño y los índices de salud de las plantas. Esta misma función es utilizada por equipos de búsqueda y rescate para volar de forma segura en montañas escarpadas donde la elevación supera los 11,000 pies.
2. Repetibilidad de misiones a lo largo de los años
El monitoreo ambiental a largo plazo requiere consistencia. UgCS guarda todos los parámetros de vuelo, lo que permite a los pilotos repetir exactamente la misma ruta meses o años después.
- El impacto: El equipo realizó un estudio de 3 años evaluando la viabilidad de modelar PMV individuales. Debido a que las trayectorias de vuelo fueron idénticas, los investigadores pudieron determinar con certeza si los cambios en la población eran biológicos y no el resultado de cambios en los ángulos de la cámara o superposiciones inconsistentes.
3. Cuadrículas de fotogrametría precisas para sensores multiespectrales
Los sensores multiespectrales suelen tener requisitos de campo de visión (FOV) diferentes a los de las cámaras RGB estándar. La herramienta de fotogrametría de UgCS permite a los pilotos definir requisitos específicos de superposición (frontal y lateral) y patrones de disparo de la cámara basados en las especificaciones exactas del sensor. Se puede utilizar cualquier sensor personalizado con UgCS.
- El impacto: Los datos geométricos y radiométricos de alta resolución son las características de entrenamiento óptimas para los modelos de clasificación. UgCS permitió al equipo aislar las combinaciones de variables con mejor rendimiento, incluidas las bandas multiespectrales y los índices de vegetación, para alcanzar sus objetivos de precisión.
4. Operaciones totalmente sin conexión
Las dunas de arena Imperial son remotas y cuentan con poca o nula cobertura celular. A diferencia de las aplicaciones que dependen de la nube, UgCS es un software de escritorio que funciona localmente.
El impacto: El equipo pudo planificar, modificar y cargar misiones sobre el terreno sin necesidad de conexión a internet. Esto eliminó el riesgo de quedar bloqueados fuera del software en medio de un estudio de varios días, un punto de fallo común en aplicaciones que requieren iniciar sesión para funcionar.
Los resultados: 93% de precisión en la detección para el monitoreo de especies en peligro de extinción
Al introducir las imágenes de precisión capturadas mediante UgCS en un modelo de clasificación Random Forest , los investigadores lograron una precisión media del 93,25%
en la identificación de plantas individuales de PMV. Este nivel de precisión permite a las agencias estatales y federales pasar de "estimaciones" aproximadas a un monitoreo de conservación fiable y basado en datos. "Su software fue fundamental para nuestro éxito final... Quiero agradecer a su empresa y a su personal por su apoyo excepcional".-
Dr. Jeffery R. Best, RavenVision LLC
UgCS: El estándar para la investigación ambiental y de conservación compleja
El éxito en las dunas de arena Imperial demuestra el papel cada vez más importante que los drones están empezando a desempeñar en el campo del monitoreo ambiental. Ya sea para rastrear la recuperación forestal tras un incendio, monitorear superficies rocosas, el hundimiento por deslizamientos de tierra o identificar flora en peligro de extinción en el desierto, UgCS proporciona la consistencia de datos y la precisión técnica en la planificación de misiones con drones que los investigadores profesionales requieren. Investigación original: