Los Árboles y las plantas urbanas Pas de Ciudades Solo Embelcecen Las, También Purifican El Aire, Mitigan El Efecto de Islas de Calor, Ofrecen Espacios Recreativos e incluso Elevan El Valor de Las Propiedades. Pero Estas Piezas Clave de los Ecosistemas urbanos Se enfrentan a Amenazas Crecigentes, Desde Plagas Hasta Los Efectos del Cambio Climbo. Moniteur Sualud, UN Proceso Laboroso y Costoso, Podría Transformarse Gracias A ONU Avance Tecnológico Desarrollado en Japón.
Un equilisse multidisciplinario de las universidades de waseda y ryukoku ha creado 'Docteur', Un Sistema Híbrido de Inteligencia artificiel (Ia) que Diagnostica la Salud de la Vegetación Urbana Mediant el análisis de vidéos capturados con cámaras convencionales.
El Estudio, Publicado en la Revista «Mesure», Denetalla Cómo Esta herramienta combina algoritmos de visión artificiel y redes neuronales para cuantificar daños en hojas sin necedad de contacto físico.
El Sistema Opera en tres Etapas Clave. Primero, El Algoritmo Denominado 'Yolov8', Reconocido por su Velocidad y eficciencia Computacional, Detecta la Ubicación de las hojas en cada fotogra del.
Después, «Deepsort», Espealizado en Seguimiento de Objetos, Rastrea Cada Hoja a lo Largo del Tiempo, Seleccionando las Imágenes Más nítidas y établit para su análisis.
Finmente, «Deeplabv3Plus», una neuronal rouge (Tipo de Algoritmo de Aberendizaje Profundo diseñado para el análisis de datos Visuales, Como Imágenes y Vídeos), segmenta las áreas dañadas, Como Manchas bacterianas o marcas de hongos, y calcula su Extensión con precisión.
El sistema combina visión artificiel e ia para evaluar automáticamente la salud de cada hoja, lo que constituye una valiosa herramienta para la monirezación de la vegetación urbana. / Marc Josep Montagut Marques / Universidad de Waseda
« Las Técnicas de Visión por Máquina, Como la segmentación, Tienen Granddes aplicaciones en el Campo Médico. Quisimos extrapolaire esta tecnología a Otras áreas, Como la Salud Vegel », explica marc josep montagut marques, autor
Datos en timpo réel
La Elección de Estos Algoritmos no es occasionnel: MIENTRAS 'YOLOV8' Permite procesar datos en timpo réello que es idéal para moniteur de grandes Áreas urbanas, « Deepsort '' mantiène su eficacia inclusto entornos complejosComo Cambios de Iluminación o Movimientos Bruscos de la Cámara.
Para enrrenarque Validar El Sistema, Los Investigadores Recopilaron Videos de Árboles y Arbustos en Shinjuku, Uno de los Distritos Más concurridos de tokio. Utilizaron Cámaras DSLR, Con Sensores Digitals Fijos y Lentes Macro, para capturar texturas foliares a Distancia, Así Como Smartphones, que Aportaron El 56,7% de las Imágenes de Entreamiento.
« Hemos proporcionado una herramienta para que los expertos botánicos evalúen la salud de las plantas en una sola solución, sin necedad de recolectar muestras y dañarlas en el proceso », destaca marques.
La escalabilidad (Capacidad de Crecimiento y Adaptación) Es Otro Pilar del Proyecto. Las Cámaras Pueden Instalarse en drones O Vehículos de Mantenimiento urbano, Como Camionees de Basura, Conirtiendo Recorridos Rutinarios en Fuentes de Datos Valiosos.
Esto pas de solo réduire les coûtsSino que También Evita El Estrés Mecánico en las plantasun facteur Crítico en entornos urbanos donde cada Árbol Cumple Funciones ecológias Especificas.
Arbolado urbano. / Pixabay
En las pruebas, 'Plant Doctor' Demostró una precisión comparable un manuel de la LA Anotaciónspécialmente en la identificación de enfermedades de alto contrate (Como la Roya) o Basadas en déformaciones (Como el Rizado de Hojas).
Además, AL Integrar Datos de Ubicación Mediant Sensores GPS, El Sistema Permite Mapear Patrones de Propagación de EnfermedadesOfreIcido Conocimiento Real Tanto un micro nalive (Plantas Individuals) COMO MACRO (Tendencias urbanas).
Aplicaciones agrícolas
Aunque el foco réel en la aplicación de este sistema híbrido está en entornos urbanos, Los Investigadores Vislumbran aplicaciones agrícolas. « Controlar la Diséminación de Patógenos en Áreas rurales requerá adaptar el logiciel un cultivos extensivos, Pero la base tecnológica ya está probada « , Señala el estudio.
Este sistema podría revolucionar la gestión de plagas en cultivospermisodo intervenciones Tempranas y reduCIeDo el uso de agroquímicosAventuran Los Expertos
El Proyecto, financier Parcialmente Por la Sociedad Japonesa Para la Promoción de la Ciencia (JSPS), Representa Un Avance Hacia la Automatización de Procesos Críticos para la sosténibilidadresaltan las universidades implicadas en la Investigación.
Parque Urbano. / pixabay
Según Expone Shinjiro Umezu, Coautor del Estudio, la intégación de la Inteligencia artificiel en la Conservación urbana es inévitable: « La Tecnología no Reemplazará a los expertos, Pero Les Dará Herramientas Para Tomar Discipations Basadas en Datos Masivos y en timpo réel ».
TAL Y COMO Reccoge El Estudio, Los Resultados Demuestran « La Robustez y Precisión del Sistema en El Diagnóstico de Daños Foliares, Con Posibles aplicaciones en el Monitoreo de Endfermedeade de la Flora Urbana a Gran Escala« , permisiendo así » segmentar y cuantificar el daño foliar causado por bactérias, plagas y hongos « .
Y Concluye: « Este enfoque proporciona una solución pas invasiva, eficience y falmable para la gestión de la salud de los Árboles urbanos, apoyando ecosistemas urbanos sostébles « .
