Los drones, aliados de los estudios de preservación de la fauna en México

Para contabilizar aves en México lo tradicional es ir al lugar con binoculares y cuaderno, armarse de paciencia y observar al grupo, lo cual no es sencillo debido a que cada integrante de la bandada se mueve y, mientras algunos llegan otros aletean y se van, por lo cual, para hacer ésto bien se requieren años de experiencia.
El ornitólogo Esaú Villarreal explica que un obstáculo siempre presente son las limitaciones físicas del humano: “nuestra visión horizontal tiende a confundirse ante los cambios de profundidad y eso dificulta determinar cuántos objetos tenemos ante nosotros, en especial si sobrepasan la decena”.
Para evitar el problema de las figuras escondidas una detrás de otra, empalmadas o que se pierden al mirarse a lo lejos, el ornitólogo decidió que lo mejor era cambiar la perspectiva y ver las cosas desde lo alto, a través de la cámara de un dron o UAV (del inglés Unmanned Aerial Vehicle).
Las fotografías de Esaú Villarreal a las colonias de flamencos (Phoenicopterus ruber) que habitan en Sisal no se parecen a ninguna de las hechas antes en esas playas, pues las de él se toman a decenas o cientos de metros de altura, desde un dron, y luego son analizadas por un algoritmo que, de manera automática, calcula cuántos individuos integran esos grupos y dónde se reúnen.
“Este sistema se llama FlaminGO! y fue desarrollado para apoyar en tareas de monitoreo y conservación. Aquí, a través de instantáneas, podemos detectar patrones de crecimiento o merma poblacionales y saber en qué áreas se concentran estos individuos, ya que aún no las conocemos con certeza y, por lo mismo, bien podríamos estar destruyéndolas ahora mismo sin darnos siquiera cuenta”.
Para demostrar la efectividad de FlaminGO!, Esaú y la profesora Patricia Ramírez Bastida, de la FES Iztacala, compararon los resultados obtenidos desde el dron contra los de los profesionales del conteo. Para ello el uno y los otros analizaron las mismas cinco fotografías e hicieron sus estimados. Al final, la efectividad de los humanos osciló entre un 70 y un 89 por ciento; la del programa computacional registró, en cada caso, un muy constante 95 por ciento de fiabilidad. La mayor diferencia se dio en cuanto al tiempo, pues mientras el algoritmo de Esaú demoró apenas 60 segundos en analizar cada imagen, los humanos se tardaron 40 minutos.
Los números automatizados de FlaminGo! siempre fueron más certeros y hasta un cuatro mil por ciento más rápidos.
Fuente: UNAM Global