Las imágenes satelitales analizadas por IA se están convirtiendo en una nueva herramienta para encontrar caminos no cartografiados que provocan destrucción ambiental en áreas silvestres.
El distinguido profesor Bill Laurance de la Universidad James Cook fue coautor de un estudio que analiza la confiabilidad de un enfoque automatizado para la cartografía de carreteras a gran escala, utilizando redes neuronales convolucionales entrenadas con datos de carreteras, utilizando imágenes de satélite .
Dijo que la Tierra está experimentando una ola sin precedentes de construcción de carreteras, y se esperan unos 25 millones de kilómetros de nuevas carreteras pavimentadas para mediados de siglo.
«Aproximadamente el 90% de toda la construcción de carreteras se produce en países en desarrollo, incluidas muchas regiones tropicales y subtropicales de excepcional biodiversidad.
«Al aumentar considerablemente el acceso a áreas naturales anteriormente remotas, el desarrollo de carreteras mal reguladas provoca aumentos dramáticos en la perturbación ambiental debido a actividades como la tala, la minería y el desmonte de tierras», afirmó el profesor Laurance.
Dijo que muchas carreteras en esas regiones, tanto legales como ilegales, no están cartografiadas, y que los estudios de cartografía de carreteras en la Amazonía brasileña, Asia-Pacífico y otros lugares encuentran regularmente hasta 13 veces más longitud de carretera que la reportada en el gobierno o en las bases de datos de carreteras.
«Tradicionalmente, la cartografía de carreteras significaba trazar las características de la carretera a mano, utilizando imágenes satelitales. Esto es increíblemente lento, lo que hace casi imposible estar al tanto del tsunami mundial de carreteras», afirmó el profesor Laurance.
Los investigadores entrenaron tres modelos de aprendizaje automático para mapear automáticamente las características de las carreteras a partir de imágenes satelitales de alta resolución que cubren áreas rurales, generalmente remotas y a menudo boscosas de Papua Nueva Guinea, Indonesia y Malasia.
«Este estudio muestra el notable potencial de la IA para tareas a gran escala, como la elaboración de mapas de carreteras globales. Aún no hemos llegado a ese punto, pero estamos haciendo grandes progresos», afirmó el profesor Laurance.
«La proliferación de carreteras es probablemente la amenaza directa más importante para los bosques tropicales a nivel mundial. En unos años más, la IA podría darnos los medios para mapear y monitorear las carreteras en las áreas ambientalmente más críticas del mundo».
El trabajo está publicado en la revista Remote Sensing .
Más información: Sean Sloan et al, Mapeo de carreteras remotas utilizando inteligencia artificial e imágenes satelitales, teledetección (2024). DOI: 10.3390/rs16050839
