Los árboles y plantas urbanos hacen mucho más que embellecer los paisajes urbanos. Purifican el aire, reducen las islas de calor urbanas, proporcionan espacios recreativos e incluso aumentan el valor de las propiedades. Como componentes esenciales de los ecosistemas urbanos sostenibles, las plantas contribuyen silenciosamente a nuestro bienestar. Sin embargo, los árboles urbanos se enfrentan a numerosas amenazas, como plagas, enfermedades y el cambio climático, por lo que es esencial mantener su salud bajo control.
El monitoreo de la vegetación urbana ha sido tradicionalmente un proceso muy laborioso, que requiere conocimientos botánicos y recursos considerables. Con la expansión mundial de las ciudades y la creciente complejidad de los entornos urbanos, el seguimiento de la salud de las plantas también se ha vuelto más difícil. ¿Podría la inteligencia artificial (IA) ser la clave para abordar este desafío?
En un estudio reciente, un equipo de investigación conjunto dirigido por el Laboratorio del Profesor Umezu del Departamento de Ciencias de la Vida y Biociencia Médica de la Universidad de Waseda y el Laboratorio del Profesor Shiojiri de la Facultad de Agricultura de la Universidad de Ryukoku desarrollaron una innovadora solución impulsada por IA para monitorear la salud de las plantas.
Su artículo fue publicado en línea en la revista Measurement .
El estudio presenta «Plant Doctor», un sistema híbrido de IA que diagnostica automáticamente la salud de los árboles urbanos mediante imágenes de video captadas por cámaras convencionales. «Las técnicas de visión artificial, como la segmentación, tienen grandes aplicaciones en el campo de la medicina. Queríamos extrapolar esta tecnología a otras áreas, como la salud vegetal», afirma Marques, primer autor, al explicar su motivación.
Plant Doctor combina dos algoritmos de visión artificial de vanguardia —YOLOv8 y DeepSORT— para identificar y rastrear hojas individuales en cada fotograma de vídeo. El objetivo de estos algoritmos es garantizar que solo se seleccionen las mejores imágenes de cada hoja para su posterior procesamiento.
Posteriormente, un tercer algoritmo, llamado DeepLabV3Plus, realiza una segmentación detallada de imágenes para cuantificar con precisión el daño foliar. El sistema propuesto puede detectar automáticamente áreas afectadas en hojas individuales, como manchas causadas por bacterias, plagas y hongos.
Uno de los aspectos más atractivos de este enfoque es su escalabilidad y rentabilidad. El sistema puede procesar grabaciones de video captadas por cámaras instaladas no solo en drones, sino también en vehículos de mantenimiento urbano, como camiones de basura, lo que convierte los servicios rutinarios en oportunidades para recopilar datos sin invertir grandes recursos. Además, al usar imágenes en lugar de ramas y hojas reales, Plant Doctor minimiza el estrés de las plantas urbanas.
«Hemos proporcionado una herramienta para que los expertos en botánica evalúen la salud de las plantas en una sola solución, sin necesidad de recolectar muestras ni dañarlas en el proceso», comenta Marques. El equipo de investigación validó el sistema propuesto utilizando imágenes de plantas urbanas en Tokio, obteniendo resultados favorables y diagnósticos de salud foliar con una precisión notable en diversas especies de flora urbana.
Al combinar datos fitosanitarios con información precisa de ubicación, Plant Doctor permite un análisis microeconómico de plantas individuales y una visión macroeconómica de los patrones de enfermedades en zonas urbanas. Cabe destacar que, más allá de las aplicaciones urbanas, Plant Doctor también podría adaptarse al uso agrícola, ayudando a los agricultores a monitorear la salud de los cultivos e identificar enfermedades antes de que se propaguen.
En general, la tecnología propuesta representa un paso significativo hacia un monitoreo más sustentable de la salud de las plantas urbanas y rurales , permitiendo a los expertos botánicos enfocarse más en intervenciones estratégicas que en el monitoreo de rutina.
Más información: Marc Josep Montagut Marques et al., Plant Doctor: Un software híbrido de aprendizaje automático y segmentación de imágenes para cuantificar el daño a las plantas en secuencias de vídeo, Measurement (2025). DOI: 10.1016/j.measurement.2025.117094
