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Nueva herramienta que simplifica el análisis de datos forestales con drones

18 septiembre, 2026
in Ciencia y Tecnología
Nueva herramienta que simplifica el análisis de datos forestales con drones
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Para optimizar la gestión forestal y silvopastoril a partir de datos capturados por drones, especialistas del INTA desarrollaron una aplicación gratuita e intuitiva que procesa relevamientos LiDAR y fotogramétricos en cinco pasos simples, implementando una interfaz interactiva que elimina la necesidad de saber programar.

La gestión eficiente de los recursos forestales y de los sistemas silvopastoriles requiere un conocimiento preciso sobre la densidad, altura y cobertura de las copas del bosque. Aunque el uso de drones —mediante sensores LiDAR o fotogrametría— revolucionó la captura de datos en grandes superficies, la transformación de esos insumos en información útil para la toma de decisiones presenta dificultades que impiden su uso por parte de empresas y profesionales.

Entre las dificultades se encuentra la necesidad de tener un software especializado con alto costo de adquisición, o contar con habilidades de programación para poder emplear el software libre disponible. Por ello, un equipo de especialistas del INTA, partiendo de software libre ya existente, desarrolló una aplicación gratuita con interfaz intuitiva que elimina la necesidad de programar para procesar las nubes de puntos 3D que se generan en los relevamientos LiDAR y fotogramétricos.

“INTA ForestMap permite tomar las nubes de puntos 3D que obtenemos desde un software de fotogrametría o desde un relevamiento LiDAR, y analizarlas para separar el terreno de la vegetación, generar modelos digitales de elevación, extraer curvas de nivel, mapear la altura de los árboles, detectar árboles individuales y generar mapas de cobertura de copas”, indicó Eduardo Hildt –investigador del grupo Forestal de INTA Montecarlo y uno de los desarrolladores de la herramienta–.

“Esta información es clave para la gestión forestal, por ejemplo, en un sistema silvopastoril, el porcentaje de cobertura de copas nos indicará en qué momento debemos realizar un raleo para permitir el ingreso de luz a la pastura”, agregó el investigador.

Además, detalló que la aplicación combina el potencial del paquete LiDAR disponible para el lenguaje de programación R dentro de una interfaz amigable construida con la tecnología Shiny. Además, incorpora visores 3D interactivos, soporte para múltiples idiomas –español, inglés y portugués– y un aprovechamiento optimizado de los hilos de procesamiento de la computadora para agilizar la labor con grandes volúmenes de datos.

¿Cómo funciona?

La aplicación está pensada para profesionales que ya utilizan drones y generan nubes de puntos 3D, pero necesitan convertir esos datos en información forestal sin depender de programas costosos o conocimientos de programación.

INTA ForestMap funciona mediante una guía en cinco pasos: Configuración; Carga y clasificación; Modelos digitales; Identificación de árboles; y Exportación.

Hildt explicó que “la herramienta simplifica las nubes de puntos para hacerlas más manejables, depura el ruido existente, y mediante la integración del algoritmo Cloth Simulation Filter (CSF), identifica la superficie del suelo con precisión. Para facilitar el proceso, ofrece tres perfiles preconfigurados según la topografía del terreno: llano, ondulado o quebrado”.

Luego, la plataforma permite generar el Modelo Digital de Elevación (DEM), extraer curvas de nivel con equidistancias personalizables –a 0,5 metros, 1 metro o 5 metros– y construir el Modelo de Altura de Copas (CHM), fundamental para la caracterización de la estructura forestal.

A través de un filtro de máximos locales (LMF), el sistema automatiza la detección de árboles individuales y vectoriza la cobertura del dosel arbóreo a una altura de corte configurable por el usuario.

“Además de exportar capas de información georreferenciada listas para su procesamiento en Sistemas de Información Geográfica (SIG), la aplicación genera un reporte automático en PDF con un resumen de los parámetros empleados en el análisis y los principales resultados obtenidos”, agregó Hildt.

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