ForestMap, la nueva herramienta del INTA que convierte datos de drones en información forestal
La aplicación gratuita permite procesar nubes de puntos 3D obtenidas mediante LiDAR y fotogrametría para generar mapas de altura, cobertura de copas, curvas de nivel y detectar árboles individuales. El objetivo es facilitar el uso de esta información en bosques, plantaciones y sistemas silvopastoriles.
El INTA desarrolló ForestMap, una herramienta digital gratuita que busca simplificar el procesamiento de los datos forestales obtenidos mediante drones. La aplicación permite transformar las nubes de puntos 3D generadas mediante relevamientos LiDAR y fotogramétricos en información concreta para la gestión de bosques, plantaciones y sistemas silvopastoriles.
El desarrollo apunta a resolver una dificultad cada vez más frecuente entre profesionales y empresas que utilizan drones: cómo transformar grandes volúmenes de datos en indicadores útiles para tomar decisiones. Si bien los drones permiten relevar grandes superficies mediante sensores LiDAR o cámaras utilizadas para fotogrametría, el procesamiento posterior suele requerir programas especializados de alto costo o conocimientos de programación. ForestMap busca reducir esa barrera mediante una interfaz interactiva que no requiere programar.
De la nube de puntos al mapa forestal
La herramienta toma las nubes de puntos 3D obtenidas durante los relevamientos y permite procesarlas para separar el terreno de la vegetación, generar modelos digitales de elevación, extraer curvas de nivel, estimar la altura de los árboles, identificar ejemplares individuales y elaborar mapas de cobertura de copas. Según explicó Eduardo Hildt, investigador del grupo Forestal de INTA Montecarlo y uno de los desarrolladores, estos datos pueden tener aplicaciones concretas para el manejo forestal. En un sistema silvopastoril, por ejemplo, el porcentaje de cobertura de las copas permite analizar la competencia por la luz entre los árboles y la pastura y aportar información para definir el momento de realizar un raleo. De esta manera, el procesamiento de los datos capturados por drones puede convertirse en una herramienta para planificar intervenciones sobre el terreno con mayor información.
Cinco etapas para procesar los datos
ForestMap organiza el trabajo en cinco etapas: configuración; carga y clasificación; modelos digitales; identificación de árboles; y exportación. Durante el procesamiento, la aplicación simplifica las nubes de puntos para hacerlas más manejables y elimina el ruido presente en los datos. Uno de los componentes incorporados es el algoritmo Cloth Simulation Filter (CSF), que permite identificar la superficie del suelo. Para facilitar su utilización, ForestMap ofrece tres perfiles preconfigurados según las características del terreno: llano, ondulado y quebrado.
A partir de la información obtenida se puede generar el Modelo Digital de Elevación (DEM) y extraer curvas de nivel con distintas equidistancias. La aplicación también permite construir el Modelo de Altura de Copas (CHM), una herramienta utilizada para caracterizar la estructura de la vegetación.
Identificación de árboles individuales
Otra de las funciones de ForestMap es la detección automática de árboles individuales mediante un filtro de máximos locales. El sistema permite además vectorizar la cobertura del dosel arbóreo a partir de una altura de corte definida por el usuario. Esta información puede resultar especialmente útil para caracterizar plantaciones forestales y sistemas silvopastoriles, donde conocer la distribución y estructura de los árboles permite analizar diferentes alternativas de manejo. Los resultados pueden exportarse como capas de información georreferenciada para continuar el análisis en Sistemas de Información Geográfica (SIG). La aplicación también genera automáticamente un reporte en PDF con los parámetros utilizados durante el procesamiento y los principales resultados obtenidos.
Una prueba en 27,7 hectáreas de Misiones
El equipo del INTA puso a prueba ForestMap en Santiago de Liniers, Misiones, sobre un sistema silvopastoril de 27,7 hectáreas. El establecimiento analizado estaba compuesto por cinco rodales de pino y uno de eucalipto. El procesamiento de los datos permitió identificar 4.362 árboles, con densidades de entre 116 y 196 ejemplares por hectárea. Las alturas medias registradas estuvieron entre 14,5 y 22 metros, según el rodal analizado. En este tipo de sistemas productivos, la información sobre la cobertura de las copas puede aportar elementos para evaluar la disponibilidad de luz que llega a la pastura y definir decisiones de manejo, como el momento apropiado para realizar un raleo.
Una herramienta pensada para grandes volúmenes de datos
El desarrollo combina herramientas LiDAR disponibles para el lenguaje de programación R con una interfaz desarrollada mediante Shiny. Además, incorpora visores 3D interactivos, soporte en español, inglés y portugués y un sistema optimizado para aprovechar los distintos hilos de procesamiento de la computadora y trabajar con grandes volúmenes de información. El objetivo es que profesionales que ya generan nubes de puntos mediante drones puedan avanzar desde la captura de información hacia su procesamiento y análisis sin tener que incorporar conocimientos específicos de programación. Para Hildt, uno de los principales aportes de ForestMap es justamente la posibilidad de transformar miles de datos tridimensionales obtenidos mediante drones en información concreta para el manejo de bosques y plantaciones.
Software libre y acceso gratuito
ForestMap fue desarrollada a partir de software libre y está disponible bajo licencia GNU GPL-3.0.
La aplicación puede descargarse desde el repositorio oficial del proyecto en GitHub - INTA ForestMap. La herramienta está orientada a técnicos, investigadores y productores forestales y agropecuarios que utilizan drones y necesitan procesar información LiDAR o fotogramétrica.
El desarrollo representa así un paso más en el uso de drones para el sector forestal: no solo como herramientas para relevar superficies, sino como plataformas capaces de generar información detallada sobre altura, densidad, estructura y cobertura de la vegetación, elementos que pueden incorporarse directamente a la planificación y gestión productiva.
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