Cosmonautas de la autopista, a la manera de los viajeros interplanetarios que observan de lejos el rápido envejecimiento de aquellos que siguen sometidos a las leyes del tiempo terrestre, ¿qué vamos a descubrir al entrar en un ritmo de camellos después de tantos viajes en avión, metro, tren? Julio Cortázar.
Desde Buenos Aires, Argentina

7/2/17 - DJ:

Una solución astronómica para las especies en extinción

T.E.L: 5 min.

El primer proyecto de drone astro-ecológico podría ser una respuesta a algunos de los esfuerzos en conservación de especies.




Si la revolución de Galileo fue usar un telescopio para mirar hacia el cielo, ahora, cuatro siglos después, parece ocurrir lo contrario. Un astrofísico y un ecologista de la Universidad John Moores proponen usar tecnología y conocimiento en astronomía para observar animales en peligro en la Tierra.

La colaboración interdisciplinaria es una creciente tendencia mundial en ciencias. También se ha incrementado el uso de "drones" para diversos fines. Los autores de la investigación publicada en International Journal of Remote Sensing logran combinar los aparatos voladores, cámaras termales y técnicas usadas para analizar objetos en el espacio exterior como respuesta a uno de los grandes desafíos del siglo XXI.

El profesor Serge Wich -pionero en el uso de drones en conservación ecológica y fundador de conservationdrones.org- señaló que como un "ojo en el cielo" los drones de conservación "ayudan a luchar contra la deforestación ilegal, la caza furtiva y la destrucción de hábitats que ha llevado a muchas especies al peligro de extinción como rinocerontes, orangutanes y elefantes. Ahora, con técnicas similares a las usadas en astrofísica para hallar e identificar objetos en el universo distante, podemos hacer esto mismo más eficientemente".

El investigador agrega sobre el panorama actual que "El Banco Mundial estima que los ecosistemas generan USD 33 billones de pérdidas cada año" y espera que su desarrollo colabore en responder a este problema cada vez mayor.

El Dr. Steve Longmore (autor líder del trabajo publicado) explica en qué aporta el conocimiento astronómico:
"Los astrofísicos han usado cámaras termales por muchas décadas. Las técnicas que hemos desarrollado para hallar y caracterizar los objetos más difusos en el universo son exactamente aquellas que son necesarias para encontrar e identificar objetos en imágenes termales tomadas con drones. La clave del éxito es construir librerías de perfiles de calor que funcionen como "huellas dactilares" para permitirnos identificar en forma única los animales detectados".

El próximo paso en la investigación es expandir estas técnicas a otras aplicaciones como ayudas en desastres, búsqueda y rescate.

Fig. 2: Foto del drone usado de seis motores (S. N. Longmore et al 2017).

En la introducción del paper publicado se indica que una tarea importante para la comunidad de investigación y conservación es monitorear la distribución y densidad de especies. Usualmente este trabajo se hacía en el campo, a pie o en auto, desde el aire con helicópteros o más recientemente con satélites. El problema de los trabajos aéreos de gran cobertura es su costo prohibitivo.
Los drones podrían ser una solución más eficiente por su relación costo-beneficio.

En el trabajo usan el término UAV para referirse a los vehículos aéreos no tripulados, es decir, drones, y la palabra UAS para referirse al sistema que incluye al aparato más el equipo de imágenes. El trabajo con drones ha sido hecho, hasta ahora, con cámaras que operan en longitudes visibles. Esto tiene dos problemas: sólo se puede usar de día cuando algunas actividades como la caza furtiva suelen ser de noche; y como la luz obtenida es luz solar reflejada, el brillo de los objetos es similar, lo que hace difícil discernir entre distintos animales o personas. Como la temperatura corporal de la mayoría de los animales de sangre caliente es aproximadamente 300 K (27ºC), usando detectores sensibles a esa emisión podría mejorar la detección de esas criaturas. El pico de la distribución de energía en objetos con esa temperatura es de ∼10 µm. Con cámaras que operen en este régimen termal (infrarrojo) la tarea podría concretarse. Por otro lado, a las mismas longitudes de onda, los objetos más fríos como las plantas y terreno raramente emiten con fuerza y habría mayor contraste entre el entorno y los animales. Las ventajas de este escenario se maximizan en entornos secos y fríos y disminuyen al incrementarse la temperatura y la humedad.

Las cámaras termales infrarrojas no solían ser muy económicamente accesibles, pero en la actualidad la tecnología ha bajado su costo. Hay varios trabajos recientes sobre diferentes especies. Mientras los datos se incrementan, el cuello de botella para alcanzar un buen resultado científico son las herramientas de análisis. La detección manual e identificación de especies puede llevar mucho tiempo y los resultados dependen mucho de la persona a cargo.

Aquí es donde la tecnología de detección de objetos difusos de la astronomía y técnicas de "inteligencia artificial" pueden aportar a la realización más eficiente de la tarea.
El paper relata esta aventura consistente en construir una arquitectura de detección e identificación basada en algoritmos de software astronómico y drones automatizados con cámara termal.

Esta arquitectura tiene cuatro componentes ilustrados a continuación:


El primer componente es el hardware (drone + cámara) y la trayectoria de vuelo, altura y velocidad. Los componentes 2 y 3 son software para identificar objetos en el video adquirido.

Detalles técnicos
Los investigadores eligieron Python como lenguaje por su portabilidad y disponibilidad de paquetes de código abierto. En particular usaron las rutinas disponibles en ASTROPY (http://www.astropy.org/), un paquete estandarizado y gratuito y de código abierto para ese lenguaje de alto nivel. Específicamente usaron rutinas de PLOTUTILS para identificar y extraer fuentes de las imágenes.
Para la identificación de fuentes usaron librerías OpenCV que recaen en algoritmos de aprendizaje de máquina ("inteligencia artificial") que consiste en proveer a las librerías de dos juegos de imágenes: uno que contiene imágenes de los objetos de interés y otro con una configuración similar, pero sin los objetos. Las librerías procesan esas imágenes y se obtiene una serie de vectores que describen al objeto.

Fig. 4: Resultado de una de las pruebas: A la derecha, detección de vacas; a la izquierda, detección de humanos.

El equipo usado fue un hexacóptero Y6 750mm fibra de carbono con un transmisor FrSky Taranis (433 MHz), batería Multistar 6S 800 mAh lipo y una laptop como estación. La cámara enfriada pasiva (termográfica) fue una FLIR, Tau 2 LWIR
Thermal Imaging Camera Core con una lente de 7.5 mm y 640x512 píxeles a 75 Hz.
Según una rápida búsqueda web, el equipo tendría un costo aproximado de USD 9000 (ver abajo).

Conclusión
Nos estamos habituando al uso de drones y en muchos casos parece todavía oneroso para el público general y sin mayores utilidades. Sin embargo, hay usos en periodismo que parecen prometedores y ciertamente en diferentes áreas de las ciencias las imágenes aéreas con equipos ligeros y maniobrables permite una multiplicidad de usos creativos para resolver problemas en adquisición de datos en forma bastante rápida. En relación a los presupuestos científicos, siempre acotados, es posible encontrar en estas unidades una solución más accesible.
Pero estos equipos necesariamente muestran su valor en conjunto con cámaras u otros dispositivos. Las cámaras termales son exigentes al bolsillo del consumidor común todavía. Sin embargo, para usar los datos adquiridos los investigadores debieron desarrollar un sistema a la medida. Mediante ensayo y error fueron ajustando las variables hasta obtener un resultado alentador que podría tener muchas aplicaciones en conservación de especies y en tareas humanitarias.
El software pensado originalmente para astronomía ha cobrado -una vez más- relieve en otro ámbito científico. Y es maravilloso que existan estas colaboraciones interdisciplinarias con transferencia de tecnologías. Resulta inspirador que los astrónomos puedan usar sus capacidades y desarrollos no sólo para resolver problemas de enormes objetos distantes en el espacio-tiempo, sino también los grandes desafíos en nuestro pedacito de universo que queremos conservar.


Fuentes y enlaces relacionados

Adapting astronomical source detection software to help detect animals in thermal images obtained by unmanned aerial systems
S. N. Longmore et al
International Journal Of Remote Sensing; Publicado online 06-02-2017
DOI: 10.1080/01431161.2017.1280639

arXiv:1701.01611 [astro-ph.IM]
https://arxiv.org/abs/1701.01611

Eurekalert: The solution from the skies to save endangered species
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2017-02/tfg-tsf020617.php

TAU 2 LWIR THERMAL IMAGING CAMERA
http://www.flir-tau-buy.com/product/tau-2-lwir-thermal-imaging-camera/

Y6 750mm carbon fibre Hexacopter complete built
http://www.droneshop.biz/multirotors/y6-carbon-fibre-hexacopter-complete-built-and-test-flown-system.html

Sobre las imágenes
Imagen inicial: Imagen en falso color de rinocerontes en el Knowsley Safari Park.
Crédito: Liverpool John Moores University

Fig. 2: Foto extraída del paper de los autores citados.

Fig. 3: Gráfico extraido del paper de los autores citados.

Fig. 4: Captura de imagen de video realizado por Dr Steve Longmore, Professor Serge Wich, Andy Goodwin, Ron Collins, Simon Pfeiffer.


No hay comentarios.:

Publicar un comentario

Anillo astronómico

Anillo Astronómico
[ Únete | Listado | Al azar | <<> | Siguiente >> ]