Nuevo método para análisis de imágenes hemisféricas forestales

Un equipo de investigadores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) en colaboración con el Centro de Investigación Forestal (CIFOR) ha diseñado nuevos métodos para análisis de imágenes forestales. El sistema consta de dos cámaras equipadas con sendas lentes conocidas como de “ojo de pez” con capacidad para visión estereoscópica. El objetivo final del análisis consiste en identificar los troncos de los árboles para determinar alturas y anchuras de los mismos para el análisis y estudio de su evolución en el tiempo.

“El objetivo del método que hemos desarrollado trata de identificar de forma automática y mediante el análisis de imágenes hemisféricas, tanto los troncos de los árboles como sus ramas, al constituir éstos el objetivo del estudio, para determinar así la evolución de las especies arbóreas existentes en los entornos forestales” explica Gonzalo Pajares, profesor de la Facultad de Informática de la UCM y coautor de los estudios publicados en dos prestigiosas revistas internacionales como son Sensors y Expert Systems with Applications. El profesor Pajares es miembro del Comité Editorial de la primera revista.

Imagen forestal. Fernando Montes, Isabel Cañellas y Javier Herrera

Según aclara el profesor Pajares “estas prácticas de procesamiento de las imágenes están orientadas a la realización de lo que los técnicos en la materia denominan inventarios forestales, cuyo interés estriba en la automatización de los procesos hasta donde sea posible”. El interés de la investigación viene suscitado a raíz de la colaboración, desde hace ya varios años y en distintos proyectos de investigación, entre la Facultad de Informática de la UCM y el CIFOR, centro perteneciente al Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA), correspondiendo al Instituto la titularidad del modelo de utilidad que protege el dispositivo con el que se capturan las imágenes. En el marco de estos proyectos el Dr. Javier Herrera ha desarrollado su reciente Tesis Doctoral. Actualmente las técnicas desarrolladas se están aplicando en un proyecto orientado a la sostenibilidad de los Parques Nacionales subvencionado por el Ministerio de Medio Ambiente, Medio Rural y Marino, proyecto liderado por el doctor Fernando Montes y apoyado por la doctora Isabel Cañellas en el CIFOR.

Ampliación de la parte señalada con un rectángulo. Fernando Montes, Isabel Cañellas y Javier Herrera

Para desarrollar los nuevos métodos, los científicos han aplicado tanto técnicas basadas en la información del color presente en las imágenes como procedimientos basados en la geometría del sistema de visión estereoscópica formado por las dos cámaras, encontrándose entre ellas separadas una cierta distancia. Según precisa el profesor Pajares, el sistema de visión humano también es estereoscópico con los dos ojos separados también una determinada distancia, permitiéndonos observar la realidad de las escenas en tres dimensiones, siendo este el principio en el que se inspira tanto el sistema diseñado como los métodos propuestos.

“La identificación de los troncos en las dos imágenes del par estereoscópico se realiza por medio del análisis de color, que permite tanto su identificación directa como indirecta mediante el descarte de otros tipos de texturas tales como suelo, hojas o cielo que carecen de interés para el análisis. Los métodos utilizados se fundamentan en técnicas de Aprendizaje Automático, que constituyen una parte de la Inteligencia Artificial”, aclara el profesor Pajares.

Identificación de los troncos relevantes. Fernando Montes, Isabel Cañellas y Javier Herrera

Realizada la identificación de los troncos, el objetivo siguiente consiste en, dado un tronco o parte del mismo en una imagen, determinar cuál es su homólogo en la otra imagen del par estereoscópico. Esta tarea que para los humanos resulta extremadamente fácil entraña una enorme dificultad para un sistema artificial como el que nos ocupa, según explica el profesor Pajares. Gracias a esta identificación mutua -denominada técnicamente como correspondencia- y conocida la geometría de las cámaras es posible realizar las tan ansiadas medidas relativas a determinar alturas de los árboles o grosor de los troncos entre otras, que permitirán determinar la evolución de los ecosistemas forestales a lo largo del tiempo, generalmente años, según precisa el profesor Pajares haciéndose eco a su vez de la experiencia derivada de su colaboración con los técnicos forestales.

SE PUEDE GANAR TIEMPO EN LA REALIZACIÓN DE INVENTARIOS FORESTALES DISMINUYENDO LOS RIESGOS DE IMPACTO MEDIOAMBIENTAL
Los investigadores, motivados por el sentir económico-social, son conscientes de que se abre una línea de interés relevante de investigación. Con la introducción de los sistemas automáticos de medida, las tareas que hasta ahora se han venido realizando de forma manual en relación a las medidas con fines de inventarios forestales, se pueden llevar a cabo más rápidamente con la consiguiente disminución de costes económicos y, lo que puede ser incluso más importante, con un mínimo impacto medioambiental, al requerir la presencia de un número muy reducido de personal invadiendo los entornos forestales.

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1. P.J. Herrera, G. Pajares, M.Guijarro, J.J. Ruz, J.M. Cruz. A Stereovision Matching Strategy for Images Captured with Fish-Eye Lenses in Forest Environments. Sensors, 11, 1753-1783, 2011.
2. P.J. Herrera, G. Pajares, M.Guijarro, J.J. Ruz, J.M. Cruz. Combining Support Vector Machines and simulated annealing for stereovision matching with fish eye lenses in forest environments. Expert Systems with Applications, 38, 8622-8631, 2011.

Gonzalo Pajares

 Vía: Madri+d, 20/06/2011
F:http://www.madrimasd.org/informacionidi/noticias/noticia.asp?id=48946