AI para detección de heracleo en imágenes satelitales

Herramienta de IA para la detección automática del Heracleum sosnowskyi en imágenes satelitales

Desarrolladores de la Escuela de Análisis de Datos de Yandex, el Centro de Yandex para Tecnologías en Pro del Sociedad y el movimiento StopHogweed han lanzado un servicio basado en visión por computadora para detectar focos de infestación de Heracleum sosnowskyi. La herramienta acelera la anotación de imágenes hasta 50 veces en comparación con los métodos manuales. Es gratuita para organizaciones ambientales, parques nacionales, científicos y agricultores. El modelo se entrenó en Yandex Cloud con un conjunto de datos de 10.000 imágenes satelitales que muestran puntos calientes de infestación. La validación utilizó la métrica IoU para evaluar la precisión de detección, seguida de una revisión experta por parte de especialistas de StopHogweed.

Base tecnológica y pruebas

El servicio aprovecha modelos propietarios de visión por computadora de Yandex. El algoritmo segmenta zonas de Heracleum sosnowskyi en imágenes de alta resolución. Voluntarios probaron la herramienta con datos de 17 regiones de la Rusia europea. Detectó 421 hectáreas de infestación, incluyendo cobertura completa de Moscú y el óblast de Moscú. Con base en las anotaciones, están en marcha esfuerzos de erradicación: excavación de raíces y poda de inflorescencias, principalmente en áreas protegidas.

Un ejemplo práctico es la detección de un foco importante en el Parque Nacional del Lago Pleshcheyevo (óblast de Yaroslavl), que fue erradicado con éxito.

Uso del servicio en la práctica

Los usuarios suben imágenes satelitales en formato GeoTIFF con georreferenciación. El algoritmo devuelve anotaciones para las zonas de infestación. Los datos procesados están disponibles en un mapa interactivo. Para áreas no procesadas, el servicio genera segmentación automáticamente.

• Formato de datos de entrada: GeoTIFF con metadatos de georreferenciación.
• Salida: Contornos vectoriales de focos en el mapa.
• Ventajas: Reduce el tiempo de anotación hasta 50 veces, escalable a grandes áreas.
• Público objetivo: Especialistas en GIS, ecólogos, voluntarios con experiencia en datos satelitales.

Planes de escalado

En 2026, el servicio ampliará la cobertura a 100.000 km² en los óblasts de Tver y Yaroslavl. Los desarrolladores integrarán datos de Roszapovedtsentr para áreas protegidas de importancia federal. Los planes incluyen entrenar el modelo con otras especies invasoras:

• Echinocystis lobata.
• Dos especies de solidagos.

El objetivo es un único mapa nacional de focos de Heracleum sosnowskyi. La herramienta mantiene la precisión en paisajes complejos, lo cual es crítico para monitorear plantas invasoras en sistemas GIS.

Puntos clave

• Acelera la anotación 50 veces gracias a un modelo de visión por computadora validado con IoU.
• Detectó 421 ha de infestación en 17 regiones, cobertura completa de Moscú y el óblast de Moscú.
• Escalado a 100.000 km² de áreas protegidas para el verano de 2026.
• Expansión a echinocystis y solidagos para un monitoreo integral.
• Acceso gratuito con soporte para GeoTIFF e integración en GIS.

El servicio demuestra el poder del ML en ecología, minimizando el trabajo manual mientras mantiene métricas de calidad.

— Editorial Team