1️⃣2️⃣Y no acaba aquí la cosa, ya que cada dato recogido por los drones, como las dimensiones, especies y el estado de las plantas, se convierte en combustible digital para los modelos de incendio. Así, podemos simular cómo se propagaría el fuego según las condiciones reales del bosque.🔥💻

1️⃣1️⃣Pero aquí viene lo mejor: al tener cada árbol y arbusto identificado y clasificado, podemos realizar estimaciones de otras variables, como la biomasa de cada especie con mucha precisión🌱📊 Esto significa que podemos saber cuánto material vegetal hay en cada rincón del bosque sin tocar una sola rama

🔟Y una vez segmentadas, llega el siguiente paso: clasificar por especies las nubes🏷️🌲. Usando más #InteligenciaArtificial, identificamos si la forma y el color corresponden, por ejemplo, a un pino o una jara. Así, transformamos una nube caótica de puntos en un inventario digital vivo con un clic.

9️⃣ Veámos cómo ordenamos nuestro Matrix: mediante #InteligenciaArtificial, segmentamos la nube de puntos de forma automática, es decir, distinguimos qué puntos pertenecen a cada planta🌳🌿¡Imagina separar millones de puntitos como si estuvieras ordenando los infinitos números de Matrix! 🧶🤯

7️⃣ Cada punto de la nube nos dice exactamente su posición en el espacio (en 3D 📍) y también el “color” o la cantidad de luz que refleja. 🌈✨
Con toda esa información, podemos crear un gemelo digital del bosque: una copia virtual que nos permite pasear por él sin salir de casa.

2️⃣Un #IncendioForestal fuera de control lo transforma todo en cuestión de horas: se pierden bosques que tardaron décadas en crecer, se amenaza la vida y desaparecen la riqueza natural, el equilibrio del ecosistema y muchos de los beneficios que nos brinda la naturaleza. 🌿✨

I am glad to promote this new #specialissue named "#AI and #remotesensing applied to #forestmanagement: advances in #machinelearning and #deeplearning applications" in which Dr. Pablo Crespo Peremarch and I will be the guest editors.

LINK: www.mdpi.com/journal/remo...