Effective integration of drone technology for mapping and managing palm species in the Peruvian Amazon

Abstract

Los datos de teledetección podrían incrementar el valor de los recursos forestales tropicales al facilitar el mapeo de especies de importancia económica. Sin embargo, las herramientas actuales carecen de precisión en áreas extensas y siguen siendo inaccesibles para los interesados. En este trabajo, colaboramos con la Autoridad de Áreas Naturales Protegidas del Perú para desarrollar e implementar métodos precisos, a escala de paisaje y a nivel de especie, para evaluar la distribución y abundancia de palmeras amazónicas arborescentes de importancia económica mediante datos de campo, imágenes de drones de espectro visible y aprendizaje profundo. Comparamos los costos y el tiempo necesarios para inventariar y desarrollar planes sostenibles de cosecha de fruta en dos comunidades, utilizando métodos tradicionales basados ​​en parcelas y nuestros métodos basados ​​en drones. Nuestro enfoque detecta palmeras individuales de tres especies, incluso cuando están densamente agrupadas (puntuación general promedio: 74%), con alta precisión e integridad para Mauritia flexuosa (precisión: 99% y recuperación: 81%). En comparación con los métodos basados ​​en parcelas, nuestro enfoque basado en drones reduce los costos por hectárea de un inventario de Mauritia flexuosa para un plan de manejo en un 99% (USD 5 ha-1 versus USD 411 ha-1), y reduce los costos operativos totales y el tiempo de personal para desarrollar un plan de manejo en un 23% y un 36%, respectivamente. Estos hallazgos demuestran cómo la adaptación de la tecnología a la escala y precisión requeridas para el manejo, y la participación de las partes interesadas en todas las etapas, puede contribuir a expandir la gestión sostenible en los trópicos.