De píxeles a planificación: inteligencia artificial de Google para la restauración de la naturaleza

Investigadores de Google han presentado un marco de aprendizaje profundo que permite reconocer elementos pequeños del paisaje (setos vivos, cortavientos, bosquetes) que no son visibles en imágenes satelitales estándar. Estos objetos pueden aumentar la absorción de carbono y la biodiversidad sin retirar tierras de la producción agrícola. Anteriormente se lanzó el conjunto ráster Farmscapes 2020 (Inglaterra), y ahora se ha publicado un conjunto de datos vectoriales con setos vivos, muros de piedra y bosquetes de todo el Reino Unido. Para su creación se utilizó un modelo preentrenado Vision-Transformer (ViT) de Remote Sensing Foundations (Google Earth AI), ajustado con 247 km² de datos etiquetados, además de LiDAR. Para la clasificación de objetos se empleó el índice de compacidad Polsby-Popper (objetos alargados con coeficiente < 0.5). El procesamiento se realizó en Google Earth Engine. Los datos son abiertos y están disponibles para agricultores, científicos y políticos.