Modelos de inteligencia artificial ahora pueden identificar árboles individuales a partir de escaneos del bosque

Un estudio reciente analiza cómo los modelos de aprendizaje profundo pueden generalizar entre distintos entornos forestales para segmentar árboles individuales a partir de datos de nubes de puntos. Tras entrenar un único modelo con siete conjuntos de datos diversos que incluyen diferentes métodos de escaneo láser y tipos de bosque, los investigadores observaron que los modelos pueden adaptarse bien cuando se entrena con datos de coníferas esparcidas y luego se aplican a bosques caducifolios densos, pero tienen dificultades cuando se intenta la transición inversa. Estos resultados subrayan la necesidad de disponer de datos forestales etiquetados y variados para crear sistemas de inteligencia artificial robustos capaces de mejorar el monitoreo forestal global y el análisis de secuestro de carbono.
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