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

Abstract

Los datos de teledetección podrían aumentar el valor de los recursos forestales tropicales al ayudar a mapear especies económicamente importantes. Sin embargo, las herramientas actuales carecen de precisión a gran escala y siguen siendo inaccesibles para los actores locales. En este estudio, trabajamos con la Autoridad de Áreas 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 palmas amazónicas arborescentes de valor económico, utilizando datos de campo, imágenes de drones en espectro visible y aprendizaje profundo. Comparamos los costos y el tiempo necesarios para inventariar y elaborar planes de cosecha sostenible de frutos en dos comunidades, usando métodos tradicionales basados en parcelas y nuestro enfoque basado en drones. Nuestro método detecta palmas individuales de tres especies, incluso en agrupaciones densas (puntaje general promedio del 74%), con alta precisión y exhaustividad para Mauritia flexuosa (precisión: 99%; sensibilidad: 81%). En comparación con los métodos tradicionales, nuestro enfoque con drones reduce los costos por hectárea para un inventario de Mauritia flexuosa en un plan de manejo en un 99% (USD 5/ha frente a USD 411/ha) y reduce los costos operativos totales y el tiempo de trabajo del personal en un 23% y 36%, respectivamente. Estos hallazgos demuestran que adaptar la tecnología a la escala y precisión requeridas para el manejo, e involucrar a los actores locales en todas las etapas, puede ayudar a expandir el manejo sostenible en los trópicos.