Con la ayuda de drones, los científicos del Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana (IIAP), entidad adscrita al Ministerio del Ambiente, en colaboración con el Organismo de Supervisión de los Recursos Forestales y de Fauna Silvestre (Osinfor) y el Servicio Nacional de Áreas Naturales Protegidas del Perú (Sernanp), identificaron con gran precisión tres especies de palmeras emblemáticas de la selva: aguaje, huasai y ungurahui.
El IIAP viene desarrollando un programa científico-tecnológico que está enfocado en el uso de la IA para enfrentar los principales desafíos ambientales de la Amazonía peruana. A través de su Laboratorio de IA, desarrolla soluciones innovadoras que permiten aprovechar de manera sostenible los ecosistemas. Analiza grandes volúmenes de información y genera datos clave para mejorar la gestión ambiental.
Según informó la agencia de noticias Andina, el estudio “Integración efectiva de la tecnología de drones para el mapeo y manejo de especies de palmeras en la Amazonía peruana”, publicado en abril de 2025 en la revista Nature Communications, muestran que los drones pueden elaborar mapas muy precisos y útiles para cuidar mejor los recursos forestales no maderables, como los frutos del aguaje, que son una fuente esencial de alimento y sustento económico para muchas familias amazónicas.
A diferencia de los métodos tradicionales, los drones equipados con cámaras ofrecen imágenes de alta resolución que, al ser analizadas con algoritmos de inteligencia artificial, pueden reconocer automáticamente las palmeras desde el aire. En el caso del aguaje (Mauritia flexuosa), el sistema logró una precisión del 99%, incluso en zonas con vegetación densa.
El equipo comparó los inventarios forestales tradicionales con los realizados con drones en Madre de Dios. Encontraron que el costo por hectárea se redujo de US$ 411 a solo US$5, además de que el trabajo se hizo en mucho menos tiempo. Gracias a esta tecnología se puede obtener información más rápido, con precisión y a menor costo, lo que les permite cuidar y aprovechar sus recursos forestales de manera sostenible.
El IIAP, Osinfor y Sernanp detallaron que unieron esfuerzos para crear un plugin gratuito para QGIS, que es un programa de acceso libre que permite analizar imágenes de drones, reconocer palmeras y calcular cuántas hay en una zona.
El programa, disponible en https://plugins.qgis.org/plugins/deteccion_de_palmeras/, puede ser usada por cualquier persona, desde comunidades locales hasta instituciones y gestores de bosques. Con ella, se busca que más personas puedan mapear sus recursos de forma sencilla y contribuir al cuidado sostenible de la Amazonía.
El equipo comparó los inventarios forestales tradicionales con los realizados con drones en Madre de Dios. Encontraron que el costo por hectárea se redujo de US$ 411 a solo US$5, además de que el trabajo se hizo en mucho menos tiempo.
Este trabajo se desarrolló en el marco de los proyectos “Supervisiones Optimizadas” y “Nuevos enfoques para comprender el estado de la biodiversidad y contribuir con el bienestar social”, impulsados por el IIAP, Osinfor, Sernanp y universidades internacionales como Leeds, Brescia y Wageningen, con el apoyo de Fondecyt, los Fondos Newton, WWF, GIZ y USAID.
Otros esfuerzos
Este año en el Perú también se han desarrollado otros esfuerzas para cuidar el medio ambiente y los bosques. El Organismo de Supervisión de los Recursos Forestales y de Fauna Silvestre (OSINFOR) presentó a medio año al ADETOP v2, un nuevo algoritmo de IA para detectar tala selectiva ilegal desde el espacio. Fue desarrollado junto con las universidades de Sheffield y Cambridge.
En el Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana (IIAP), también se está impulsando un sistema que permite el conteo automático de larvas de peces amazónicos al emplear técnicas de procesamiento de imágenes e Inteligencia artificial (IA). Se está diseñando un contador de bajo costo que utiliza algoritmos de IA para así tener datos que ayuden a planificar la cadena de producción. Así, una tarea manual se digitaliza, beneficiando a los productores.
