Los árboles urbanos son un aporte importante a la calidad de vida de las personas en la ciudad. Su promoción y desarrollo por parte del Estado ha tomado mayor relevancia en los últimos años, tanto a nivel nacional como internacional. Ahora bien, dada la interacción de estos árboles con infraestructura crítica de la ciudad, como calles, veredas y el tendido eléctrico, su cuidado y protección es fundamental para la disminución de riesgos. En Chile la responsabilidad del cuidado del arbolado urbano recae en los municipios. Como parte de esa responsabilidad deben hacer catastros de sus árboles de modo de conocer el estado de esto y planificar estrategias adecuadas de cuidado. Ahora bien, un catastro se debe hacer en terreno por personas capacitadas, por lo que su costo es cercano a $3000 por árbol.
Claramente, estos costos no están al alcance de los 345 municipios que hay en Chile, perdiendo una oportunidad de mejorar el aporte del arbolado en la calidad de vida de las personas, y disminuir sus riesgos.
Existe evidencia de modelos para el manejo de datos básicos aportados por voluntarios que producen resultados con un error comparable a los datos tomados por expertos. Además, el avance en algoritmos de visión computacional permite postular que es posible determinar parámetros críticos sobre la salud de un árbol urbano en base al análisis automatizado de parámetros reconocibles por no expertos y a imágenes del propio árbol.
De esta forma, el objetivo de este proyecto es desarrollar una plataforma para la obtención, generación y almacenamiento de datos individualizados del arbolado urbano, considerando la participación de ciudadanos voluntarios para el levantamiento de imágenes y datos básicos observables, además de análisis de visión computacional para procesar estos datos y generar parámetros críticos del árbol.
Hasta donde llega nuestro conocimiento, no hay resultados satisfactorios para la determinación automatizada de la mayoría de los parámetros críticos de un árbol que hoy requieren la participación de un experto (género, especie, copa, inclinación, agentes patógenos, entre otros), por lo que este será el principal desafío científico que trabajaremos en el proyecto. La experiencia del equipo científico en aprendizaje profundo hace posible desplazar la frontera del conocimiento en estos problemas. Se estudiará evaluaciones hechas por expertos para determinar cuáles de estos parámetros críticos pueden llegar al nivel de ser automatizados para la evaluación del arbolado urbano.
Del proyecto pretendemos obtener dos resultados de producción: (1) los métodos automatizados para la detección de cuatro parámetros críticos en arbolado urbano en base a imágenes y datos ciudadanos, y (2) una plataforma para la obtención, generación y almacenamiento de datos e imágenes de árboles urbanos. Estos productos permitirían ofrecer servicios a los municipios, sus empresas proveedoras, y a empresas responsables de la infraestructura crítica que interactúa con los árboles urbanos. Si bien no existe actualmente en el mercado un servicio que comprenda todo el aspecto propuesto por nuestra solución, si nos enfocamos sólo en lo que respecta al censo del arbolado urbano nuestra propuesta tiene las ventajas de reducir el costo (50% menor por árbol), disminuir el tiempo (50% menor que censos por expertos), y, muy importante, involucrar a la ciudadanía en una labor tan importante como esta.