Perfiles de la Península es una serie dedicada a resaltar los colaboradores del Baja Working Group y sus proyectos. El perfil de esta semana es sobre Astrid Hsu, investigadora asociada con el Aburto Lab en Scripps Institution of Oceanography, y su trabajo impulsando la tecnología de los drones para mejorar esfuerzos del monitoreo de ecosistemas.
Read this blog in english here.
Perfiles de la Península es una serie dedicada a resaltar los colaboradores del Baja Working Group y sus proyectos. Cada semana, compartiremos un nuevo perfil en la forma de un blog como este. Se puede encontrar más información sobre el grupo de trabajo aquí.
Astrid Hsu es una investigadora asociada en el Aburto Lab, parte de Scripps Institution of Oceanography. Su rol en el laboratorio incluye todo, desde el diseño y liderazgo de expediciones de campo por todo México costero, hasta la organización de seminarios para estudiantes voluntarios.
Trabajo de campo en un bosque de manglar en La Paz, Baja California Sur (foto por Astrid Hsu)
Por los últimos dos años, Astrid se ha enfocado en el desarrollo del uso de la teledetección para estudiar bosques de manglar en la región de Baja Sur, y otras partes de México. Con la meta de facilitar el monitoreo de estos humedales, Astrid—en colaboración con Engineers for Exploration—ha trabajado en el uso de drones para capturar imágenes que puedan contribuir a algoritmos de aprendizaje automático.
Foto 1: Resultados de nuestra primera versión del algoritmo de aprendizaje automático para la detección de hábitats de manglares. (Crédito: Dillon Hicks)
Foto 2: Resultados del avance del algoritmo de aprendizaje automático para la detección de hábitats de manglares. (Crédito: Dillon Hicks)
Foto 3: Ejemplo de un sitio etiquetado a mano para el entrenamiento de algoritmos. En este caso, usando QGIS y dibujando polígonos alrededor de hábitats de manglar. (Crédito: Astrid Hsu)
Mangrove ecosystems serve as critical habitats for both terrestrial and aquatic species, while also providing various ecosystem services to humans including storm protection, erosion control, and carbon sequestration. However, the on-the-ground monitoring of mangroves is time and labor intensive. Mangrove forests are dense, and in Baja California in particular, they are also relatively low to the ground. For those who want to gather data on a particular forest, this means a lot of slow crawling through thickets of forest, all while racing the rising tide. With the use of drones, a series of aerial images can be taken and stitched together to form mosaic-like maps. This approach can provide a holistic view of a forest and serve as data inputs for a machine-learning algorithm. So far, Astrid and her team have been able to develop a machine-learning algorithm for the mangroves of La Paz region of Baja California Sur, providing important information on the extent and biomass of the forests there.
Trabajo de campo en un bosque de manglar en La Paz, Baja California Sur (foto por Astrid Hsu)
Their work has also created opportunities for conservation managers in Mexico, who have received training on the use of drones to monitor mangroves and other habitats, as well as on ways to apply these tools in their own ecosystem monitoring efforts.
According to Astrid, “as the climate warms, mangroves will increase their distribution northward. This is an opportunity for the border region to learn from its southern partners about the value of this habitat that may be seen as ‘invasive’, and to reconsider management.
Foto 1: Desarrollo de capacidad con CONANP, en un taller sobre cómo impulsar el manejo de áreas naturales con el uso de drones y herramientas de aprendizaje automátic. (Crédito: Diego Gamero)
Foto 2: Beni Guerrero and Eric Lo volando un dron por encima de los manglares de Baja California Sur. (Crédito: Astrid Hsu)
El Baja Working Group es una colaboración entre el Climate Science Alliance y el International Community Foundation. Pueden aprender más sobre el grupo aquí.