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718 751 palmas aceiteras contadas con imágenes aéreas

Una plantación comercial de palma aceitera en África Occidental necesitaba un inventario árbol por árbol de toda la finca. Construí un proceso que encuentra cada copa en las imágenes aéreas y la convierte en un punto cartografiado y contable.

Palmas detectadas
718 751
Superficie neta cubierta
12 166,6 ha
Bloques de producción
26
Densidad media
59,1 palmas/ha
Un dron de levantamiento sobre su plataforma de despegue en el borde de una plantación de palma aceitera, con palmas adultas detrásAmpliar
En la finca: el dron de levantamiento listo sobre su plataforma de despegue.

La pregunta

¿Cuántas palmas tiene la plantación y dónde está cada una? En una finca de este tamaño, los conteos manuales son lentos y no producen un mapa. El entregable es un punto cartografiado por palma, bloque por bloque, que la plantación puede consultar y comprobar.

Cómo funciona

  1. ImágenesUn ortomosaico RGB por bloque
  2. TeselasRecortes de 1280 píxeles con 256 píxeles de solape
  3. DetecciónUn modelo YOLOv8 con una sola clase: palma aceitera
  4. FusiónResultados de las teselas unidos y duplicados eliminados
  5. InventarioUn punto por palma, en GeoPackage y CSV

El modelo aprendió de 4 041 copas anotadas a mano en 435 teselas de dos bloques. Las teselas del bloque piloto son una muestra estratificada, elegida para que haya escenas solo con maleza, solo con palmas y mixtas. Los conjuntos de entrenamiento, validación y prueba se separaron en 70/15/15 por sector geográfico y no por tesela aleatoria, así que la puntuación de prueba refleja terreno que el modelo no había visto.

Mejorar el modelo en producción

A medida que llegaban los bloques aparecieron dos tipos de error: el dosel denso de las palmas adultas, donde las copas vecinas se confunden, y las palmas jóvenes, pequeñas y fáciles de pasar por alto. Anoté ejemplos de ambos casos en un segundo bloque y volví a entrenar. El modelo publicado es el resultado de 9 iteraciones de entrenamiento, cada una comparada con el mismo conjunto de prueba reservado. Frente a la versión base anterior encuentra más palmas y comete menos detecciones falsas, así que ninguna de las dos mejoras se logró a costa de la otra.

Precisión medida

Evalué el modelo publicado en 79 teselas de prueba con 716 palmas anotadas a mano, de terreno que nunca vio durante el entrenamiento, y pasé la versión base por las mismas teselas.

Teselas de prueba reservadas: modelo publicado y versión base
Modelo publicadoVersión base
Precisión: parte de las detecciones que son palmas reales0,8450,727
Exhaustividad (recall): parte de las palmas reales encontradas0,7740,637
Palmas contadas en el interior de las teselas (conteo manual: 518)519454
Diferencia con el conteo manual+0,2 %−12,4 %

El conteo usa el interior de las teselas porque las teselas del proceso se solapan: una copa cortada en el borde de una tesela aparece entera en la siguiente, y los duplicados se fusionan. La versión base fallaba sobre todo en el dosel denso y en las palmas jóvenes, y volver a entrenar con esos casos cerró la mayor parte de la diferencia. La evaluación completa está en la ficha del modelo (en inglés).

Que el total cuadre

Los bloques se entregaron de uno en uno, y muchos se solapaban. Una comprobación de todos los pares encontró 5 194,7 ha de cobertura compartida en 51 pares de bloques. Sumar el conteo de cada bloque por separado habría contado las palmas de esas zonas dos o tres veces.

Lo resolví con una regla fija: el terreno compartido pertenece al bloque entregado primero, y los bloques posteriores descartan sus detecciones dentro de ese solape. Cada hectárea se cuenta una vez.

Total de la plantación, antes y después de eliminar los conteos duplicados
Suma de los conteos por bloque1 021 163
Cada hectárea contada una vez718 751

302 412 conteos duplicados eliminados (29,6 %)

Donde había datos de elevación (5 de 26 bloques), un control de la altura del dosel señala las detecciones demasiado bajas para ser plausibles, que probablemente no son palmas. Las señala para revisarlas; no las borra.

Lo que este trabajo no afirma

  • Los solapes se resolvieron con la extensión rectangular de cada bloque, no con límites de propiedad levantados. Los totales por bloque podrían cambiar si se aplicaran los límites reales. El total de la plantación no debería cambiar mucho, porque el solape es un solape real de imágenes.
  • Algunos bloques conservan solo una franja estrecha de terreno tras aplicar la regla, así que su cifra de palmas por hectárea parece muy baja. Esas cifras necesitan una comprobación de campo antes de citarlas.
  • El conteo en el interior de las teselas se acerca tanto en parte porque los errores se compensan: se pasan por alto unas 100 palmas anotadas, y un número parecido de detecciones no tiene anotación correspondiente. Por bloque, las diferencias fueron de +3,2 % y −4,3 %. Los totales sobre muchas palmas son fiables; no todas las detecciones individuales son correctas.
  • Son comprobaciones en teselas reservadas, no un conteo de campo de un bloque entero. Las palmas de la plantación son sobre todo jóvenes, y el modelo no se ha evaluado en otras plantaciones ni en palmas adultas altas con copas muy solapadas.

Lo que recibió la plantación

  • Un GeoPackage por bloque con dos capas: los contornos de las copas, y un punto por palma con identificador, puntuación de confianza y área de la copa.
  • Un inventario maestro de la plantación que reúne todos los bloques.
  • Una guía para procesar bloques nuevos sin volver a entrenar, salvo que aparezca un nuevo tipo de error.

Código y modelo abiertos

Con el permiso del propietario de la plantación, el código y el modelo entrenado son públicos bajo la licencia AGPL-3.0. Las imágenes y las anotaciones se quedan con la plantación. El modelo también puede exportarse a ONNX y usarse en QGIS con el complemento Deepness.

Sobre el terreno

Fotos y vídeo de la finca. Eliminé los datos de ubicación de todos los archivos.

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