Una IA identifica árboles desde el cielo y revela cuáles resisten mejor el calor en las ciudades

Los árboles cumplen funciones esenciales en las ciudades: además de filtrar el aire y ser hábitat y alimento de numerosas especies animales, en verano son claves para mitigar el efecto de islas de calor, llegando a bajar hasta 10 ºC.

Sin embargo, muchas administraciones urbanas no saben con precisión qué árboles tienen ni dónde están. Sus inventarios están incompletos o desactualizados, lo que impide saber precisamente qué especies se han plantado y dónde están.

Ante eso, un investigador de la Vrije Universiteit Brussel entrenó una IA que permite identificarlos desde el aire, a través de imágenes aéreas e incluso satelitales. La tecnología podría ayudar a las ciudades a cartografiar mejor sus árboles y su biodiversidad, haciendo que el entorno urbano sea lo más habitable posible, especialmente ante el impacto del cambio climático.

Cómo entrenar una IA para distinguir un árbol de otro

El trabajo se realizó con imágenes de la región de Bruselas-Capital y combinó imágenes satelitales tomadas en diferentes épocas del año con fotografías aéreas de gran detalle.

Se utilizó aprendizaje profundo (deep learning), un subcampo de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para procesar datos y reconocer patrones complejos de manera similar al cerebro humano. El sistema fue entrenado para reconocer las diferentes especies de árboles a partir de imágenes.

Según explicó Robbe Neyns, creador del sistema, al combinar diferentes tipos de imágenes, el modelo recibió información suficiente para distinguir entre especies de árboles, según sus características y su ciclo anual. Con ello, se logró una especie de experto digital en árboles que puede ayudar a identificar la ubicación de cada árbol a gran escala.

La tecnología también se utilizó para buscar alimento para las abejas silvestres de la ciudad de Braunschweig, Alemania. Allí, cartografiaron sauces para investigar la Andrena vaga, una abeja silvestre que depende en gran medida del polen de estos árboles. Combinando el mapa de árboles con otros factores ambientales y observaciones de nidos de abejas, pudieron predecir qué zonas de la ciudad ofrecían un hábitat adecuado.

Árboles bajo presión: calor, contaminación y pavimento

Otra de las aplicaciones con las que se probó el modelo fue el estudio de la salud de los árboles de la ciudad. Neyns relacionó la información sobre las especies arbóreas con el calor urbano, la contaminación atmosférica y el pavimento urbano, lo que permitió investigar el impacto que estas formas de estrés urbano tienen en el ciclo de crecimiento anual de diferentes especies de árboles.

La investigación demostró cómo los satélites, fotografías aéreas y la IA pueden hacer mucho más que solo contar la cantidad de vegetación en una ciudad. Al conocer las especies involucradas, los científicos pueden comprender mejor qué árboles prosperan en cada lugar, cómo responden al cambio climático y qué papel desempeñan para otras especies. Esta información es clave para las ciudades que desean plantar más árboles como medida de protección contra los veranos cada vez más calurosos.

“Las ciudades que actualmente participan en proyectos de reforestación a gran escala en respuesta al cambio climático se enfrentan a una disyuntiva: no solo cuántos árboles plantar, sino también qué especies plantar y dónde”, afirmó Neyns. “Esperamos que esta tecnología facilite el acceso a esta información”, agregó el investigador.

Referencia de la noticia

Vrije Universiteit Brussel. (2026). VUB research: how cities can go greener in a warming climate.