DJI, la compañía especializada en drones, ha llevado a cabo un nuevo proyecto que demuestra la utilización de estas naves en entornos adversos para la recopilación y monitorización de datos que permitan el análisis del entorno. En este caso se trata del análisis de glaciares para detectar avalanchas e inundaciones en los Andes peruanos.
El proyecto se ha llevado a cabo en colaboración con investigadores de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Noruega Occidental y el Instituto Nacional de Investigación de Glaciares y Ecosistemas de Montaña (INAIGEM) del Perú, quienes han usado avanzada tecnología de drones de DJI, tanto con vuelos automatizados como con su procesamiento en la nube.
Para hacerlo, la rama empresarial de la compañía, DJI Enterprise, ha empleado las poderosas soluciones DJI Dock 3 y Matrice 4D, con la idea de proteger a las comunidades que viven en dicho entorno peruano.
El Matrice 4D es uno de los drones más llamativos de la compañía, no sólo por su tamaño, sino porque está alojado en el DJI Dock 3, la solución empresarial "dron en una caja" de DJI.
Está diseñado específicamente para operaciones remotas y automatizadas con drones. Su diseño resistente a la intemperie permite un rendimiento confiable en condiciones extremas, incluyendo la Cordillera de los Andes, con temperaturas de hasta -30 °C.
Después de cada misión, el dron regresa al Dock para recargarse y prepararse para el próximo vuelo programado, lo que garantiza un monitoreo continuo y constante.
Datos para alertar
El elemento central del análisis ha sido la laguna de Palcacocha, un entorno ubicado a 4.500 metros sobre el nivel del mar rodeado por los glaciares Palcaraju y Pucaranrá.
Debido al cambio climático y al deshielo acelerado, se ha expandido drásticamente, lo que aumenta el riesgo de avalanchas e inundaciones para las más de 120.000 personas que viven en esa misma cuenca.
Pantalla de toma de datos de DJI.
El principal riesgo para los investigadores era el seguimiento y monitoreo constante de información. Hasta ahora, la manera tradicional de hacerlo in situ requería acceso físico a la laguna y a los glaciares circundantes, lo cual era una tarea exigente. Las mediciones solo podían realizarse manualmente y de forma intermitente.
Las operaciones de acceso eran complicadas para los equipos de campo debido al terreno escarpado, la limitada infraestructura de seguridad y las pendientes inestables.
Así se monitoriza la laguna de un glaciar usando drones
Sin embargo, DJI ha demostrado que gracias a los vuelos de drones automatizados con Dock 3 y Matrice 4D, se pudieron realizar observaciones frecuentes desde una distancia segura, "lo que permitió a los investigadores medir la velocidad de los glaciares, monitorear la aceleración de grandes bloques de hielo y detectar la formación de grietas que podrían indicar inestabilidad".
Los impulsores del proyecto explican que el dron Matrice 4D ha permitido recopilar cambios críticos de forma temprana, un elemento clave para que autoridades y las comunidades locales hayan ganado tiempo para reaccionar, emitir alertas y tomar medidas preventivas.
Sensores y nube
Al mismo tiempo, los investigadores han podido utilizar la información recopilada para avanzar en la comprensión de la dinámica de los glaciares y las interacciones entre estos y el clima en un entorno conocido por su alta sensibilidad al calentamiento global.
Gracias al uso de sensores ópticos y térmicos, la Serie Matrice 4D pudo capturar mapas de terreno de alta resolución, variaciones de temperatura y patrones de flujo de agua de deshielo alrededor de la laguna, los glaciares y la morrena circundante.
Estos conjuntos de datos se utilizan para generar modelos 3D de los glaciares y compararlos con datos recopilados previamente para evaluar el progreso.
Una de las claves del proceso no sólo estuvo en la recopilación de datos, sino en la gestión de los mismos. Para ello se basaron en DJI FlightHub 2, el cerebro de estas operaciones.
Se trata de un software basado en la nube que permitió a los investigadores planificar, ejecutar y analizar misiones de forma remota. Todos los datos de vuelo se cargan y procesan automáticamente en la nube, lo que permite a los equipos revisar los resultados desde cualquier lugar del mundo.