Ciencia Colombia , Caldas, Lunes, 05 de marzo de 2012 a las 10:25

Desarrollan un estudio para la identificación de aves a través de su canto

Facilitar la clasificación de aves y el reconocimiento de nuevas especies mediante el análisis computacional de sus cantos es el objetivo de la investigación

UN-MANIZALES/DICYT Una de las mayores riquezas naturales de Colombia puede observarse surcando sus cielos, ya que el país, específicamente la zona cafetera alberga cerca del 10% de las especies de aves encontradas en el mundo. Teniendo en cuenta esta diversidad ecológica y siguiendo procesos como los adelantados en el proyecto ARBIMON (Aumatic Biodiversity Monitoring Network), el grupo de Procesamiento y Reconocimiento de Señales de la Universidad Nacional (UN) sede Manizales desarrolló un estudio de caracterizaciones acústicas de los pájaros para crear un software que es posible adaptarlo a la biodiversidad propia de esta región.

 

“Basados en el proyecto ARBIMON creado en la Universidad de Puerto Rico en colaboración con profesionales de ciencias de la computación, electrónica, biología y ecología, quisimos implementarle técnicas nuevas de reconocimiento automático y procesamiento de señales, como las representaciones de disimilitudes que fue el método empleado en este caso”, explicó Mauricio Orozco Alzate, profesor asociado de la Sede Manizales y coordinador de la investigación.

 

Éste es un procedimiento reciente que intenta acercarse a la forma de razonar de los humanos, consiste en comparar dos elementos directamente sin medir propiedades particulares, por ejemplo cuando se reconoce a una persona por un rasgo general como el rostro sin detenerse a medir detalles como el color de la piel, de los ojos o del cabello.


Así, al escuchar el canto de un pájaro en particular el sistema toma esta señal acústica y la clasifica basado en el entrenamiento previo que se le aplicó, el cual se efectúo con 538 cantos de 11 especies tomados de la Reserva Río Blanco de Manizales con un resultado del 97,87% de acierto en las especies identificadas.

 

“Cifra que muestra el buen rendimiento del proceso ya que solo erró con dos especies cuyo sonido es muy similar”, explicó José Francisco Ruiz Muñoz, quien desarrolla esta propuesta como trabajo de grado de la Maestría en Ingeniería en Automatización Industrial.

 

La aplicación de este método es el punto de partida a la consolidación de un proceso a mayor escala, que sería la ejecución del monitoreo automático de especies ya instalado en campo.