jueves, 21 de mayo de 2026 - ISSN en línea 2744-8274

Detector Palma: plugin de QGIS para la detección, conteo y numeración automática de palmas a partir de ortomosaicos RGB

Detector Palma: Plugin de QGIS para la detección, conteo y numeración automática de palmas a partir de Ortomosaicos RGB
Foto: archivo Fedepalma - IA

Por:

Diego A. García Cárdenas, Asistente de Investigación, Área de Geomática, Cenipalma
Andrea Zabala-Quimbayo, Asistente de Investigación, Área de Geomática, Cenipalma
Osmar R. Barrera Agudelo, Asistente de Investigación, Área de Geomática, Cenipalma
Carlos R. Bojacá Aldana, Líder del Área de Geomática, Cenipalma


PalmaData es una plataforma web interactiva desarrollada por Cenipalma que pone a disposición del sector palmicultor diversas herramientas geomáticas. Entre ellas se encuentra Detector Palma, un plugin para QGIS que, mediante inteligencia artificial basada en aprendizaje profundo (deep learning), permite la detección, el conteo y la numeración automática de palmas de aceite en lotes de cultivo, a partir de ortomosaicos RGB (red, green and blue) obtenidos con vehículos aéreos no tripulados, también conocidos como drones (UAV, por sus siglas en inglés Unmanned Aerial Vehicle).

El modelo fue entrenado con imágenes aéreas de cultivos de palma de aceite, en las cuales cada palma fue etiquetada según tres clases: joven (entre uno y cuatro años), adulta (mayor de cuatro años) y anómala (con signos visibles de alteración en su estado fitosanitario o de desarrollo). Para garantizar su capacidad de generalización, el conjunto de datos incluyó imágenes de las principales zonas palmeras de Colombia, capturadas bajo diversas condiciones geográficas, ambientales y de vuelo, complementadas con técnicas de aumento de datos que permitieron reducir el sobreajuste. La validación del modelo arrojó un rendimiento superior al 95 % en precisión y en detección de palmas, resultado respaldado por un piloto realizado con ortomosaicos de 18 plantaciones del país.

Detector Palma integra este modelo en una interfaz sencilla, que permite al usuario cargar los ortomosaicos y la capa de polígonos de los lotes de la plantación en formato shapefile (archivo vectorial de datos espaciales), seleccionar el lote sobre el cual se realizará el análisis y ejecutar automáticamente el proceso de inferencia. Como resultado, el plugin genera una capa de puntos con las palmas detectadas y sus respectivas coordenadas, la cual puede ser visualizada y utilizada para diferentes tareas de gestión de la plantación, como el conteo y el seguimiento de palmas.

Como complemento al proceso de detección, Detector Palma incluye un módulo de numeración automática que asigna a cada palma detectada el número de línea y el número de palma dentro del lote, reproduciendo el sistema de numeración utilizado en las plantaciones colombianas. Con una mínima interacción del usuario, quien solo debe seleccionar la primera y la última palma de la primera línea directamente sobre el mapa, el sistema construye automáticamente una grilla de siembra en patrón tresbolillo, la ajusta a la disposición real de las palmas y empareja cada posición con la palma detectada más cercana. El resultado es una capa georreferenciada que identifica palmas vivas, erradicadas o ausentes con su numeración completa, lista para ser exportada e integrada con información de manejo del cultivo.

Detector Palma está disponible de forma gratuita en la sección Descargas de la plataforma PalmaData. Para acceder al plugin se requiere autenticación como usuario palmicultor o funcionario de Cenipalma. Una vez descargado e instalado en QGIS versión 3.0 o superior, el plugin aparece como un botón identificado con un ícono de dosel de palma en la barra de herramientas.

La capa de palmas resultante puede integrarse con información de manejo del cultivo (como plagas, enfermedades y rendimiento, entre otras), convirtiéndose en un insumo clave para el monitoreo eficiente de la plantación y contribuyendo a la reducción de los tiempos y costos del trabajo de campo. Para conocer paso a paso cómo utilizar esta herramienta, lo invitamos a consultar el video tutorial que acompaña esta nota técnica.

Diego Alejandro García Cárdenas
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Asistente de Investigación, Área de Geomática, Cenipalma
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