Mediante un sistema denominado FlaminGO!, el egresado de la Universidad Nacional Autónoma de México, Esaú Villarreal, recurre a drones para fotografiar colonias de flamencos para después ser analizadas con un algoritmo que, de manera automática, calcula el número de ejemplares de esta especie.

Las fotografías de Esaú Villarreal a las colonias de flamencos (Phoenicopterus ruber) que habitan en Sisal, Yucatán, se toman con drones, a decenas o cientos de metros de altura. De acuerdo con UNAM Global, las imágenes captadas por este joven de 32 años hablan del presente, pasado y futuro de estas aves, sobre qué tan bien o mal van sus intentos por sobrevivir en los manglares, e incluso identificar las aguas de donde se procuran alimento y en donde se reproducen y anidan.

FlaminGO! fue desarrollado para apoyar tareas de monitoreo y conservación, y a través de instantáneas, es posible detectar patrones de crecimiento o merma poblacionales. Esaú Villarreal, quien desde joven ha combinado la ornitología y lo tecnológico, estudiaba la licenciatura en Biología en la Facultad de Estudios Superiores (FES) Zaragoza, y desde entonces grababa podcast sobre las costumbres de tórtolas y gorriones, experimentaba con la digitalización de mapas o construía un robot capaz de identificar a los mirlos con sólo oírlos cantar.

Al trasladarse a Yucatán, se interesó por el estudio de flamencos debido, relató el joven, por su particular color rosa y que al tenerlos cerca pensé en realizar conteos automatizados piloteando drones.

Para evitar el problema de las figuras escondidas una detrás de otra, empalmadas o que se pierden al mirarse a lo lejos, el ornitólogo decidió que lo mejor era cambiar la perspectiva y ver las cosas desde lo alto, a través de la cámara de un dron o UAV (Unmanned Aerial Vehicle, en inglés). UNAM Global informa que para demostrar la efectividad de FlaminGO!, Esaú y la investigadora Patricia Ramírez Bastida, de la FES Iztacala, compararon los resultados obtenidos desde el dron con los de los profesionales del conteo.

Para ello, analizaron las mismas cinco fotografías e hicieron sus estimados. Al final, la efectividad de los métodos usados hasta ahora osciló entre un 70 y un 89 por ciento, mientras que la del programa computacional registró, en cada caso, un constante 95 por ciento de fiabilidad.