La inteligencia artificial garantiza que las áreas protegidas y zonas de recreo no mueran de éxito

En un contexto donde la presión humana sobre los espacios naturales crece año tras año, la gestión de las áreas protegidas enfrenta un desafío crucial: ¿cómo regular la afluencia de visitantes sin sacrificar la experiencia recreativa ni poner en riesgo la biodiversidad? Basta recordar dos ejemplos recientes para entender la magnitud del problema: las devastadoras imágenes de los incendios forestales del pasado verano, que arrasaron casi 400.000 hectáreas en España, y las largas colas para subir al Teide, que recibió más de 5 millones de turistas en solo un año. Un reciente estudio del CSIC realizado por Hugo Moreno, Adrià Gómez y Dionisio Andújar publicado en el Journal of Outdoor Recreation and Tourism de la prestigiosa editorial Elsevier, ofrece una respuesta innovadora que combina inteligencia artificial y tecnología de cámaras de fototrampeo para revolucionar la forma en que se monitoriza la afluencia en parques nacionales y áreas de recreo.

El desafío de contar visitantes en la naturaleza

Los parques nacionales y otras áreas protegidas son esenciales para preservar ecosistemas y especies, pero también son destinos muy populares para el turismo y el ocio. Tras la pandemia, la afluencia a estos espacios se disparó, generando riesgos de sobrecarga y degradación ambiental. Tradicionalmente, los gestores han recurrido a métodos como conteos manuales, sensores en senderos (piroeléctricos o células de carga) o análisis de datos indirectos (por ejemplo, ventas de entradas). Sin embargo, estas técnicas son costosas, limitadas y, en muchos casos, poco precisas. Las cámaras de fototrampeo, ampliamente utilizadas en estudios de fauna, se han propuesto como una alternativa para vigilar la actividad humana en senderos. Pero su gran inconveniente es el análisis manual de miles de imágenes y vídeos, una tarea lenta y propensa a errores. Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial.

Cuando la IA mira por la naturaleza: la combinación de inteligencia artificial y cámaras de fototrampeo

Los autores han desarrollado un sistema que integra cámaras de fototrampeo con redes neuronales convolucionales (CNN, Convolutional Neural Networks), una técnica avanzada de deep learning especializada en visión artificial. A diferencia de estudios previos centrados en imágenes estáticas, esta investigación se enfoca en vídeos, lo que permite no solo detectar personas, sino también seguir su movimiento para determinar entradas y salidas. El algoritmo, diseñado para funcionar incluso en entornos sin conexión a internet, utiliza líneas de conteo virtuales dentro del vídeo y asigna identificadores únicos a cada visitante. Esta combinación resuelve problemas clásicos como las oclusiones (cuando personas se tapan entre sí) y las variaciones en la duración de las grabaciones. Además, el sistema es capaz de operar en equipos de alta gama y en ordenadores portátiles convencionales, lo que lo hace accesible para proyectos con recursos limitados.

Pruebas en parques nacionales españoles: Sierra de las Nieves y Sierra de Guadarrama

El estudio se llevó a cabo en dos joyas naturales: el Parque Nacional de Sierra de las Nieves (Málaga) y el Parque Nacional de la Sierra de Guadarrama (Madrid-Segovia). Se instalaron cámaras en puntos estratégicos, camufladas en cajas nido o falsas madrigueras para evitar vandalismo y no alterar el comportamiento de los visitantes. Las grabaciones abarcaron diferentes condiciones: nieve, lluvia, sol intenso, día y noche, y se realizaron con modelos de cámaras variados para garantizar la robustez del sistema. El algoritmo alcanzó precisiones entre el 98,48 % y el 99,77 %, una cifra impresionante si se compara con los métodos tradicionales. Incluso en escenarios complejos, como grupos grandes o cambios bruscos de luz o incluso de noche, el sistema mantuvo su fiabilidad.

¿Por qué es un avance tan importante?

Este desarrollo supone un salto cualitativo por varias razones:

• Operación continua: a diferencia del trabajo humano, que requiere descansos y turnos, el sistema basado en inteligencia artificial puede funcionar las 24 horas del día de forma ininterrumpida, garantizando un monitoreo constante y fiable.
• Reducción de costes operativos: elimina la dependencia de personal para realizar conteos manuales, una tarea caracterizada por su elevada carga de trabajo, monotonía y propensión a errores humanos.
• Escalabilidad: permite cubrir grandes áreas y múltiples senderos sin incrementar significativamente los costes.
• Versatilidad: funciona en entornos sin cobertura y se adapta a diferentes condiciones climáticas, incluso en condiciones nocturnas.

Además, el sistema abre la puerta a aplicaciones futuras como el control en tiempo real mediante dispositivos compactos (por ejemplo, Jetson Nano) y la integración con plataformas en la nube para análisis predictivo. Esto permitiría alertar automáticamente cuando se supera la capacidad de carga de un sendero, evitando aglomeraciones y daños al ecosistema.

Implicaciones para la gestión y la conservación

Contar visitantes no es solo una cuestión estadística: es la base para diseñar estrategias que equilibren el disfrute humano y la protección ambiental. Con datos precisos, los gestores de áreas protegidas como parques nacionales o zonas recreativas pueden planificar rutas, establecer cupos, mejorar la señalización y diseñar campañas educativas. Además, esta tecnología podría contribuir no solo a mitigar procesos erosivos de senderos, sino también a la prevención de incendios forestales, ya que permitiría identificar zonas con alta concentración de personas en tiempo real o en análisis histórico. Por tanto, podría ayudar a identificar zonas de riesgo y facilitar acciones preventivas. Con esta información, los responsables pueden reforzar la vigilancia en áreas críticas, instalar puntos de agua, restringir el acceso en días de riesgo extremo y lanzar alertas tempranas. De este modo, se reduce la probabilidad de negligencias humanas, que son una de las principales causas de incendios en entornos naturales. En última instancia, tecnologías como la desarrollada por el CSIC contribuyen a cumplir compromisos internacionales en materia de biodiversidad y sostenibilidad.

Un futuro prometedor

El estudio concluye que la inteligencia artificial aplicada a la monitorización de visitantes no es una utopía, sino una herramienta real y eficaz. Su implementación masiva podría transformar la gestión de áreas protegidas en España y en todo el mundo, ofreciendo soluciones adaptadas a los retos del siglo XXI: cambio climático, turismo responsable y conservación de la naturaleza. Entender cuándo, dónde y cómo se mueven los visitantes es clave para proteger estos espacios sin renunciar a su función social. Y ahora, gracias a la tecnología, ese objetivo está más cerca que nunca.

Agradecimientos

Este trabajo ha sido financiado por el Organismo Autónomo de Parques Nacionales (OAPN) a través del proyecto 2924S/2022 PID2020-437 113229RBC43/AEI/10.13039/501100011033.), enmarcado en la iniciativa “Herramientas digitales para la cuantificación de la erosión hídrica del suelo y seguimiento de la vulnerabilidad del suelo a la degradación en el Parque Nacional Sierra de las Nieves”. Más información sobre esta línea de investigación está disponible en: https://erosion.csic.es/digierosion/.