En el marco de la convocatoria de becas de Introducción a la Investigación para estudiantes, JAE INTRO 2025, publicada por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), Geociencias Barcelona (GEO3BCN-CSIC) proponen el plan de formación sobre ‘Métodos de Inteligencia Artificial aplicados al análisis de imágenes de dron y satélite del bosque amazónico’. Un plan de formación dirigido por Agustín Lobo dentro del proyecto AMAPOLLEN.

Detalles y condiciones

• Lugar: Geociencias Barcelona
• Duración de la beca: 7 meses (dedicación de 20 horas a la semana).
• Importe total: 4200 € (600 euros/mes).
• Nota media: Acreditar una nota media del Grado igual o superior a 7,5 (escala 1-10).

Podrán ser solicitantes todas aquellas personas que:

• estando matriculadas en un grado de 240 ECTS en el curso académico 2024-2025, tengan al menos el 75% de los créditos (ECTS) correspondientes al grado completados
• estando matriculadas en un grado de al menos 300 ECTS en el curso académico 2024-2025, tengan al menos el 80% de los créditos (ECTS) correspondientes al grado completados
• estando matriculadas en un doble grado en el curso académico 2024-2025, y que tengan al menos el 80% de los créditos (ECTS) correspondientes al grado completados
• sean estudiantes de Máster Universitario oficial en el curso 2024-2025 o matriculadas en un Máster Universitario oficial en el curso 2025-2026.

Descripción de la propuesta

El proyecto AMAPOLLEN pretende establecer un marco para identificar la firma distintiva de las actividades humanas y otros factores ambientales del cambio ecológico en los bosques amazónicos. Para ello se utilizan métodos de inteligencia artifical para la segmentación y clasficación de imágenes y modelos digitales de superficie de muy alta resolución obtenidos mediante vuelos de dron en bosque tropical lluvioso (Tiputini, Amazonia Ecuatoriana), buscando establecer una relación con imágenes de satélite para cubrir zonas más extensas. El proyecto presta especial atención a Mauritia flexuosa y otras especies de palmeras, por su relevancia en el reconocimiento y definición de posibles bosques culturales. El/La estudiante aprenderá y aplicará técnicas avanzadas de proceso de imágenes de dron y satelitales, y dedicará un tiempo significativo a la fotointerpretción semi-automática para entrenar el sistema, con el fin de colaborar en la producción de un mapa de densidad de palmeras y en la tipificación de tipos de bosque tropical a partir de la clasificación de copas. Asimismo podrá colaborar en la cuantificación de la deforestación y degradación ambiental en un conjunto de zonas de especial significación como amenazas para la reserva. El trabajo y material obtenido serán suficientes para, en su caso, redactar un TFM.

Contacto: agustin.lobo@geo3bcn.csic.es