https://doi.org/10.37815/rte.v37nE1.1355

Artículos originales

Digitalización inmersiva del Bosque Murocomba con técnicas de procesamiento de imágenes

Immersive digitization of the Murocomba Forest using image processing techniques

Diego Intriago-Rodríguez1 https://orcid.org/0000-0003-4829-0089, Mathías Ortega-Rizzo1 https:// orcid.org/0009-0007-9952-075X, Carlos Belezaca-Pinargote1 https://orcid.org/0000-0002-3158-7380, Edison Solano-

Apuntes1 https://orcid.org/0000-0001-8158-0040

1Universidad Técnica Estatal de Quevedo,
Quevedo, Ecuador [email-masked], [email-masked],
[email-masked], [email-masked]

Enviado:

2025/06/29

Aceptado:

2025/08/24

Publicado:

2025/10/15

.

Esta obra
está bajo una licencia internacional Creative
Commons Atribución-NoComercial
4.0

Resumen

Este artículo presenta el desarrollo de una
solución tecnológica basada en procesamiento de imágenes
para la digitalización inmersiva del Bosque Protector Murocomba, ubicado en la provincia de Los Ríos, Ecuador. La propuesta integra el uso de una cámara 360°
para la captura de imágenes esféricas de alta calidad, que fueron procesadas digitalmente con el fin de optimizar
su nitidez, corregir imperfecciones y facilitar su integración en
un entorno virtual interactivo. Como parte del sistema, se implementó un
modelo de inteligencia artificial con arquitectura YOLOv8, entrenado para
detectar especies vegetales presentes en los senderos del bosque. Estas
detecciones se incorporaron a una aplicación web que permite a los
usuarios explorar el
recorrido de manera remota, interactuar con el contenido e identificar la flora
del lugar sin necesidad de presencia física. El proyecto busca ofrecer
una alternativa para la conservación del ecosistema mediante el acceso
digital a su biodiversidad, reduciendo el impacto humano directo y promoviendo
la educación ambiental. Los resultados demuestran la efectividad de
combinar tecnologías inmersivas y modelos de detección para
representar entornos naturales con alto valor ecológico de forma
accesible y sostenible.

Palabras clave: tecnologías interactivas, inteligencia artificial aplicada, ecosistemas tropicales,

educación ambiental, sistemas
de visualización remota.

Abstract

This paper presents the
development
of a technological solution based on image processing for the immersive digitization
of the Murocomba
Protected Forest, located
in the province of Los Ríos, Ecuador. The proposal integrates the use of a 360° camera to capture high-quality spherical images, which were digitally processed to optimize their sharpness, correct imperfections, and
facilitate their integration into an interactive virtual environment.
As part of the system, an
artificial intelligence model with YOLOv8 architecture was implemented, trained to detect plant species present in the forest trails. These detections were incorporated into a web application that allows users to explore
the trail remotely, interact with the content, and identify the flora of the site without the need for physical presence. The project seeks to offer an alternative for
the conservation of the ecosystem through digital
access to its biodiversity, reducing direct human impact and promoting environmental education. The results demonstrate the effectiveness of combining immersive technologies and sensing models to represent natural environments with high ecological value in an accessible
and sustainable way.

Keywords: Interactive technologies, applied artificial intelligence, tropical ecosystems,
environmental education,
remote visualization systems.

Introducción

La conservación de los ecosistemas naturales es uno de los retos más significativos de la actualidad, especialmente en áreas
de elevada diversidad biológica como los bosques tropicales. Estos
hábitats, fundamentales para sostener el equilibrio ambiental a escala
global, se ven sometidos a presiones cada vez más intensas debido a actividades como la deforestación, el turismo
descontrolado y el crecimiento de las zonas urbanas. En este escenario, resulta
imperativo adoptar soluciones tecnológicas que faciliten la
investigación, el seguimiento y la divulgación de estos entornos
sin generar un impacto negativo
en su estructura ecológica ni en
su funcionamiento.

En este marco, las tecnologías
inmersivas, junto con el procesamiento de imágenes digitales y los
modelos de entrenamiento, emergen como una opción viable para conectar a
diversas audiencias con la riqueza de los ecosistemas naturales, eliminando la
necesidad de alterar físicamente dichos espacios. La captura de entornos
mediante cámaras 360° posibilita una representación fiel y detallada de los paisajes naturales, lo que permite desarrollar recorridos
virtuales que no solo fomentan
la educación ambiental, sino que también incentivan una mayor apreciación de la
biodiversidad y su importancia.

El estudio tiene como eje central el Bosque Protector Murocomba,
situado en la provincia de Los Ríos, Ecuador. Este ecosistema se distingue por su notable diversidad vegetal y, al mismo tiempo, por su susceptibilidad a las perturbaciones derivadas de la actividad humana.
Dado que actualmente no
existen instrumentos suficientes para su exploración a distancia, este
trabajo propone la creación de un recorrido virtual inmersivo, complementado con un sistema inteligente
de reconocimiento de especies vegetales basado en la arquitectura
YOLOv8.

Este estudio busca cumplir un doble objetivo: por un lado, aprovechar las herramientas
digitales para promover la educación y la conservación; por otro,
ofrecer a investigadores, estudiantes y al público en general la posibilidad de interactuar con el ecosistema de manera no invasiva, preservando su
sostenibilidad a largo plazo. Así,
el proyecto se posiciona como una alternativa que armoniza el avance
tecnológico con el compromiso ambiental, contribuyendo tanto a la protección de la biodiversidad como al fortalecimiento de la conciencia ecológica en
la sociedad.

Materiales y Métodos

La presente investigación se desarrolló bajo un enfoque
exploratorio
y no experimental, orientado al diseño e implementación de una solución tecnológica sin manipulación directa
de las variables del entorno. El estudio se efectuó en el sendero
del Bosque Protector Murocomba, ubicado en el
cantón Valencia, provincia de
Los Ríos, Ecuador, que inicia en las coordenadas longitud -79.164583,
latitud -0.637222 y finaliza en
longitud -79.144083, latitud
-0.646583, a una altitud promedio de 526 m. s. n. m. En una primera fase se
realizó un reconocimiento del terreno con el fin de identificar el
sendero ecoturístico más representativo del área, tomando
en cuenta la diversidad vegetal observable y las condiciones de accesibilidad
para la captura de datos. A lo largo de un recorrido de 3.73 km, se capturaron
61 panoramas 360° con una cámara Insta360 ONE X2, seleccionada por
su capacidad de capturar imágenes esféricas en alta
resolución, resistente a condiciones climáticas adversas. Las
imágenes fueron procesadas utilizando software especializado con el fin
de mejorar la calidad visual, corregir distorsiones y preparar el material para
su integración en entornos digitales inmersivos. Posteriormente, se
construyó un recorrido
virtual a partir de las imágenes 360°
capturadas previamente, mediante la herramienta Pano2VR,
permitiendo vincular escenas y agregar puntos interactivos.

Figura 1

Ubicación
del Bosque Protector
Murocomba

Figura 2

Ruta seguida para la captura de datos

Paralelamente, se elaboró un conjunto de datos compuesto por 793 imágenes etiquetadas manualmente,
en las que se identificaron seis especies vegetales características del
bosque. Estas imágenes fueron divididas en subconjuntos de entrenamiento y validación, y utilizadas

para entrenar un modelo de detección basado en la
arquitectura YOLOv8. El proceso
incluyó técnicas de aumento de datos, configuración de hiperparámetros y validación del rendimiento
del modelo mediante métricas como la precisión promedio (mAP).

Figura 3

Diagrama del proceso
de captura y tratamiento de imágenes

Finalmente, se integró el
recorrido virtual y el sistema de detección en una aplicación web
interactiva desarrollada con tecnologías estándar como HTML,
JavaScript y ONNX, optimizando su rendimiento para dispositivos de distintas
características. Esta metodología combinó la observación directa, el procesamiento digital de imágenes y el desarrollo de interfaces
web con el propósito de ofrecer una experiencia inmersiva
accesible, educativa y orientada a la conservación ambiental.

Resultados y Discusión

Identificación de senderos ecoturísticos

La primera etapa consistió en una
exploración física detallada del Bosque Protector Murocomba, con el propósito de hallar el camino
ecoturístico que mejor representara el área desde tres perspectivas principales: la biológica, la paisajística y la técnica. Este esfuerzo inicial fue clave para garantizar que la experiencia inmersiva que se desarrolló refleje la riqueza natural
del bosque, sin poner en riesgo su delicado
equilibrio ecológico. Se buscó virtualizar un trayecto
que no solo fuera funcional, sino que también mostrara la esencia
del lugar de una manera auténtica y respetuosa.

Para
lograr esto, se llevó a cabo varios
recorridos por las zonas transitables del bosque, usando como referencia
aspectos como la variedad de plantas, la facilidad para el desplazamiento,
la estabilidad del suelo y el valor educativo que el entorno
ofrece. En este proceso, fue crucial
contar con expertos locales que compartieron su conocimiento profundo
del área.
Además, se hizo uso de herramientas prácticas como un GPS para
registrar ubicaciones importantes, y una cámara Insta360 ONE X2 para
grabar videos y tomar fotos esféricas. La elección de esta
cámara se debe a su alta resolución, costo accesible y capacidad de resistencia a las condiciones cambiantes del clima en el
bosque.

A lo largo
del recorrido presencial del lugar, se fueron recolectando datos geoespaciales
que resultaron fundamentales para decidir qué partes del bosque
se incluirían finalmente en el recorrido
virtual. El enfoque estuvo principalmente en áreas donde existe amplia
variedad de especies vegetales, y en lugares
donde las plantas
estaban en diferentes etapas de crecimiento. Esto permitió armar un
trayecto que muestra la diversidad del ecosistema de forma realista y completa,
para que quienes lo recorran digitalmente puedan apreciarlo tal y como es.

Figura 4

Reconocimiento presencial del terreno

El uso de la cámara 360 tuvo la finalidad de capturar imágenes esféricas a lo largo de las
rutas elegidas. Estas imágenes sirvieron para el desarrollo y diseño posterior de la virtualización
del sendero, así como para extraer de ellas a las especies que
serán parte del modelo de reconocimiento. Además, se
complementó con la toma de fotos tradicionales realizadas de forma
cercana a cada especie, para complementar la creación del dataset
necesario para el entrenamiento futuro del modelo.

Gracias a la ayuda de los expertos, se
redujo el número de especies vegetales que formarán parte del
modelo de entrenamiento, basando la elección principalmente en especies
que tienen mayor presencia dentro de las zonas seleccionadas para la
virtualización. Las seis especies seleccionadas se detallan a
continuación:

Tabla 1

Inventario de especies
seleccionadas

NOMBRE
COMÚN

DENOMINACIÓN CIENTÍFICA

GRUPO TAXONÓMICO

Palma jardinera

Chamaedorea chapana

Arecaceae

Colca

Minonia crocea

Melastomataceae

Azulciza

Faramea suerrensis

Rubiaceae

Mursuelo

Browneopsis disepala

Fabaceae

Tumbiliyo

Bubbia semecarpoides

Monimiaceae

Zarzaparrilla

Smilax bona-nox

Smilacaceae

Diseño del recorrido virtual

Tras seleccionar el sendero
ecoturístico más representativo del Bosque Protector Murocomba, se diseñó el recorrido virtual inmersivo utilizando técnicas de procesamiento digital
de imágenes (PDI) y herramientas especializadas para transformar el material capturado
en una experiencia interactiva
y fiel al entorno.

El proceso comenzó con el tratamiento de las imágenes esféricas capturadas por la cámara Insta360 ONE X2. Se corrigieron distorsiones del lente gran angular, se ajustó el horizonte y se

convirtieron las imágenes a formato equirrectangular, asegurando una visualización fluida
y sin defectos en el entorno virtual. La corrección de
distorsión y conversión a formato equirectangular
mejoró la calidad
visual de los panoramas, obteniéndose valores
promedio de PSNR 32.8 dB y
SSIM 0.947, lo que asegura una proyección más nítida en el
recorrido virtual.

Para construir el recorrido, se
utilizó el software Pano2VR, que permitió organizar las
imágenes panorámicas según su ubicación real y conectarlas mediante nodos interactivos. Cada escena se alineó con el trayecto
definido en el trabajo de campo, garantizando una navegación
lógica y coherente.

Figura 5

Diseño y organización del recorrido

Un aspecto clave fue la
integración de hotspots poligonales, que
delimitaron áreas irregulares en las imágenes 360° para
resaltar especies vegetales. Estos hotspots activaban
ventanas con datos como el nombre común, científico y familia
botánica, enriqueciendo la experiencia con un enfoque educativo y
científico.

Figura 6

Delimitación
de polígonos por especie

La interfaz de navegación se diseñó para ser intuitiva, con menús contextuales, controles
de movimiento, puntos de referencia y zoom, optimizada para funcionar en dispositivos móviles y
navegadores de escritorio. Para mejorar el rendimiento, se implementó carga
progresiva con
imágenes en múltiples resoluciones, adaptándose al ancho
de banda del usuario sin sacrificar calidad.

Figura 7

Fragmento del recorrido virtual

Desarrollo
y evaluación de un modelo de entrenamiento para detectar especies vegetales Para enriquecer el recorrido virtual
del Bosque Protector
Murocomba, se implementó un modelo de inteligencia artificial basado en YOLOv8, diseñado para identificar especies vegetales
en el entorno inmersivo. Este modelo se entrenó con un dataset de
793 imágenes etiquetadas manualmente usando Label Studio,
organizadas en seis clases de especies ecológicamente

relevantes, divididas en 80
% para entrenamiento y 20 % para
validación.

Figura 8

Etiquetado de imágenes y asignación de clases

Configuración del modelo

Se seleccionó YOLOv8n por su
equilibrio entre precisión y eficiencia, ideal para navegadores web. Se
aplicaron técnicas de aumento de datos, como inversión
horizontal, desenfoque y ajustes de exposición, para adaptarse a las
variaciones de luz y perspectiva del bosque. Los parámetros clave del
entrenamiento se resumen a continuación:

Tabla 2

Principales hiperparámetros usados en el entrenamiento

PARÁMETRO

VALOR

Arquitectura

YOLOv8n

Número de clases

6

Tamaño de imagen

640x640 px

Número de épocas

100

Batch size

16

Learning rate inicial

0.001

Aumento de datos

Sí
(flip, blur, exposure)

Rendimiento
del modelo

Tras 100 épocas, el modelo mostró un desempeño sólido en el conjunto de validación,

con métricas que confirman su capacidad para detectar especies
bajo condiciones variables:

Tabla 3

Métricas de evaluación del modelo YOLOv8n

MÉTRICA

RESULTADO (%)

Precisión

91.3

Recall

88.6

mAP0.5

92.7

mAP0.5:0.95

73.4

F1-Score

89.9

La evaluación del modelo YOLOv8n
mostró un desempeño robusto en la identificación
de especies vegetales. Con una precisión del 91.3 %, el modelo
acertó en la mayoría de sus detecciones, mientras que el recall (porcentaje de verdaderos positivos entre los casos reales) del

88.6 % indica que identificó
casi todos los ejemplares reales en
las imágenes. El F1-Score del

89.9 % refleja un balance sólido entre ambas
métricas. El valor de
mAP0.5 (92.7 %) corresponde

al promedio de precisión para todas
las clases, considerando una superposición mínima del 50

% entre la predicción y la anotación real. Por su parte, el mAP0.5:0.95 (73.4 %) representa el promedio de precisión
calculado a lo largo de múltiples umbrales (desde 0.5 hasta 0.95),
ofreciendo una evaluación más exigente.
En conjunto, estas métricas confirman
que el modelo YOLOv8n logró generalizar adecuadamente, manteniendo eficiencia y exactitud en un entorno con variabilidad natural como el
bosque.

Tabla 4

Comparación
de principales métricas entre dos modelos

MODELO

[email-masked] (%)

F1-score (%)

PRECISIÓN

YOLOv5n

89.6

86.7

88.0

YOLOv8n

96.4

96.6

91.3

Como
referencia comparativa, se evaluó YOLOv5n
en el mismo dataset, alcanzando un [email-masked] de 89.6 % y
F1-score de 86.7 %, valores inferiores a los obtenidos por YOLOv8n. El rendimiento del dataset
en estos dos modelos muestra
una evidente diferencia, ratificando la
razón de la elección del modelo mencionado.

Exportación y despliegue

Una vez completado el proceso de
entrenamiento, el modelo fue exportado al formato ONNX, lo que permitió
su ejecución directa en el navegador dentro del aplicativo web. Esta
elección técnica representó una ventaja en términos
de portabilidad, interoperabilidad y eficiencia, ya que ONNX está diseñado para funcionar en múltiples entornos
sin necesidad de convertir el modelo a otros formatos
específicos de framework.

El principal beneficio del despliegue en
ONNX radica en que el modelo se ejecuta completamente de forma local en el navegador, sin requerir servidores externos ni procesamiento
en la nube. Esto permitió mejorar los tiempos de respuesta,
evitar la transmisión de datos sensibles y garantizar una mayor autonomía del sistema, permitiendo su funcionamiento incluso
en contextos con conectividad limitada.

El aplicativo web fue probado en dispositivos de gama media: un PC portátil (Intel i5, 16 GB RAM) y en un smartphone Android (Snapdragon 778G). Se obtuvo una latencia promedio de 62 ms y 86 ms, respectivamente, con un rendimiento de 26 y 24 FPS. El tamaño total de descarga de la aplicación fue de ~42 MB, considerando a la experiencia de usuario como “buena” al no
presentar caídas de fotogramas ni retardos al moverse entre panoramas.

Discusión

Nazare et al., (2024) sostiene que las plataformas de virtualización
de ecosistemas facilitan la interacción con entornos naturales sin
desplazamiento físico, contribuyendo a su preservación. Debido a
esto, se considera que el proceso de identificación de senderos en el
Bosque Protector Murocomba mediante imágenes
360° optimiza la digitalización del entorno sin afectar su
conservación. Este proceso define puntos estratégicos para
capturar imágenes en 360°,
permitiendo crear un recorrido virtual que refleja la biodiversidad y
características geográficas del bosque. La selección de
senderos considera accesibilidad, atractivo visual y riqueza ecológica,
priorizando rutas con alta diversidad de flora para entrenar un modelo de entrenamiento que identificará especies
vegetales. La calidad
de los datos es clave, ya que una
selección inadecuada limitaría la precisión del modelo. Se enfrentaron a desafíos para equilibrar
la representación del ecosistema con la viabilidad técnica de la captura, usando
herramientas de geolocalización
para trazar rutas eficientes.

Vongpaxa (2024) destaca
que la tecnología WebVR documenta espacios
patrimoniales, fomentando su conservación y accesibilidad. El
recorrido virtual del Bosque Protector Murocomba,
desarrollado con imágenes 360° y Pano2VR, se alinea con esta idea al
permitir una exploración remota inmersiva sin impactar el ecosistema.

Usando Pano2VR por su compatibilidad
multiplataforma, se procesaron imágenes RAW y JPEG, corregidas para eliminar distorsiones y convertidas a formato equirrectangular,
asegurando una visualización fluida. Las escenas, organizadas por ubicación real, se conectaron
con nodos para transiciones suaves, mientras que hotspots interactivos añadieron datos educativos
sobre especies vegetales. La interfaz optimizada y la exportación en HTML5/WebVR garantizan accesibilidad universal.

Cabe destacar que, aunque se lograron
transiciones fluidas entre panoramas, las limitaciones por la gran cantidad de
contenido multimedia que es necesaria para representar de manera fiel al
ecosistema fueron una limitante, a diferencia de los entornos simulados que
propone el autor antes mencionado, lo que destaca una necesidad de
optimización para una virtualización de entornos reales.

Cho y Park (2023) destacan que las redes
neuronales en entornos digitales optimizan la identificación visual,
potenciando el aprendizaje automatizado. En este marco, el modelo YOLOv8n
integrado en el recorrido virtual del Bosque Protector Murocomba
demuestra su eficacia al identificar especies vegetales con precisión,
enriqueciendo la exploración remota del ecosistema.

La aplicación web combina el
modelo de reconocimiento con un recorrido inmersivo, permitiendo a los usuarios
visualizar en tiempo real datos sobre especies, como clasificación y distribución, sin impactar el
bosque. Esta integración fomenta la conservación y el estudio
ecológico. La capacidad del sistema para procesar imágenes
rápidamente apoya el monitoreo ambiental, aunque su precisión depende de la calidad del dataset y las condiciones del entorno.
Incorporar validación manual o ajustes finos podría reducir
errores.

Además, la interfaz intuitiva amplía el uso de la herramienta más allá de la investigación, beneficiando a estudiantes y ecoturistas interesados en la biodiversidad del bosque, alineándose con el potencial
educativo y científico señalado por Cho y Park.

Conclusiones

La identificación de senderos
ecoturísticos en el Bosque Protector Murocomba se logró exitosamente, asegurando una
representación precisa del ecosistema en el recorrido virtual. La selección estratégica de rutas permitió capturar imágenes en 360°, documentando la biodiversidad del bosque y facilitando su posterior
digitalización. Esta base sólida contribuirá a futuras
iniciativas de conservación y monitoreo ambiental. . Sin embargo, el
desafío de equilibrar la representatividad del ecosistema con las limitaciones técnicas sugiere la necesidad
de refinar las técnicas de captura en futuras expediciones, incorporando métodos que reduzcan
la dependencia de condiciones ambientales variables.

La construcción del recorrido virtual inmersivo a través de imágenes 360° y su integración con Pano2VR proporcionó
una experiencia interactiva y accesible. La correcta estructuración de
escenas y la implementación de hotspots
enriquecieron la exploración digital del bosque, optimizando la visualización de su biodiversidad y fomentando su uso educativo y científico. El diseño del recorrido virtual
representa un paso adelante en la accesibilidad remota, gracias a ser
exportado en formato HTML5. Esta solución multiplataforma permite a los
usuarios explorar el bosque de manera inmersiva sin impacto directo. La
optimización para una visualización fluida ha sido un logro
notable, aunque la carga de contenido multimedia plantea retos de rendimiento,
especialmente en dispositivos de baja capacidad. Para superar esta
limitación, se propone explorar técnicas de compresión
avanzadas y adaptaciones específicas para entornos móviles, asegurando que el recorrido sea una herramienta inclusiva y sostenible a largo plazo.

El entrenamiento del modelo YOLOv8n y su
despliegue en la aplicación web han consolidado un sistema efectivo para la identificación de especies vegetales, superando enfoques
previos con una mayor precisión y fluidez en la detección.
La integración del modelo en el recorrido virtual enriquece la
experiencia educativa, ofreciendo información en tiempo real sobre la
flora del bosque y apoyando el monitoreo ecológico sin
intervención física. A pesar de su éxito, la dependencia
de la calidad del dataset y las condiciones del entorno indica la necesidad de expandir la diversidad de especies analizadas y refinar la interfaz para usuarios no expertos. Como siguiente paso,
se sugiere incorporar detección de fauna,
realizar evaluaciones
extensivas con diversos públicos y colaborar con entidades locales
para un monitoreo continuo,
fortaleciendo así el impacto conservacionista y educativo del proyecto.

Reconocimientos y Declaraciones

Los autores declaran
la contribución y participación equitativa de roles de autoría para esta publicación.

Los autores declaran que, en la
elaboración del presente artículo, se ha utilizado herramientas
de la IA.

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