Ubicación: Parque eólico «Casa Vieja», Palencia
Fechas: 2025
Área: Área de Evaluación Ambiental y Biodiversidad
En TAXUS MEDIO AMBIENTE empezamos el año con un hito importante: la instalación de dos equipos de detección de aves “TECH-4-BIRDS” en el parque eólico “Casa Vieja” de Palencia.
Este paso marca la transición del proyecto desde las fases de diseño y experimentación en laboratorio a una etapa clave: la prueba en campo, donde el sistema se pone a trabajar en condiciones reales para seguir afinando su rendimiento y robustez.
“TECH-4-BIRDS” es un proyecto de I+D+i impulsado por TAXUS MEDIO AMBIENTE junto con PXR, con la colaboración de ERBI como propietaria del parque eólico “Casa Vieja”, y con financiación de SEKUENS (Agencia de Ciencia, Competitividad Empresarial e Innovación Asturiana).
En TAXUS MEDIO AMBIENTE contamos con más de 20 años de experiencia en evaluación, seguimiento y gestión ambiental de parques eólicos. Este proyecto nace con un objetivo claro: avanzar hacia soluciones tecnológicas que permitan reducir la mortalidad de aves, uno de los impactos ambientales más relevantes asociados a este tipo de infraestructuras.
¿Qué es TECH-4-BIRDS?
TECH-4-BIRDS es un sistema de detección de aves que combina cámaras e inteligencia artificial para:
- Identificar aves de forma automática
- Analizar su trayectoria de vuelo
- Y permitir la activación de medidas en consecuencia para minimizar el riesgo de colisión
Además, el proyecto plantea dos metas técnicas especialmente valiosas para la gestión ambiental:
- Registrar la trayectoria de vuelo 3D/4D de cada ave dentro del espacio del parque eólico.
- Calcular el tiempo en zona de riesgo, desglosado por aerogenerador, para cada individuo que entra en el área de seguimiento.
Cómo está construido el sistema: detección “a escala gruesa” y “a escala fina”
Cada equipo “TECH-4-BIRDS” está integrado por dos conjuntos de cámaras: varias cámaras de gran angular que abarcan un amplio campo de visión aunque con menor resolución en una primera fase de la detección de aves; y encima un domo PTZ con una cámara telescópica motorizada que se mueve para obtener un gran aumento en alta resolución de la zona donde las cámaras de gran angular detectaron posibles aves y así poder confirmar la detección e identificar las aves.
De esta forma, se combinan dos tipos de cámaras:
1) Cámaras gran angular (VR180)
Un conjunto de cámaras de realidad virtual con dos lentes “ojo de pez” (200º de campo de visión) para una detección general en el entorno. Sirven para “ver” el movimiento de aves en un área amplia y disparar el seguimiento.
2) Domo PTZ con cámara telescópica motorizada
Encima del sistema se instala un domo PTZ (pan-tilt-zoom) con cámara telescópica para seguimiento a escala fina, con capacidad de clasificación y seguimiento más detallado del ave.
Los equipos se sitúan en torres instaladas específicamente en el parque, de 12 metros de altura, para maximizar el campo de visión y mejorar la detección.
IA “en el borde”: actuar en menos de un minuto
Una parte crítica del diseño es que las cámaras cuentan con potencia computacional para el procesamiento local de modelos de IA. ¿Por qué? Porque en esta aplicación el tiempo cuenta: puede haber menos de un minuto disponible para activar una medida de protección. Procesar “en local” reduce latencias y permite una respuesta más rápida.
De vídeo a posición 3D: triangulación y fotogrametría
Para estimar la posición de las aves en cada instante, el sistema combina información de varias cámaras. La idea es:
- Generar “rayos” (líneas de visión) a partir de cada detección en cada vídeo
- Buscar cruces entre esos rayos
- Y así estimar la posición 3D del ave en cada momento (triangulación)
Además, se utiliza software de realidad aumentada para realizar un escaneo fotogramétrico, que ayuda a contextualizar espacialmente el entorno y mejorar la reconstrucción.
¿Qué viene ahora?
La instalación de los dos equipos al final de 2025 va a permitir que, a lo largo de 2026, el sistema se pruebe de forma continuada en situaciones reales. El objetivo es recopilar evidencia de funcionamiento, detectar oportunidades de mejora y evolucionar el diseño hacia un producto aún más confiable y eficaz para ayudar a reducir colisiones en parques eólicos.