LSD-Tector 1.0: una estación autónoma para el monitoreo acústico de aves en ambientes naturales

El monitoreo acústico automatizado permite relevar la biodiversidad de aves sin depender de observadores humanos, especialmente en sitios de difícil acceso. Los dispositivos autónomos disponibles suelen ser costosos o requerir mantenimiento frecuente, limitando su uso en proyectos de conservación con recursos acotados. En este trabajo presentamos el LSD-Tector 1.0, una estación autónoma de monitoreo acústico desarrollada en el Laboratorio de Sistemas Dinámicos (UBA). El objetivo fue construir un dispositivo robusto, económico y reproducible, capaz de identificar especies de aves a partir de sus vocalizaciones en terreno. El sistema combina una Raspberry Pi 4, gestión de energía mediante un HAT dedicado, micrófono omnidireccional, panel solar con batería interna y un gabinete impermeable. Durante cada ventana de actividad, concentradas al amanecer y al atardecer, el equipo graba audio y lo procesa localmente con BirdNET-Pi para identificar especies. El dispositivo fue evaluado en un campo de prueba, analizando su ciclo de grabación, procesamiento, sincronización e hibernación. Las pruebas mostraron un funcionamiento estable del ciclo de grabación, procesamiento y sincronización. El dispositivo mantuvo autonomía energética suficiente para completar las ventanas programadas incluso en días de baja radiación solar. BirdNET-Pi identificó automáticamente vocalizaciones de múltiples especies, transfiriendo las detecciones a un servidor remoto sin intervención manual. Estos resultados muestran que el diseño resuelve eficientemente el compromiso entre autonomía energética, robustez ambiental y capacidad de procesamiento en terreno. El LSD-Tector 1.0 constituye una herramienta accesible y reproducible que aporta a proyectos de conservación, relevamientos de biodiversidad y estudios de comunidades de aves.