El monitoreo de las poblaciones de aves acuáticas es esencial para informar la gestión del hábitat, las estrategias de conservación y las regulaciones de cosecha sostenible. Muchas especies objetivo, como los patos reales y los patos de pico norte, son componentes clave de los ecosistemas de humedales, sirviendo como indicadores ecológicos debido a su sensibilidad a los cambios ambientales. La integración de la tecnología de drones y la inteligencia artificial (IA) está transformando significativamente el campo de la conservación de la vida silvestre y el monitoreo del hábitat. Los métodos existentes para el monitoreo de aves acuáticas enfrentan desafíos críticos, como la baja precisión en la identificación de regiones de imagen superpuestas y la limitada precisión de segmentación en hábitats complejos. Para abordar estos problemas, este documento presenta un sistema de extremo a extremo y varios nuevos métodos para identificar de manera eficiente y precisa las poblaciones de aves acuáticas en sus hábitats naturales utilizando IA e imágenes de drones. Aplicamos modelos avanzados de aprendizaje profundo a las imágenes de drones para detectar y contar aves acuáticas. Para manejar las regiones superpuestas en imágenes consecutivas, desarrollamos un método basado en la ubicación de las aves que identifica rápida y precisamente las superposiciones. Para la segmentación del hábitat, propusimos un enfoque efectivo que combina el Modelo Segment Anything (SAM) de Meta con un clasificador ResNet50. Además, utilizamos ChatGPT para generar informes claros y fáciles de leer que resumen los resultados de detección. Los resultados experimentales muestran que nuestro modelo de detección de aves (Faster R-CNN) alcanzó un mAP del 86.57%, nuestro método de segmentación del hábitat alcanzó una precisión del 85.1% (puntuación F1 promedio: 81.8%) y nuestro método de detección de superposiciones mantuvo una tasa de error por debajo del 5% con un rendimiento más rápido en comparación con técnicas tradicionales. Estos resultados destacan la efectividad práctica de nuestra tubería integrada para la conservación de la vida silvestre y el monitoreo del hábitat.