Combinan imágenes de satélite y algoritmos para clasificar bosques

Un equipo de investigadores de la Universidad de Málaga ha desarrollado una herramienta innovadora capaz de clasificar los bosques utilizando inteligencia artificial (IA) a partir de imágenes satelitales.

Este enfoque se presenta como fundamental en el contexto de la observación terrestre basada en imágenes satelitales. Además, proporciona una base tecnológica que posibilita la creación de aplicaciones avanzadas relacionadas con la crisis climática, la agricultura de precisión, el urbanismo inteligente, la degradación del suelo y los cambios en la cobertura terrestre.

El monitoreo del uso del suelo desempeña un papel crucial en la consecución de objetivos estratégicos a escala global, como la conservación de la biodiversidad, la reducción de emisiones de carbono, la planificación urbana y la agricultura.

Clasificación de los bosques

El estudio resalta la importancia de los bosques como reguladores del clima y de la diversidad, subrayando la relevancia de su protección y restauración. Esto se refleja en políticas internacionales y europeas, como la reciente Ley Europea de Restauración de Bosques, el Pacto Verde Europeo y los Objetivos de Sostenibilidad de las Naciones Unidas.

Aunque los gobiernos elaboran catálogos detallados de los diversos usos del suelo e inventarios forestales, estos se actualizan a intervalos prolongados, lo que impide un seguimiento continuo. Para abordar este desafío, los investigadores se propusieron desarrollar una metodología que facilite la clasificación de la cobertura terrestre en áreas extensas, como la cuenca mediterránea, y la creación de mapas detallados de bosques a nivel de especies.

Análisis por estaciones

Para lograr esta clasificación y considerar los cambios estacionales en los bosques, se analizaron las tres estaciones del año. La inteligencia artificial desempeñó un papel crucial al crear un modelo que, basándose en anotaciones de zonas boscosas con información conocida, pudo predecir el tipo de bosque en áreas donde la información no estaba disponible.

Mediante el uso de datos de un pequeño porcentaje del territorio total de la cuenca mediterránea, pudieron realizar la clasificación de los bosques en toda la cuenca, que abarca diecinueve países.

El proceso de recopilación de datos de campo para entrenar los modelos de inteligencia artificial involucró la participación de voluntarios de dieciséis países. Esta colaboración permitió no solo contar con datos de investigadores que cedieron sus datos de campo, sino también recopilar información a través de una ‘Datathon’, en la cual 46 participantes reunieron datos de usos del suelo de sus países de origen.

Este enfoque no solo facilitará la disponibilidad de mapas actualizados anualmente, sino que también permitirá estudiar los efectos de la crisis climática y la actividad humana en los bosques, evaluar la efectividad de las políticas forestales y analizar la capacidad de recuperación después de incendios forestales. En última instancia, proporcionará a las administraciones datos fundamentales para la toma de decisiones en la conservación y restauración de los espacios naturales.

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