Gracias a este sistema, un mapa que se actualiza anualmente, será posible estudiar el impacto de la crisis climática y las actividades humanas en los bosques.
Una investigación de la Universidad de Málaga (sur de España) ha desarrollado una herramienta capaz de utilizar la inteligencia artificial (IA) para clasificar los bosques a partir de imágenes de satélite.
Los investigadores afirman que la importancia de la observación de la Tierra basada en imágenes de satélite proporciona la base tecnológica para permitir la creación de aplicaciones de vanguardia en torno a la crisis climática, la agricultura de precisión, el urbanismo inteligente, la degradación del suelo y el cambio de la cubierta terrestre.
Así lo afirma Virginia García, científica del Centro Temático Europeo de la Universidad de Málaga (ETC-UMA).
En este sentido, explica García, la monitorización del uso del suelo juega un papel fundamental en la consecución de varios objetivos estratégicos globales, como la conservación de la biodiversidad, la reducción de las emisiones de carbono y el calentamiento global, la planificación urbana y la agricultura.
En concreto, el estudio refleja el valor de los bosques como reguladores del clima y la diversidad, y la importancia de su protección y restauración, tal y como se refleja en políticas internacionales y europeas como la reciente Ley Europea de Reforestación, el Acuerdo Verde Europeo y los objetivos de sostenibilidad de la ONU.
Aunque los gobiernos nacionales elaboran catálogos e inventarios forestales detallados de los distintos usos del suelo, estos se actualizan con el tiempo y no es posible realizar un seguimiento continuo.
Con este proyecto hemos abordado el reto de desarrollar una metodología que facilite la clasificación de la cubierta terrestre en grandes áreas como la cuenca mediterránea y la creación de mapas forestales a nivel de especie arbórea», afirma el investigador Antonio Manuel Bourgueño, otro de los autores del proyecto.
En este contexto, añade Bourgueño, es necesario analizar una gran cantidad de imágenes de satélite, y esta gran cantidad de imágenes en bruto requiere el uso de soluciones de big data.
Se analizaron tres estaciones con el objetivo de poder categorizar los diferentes usos del suelo y considerar los cambios que se producen en el bosque a lo largo del año en función de las especies de árboles (fenómeno conocido como «fenología»).
Además, se utilizaron técnicas de inteligencia artificial para crear un modelo capaz de predecir los tipos de bosque en zonas en las que no se dispone de información, basándose en anotaciones de zonas forestales en las que se conocen las tipologías.
De este modo, fue posible clasificar los bosques de toda la cuenca, incluidos 19 países, utilizando datos de una pequeña parte de todo el territorio de la cuenca mediterránea, explica Ismael Navas, profesor del Departamento de Lengua e Informática, el otro autor del estudio.
Voluntarios de 16 países participaron en el proceso de búsqueda de datos de campo para entrenar el modelo de IA.
Por un lado, los investigadores participaron aportando datos de campo, mientras que, por otro, 46 participantes intervinieron a través de «datathons» (reuniones de investigadores) en las que recopilaron datos sobre el uso del suelo de sus respectivos países de origen. Gracias a este sistema, será posible estudiar los efectos de la crisis climática y las actividades humanas en los bosques, la eficacia de las políticas forestales y la capacidad de recuperación de los bosques tras los incendios.
Esto facilitará a las administraciones la toma de decisiones basadas en datos para la conservación y restauración de los espacios naturales, añaden los autores.
