Equipo Geobristol
La teledetección satelital, entendida como la técnica para obtener información sobre un objeto o área a través de la captación de datos a distancia, mediante satélites artificiales, utiliza diferentes longitudes de onda de luz, incluyendo la luz visible, infrarroja y microondas, para capturar imágenes de la superficie terrestre. Los sensores en los satélites pueden detectar cambios en la vegetación, la humedad del suelo y la temperatura, lo que proporciona una visión integral del estado de un ecosistema. Esto ha revolucionado el manejo de los recursos forestales, permitiendo un monitoreo más preciso y eficiente. Dentro de las plataformas más avanzadas, el satélite Sentinel-2, del programa Copernicus de la Agencia Espacial Europea, destaca por su capacidad multiespectral y su buena resolución espacial (de hasta 10 metros, que en Geobristol son mejorados a 5 m). Estos satélites brindan una herramienta invaluable para la monitorización y preservación de los bosques, con aplicaciones tanto en la protección ecosistémica como en la gestión productiva de los recursos forestales.
La deforestación y degradación de los bosques han alcanzado niveles alarmantes, con la pérdida de más de 420 millones de hectáreas en las últimas cuatro décadas (Tuesta et al, 2023). Frente a este desafío, la teledetección permite un monitoreo constante y detallado, crucial para la preservación y aprovechamiento sostenible de los ecosistemas.
INDICES DE VEGETACIÓN COMO HERRAMIENTAS CLAVE
Uno de los principales beneficios del uso de imágenes satelitales es la capacidad de calcular índices de vegetación, como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el Índice de Clorofila del borde rojo (RECI). Estos índices miden la “salud” de la vegetación al analizar la reflectancia de diferentes longitudes de onda del espectro electromagnético. Por ejemplo, el NDVI evalúa la densidad y actividad fotosintética de la vegetación, lo que ayuda a identificar áreas degradadas o con estrés hídrico (NASA, 2021). Estos índices también permiten distinguir entre diferentes tipos de cobertura, facilitando la clasificación y monitoreo de los bosques.
El NDVI ha sido ampliamente utilizado en el monitoreo de incendios forestales, dado que puede identificar áreas con mayor probabilidad de incendio al revelar las zonas que perdieron capacidad fotosintética o cuentan con menor contenido hídrico en su vegetación. Además de esto, frente a impactos ambientales o humanos como los incendios y las deforestaciones, el NDVI resulta útil en la estimación precisa del área afectada, lo cual resulta útil en la gestión de procesos de restauración y recuperación del inventario.
CASOS DE ÉXITO Y TÉCNICAS DE ANÁLISIS IMPLEMENTADAS
El uso de la teledetección satelital a través de plataformas como Sentinel-2 ha dado lugar a numerosos casos de éxito, tanto a nivel de gestión productiva como de monitoreo a gran escala.
- Gestión productiva en áreas forestales: Plantaciones de eucalipto en Brasil
Uno de los casos más exitosos en el ámbito productivo ha sido la monitorización y gestión de plantaciones de eucalipto en Brasil, una de las industrias más grandes del país. Las imágenes Sentinel-2 han permitido a los gestores de las plantaciones realizar un seguimiento continuo de la salud de los árboles y ajustar las prácticas de manejo forestal según los indicadores de estrés hídrico y crecimiento. A través de índices de vegetación como el NDVI y el Índice de Vegetación Mejorado (EVI), es posible detectar cambios en la productividad de los árboles antes de que se vuelvan visibles al ojo humano(Damasceno et al, 2023).
En este caso, las imágenes multiespectrales de Sentinel-2 permiten diferenciar entre áreas con buen crecimiento y zonas afectadas por estrés hídrico o enfermedades. Al detectar anomalías en el verdor de los árboles mediante anomalías del NDVI, los gestores pueden intervenir oportunamente, optimizando la aplicación de fertilizantes y la gestión del riego, mejorando así la productividad y sostenibilidad de la explotación forestal (NASA, 2021) (Tuesta et al, 2023).
- Optimización del rendimiento en plantaciones de palma africana en Colombia
En Colombia, el Sentinel-2 ha sido utilizado para mejorar la productividad en las plantaciones de palma africana. A través de la combinación de imágenes multitemporales y el análisis del NDVI, los productores han podido identificar áreas con bajo rendimiento debido a factores como enfermedades o estrés hídrico. La capacidad de Sentinel-2 para capturar imágenes de alta resolución espacial ha permitido implementar prácticas de manejo más precisas, como la fertilización localizada y el control dirigido de plagas, maximizando el rendimiento sin incrementar el uso de insumos (Fedepalma, 2024).
- Restauración forestal en Asia
En países como China y Vietnam, el monitoreo satelital ha sido clave para revertir décadas de deforestación mediante programas de reforestación y manejo comunitario. Utilizando imágenes de Sentinel-2 junto con algoritmos avanzados como Random Forest, se han obtenido mapas precisos que permiten identificar zonas críticas para la reforestación. Esta información ha sido fundamental para dirigir esfuerzos de restauración en áreas donde la cobertura boscosa se ha incrementado considerablemente (Tuesta et al, 2023).
- Control de deforestación en el Amazonas
El programa PRODES en Brasil es un ejemplo de éxito en la lucha contra la deforestación. Basado en imágenes satelitales, este programa utiliza datos de teledetección, incluidas imágenes de alta resolución de Sentinel-2 y Landsat, para mapear y monitorear la deforestación en la selva amazónica. Gracias a este tipo de herramientas, el gobierno brasileño ha sido capaz de detectar cambios en la cobertura forestal, permitiendo la intervención temprana en áreas críticas (OBT, 2024).
- Monitoreo de incendios forestales en California
En Estados Unidos, los datos satelitales de Sentinel-2 y MODIS han sido utilizados para monitorear los incendios forestales en tiempo real. Los índices de vegetación y la detección de la humedad de la vegetación han sido fundamentales para anticipar zonas con alto riesgo de ignición, y optimizar la respuesta ante los incendios, minimizando los daños a los ecosistemas forestales (NASA, 2021).
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