Investigadores del Instituto publican metodología para el monitoreo satelital de vegetación en revista nº1 de Percepción Remota

El docente Roberto O. Chávez y el investigador, José Antonio Lastra participaron junto a otros académicos de Kenia, Países Bajos y Alemania, en el desarrollo de una metodología para monitorear ecosistemas forestales diversos en el mundo usando imágenes satelitales, y que les valió un espacio en la prestigiosa revista científica Remote Sensing of Environment.

Fue en la última edición de la revista Remote Sensing of Environment, correspondiente a noviembre de 2021, que se publicó la propuesta metodológica “Continuous monitoring of forest change dynamics with satellite time series”, en la que participaron el docente Roberto O. Chávez y el investigador, José A. Lastra, ambos del Laboratorio de Geo-Información y Percepción Remota del Instituto de Geografía PUCV, en la cual se propone una metodología para el monitoreo de diversos ecosistemas forestales en el mundo.

En la que es considerada la revista nº1 a nivel mundial en temas de Percepción Remota, con un factor de impacto de 10.164 y rankeada nº1 entre 32 revistas de la base de datos Web of Science, esta publicación de 12 páginas, en la que también trabajaron académicos de Kenia, Países Bajos y Alemania, demuestra el potencial que tiene la presente metodología, y que de hecho, será utilizada por el ICRAF (World Agroforestry Institute) para monitorear bosques tropicales.

Dicho paper muestra un nuevo método de análisis satelital de series de tiempo, el cual permite no solo la detección de disturbios y regeneración del bosque con gran exactitud, sino que proporciona una medida de confiabilidad, la cual es clave para evaluar disturbios y clasificarlos o no de “grave” por los tomadores de decisiones.

Sobre la relevancia de publicar esta metodología, el docente Roberto O. Chávez explica: “Para nuestro Laboratorio, es un hito relevante publicar este trabajo en la revista número 1 de nuestro campo científico porque el código base del método “npphen”, creado por nosotros en colaboración con Sergio Estay de la UACh y publicado en el repositorio abierto de CRAN de R, se reconoce como de alto valor para el monitoreo de nuestros ecosistemas a nivel mundial. Además de ICRAF, de seguro veremos muchos estudios y aplicaciones como Geoportales que usarán AVOCADO para el monitoreo de sus bosques. Es ciencia de alto nivel creada desde la PUCV y para el mundo”.

Este método fue bautizado como “AVOCADO” o Anomaly Vegetation Change Deteon, el cual hace uso de la flexibilidad de kernel density estimations (KDE) para crear una base de referencia fenológica, tomando en consideración toda la variación fenológica de los registros históricos, y evitando la pérdida de dicha variación, que desaparece con los enfoques tradicionales que ajusta una curva matemática para recrear dicha línea base.

Con la variabilidad natural del bosque capturada, AVOCADO entrega mapas de disturbios y regeneración que permiten el monitoreo y cuantificación de tres tipos de bosque: bosque nativo inalterado, bosque secundario (regenerado) y deforestación (bosque alterado-no-recuperado). Estos datos son clave para evaluar la capacidad de los bosques secundarios para capturar carbono, así como para evaluar esfuerzos en sus restauraciones.

Esta primera figura muestra el dashboard donde a partir de la serie de tiempo de un pixel. AVOCADO detecta los distintos eventos registrados para la zona. Para el píxel seleccionado, se aprecian 1 eventos de disturbio y 1 de recuperación a lo largo del tiempo mostrando lo registrado, para el año 2011, de 5 kilómetros al norte de Puerto Maldonado, en el departamento de Madre de Dios. En la serie, se aprecia la imagen de Google Earth para cada evento.

Esta segunda figura muestra el mapa de detección de disturbios para el departamento de Madre de Dios en Perú, con los diferentes eventos registrados a lo largo del tiempo para cada píxel y su serie de tiempo respectiva. Esto muestra la capacidad de AVOCADO de identificar cada evento de forma independiente.

AVOCADO es un algoritmo de código abierto (open source), está disponible en github y cuenta con un tutorial con ejemplos. Además, desde el mismo Laboratorio han creado un dashboard que permite explorar intelectivamente los resultados de las áreas piloto incluídas en el paper, que consideran hallazgos de bosques en Perú, Tanzania y Costa de Marfil.

Para más información sobre el Laboratorio de Geo-Información y Percepción Remota del Instituto de Geografía PUCV, te invitamos a revisar su sitio web.

“Continuous monitoring of forest change dynamics with satellite time series” está incluída en la revista Remote Sensing of Environment y es de la autoría de:

Mathieu Decuyper (World Agroforesty, Kenya; Wageningen University & Research, the Netherlands)

Roberto Chávez (Laboratorio de Geo-Información y Percepción Remota, Instituto de Geografía PUCV, Chile)

Madelon Lohbeck (World Agroforesty, Kenya; Wageningen University & Research, the Netherlands)

José A. Lastra (Laboratorio de Geo-Información y Percepción Remota, Instituto de Geografía PUCV, Chile)

Nandika Tsendbazar (Wageningen University & Research, the Netherlands)

Julia Hackländer (Wageningen University & Research, the Netherlands)

Martin Herold (Wageningen University & Research, the Netherlands; GFZ German Research Centre for Geosciences, Germany)

Tor-G Vagen (World Agroforesty, Kenya)

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