Un equipo liderado desde Australia conecta observaciones de campo, imágenes aéreas y satélites para cartografiar comunidades de musgos, líquenes y cianobacterias.
Redacción: Redacción Noticias de la Tierra
Editor: Eduardo Schmitz
Investigadores de la Universidad de Wollongong, en Australia, desarrollaron un sistema que combina trabajo de campo, drones, imágenes satelitales e inteligencia artificial para observar la vegetación antártica a distintas escalas. La universidad anunció el avance el 30 de septiembre de 2026, tras su publicación en ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.
El método fue probado durante siete años en el entorno del glaciar Canada, en los valles secos de McMurdo. Busca conectar el detalle de pequeñas comunidades biológicas con la observación repetida de paisajes más amplios.
Del parche de musgo al mapa satelital
Los musgos, líquenes y cianobacterias antárticos pueden formar manchas pequeñas y dispersas. Las observaciones terrestres permiten reconocerlas, pero abarcan superficies limitadas. Los satélites cubren extensiones mayores, aunque sus imágenes tienen una resolución más gruesa.
El equipo dirigido por Narmilan Amarasingam utilizó los drones como puente entre ambas escalas. Los registros biológicos obtenidos sobre el terreno orientan la interpretación de las imágenes aéreas, que a su vez apoyan el análisis satelital.
La necesidad de integrar esas herramientas responde a las lagunas de conocimiento sobre la biodiversidad antártica, especialmente cuando se intenta comprender cómo funcionan comunidades poco estudiadas.
Imágenes de drones y Sentinel-2 en una misma metodología
La documentación del Centro Australiano de Datos Antárticos describe un conjunto de observaciones correspondiente al período 2018–2025. Incluye registros de campo, fotografías, imágenes multiespectrales y de color de drones, datos del satélite Sentinel-2 y mapas derivados mediante aprendizaje automático.
El procedimiento incorpora identificación de especies, referencias geográficas, calibración de imágenes y comprobaciones con datos independientes. También genera estimaciones de cobertura que permiten representar qué proporción de una superficie corresponde a diferentes componentes del paisaje.
Entre las clases consideradas figuran musgos, líquenes, cianobacterias, suelo, nieve y agua. Separarlas resulta necesario para distinguir vegetación de otros elementos que aparecen juntos en una imagen y construir comparaciones consistentes entre fechas.
Observar cambios sin atribuirles una causa automática
La comparación entre años puede ayudar a diferenciar fluctuaciones breves de transformaciones persistentes. Sin embargo, detectar un cambio de cobertura no demuestra por sí solo su causa ni describe todo el estado ecológico de una comunidad.
Los antecedentes sobre los escenarios de calentamiento de la Antártida aportan contexto climático. Otras investigaciones sobre nanoplásticos en suelos antárticos remotos muestran por qué el seguimiento ambiental también necesita mediciones que una imagen de vegetación no proporciona.
El trabajo de campo sigue siendo indispensable
Amarasingam subraya que el sistema pretende ampliar el alcance de las observaciones terrestres. La identificación y el conocimiento biológico obtenidos sobre el terreno siguen siendo esenciales para interpretar los mapas.
El ensayo se realizó en un emplazamiento concreto; no equivale a una evaluación completa de la vegetación de todo el continente. Su aplicación en otras zonas requerirá referencias locales y validación. Además, el catálogo australiano indica que el conjunto de datos asociado todavía no está disponible públicamente para descarga.
Fuentes referenciales:
Universidad de Wollongong: presentación del sistema de seguimiento de comunidades antárticas, 30 de septiembre de 2026
Centro Australiano de Datos Antárticos: documentación del conjunto de datos GeoAI del glaciar Canada y referencia del estudio científico
