Si bien plantar árboles puede parecer una forma fácil de combatir el cambio climático, los bosques plantados a menudo invaden bosques naturales, humedales y pastizales, lo que puede reducir la biodiversidad, perturbar el medio ambiente natural y alterar el ciclo del carbono y el agua.
por Revista de Teledetección
Si bien ha habido un aumento global de la cubierta forestal , es difícil saber si este bosque es el resultado de la regeneración y el crecimiento de bosques naturales o si se trata de la plantación de nuevos árboles. Un mapeo preciso de estos bosques con tecnología de teledetección podría ayudar.
Sin embargo, faltan mapas completos de bosques plantados y bosques naturales, aunque es posible distinguirlos en imágenes satelitales en función de sus características.
Un estudio publicado el 21 de agosto en el Journal of Remote Sensing presentó un enfoque innovador para generar automáticamente muestras de entrenamiento para que los bosques naturales y los bosques plantados puedan mapearse con precisión con una resolución espacial de 30 m.
“Cartografiar con precisión la distribución global de los bosques naturales y plantados con una buena resolución espacial es un desafío, pero es crucial para comprender y mitigar problemas ambientales como el secuestro de carbono y la pérdida de biodiversidad”, dijo Yuelong Xiao, estudiante de doctorado en la Facultad de Topografía y Geoinformática de la Universidad de Tongji en Shanghai, China.
“Los métodos tradicionales suelen carecer de suficientes muestras de entrenamiento, lo que dificulta la precisión y la resolución de los mapas forestales globales. Nuestro estudio presenta un enfoque novedoso para superar esta limitación mediante la generación de muestras de entrenamiento extensas a través del análisis de series temporales de imágenes Landsat”.
Los investigadores obtuvieron datos de varios sistemas cartográficos diferentes. Las fuentes principales fueron las imágenes Landsat de Google Earth Engine de 1985 a 2021 que fueron preprocesadas por el Servicio Geológico de Estados Unidos e imágenes del satélite Sentinel-1 de 2021.
También utilizaron los mapas de cobertura terrestre de la Agencia Espacial Europea de 2021, llamados WorldCover2021, y datos del Modelo de Superficie Digital Global ALOS. Para sortear las limitaciones computacionales, los investigadores dividieron el globo en pequeños mosaicos, lo que dio como resultado 57.559 mosaicos que cubren todo el globo y 70 millones de muestras de entrenamiento.
Para distinguir entre bosques naturales establecidos y bosques plantados, los investigadores utilizaron un valor llamado frecuencia de perturbación. Los bosques naturales son más estables y tienen menos probabilidades de cambiar de tamaño en función de factores externos.
En comparación, los bosques plantados tienen más probabilidades de verse afectados por la reforestación o la deforestación y otros cambios naturales o provocados por el hombre. Al rastrear la frecuencia de alteración de una zona boscosa en una imagen satelital, se pueden identificar los bosques naturales y los bosques plantados.
Los bosques plantados se consideraron píxeles con una frecuencia de valor de perturbación mayor a tres. El valor se calculó en función de la cantidad de eventos de perturbación, como eventos de plantación, y la confiabilidad de las muestras de entrenamiento. Los bosques naturales no tuvieron eventos de perturbación. Los investigadores también tuvieron en cuenta el hecho de que todas sus imágenes eran de 1985 en adelante.
Para tener en cuenta los bosques plantados que pueden ser anteriores a 1985, utilizaron otras características para distinguir entre bosques naturales y plantados. Por último, para determinar la precisión de su modelo de entrenamiento, los investigadores compararon sus mapas de bosques naturales y plantados con otros estudios.
La investigación demostró que es posible utilizar un método de mapeo que requiera menos trabajo y que utilice muestras de entrenamiento autogeneradas para distinguir entre bosques naturales y plantados.
“Este método para mapear con precisión los bosques naturales y plantados a nivel mundial con una resolución de 30 metros es confiable y el mapa generado y las muestras de entrenamiento representan un recurso valioso para futuras investigaciones y gestión ambiental, contribuyendo a los esfuerzos en la lucha contra el cambio climático “, dijo Xiao.
De cara al futuro, los investigadores esperan integrar mejoras en el sistema de mapas.
“A continuación, utilizaremos las muestras de entrenamiento generadas y el mapeo de métodos para actualizar y refinar el mapa global de bosques naturales y plantados de manera regular. Nuestro objetivo final es mejorar la precisión y la resolución de los mapas forestales en todo el mundo, brindando datos críticos para los responsables de las políticas y los investigadores”, afirmó Xiao.
Otros colaboradores incluyen Qunming Wang de la Universidad Tongji en Shanghai, China y Hankui K. Zhang de la Universidad Estatal de Dakota del Sur en Brookings, Dakota del Sur.
Más información: Yuelong Xiao et al, Mapeo global de bosques naturales y plantados con una resolución espacial fina de 30 m, Journal of Remote Sensing (2024). DOI: 10.34133/remotesensing.0204
