Seguimiento de la deforestación mediante teledetección y tecnologías de datos geoespaciales

La pérdida de bosques rara vez ocurre a plena vista. Se extiende por regiones distantes, en parcelas fragmentadas, a menudo demasiado rápido para que la supervisión tradicional pueda seguirle el ritmo. Ahí es donde entra en juego la teledetección. Con satélites, drones y análisis basados en inteligencia artificial, las organizaciones pueden detectar cambios en el uso del suelo a gran escala, señalar zonas de alto riesgo y rastrear regiones de origen, incluso en zonas que de otro modo serían inaccesibles. A medida que aumenta la presión para cumplir las nuevas normativas contra la deforestación, los datos geoespaciales fiables no solo son útiles, sino necesarios.

La teledetección al servicio de la vigilancia forestal

La teledetección nos permite saber lo que ocurre en los bosques sin tener que estar físicamente allí, lo cual es la única opción realista en regiones extensas o de difícil acceso. Satélites, drones y sensores aéreos captan imágenes actualizadas, a veces a diario, y esos datos se procesan para revelar qué ha cambiado: pérdida de árboles, conversión de tierras, expansión de carreteras, incluso indicios de tala ilegal. Dependiendo de la tecnología, se puede utilizar luz visible, radar o infrarrojos para atravesar la nubosidad y las densas copas de los árboles. Herramientas como el radar de apertura sintética (SAR) pueden detectar cambios sutiles en el terreno y la biomasa, mientras que Lidar crea perfiles tridimensionales de la altura y la estructura de los árboles. Combinada con la IA, esta información resulta aún más útil, ya que ayuda a señalar zonas de riesgo o a confirmar si una región de abastecimiento sigue estando libre de deforestación.

Lo que hace que este enfoque sea práctico es su escala y repetibilidad. No se puede supervisar toda una cadena de suministro sólo con visitas sobre el terreno. Pero con imágenes coherentes y georreferenciadas y datos estructurados, las empresas pueden crear pistas de auditoría, respaldar sus declaraciones de diligencia debida y responder rápidamente cuando se producen cambios en el uso del suelo. Para normativas como el Reglamento de la UE sobre deforestación (EUDR), esto ya no es sólo útil, sino que forma parte de lo que se espera.

El papel del Reglamento de la UE sobre deforestación (EUDR)

Somos un equipo que ayuda a las empresas a pasar de la concienciación al cumplimiento real del Reglamento de la UE sobre deforestación. No se trata de un mero impulso político, sino de un cambio fundamental en la forma en que las empresas se abastecen, rastrean y verifican los productos relacionados con materias primas de riesgo forestal. En EUDRLas empresas deben ser capaces de demostrar que sus cadenas de suministro están libres de deforestación, con pruebas que puedan resistir una inspección. Esto significa que no hay suposiciones ni compromisos vagos, sino datos claros y un historial rastreable del uso de la tierra.

Si su empresa comercia con soja, aceite de palma, ganado, cacao, café, caucho o madera (o productos elaborados a partir de ellos), está obligada a cumplir una nueva norma de diligencia debida. Y no es opcional. He aquí cómo se ve en la práctica:

• Necesita datos vinculados a la geolocalización para cada parcela de su cadena de suministro
• Debe presentar declaraciones de diligencia debida antes de comercializar productos en la UE
• Hay que puntuar y evaluar el riesgo de cada región de aprovisionamiento.
• Y se espera que conserve pruebas (imágenes por satélite, informes y otros registros) durante cinco años.

Nuestra función es ayudarle a estructurar todo esto. Ayudamos a las empresas a crear flujos de trabajo de trazabilidad, revisar datos de satélites y teledetección y preparar documentación defendible para auditorías o inspecciones. Si no está seguro de por dónde empezar o de cómo aplicar estas normas a sus operaciones concretas, no dude en ponerse en contacto con nosotros. También puede ponerse en contacto con nosotros directamente en info@eudr.com.

Tecnologías y herramientas de teledetección: Qué se utiliza en la actualidad

Se habla mucho de "teledetección", pero ¿en qué consiste realmente cuando se trata de controlar la deforestación de forma que se cumpla la normativa? Todo se reduce a la combinación adecuada de fuentes de imágenes, sensores, herramientas de procesamiento de datos y, a veces, aprendizaje automático. He aquí un desglose de lo que se utiliza en los flujos de trabajo de vigilancia reales, no sólo en la teoría.

Proveedores de imágenes por satélite

Estas plataformas proporcionan las imágenes en bruto que se utilizan para detectar los cambios en el uso del suelo. Algunas ofrecen cobertura diaria, otras están especializadas en la detección de cambios a largo plazo.

• Planet Labs: Conocida por sus imágenes de alta frecuencia, útiles para la vigilancia forestal y el seguimiento del carbono casi en tiempo real
• Maxar: Ofrece imágenes de muy alta resolución y una función de detección de cambios denominada Control de cambios persistentes (PCM)
• NICFI (vía Planeta): Acceso gratuito a los mosaicos de deforestación de las principales regiones tropicales.
• Sentinel y Landsat: Conjuntos de datos públicos de larga duración utilizados para comparaciones de referencia y análisis de tendencias.

Tipos de sensores y capacidades

Cada sensor ve el paisaje de forma diferente. Combinarlos ayuda a crear una imagen más precisa.

• Sensores ópticos: Capta la luz visible y la luz infrarroja cercana, lo que permite evaluar la salud de la vegetación y la cubierta vegetal.
• Radar de apertura sintética (SAR): Penetra en las nubes y la vegetación; fiable en regiones nubladas o lluviosas
• Lidar: Utiliza láseres para crear mapas tridimensionales de la altura y la estructura de los bosques
• Sensores térmicos: Detectar variaciones de temperatura; menos común pero útil en condiciones ambientales específicas.

Herramientas de tratamiento y análisis

Una vez recibidas las imágenes, hay que mosaico, analizarlas e interpretarlas. Aquí es donde se realiza el trabajo pesado.

• Motor Google Earth: Procesamiento en la nube de grandes conjuntos de datos geoespaciales
• QGIS: Plataforma SIG de código abierto utilizada a menudo para revisar los resultados y exportar imágenes.
• Telúrico: Una herramienta basada en Python que simplifica la creación de mosaicos, el manejo de geojson y la integración con clasificadores.
• Modelos ML personalizados: Como los clasificadores ResNet50 entrenados para etiquetar el uso del suelo (por ejemplo, bosque, agricultura, carreteras).

IA y modelos de aprendizaje automático

Cuando la revisión humana no es escalable, los clasificadores entrenados pueden detectar patrones y señalar cambios sospechosos automáticamente. Un ejemplo es el enfoque adoptado por Digital Sense, que utilizó datos abiertos y un clasificador basado en ResNet para etiquetar terrenos como forestales, agrícolas o habitados, y realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo, incluso señalando los falsos positivos causados por las sombras de las nubes o la sobresaturación de la imagen.

Plataformas que ayudan a vigilar la deforestación

Cuando se trata de verificar el abastecimiento libre de deforestación o de crear una pista de cumplimiento auditable, las herramientas que se utilizan son importantes. A continuación se presentan algunas de las plataformas que actualmente desempeñan un papel en la forma en que las organizaciones detectan la pérdida de bosques, rastrean los cambios en el uso de la tierra y apoyan la diligencia debida alineada con la EUDR. Cada una aporta algo diferente, desde actualizaciones diarias por satélite hasta clasificación de tierras basada en IA.

Planet Labs

Planet opera una de las constelaciones de satélites comerciales más grandes, capturando imágenes diarias a resoluciones que permiten monitorear la cubierta forestal en tiempo casi real. Su solución Forest Carbon Monitoring agrega capas como la altura del dosel y el carbono sobre el suelo, que pueden ser útiles para validar reclamaciones en proyectos de créditos de carbono. Para las empresas que necesitan actualizaciones recurrentes sobre áreas de abastecimiento específicas, las herramientas de Planet son una buena opción, pero generalmente funcionan mejor cuando se combinan con flujos de trabajo internos de GIS o soporte analítico externo.

2. Sentido Digital (ML personalizado para monitoreo forestal)

Digital Sense aporta un enfoque ligeramente diferente al desarrollar clasificadores personalizados entrenados con datos satelitales abiertos. Utilizando plataformas como los mosaicos NICFI de Planet, han construido pipelines de aprendizaje automático que etiquetan la cobertura del suelo (bosque, agricultura, hábitat, etc.) y detectan cambios a lo largo del tiempo. Su proceso destaca tanto las fortalezas como las limitaciones del uso de la IA, incluido cómo detectar falsos positivos y refinar sus modelos para reducir errores. Es más técnico, pero ideal para equipos que trabajan en monitoreo de cumplimiento de alta precisión.

3. Swift Geospatial

Swift Geospatial ofrece un servicio más personalizado para clientes que necesitan monitoreo forestal integrado con GIS. Combinan imágenes satelitales con análisis ambientales para detectar tala ilegal, rastrear la pérdida de vegetación y evaluar proyectos de restauración. Sus herramientas son utilizadas a menudo por agencias gubernamentales y grupos de conservación, pero cada vez más se ven involucrados en trabajos de cumplimiento de la cadena de suministro. Swift es una buena opción si necesita informes personalizados y no tiene los recursos internos para administrar el flujo de datos usted mismo.

4. Maxar Technologies

Maxar se enfoca en imágenes satelitales de ultra alta resolución y tiene una oferta específica llamada Monitoreo Continuo de Cambios (PCM, por sus siglas en inglés), que ayuda a rastrear cambios graduales o permanentes en el uso de la tierra. El PCM puede aislar la actividad de deforestación al eliminar el ruido estacional o relacionado con el clima. Es una herramienta valiosa para las evaluaciones de abastecimiento a largo plazo, especialmente cuando se intenta establecer una línea de base visual o demostrar que la cobertura forestal no ha cambiado con el tiempo.

5. Global Forest Watch (GFW)

GFW es una de las plataformas abiertas más utilizadas para el monitoreo forestal. Agrega múltiples conjuntos de datos, incluidas las alertas GLAD, las actualizaciones de radar RADD y los datos de pérdida de cobertura arbórea, y los presenta a través de mapas y paneles intuitivos. GFW no está diseñado específicamente para la EUDR, pero muchos equipos lo utilizan como herramienta de evaluación de riesgos o para revisar los cambios históricos en los bosques de regiones específicas. También es un lugar útil para detectar los primeros signos de tala ilegal o conversión de tierras.

Por qué los datos abiertos y la colaboración son esenciales

Ninguna empresa, plataforma o gobierno por sí solo puede monitorear la deforestación global; la escala es simplemente demasiado grande. Lo que hace posible un progreso real es el acceso abierto a datos satelitales y una infraestructura compartida que permite a todos, desde equipos de cumplimiento hasta ONG, trabajar desde la misma fuente de verdad. Programas como NICFI, que proporcionan imágenes gratuitas para las regiones de bosques tropicales, son una parte fundamental de ello. También lo son plataformas como Global Forest Watch, que convierten datos brutos en información útil sin muros de pago ni ecosistemas cerrados.

Los datos abiertos solo funcionan cuando se combinan con la colaboración: entre proveedores, compradores, reguladores y proveedores de servicios. Ya sea que esté construyendo un sistema de monitoreo desde cero o intentando integrar nuevos requisitos de cumplimiento en su configuración existente, la capacidad de alinear herramientas, compartir formatos y basarse en estándares comunes es lo que hace que el monitoreo de la deforestación sea escalable, no solo posible.

Dónde la teledetección todavía falla

La teledetección ha transformado la forma en que monitoreamos los cambios en los bosques, pero no es perfecta. Si la estás utilizando para apoyar el cumplimiento, especialmente bajo la EUDR, necesitas comprender dónde están las brechas y cómo sortearlas. Estas son algunas de las principales limitaciones que los equipos encuentran:

• Cubierta de nubes y ruido atmosférico: Las imágenes satelitales ópticas pueden ser bloqueadas o distorsionadas por nubes, neblina o humo. Esto dificulta el monitoreo constante en regiones tropicales a menos que se utilicen sensores basados en radar como SAR.
• Falsos positivos por sombras o problemas de calidad de imagen: La iluminación deficiente, la saturación excesiva o los cambios en la vegetación estacional pueden confundir a los clasificadores. Algunas áreas marcadas como deforestadas podrían ser simplemente sombreadas, inundadas o recién replantadas.
• Falta de validación de datos reales: La mayoría de los modelos se basan en patrones visuales, no en datos de campo. Sin comprobaciones sobre el terreno, es difícil confirmar lo que realmente está sucediendo en una ubicación específica.
• Inconsistencia de datos entre fuentes: La resolución, el balance de color y la disponibilidad de bandas varían entre los proveedores. Eso hace que sea más difícil unir una línea de tiempo histórica clara o entrenar modelos de aprendizaje automático de manera consistente.
• Cobertura limitada en zonas no tropicales: Muchos datos abiertos sobre bosques se centran en regiones tropicales. Si su fuente de datos se extiende a bosques boreales o templados, sus opciones de monitoreo pueden ser más limitadas, o completamente privadas.

Comprender estas debilidades no hace que la tecnología sea menos útil, sino que hace que su uso sea más realista. La clave es saber dónde sus datos son válidos y dónde podría necesitar complementarlos con otras herramientas o métodos de validación.

Conclusión

La teledetección no es solo otra capa de datos; se ha convertido en una herramienta fundamental para monitorear el cambio en el uso de la tierra en tiempo real y a escala. Ya sea que esté respondiendo a los requisitos de la EUDR o construyendo su propio sistema de trazabilidad, contar con imágenes geo-referenciadas oportunas cambia lo que es posible. 

Ya no está atrapado dependiendo de informes fragmentados o suposiciones desactualizadas. En cambio, puede ver el impacto, o el riesgo, a medida que ocurre. Pero la tecnología por sí sola no es la solución. Todavía se necesita estructura, criterio y coordinación entre equipos para que esos datos sean útiles. Ahí es donde el cumplimiento se une a la estrategia del mundo real. Y si necesita apoyo para unir esas piezas, estamos aquí para ayudarlo.

PREGUNTAS FRECUENTES