Cómo la teledetección permite un seguimiento de la deforestación escalable y basado en datos

La pérdida de bosques no es sólo un problema medioambiental: es un riesgo para la trazabilidad y el cumplimiento de la normativa. Con la teledetección, las organizaciones obtienen datos verificables y con fecha y hora sobre dónde se está produciendo la degradación forestal, a qué velocidad avanza y qué la está provocando. Tanto si está elaborando informes para cumplir los requisitos de la EUDR como si está creando un marco de política de uso del suelo, las imágenes por satélite y el análisis geoespacial le ofrecen la visibilidad que necesita para actuar con confianza.

Hacer visible la pérdida de bosques: Cómo la teledetección cambia lo que sabemos

La teledetección utiliza satélites, drones y sistemas aéreos para hacer un seguimiento de los cambios en el uso del suelo sin necesidad de equipos sobre el terreno. En lugar de informes dispersos o mapas obsoletos, se trabaja con datos de alta resolución con fecha y hora que muestran qué ha cambiado, dónde y cuándo. Las imágenes ópticas destacan la pérdida de vegetación. El radar atraviesa la nubosidad. LiDAR añade elevación y estructura. Combinadas, estas herramientas proporcionan una visibilidad coherente en zonas extensas y remotas, una visibilidad que puede verificar.

Este tipo de control no sólo es útil, sino que se está convirtiendo en necesario. En virtud de normativas como la EUDR, las empresas tienen que demostrar que su abastecimiento no ha contribuido a la deforestación desde una fecha límite fija. Para ello se necesitan pruebas claras, geolocalizadas y vinculadas a las parcelas y los límites de la cadena de suministro. La teledetección conecta esos puntos. Y cuando se utiliza de forma proactiva, no sólo confirma la deforestación en el pasado, sino que ayuda a detectar las zonas de presión antes de que se produzca la pérdida de bosques, reforzando la gestión de riesgos y reduciendo el tiempo de respuesta.

Lo que mueve los datos: Las tecnologías detrás del seguimiento forestal moderno

La vigilancia forestal moderna se basa en algo más que buenas intenciones. Se basa en una pila cada vez mayor de hardware, sensores y software, todos ellos diseñados para que los cambios en el uso de la tierra sean medibles, visibles y verificables. Desde los programas de satélite heredados hasta los modelos de clasificación basados en inteligencia artificial, a continuación se presenta un análisis más detallado de lo que realmente impulsa el proceso de vigilancia que hay detrás de las alertas de deforestación actuales.

1. Imágenes por satélite

Los satélites son la base: sin ellos, no hay visibilidad escalable. Captan instantáneas coherentes y repetibles de zonas boscosas, lo que permite a los analistas detectar cambios a lo largo del tiempo sin pisar el terreno.

Fuentes públicas y comerciales

Los sistemas públicos como Landsat (NASA/USGS) y Sentinel (ESA) ofrecen décadas de imágenes de libre acceso, lo que resulta útil para seguir tendencias a largo plazo. Los proveedores comerciales, como Maxar o Planet Labs, ofrecen una mayor resolución y actualizaciones casi diarias, lo que resulta útil cuando los plazos son ajustados o los detalles son fundamentales.

Opciones ópticas y de radar

Los sensores ópticos ofrecen el espectro visible, lo que la mayoría de la gente imagina cuando piensa en imágenes de satélite. Pero en las regiones propensas a la nubosidad, los sistemas SAR (radar de apertura sintética) ofrecen una ventaja clave: funcionan con independencia del tiempo o la luz, lo que le proporciona una capacidad de vigilancia ininterrumpida.

2. LiDAR (detección y medición de distancias por luz)

LiDAR no sustituye a las imágenes por satélite, sino que las amplía. Mientras que las imágenes muestran la cubierta superficial, LiDAR proporciona la estructura: altura de las copas, elevación del suelo y densidad de la vegetación, todo ello en 3D.

Estructura forestal de alta resolución

Montados en aviones o drones, los sistemas LiDAR disparan pulsos láser hacia el suelo y miden cuánto tardan en rebotar. Esto permite a los analistas cartografiar la biomasa, controlar el clareo y evaluar si un bosque está degradado o intacto, distinciones fundamentales para la regulación y la elaboración de informes.

Casos de uso más allá de la detección

Los datos LiDAR son especialmente útiles para verificar afirmaciones. Si un proveedor dice que una parcela es un "bosque secundario" o un "bosque recuperado", los datos LiDAR pueden ayudar a confirmarlo o refutarlo, con métricas, no con conjeturas.

3. Sensores multiespectrales e hiperespectrales

Estos sensores leen la luz en múltiples longitudes de onda, incluidas las que el ojo humano no puede detectar. Se utilizan sobre todo para conocer la salud y la composición de la vegetación.

Detección de cambios sutiles

Herramientas como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) convierten los datos brutos en información visual, señalando las zonas en las que puede estar produciéndose estrés o degradación de las plantas, incluso antes de que la deforestación sea visible desde arriba.

Aplicación en el control de la degradación

En lugares donde el problema no es la tala, sino la degradación (como la tala selectiva o las enfermedades), los datos espectrales pueden ser más eficaces que las imágenes tradicionales.

4. Algoritmos de aprendizaje automático y clasificación

El volumen de datos en bruto es enorme. ¿Revisarlos manualmente? No es realista. Por eso, las canalizaciones de supervisión modernas se apoyan en gran medida en la automatización y la clasificación.

Reconocimiento de patrones a escala

Los modelos de aprendizaje automático -incluidos los bosques aleatorios y las SVM- están entrenados para distinguir entre bosques, tierras de cultivo, expansión urbana y mucho más. Pueden detectar anomalías e incluso estimar la probabilidad de cambios ilegales en el uso del suelo basándose en patrones conocidos.

Evolucionar con el paisaje

Y lo que es especialmente útil: estos modelos pueden adaptarse con el tiempo. A medida que evoluciona el uso del suelo o mejoran los sensores por satélite, los algoritmos mejoran con ellos, lo que los convierte en fundamentales para las estrategias de vigilancia forestal a largo plazo.

5. Plataformas SIG

Los datos de teledetección son valiosos, pero por sí solos no tienen valor. Las plataformas SIG convierten esos datos en algo utilizable, algo sobre lo que se puede actuar.

Estratificación y visualización

Herramientas como QGIS, ArcGIS o Google Earth Engine permiten a los usuarios superponer múltiples tipos de datos (por ejemplo, imágenes, LiDAR, alertas) y extraer información práctica. No se trata sólo de ver un pase de satélite, sino de seguir meses o años de cambios en una única interfaz.

Apoyo a la toma de decisiones e informes

Los mapas SIG no son sólo elementos visuales. Constituyen la espina dorsal de los informes de cumplimiento, las auditorías medioambientales y la planificación de la conservación. Para entidades sujetas a normativas como la EUDR, son una fuente de pruebas, no sólo de ilustraciones.

El seguimiento en acción: Herramientas, políticas y uso práctico

Los datos por sí solos no cumplen la normativa, sino lo que se hace con ellos. La vigilancia forestal se encuentra ahora en la intersección de la tecnología, la normativa y los flujos de trabajo operativos. Desde cuadros de mando de código abierto hasta motores de riesgo privados y marcos normativos como el Reglamento de la UE sobre deforestación, se están utilizando diversos sistemas para alinear las imágenes de satélite con el abastecimiento, la clasificación de tierras y la diligencia debida. Lo más importante es cómo se conectan estos componentes y si son realmente utilizables a gran escala.

EUDR 

EUDR funciona como un recurso especializado para navegar por el Reglamento de la UE sobre deforestación (EUDR). Nuestro trabajo se centra en ayudar a las empresas a comprender el alcance de la ley, aclarar sus obligaciones y prepararse para los plazos de aplicación. Gran parte de nuestra labor gira en torno a la documentación, la verificación de la cadena de suministro y la trazabilidad del uso de la tierra, especialmente en el caso de las materias primas de alto riesgo.

No generamos datos de satélite nosotros mismos. En su lugar, trabajamos con conjuntos de datos y plataformas de supervisión existentes para apoyar flujos de trabajo de cumplimiento procesables. Esto incluye la validación de los puntos de geolocalización con respecto a la fecha límite de la EUDR, la señalización de la exposición a la deforestación reciente y la ayuda a las empresas a responder a preocupaciones justificadas. Si no está seguro de cuál es su exposición o qué tipo de datos sobre el uso de la tierra necesita para validar su abastecimiento, puede ponerse en contacto con nosotros en info@eudr.com - le indicaremos la dirección correcta.

Se utiliza para:

• Funciona con los datos de satélite y geolocalización existentes
• Respalda la documentación de diligencia debida y la trazabilidad
• Ayuda a interpretar los umbrales reglamentarios y el cumplimiento de los puntos límite
• Proporciona orientación sobre el tratamiento de las preocupaciones justificadas

Starling (Airbus)

Starling es una plataforma de seguimiento forestal desarrollada por Airbus en colaboración con la Earthworm Foundation. Está diseñada para ayudar a las empresas a hacer un seguimiento del riesgo de deforestación en sus cadenas de suministro, especialmente en el contexto del cumplimiento de normativas como EUDR y los informes de emisiones de Alcance 3.

La plataforma se basa en imágenes de los satélites de Airbus y en datos de Sentinel-2 y Landsat. Starling detecta cambios en la cubierta forestal, vincula los cambios en el uso de la tierra a agentes específicos de la cadena de suministro y genera diagnósticos que facilitan la trazabilidad. Un panel de control personalizado ofrece a los usuarios una visión consolidada de las zonas de no deforestación verificadas, con funciones de alerta integradas. Starling ya es utilizada por grandes marcas de los sectores del cacao, el aceite de palma y la pasta y el papel.

Se utiliza para:

• Imágenes por satélite de Airbus, Sentinel-2 y Landsat
• Alertas automáticas de cambios recientes en la cubierta forestal
• Cuadro de mando del estado de la verificación de no deforestación
• Apoya la alineación EUDR y los informes de alcance 3

Herramientas de seguimiento de la restauración (WRI)

La Guía de herramientas de seguimiento de la restauración, elaborada por el Instituto de Recursos Mundiales (WRI), es más un directorio que una plataforma única. Ayuda a los usuarios a evaluar y seleccionar herramientas adecuadas para el seguimiento de la restauración de bosques y tierras, no sólo de la deforestación, sino también de la regeneración.

La plataforma incluye estudios de casos, evaluaciones técnicas y un buscador de herramientas para ayudar a conservacionistas, ONG y gestores de tierras a combinar sus objetivos de seguimiento con la tecnología adecuada. Está estructurada para que sea accesible, con el objetivo de salvar la distancia entre los proyectos de restauración sobre el terreno y el mundo, a menudo complejo, de los sistemas de seguimiento geoespacial.

Se utiliza para:

• ToolFinder para evaluar y comparar plataformas de vigilancia
• Centrarse en la regeneración forestal y la recuperación tras la deforestación
• Casos prácticos para ONG, administradores de tierras y gobiernos
• Recurso práctico para establecer sistemas de seguimiento de la restauración

Swift Geospatial

Swift Geospatial ofrece soluciones de seguimiento de la deforestación con especial énfasis en los datos en tiempo real y las imágenes por satélite de alta resolución. Su servicio se basa en la integración de SIG y admite casos de uso que van desde la detección de talas ilegales hasta la estimación de la biomasa.

Lo que diferencia a Swift es su enfoque operativo: las herramientas están diseñadas para apoyar intervenciones directas, con resultados claros que pueden utilizar los organismos encargados de hacer cumplir la ley, los gobiernos locales o los responsables de sostenibilidad de las empresas. Su plataforma rastrea la invasión, el cambio de uso del suelo y la degradación forestal, especialmente en sectores como el cacao, el aceite de palma y la madera. El énfasis se pone en los datos procesables que informan tanto del cumplimiento como de la planificación de la conservación.

Se utiliza para:

• Seguimiento por satélite en tiempo real de los focos de deforestación
• Cuadros de mando SIG para cartografía e inventarios forestales
• Detección de talas ilegales y alertas de invasión de tierras
• Permite una planificación de la reforestación basada en pruebas

Global Forest Watch (GFW)

Global Forest Watch es una plataforma ampliamente utilizada y de libre acceso gestionada por el Instituto de Recursos Mundiales. Proporciona herramientas de seguimiento de los bosques del mundo con datos por satélite estratificados y casi en tiempo real, accesibles a través de un mapa interactivo, cuadros de mando y API.

GFW está diseñado para un público amplio, desde responsables políticos hasta comunidades locales. Es compatible con las alertas de deforestación (por ejemplo, los sistemas GLAD y RADD), la cartografía de riesgos y el seguimiento personalizado de zonas. Muchos usuarios confían en GFW como recurso público y neutral para evaluar el cambio forestal, informar sobre los progresos o señalar infracciones. Su naturaleza abierta lo convierte en un punto de referencia común en los informes de sostenibilidad y en los procesos de diligencia debida relacionados con el riesgo forestal.

Se utiliza para:

• Alertas de deforestación en tiempo casi real (GLAD, RADD)
• Herramientas de vigilancia forestal gratuitas y de libre acceso
• Supervisión de zonas personalizadas e integraciones API
• Ampliamente utilizado en la elaboración de informes de sostenibilidad y su aplicación

Cómo se detecta la deforestación: Métodos básicos que se utilizan realmente

La mayoría de las herramientas de seguimiento se basan en una combinación de fuentes de datos y técnicas para averiguar lo que ocurre sobre el terreno. A continuación se indican las que aparecen una y otra vez, no modelos teóricos, sino métodos reales que ayudan a los equipos a detectar, verificar y notificar la pérdida de bosques.

Técnicas comunes en uso:

• Detección de cambios: Comparación de dos imágenes de satélite tomadas en momentos diferentes. Si algo verde se ha vuelto marrón, o la cubierta densa se ha vuelto escasa, se marca. Funciona mejor con datos multitemporales y una línea de base clara.
• NDVI y otros índices de vegetación: El NDVI mide el "verdor" de una zona. Un descenso suele significar pérdida de vegetación: bosques talados, quemados o degradados. No explica por qué, pero indica dónde.
• Clasificación supervisada y no supervisada: Los algoritmos de clasificación etiquetan los tipos de cubierta terrestre basándose en los valores de los píxeles. En la clasificación supervisada, el sistema se entrena con ejemplos conocidos (bosque, tierra desnuda, cultivos). Con la clasificación no supervisada, el sistema agrupa los datos sin etiquetas previas.
• SAR (Radar de Apertura Sintética): A los sensores de radar no les importan las nubes. Por eso el SAR se utiliza mucho en zonas tropicales. Detecta cambios en la textura y la humedad de la superficie, lo que resulta útil para detectar actividades de tala o desbroce en regiones nubladas.
• Análisis de imágenes basado en objetos (OBIA): En lugar de observar píxeles individuales, OBIA los agrupa en formas. Ayuda a evitar falsos positivos añadiendo contexto espacial (por ejemplo, huecos naturales frente a zonas despejadas por el hombre).
• Modelos de aprendizaje automático: Entrenados con imágenes etiquetadas, estos modelos aprenden qué aspecto tiene la deforestación y pueden aplicar esa lógica a escala. Los modelos Random Forest y Support Vector Machines son habituales. El aprendizaje profundo está empezando a aparecer más, pero requiere muchos datos de entrenamiento.
• Control de series temporales: Observar una línea temporal más larga ayuda a separar los cambios estacionales de la deforestación real. Resulta útil para evitar falsas alarmas o confirmar una tendencia.
• LiDAR: Utiliza pulsos láser para cartografiar la altura y la estructura del dosel. No sirve para el seguimiento diario, pero proporciona datos sólidos para estimar la biomasa y comprobar la degradación en bosques "aún verdes".

Tendencias futuras de la teledetección para la vigilancia forestal

La vigilancia forestal se orienta hacia la velocidad, la automatización y la integración. Los satélites con tiempos de revisita más cortos están haciendo más factible el seguimiento casi en tiempo real, especialmente cuando se combinan con el procesamiento basado en la nube. Los drones colman las lagunas cuando la resolución de los satélites no es suficiente o cuando es necesaria la validación sobre el terreno. Al mismo tiempo, se están incorporando radares e imágenes térmicas para hacer frente a la nubosidad persistente o detectar cambios no visibles, como la humedad y el calor de la superficie. Estos sistemas de sensores mixtos detectan cada vez mejor los primeros signos de degradación, no sólo la pérdida total de bosques.

Desde el punto de vista analítico, los modelos de aprendizaje automático están evolucionando más allá de la mera clasificación de bosques y no bosques. Se están entrenando para detectar comportamientos -patrones de tala, deslizamiento de bordes, adelgazamiento gradual- y vincularlos a la puntuación de riesgo. Esto está empezando a influir en la forma en que las empresas fijan los umbrales de aprovisionamiento o activan las revisiones internas. También estamos viendo cómo cada vez más plataformas se conectan directamente a sistemas de trazabilidad, cuadros de mando de cumplimiento y herramientas de aprovisionamiento. En lugar de ser un paso técnico independiente, la supervisión se está convirtiendo en parte del funcionamiento de las cadenas de suministro y de la gestión práctica de la exposición a la normativa.

Conclusión

El seguimiento de la deforestación mediante teledetección no es algo nuevo, pero lo que ha cambiado es su relación directa con la aplicación de la ley, la responsabilidad de la cadena de suministro y el cumplimiento de la normativa. Lo que antes era una herramienta de investigación es ahora una parte esencial de la forma en que las organizaciones hacen un seguimiento del uso de la tierra, documentan los riesgos y responden a la presión de leyes como la EUDR. La tecnología está ahí, los datos son constantes y las expectativas son claras. Lo que importa ahora es la capacidad de los sistemas para conectar los puntos entre las imágenes, las fuentes y las consecuencias reales sobre el terreno.

A medida que se endurezcan los requisitos y se reduzcan los plazos de presentación de informes, la teledetección se irá integrando cada vez más en las operaciones diarias. El reto no es acceder a los datos, sino saber qué hacer con ellos, cuándo y cómo vincularlos a obligaciones concretas. Ahí es donde está el valor: no en los píxeles en sí, sino en lo que hacen visible, verificable y aplicable.

PREGUNTAS FRECUENTES