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.

1. Planet Labs

Planet operates one of the largest commercial satellite constellations, capturing daily imagery at resolutions that make it possible to monitor forest cover in near real time. Their Forest Carbon Monitoring solution adds layers like canopy height and aboveground carbon, which can be useful for validating claims in carbon credit projects. For companies needing recurring updates on specific sourcing areas, Planet’s tools are a strong fit – but usually work best when paired with internal GIS workflows or external analytics support.

2. Digital Sense (Custom ML for Forest Monitoring)

Digital Sense brings a slightly different approach by developing custom classifiers trained on open satellite data. Using platforms like Planet’s NICFI mosaics, they’ve built machine learning pipelines that tag land cover (forest, agriculture, habitation, etc.) and detect changes across timeframes. Their process highlights both the strengths and limitations of using AI – including how to spot false positives and refine your models to reduce errors. It’s more technical, but ideal for teams working on high-accuracy compliance monitoring.

3. Swift Geospatial

Swift Geospatial offers a more tailored service for clients needing GIS-integrated forest monitoring. They combine satellite imagery with environmental analysis to detect illegal logging, track vegetation loss, and assess restoration projects. Their tools are often used by government agencies and conservation groups, but they’re increasingly being pulled into supply chain compliance work. Swift is a good option if you need customized reporting and don’t have the in-house resources to manage the data pipeline yourself.

4. Maxar Technologies

Maxar focuses on ultra-high-resolution satellite imagery and has a specific offering called Persistent Change Monitoring (PCM), which helps track gradual or permanent land-use changes. PCM can isolate deforestation activity by removing seasonal or weather-related noise. It’s a valuable tool for long-term sourcing assessments, especially when trying to establish a visual baseline or demonstrate that forest cover hasn’t changed over time.

5. Global Forest Watch (GFW)

GFW is one of the most widely used open platforms for forest monitoring. It aggregates multiple datasets – including GLAD alerts, RADD radar updates, and tree cover loss data – and presents them through intuitive maps and dashboards. GFW isn’t built specifically for EUDR, but many teams use it as a risk screening tool or to review historical forest changes in specific regions. It’s also a helpful place to spot early signs of illegal logging or land conversion.

Why Open Data and Collaboration Are Essential

No single company, platform, or government can monitor global deforestation alone – the scale’s just too big. What makes real progress possible is open access to satellite data and shared infrastructure that allows everyone, from compliance teams to NGOs, to work from the same source of truth. Programs like NICFI, which provide free imagery for tropical forest regions, are a critical part of that. So are platforms like Global Forest Watch, which turn raw data into usable insights without paywalls or locked ecosystems.

Open data only works, though, when it’s paired with collaboration – between suppliers, buyers, regulators, and service providers. Whether you’re building a monitoring system from scratch or trying to integrate new compliance requirements into your existing setup, the ability to align tools, share formats, and build off common standards is what makes deforestation monitoring scalable, not just possible.

Where Remote Sensing Still Falls Short

Remote sensing has transformed how we monitor forest change – but it’s not flawless. If you’re using it to support compliance, especially under EUDR, you need to understand where the gaps are and how to work around them. Here are some of the main limitations teams run into:

• Cloud cover and atmospheric noise: Optical satellite imagery can be blocked or distorted by clouds, haze, or smoke. This makes consistent monitoring in tropical regions harder unless you’re using radar-based sensors like SAR.
• False positives from shadows or image quality issues: Poor lighting, oversaturation, or changes in seasonal vegetation can confuse classifiers. Some areas flagged as deforested might just be shadowed, flooded, or newly replanted.
• Lack of ground-truth validation: Most models rely on visual patterns, not field data. Without on-the-ground checks, it’s difficult to confirm what’s actually happening in a specific location.
• Data inconsistency across sources: Resolution, color balance, and band availability vary between providers. That makes it harder to stitch together a clear historical timeline or train machine learning models consistently.
• Limited coverage in non-tropical zones: A lot of open forest data focuses on tropical regions. If your sourcing extends to boreal or temperate forests, your monitoring options may be more limited – or entirely private.

Understanding these weaknesses doesn’t make the tech less useful – it makes your use of it more realistic. The key is knowing where your data holds up, and where you might need to supplement it with other tools or validation methods.

Conclusión

Remote sensing isn’t just another layer of data – it’s become a foundational tool for monitoring land-use change in real time and at scale. Whether you’re responding to EUDR requirements or building your own traceability system, having timely, geo-referenced imagery changes what’s possible. 

You’re no longer stuck relying on fragmented reporting or outdated assumptions. Instead, you can see the impact – or the risk – as it happens. But technology alone isn’t the solution. It still takes structure, judgment, and coordination across teams to make that data useful. That’s where compliance meets real-world strategy. And if you need support putting those pieces together, we’re here to help.

PREGUNTAS FRECUENTES