Investigadores del suelo de Sydney, Australia, y Bogor, Indonesia demuestra que las turberas tropicales se pueden cartografiar con precisión utilizando datos de teledetección disponibles gratuitamente utilizando software de código abierto.

En la COP23 en Bonn, la Iniciativa Global de Turberas organiza eventos con el objetivo de incluir las turberas en la agenda de la COP23. Las turberas tienen un papel importante en el ciclo global del carbono, ya que almacenan una gran cantidad de carbono. Una pequeña pérdida de turba por el desmonte y la mala gestión puede aportar una gran cantidad de CO2 a la atmósfera. Indonesia tiene una de las turberas más grandes de los trópicos, con un estimado de 15 millones de hectáreas. Respondiendo al problema global de reducir las emisiones de CO2, Indonesia tiene legislación sobre la protección y gestión del ecosistema de turba. La legislación delineó áreas de conservación, que depende del grosor de la turba; sin embargo, el principal desafío es la falta de escala fina, mapas precisos de la distribución de la turba y su espesor. El mapa actual de turberas en Indonesia está en una escala aproximada con mucha incertidumbre que no implementa las regulaciones de conservación y manejo.

Las técnicas tradicionales de mapeo de suelos son demasiado costosas ya que requieren muchas observaciones de campo, y los resultados pueden ser demasiado subjetivos. En Indonesia se han probado muchas tecnologías para cartografiar las turberas. incluyendo sensores voladores para detectar turba de lo anterior. Sin embargo, muchas de las tecnologías no son rentables para la cartografía de gran extensión.

Investigadores de la Universidad de Sydney, Australia y el Institut Pertanian Bogor en Indonesia propusieron una metodología de cartografía digital abierta, haciendo uso de datos abiertos en un entorno de código abierto, como un método rentable y preciso para mapear la turba y su stock de carbono para grandes áreas en Indonesia. El estudio fue publicado en Geoderma, una revista mundial de ciencias del suelo.

Esta metodología abierta combina observaciones de campo con factores que se sabe que influyen en la distribución de la profundidad de la turba en el espacio. Estos factores están representados por datos de sensores remotos de múltiples fuentes derivados de datos abiertos disponibles gratuitamente:modelo de elevación digital de Shuttle Radar Topography Mission, información geográfica, radar (datos ALOS PALSAR y Sentinel 1) e imágenes ópticas (Landsat TM). El método utiliza modelos avanzados de aprendizaje automático para predecir la profundidad de la turba cada 30 m en la superficie terrestre. Para hacerlo transparente explicable, y repetible, todos los procedimientos de mapeo se escribieron en el código abierto R y en software libre.

Los autores aplicaron con éxito este enfoque en el mapeo del espesor de la turba y la reserva de carbono en la isla Bengkalis, Sumatra, cubriendo un área de 50, 000 ha. Los autores proporcionaron además una estimación del costo y el tiempo necesarios para la producción de mapas, es decir, de dos a cuatro meses con un costo de entre $ 0.3 y $ 0.5 / ha para un área de 50, 000 ha. Obviamente, existe una compensación entre costo y precisión.

Investigadores de Sydney han desarrollado técnicas digitales de cartografía de suelos y las han aplicado con éxito para cartografiar el carbono del suelo a nivel nacional en varios países. Algunos investigadores creen que la única solución para el mapeo de turba es volar Lidar, un instrumento láser que mide la topografía de la superficie del suelo. Este estudio demuestra que podemos mapear el espesor de la turba con precisión utilizando datos disponibles gratuitamente, la clave es que necesitamos utilizar múltiples fuentes de información.

Debido a la naturaleza abierta del método (datos abiertos, y de código abierto), el método es escalable a todo el país y puede ser realizado en paralelo por muchos grupos. Con la formación adecuada, varios grupos en Indonesia pueden realizar este procedimiento de mapeo en un estándar, y forma objetiva. Los autores prevén que si se hace en paralelo (tanto trabajo de campo como modelado por computadora), utilizar observaciones existentes y recopilar nuevas observaciones, Un mapa de turba de alta resolución (estimación del espesor de turba cada 30 m) para Indonesia se puede completar en dos años.