Las selvas tropicales de las tierras bajas de la Amazonía peruana tienen una apariencia relativamente uniforme en grandes áreas. Crédito:Hanna Tuomisto
Investigadores del Equipo de Investigación Amazónica de la Universidad de Turku han logrado producir mapas de distribución para una selección de importantes especies de árboles tropicales en las tierras bajas de la Amazonía peruana. Esto se logró mediante el uso de métodos de aprendizaje automático que combinan imágenes de satélite y datos de campo. El estudio muestra que es posible modelar la distribución de especies de árboles con una resolución espacial lo suficientemente fina como para facilitar la gestión práctica de los recursos forestales.
La Amazonia es el bosque tropical más grande del mundo. Es un ecosistema muy diverso y complejo que probablemente alberga más de 15, 000 especies de árboles. Una sola hectárea puede contener más de 300 especies de árboles, que es más que en toda Europa.
Como las especies del dosel son difíciles de alcanzar e identificar, los inventarios de especies son lentos, laborioso, y caro. Por lo tanto, Los inventarios de campo rara vez cubren áreas lo suficientemente grandes como para proporcionar información relevante para la planificación de la conservación y el manejo de los recursos forestales. La necesidad de una planificación informada es urgente, Debido a que actualmente se están deforestando grandes áreas debido al avance de la agricultura, minería, construcción de carreteras, y otras actividades humanas.
El nuevo estudio utilizó información disponible gratuitamente de los satélites Landsat y Aster. Ambos registran la luz solar que se refleja desde la superficie del suelo o el dosel del bosque en diferentes bandas de longitud de onda.
Los datos del Landsat son especialmente útiles para identificar variaciones en la vegetación, como especies de árboles que tienen diferentes estructuras de dosel o propiedades de las hojas, reflejan la luz de diferentes maneras. Los datos de Aster, Sucesivamente, proporciona información sobre la elevación, que en las tierras bajas de la Amazonia es a menudo indicativo de la humedad y el drenaje del suelo.
Cómo se hacen los modelos de distribución de especies. El satélite (arriba a la izquierda) registra la luz solar reflejada por árboles individuales (centro a la izquierda) y el dosel del bosque en general (arriba a la derecha). Las diferencias de reflectancia se pueden visualizar en una composición de color simple (centro a la derecha; bosques en verde, áreas deforestadas en rojo). Los algoritmos de aprendizaje automático convierten la información espectral de las localidades donde se han observado árboles individuales de una especie en un mapa de la idoneidad prevista del hábitat (abajo; el azul representa la idoneidad baja y el rojo alta). Crédito:Universidad de Turku
"Landsat proporciona una muy buena cobertura de la Amazonía tanto espacial como temporalmente. Sabemos desde hace algún tiempo que las imágenes de Landsat se pueden utilizar para identificar variaciones ambientales y bióticas ecológicamente relevantes en las selvas tropicales del Amazonas, pero esta es la primera vez que usamos imágenes de satélite para predecir la distribución de especies, "dice la profesora Hanna Tuomisto, líder del Equipo de Investigación Amazónica de la Universidad de Turku.
Los hallazgos brindan información importante para el manejo y la conservación de los bosques
La interpretación confiable de los patrones visibles en las imágenes de satélite requiere datos reales del terreno, es decir, datos del campo. Los investigadores obtuvieron estos datos de la concesión forestal Forestal Otorongo en el sur de Perú. De acuerdo con la Ley de Silvicultura y Vida Silvestre del Perú, Las concesiones forestales deben realizar un inventario forestal antes de iniciar cualquier actividad de tala. Forestal Otorongo entregó sus datos a los investigadores para que los analizaran con el fin de aumentar la base de conocimientos para mejorar las prácticas de manejo forestal en el sector forestal peruano.
“La cantidad de datos que contienen los censos forestales es enorme. Sería prácticamente imposible cubrir áreas tan grandes con tanto detalle con las expediciones botánicas normales, "dice el profesor universitario Kalle Ruokolainen, que también participó en el estudio.
Cada árbol registrado en el censo forestal se puede trazar en las imágenes de satélite, lo que permite relacionar valores espectrales y presencia de especies arbóreas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden luego hacer predicciones sobre la probabilidad de la presencia de la especie en áreas no visitadas sobre la base de cuán espectralmente parecidas son a los sitios donde se ha encontrado la especie.
"La deforestación está avanzando rápidamente en el sur de la Amazonia peruana. Este estudio contribuye a mapear la distribución de especies arbóreas importantes y a identificar áreas adecuadas para fines de manejo y conservación. El objetivo general es proporcionar herramientas simples y prácticas para los tomadores de decisiones, "dice Pablo Pérez Chaves, Candidato a doctorado peruano en la Universidad de Turku.
