Investigadores de la Universidad de Valencia (UV) han desarrollado los primeros mapas globales del contenido de fósforo y nitrógeno en la vegetación, así como la eficiencia en el uso del agua, a través de técnicas de inteligencia artificial y big data. La aplicación de estos mapas podría beneficiar campos como la biodiversidad, agricultura y adaptación de especies al cambio climático.

Las técnicas de inteligencia artificial (IA) y los datos de observación masiva por satélite de Google han permitido generar los primeros mapas globales sobre variables de vegetación que hasta ahora solo estaban disponibles localmente.

El equipo de investigación ha desarrollado una metodología para generar mapas globales de parámetros clave, variables y características de la vegetación del planeta. La técnica de IA trabaja con la nube de Google para explotar miles de imágenes de la NASA y la ESA. permitiendo la generación y monitoreo de vegetación global con alta resolución espacial y temporal. Los estudios han revelado patrones muy interesantes en parámetros clave relacionados con el cambio climático, como el contenido de fósforo o nitrógeno y el follaje de las plantas.

"Hasta ahora, fue imposible producir estos mapas porque las condiciones requeridas no estaban disponibles. No teníamos herramientas estadísticas de aprendizaje automático potentes y precisas, tampoco tuvimos acceso a grandes volúmenes de datos o computación en la nube para procesar petabytes de imágenes de satélite de una manera rápida y precisa. Ahora, con la plataforma de Google y las técnicas de IA, podemos hacer estos cálculos con datos de la ESA o la NASA de forma rápida y a escala planetaria, "dice el médico e ingeniero electrónico Álvaro Moreno, líder del estudio y actual investigador del IPL para el grupo de Procesamiento de Imágenes y Señales (ISP).

"Las herramientas matemáticas son modelos de aprendizaje automático que aprenden la relación entre las imágenes que reciben de los satélites y las mediciones tomadas desde la superficie de la Tierra. Una vez que han aprendido esta relación para numerosos emparejamientos de observación y medición, este conocimiento se puede extrapolar a cualquier otro lugar y tiempo para generar mapas de estimación de la medida de interés, "explica Manuel Campos-Taberner, investigador de la ERS. "Las posibilidades son tremendas, y ahora podemos generar mapas globales a partir de casi cualquier variable de interés donde haya datos in situ, ya que tenemos los satélites orbitando y proporcionando muy buenas observaciones temporales y espaciales. En nuestro caso, generamos mapas globales de parámetros biofísicos que son útiles para monitorear la vegetación (cuánta vegetación tenemos, en qué medida está activo, y qué cantidades de fósforo y nitrógeno hay), pero muy bien podrían usarse para otras variables de interés, no solo en el suelo, pero también en el agua y en cuanto a la calidad del aire, " él dice.

Durante más de 15 años, el equipo ha estado participando en iniciativas similares con la Organización Europea para la Explotación de Satélites Meteorológicos (EUMETSAT) para la explotación de datos de misiones actuales y futuras dentro de un programa europeo llamado Satellite Application Facility on Land Surface Analysis (LSA -SAF). "Es la primera iniciativa europea dedicada a producir y distribuir, en tiempo real, variables del estado del sistema ambiental terrestre, ofreciendo productos de gran valor para la observación del clima y el medio ambiente, "dice Javier García Haro, Investigador principal del grupo ERS.

Aplicaciones futuras

Según los científicos, los nuevos mapas tendrán implicaciones en otros campos como la agricultura de precisión, biodiversidad y adaptación de especies al cambio climático. "El estudio no es solo una prueba conceptual de lo que se puede lograr al combinar el aprendizaje automático y la teledetección, pero también abre la puerta a futuros estudios científicos que exploten este tipo de mapas, "dice Gustau Camps-Valls, profesor de ingeniería electrónica e investigador del IPL. "Las aplicaciones e implicaciones son infinitas, y más aún considerando la presión actual sobre la producción de alimentos y biocombustibles, por ejemplo, sin subestimar el estudio del impacto sobre los ecosistemas y la adaptación de las especies ”.

Steven W. Running de la Universidad de Montana, autor principal del cuarto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC), que le valió el Premio Nobel de la Paz en 2007, participó en estos estudios. "Es impresionante lo que han hecho Álvaro Moreno y sus colaboradores, ", dice." Ahora, con una computadora conectada a internet, puedes hacer cosas que la ESA o la NASA nunca han hecho en sus 50 años de existencia ".