Un estudiante de doctorado de la EPFL ha ideado métodos para trazar un mapa de los bosques de forma más eficaz mediante la teledetección aérea. en apoyo de los inventarios forestales sobre el terreno.

Los bosques son un componente esencial de los ecosistemas del mundo y un indicador clave de la salud de nuestro planeta. Proporcionan recursos valiosos, como madera para la construcción y la calefacción, y filtran el agua de lluvia, proteger contra la erosión y las avalanchas, y se puede utilizar para numerosas actividades de ocio. Por estas y otras razones, es importante monitorear su desarrollo a través de inventarios forestales regulares. Inventarios sobre el terreno, además de estar sujeto a la subjetividad de los observadores, son costosos y laboriosos y solo se pueden realizar en regiones de fácil acceso. Como resultado, no se realizan con mucha frecuencia, y solo en áreas limitadas. En Suiza, por ejemplo, el inventario nacional se ha actualizado solo cada diez años aproximadamente desde 1985.

La teledetección aérea puede ser un buen complemento para el monitoreo en tierra. Es más objetivo y menos costoso, y puede cubrir un área más grande. Actualmente se utilizan dos técnicas:escaneo láser aerotransportado, que determina la estructura tridimensional del bosque, e imágenes hiperespectrales, que identifica el color exacto del dosel del árbol, incluso más allá del espectro de luz visible. Los científicos saben cómo recopilar estos dos tipos de datos, pero extraer la información necesaria para monitorear y manejar los bosques es más complicado.

"Cortar" 5, 000 árboles a mano

Por su Ph.D. tesis, Matthew Parkan, del Laboratorio de Sistemas de Información Geográfica de EPFL, desarrolló una serie de algoritmos capaces de determinar automáticamente ciertos parámetros de inventario, como la ubicación del tronco, diámetro y especies estimados - en grandes áreas. Estos algoritmos se pueden utilizar, por ejemplo, para crear un mapa detallado de un área en preparación para el marcado de árboles (antes de la tala), monitorear de cerca el desarrollo de árboles individuales e identificar hábitats más adecuados para ciertas especies animales.

Para calibrar y validar sus algoritmos, Parkan tuvo que construir un conjunto de datos de referencia extrayendo manualmente más de 5, 000 árboles de una nube de puntos 3-D. Para esto, Creó una caja de herramientas forestal digital para facilitar la extracción manual de árboles y la identificación visual de especies de árboles. Esto le permitió verificar que los algoritmos podían detectar de manera confiable la ubicación y la forma de los árboles, y calibrar sus modelos de clasificación para nueve especies de árboles que se encuentran comúnmente en los bosques suizos.

Un complemento, no es un sustituto

"Mi objetivo era desarrollar métodos y herramientas que pudieran complementar los inventarios sobre el terreno en lugar de reemplazarlos, "dice Parkan. Los inventarios sobre el terreno siguen siendo esenciales para calibrar modelos, validando resultados e identificando características sutiles, como la madera muerta en el suelo, árboles de hábitat y la salud detallada de los árboles, que no pueden ser detectados por la mayoría de las técnicas de teledetección aérea disponibles actualmente. Dado que los árboles son organismos complejos cuya forma y estructura espacial varían enormemente dentro de un bosque, es muy difícil detectar automáticamente todas sus características. "Siendo por el momento, ningún algoritmo puede proporcionar un conjunto de resultados totalmente fiable, "dice Parkan". Dicho esto, Se logrará un gran progreso en los próximos años a medida que se disponga de más y más datos de muy alta resolución y desarrollemos algoritmos que funcionen casi tan bien como el cerebro humano ".