Desarrollo de un nuevo sistema de monitoreo para el bosque andino patagónico con Google Earth Engine

carol   23 Ago. 2017 14:17   Novedad

Desarrollo de un nuevo sistema de monitoreo para el bosque andino patagónico con Google Earth Engine

Argentina se encuentra en las primeras etapas para implementar el programa REDD+ (Reducción de las emisiones debidas a la deforestación y la degradación de los bosques). El programa requiere que el país establezca una línea base de emisiones de carbono, para posteriormente comprometerse a reducirlas. Para evaluarlo se requiere un sistema de monitoreo del bosque, ya que el bosque cumple un rol muy importante en la fijación del carbono atmosférico. Se necesita que este monitoreo sea transparente para reportar anualmente pérdidas y ganancias de la cobertura forestal.  

En este contexto estamos trabajando en el desarrollo de un nuevo sistema de monitoreo del bosque andino patagónico, con posibilidad de escalarlo a las otras regiones forestales del país, que haga un uso eficiente de los recursos tecnológicos disponibles como lo es la tecnología de Google Earth Engine (GEE). GEE es una plataforma con dos características clave: gran capacidad de almacenamiento y mucho poder de cómputo. Pone a disposición una gran cantidad de imágenes satelitales (toda la serie Landsat y los productos MODIS, entre otros), y su gran capacidad de cómputo permite que ciertos procesos, que tomarían un año con una computadora local, puedan simplemente hacerse en días. Para poder usar GEE es necesario que el usuario dé instrucciones al sistema mediante código, utilizando lenguajes de programación muy versátiles y ampliamente utilizados.

La primera parte del desarrollo de este nuevo sistema de monitoreo consistió en obtener compuestos raster con el mejor píxel disponible de cada temporada, ya que debido a diversas variables (ej.: nubes) las imágenes satelitales no necesariamente contienen píxeles con datos útiles. Este trabajo se basó en el paradigma de Compuestos BAP (en inglés Best Available Píxel) planteado por Joanne C. White.

El siguiente paso será adecuar una metodología de análisis de series temporales a nuestra región. Se está comenzando a trabajar con LandTrendr (Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery) y se están evaluando otras opciones como BFast (Breaks For Additive Seasonal and Trend) y VCT (Vegetation Change Tracker).

GEE es una plataforma gratuita y sólo se paga si se requiere más espacio del que se brinda gratuitamente. Existe un cuestionamiento en la comunidad que usa la plataforma de GEE sobre el futuro de su libre uso, ya que Google es una compañía con fines de lucro. En  contraparte FAO (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura) es un organismo sin fines de lucro y, como miembro de REDD+, asiste a países en el desarrollo de sistemas nacionales sólidos para el monitoreo forestal. FAO está desarrollando SEPAL (del inglés “System for Earth Observation Data Access, Processing and Analysis Land Monitoring”), que también es una plataforma de cómputo en la nube para el procesamiento de datos geográficos y, aunque no es tan potente como GEE, tiene la ventaja de que se puede usar el mismo software que se usa en las computadoras locales.

En el desarrollo de este nuevo sistema se proyecta a futuro poder mantenerlo en el largo plazo, por lo que se plantea la posibilidad de adaptarlo a SEPAL ante un cambio de política de GEE.

 

 

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