Una técnica 3D chequea la salud de árboles desde satélites

Un equipo de investigación internacional, con participación andaluza, ha creado un modelo para conocer, con capturas tomadas desde el espacio, el estado fitosanitario del arbolado sin que interfiera la vegetación que lo rodea. El sistema consigue estimar información específica de las copas, diferenciándolas de las masas arbustivas de alrededor, gracias al análisis de la respuesta espectral de cada tipo de vegetación.

Autoría: Jorge Molina / Fundación Descubre


Córdoba |
19 de julio de 2021

Las masas vegetales aparecían analizadas como un todo en cada uno de los pixeles, de las pequeñas cuadrículas, de las imágenes tomadas desde el espacio. Ahora será posible diferenciar los árboles, a veces de alto interés económico por ser cultivados, de los arbustos contiguos.

Zona de estudio.

Un grupo de investigación en el que se integran expertos del Instituto de Agricultura Sostenible (perteneciente al CSIC) ha desarrollado un modelo físico 3D que permite conocer el estado sanitario de los árboles sin interferencias del sotobosque que lo rodea en la recogida de datos. De esta forma, es posible detectar alteraciones en el estado de salud de ejemplares arbóreos, aunque tengan al lado otra vegetación en distinta situación –por ejemplo afectada por una plaga-, algo que hasta ahora interfería en el resultado del análisis.

Al discriminar unas plantas de otras, uno de los parámetros que se mide es la fluorescencia, un indicador no visible que permite conocer el estado de salud de la vegetación, desvelando si sufre algún efecto negativo ambiental o de un ser vivo. Esta emisión de luz resulta muy relevante en masas naturales –tan abundantes en Andalucía como las de pinos o encinas-, y no menos en las cultivadas, como olivar. “Cuando trabajas con determinados satélites las resoluciones de las imágenes son mucho menores, y un árbol no puede ser discriminado a simple vista, de ahí que el efecto de la copa y del sotobosque del entorno no haya sido estudiado por separado”, señala a la Fundación Descubre el investigador del IAS Alberto Hornero.

Alberto Hornero, investigador principal del estudio.

El estudio incide en el medio forestal, estresado entre otros factores a causa de los progresivos efectos del cambio climático. El modelo ya ha sido evaluado antes de su aplicación, que será efectiva cuando se lance el satélite FLEX de la Agencia Espacial Europea (ESA), operativo en los próximos dos años, según el experto.

Incluso si los arbustos se ubican debajo de la copa de los árboles es posible diferenciarlos de ellos a la hora del análisis. “La importancia del modelo es que interpreta las imágenes de satélite que proporcionarán información de la composición y estado de la vegetación a nivel global”, añade Hornero.

La investigación se ha desarrollado durante casi dos años con un extenso trabajo de campo. A nivel práctico, el investigador indica que tiene muchas implicaciones, pues en cultivos heterogéneos, como el olivar, o en zonas forestales, el impacto de la masa arbustiva en el cómputo total tiene una representación que altera en exceso el resultado que se busca, sólo de los árboles.

Este trabajo, destaca Hornero, no solo mejora la cuantificación en alta resolución considerando todas las componentes del entorno, sino que sienta la base de futuros proyectos, en concreto las misiones de satélites ya en órbita prevista, como OCO-2, TROPOMI o Sentinel.

Descarga gratuita

El siguiente objetivo será la evaluación de la efectividad del modelo, analizando las imágenes capturadas con el satélite FLEX cuando esté operativo. Se encuentra descargable para uso público y futuras aplicaciones en https://flight-rtm.github.io/

Gráfica del modelo de investigación.

Pronto los satélites podrán suministrar una información hasta ahora inexistente gracias a la ciencia liderada desde Andalucía, un territorio cuyas superficies forestal, de 4,3 millones de hectáreas, y agrícola, de 4,4 millones, suponen más del 90% del suelo regional, según el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación.

Más información: Desarrollan una técnica 3D que distingue el estado de salud de árboles y de los arbustos con imágenes de satélite


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