LÉO RAMOSEl nuevo sistema podrá emplearse para registrar los desmontes en las selvas en el transcurso del tiempoLÉO RAMOS
El descubrimiento de cualquier dirección o la visualización del trazado y los alrededores del lugar de destino de un próximo viaje son algunas de las utilidades que tornaron populares a las imágenes satelitales provistas por internet. En el ámbito profesional, principalmente en la agricultura, esas imágenes han posibilitado el monitoreo de grandes áreas, así como el estudio y estimación de la producción de un cultivo. Esto se lleva a cabo mediante el uso de técnicas de monitoreo remoto para procesar e interpretar las fotos y datos obtenidos mediante sensores ubicados a bordo de satélites. Recientemente, un aporte para ese tipo de monitoreo agrícola, relacionado con el cultivo de la caña de azúcar, obtuvo el primer puesto en la categoría Trabajos Académicos, perteneciente a la quinta edición del Premio Top Ethanol, una iniciativa de la Unión de Industriales de la Caña de Azúcar (Unica) en colaboración con otras asociaciones de productores de caña, a los que se suman industrias tales como Dedini, Basf, Monsanto y Syngenta. El grupo ganador pertenece al Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales (Inpe), con sede en en São José dos Campos. El estudio fue dirigido por el investigador Marcio Pupin Mello, quien desarrolló un software destinado a automatizar el mapeo mediante imágenes satelitales de cultivos de caña durante el transcurso de la zafra.
El método, que se publicó en 2013 en la revista IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, comenzó a delinearlo en el año 2000, en Inglaterra, el profesor Carlos Vieira, quien actualmente se desempeña en la Universidad Federal de Santa Catarina (UFSC), y que en esa época realizaba su doctorado en la Universidad de Nottingham. En 2007, el método comenzó a ser adaptado para aplicaciones en el marco del Canasat, un programa del Inpe para monitorear vía satélite los cultivos de caña de azúcar en la región centro-sur del país.
Este programa comenzó en 2003, y más allá de estimar y realizar un mapeo de la caña cultivada, también cumple la función de identificar si determinada cosecha se realizó con o sin quema de la paja previa a la zafra. Las leyes agroambientales del estado de São Paulo prevén una gradual disminución de esas prácticas de quema y la total eliminación de ese tipo de manejo agrícola para 2031. Para ir anticipándose a lo establecido por ley, la Secretaría de Medio Ambiente del Estado de São Paulo firmó en 2007 un protocolo con el sector sucroenergético para la eliminación de esa práctica en casi todo el estado para 2014. A partir de 2006, las imágenes se utilizan para evaluar la gradual reducción del área quemada en el estado de São Paulo. Entre 2006 y 2013, esa superficie se redujo de un 65,8% a un 16,3%, respectivamente. El análisis es efectuado por técnicos que analizan imagen por imagen para obtener las respuestas sobre el tipo de zafra de caña de azúcar: con o sin el empleo del fuego. Pese al logro de altos niveles de precisión, dicho trabajo de mapeo basado en la interpretación visual es lento, porque los técnicos deben interpretar y mapear cada área cosechada mediante varias imágenes registradas a lo largo del tiempo. El nuevo sistema permite la realización del mismo trabajo, pero el análisis es automático. “Se procesan las imágenes satelitales obtenidas en diferentes fechas durante el curso de la zafra y esto posibilita la interpretación, en forma automática, detectando si la cosecha de la caña de azúcar se realizó con o sin quema de la paja”, dice Mello, quien trabajó en el desarrollo del nuevo sistema durante su maestría y parte de su doctorado en el Programa de Posgrado en Monitoreo Remoto del Inpe.
Canasat/ Inpe“A partir de las imágenes provistas por los satélites estadounidenses Landsat 5 y Landsat 7, identificamos las alteraciones en la energía reflejada en las áreas de plantío de caña”, explica Mello, quien realizó parte de su doctorado en el Instituto de Geoinformática de la Universidad de Münster, en Alemania, y actualmente coordina las investigaciones en el área de monitoreo remoto para Boeing en Brasil. “Identificamos la variación de la energía reflejada por la caña en el transcurso del tiempo. Con esos datos, podemos interpretar qué es lo que hay en los campos, si es paja, o planta en pie, por ejemplo, e identificar cada área cosechada en el curso de la zafra sobre esas mismas imágenes”, dice el profesor Bernardo Rudorff, quien se jubiló en el Inpe, donde se desempeñó como coordinador del Canasat, y ahora es socio de la empresa Agrosatélite, en Florianópolis, estado de Santa Catarina, que se especializa en monitoreo remoto en la agricultura.
Monitoreo ambiental
El nuevo sistema, denominado Stars, que es la sigla inglesa por Spectral-Temporal Analysis by Response Surface, también puede ser de utilidad para analizar los desmontes. El análisis automático podrá efectuarse mediante la verificación de los cambios en los patrones espectrales de las áreas de cobertura vegetal a lo largo del tiempo, en el caso de los bosques, por suelo expuesto. “Creo que este método puede aportarles beneficios a los entes de inspección, tanto en lo referente a la verificación de la quema de caña como para el monitoreo ambiental de las selvas”, dice Mello.
Por ahora, el software todavía no se encuentra disponible para su uso profesional, pero se puede acceder a sus algoritmos en la página web del Inpe: www.dsr.inpe.br/~mello. Para perfeccionar el procesamiento de las imágenes y tornar operativo al software, además de la posibilidad de explorar otras aplicaciones, Mello dice que aguarda a un próximo estudiante de posgrado en el Inpe, donde se desempeña como supervisor, para proseguir con ese trabajo. “Yo soy ingeniero e implementé el software para mi investigación, pero si ahora un experto en programación de software se encarga del trabajo, podría transformarlo en un producto”, dice Mello. La automatización del software para el área de monitoreo remoto, particularmente en lo referente al análisis temporal de imágenes, es una exigencia del sector. “Cada vez hay más satélites con gran capacidad de obtención de imágenes de la superficie terrestre, de datos del suelo o de los cultivos agrícolas. Por eso resulta necesario incrementar la automatización de los análisis”, dice Rudorff.
Artículos
AGUIAR, D. A. et al. Remote sensing images in support of environmental protocol: Monitoring the sugarcane harvest in São Paulo state, Brazil. Remote Sensing. v. 3, n. 12, p. 2682-703. 2011.
MELLO, M.P. et al. Stars: A new method for multitemporal remote sensing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. v. 51, n. 4, p. 1897-913. abr. 2013.
