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Medio ambiente

La tecnología al servicio de la selva

Inteligencia artificial, datos satelitales y modelos estadísticos anticipan riesgos de deforestación e incendios en la Amazonia y evalúan el impacto del fuego en tiempo real

Las arterias de la destrucción: montaje sobre una imagen aérea de un incendio forestal en un tramo de la selva amazónica en Pará

Foto: Florian Plaucheur / AFP vía Getty Images | Ilustración: Wektorygrafika / Istock / Getty Images Plus

Las plataformas tecnológicas capaces de prever los riesgos de deforestación y el impacto del fuego en la selva pueden transformarse en aliados importantes para la protección de los biomas brasileños, fundamentalmente la Amazonia. La plataforma PrevisIA, resultado de una colaboración entre el Instituto del Hombre y el Medio Ambiente de la Amazonia (Imazon), Microsoft y Fundo Vale, un fondo de fomento e inversión que administra la compañía minera homónima, utiliza geoestadística e inteligencia artificial para cartografiar las regiones amenazadas de la selva. “La idea es poner a disposición informaciones que les permitan a los agentes públicos intervenir en forma preventiva y evitar la deforestación”, dice el geógrafo Carlos Souza Jr., investigador asociado del Imazon.

Los datos geoestadísticos de la plataforma se obtienen mediante el análisis automático de los informes anuales sobre la tala superficial (al ras del suelo) de la cobertura vegetal captados por medio de satélites, principalmente los de la serie Landsat, y acumulados desde 1988 por el Proyecto de Monitoreo de la Deforestación de la Selva Amazónica vía Satélite (Prodes), coordinado por el Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales (Inpe).

Con ayuda de la inteligencia artificial, los desarrolladores de PrevisIA acoplaron los datos del historial de deforestación con la información sobre los caminos abiertos en la Amazonia obtenida a partir de imágenes satelitales. Otras variables predictivas del modelo de riesgo de desmonte incluyen el uso del suelo, las actividades socioeconómicas en la región, la topografía local y los ríos. Las imágenes para el mapeo de los caminos son recogidas por el satélite Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea (ESA) y se las procesa en la plataforma en la nube Azure, de Microsoft.

“Con este conjunto de informaciones es posible entender la dinámica de la deforestación y determinar cuáles son las fronteras activas, las zonas de la selva que corren mayor riesgo a corto plazo, aproximadamente 12 meses”, explica Souza Jr. Un ejemplo es el mapeo de los caminos no autorizados abiertos en la selva, las “arterias de la destrucción”, tal como los define el geógrafo.

Los estudios revelan que el 95 % de la deforestación y el 85 % de las quemas en la Amazonia se concentran a distancias de hasta 5,5 kilómetros (km) de esas vías. La geoestadística permite conocer el historial de ocupación del suelo y uso de la tierra en las proximidades de cada camino. El algoritmo de inteligencia artificial desarrollado por el Imazon permite detectar en las imágenes captadas por satélite carreteras que no figuran en los mapas oficiales y estimar la región de la selva bajo su influencia. Estos caminos generalmente están asociados a actividades de extracción ilegal de madera, minería informal y ocupación irregular de tierras públicas.

Un algoritmo detecta en las imágenes captadas vía satélite caminos que no figuran en los mapas oficiales y estima el área forestal bajo su influencia

Para 2021, la plataforma PrevisIA ha detectado 9.635 kilómetros cuadrados (km2) en riesgo de deforestación, área que incluye 18 unidades de conservación con zonas de riesgo alto o muy alto, 192 municipios, 48 territorios indígenas, 2 territorios remanentes de palenques [quilombolas] y 789 asentamientos rurales. A lo largo del año, el equipo de la plataforma ha comparado la proyección con los indicadores del Sistema de Alerta de Deforestación (SAD) del Imazon, que en su boletín informativo correspondiente al mes de julio de este año identificó 2.095 km2 de desmonte en la denominada Amazonia Legal. “Nuestro nivel de precisión es muy alto. Alrededor del 80 % de los espacios deforestados corresponde a áreas que habíamos apuntado como de riesgo mediano, alto y muy alto”, corrobora Souza Jr.

La plataforma PrevisIA está abierta al público y se puede acceder a ella desde https://previsia.org. Los administradores se han propuesto establecer colaboraciones con usuarios que puedan hacer un uso eficaz de los datos disponibles, tales como los gobiernos municipales, estaduales y organismos federales. La idea es que esta herramienta también puedan utilizarla los bancos que establecen criterios sostenibles en sus políticas crediticias, las aseguradoras que pretenden reducir los riesgos de sus actividades y las empresas comprometidas en el establecimiento de cadenas productivas abastecidas por insumos de procedencia legal. Ya hay un primer proyecto en curso con el Ministerio Público del estado de Pará, interesado en proporcionarles a los agentes municipales información para la prevención y el control de la deforestación a escala local.

Otra iniciativa prevista por el equipo de PrevisIA consiste en la elaboración de un mapa de acciones que puedan implementar tanto agentes públicos como privados para evitar el desmonte. Una de las propuestas es estimular a los agentes para que generen ingresos económicos por sus iniciativas a través del sistema de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación Forestal Evitable (REDD+), un mecanismo financiero ideado por la Convención Marco de la Organización de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (UNFCCC) con el propósito de remunerar a quienes instrumentan actividades preventivas centradas en la preservación de los bosques.

Cada avance en la devastación que padece la Amazonia genera amplias repercusiones en el planeta, ya que incide sobre las emisiones de dióxido de carbono (CO2) hacia la atmósfera, que pueden superponerse a la absorción de CO2 por la vegetación por medio de la fotosíntesis. Las emisiones resultantes de los incendios vinculados a la deforestación también pueden tener impacto sobre el régimen de lluvias en América del Sur, que tiene incidencia sobre la producción agropecuaria y el abastecimiento de las cadenas productivas de alimentos en todo el mundo (lea en Pesquisa FAPESP, edición nº 285).

Esta trascendencia ha impulsado a investigadores de la Escuela de Ciencias Geográficas de la Universidad de Ciencia y Tecnología de la Información de Nankín, en China, a evaluar opciones tecnológicas capaces de mejorar la obtención de información sobre los incendios en la selva amazónica y su disponibilidad en tiempo real. Este estudio generó un artículo que salió publicado en la edición de junio de la revista científica Remote Sensing, indicando que la herramienta Profundidad Óptica de la Vegetación, que se conoce por las siglas VOD, es más eficiente.

El VOD es un sistema que utiliza datos provistos por satélites dotados con tecnología de radar de microondas. Según el ingeniero ambiental Ricardo Dal’Agnol, investigador de la División de Observación de la Tierra y Geoinformática del Inpe, quien colaboró con los científicos chinos y es uno de los autores del artículo, el VOD logra captar la incidencia del agua en la vegetación y determinar si la selva es más o menos húmeda. “Con base en estos datos puede diferenciarse una vegetación en estado normal de aquella que es afectada por el fuego”, dice Dal’Agnol, quien desarrolla un proyecto de investigación posdoctoral con una beca concedida por la FAPESP.

PrevisIA El mapa generado por la plataforma PrevisIA clasifica el riesgo de deforestación en la selva amazónicaPrevisIA

Los sistemas de monitoreo de incendios forestales tradicionales en todo el mundo utilizan datos ópticos obtenidos mediante satélites como el Landsat, con el cual el Inpe vigila la Amazonia. Los instrumentos ópticos operan con la radiación visible o infrarroja y detectan los focos de calor. “Es un buen instrumento para detectar lo que ocurre en el dosel forestal de la selva, pero no para determinar lo que sucede a nivel del suelo. Y la mayor parte del fuego en la selva se produce primero en el suelo y a menudo no llega a lo más alto del dosel”, informa Dal’Agnol. El dosel es la cubierta superior de la selva, la parte superior de la copa de los árboles.

Según el investigador, el radar de microondas ofrece otra ventaja frente a los de lectura óptica. “El dispositivo registra menos interferencias de la atmósfera en la recolección de datos. La presencia de nubes y el humo de los incendios no afecta las mediciones, tal como ocurre con los sistemas ópticos”, dice.

El estudio que llevó a cabo la Universidad de Nankín utilizó información de 2019 obtenida por los satélites de la Agencia Japonesa de Exploración Aeroespacial (Jaxa). Se hizo una comparación entre el sistema VOD y los tres sistemas satelitales ópticos más utilizados en la actualidad: el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada; el Índice de Vegetación Mejorado, y el Índice Normalizado de Área Quemada (NDVI, EVI y NBR, respectivamente).

Según informa Dal’Agnol, los científicos de la Universidad de Nankín se han mostrado dispuestos a desarrollar un sistema de monitoreo de incendios en tiempo real para la selva amazónica utilizando la tecnología VOD, pero el gobierno brasileño aún no ha manifestado interés en invertir en el proyecto. De acuerdo con la información que posee el Inpe, entre enero y agosto de este año se registraron 39.427 focos de incendios en la Amazonia, una región de selva húmeda donde este tipo de eventos serían raros de no ser por la intervención humana.

El Proyecto de Mapeo Anual del Uso y Cobertura del Suelo en Brasil (MapBiomas) pudo comprobar que entre 1985 y 2020, Brasil quemó, en promedio, 150.957 km2 por año, una superficie mayor que la de Inglaterra. En la totalidad de ese período se quemaron 1.672.142 km2, aproximadamente el 20 % del territorio nacional. La temporada de sequía, que sobreviene entre los meses de julio y octubre, concentra el 83 % de las quemas e incendios forestales y, de los cinco biomas presentes en el país, el Pantanal fue, proporcionalmente, el más afectado, con el 57 % de la superficie que abarca quemada al menos una vez durante el período comprendido en el estudio.

Un grupo de alumnos de la asignatura de ciencias ambientales de la carrera de ingeniería civil de la Universidad Federal de Paraná (UFPR) desarrolló un método que utiliza recursos de inteligencia artificial para predecir el riesgo de incendios forestales causados por las condiciones climáticas. El modelo generado por computadora tuvo en cuenta datos de los focos de incendios monitoreados vía satélite por el Programa Queimadas, del Inpe, y datos meteorológicos extraídos de la red automática del Instituto Nacional de Meteorología (Inmet), tales como la temperatura, radiación solar, velocidad del viento, humedad y precipitaciones.

Se llevó a cabo una prueba inicial del sistema en el Parque Nacional Chapada das Mesas, en el estado de Maranhão. “Pudimos predecir focos de incendio con hasta 12 horas de antelación, con un índice de acierto del 83 %”, dice el coordinador del proyecto, el ingeniero civil Fábio Teodoro de Souza, docente del Programa de Posgrado en Gestión Urbana de la Pontificia Universidad Católica de Paraná (PUC-PR). Ese resultado pudo lograrse con tres lecturas diarias de los datos suministrados por una estación meteorológica ubicada a 34 km de distancia del parque nacional. “Con lecturas más frecuentes en estaciones meteorológicas más cercanas al punto de análisis, el índice de precisión podría acercarse al 100 %”, estima el profesor de la PUC-PR.

Proyecto
Cuantificación de la mortalidad de los árboles con láser: Uso de un abordaje de fusión de datos y modelado de última generación para calcular la pérdida de biomasa en los bosques tropicales (nº 19/21662-8); Modalidad Beca posdoctoral; Investigador responsable Luiz Eduardo de Oliveira e Cruz de Aragão (Inpe); Inversión R$ 203.497,56

Artículos científicos
ZHANG, H. et al. Forest canopy changes in the southern Amazon during the 2019 fire season based on passive microwave and optical satellite observations. Remote Sensing. 8 jun. 2021.
SOUZA, F. T. et al. A data-based model for predicting wildfires in Chapada das Mesas National Park in the State of Maranhão. Environmental Earth Sciences. v. 74, p. 3603-11. ago. 2015.

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