Investigadores de la Universidad Estatal de São Paulo (UNESP), en su campus de Tupã, Brasil, han desarrollado y probado una nueva metodología de inteligencia geoespacial que mejora significativamente la velocidad y la precisión de los proyectos de gestión del uso del suelo y planificación territorial. Esta innovadora herramienta ha mapeado con éxito áreas de la selva amazónica, vegetación del Cerrado (bioma similar a la sabana brasileña), pastizales y cultivos agrícolas en sistemas de doble cultivo. Los resultados pueden fundamentar políticas públicas centradas tanto en la producción agrícola como en la conservación del medio ambiente.
Al integrar la arquitectura de cubos de datos (lista para analizar) del proyecto Cubo de Datos Brasil, liderado por el Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales (INPE), con el enfoque Geobia (Análisis de Imágenes Basado en Objetos Geográficos), los investigadores pudieron identificar tipos de vegetación y sistemas de doble cultivo, como la soja y el maíz, durante la temporada de cosecha en Mato Grosso. Este proceso utilizó series temporales de imágenes satelitales del sensor Modis (espectrorradiómetro de imágenes de resolución moderada) de la NASA.
La combinación de estos métodos, optimizada con algoritmos de aprendizaje automático, logró una impresionante precisión cartográfica del 95 %, según un comunicado de prensa.
La geobiología es una técnica que procesa imágenes satelitales segmentándolas en geoobjetos, agrupando píxeles similares según sus características, como forma, textura y reflectancia. Este método suele proporcionar una interpretación más precisa y realista de los datos. Los cubos de datos, por otro lado, organizan la información en función del tiempo y el espacio, lo que facilita la agregación y visualización de datos específicos de una ubicación y un período de tiempo determinados, como las áreas de cultivo en un año de cosecha específico.
Actualmente, la cartografía utiliza el análisis de imágenes de píxeles de forma aislada, lo que acaba creando problemas de bordes con desenfoque en algunas áreas. “El trabajo científico ha destacado la confusión espectral en zonas fronterizas entre diferentes usos del suelo como un área de mejora. Por ello, decidimos segmentar las imágenes y evaluar el objeto geográfico como unidad mínima de análisis, en lugar del píxel. Es como si la imagen se desglosara y clasificara según cada pieza. De esta manera, logramos reducir los errores recurrentes de borde e identificar con precisión los objetivos, incluso con una resolución espacial moderada,” declaró a Agência FAPESP Michel Eustáquio Dantas Chaves, profesor de la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la UNESP y autor correspondiente del artículo.
Chaves lleva varios años utilizando la arquitectura de cubos de datos para desarrollar herramientas que contribuyan a los análisis centrados en el avance de la frontera agrícola, especialmente en el Cerrado.
La metodología también puede aplicarse para evaluar imágenes de otros satélites de observación de la Tierra, como Landsat y Sentinel, que proporcionan datos esenciales para la investigación científica, el mapeo y el monitoreo. El equipo liderado por Chaves está procesando actualmente datos de ambos sistemas satelitales. El artículo que detalla esta metodología fue publicado en el número especial Research Progress and Challenges of Agricultural Information Technology de la revista científica AgriEngineering.
Aplicación en la Práctica
Mato Grosso lidera la producción nacional de granos de Brasil, representando el 31,4% de la producción total del país, seguido de Paraná (12,8%) y Rio Grande do Sul (11,8%). Se proyecta que el estado alcance los 97,3 millones de toneladas en la cosecha 2024/2025, lo que refleja un aumento del 4,4% en comparación con la temporada anterior, según la Compañía Nacional de Abastecimiento (CONAB). Se espera que casi la mitad de esta producción (46,1 millones de toneladas) sea de soja.
Además de su importancia agrícola, Mato Grosso es uno de los estados con mayor biodiversidad de Brasil, albergando partes de tres de los seis biomas del país. Aproximadamente el 53% de su territorio se encuentra en la Amazonia, el 40% en el Cerrado y el 7% en el Pantanal. Dada la diversidad de usos del suelo y vegetación del estado, los investigadores aplicaron la nueva metodología geoespacial a Mato Grosso, utilizando datos de la cosecha 2016/2017, durante la cual Brasil produjo 115 millones de toneladas de soja, de las cuales 30,7 millones provinieron del estado. El estudio clasificó el uso del suelo en diversas categorías, incluyendo tierras agrícolas (como soja-algodón, soja-maíz y soja-mijo), cultivos de caña de azúcar, zonas urbanas y cuerpos de agua.
Los resultados demostraron una precisión general del 95%, lo que destaca el potencial de la metodología para optimizar el mapeo y la delimitación de tierras forestales y agrícolas.
“Dado que el enfoque logra identificar los objetivos de manera consistente, la metodología puede aplicarse a la estimación de áreas dentro de una misma cosecha, lo que favorece las estimaciones de productividad; en acciones de planificación territorial y en cualquier aspecto relacionado con el uso y la cobertura del suelo para la toma de decisiones”, explica Chaves sobre la aplicación de la herramienta. El profesor explica que la metodología también permite analizar las perturbaciones en los bosques y otros tipos de vegetación natural. “Es más rápido detectar la deforestación que la degradación. Este método nos permitió detectar estas variaciones con mayor rapidez”.
En el artículo, los científicos rinden homenaje a la profesora Ieda Del’Arco Sanches, investigadora de teledetección del INPE, fallecida en enero. “Este artículo es una forma de agradecerle sus enseñanzas y de continuar su legado. Ieda siempre trabajó para evaluar con precisión la superficie terrestre y tratar los datos de forma ética y responsable, demostrando cómo pueden contribuir a la elaboración de políticas públicas”, añade Chaves.
La Fundación de Apoyo a la Investigación Científica del Estado de São Paulo (FAPESP) apoya la investigación científica en todas las áreas mediante el otorgamiento de becas, ayudas y subvenciones a investigadores en São Paulo, Brasil. Reconociendo la importancia de la colaboración global, la FAPESP colabora con agencias internacionales de financiación, universidades, empresas privadas y organizaciones de investigación para mejorar la calidad de la investigación y fomentar las colaboraciones científicas globales.
