Soluciones forestales impulsadas por datos satelitales
Saque partido al poder de la información obtenida por satélite para supervisar la salud de los bosques, detectar la deforestación y apoyar una gestión sostenible de la tierra con las soluciones forestales personalizadas de EOSDA.
- Detección de cambios forestales de alta precisión
- Monitorización escalable y flexible de las zonas más remotas del bosque
- Informes de análisis listos para demostrar el cumplimiento de la normativa
Soluciones forestales personalizadas de EOS Data Analytics
Detección de la cobertura forestal, la deforestación y la reforestación
La detección de la cobertura forestal, la deforestación y la reforestación consiste en el análisis de los cambios en la estructura forestal durante un período específico.
Metodología
- EOSDA utiliza datos de Sentinel-1/2 y otros satélites (incluido el satélite EOS SAT-1) para detectar cambios con la máxima precisión. La detección se lleva a cabo basándose en el análisis de las mediciones de las características espectrales del bosque.
- EOSDA puede emplear tecnologías de aprendizaje automático para mejorar la eficiencia en cuanto a coste y tiempo. El modelo recibe 2 imágenes de diferentes fechas como datos de entrada y genera una máscara de bosque/deforestación para el período indicado.
Datos necesarios
- Área de interés (AOI) en formato .kml o .shp.
Resultado esperado
- Capas ráster o vectoriales de deforestación/reforestación.
- Informe de análisis.
Detección de áreas forestales quemadas
La evaluación de las zonas forestales quemadas determina la ubicación de los bosques quemados por incendios en una zona concreta.
Metodología
- Actualmente, funciona en modo semiautomático, pero estamos trabajando para automatizar todavía más la solución.
- EOSDA puede analizar el área de interés y, con la ayuda de diversas fuentes de datos satelitales, evaluar los territorios forestales quemados y clasificar el grado de daño en cada uno.
- Se pueden considerar diferentes frecuencias de monitorización, dependiendo del tipo de datos de entrada y las necesidades.
Datos necesarios
- Área de interés (AOI) en formato .kml o .shp.
Resultado esperado
- Capas ráster o vectoriales con áreas forestales quemadas marcadas (ha/acre, %).
- Informe de análisis.
Análisis de la salud del bosque
El análisis de la salud del bosque puede incluir datos históricos y/o actuales sobre los cambios en la salud forestal, basados en la teledetección.
Metodología
- La versión actual de la solución se basa en imágenes satelitales de Sentinel-2. Se pueden utilizar otros satélites, si fuese necesario.
- EOSDA utiliza índices de vegetación para evaluar el estado de salud de las plantas y sus cambios (imágenes actuales o series temporales de imágenes y agrupación de datos por valores de desviación de los índices).
- Se pueden considerar diferentes frecuencias de monitorización, dependiendo del tipo de datos satelitales y las necesidades.
Datos necesarios
- Área de interés (AOI) en formato .kml o .shp.
Resultado esperado
- Capas ráster o vectoriales con los índices calculados o las desviaciones que indican cambios en la salud forestal (ha/acre, %).
- Informe de análisis.
Clasificación de especies arbóreas
La clasificación de especies arbóreas es una solución que permite detectar diferentes especies de árboles en grandes extensiones forestales para optimizar la gestión del inventario forestal.
Metodología
EOSDA utiliza una arquitectura Conv-LSTM multinivel para la detección de especies. El modelo combina análisis espacial (CNN) y temporal (LSTM). La versión actual de la solución se basa en imágenes satelitales de Sentinel-2.
Datos necesarios
- Área de interés (AOI) en formato .kml o .shp.
- Datos de referencia (ejemplos de polígonos con las diferentes especies arbóreas).
Resultado esperado
- Capas ráster o vectoriales con las clases detectadas marcadas (especies) y datos de atributos adicionales (ejemplos).
- Informe de análisis.
Análisis relacionado con el Reglamento EUDR
El análisis relacionado con el Reglamento EUDR es una solución desarrollada para ayudar a las empresas a preparar sus productos para que cumplan con los requisitos de esta normativa (confirmación de que no se ha producido deforestación ni degradación forestal después de 2020).
Metodología
EOSDA utiliza datos de Sentinel-1/2, Landsat u otros satélites (incluido el satélite EOS SAT-1). La detección se lleva a cabo basándose en el análisis RGD y las características espectrales del bosque (mediante índices de vegetación).
Datos necesarios
- Área de interés (AOI) en formato .kml o .shp.
Resultado esperado
- Capas ráster o vectoriales con los campos marcados y los bosques/deforestación.
- Imágenes satelitales sin procesar utilizadas para el análisis.
- Informe de análisis, parte del informe de cumplimiento del Reglamento EUDR (ejemplos).
Ventajas de las soluciones forestales de EOSDA
Beneficios operativos a corto plazo
- Respuesta rápida a los incendios forestales
- Verificación rápida del cumplimiento de la normativa
- Planificación eficiente de la tala de madera
- Detección rápida de la tala ilegal
- Alertas actualizadas sobre la salud de los bosques
Planificación y resiliencia a largo plazo
- Apoyo a la gestión forestal sostenible
- Seguimiento a largo plazo de la cobertura forestal
- Contribución a la mitigación de los efectos del cambio climático
- Mejora de la conservación de la biodiversidad
- Creación de un historial medioambiental transparente