Los bosques desempeñan un papel crucial para cumplir los ambiciosos objetivos de la UE de reducir las emisiones para 2030 y alcanzar la neutralidad climática para 2050, pero también están amenazados por las actividades humanas y el cambio climático. Por lo tanto, la Comisión Europea inició ForestPaths , un proyecto de Horizonte Europa para diseñar, cuantificar y evaluar vías políticas para optimizar la contribución de los bosques y cumplir estos objetivos multifacéticos.
Para desarrollar las vías adecuadas necesitamos información exhaustiva sobre la estructura forestal en toda Europa . Wanda De Keersmaecker explica cómo utilizamos datos de observación de la Tierra y aprendizaje automático para crear mapas de estructura forestal de alta resolución (10 m) , incluidos los primeros prototipos de mapas de Flandes (Bélgica).
Para cumplir los ambiciosos objetivos de la UE de reducir las emisiones para 2030 y alcanzar la neutralidad climática para 2050, son necesarios cambios sociales y económicos significativos. Los bosques desempeñan un papel crucial en este esfuerzo, ya que absorben carbono de forma natural y pueden reemplazar materiales que generan grandes emisiones. Lamentablemente, nuestros bosques también están amenazados por las actividades humanas y el cambio climático. Por lo tanto, la UE también se comprometió a proteger todos los bosques primarios y antiguos que quedan en Europa (Estrategia de Biodiversidad, nueva Estrategia Forestal para 2030), al mismo tiempo que utiliza y gestiona los recursos naturales de manera sostenible y contribuye a la neutralidad climática y la adaptación (Estrategia de Bioeconomía actualizada, Taxonomía Financiera). .
ForestPaths , un proyecto de Horizonte Europa, se dedica a diseñar, cuantificar y evaluar vías políticas para optimizar la contribución de los bosques y cumplir estos objetivos multifacéticos para convertirse en una sociedad y economía climáticamente neutra y resiliente. Esto incluye adaptar los bosques al cambio climático, preservar la biodiversidad y garantizar la prestación continua de servicios de los ecosistemas forestales. Para facilitar el desarrollo de estas vías, es esencial contar con información completa sobre la estructura forestal en toda Europa.
Tradicionalmente, los bosques se monitorean mediante mediciones in situ, como los Inventarios Forestales Nacionales (NFI). Si bien estos datos son invaluables, tienen algunas limitaciones, incluida una cobertura espacial y temporal restringida. Mediante el uso de datos de observación de la Tierra y modelos de aprendizaje automático, podemos abordar estas limitaciones y crear mapas de alta resolución (10 m) de la estructura forestal . Estos mapas respaldarán el seguimiento y la modelización eficaces de los bosques europeos, algo crucial para definir las vías políticas adecuadas.
Comenzamos entrenando prototipos de modelos de aprendizaje automático de la estructura forestal en Flandes , Bélgica, utilizando datos satelitales Sentinel-1, Sentinel-2 y funciones de localización en combinación con datos LiDAR espaciales. Los datos LiDAR espaciales son muy valiosos para obtener información sobre la estructura forestal y entrenar modelos de estructura forestal.
El LiDAR espacial proporciona información geolocalizada sobre la estructura 3D de la superficie de la Tierra, a partir de la cual se puede derivar un conjunto de variables de la estructura forestal. Aquí, utilizamos datos recopilados por el instrumento de Investigación de Dinámica de Ecosistemas Globales ( GEDI ). GEDI es un instrumento LiDAR de forma de onda completa montado en la Estación Espacial Internacional (ISS), que proporciona un conjunto de métricas de biomasa y estructura forestal. Usamos cuatro variables para entrenar los modelos de estructura forestal en ForestPaths:
Los modelos alcanzaron un coeficiente de determinación (R²) sobre el conjunto de pruebas entre 0,72 y 0,96 (usando todas las observaciones) y entre 0,21 y 0,33 (usando solo observaciones dentro de los bosques). La altura del dosel muestra el coeficiente de determinación más alto sobre el conjunto de prueba, seguida por el AGBD, la cobertura y el FHD.
Además de evaluar los modelos de estructura forestal con observaciones GEDI en un conjunto de prueba, comparamos las estimaciones del modelo de altura del dosel con un conjunto de datos independiente , es decir, basado en datos de escaneo láser aerotransportado (ALS). Como se muestra en la figura siguiente, las estimaciones de la altura del dosel mostraron una buena concordancia con la métrica de altura basada en ALS.
Es importante tener en cuenta las discrepancias entre los conjuntos de datos que pueden surgir de factores distintos a las simples estimaciones incorrectas. Tenemos en cuenta 2 factores importantes. En primer lugar, existe una diferencia temporal entre las dos fuentes de datos. Los datos de ALS se recopilaron entre 2013 y 2015, mientras que el modelo de estructura forestal se basa en datos satelitales del año 2020. En consecuencia, podemos anticipar algunas discrepancias debido a cambios en el crecimiento o pérdidas de los árboles durante este período .
En segundo lugar, la métrica de altura del ALS abarca no sólo la altura de los árboles sino también la altura de los edificios y otras estructuras. El modelo de estructura forestal ha sido diseñado específicamente para estimar únicamente la altura de los árboles. Esto también puede dar lugar a discrepancias entre los dos conjuntos de datos.
Estos nuevos modelos de estructura forestal nos permiten generar mapas prototipo de estructura forestal de pared a pared con una resolución de 10 m . Estos mapas son sumamente valiosos para enriquecer la información que actualmente brindan los mapas de cobertura terrestre. Empezamos creando cuatro prototipos de mapas de Flandes. A continuación puede ver el mapa prototipo que muestra la altura del dosel sobre Flandes junto con una estimación de incertidumbre.
Estas estimaciones de la estructura forestal revelan patrones espaciales explícitos de las métricas de la estructura forestal que son cruciales para delinear áreas cubiertas de árboles e identificar variaciones en:
A continuación puedes ver un ejemplo de estos mapas con zoom sobre una región de Amberes (mosaico bosque-urbano-pastizales). Junto a la ortofoto y el mapa ESA WorldCover 2021, puede ver la estimación de la altura del dosel, la densidad de biomasa sobre el suelo, la cobertura del dosel a 10 m y la diversidad de alturas.
ForestPaths comenzó oficialmente en septiembre de 2022. La creación de estos mapas prototipo fue el primer paso. En los próximos meses, utilizaremos estas estimaciones de la estructura forestal en Flandes para ajustar y escalar los modelos, y proporcionar estimaciones de la estructura forestal con una resolución de 10 m a escala europea . Además, estamos trabajando en la modelización y mapeo de la composición forestal, es decir, las especies de árboles dominantes, en toda Europa. ForestPaths utilizará esta información para desarrollar vías de políticas para optimizar la contribución de los bosques. Mantente sintonizado para más.
Fuente: Vito.be