Datos satelitales para apoyar la reforestación: Sentinel-2 y EOSDA LandViewer

16 mayo, 2025 / Redacción / Relevante / Tecnología /

Dentro de los esfuerzos de recuperación del medioambiente, la reforestación es uno de los más importantes. Como su nombre sugiere, se trata de repoblar con árboles una zona que se ha visto degradada o deforestada y que formaba parte de un bosque. Es importante no confundir este término con forestación, que es la plantación de árboles para generar bosque en una zona que siempre ha carecido de cubierta arbórea.

Aunque las áreas reforestadas no siempre consiguen la misma biodiversidad o productividad que tenía la zona originalmente, aportan diferentes beneficios económicos y ecológicos, y sirven para combatir y revertir el cambio climático. Para apoyar estos esfuerzos, el uso y análisis de imágenes de Sentinel-2 es algo tan habitual como útil.

Reforestación con datos satelitales

Los bosques cubren cerca de un tercio de la superficie terrestre del planeta y albergan en torno al 80% de la biodiversidad. Actividades humanas, como la deforestación, y otros procesos naturales que fragmentan los bosques pueden reducir de forma significativa la salud general de la flora y la fauna. La reforestación busca restituir el daño causado, pero no es tan simple como seleccionar una zona y empezar a plantar árboles. Es un proceso con cierta complejidad que requiere una planificación y ejecución precisas.

También es una labor cara, puesto que antes de plantar es necesario realizar un estudio sobre el terreno, y después de plantar, es necesario monitorizar el área de forma constante para detectar posibles problemas que puedan surgir. Puesto que los bosques suelen ocupar vastas extensiones de terreno, no siempre cerca de los núcleos urbanos y con zonas de difícil acceso a pie, esta tarea puede convertirse en una tarea titánica.

Afortunadamente, las imágenes de satélite se han convertido en el mejor aliado posible gracias a su versatilidad y capacidad para aportar información clave de forma remota. Una imagen con resolución media o baja puede ser más que suficiente para supervisar grandes extensiones de terreno y detectar “calvas” en los bosques, lo que indica la pérdida de árboles. Hay que tener en cuenta que, cuanta más calidad tenga la imagen, menos área cubre. A la hora de seleccionar potenciales zonas para reforestar, inicialmente no es necesario un seguimiento de cada árbol de forma individual, sino descubrir zonas donde la pérdida de vegetación es evidente.

Pero si en algo destacan las imágenes de satélite es en el análisis temporal. Gracias a los abundantes archivos de imágenes históricas, es posible realizar un seguimiento a lo largo de meses y años, tanto de la degradación previa del bosque como de los esfuerzos de reforestación posteriores. Los datos satelitales, objetivos y sin posible sesgo de interpretación, facilitan la toma de decisiones a los responsables de la misma, que pueden asignar recursos o diseñar estrategias basándose en datos fiables.

Imágenes satelitales de Sentinel-2 y EOSDA LandViewer

Sentinel-2 es un satélite del programa Copérnico que cuenta con sensores capaces de tomar imágenes multiespectrales en 13 bandas diferentes. Su resolución espacial, de 10-60 m/px, y su tiempo de revisita de apenas 2-3 días lo convierten en la elección óptima calidad/precio para diferentes objetivos, como monitorización de la agricultura, seguimiento del desarrollo urbano y la reforestación.

Sin embargo, algunas características necesarias para supervisar la reforestación no son perceptibles con un simple vistazo a las imágenes de color natural, y realizar un análisis de datos satelitales puede convertirse en una odisea para los usuarios no avanzados. Por suerte, el software ha evolucionado hasta el punto de ofrecer plataformas especializadas, como EOSDA LandViewer.

Se trata de una plataforma con una interfaz sencilla, pero completa, que permite analizar imágenes satelitales de Sentinel-2 y otras muchas fuentes con apenas unos pocos clics, incluso para los usuarios noveles. Algunas de las funciones destacadas de la plataforma son el análisis de series temporales, a partir de datos históricos y actuales; la detección de cambios en la superficie terrestre, comparando imágenes de distintas fechas y horas; o las animaciones de lapso de tiempo, una forma visual muy potente de mostrar información en redes sociales o presentaciones.

Estas y el resto de funciones son ideales para ayudar en los esfuerzos de reforestación, ya que permite detectar zonas degradadas y ver cómo han ido perdiendo masa forestal con el paso del tiempo, evaluar las condiciones actuales sin necesidad de estar físicamente presentes y supervisar el crecimiento de los árboles después de que las tareas de reforestación hayan concluido. Además, los usuarios pueden descargar las imágenes de Sentinel-2 o de su fuente de datos favorita a su dispositivo si así lo desean.

Uso de las imágenes satelitales en la silvicultura

Además de la deforestación y la reforestación, las imágenes satelitales tienen otros usos dentro de la silvicultura y la gestión forestal. Evaluar la salud de la vegetación del bosque puede indicar si las cosas marchan bien o hay algún problema en ciernes. El uso del índice NDVI proporciona una medición cuantitativa de la salud y el vigor de los bosques, lo que permite detectar posibles enfermedades o plagas, o simplemente falta de agua si no ha habido precipitaciones últimamente.

En el contexto de mitigar el cambio climático, estimar la biomasa forestal y las reservas de carbono también es posible mediante imágenes satelitales. En concreto, las imágenes de radar de apertura sintética (SAR) penetran a través de las nubes y de las copas de los árboles para proporcionar datos sobre la estructura de los árboles y la biomasa. En combinación con el LiDAR y algoritmos de aprendizaje automático, es posible calcular las reservas de carbono de forma innovadora.

El futuro de los datos satelitales en la reforestación

La tecnología satelital está en constante evolución y es de esperar que mejoren sus capacidades en los próximos años. También se espera un aumento de la cantidad de satélites, gracias a su miniaturización y coste reducido, más el desarrollo de cohetes reutilizables. No obstante, el futuro no está marcado por las imágenes satelitales en sí, sino por las mejoras en tecnologías como la inteligencia artificial (IA) o el aprendizaje automático (ML). Estas tecnologías agilizan el análisis de datos satelitales, eliminando la necesidad de disponer de un costoso superordenador. Así, incluso estudiantes de grado, ONGs y particulares podrán realizar sus propios análisis en su dispositivo habitual, consiguiendo información relevante.

Autor: Kateryna Sergieieva

Kateryna Sergieieva es Doctora en Tecnologías de la información y cuenta con 15 años de experiencia en teledetección. Es la científica responsable del desarrollo de tecnologías de monitorización por satélite y detección de cambios en las características de la superficie. Kateryna es autora de más de 60 publicaciones científicas.