Guayana: cartografía de la degeneración forestal con inteligencia artificial

Contexto
Desde 2022, el bosque de Guayana se ve afectado por un preocupante fenómeno de deterioro: muchos árboles mueren en pie, lo que debilita el equilibrio de este ecosistema único. Las causas probablemente estén relacionadas con el cambio climático, en particular con los episodios de El Niño/La Niña, que alteran considerablemente los ciclos naturales.

En 2024, unas primeras prácticas permitieron realizar una cartografía experimental de la muerte de los árboles gracias a técnicas de aprendizaje automático. Este enfoque abrió el camino, pero mostró sus limitaciones: es difícil de generalizar a todo el bosque de Guayana y puede producir numerosas detecciones falsas.

El proyecto 2025 pretende ir más allá:

Implementar un método basado en el aprendizaje profundo (deep learning), más robusto y capaz de adaptarse a diferentes zonas de Guayana y a otros bosques tropicales.

Caracterizar mejor la magnitud del fenómeno y producir mapas fiables.

Demostrar el interés de utilizar arquitecturas avanzadas de inteligencia artificial para la vigilancia medioambiental.

Actividades realizadas

• Reproducción y modernización del trabajo de la etapa anterior, con una reimplementación de los métodos inicialmente desarrollados en R al lenguaje Python.
• Implantación de un nuevo protocolo de anotación de datos, destinado a enriquecer el conjunto de entrenamiento, basado en la verificación de las predicciones del modelo desarrollado en 2024.
• Realización de los primeros entrenamientos de un modelo de aprendizaje profundo aplicado a una zona piloto (Trinité).
• Dado que los trabajos aún están en curso, en este momento no es posible sacar conclusiones definitivas sobre el interés del nuevo enfoque propuesto.

Detalles del proyecto

Becaria: Iris Dogan

Supervisión: Dr. Cédric Lardeux (experto en cartografía y teledetección) Martin Dizier (científico de datos geográficos)

El seguimiento de este fenómeno sobre el terreno se ve dificultado por la extensión de los macizos forestales, la reducida accesibilidad y la ausencia de infraestructuras en numerosas zonas. En este contexto, la teledetección se utiliza como herramienta complementaria a las observaciones sobre el terreno. Las imágenes satelitales, ya sean ópticas o de radar, permiten obtener una visión global de las superficies forestales y detectar sus evoluciones a diferentes escalas. La integración de estos datos en métodos de clasificación o segmentación abre perspectivas para analizar las dinámicas de deterioro y reforzar las herramientas de gestión forestal en Guayana.

Resultados esperados

Resultado: herramientas de gestión forestal reforzadas en Guayana y un patrimonio natural preservado de forma sostenible.

Presupuesto

40 - 50 000€

Socios

ONF Guyane (RDI)

Beneficiarios

ONF Guyane (RDI)

Financiadores

ONF