La detección de deforestación en tiempo casi real (del orden mensual) es compleja. Por esto es necesario desarrollar un conjunto de metodologías específicas que permitan explotar las características espaciotemporales esperadas de los eventos de deforestación a la escala mensual en el área de estudio.

Para este producto proponemos implementar una metodología, mediante imágenes satelitales, basada en tres enfoques: (1) el análisis de series de tiempo de índices de vegetación (EVI: Enhanced Vegetation Index y NDVI: Normalized Difference Vegetation index) para buscar puntos de quiebre que indiquen eventos de deforestación, (2) la detección de cambios de los patrones espaciales de éstos mismos índices a escala de lote, de manera de identificar lotes donde ocurren cambios abruptos vinculados a procesos de deforestación y (3) la detección de patrones espaciales típicos de deforestación (combinación de patrones espaciales (forma de los lotes) con características temporales (época del año) y features geograficos (cercania a rutas)) basados en técnicas de Machine Learning (utilizando redes neuronales profundas, CNN). El servicio durará 18 meses. En los primeros 6 se desarrolla la plataforma y los algoritmos de base, los 12 meses restantes se utilizaran para validarlos durante un año fenológico completo. Como parte del servicio, se capacita al personal en técnicas de procesamiento de series de tiempo online. El objetivo es que el personal entienda y puedan utilizar los algoritmos desarrollados.

Ciencias de la Tierra,del Agua y de la Atmósfera

CIENCIAS DE LA TIERRA-VARIAS

Rec.Nat.No Renov.-Otros

Repoblación y conservación de bosques nativos y zonas forestadas

Deforestación
Alerta temprana

Capacitación y asesoramiento de personal especializado para que se pueda hacer un algoritmo de base.

Se realizará la capacitación para que personal se especialice en la temática de sistema de alerta temprana y que el contratante pueda generar un algoritmo de base para poder medir la deforestación histórica. La duración será de 6 meses aproximadamente o dependiendo del pedido específico. Consistirá en reuniones semanales.

Ciencias de la Tierra,del Agua y de la Atmósfera

CIENCIAS DE LA TIERRA-VARIAS

Recursos naturales no renovables

Repoblación y conservación de bosques nativos y zonas forestadas

Deforestación
Alerta temprana

Las herramientas incluidas en este servicio son tendientes a generar un catálogo de imágenes capaz de incluirse en estudios multitemporales y/o multifrecuencia. El servicio permite mejorar la calidad de la imagen disminuyendo su incerteza radiométrica mediante filtrado y/o correcciones radiométricas y atmosféricas. El filtro se selecciona tomando en cuenta la aplicación del contratante.

Según el tipo de imagen, en el caso de los sistemas SAR, además de la selección y descarga de imágenes correspondientes al área específica solicitada, se puede requerir un preprocesamiento que involucra la descarga de archivo de órbitas, la remoción de ruido térmico y/o el recorte de bordes ruidosos. Con la imagen preprocesada, se procede a efectuar una calibración radiométrica, un filtrado de ruido tipo “speckle” y una corrección geométrica. En el caso de imágenes ópticas multiespectrales, además de la selección y descarga de las imágenes correspondientes al área solicitada, se procederá en caso de ser necesario a la calibración, corrección atmosférica y cálculos de reflectancias en superficie, y luego una corrección geométrica y extracción del área solicitada. El producto de salida se graba en un formato conveniente para el contratante. Esta metodología se aplica al conjunto de imágenes aportadas por el contratante.

Ciencias de la Tierra,del Agua y de la Atmósfera

CIENCIAS DE LA TIERRA-OTRAS

Rec.Hidr.-Crecidas, inundaciones y sequias

Investigación y desarrollo experimental en el campo de las ciencias exactas y naturales n.c.p.

Imágenes satelitales
SAR
optico
multiespectral
humedales

Este servicio aprovecha las capacidades polarimétricas de las imágenes provistas por el contratante ya que elaborará, a partir de una regresión multiparamétrica sobre un conjunto de datos de campo, un algoritmo de inversión a partir de los canales presentes en las imágenes.

La estimación de biomasa se fundamenta en la sensibilidad del radar en polarización cruzada, con las características del bosque. En particular, el radar presenta sensibilidad a la biomasa aérea. La metodología involucra un conjunto de algoritmos que construyen un marco georreferenciado donde ubicar los sitios que cuentan con información de campo capaz de estimar biomasa forestal aérea. Dicho marco georreferenciado se obtiene aplicando una corrección geométrica y mejorando la calidad de la imagen disminuyendo su incerteza radiométrica mediante filtrado. El filtro se selecciona tomando en cuenta la aplicación del contratante y la información de terreno. Según el tipo de imagen, en el caso de los sistemas SAR, además de la selección y descarga de imágenes correspondientes al área específica solicitada, se puede requerir un preprocesamiento que involucra la descarga de archivo de órbitas, la remoción de ruido térmico y/o el recorte de bordes ruidosos. Con la imagen preprocesada, se procede a efectuar una calibración radiométrica, un filtrado de ruido tipo “speckle” y una corrección geométrica. El producto de salida se graba en un formato conveniente para el contratante. Esta metodología se aplica al conjunto de imágenes aportadas por el contratante.

Ciencias de la Tierra,del Agua y de la Atmósfera

CIENCIAS DE LA TIERRA-VARIAS

Rec.Nat.Renov.-Conservacion y preservacion

Investigación y desarrollo experimental en el campo de las ciencias exactas y naturales n.c.p.

imagenes satelitales
biomasa
SAR
bosques