Logros y resultados

Desde el punto de vista del equipo investigador, el grado alcanzado en los objetivos que nos marcamos originalmente para este proyecto global en concreto ha sido muy alto. Habiéndose demostrado la utilidad de los algoritmos de aprendizaje automático capaces de aprovechar datos provenientes de teledetección para el desarrollo de herramientas para el establecimiento de líneas base asociadas a proyectos de deforestación evitada REED y REED+.

Las principales innovaciones del proyecto son:

  • Combinación de diversas fuentes de información de teledetección (sobre todo LiDAR e imagen satelital) para generar un producto diferente y útil a gran escala. (Conseguido)
  • El cambio de escala supone una gran oportunidad para generar una metodología robusta de inventarios forestales y de carbono a escala país. (Conseguido)
  • La generación de una cartografía de los ecosistemas forestales coherente con las metodologías internacionales existentes para la estimación de los stocks de carbono en bosque. (Conseguido)
  • Generación de una metodología de validación y de estimación de las incertidumbres de los trabajos realizados con las herramientas generadas en el proyecto.
  • Validación y prueba los desarrollos en zonas piloto de diferentes tamaños y tipos de ecosistemas forestales. (Conseguido)

El resultado del proyecto es CARBONIA, una herramienta de software especializada y capacitada para la descarga masiva de información satelital (LANDSAT), el Mosaicado y el procesado de la misma con algoritmos de “Matching learning” Random Forest capaces de estimar coberturas, detectar cambios y cuantificar existencias de biomasa y carbono siguiendo los estándares de estimación de carbono para que puedan ser utilizadas y validadas dentro de los mismos.