El caso de la Amazonía: Láseres desde la Estación Espacial para frenar el cambio climático

Si hace un año nos asombrábamos con la capacidad de la Inteligencia Artificial para contar miles de millones de árboles en China, hoy la frontera tecnológica se ha desplazado de los drones al espacio exterior.

Una tecnología avanzada clave, cuyo potencial se está viendo multiplicado gracias a la inteligencia artificial, es GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation). Instalado en la Estación Espacial Internacional (ISS), este sensor LIDAR no solo mapea la superficie, sino que permite en cierta manera "pesar" los bosques —es decir, estimar la biomasa forestal— desde una órbita a 400 kilómetros de altura.

 

Imagen: El sensor GEDI instalado en el módulo JEM-EF de la Estación Espacial Internacional. Crédito: NASA

 

En el pasado, estimar la cantidad de carbono almacenada en selvas tan densas como la Amazonía requería expediciones terrestres arduas y limitadas a pequeñas parcelas. Era, literalmente, intentar entender el océano mirando un vaso de agua. Hoy, la incorporación de la inteligencia artificial para procesar los datos de GEDI nos permite convertir miles de millones de pulsos láser en un inventario de biomasa global, un paso crítico para entender y mitigar el cambio climático.

 

 

GEDI: El Ojo Láser que Orbita la Tierra.

A diferencia de los sistemas LIDAR convencionales montados en aviones, GEDI es el primer sistema optimizado específicamente para medir la estructura tridimensional de los bosques desde el espacio. Dispara 242 pulsos láser por segundo, cubriendo la Tierra entre las latitudes 51.6° N y S. Cada pulso rebota en el dosel, las ramas y, finalmente, el suelo, midiendo el tiempo de retorno para generar un perfil vertical de la vegetación.

 

Actividades de integración del Banco Óptico. Sala limpia del Área de Revisión e Integración de la Nave Espacial (SCA) en el Centro de Vuelos Espaciales Goddard. Imagen de NASA Goddard Space Flight Center / Barbara Lambert - This image or video was catalogued by Goddard Space Flight Center of the United States National Aeronautics and Space Administration (NASA) under Photo ID: GSFC_20180424_GEDI_06210., Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=176145247.

 

El resultado no es solo una nube de puntos, sino una "forma de onda" completa que representa la densidad de las hojas y ramas a distintas alturas. Con una resolución de 25 metros, GEDI es capaz de penetrar parcialmente el denso follaje tropical, revelando lo que ocurre bajo la superficie de las copas, algo que los satélites ópticos tradicionales simplemente no pueden ver.

 

 

Inteligencia Artificial: El Cerebro que Traduce Luz en Biomasa.

Aquí es donde la IA demuestra su valor. GEDI genera una cantidad de datos masiva (más de 10.000 millones de observaciones por año de operación). Los algoritmos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) son entrenados para interpretar estas complejas formas de onda y extraer información vital.

 

 

Así, la IA aprende a ver el bosque árbol a árbol. La imagen izquierda (A) muestra la nube de puntos láser de un único árbol: cada punto es el rebote de un pulso de luz LiDAR que ha golpeado una rama, una hoja o el tronco. El eje vertical Z indica la altura en metros sobre el suelo, revelando la estructura completa del dosel de arriba abajo. La imagen derecha (B) amplía el campo de visión: cada color representa un árbol diferente, individualizados automáticamente por algoritmos de inteligencia artificial. Las líneas negras verticales marcan el eje del tronco de cada uno. Es exactamente este tipo de datos tridimensionales —generados a miles de millones de disparos por la misión GEDI de la NASA— los que los modelos de Deep Learning aprenden a interpretar para estimar cuánta biomasa, y por tanto cuánto carbono, almacena cada bosque del planeta.

¿Qué significa esto en la práctica? Significa que la IA aprende a "pesar" el bosque. Analizando la estructura vertical capturada por el láser —la altura del dosel, la distribución de la biomasa y la densidad de la cobertura vegetal—, los modelos predictivos pueden estimar con una precisión notable la biomasa aérea almacenada en los bosques.

 

 

Densidad de Biomasa Aérea (AGBD).

Pero la IA va mucho más allá. Al comparar datos de diferentes periodos, los algoritmos pueden identificar señales sutiles de degradación forestal que pasarían desapercibidas en fotografías satelitales ópticas. Pueden detectar si un bosque está perdiendo su estructura interna debido a la tala selectiva o al estrés hídrico severo antes de que los árboles mueran, permitiendo una intervención mucho más rápida y eficaz.

 

 

 

Esta imagen nos muestra la Densidad de biomasa aérea en la Amazonia sudoccidental (GEDI L4B, abril 2019 – agosto 2021). El mapa muestra las huellas individuales del instrumento GEDI a bordo de la ISS sobre Perú, Brasil y Bolivia. La escala de color refleja la biomasa aérea en megagramos por hectárea (Mg/ha): desde zonas con menor densidad forestal en amarillo (0–90 Mg/ha) hasta bosques de alta biomasa en verde oscuro y púrpura (>360 Mg/ha). Fuente: Amazon Conservation / NASA GEDI.

 

La Amazonía: Protegiendo el Pulmón del Planeta.

El reto principal para los investigadores de la misión GEDI, liderada por la Universidad de Maryland y la NASA, es cuantificar las reservas de carbono en la Cuenca del Amazonas, que almacena cerca del 17% del stock de carbono terrestre del mundo.

Para abordar este desafío, se han integrado los datos de GEDI con modelos geoespaciales para responder a una pregunta crítica: ¿Cuánto carbono estamos perdiendo realmente por la deforestación y la degradación forestal?. Con este objetivo:

• Se han procesado miles de millones de huellas láser para generar mapas de biomasa de alta resolución (1 km²).
• La IA utiliza modelos de aprendizaje automático para entrenar modelos basados en mediciones de campo exhaustivas, permitiendo escalar el conocimiento de una pequeña parcela a todo el continente sudamericano..
• Instituciones como Amazon Conservation utilizan ahora estos datos procesados por IA para monitorizar en tiempo real el impacto de la minería en Perú y Bolivia, dotando de pruebas científicas a las denuncias ambientales.

La validación de estos resultados es fundamental. Al igual que en otros ecosistemas forestales, los algoritmos se ajustan comparando los datos espaciales con escaneos de aviones y mediciones manuales, dotando de una robustez científica necesaria para que estos datos se utilicen en los mercados internacionales de créditos de carbono.

 

 

Incendios activos sobre la Amazonia brasileña captados por satélite de la NASA. Las columnas de humo y las manchas marrones revelan zonas de bosque destruido. La pérdida de cubierta forestal implica la liberación inmediata del carbono almacenado durante décadas, cuya cuantificación es precisamente el objetivo de instrumentos como GEDI. Fuente: NASA Earth Observatory.

 

Más Allá del Carbono y el Contexto Español.

La tecnología GEDI+IA no solo sirve para medir el cambio climático; es una herramienta de gestión forestal de amplio espectro. Puede usarse para evaluar la biodiversidad (ya que la estructura tridimensional del bosque determina qué especies pueden vivir en él), monitorizar la recuperación de bosques tras incendios y perturbaciones o planificar la gestión de cuencas hidrográficas como línea de investigación emergente.

 

Nube de puntos LiDAR de un bosque de Oregon (EE.UU.), codificada por altura del dosel: verde (árboles bajos) a rojo (hasta 93 m). La misión GEDI aplica esta misma tecnología desde la Estación Espacial Internacional para generar mapas globales de estructura forestal y carbono almacenado.

 

Es importante remarcar que esta tecnología es de acceso abierto y tiene una relevancia directa en España. Investigadores españoles, como el investigador en teledetección forestal Adrián Pascual, miembro del equipo científico de GEDI en la Universidad de Maryland, están liderando el uso de estos datos para mejorar los inventarios forestales nacionales. En nuestro entorno, GEDI permite evaluar la biomasa y la salud de nuestros montes con una frecuencia y coste que antes eran impensables. Contamos con el talento y la base tecnológica para integrar estos datos espaciales en nuestras políticas de prevención de incendios y resiliencia climática.

Una Llamada a la Acción Proactiva por la IA.

La sinergia entre GEDI y la Inteligencia Artificial nos permite hoy realizar una tarea de una escala planetaria que antes era sin precedentes: monitorizar la estructura tridimensional de cada rincón de nuestros bosques desde el espacio. La IA es uno de los motores que transforma los pulsos láser en conocimiento accionable para proteger el clima.

Utilizar la inteligencia artificial para "vigilar" y valorar el carbono de nuestros bosques es un activo estratégico. Debemos apostar decididamente por estas tecnologías, integrándolas de forma responsable para asegurar que los bosques del mundo —desde la Amazonía hasta nuestras dehesas— sigan cumpliendo su función vital en un futuro sostenible.