Resumen: Presentamos un marco novedoso para el mapeo del riesgo de deforestación y la predicción de pérdida de carbono basado en la fusión de datos SAR multitemporales y algoritmos avanzados de aprendizaje automático. El enfoque integra series temporales de retrodispersión SAR con variables ambientales auxiliares y emplea un modelo Random Forest Ensemble entrenado sobre un conjunto de datos global y representativo. La metodología mejora la precisión en la detección de riesgo, permite estimaciones de pérdida de carbono con alto nivel de confianza y es práctica, escalable y lista para su despliegue comercial.

Introducción: La deforestación y las emisiones de carbono asociadas son problemas críticos para el clima global. Los sistemas de vigilancia basados en imágenes ópticas sufren limitaciones en regiones con nubosidad persistente. Los sensores SAR, que operan independientemente del tiempo atmosférico, ofrecen un flujo continuo de observaciones. No obstante, el uso de instantáneas SAR aisladas no siempre aporta el contexto temporal necesario para detectar cambios rápidos y cuantificar pérdida de biomasa. Aquí proponemos combinar análisis multitemporal de retrodispersión SAR con datos auxiliares para mejorar la detección temprana del riesgo de deforestación y la estimación de emisiones de carbono.

Metodología general: El flujo de trabajo consta de tres etapas principales: adquisición y preprocesado de datos, extracción e integración de características y entrenamiento y validación del modelo. Se emplean datos Sentinel-1 en modo IW como fuente principal SAR, complementados con datos DEM, variables climáticas y redes vectoriales de infraestructuras.

Adquisición y preprocesado: Las operaciones de preprocesado incluyen calibración radiométrica, corrección geométrica usando SRTM DEM y filtrado de speckle mediante filtros adaptativos. Se transforma a coeficiente de retrodispersión s0 y se normaliza temporalmente para construir series de tiempo por píxel en ventanas de dos años o más, según disponibilidad de datos.

Extracción e integración de características: Se derivan indicadores clave que alimentan el modelo

Series temporales de retrodispersión s0: medianas, desviación estándar y pendiente temporal para medir la velocidad de cambio en la estructura del dosel;

Índices de vegetación: NDVI y EVI cuando hay datos ópticos disponibles, o proxies SAR cuando las bandas ópticas no están accesibles;

Variables topográficas: elevación, pendiente y orientación extraídas de SRTM;

Variables climáticas: precipitación y temperatura derivadas de reanálisis tipo ERA5;

Proximidad a infraestructura: distancia a carreteras y cursos de agua, que funcionan como predictores espaciales de presión antrópica.

Modelo y entrenamiento: Para el mapeo de riesgo y la predicción de pérdida de carbono se emplea un Random Forest Ensemble por su robustez frente a ruido y su capacidad de manejar alta dimensionalidad y datos heterogéneos. El dataset se divide en 70 por ciento para entrenamiento, 15 por ciento para validación y 15 por ciento para test. La optimización de hiperparámetros se realiza mediante validación cruzada sobre el conjunto de entrenamiento.

Formulación matemática clave: La tasa de cambio en retrodispersión se calcula como la pendiente de una regresión lineal sobre la serie temporal Δs0 = (s0n - s01) / (tn - t1) donde s0n y s01 son valores de retrodispersión en tiempos tn y t1. La predicción probabilística del ensemble se obtiene agregando las salidas de los árboles y normalizando por el número de árboles, proporcionando una probabilidad de riesgo por píxel. La estimación de pérdida de carbono se realiza mediante ecuaciones alométricas que convierten cambios en biomasa estimada desde SAR a stocks de carbono usando un factor de carbono típico de 0.5.

Resultados experimentales: En pruebas sobre regiones de referencia con distinto grado de deforestación, el modelo alcanzó una precisión global de 92 por ciento frente al 85 por ciento de metodologías comparadas. El análisis de importancia de variables mostró que la pendiente temporal de s0 y la proximidad a carreteras fueron los predictores más relevantes. Las estimaciones de pérdida de carbono correlacionaron con mediciones de campo con un coeficiente R2 de 0.88. Además, el enfoque permite detectar eventos de deforestación en escalas temporales de semanas, lo que facilita intervenciones rápidas.

Escalabilidad y despliegue práctico: El volumen masivo de datos Sentinel-1 y la eficiencia de Random Forest permiten escalado horizontal con paralelización en GPUs y despliegues en la nube. Una arquitectura basada en servicios cloud facilita procesamiento continuo y alertas en tiempo casi real. En Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones integrales de software a medida y aplicaciones a medida que adaptan este tipo de pipelines a las necesidades de clientes en conservación, gobiernos y empresas privadas. Podemos orquestar despliegues en AWS y Azure mediante integraciones específicas para procesamiento satelital y análisis de grandes volúmenes de datos, combinando expertise en servicios cloud aws y azure con prácticas de seguridad.

Integración con capacidades empresariales: La solución puede enriquecerse con servicios de inteligencia de negocio y cuadros de mando interactivos usando herramientas como Power BI para facilitar la toma de decisiones. Q2BSTUDIO ofrece implementaciones personalizadas de estos paneles y servicios de consultoría en servicios inteligencia de negocio y power bi. También desarrollamos agentes IA y soluciones de ia para empresas que automatizan la ingestión de alertas, priorización de intervenciones y generación de reportes comerciales y regulatorios.

Confiabilidad y verificación: La validación se basa en conjuntos de referencia etiquetados y mediciones de campo. Se aplican prácticas de control de calidad de datos, validación cruzada y análisis estadístico de métricas como precisión, precisión positiva, recall y F1. Además, el modelo se puede someter a auditoría mediante pruebas de robustez y tests de sensibilidad a fallos en entrada de datos.

Aspectos de seguridad y cumplimiento: El tratamiento de datos geoespaciales sensibles requiere controles de acceso, cifrado y auditoría. En Q2BSTUDIO incorporamos prácticas de ciberseguridad y pentesting en nuestras implementaciones para proteger pipelines y cumplir requisitos regulatorios y contractuales. Podemos integrar controles de acceso basados en roles, cifrado en tránsito y en reposo, y auditorías periódicas para asegurar integridad y confidencialidad.

Comercialización y servicios ofrecidos: Este marco es comercializable como servicio gestionado o como componente de una plataforma más amplia. Q2BSTUDIO ofrece desarrollo de soluciones llave en mano que incluyen ingestión de datos satelitales, preprocesado, modelos de IA, tableros de control y APIs para integración con sistemas de gestión ambiental. Para proyectos que requieren software a medida ofrecemos análisis de requisitos, prototipado y despliegue continuo. Consulte nuestras capacidades de desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma en desarrollo de aplicaciones y software a medida y nuestras ofertas de nube en servicios cloud AWS y Azure.

Limitaciones y trabajo futuro: Las principales limitaciones provienen de la resolución espacial y temporal de las fuentes disponibles, la variabilidad de calidad de datos auxiliares y las incertidumbres en las ecuaciones alométricas. Futuras líneas de trabajo incluyen la integración de LiDAR para mejorar estimaciones de biomasa, la incorporación de arquitecturas de deep learning para extracción automática de características desde SAR y la ampliación del modelo para incorporar variables socioeconómicas y dinámicas de mercado que actúen como impulsores de la deforestación.

Conclusión: La fusión de datos SAR multitemporales con variables auxiliares y modelos de aprendizaje automático robustos ofrece una vía práctica y escalable para mejorar el mapeo del riesgo de deforestación y la predicción de pérdida de carbono. Q2BSTUDIO está posicionada para convertir este marco en soluciones comerciales y operativas, combinando experiencia en inteligencia artificial, desarrollo de software a medida, ciberseguridad y servicios cloud para entregar plataformas seguras, eficientes y orientadas a resultados. Si desea explorar implementaciones personalizadas, integración con sistemas corporativos o soluciones de automatización de procesos para gestión ambiental, Q2BSTUDIO puede diseñar e implementar la solución adecuada.

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