Investigadores de China mejoran un método basado en la cubierta vegetal para mejorar el seguimiento ambiental
Tener una visión detallada de la cubierta vegetal es crucial para el seguimiento ambiental y la conservación del hábitat. ¿Cómo se logra esto y cuáles son las últimas investigaciones?
Investigadores de la Universidad Normal de Beijing en China han establecido un enfoque mejorado y validado utilizando imágenes y datos satelitales para crear un mapa de cobertura vegetal fraccionada (CVF) más completo.
Un método para refinar el cálculo de CVF
El equipo de investigación, encabezado por el autor principal del estudio, el Dr. Xihan Mu, ideó la solución del algoritmo MultiVI, destinada a mejorar la precisión de los cálculos de coeficientes de píxeles. Estos coeficientes son necesarios para convertir composiciones de imágenes del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) de Google Earth Engine a CVF. Los investigadores postulan que su método MultiVI mejora la precisión y exactitud con la que las imágenes NDVI se convierten a CVF.
Los investigadores demostraron la eficacia de esta estrategia comparando la FVC generada con mediciones in situ y productos de CVF conocidos en todo el mundo. Esta validación demostró su coherencia temporal y espacial estable.
Un indicador clave de la salud del ecosistema
La CVF es una métrica importante para cuantificar el agregado de vegetación presente en un área determinada. Los entornos saludables, ricos y biodiversos suelen estar asociados con una CVF alta, en comparación con aquellos deficientes y carentes de biodiversidad.
Como hemos comentado, una CVF baja indica un área de cubierta vegetal deficiente. Los árboles y las plantas utilizan dióxido de carbono (un potente gas de efecto invernadero) para producir glucosa, que proporciona energía para las actividades celulares. Esto significa que las áreas con menos vegetación (o baja CVF) no son tan competentes en la captura de carbono. Cuantos más árboles conservemos y plantemos, más carbono podremos secuestrar y evitar que se libere a la atmósfera, lo que exacerbará el calentamiento global.
Las áreas con CVF baja también están asociadas con la erosión del suelo porque carecen de una cantidad suficiente de árboles y plantas, que utilizan sus raíces para mantenerse estables y al mismo tiempo mantener el suelo unido.
Al monitorear más eficazmente la CVF, los organismos gubernamentales y las autoridades locales pueden tomar medidas, invirtiendo en iniciativas y actividades de reforestación necesarias que puedan ayudar a replantar áreas de tierra deficientes, reduciendo así la erosión del suelo, que de otro modo podría causar graves inundaciones.
El mapeo de CVF a más de 30 metros en 15 días tiene implicaciones importantes para una variedad de aplicaciones: mejora significativamente las evaluaciones ecológicas, el monitoreo agrícola y la evaluación exhaustiva de la vegetación, todos los cuales son fundamentales para comprender y mitigar los efectos del cambio climático. Además, este mapeo proporciona información útil para la agricultura de precisión y los estudios de ecosistemas urbanos.
Referencia de la noticia:
Tian Zhao, Xihan Mu, Wanjuan Song, Yaokai Liu, Yun Xie, Bo Zhong, Donghui Xie, Lingmei Jiang, Guangjian Yan. Mapping Spatially Seamless Fractional Vegetation Cover over China at a 30-m Resolution and Semimonthly Intervals in 2010–2020 Based on Google Earth Engine. J Remote Sens. (2023).