Desarrollan una técnica 3D que distingue el estado de salud de árboles

Un grupo de investigación en el que se integran expertos del Instituto de Agricultura Sostenible, del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), ha desarrollado un modelo físico 3D que permite conocer el estado sanitario de los árboles sin interferencias del sotobosque que lo rodea en la recogida de datos. De esta forma, es posible detectar alteraciones en el estado de salud de ejemplares arbóreos, aunque tengan al lado otra vegetación en distinta situación –por ejemplo afectada por una plaga-, algo que hasta ahora interfería en el resultado del análisis.

Al discriminar unas plantas de otras, uno de los parámetros que se mide es la fluorescencia, un indicador no visible que permite conocer el estado de salud de la vegetación, desvelando si sufre algún efecto negativo ambiental o de un ser vivo. Esta emisión de luz resulta muy relevante en masas naturales –tan abundantes en Andalucía como las de pinos o encinas-, y no menos en las cultivadas, como el olivar. “Cuando trabajas con determinados satélites las resoluciones de las imágenes son mucho menores, y un árbol no puede ser discriminado a simple vista, de ahí que el efecto de la copa y del sotobosque del entorno no haya sido estudiado por separado”, señala a la Fundación Descubre el investigador del IAS Alberto Hornero, principal autor del estudio ‘Assessing the contribution of understory sun-induced chlorophyll fluorescence through 3-D radiative transfer modelling and field data’, publicado en la revista Remote Sensing of Environment.

El estudio incide en el medio forestal, estresado entre otros factores a causa de los progresivos efectos del cambio climático. El modelo ya ha sido evaluado antes de su aplicación, que será efectiva cuando se lance el satélite FLEX de la Agencia Espacial Europea (ESA), operativo en los próximos dos años, según el experto.

Incluso si los arbustos se ubican debajo de la copa de los árboles es posible diferenciarlos de ellos a la hora del análisis. “La importancia del modelo es que interpreta las imágenes de satélite que proporcionarán información de la composición y estado de la vegetación a nivel global”, añade Hornero. El modelo también considera el efecto del suelo, aunque no emite ninguna fluorescencia, pues interfiere en la señal que recogen satélites de resoluciones medias y bajas.

A nivel práctico, el investigador indica que tiene muchas implicaciones, pues en cultivos heterogéneos, como el olivar, o en zonas forestales, el impacto de la masa arbustiva en el cómputo total tiene una representación que altera en exceso el resultado que se busca, sólo de los árboles. La capacidad de cuantificar fluorescencia a partir de imágenes de satélite de resolución media supone una ventaja para el estudio del estado de salud de la vegetación a nivel global.

Este trabajo, destaca Hornero, no solo mejora la cuantificación en alta resolución considerando todas las componentes del entorno, sino que sienta la base de futuros proyectos, en concreto las misiones de satélites ya en órbita, como OCO-2, TROPOMI o Sentinel.

El siguiente objetivo será la evaluación de la efectividad del modelo, analizando las imágenes capturadas con el satélite FLEX cuando esté operativo. Se encuentra descargable para uso público y futuras aplicaciones en https://flight-rtm.github.io/

El trabajo se ha realizado en colaboración internacional con la Universidad de Swansea (Reino Unido), el Max Planck Institute for Biogeochemistry (Alemania), el Forschungszentrum Jülich (Alemania) y la Universidad de Melbourne (Australia). Ha recibido financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación; un contrato de la Agencia Espacial Europea; y el National Centre for Earth Observation (Reino Unido).