Del píxel al paisaje: una nueva forma de monitorear los bosques
Cuando observamos una imagen Sentinel-2 no vemos solamente una colección de píxeles. Vemos ríos, caminos, áreas agrícolas, zonas intervenidas y grandes extensiones de bosque que forman parte de un mismo paisaje.
Durante años, buena parte de la clasificación de imágenes satelitales se ha basado en analizar las características espectrales de cada píxel. Métodos como Random Forest han demostrado ser extraordinariamente útiles para este propósito y continúan siendo una herramienta fundamental en teledetección.
Pero existe una pregunta especialmente interesante:
Uno puede encontrarse dentro de una gran extensión continua de bosque. El otro puede pertenecer a un pequeño parche de vegetación rodeado por cultivos, carreteras o suelo expuesto.
Para nosotros, observando la imagen completa, la diferencia puede resultar evidente.
Porque no miramos solamente el píxel. También observamos lo que ocurre alrededor.
El monitoreo de bosques con Deep Learning abre precisamente esta posibilidad: incorporar al análisis no solo las características espectrales de una posición, sino también información sobre la estructura espacial del paisaje.
Vecindad, continuidad, formas, bordes y patrones territoriales pueden convertirse en información útil para el modelo.
En este artículo veremos cómo se produce ese salto: desde la clasificación centrada principalmente en el píxel hacia metodologías capaces de considerar también el contexto.
Contenido
1. Sentinel-2: mucho más que una imagen
Sentinel-2 permite observar grandes extensiones del territorio mediante diferentes bandas del espectro electromagnético.
Eso significa que no estamos limitados a los colores que puede percibir el ojo humano. También podemos trabajar con información del infrarrojo cercano, Red Edge y SWIR, entre otras regiones espectrales.
Estas bandas ayudan a caracterizar diferencias relacionadas con vegetación, humedad, suelo y otras coberturas.
Pero una imagen satelital no es todavía información interpretada.
Cada escena contiene millones de valores y múltiples bandas. El verdadero desafío consiste en transformar esos valores en variables que ayuden a representar mejor lo que ocurre sobre el territorio.
En este contexto, el monitoreo de bosques con Deep Learning puede aprovechar la información multiespectral de Sentinel-2 y combinarla con otras variables para reconocer patrones cada vez más complejos.
Es aquí donde la teledetección empieza a encontrarse con la Ciencia de Datos.
2. Por qué Random Forest sigue siendo tan útil
Random Forest se ha convertido en uno de los algoritmos más utilizados para clasificación de coberturas terrestres.
Una de sus principales ventajas es la posibilidad de trabajar simultáneamente con numerosas variables.
En un proyecto forestal podríamos proporcionarle:
- bandas Sentinel-2;
- índices espectrales;
- fracciones de mezcla espectral;
- elevación;
- pendiente;
- otras variables ambientales.
A partir de muestras previamente identificadas, Random Forest aprende combinaciones que permiten diferenciar distintas clases.
“¿A qué cobertura se parecen las características de este píxel?”
Esta aproximación puede producir resultados muy sólidos.
Y por eso Random Forest continúa siendo una herramienta muy valiosa para el análisis de imágenes satelitales.
El monitoreo de bosques con Deep Learning no implica abandonar Random Forest. Ambos enfoques pueden complementarse cuando queremos combinar información espectral con información espacial.
3. El territorio no está formado por píxeles independientes
Imaginemos nuevamente dos píxeles.
Los dos presentan respuestas espectrales muy parecidas.
Uno está localizado dentro de una gran extensión continua de bosque.
El otro pertenece a una pequeña isla de vegetación situada dentro de una zona agrícola.
Sus valores pueden parecer similares.
Su contexto espacial es completamente diferente.
También posee estructura espacial.
Los ríos presentan continuidad.
Las carreteras forman estructuras lineales.
Las zonas agrícolas pueden formar mosaicos.
Los bosques pueden organizarse como extensas superficies continuas o paisajes altamente fragmentados.
Toda esa información existe dentro de una imagen.
¿Quieres ver estas metodologías aplicadas sobre imágenes reales?
Participa en nuestro Taller de Teledetección con IA: Monitoreo de Bosques e Incendios y descubre mediante casos reales cómo están evolucionando las herramientas para analizar imágenes Sentinel-2.
REGISTRARME EN EL SEMINARIO4. ¿Qué aporta el Deep Learning al monitoreo de bosques?
Aquí aparece una diferencia importante.
Las redes neuronales convolucionales, conocidas como CNN, pueden analizar pequeñas regiones completas de una imagen.
En lugar de estudiar únicamente los valores asociados a un píxel, pueden trabajar con ventanas de:
Estas ventanas, conocidas habitualmente como patches, contienen mucha más información que una única posición.
Dentro de ellas aparecen:
- formas;
- bordes;
- vecindad;
- continuidad;
- texturas;
- fragmentación;
- patrones espaciales.
Una de las diferencias más interesantes del monitoreo de bosques con Deep Learning es precisamente la posibilidad de analizar regiones completas del paisaje en lugar de considerar cada píxel de forma completamente aislada.
“Este píxel presenta características compatibles con bosque”.
Una red convolucional puede incorporar además:
“Este píxel presenta características compatibles con bosque y forma parte de una estructura espacial que también parece bosque”.
Esta diferencia es particularmente interesante en paisajes tropicales, donde diferentes coberturas pueden presentar respuestas espectrales parcialmente similares.
Esto no significa que Deep Learning produzca automáticamente mejores resultados.
La calidad final depende de las muestras, las variables, la arquitectura utilizada, el entrenamiento y la validación.
Pero incorpora una posibilidad muy interesante: aprender relaciones espaciales directamente desde las imágenes.
5. Random Forest y Deep Learning pueden trabajar juntos
Existe una idea bastante extendida de que Deep Learning debe sustituir a los modelos anteriores.
No necesariamente.
Una estrategia mucho más interesante consiste en utilizar las fortalezas de ambos enfoques.
Random Forest puede proporcionar algo más informativo que una simple clase final.
En lugar de indicar únicamente que un píxel pertenece a la clase bosque, puede producir diferentes probabilidades para todas las clases disponibles.
Por ejemplo:
Vegetación secundaria: 22 %
Suelo: 3 %
Agua: 1 %
Área urbana: 2 %
Esta distribución contiene información que podemos conservar.
Y esas probabilidades pueden incorporarse posteriormente como nuevas variables dentro de una red neuronal.
↓
Variables espectrales y ambientales
↓
Random Forest
↓
Mapas de probabilidad
↓
CNN / U-Net
↓
Clasificación contextual
En este tipo de arquitectura, Random Forest aporta una primera interpretación espectral y probabilística.
La red neuronal incorpora posteriormente información sobre la estructura espacial.
En determinados problemas podemos utilizar el conocimiento generado por ambos.
Este enfoque híbrido resulta especialmente interesante para el monitoreo de bosques con Deep Learning, porque permite combinar variables espectrales, probabilidades de clasificación y contexto espacial dentro del mismo flujo.
6. Antes del modelo está la Ciencia de Datos
Existe un error frecuente cuando comenzamos a trabajar con modelos más avanzados.
Pensar que el proyecto empieza cuando entrenamos la red.
En realidad comienza mucho antes.
Un flujo completo requiere preparar adecuadamente los datos.
Podemos necesitar:
- seleccionar imágenes adecuadas;
- controlar nubes y sombras;
- homogeneizar resoluciones;
- construir variables;
- crear muestras;
- separar entrenamiento y validación;
- entrenar modelos;
- realizar inferencia;
- evaluar los resultados.
En este punto dejamos de trabajar únicamente con imágenes y comenzamos a trabajar con estructuras de datos.
De una imagen a un cubo geoespacial
Una misma posición territorial puede contener simultáneamente:
+
Índices espectrales
+
Fracciones espectrales
+
Elevación
+
Pendiente
+
Probabilidades generadas por otros modelos
Cuando todas estas capas se organizan espacialmente de forma coherente, obtenemos un conjunto multidimensional preparado para Machine Learning y Deep Learning.
Aquí aparece lo que actualmente conocemos como Ciencia de Datos Geoespacial.
El monitoreo de bosques con Deep Learning forma parte de esta transición: pasamos de procesar una imagen individual a construir flujos completos de datos, entrenamiento, inferencia y validación.
Un modelo más complejo no garantiza un mejor mapa
También debemos evitar otra idea equivocada.
Una red neuronal más sofisticada no garantiza automáticamente mejores resultados.
Un modelo complejo entrenado con datos deficientes puede generar un mapa incorrecto.
Por eso la validación continúa siendo fundamental.
Podemos utilizar métricas como:
- Precision;
- Recall;
- F1-score;
- IoU;
- Kappa.
Pero una buena métrica global no siempre cuenta toda la historia.
“¿Qué exactitud obtuvo el modelo?”
También debemos preguntar:
“¿Dónde está fallando y por qué?”
Esa pregunta representa muy bien la mentalidad de la Ciencia de Datos: no basta con obtener un resultado.
Necesitamos comprenderlo.
7. Del píxel al paisaje
El monitoreo forestal está entrando en una etapa especialmente interesante.
Random Forest continúa siendo una herramienta muy potente para interpretar variables espectrales y ambientales.
Las redes neuronales incorporan una dimensión adicional cuando necesitamos considerar la estructura espacial.
Y los enfoques híbridos permiten comenzar a unir ambos mundos.
y
¿Qué está ocurriendo alrededor de él?
Cuando comenzamos a formular ambas preguntas, dejamos de pensar exclusivamente en una colección de observaciones independientes.
Comenzamos a modelar el paisaje.
De datos a modelos.
De píxeles a contexto.
Y del píxel al paisaje.
El monitoreo de bosques con Deep Learning representa así una evolución desde la clasificación individual hacia modelos capaces de incorporar progresivamente la estructura espacial del territorio.
Para profesionales que trabajan con SIG, teledetección, conservación, gestión ambiental o imágenes satelitales, comprender esta transición puede abrir nuevas posibilidades de análisis e investigación.
Recursos para continuar explorando
Puedes conocer más sobre Sentinel-2 y los programas europeos de observación de la Tierra en el portal oficial de Copernicus .
También puedes consultar la documentación oficial de Scikit-learn para profundizar en Random Forest y otros métodos de ensamble.
Y puedes continuar explorando nuestros contenidos y programas de formación en Big Data Academy .
Descubre cómo estas herramientas están cambiando el monitoreo ambiental
Participa en nuestro Taller de Teledetección con IA: Monitoreo de Bosques e Incendios.
Durante dos días mostraremos, mediante casos y demostraciones reales, cómo Sentinel-2 puede integrarse con Ciencia de Datos Geoespacial, Machine Learning y Deep Learning.
No necesitas convertirte en especialista en Inteligencia Artificial en dos días. El objetivo es descubrir qué posibilidades existen, comprender cómo funcionan estas metodologías y conocer una ruta para comenzar a incorporarlas en tus propios proyectos.
QUIERO REGISTRARME EN EL SEMINARIOConclusión
El futuro del monitoreo forestal probablemente no dependerá de un único algoritmo.
Random Forest continuará siendo una herramienta extremadamente útil.
Las redes neuronales ofrecen nuevas posibilidades para incorporar contexto.
Y la Ciencia de Datos permite integrar diferentes fuentes de información dentro de flujos cada vez más reproducibles.
Lo realmente interesante es aprender a combinar estas herramientas con conocimiento de teledetección y comprensión del territorio.
Porque un bosque no es simplemente una colección de valores espectrales.
Es una estructura espacial, ecológica y dinámica.
Por ello, el monitoreo de bosques con Deep Learning puede convertirse en una herramienta especialmente valiosa cuando queremos pasar de reconocer únicamente las características de cada píxel a interpretar también su relación con el paisaje.
y comenzar a observar el paisaje.