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Mapa del área de San Miguel de Salinas. Cenid
La IA alicantina para conocer la información del estado del suelo

La IA alicantina para conocer la información del estado del suelo

Cenid ha impulsado un sistema de monitorización de la vegetación y la humedad de las áreas | Se ha probado en San Miguel de Salinas

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Alicante

Martes, 14 de mayo 2024, 10:52

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IA para seguir el estado del suelo. Desde el Centro de Inteligencia Digital de la Provincia de Alicante, Cenid, han impulsado un sistema de monitorización territorial que usa Inteligencia Artificial para monitorizar la información sobre vegetación, humedad y sellado del suelo.

El estudio se realizó en el municipio de San Miguel de Salinas, ya que cumple una serie de requisitos óptimos para su análisis, como disponer de una población inferior a 10.000 habitantes, la menor densidad poblacional de la Vega Baja, una elevada proporción de habitantes dedicados a la agricultura, así como una oferta turística incipiente y numerosos proyectos de actuación para el desarrollo urbanístico.

El trabajo se estructuró en torno a cuatro objetivos, cuya consecución era necesaria para lograr la ejecución completa del proyecto de investigación. El primero de ellos fue el análisis histórico de los cambios en la ocupación del suelo mediante técnicas de aprendizaje automático con una cartografía de usos y cubiertas del suelo, utilizando un repositorio de imágenes de satélites del programa Landsat, entre los años 2005 y 2023.

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A partir de ahí se desarrolló la cartografía multitemporal fusionando imágenes multiestacionales, lo que aportó mapas cubiertos del suelo con elevada precisión. En el siguiente objetivo se elaboró una biblioteca espectral de coberturas del suelo en la zona de estudio y se desarrollaron campañas de radiometría, recogiendo información de diferentes tipos de suelos, cultivos, vegetación forestal, etc. Para ello se utilizó el sistema de espectrorradiometría visible e infrarroja (VNIR).

Seguidamente se desarrolló una modelización multitemporal de la abundancia relativa a las fracciones suelo-agua-vegetación, utilizando técnicas desmezclas espectrales e imágenes del programa Sentinel, permitiendo un seguimiento espacio-temporal de los cambios de tales fracciones de cubiertas, y la detección de alteraciones en el entorno, gracias a la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial.

Y, en la última fase de trabajo, se desarrolló un sistema automatizado de cálculo de variables ambientales a partir de imágenes de satélite para la zona de estudio. Este sistema (accesible en https://www.meren.es/vis-aims/), permite la consulta pública de diversos indicadores del estado del entorno, relacionados con el estado de la vegetación o la humedad del suelo entre otros (ver figura adjunta), calculados de forma sistemática a partir de las imágenes disponibles en los repositorios de la Agencia Espacial Europea (ESA).

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