¿Qué hacemos desde el equipo de Inteligencia Artificial?
Mediante la creación de un modelo basado en inteligencia artificial (IA), mapeamos y estudiamos la cobertura de la tierra.
Creamos modelos que usan la IA para estudiar imágenes satélite de la superficie de la tierra mediante fotos satélite fáciles de obtener. Con esta herramienta, tratamos de mapear y caracterizar los usos y tipos de suelo que hay. Para ello diferenciamos distintas categorías de origen natural y humano, como bosques, matorrales, pastizales, marismas, tierras de cultivo, áreas urbanas o agua. De este modo, rastreamos y catalogamos el terreno a distintas escalas, de forma global, en Andalucía y más local en Sierra Nevada.
Además, también trabajamos para identificar la localización de la vegetación. Esta ubicación nos permite estudiar el estado de conservación de los arbustos del género Juniperus en las montañas de Sierra Nevada.
¿Cómo empleamos la IA?
¿Qué hemos conseguido?
Gracias a nuestra labor hemos obtenido mapas y bases de datos que describen la composición de la cobertura terrestre.
Este y otros estudios similares, contribuyen a mejorar el monitoreo, comprensión y planificación territorial de nuestro planeta. Sin embargo, esta es la primera vez que se lanza a la comunidad científica un conjunto de datos públicos globales gratuitos, y listos para usar por modelos de IA.
Por otro lado, conocer la evolución del estado de conservación de las especies que estudiamos es de especial interés para conocer el efecto del cambio climático.
¿Cómo nos beneficia nuestra labor?
Nuestros datos benefician a políticos, trabajadores y turistas.
Nuestros resultados juegan un papel clave en muchos campos, desde el seguimiento de los recursos naturales hasta la conservación de la biodiversidad, la planificación urbana, la gestión agrícola o la modelización del sistema climático y terrestre.
Gracias a los modelos generados, se podrá detectar de forma automática cualquier cambio en la cobertura del suelo, como por ejemplo, la pérdida de bosques o masas de agua debido al cambio climático utilizando tan solo imágenes satelitales de libre acceso.
La IA también favorecerá la conservación de la biodiversidad ya que facilitará el monitoreo de la biodiversidad en cualquier zona y a lo largo del tiempo. Modelos como el creado para detectar los arbustos Juniperus, se pueden modificar para ser usados en otros ecosistemas montañosos o para generar nuevos modelos que detecten otras especies.
Datos del equipo
Conoce los datos que estamos generando- TimeSpec4LULC: series temporales multiespectrales (MODIS Terra-Aqua, 2000-2021) para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para realizar mapeo de uso y cobertura del suelo. Ver artículo
- Sentinel2GlobalLULC: imágenes RGB georreferenciadas (Sentinel-2, 2015-2020) etiquetadas para el mapeo global de uso y cobertura del suelo con aprendizaje profundo. Ver artículo
- Andalusia-MSMTU: mapeo de uso y cobertura del suelo en Andalucía mediante desmezclado espectral. Ver artículo
- Estimación de la abundancia de usos y coberturas del suelo en Andalucía (imágenes de satélite RGB). Ver artículo
- Reconocimiento automático de especies de diatomeas a partir de imágenes microscópicas de agua.
- Mapeo automatizado de arbustos de alta montaña (Juniperus).
