#12 TELEDETECCIÓN

#12 TELEDETECCIÓN

¿Qué hacemos desde el equipo de Teledetección?

Estudiamos el medio natural mediante imágenes de satélite tomadas desde el espacio.

Mediante la teledetección mejoramos el conocimiento sobre la ecología, gestión y conservación de la biodiversidad. Empleamos series temporales de imágenes de satélite de Sierra Nevada para perseguir los diversos objetivos de nuestro equipo.

Nuestro grupo colabora estrechamente con otros equipos en el marco Smart Ecomountains para perseguir metas comunes.

¡Descubre cómo empleamos la teledetección!

Estos son nuestros objetivos:

¡Descubre cómo empleamos la teledetección!

Estos son nuestros objetivos:

Descubre como la salud de los ríos empeora debido a la actividad humana.

Desde su nacimiento en la cabecera de los valles glaciares de Sierra Nevada, el estado de los ríos empeora debido a la actividad humana.

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¿Qué hemos conseguido?

Gracias a la teledetección podemos estudiar el medio natural en cualquier parte del mundo y de forma automatizada.

El uso de la teledetección nos ha permitido una mayor facilidad para la obtención de datos, considerando que muestrear en algunos lugares resulta imposible, difícil o muy costoso a nivel económico. Además, nos ha permitido estudiar extensas áreas y amplios registros temporales. De esta manera, hemos conseguido automatizar la toma de datos, lo que nos posibilita realizar un seguimiento más exhaustivo de nuestro entorno.

¿Qué hemos conseguido?

Gracias a la teledetección podemos estudiar el medio natural en cualquier parte del mundo y de forma automatizada.

El uso de la teledetección nos ha permitido una mayor facilidad para la obtención de datos, considerando que muestrear en algunos lugares resulta imposible, difícil o muy costoso a nivel económico. Además, nos ha permitido estudiar extensas áreas y amplios registros temporales. De esta manera, hemos conseguido automatizar la toma de datos, lo que nos posibilita realizar un seguimiento más exhaustivo de nuestro entorno.

  1. MonitorEO
    Hemos desarrollado un sistema de seguimiento de aspectos clave del funcionamiento de los ecosistemas que nos permite detectar tendencias, cambios abruptos y perturbaciones de forma rápida, fidedigna y aplicable a cualquier territorio en variables como la duración de la cubierta de nieve, el verdor de la vegetación, o el estrés hídrico y térmico. 
  2. Dinámica de los aerosoles
    Hemos estudiado la evolución temporal de los aerosoles, lo que nos permite ajustar modelos climáticos y mejorar la predicción meteorológica. Por otro lado, hemos medido concentraciones de polvo y gracias a entender cómo se relaciona la calima con el cambio climático podremos trabajar para mitigar sus efectos. Además, con estos datos será posible prevenir y alertar a la ciudadanía de los próximos eventos. (Colaboración con el equipo de Aerosoles).
  3. Salud de las lagunas
    Monitorizar la actividad fotosintética (concentración de clorofila-a) de las microalgas en las lagunas como indicador de su estado de salud. La estimación remota de la concentración de pigmentos y partículas en suspensión en las lagunas facilita el control y seguimiento de su estado ecológico y la calidad de sus aguas frente a los efectos que pueda ejercer sobre ellas el cambio global.    (Colaboración con el equipo de Lagunas).
  4. Pastos y biomasa forestal
    Conocer la cantidad de carbono almacenado en la parte aérea de la vegetación y la energía metabólica disponible presente en Sierra Nevada, que tiene un efecto crucial en la regulación del clima y nos abastece de servicios ecosistémicos a la sociedad.     (Colaboración con el equipo de Servicios Ecosistémicos).
  5. Funcionamiento de la vegetación
    Definir y monitorear variables esenciales de la biodiversidad que describen aspectos clave del funcionamiento de los ecosistemas y que son relevantes para la ecología, conservación, agricultura, climatología, etc. ya que nos permite evaluar los efectos del cambio global sobre múltiples funciones y servicios de los ecosistemas.
  6. Gestión forestal
    Conocer que la gestión forestal tras un incendio influye en la dinámica de la nieve y en la regeneración natural, en concreto, que la nieve se acumula más y se derrite menos si no se realiza ningún tipo de intervención sobre los árboles quemados después de un incendio forestal, lo que influye positivamente en la regeneración de la vegetación.     (Colaboración con el equipo de Regeneración Post-incendio).
  7. Distribución de la vegetación
    Desarrollar una cartografía de precisión de enebros y sabinas en la alta montaña y conocer su evolución en el tiempo, lo que permite relacionar los cambios en su crecimiento y distribución con los efectos del cambio climático y su uso histórico.     (Colaboración con el equipo de Inteligencia Artificial).
  8. Cartografía de los usos del suelo
    Cartografiar de manera automática los cambios en los usos y coberturas del suelo contribuye a una rápida actualización de los mapas para una planificación territorial eficiente. Además permite la modelización del clima y la hidrología entre otros.     (Colaboración con el equipo de Inteligencia Artificial).

  1. MonitorEO
    Hemos desarrollado un sistema de seguimiento de aspectos clave del funcionamiento de los ecosistemas que nos permite detectar tendencias, cambios abruptos y perturbaciones de forma rápida, fidedigna y aplicable a cualquier territorio en variables como la duración de la cubierta de nieve, el verdor de la vegetación, o el estrés hídrico y térmico. 
  2. Dinámica de los aerosoles
    Hemos estudiado la evolución temporal de los aerosoles, lo que nos permite ajustar modelos climáticos y mejorar la predicción meteorológica. Por otro lado, hemos medido concentraciones de polvo y gracias a entender cómo se relaciona la calima con el cambio climático podremos trabajar para mitigar sus efectos. Además, con estos datos será posible prevenir y alertar a la ciudadanía de los próximos eventos. (Colaboración con el equipo de Aerosoles).
  3. Salud de las lagunas
    Monitorizar la actividad fotosintética (concentración de clorofila-a) de las microalgas en las lagunas como indicador de su estado de salud. La estimación remota de la concentración de pigmentos y partículas en suspensión en las lagunas facilita el control y seguimiento de su estado ecológico y la calidad de sus aguas frente a los efectos que pueda ejercer sobre ellas el cambio global.    (Colaboración con el equipo de Lagunas).
  4. Pastos y biomasa forestal
    Conocer la cantidad de carbono almacenado en la parte aérea de la vegetación y la energía metabólica disponible presente en Sierra Nevada, que tiene un efecto crucial en la regulación del clima y nos abastece de servicios ecosistémicos a la sociedad.     (Colaboración con el equipo de Servicios Ecosistémicos).
  5. Funcionamiento de la vegetación
    Definir y monitorear variables esenciales de la biodiversidad que describen aspectos clave del funcionamiento de los ecosistemas y que son relevantes para la ecología, conservación, agricultura, climatología, etc. ya que nos permite evaluar los efectos del cambio global sobre múltiples funciones y servicios de los ecosistemas.
  6. Gestión forestal
    Conocer que la gestión forestal tras un incendio influye en la dinámica de la nieve y en la regeneración natural, en concreto, que la nieve se acumula más y se derrite menos si no se realiza ningún tipo de intervención sobre los árboles quemados después de un incendio forestal, lo que influye positivamente en la regeneración de la vegetación.     (Colaboración con el equipo de Regeneración Post-incendio).
  7. Distribución de la vegetación
    Desarrollar una cartografía de precisión de enebros y sabinas en la alta montaña y conocer su evolución en el tiempo, lo que permite relacionar los cambios en su crecimiento y distribución con los efectos del cambio climático y su uso histórico.     (Colaboración con el equipo de Inteligencia Artificial).
  8. Cartografía de los usos del suelo
    Cartografiar de manera automática los cambios en los usos y coberturas del suelo contribuye a una rápida actualización de los mapas para una planificación territorial eficiente. Además permite la modelización del clima y la hidrología entre otros.     (Colaboración con el equipo de Inteligencia Artificial).

Datos del equipo

Conoce los datos que estamos generando
  • Estimación de pigmentos fotosintéticos en lagunas de alta montaña.
  • Modelo de producción de pastos.
  • Atributos y Tipos Funcionales de los ecosistemas (EFAs y EFTs) y Diversidad Funcional de los ecosistemas.
  • Gestión de legados biológicos post-incendio y cobertura de nieve.
  • Mapeo automatizado de arbustos de alta montaña (Juniperus).
  • Estimación de la abundancia de usos y coberturas del suelo en Andalucía (imágenes de satélite RGB). Ver artículo
  • 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

Datos del equipo

Conoce los datos que estamos generando
  • Estimación de pigmentos fotosintéticos en lagunas de alta montaña.
  • Modelo de producción de pastos.
  • Atributos y Tipos Funcionales de los ecosistemas (EFAs y EFTs) y Diversidad Funcional de los ecosistemas.
  • Gestión de legados biológicos post-incendio y cobertura de nieve.
  • Mapeo automatizado de arbustos de alta montaña (Juniperus).
  • Estimación de la abundancia de usos y coberturas del suelo en Andalucía (imágenes de satélite RGB). Ver artículo
  • 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