Recientemente ha concluido con éxito un proyecto de colaboración entre la Universidad Católica de Santiago de Guayaquil y la Universidad de Almería, extendido durante los años 2018 y 2019, que ha pretendido y logrado dar una alternativa a los métodos tradicionales de inventario forestal terrestre, más costosos y menos precisos. De esta forma, ‘Evaluación de tecnologías de detección remota para la estimación de biomasa de Teca en la Región Costa de Ecuador’, que así se llama el proyecto, ha sido financiado por el Subsistema de Investigación y Desarrollo de la universidad ecuatoriana -Vicerrectorado de Investigación y Posgrado-, y su realización se ha producido en el Instituto de Tecnología y Producción de la Facultad de Ingeniería, en concreto a cargo del grupo ‘Agricultura y Forestería de Precisión’ liderado por el doctor Alberto Peñalver. Ha aportado mucho el grupo de investigación RNM-368 ‘Gestión Integrada del Territorio y Tecnologías de la Información Espacial’, de la Universidad de Almería (ceiA3), liderado por el profesor Fernando J. Aguilar.
Este proyecto surgió como una necesidad complementaria al importante esfuerzo realizado por el Gobierno de Ecuador para fomentar las plantaciones forestales comerciales. El ejecutivo del país creó el ‘Programa de incentivos para la reforestación con fines comerciales’, con un horizonte de 30 años, que propone incentivar el establecimiento de nuevas plantaciones comerciales, siendo la teca el tipo de plantación más favorecida hasta el momento. Para ello se necesita cuantificar tanto su capacidad productiva, datos de manejo y gestión en función de su localización, con valores climáticos edáficos y topográficos, como su contribución medio ambiental (sumidero de carbono o lucha contra erosión). Para ello se imponen nuevas estrategias de evaluación y seguimiento de la masa forestal ligadas al desarrollo de técnicas geomáticas emergentes, basadas en uso de datos procedentes de sensores remotos como la tecnología TLS (láser escáner terrestre), estéreo-fotogrametría aérea de muy alta resolución a partir de imágenes ópticas de drones, o imágenes de satélite.
Estas estrategias se alinean en el concepto ‘Precision Forestry’ y en el desarrollo de herramientas que incrementen precisión y eficiencia en estimación de parámetros, y ahí reside el gran valor de este trabajo, puesto que ha desarrollado esas herramientas eficaces y precisas para el monitoreo de plantaciones de teca. Además, forman parte de una metodología continua de soporte a la toma de decisiones, enmarcada en una estrategia de gestión integrada y sostenible de las plantaciones forestales comerciales en la región. Una vez determinado, este método podría aplicarse, después de la calibración y validación adecuadas, a otras plantaciones de teca ubicadas en áreas de bosque seco tropical, para ayudar en el monitoreo y manejo sostenible de proyectos REDD (Programa de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de los Bosques -Convención Marco sobre el Cambio Climático de Naciones Unidas-).
El trabajo de campo se realizó entre los meses de marzo y mayo de 2018 y también en noviembre del mismo año, comprendiendo tanto el muestreo mediante inventario tradicional como mediante escáner láser terrestre e imágenes de dron de hasta 58 parcelas de referencia, todas situadas en tres plantaciones diferentes de la provincia de Guayas. Los resultados obtenidos permiten señalar que la precisión y calidad de los modelos digitales del terreno obtenidos en ausencia de hojas de teca (estado fenológico leaf-off en la estación seca de la Región Costa de Ecuador) a partir de estéreo imágenes de dron, junto con el modelo digital de superficie de dosel generado en estación lluviosa (condiciones leaf-on), también a partir de imágenes de dron, permiten localizar con una gran precisión los árboles de la plantación y estimar su altura. Una vez sabido esto, los modelos alométricos a partir de las nubes de puntos TLS permiten estimar variables dendrométricas de interés, como biomasa área o volumen de madera comercial a partir de exclusivamente la altura total del árbol.
La complementariedad de datos y la obtención de variables dasométricas derivadas constituyen la base de un método suficientemente preciso para estimar la biomasa aérea de las plantaciones. Además, en una segunda fase se pretende incrementar el rendimiento del procedimiento a partir de información digital georreferenciada derivada de imágenes de satélite, tanto SAR (Sentinel 1) como multiespectrales (Sentinel 2), y su relación mediante modelos de regresión con distintas variables biofísicas y estructurales de la masa forestal medidas en parcela. El objetivo sería la producción automática de cartografía temática a gran escala mediante la información espectral y radar derivada de las imágenes Sentinel, previamente calibrada a partir de los datos de parcela obtenidos mediante imágenes de dron (procedimiento de ‘upscaling’).
La información detallada sobre algunos resultados del proyecto está disponible en dos artículos; ‘UAV-Based Digital Terrain Model Generation under Leaf-Off Conditions to Support Teak Plantations Inventories in Tropical Dry Forests. A Case of the Coastal Region of Ecuador’ (https://www.mdpi.com/1424-8220/19/8/1934); y ‘Developing Allometric Equations for Teak Plantations Located in the Coastal Region of Ecuador from Terrestrial Laser Scanning Data’ (https://www.mdpi.com/1999-4907/10/12/1050).
