Naiara Pinto es una científica del Jet Propulsion Lab (JPL), un laboratorio manejado para la NASA por el Instituto de Tecnología de California. Naiara lidera uno de los cuatro equipos de ciencia aplicada de SERVIR-Amazonia. Su propósito es co-desarrollar un sistema de mapeo de cultivos de palma aceitera y cacao en el estado de Ucayali, con el objetivo de comprender la dinámica de cobertura del suelo en la interfaz bosque-agricultura. Generando imágenes de alta resolución, las nuevas tecnologías como el Radar de Apertura Sintética (SAR, por sus siglas en inglés) pueden “mirar a través de las nubes” y sirven para el estudio de vegetación y monitoreo de ecosistemas.

Con este proyecto, Naiara y su equipo esperan contribuir a fortalecer las cadenas productivas mostrando las áreas con cultivos perennes, su distribución espacial y expansión en el tiempo. Prepararán investigadores y tomadores de decisiones latinoamericanos para aprovechar el alto volumen de datos gratuitos producidos por las misiones NISAR y GEDI de la NASA y a incorporarlos en programas de monitoreo existentes y así apoyar prácticas agrícolas sostenibles. En preparación de este taller, el equipo se reunió previamente varias veces con actores claves de la región de Ucayali (entre otros Alianza Cacao, SERNANP, CIMA, UNIA e UNU) para mejor entender sus necesidades y las oportunidades que pueden surgir para iniciativas locales si se automatiza el mapeo de cultivos.

Mapear cultivos para llenar al brecha de información existente 

En un ejercicio piloto con los cultivos de palma de aceite y cacao, más de 30 participantes  de la región de Ucayali y Lima se reunieron en diciembre del 2020 virtualmente en el taller “Mapeo Participativo de Cultivos Utilizando Imágenes de Satélite de muy Alta Resolución”  para conocer y retroalimentar la metodología propuesta. “El mapeo exitoso depende mucho de datos locales, así que queremos calibrar los modelos de monitoreo con su ayuda”, explicó Naiara al inicio del taller. Los participantes tienen clara la utilidad del ejercicio. Aunque los informes de producción agrícola están ampliamente disponibles, estos carecen del componente espacial, lo cual es crítico para agricultores y agencias de monitoreo. José Yturrios, Director de Alianza Cacao, una alianza pública-privada apoyada por USAID y socio clave en este proyecto, especifica: “Las imágenes satelitales pueden aportar a llenar la brecha de información existente. El cacao es producido por más de 100,000 familias en Perú y hay un potencial grande para recuperar áreas degradadas en colaboración con otros actores.”  El proyecto consiste en trabajar con la geometría de la vegetación, tal como la orientación de las ramas de los árboles, la forma de las copas, y produciendo firmas espectrales y comparando el color natural con imágenes satelitales de radar para generar mapas de probabilidad de presencia y ausencia de cultivos.

Esta imagen combina observaciones de tres satélites para revelar firmas espectrales asociadas con diferentes tipos de vegetación en Ucayali. Las áreas azules corresponden a cultivos de palma aceitera, mientras que los sitios de color morado se asocian con palmas naturales o aguajales.

Conocimiento local para validar mapas 

Durante el taller, el equipo de SERVIR-Amazonia expuso a expertos locales de Ucayali a observaciones y métodos para el mapeo automatizado de cultivos y así permitir que el conocimiento local informe los flujos de trabajo. En el primer día de taller, los participantes contribuyeron con sus conocimientos respecto a tipos de cobertura vegetal, sus nombres locales y características biofísicas. Para el día 2, la meta fue exponerlos a herramientas interactivas que permiten recolectar información de los tipos de cobertura del terreno de una manera más sistemática. Para introducir el ejercicio de validación de mapas de cobertura el líder de ciencia y datos de SERVIR-Amazonia Brian Zutta introdujo la herramienta Collect Earth Online, desarrollada por SERVIR como sistema de interpretación y visualización de imágenes satelitales de código abierto. Los participantes se registraron en la herramienta y empezaron a trabajar en grupos para clasificar coberturas en Ucayali.

Próximos pasos

Uno de los principales resultados del taller fue establecer una comunidad de práctica para mapeo de cultivos en Ucayali. Este grupo posiblemente crecerá en el futuro porque los científicos de SIG, líderes comunitarios y expertos en el tema de género que participaron en el taller pueden servir como puente entre los investigadores de teledetección y los agricultores locales. Los participantes también identificaron cooperativas de agricultores y miembros del gobierno para unirse a la lista de partes interesadas del proyecto. Así, esperamos que las discusiones ricas y dinámicas que ocurrieron durante el taller continúen.  

Como en cualquier otra iniciativa de mapeo digital de cubrimiento vegetal, el proyecto será sometido a constantes evaluaciones y consecuentes mejoras de la precisión. Todos los modelos tienen sus fortalezas y limitaciones, en este contexto es de crítica importancia que los expertos locales estén involucrados en todos los aspectos de la implementación. A través de contacto sostenido con los participantes del taller, esperamos lograr incluir más actores en el proceso, y tener reuniones mensuales y sesiones adicionales de validación. 

Autoras de este blog