Los datos de satélite se han convertido en un instrumento indispensable para vigilar la desertificación y la degradación de las tierras a escala mundial, regional y local. Al proporcionar observaciones coherentes, sinópticas y repetibles de la superficie de la Tierra, los sensores de satélite permiten a los científicos, los encargados de formular políticas y los administradores de tierras realizar un seguimiento de los cambios en la cubierta terrestre, la productividad de la vegetación, la humedad del suelo y otros indicadores críticos a lo largo del tiempo.

Understanding Desertification and Land Degradation

La desertificación se define en la Convención de las Naciones Unidas de lucha contra la desertificación como la degradación de las tierras en zonas áridas, semiáridas y subhúmedas secas, como consecuencia de diversos factores, incluidas las variaciones climáticas y las actividades humanas. Se trata de un proceso que reduce la productividad biológica o económica de las tierras secas, convirtiendo las tierras una vez productivas en condiciones similares a las del desierto.

Estos procesos tienen profundas consecuencias: reducción de la seguridad alimentaria, pérdida de biodiversidad, aumento de la pobreza, migración forzada y mayor vulnerabilidad al cambio climático. Según la CLD, hasta el 40% de la superficie terrestre mundial se degrada, afectando directamente la vida de más de 3.200 millones de personas. La vigilancia del alcance, la gravedad y las tendencias de la desertificación y la degradación de las tierras es, por tanto, una prioridad mundial urgente, y los datos por satélite proporcionan los medios más escalables y económicos para hacerlo.

Tecnologías de satélites para la vigilancia de la tierra

Se utilizan diversos sensores de satélite, cada uno con capacidades distintas, para monitorear las condiciones de superficie terrestre. Estas tecnologías pueden clasificarse ampliamente en sistemas pasivos (opticos, térmicos) y activos (raídridos, lidros). La elección del sensor depende del indicador específico que se mide (por ejemplo, vegetación vegetal, humedad del suelo, rugosidad superficial) y la resolución espacial y temporal necesaria.

Satélites ópticos

Los sensores ópticos de satélite captan luz solar reflejada en bandas espectrales visibles, cercanas a infrarrojos (NIR), e infrarrojos de onda corta (SWIR). Índices de vegetación, especialmente el Índice de Vegetación Normalizada (NDVI), han sido ampliamente utilizados desde los años 70 para evaluar la salud, densidad y actividad fotosintética de rendimiento saludable y denso

Otros sensores ópticos incluyen el Espectroradiometrometrometido de Resolución Moderada (MODIS) sobre los satélites Terra y Aqua de la NASA, que ofrece cobertura global diaria a 250–1000 m de resolución, adecuado para el seguimiento de tendencias a gran escala, y satélites comerciales de alta resolución como WorldView-3 y la constelación de Dove del Planeta que pueden resolver cambios a escalas de metro a 3 metros para evaluaciones locales.

Satélites de radar

Los sensores de radar (Synthetic Aperture Radar, SAR) emiten microondas y miden la señal de backscattered de la superficie de la Tierra. A diferencia de los sensores ópticos, el radar puede penetrar nubes, humo y oscuridad, lo que lo hace invaluable en regiones persistentemente nubladas y para observar cambios rápidos después de los eventos de precipitación.

Sensores térmicos e hiperespectrales

Los sensores térmicos miden la temperatura superficial, lo que puede indicar el estrés de humedad del suelo, las tasas de evapotranspiración y los efectos de la isla de calor urbana relacionados con el cambio de cubierta terrestre. El instrumento ECOSTRESS en la Estación Espacial Internacional proporciona datos térmicos de alta resolución. Los sensores hiperespectrales capturan decenas a cientos de bandas espectrales estrechas, permitiendo identificar minerales específicos, tipos de suelo y firmas de estrés de plantas.

Aplicaciones clave de los datos de satélite

La vigilancia basada en satélites apoya una amplia gama de aplicaciones en la evaluación de la desertificación y la degradación de las tierras, que ayudan a detectar señales de alerta temprana, cuantificar las tasas de degradación e informar sobre prácticas sostenibles de ordenación de las tierras.

Vigilancia de la cubierta vegetal y la salud

Los cambios en la cubierta vegetal se encuentran entre los indicadores más directos de la degradación de las tierras. La serie de tiempo a largo plazo de NDVI de AVHRR y MODIS, combinados con datos Landsat y Sentinel-2, permiten detectar tendencias de verdor o marrones, cambios en la fenología vegetal y cambios abruptos debido a la sequía o la actividad humana.

Evaluación de la Erosión del Suelo y Transporte de Sediment

La erosión del suelo, forma primaria de degradación de la tierra, puede ser monitoreada mediante cambios en la rugosidad de la superficie terrestre, la formación de las tripulaciones y el transporte de sedimentos en los sistemas fluviales. Las imágenes ópticas y radares de alta resolución pueden detectar características de erosión activas como rills, gullies y erosión de la hoja de cálculo.

Detectar cambios en el uso de la tierra y la cubierta terrestre

El cambio de uso de la tierra, como la deforestación, la expansión agrícola y la urbanización, impulsa la degradación de la tierra. La clasificación de la cubierta terrestre basada en satélites, utilizando la clasificación de aprendizaje automático de imágenes multi-espectral, proporciona mapas de áreas forestales, pastizales, de cultivos y de construcción en diversas escalas. Cambio de algoritmos de detección (por ejemplo, el conjunto de datos de Cambio Forestal Global basado en Landsat) apuntan cuando y donde se producen conversiones.

Mapping Affected Areas and Risk Zones

Los datos satelitales permiten la generación de mapas de riesgo de desertificación y degradación de las tierras mediante la integración de índices de vegetación, humedad del suelo, cubierta de tierras y variables topográficas. El Sistema Mundial de Información sobre la Degradación de las Tierras (GLADIS) elaborado por la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) utiliza datos satelitales para crear indicadores de la degradación de las tierras y las tendencias.

Estudios de casos e iniciativas mundiales

Ejemplos del mundo real ilustran cómo se aplican los datos satelitales para combatir la desertificación y la degradación de las tierras sobre el terreno.

Supervisión de la Región del Sahel

La región del Sahel de África, que se extiende desde el Senegal hasta Etiopía, ha experimentado décadas de sequía y desertificación. Los tiempos satelitales de los años 80 muestran un panorama complejo: algunas zonas (como el Sahel central) están verdes debido al aumento de las precipitaciones, mientras que otras siguen degradadas debido a la sobregrazización y la agricultura insostenible. El Servicio Mundial de Tierras de Copérnico proporciona información de vegetación casi real para apoyar los sistemas de alerta temprana.

China Loess Plateau

La Meseta de la Loess en el centro de China, históricamente uno de los paisajes más erosionados de la Tierra, fue objeto de un programa de restauración ecológica masivo a partir de los años 90. Las imágenes satelitales (Landsat) documentaron el cambio de vegetación escasa a extensa cubierta forestal y pastizal, con tendencias NDVI que muestran un patrón notable de color marrón verde.

Global Reporting for Land Degradation Neutrality

Indicador 15.3.1 de las medidas de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas “Proporción de tierras que se degradan en la superficie total de la tierra”. El marco de indicadores mundiales se basa en tres subindicadores: cambio de cubierta terrestre, productividad de la tierra (desecho de la serie de tiempo NDVI por satélite) y existencias de carbono orgánico del suelo (deseminado utilizando datos de satélite).

Desafíos y limitaciones

Pese a su potencial transformador, la vigilancia por satélite de la desertificación y la degradación de las tierras enfrenta varios problemas técnicos y operacionales.

Resoluciones espaciales y temporales

Los sensores de resolución gruesa (por ejemplo, MODIS, 250 m–1 km) pueden perderse los procesos de degradación a pequeña escala que se producen en el campo o en la aldea. Los satélites de alta resolución (de submetro a 10 m) proporcionan detalles pero tienen un ancho de swath limitado y tiempos de revisitación más largos, lo que dificulta la captación de cambios rápidos.

Cubierta de nube y gaps persistentes

Las imágenes ópticas están obstruidas por nubes, que prevalecen en muchas regiones de las tierras secas durante las estaciones de lluvias, lo que puede crear lagunas de datos que interrumpen los análisis de series temporales. Los sensores de radar no se ven afectados por nubes, pero su interpretación es más compleja y no están disponibles en la misma resolución espacial que los sensores ópticos para muchos registros históricos.

Interpretación y validación

Las señales de satélite responden a múltiples factores ambientales; por ejemplo, una disminución de la NDVI podría deberse a sequía, enfermedad, incendio o despejado de tierras, cada una que requiere diferentes respuestas de gestión. Los datos de la tregua (recuperaciones de terreno, muestras de suelo, mediciones de biomasa de vegetación) son esenciales para calibrar y validar indicadores obtenidos por satélite. Sin embargo, estos datos son escasos en muchas tierras remotas.

Acceso a los datos y fomento de la capacidad

Aunque muchos archivos de datos satelitales (por ejemplo, Landsat, Sentinel) son libres y abiertos, el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de imágenes requiere recursos computacionales, conocimientos técnicos y herramientas de software. Los países en desarrollo más vulnerables a la desertificación a menudo carecen de la infraestructura y el personal capacitado para explotar plenamente estos recursos. Programas de fomento de la capacidad, como ] Aplicaciones basadas en el espacio para la desertificación[F]

Future Directions and Emerging Technologies

En el próximo decenio se prometen avances significativos en la vigilancia por satélite de la desertificación y la degradación de las tierras, impulsados por nuevas misiones, algoritmos mejorados y plataformas de datos de colaboración.

Inteligencia Artificial y aprendizaje automático

Las técnicas de aprendizaje profundo se aplican cada vez más a las imágenes de satélite para la clasificación automática de la cubierta terrestre, la detección de cambios y la extracción de características (por ejemplo, la cartografía de gaviotas o árboles individuales). La AI también puede fusionar datos de múltiples sensores de satélite y observaciones in situ para crear indicadores de degradación más sólidos. Sin embargo, es necesario una validación cuidadosa y una mitigación de sesgos para evitar la sobreconexión de datos de capacitación.

Constelaciones de alta resolución y vigilancia de tiempo cercano a real

Las constelaciones de satélites pequeños (por ejemplo, las palomas del planeta, o la próxima misión de cubierta terrestre de alta resolución de ESA Copernicus) proporcionan imágenes diarias o sub-daily a una resolución de 3-5 metros. Esto permite detectar casi en tiempo real cambios en la cubierta terrestre, como la nueva deforestación o expansión de tierras cultivadas. La combinación de datos frecuentes de alta resolución con RR de captación de nubes de Centinela-1 llenará muchos vacíos de observación.

Integración con datos in situ y modelo

Los avances en la asimilación de datos satelitales en los modelos del sistema terrestre permiten una mejor estimación de la humedad del suelo, las reservas de carbono y los flujos de superficie terrestre. NASA-ISRO Misión de Apertura Sintética Radar (NISAR)], programada para el lanzamiento en 2024, mapeará los cambios de superficie terrestre a nivel mundial cada 12 días con una alta resolución, medición de humedad del suelo y una mejor precisión de la degradación de la trayectoria.

Cubos de datos abiertos y plataformas colaborativas

Los cubos de datos —organizados conjuntos multidimensionales de series de tiempo satélite— están reduciendo las barreras al análisis. Plataformas como la Observación y Ciencia de Recursos Terrestres de los Estados Unidos (EROS) El cubo de datos de Landsat y la iniciativa Open Data Cube permiten a los usuarios consultar y analizar archivos grandes sin descargar archivos masivos. Plataformas colaborativas como el laboratorio de análisis mundial de tierras (GLAD) proporcionan más productos de degradación preprocesados.

Conclusión

Los datos de satélite han transformado fundamentalmente nuestra capacidad de observar, comprender y responder a la desertificación y la degradación de las tierras. Desde los primeros días de la NDVI de la AVHRR hasta las actuales constelaciones integradas de Copérnico, Landsat y comerciales, la tecnología sigue mejorando la capacidad espacial, temporal y la resolución de los factores de riesgo