Observación Satelital
Google Earth Engine
Google Earth Engine combina un catálogo de imágenes satelitales y conjuntos de datos geoespaciales de varios petabytes con capacidades de análisis a escala planetaria. Los científicos, investigadores y desarrolladores utilizan Earth Engine para detectar cambios, mapear tendencias y cuantificar diferencias en la superficie de la Tierra. Earth Engine ya está disponible para uso comercial y sigue siendo gratuito para uso académico y de investigación.
Presentado en AmazonTEC2023 por Rebecca Moore de Google Earth, Earth Engine & Outreach
Otros enlaces mencionados:
https://earthenginepartners.appspot.com/science-2013-global-forest
https://sepal.io/
https://restor.eco/es/?lat=26&lng=14.23&zoom=3
https://www.eefabook.org/
Amazon Mining Watch
Utiliza el aprendizaje automático para mapear las cicatrices de las actividades de extracción de oro en los países amazónicos. Mediante el análisis de imágenes satelitales históricas, esta herramienta rastrea el rápido crecimiento de la minería a cielo abierto en la selva tropical más grande del mundo. Esta base de datos está aquí para ayudar a periodistas, activistas e investigadores a comprender mejor los factores impulsores y los impactos de la minería de subsistencia.
Presentado en AmazonTEC2023 por Matt Finer de Amazon Conservation
Planet
A través de la Iniciativa Internacional sobre Clima y Bosques de Noruega (NICFI), los usuarios ahora pueden acceder a los mosaicos de alta resolución y listos para análisis de Planet sobre los trópicos del mundo para ayudar a reducir y revertir la pérdida de bosques tropicales, combatir el cambio climático, conservar la biodiversidad y facilitar el desarrollo sostenible para usos no comerciales.
Presentado en AmazonTEC2023 por Steve Padgett de Planet
ATLAS 2
Basado en imágenes de Sentinel-2, este producto utiliza índices espectrales y bandas lógicas contextuales, junto con modelos ExtraTrees de 75 y 100 árboles de decisión, para detectar tala. Tiene una resolución de 10 metros y se entrega como una imagen de probabilidad de tala o una clasificación binaria. Genera una previsualización de los casos de tala en menos de un minuto y está optimizado para la selva baja.
Presentado en AmazonTEC2023 por Sidney Novoa de Conservación Amazónica – ACCA.
Aplicación Web – Satelligence
Satelligence posee un sistema de aviso temprano que proactivamente identifica zonas de riesgo y provee de alertas de deforestación, incendios, pérdida de carbono, sequía e inundaciones en tiempo real.
Presentado en AmazonTEC2022 por Manuel García, consultor en Satelligence.
GFW Pro
Plataforma Global, perteneciente a WRI, disponible para todas las empresas agrícolas (bancos, traders, empresas de alimentos, supermercados, cooperativas agrícolas, gobiernos, ONGs).
Análisis para todas las principales comodities (Cacao, Aceite de Palma, Ganadería, Soja, Café).
Presentado en AmazonTEC2022 por Luiz Calado, Especialista en Global Forest Watch.
Detección Satelital de Incendios en la Amazonía
• Los incendios son el resultado de actividades humanas.
• La variabilidad interanual de los incendios está muy relacionado con el clima.
• Los modelos de predicción de incendios se basan en ambos datos satelitales de incendios activos y clima variables.
• Cambios recientes en el clima y los bosques la degradación de los bordes ha aumentado la posibilidades de que ocurra un incendio.
Algunas herramientas mencionadas en la exposición sobre detección de incendios:
- https://queimadas.dgi.inpe.br/queimadas/portal
- https://www.planet.com/nicfi/
- https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/map/
- https://iri.columbia.edu/our-expertise/climate/forecasts/seasonal-climate-forecasts/
- https://www.climatologylab.org/terraclimate.html
- https://plataforma.brasil.mapbiomas.org/
- https://firecast.cast.uark.edu/
Presentado en AmazonTEC2022 por Kátia Fernandes, Profesor Asistente de Geociencias, Universidad de Arkansas.
GEDI: Ecosystem lidar
The Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI), produce observaciones de rango láser de alta resolución de la estructura 3D de la Tierra. Las mediciones precisas de GEDI de la altura del dosel forestal, la estructura vertical del dosel y la elevación de la superficie mejoran en gran medida nuestra capacidad para caracterizar procesos importantes del ciclo del carbono y el agua, la biodiversidad y el hábitat.
RAMI: Innovación Satelital con Radar para Minería Ilegal
MAAP: Monitoring of the Andean Amazon Project
MAAP es un proyecto de Amazon Conservation Association y Conservación Amazónica – ACCA. La pieza central de MAAP es la presentación de datos y mapas relacionados con un nuevo sistema de monitoreo de la deforestación en tiempo casi real basado en el análisis de imágenes satelitales. Más específicamente, este sistema se basa en gran medida en el análisis y síntesis de los datos generados por landsat (30 m de resolución) y modis (250-500 m de resolución).
MAAP también cuenta con mapas temáticos relacionados con temas importantes para la región, como la minería, la explotación forestal, las plantaciones de palma aceitera, carreteras, represas y centrales hidroeléctricas, explotación de petróleo y gas y el cultivo de coca.
Presentado en AmazonTEC2022 por Matt Finer, Especialista Principal de Investigación y director de MAAP en Amazon Conservation.
MapBiomas: Colaboración y tecnología para tener una visión integral en la conservación y manejo sostenible de la Amazonía
Institución: MapBiomas
Idioma: Español
Año: 2020
PrevisIA
PrevisIA, es una iniciativa diseñada en colaboración con Imazon, Microsoft y Fundo Vale, que analiza un conjunto de variables, como la topografía, la cobertura del suelo, las carreteras oficiales y no oficiales, la infraestructura urbana y los datos socioeconómicos, para identificar las zonas con mayor riesgo de deforestación en el bioma amazónico.
La herramienta se basa en un algoritmo de inteligencia artificial desarrollado por Imazon y en funciones avanzadas de la plataforma en la nube Azure de Microsoft.
Presentado por Carlos Souza de IMAZON, Brasil