MapBiomas: Mapas anuales del uso del suelo disponibles en una red de datos abiertos

MapBiomas es una red de organizaciones de la sociedad civil, academia, empresas e instituciones estatales dedicada a generar mapas anuales de la cobertura y el uso del suelo. La información que genera es abierta y de libre acceso a través de una plataforma online. MapBiomas genera mapas anuales de todo el territorio brasileño, la cuenca amazónica y, desde el año pasado, el Gran Chaco Americano.

¿Qué se hace con el suelo? Responder esta pregunta es esencial para cualquier actividad que implique pensar y planificar el territorio. MapBiomas es una iniciativa que da la respuesta a través de la generación de mapas anuales que dan cuenta de las transiciones en la cobertura del suelo en un territorio. Surgió en Brasil a partir de la conformación de un consorcio de organizaciones no gubernamentales, instituciones estatales, académicas y empresas que realizan un trabajo colaborativo de recopilación, análisis y ensamble de imágenes satelitales obtenidas de la plataforma Google Earth Engine, uno de los catálogos de imágenes satelitales y datos geoespaciales más grande del mundo. Este análisis, realizado en base a tecnologías de machine learning y big data, permite producir mapas confiables y actualizados que cada año se ponen a disposición del público de manera libre y gratuita en una plataforma abierta. Es una ventana que permite ver todo lo que pasa en un territorio en una resolución de 30 metros, desde 1985 hasta el presente.

Deforestación en Mato Grosso

MapBiomas Brasil: El origen

MapBiomas surgió en Brasil, en 2015, como respuesta a la necesidad de obtener información precisa, actualizada y de bajo costo sobre los cambios en el uso del suelo. ¿Por qué? Porque esos cambios son la principal fuente de emisiones de gases de efecto invernadero en Brasil. El SEEG (Sistema de Estimativa de Emissões de Gases de Efeito Estufa) es una iniciativa brasileña que estima las emisiones anuales de gases de efecto invernadero de Brasil para todos los sectores de la economía. A partir de sus estimaciones, concluyeron que el cambio en el uso del suelo representaba alrededor de las tres cuartas partes de las emisiones totales del país. Para estimar las emisiones, inicialmente se usaron datos sobre deforestación, pero cuando la tasa cayó, hacia mediados del 2000, esas estimaciones perdieron precisión. Por esto, se hizo necesario desarrollar otra estrategia que permitiera dar cuenta de las emisiones a partir de otras fuentes de información.

Esta necesidad nos llevó a buscar una forma de tener datos de los cambios en el uso del suelo para hacer estos cálculos”, dice Tasso Azevedo, Ingeniero Forestal y Coordinador General de MapBiomas. “Los mapas de uso del suelo tardan muchos años en hacerse. Había mapas cada diez años. Además, para hacer el mapa de un año tardaban 18 meses de trabajo y con un costo muy alto, porque involucraba a mucha gente para hacer la interpretación”. Entonces, Organizaciones No Gubernamentales, universidades y empresas de tecnología en Brasil se reunieron para estudiar la posibilidad de generar mapas de uso del suelo a través de series históricas utilizando imágenes satelitales. Y, después de ocho meses de trabajo, MapBiomas sacó la primera colección beta de mapas, además de una sistematización completa de la metodología y las herramientas desarrolladas para la generación de los mapas.

Tasso Azevedo (Coordinador General de MapBiomas). Foto: Pedro França/Agência Senado

Actualmente, MapBiomas lanzó cuatro colecciones de mapas anuales de Brasil, desde 1985 hasta 2018. Además, se ha implementado la metodología para los estados de la cuenca amazónica y el Gran Chaco Americano y se está trabajando para integrar el bosque Atlántico con Paraguay y Argentina y así completar Sudamérica. Y también se busca expandir la iniciativa en otros países, como Indonesia. Por otro lado, MapBiomas Brasil también ha mapeado toda la infraestructura de transporte y energía del país. Esto incluye carreteras, terminales, hidroeléctricas, líneas de transmisión y más. Y todos esos datos se pueden obtener para cada municipio de Brasil, cada estado, unidad de conservación, territorio indígena, bioma o incluso cuenca hidrográfica. Según Azevedo, “tú puedes contar cualquier historia en una escala de 30 metros”.

La ampliación al Gran Chaco Americano

La implementación de MapBiomas en el Gran Chaco tiene que ver con una iniciativa global que busca evidenciar la producción de alimentos ligada a la transformación del ecosistema. El Gran Chaco es la segunda área boscosa de mayor tamaño en Sudamérica, después de la Amazonía, y en años recientes se convirtió en uno de los principales focos de deforestación, en especial a partir el boom de commodities agrícolas que tuvo lugar entre el 2000 y el 2010. “Cuando el precio de la soja subió, muchas tierras ganaderas fueron ocupadas con soja y la actividad ganadera pasó a ocupar nuevas tierras. Es decir que el cambio del uso del suelo se dio por efecto de la ganadería, que era la que deforestaba, que a su vez era empujada por la soja” explica José Norberto Volante, Licenciado en Recursos Naturales, investigador del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) y coordinador de MapBiomas en el Gran Chaco argentino.

José Norberto Volante (Coordinador de MapBiomas Gran Chaco Argentino)

MapBiomas Gran Chaco es desarrollado por Guyra Paraguay y el INTA, en conjunto con The Nature Conservancy Brasil (TNC), Fundación Vida Silvestre Argentina e instituciones tecnológicas brasileñas. Fundación Vida Silvestre es una ONG argentina que desde 1988 está asociada a World Wildlife Fund (WWF). Esta institución, junto a TNC y National Wildlife Federation (NWF) forman parte de la Colaboración para los Bosques y la Agricultura, el proyecto bajo el que se desarrolla MapBiomas Gran Chaco. El proyecto es financiado por la Fundación Moore y busca desvincular la deforestación de la producción ganadera y de soja en el Amazonas, el Cerrado brasileño y el Gran Chaco argentino y paraguayo.

Mayra Milkovic (Punto Focal para MapBiomas por Fundación Vida Silvestre)

Desde Fundación Vida Silvestre, en nuestro rol de socios locales, identificamos al INTA como institución clave para la implementación de esta iniciativa, ya que no solo tiene presencia y conocimiento del territorio, sino que además cuenta con un equipo en teledetección que ha estado describiendo los cambios en la región chaqueña desde hace más de diez años” explica Mayra Milkovic, magíster y punto focal para MapBiomas en el marco del proyecto Colaboración para los Bosques y la Agricultura para Fundación Vida Silvestre.

La implementación de MapBiomas en el Gran Chaco implicó un proceso de capacitación liderado por el equipo de Brasil, el cual proveyó al INTA y Guyra Paraguay de la metodología y las herramientas necesarias para replicar MapBiomas al territorio chaqueño. No obstante, MapBiomas es una iniciativa colaborativa y debe ser adaptada al contexto local, por lo que las instituciones implementadoras locales también desarrollaron un aprendizaje propio para adaptar la metodología a la realidad del Gran Chaco.

Volante comenta que uno de los cambios más importantes fue la forma en la que se ensamblan las imágenes. “Cuando nosotros tomamos este proyecto, lo hicimos tal cual nos enseñaron y de ahí empezamos a ponerle nuestro conocimiento. Notamos que muchos de los problemas que ellos tenían nosotros no y viceversa. Por ejemplo: ellos trabajan con cartas rectangulares, es decir que construyen el mapa de Brasil como una cuadrícula. A nosotros eso nos creaba mucha dificultad. Por eso, probamos tomando zonas homogéneas no rectangulares a partir del libro ‘Ecorregiones y complejos ecosistémicos argentinos’, de Morello y Matteucci, dos científicos argentinos. Y así logramos superar las dificultades en el ensamblaje de las imágenes”. Para implementar una herramienta de mapeo local como MapBiomas, los expertos coinciden en que es indispensable adaptarla al territorio sobre el que se va a trabajar.

En mayo de 2019 se publicó la primera colección de mapas de cobertura y uso del suelo del Gran Chaco entre 2010 y 2017. Cada pixel, que representa un punto del mapa de 30 por 30 metros, se interpreta y esa interpretación es validada por tres expertos independientes que conocen el terreno. Así, se determina si la interpretación es correcta o no, es decir, si el tipo de cobertura que se le asignó a ese pixel corresponde a la realidad. El proceso de validación contempla, además, el nivel de error, y eso forma parte de la información que se pone a disposición del público.

Evolución anual de la cobertura y uso de la tierra elaborada a partir de datos de MapBiomas. (Fuente: mapbiomas.org)

Una red de redes

Cuando empezamos el proyecto, asumimos el compromiso de crearlo de forma que los métodos, los códigos, los productos, estuvieran disponibles para el público en una lógica de open source. Y los principios son los mismos: trabajar con organizaciones locales, con computación en la nube, tecnologías de machine learning y de forma colaborativa”, dice Azevedo. MapBiomas Brasil ya tiene cerca de cuatro mil usuarios registrados en la plataforma y hay cerca de ciento veinte grupos trabajando con los datos en diferentes aplicaciones, que trascienden por mucho los cálculos de emisiones por deforestación. Por ejemplo, el Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Doenças Tropicais (INCT-DT) utiliza los datos generados por MapBiomas para conocer cómo los cambios en el uso del suelo afectan el hábitat del carayá colorado austral (también conocido como mono aullador), cuya mortalidad permite identificar las zonas de mayor riesgo de fiebre amarilla y, así orientar las campañas de vacunación. Este es apenas uno de los abundantes ejemplos del uso que se le puede dar a los datos sobre uso del suelo y el valor que tienen para guiar el trabajo en los sectores más diversos.

Milkovic, por su parte, afirma: “Todos los proyectos que tienen que ver con el territorio necesitan datos e identificación de flujos de cambio. Nosotros velamos por que haya soluciones para conservar y promover un uso sostenible del suelo y tener conductas responsables, en especial en un contexto de cambio climático. Por eso, tenemos una mirada integradora de MapBiomas. No es solamente una herramienta, sino que es una plataforma de diálogo entre distintos sectores para mirar lo que pasa en el territorio de manera integrada”.

La incorporación del Gran Chaco al proyecto es un avance hacia la construcción de lo que Azevedo llama la Red MapBiomas Global. ¿Cómo se define esta red? En primer lugar, tiene unas condiciones comunes mínimas: la transparencia de datos, la libre disponibilidad de los scripts, el trabajo con tecnologías de machine learning, el uso de la plataforma Google Earth Engine. Pero, además, la red también es un espacio de discusión sobre su propia gobernanza, en la que los miembros comparten sus experiencias desde su mirada local y, conforme vayan aumentando los mapeos, brindarán capacitaciones, asistencia técnica y entrenamiento para nuevos o potenciales miembros. Siempre con el uso de una misma plataforma y la misma fuente de datos.

Existen otras iniciativas de mapeo del suelo, como Global Forest Watch, cuyo objetivo es detectar focos de deforestación y hacer diagnósticos sobre el estado del uso del suelo en el mundo. Sin embargo, en este sistema centralizado, la interpretación de las imágenes de todo el mundo es realizada por pocos profesionales situados en Estados Unidos, Europa y China en contacto con otros profesionales a nivel local. “Este sistema funciona bien para entender tendencias globales. Pero hay mucha tentación de utilizar esta información para sacar interpretaciones regionales y locales y para eso no sirve. Cuando uno mira un área en detalle, se da cuenta de que los errores aumentan”, señala Volante.

La gran diferencia con MapBiomas es que no se limita a detectar cambios en regiones boscosas. Cada nodo de la red se encarga de mapear un territorio delimitado y el mapeo requiere del conocimiento y la presencia de expertos en terreno para validar la interpretación de las imágenes. Es decir que, en algunos casos, hay que ir al terreno y verificar si lo que aparentemente se ve en la imagen corresponde a la realidad. En el caso del Chaco, el INTA es una institución con presencia histórica en el territorio argentino. De modo que los datos que ofrece MapBiomas están validados por profesionales locales con conocimiento del territorio. Y ese es un requisito para cualquier iniciativa de MapBiomas.

Imagen True-color MODIS de la región de Rondonia, Brazil, que muestra la deforestación masiva en la cuenca amazónica del sur-centro.

La apropiación de bienes públicos

Para tener una dimensión sobre el uso de los recursos naturales, el primer paso es disponer de datos que reflejen cualitativa y cuantitativamente lo que hay en un territorio y también qué se hace con eso. “Cualquier actividad de planificación, de discusión sectorial, tiene que ver con la cobertura y el uso del suelo. Y detrás de eso está la cuestión de quién se apropia de qué cosa. Estamos hablando de la apropiación de los recursos naturales”, dice Volante. Por esto, la información sobre los cambios en el uso del suelo da cuenta de todo tipo de actividad humana: desde el uso para cultivos hasta el emplazamiento de ciudades. MapBiomas abre la discusión sobre preguntas que, en palabras de Volante, son clave: “¿Quién se adueña de bienes públicos? ¿Quién toma la mayor parte de esos bienes y qué hace con ellos? Esa va a ser la discusión en los próximos 50 años. Aunque, en realidad, en toda la historia de la humanidad, la discusión siempre ha sido esa”.

Según Volante, lo que se ha hecho más evidente es el impacto público de las acciones privadas. Es decir que lo que cada persona hace en su casa tiene un impacto en la sociedad: generar basura, tirar un contaminante por el desagüe, consumir energía, gas, agua. Problemáticas como el cambio climático están poniendo en relieve cada vez más este impacto. En esta línea, MapBiomas es una red de datos abiertos que permite visibilizar el usufructo que se hace de los recursos naturales. Y para esto se realiza un trabajo constante de refinamiento, con el objetivo de que la información generada no solo sea rigurosa, sino también detallada. Por ejemplo, se espera que, en algunos años, la categoría “cultivo” esté discriminada según el tipo de cultivo. Esto permitirá saber lo que se cultiva en un territorio y además conocer el régimen de rotación con exactitud, información que hoy se tiene solo a partir de estimaciones. En palabras de Volante: “Con este sistema, queremos hacer cada vez más evidente el impacto que tienen las acciones privadas en lo colectivo, ya que eso lleva a la toma de consciencia. Porque, en definitiva, ese es el trabajo”.

¿Cómo se generan los mapas de MapBiomas?
Para generar una colección de mapas, MapBiomas sigue una metodología rigurosa que a la vez está adaptada al contexto sobre el que se trabaja. Primero, se toman todas las imágenes libres de nubes disponibles para un año, en el caso de Brasil, en todo el territorio. A la vez, se generan índices que permiten analizar distintos aspectos de la cobertura vegetal, el suelo desnudo, los cuerpos de agua, entre otros. Brasil se compone a partir de 380 imágenes LandSat (imágenes tomadas por satélites de la NASA operados por el United States Geological Survey) compuesta por millones de pixeles con resolución de 30 metros por 30 metros. En total, la imagen de Brasil se compone de más de 9.000 millones de pixeles, cada uno de los cuales contiene 105 capas de información. Estos pixeles son la unidad de análisis con la que trabaja MapBiomas.
Con toda esta información, se construye un mosaico con la mejor información disponible para el año analizado. Y, en el caso de Brasil, se generó una serie histórica de 34 años. Para cada mosaico de cada año se clasifica el uso del suelo según ciertas categorías, llamadas clases. Para esto, se usa un sistema de clasificación automática llamado “Random Forest”, que opera en Google Earth Engine y se basa en principios de machine learning. MapBiomas Brasil entrena el algoritmo con muestras de la información que desea clasificar. La clasificación de cada pixel se hace para cada uno de los 34 años.
Para cada pixel se aplican reglas temporales de clasificación para reducir el error causado por diversos factores, por ejemplo, el exceso de nubes, la ausencia de datos, la aparición de cambios imposibles o no permitidos (como transiciones anuales de bosque natural a cultivo y luego a bosque natural). En la colección 4, más de cien reglas temporales y espaciales fueron aplicadas.
Una vez elaborados los mapas de cobertura de cada clase para un mismo año, se ensamblan, dando como resultado un único mapa. Otras reglas temporales se aplican para reducir los errores que pudieran haberse producido como consecuencia del proceso de ensamblaje. En una última etapa, se estiman las estadísticas de las transiciones que dan cuenta de los cambios en las coberturas del suelo en el tiempo.

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