Láser en campos de maíz

Cada segundo, los láseres montados en la Estación Espacial Internacional envían 242 pulsos rápidos de luz a la Tierra. Estos rayos inofensivos del instrumento de Investigación de Dinámica de Ecosistemas Globales (Global Ecosystem Dynamics Investigation, GEDI) de la NASA rebotan en las superficies naturales y artificiales de la Tierra y se reflejan de regreso al instrumento. Al medir el tiempo que tardan las señales en regresar, los científicos pueden obtener la altura de la superficie debajo.

Los científicos utilizan estas mediciones de detección y rango de luz, o lidar, para crear perfiles tridimensionales de la superficie de la Tierra. La misión principal de GEDI es medir la altura de los árboles y la estructura forestal para estimar la cantidad de carbono almacenado en los bosques y manglares. Una nueva investigación respaldada por NASA Harvest revela que estos datos también se pueden usar para monitorear dónde se cultivan diferentes tipos de cultivos.

Cuando David Lobell, ecologista agrícola de la Universidad de Stanford, vio a los investigadores usar datos GEDI para estimar la altura de los árboles, se preguntó cómo podría usar los datos para estudiar la agricultura. A Stefania Di Tommaso y Sherrie Wang, investigadoras de su equipo, se les ocurrió la idea de usar los datos para distinguir los diferentes tipos de cultivos que crecen en las granjas.

Wang contactó al equipo científico de GEDI en la Universidad de Maryland para ver si estaban usando el instrumento para la investigación agrícola. Respondieron que no estaban seguros de que los datos de GEDI pudieran usarse para tal aplicación. “Pero no dijeron que fuera imposible”, dijo Lobell, quien ayuda a dirigir los estudios de rendimiento de cultivos para NASA Harvest.

Es importante mapear dónde se cultivan ciertos cultivos para estimar la producción general de los principales cultivos del mundo. Pero ha sido difícil mapear de manera confiable los tipos de cultivos desde el espacio porque muchas plantas pueden tener el mismo aspecto en las imágenes ópticas.

Monitorizando el maíz desde el espacio

Lobell y su equipo comenzaron con maíz. Cuando están completamente desarrollados, los tallos de maíz promedio son alrededor de un metro más altos que otros cultivos, una diferencia que es detectable en los perfiles GEDI. Utilizando esta información, el equipo de Stanford combinó los datos del perfil LIDAR de GEDI con imágenes ópticas de los satélites Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea. Pudieron mapear de forma remota el maíz en tres regiones donde había datos terrestres confiables para validar sus observaciones: el estado de Iowa en los EE. UU., la provincia de Jilin en China y la región de Grand Est en Francia.

Las imágenes en la parte superior de la página muestran la distribución del maíz y otros cultivos cerca de Truchtersheim, Francia, medidos desde el suelo y del modelo GEDI-Sentinel.

El algoritmo de Stanford distinguió correctamente el maíz de otros cultivos con una precisión superior al 83 por ciento. El modelo que utilizó solo los datos de Sentinel-2 tuvo una precisión promedio general del 64 por ciento. “Hace dos años, nunca hubiera pensado que GEDI podría usarse de esta manera”, dijo Lobell.

En el futuro, el equipo de investigación tiene como objetivo mapear la producción de maíz en todo el mundo, lo que podría usarse para comprender las perspectivas de cosecha de maíz cada año. También podría ayudar a los agricultores y las agencias de ayuda a evaluar las preocupaciones sobre la seguridad alimentaria y tener una idea de los posibles cambios en la gestión que podrían mejorar la producción en las principales regiones productoras de maíz.

Imágenes de NASA Earth Observatory por Lauren Dauphin, utilizando datos de DiTommaso et al. (2021) y datos de Landsat del Servicio Geológico de EE.UU. Historia de Emily Cassidy, NASA Earthdata.

NASA Earth Observatory