�鶹����

A pesar de que o uso de sensores remotos para obter informacin sobre os recursos forestais presentes nunha determinada zona é unha prctica estendida, existen, como recoece a investigadora da Escola de Enxeara Forestal Laura Alonso, “poucas solucins para a súa aplicacin en paisaxes forestais dinmicas”, como as de Galicia, que se definen tanto polo minifundismo como por estar suxeitas a constantes cambios. Desear unha metodoloxa que permita “caracterizar automaticamente” superficies forestais como os montes galegos, a partir de imaxes por satélite, foi o obxectivo central da tese de doutoramento de Alonso, recoecida este martes cun accésit nos .��

A sede do Instituto Nacional de ���Ա�����پ����������� y Tecnologa Agraria y Alimentaria (Inia), en Madrid, acolleu nesta xornada o acto de entrega dos galardns que a SECF outorga cada ano s mellores teses e traballos de fin de grao e mestrado. “O premio faime moita ilusin”, recoece Alonso, quen sinala que se trata dun recoecemento “totalmente compartido” cos directores da súa tese, Julia Armesto e Juan Picos, que recollan no seu nome esta distincin. “Significa un recoecemento ao traballo realizado e unha confirmacin da vala das nosas investigacins, xa que a SECF é unha asociacin que engloba grandes expertos en materia forestal”, engade esta investigadora, que a finais de 2023 defenda na escola pontevedresa a súa tese Desarrollo de nuevos métodos para la caracterizacin y gestin del patrimonio forestal mediante teledeteccin.

Traballar cunha escala pequena e cambiante

Centrada no desenvolvemento de metodoloxas que permitan mellorar a obtencin de informacin sobre os recursos forestais nesas “paisaxes forestais dinmicas”, a investigacin de Alonso baseouse no traballo con imaxes do satélite Sentinel-2, da Axencia Espacial Europea, unha fonte de informacin de acceso aberto “que ten unha gran resolucin temporal e unha resolucin espacial relativamente grande”. Estes factores, recoece, foron “clave” para o deseo dunha metodoloxa orientada a superficies como os montes galegos, marcadas polo minifundismo, pola presenza de “especies de crecemento rpido” ou por un alto volume de cortas de madeira, as como tamén pola “abundancia de perturbacins” como os incendios. “Todo isto fai que cando intentamos caracterizar a superficie forestal, teamos que buscar cousas moi pequenas, que estn suxeitas a cambios continuos”, recoece Alonso,

Nese senso, a metodoloxa desenvolta permite “caracterizar automaticamente as principais cubertas forestais de Galicia”, identificando a presenza de conferas, eucaliptos, outras rbores frondosas ou matogueiras, as como “detectar os cambios”, a través dunha “continua actualizacin”.

Unha metodoloxa empregada no Inventario Forestal Continuo

Os traballos desenvolvidos foron tamén unha das bases da metodoloxa deseada na escola para o “mapa de coberturas” do . Resultado dun convenio entre a Xunta de Galicia e as Universidades de Vigo e Santiago de Compostela, este proxecto levou ao desenvolvemento de sistemas capaces de identificar e caracterizar, de forma automatizada, diferentes tipos de plantacins e superficies forestais a partir de imaxes por satélite e desde a EE Forestal xerouse tanto unha cartografa forestal de Galicia de alta resolucin, como outra de media resolucin, que fai posible actualizar anualmente este inventario.��

Ademais de afondar en como poderan levarse a cabo eses “mapas de coberturas xerais”, a investigacin de Alonso abrangueu tamén o deseo de metodoloxas “para caracterizar as masas con maior detalle”, que permitisen a deteccin automtica de tipos ou especies de rbores. “Traballouse no cartografado e caracterizacin de masas de castieiro, diferenciacin de especies de conferas, diferenciacin de especies de eucalipto e caracterizacin de masas de eucalipto”, explica. Tamén no marco da súa tese, Alonso estudou as oportunidades que podera supor contar cun “mapa de usos do solo actualizado” hora de “intentar comprender o comportamento dos incendios e crear mapas de combustible actualizados”. De feito, as súas investigacins tiveron tamén aplicacins no proxecto europeo Firepoctep, que tia entre os seus obxectivos centrais a deteccin de reas estratéxicas de xestin para a prevencin de incendios forestais.