En nuestra publicación anterior, “MaxEnt Algorithm: Using Machine Learning to Improve Species Distribution Modeling“, presentamos los beneficios de emplear algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión y exactitud de los modelos de distribución de especies. Ahora, exploraremos la poderosa combinación de técnicas de aprendizaje automático y datos de teledetección para crear modelos de idoneidad y distribución de hábitat más completos y dinámicos para diversas especies.
- El Cambiante Paisaje del Modelado de Distribución de Especies
Los métodos tradicionales de modelado de distribución de especies han dependido de datos de presencia-ausencia y variables ambientales recopiladas a través de estudios de campo. Aunque estos métodos proporcionan datos valiosos sobre las relaciones especie-hábitat, a menudo sufren limitaciones como datos dispersos o sesgados y la falta de consideración de las complejas interacciones entre las especies y su entorno.
La aparición del aprendizaje automático en ecología y conservación ha abierto nuevas puertas para modelar las distribuciones de especies. Los algoritmos de aprendizaje automático, como el modelo de Máxima Entropía (MaxEnt), pueden procesar eficientemente conjuntos de datos grandes e identificar relaciones complejas entre las ocurrencias de especies y variables ambientales.
- Teledetección: Una fuente increíble de datos
La tecnología de teledetección, a través de la adquisición de información sobre la superficie terrestre a través de sensores satelitales o aerotransportados, ha revolucionado la investigación de la biodiversidad. Los datos de teledetección, con sistemas como la captura de imágenes satelitales o equipos de pulsos láser como el LiDAR (del inglés Light Detection and Ranging), pueden proporcionar información de alta resolución, continua y multitemporal sobre características del hábitat, como la cobertura terrestre, la estructura vegetal y las condiciones ambientales.
Incorporar datos de teledetección en los modelos de distribución de especies ofrece varias ventajas:
- Mejora de la cobertura espacial y temporal de las variables ambientales.
- La capacidad para modelar las relaciones especie-hábitat en escalas espaciales amplias.
- Reducción de la dependencia de trabajos de campo que consumen mucho tiempo y recursos.
- Caso de estudio: Mejora de Modelos de Distribución de Especies con Aprendizaje Automático y Teledetección
Para demostrar los beneficios de integrar aprendizaje automático y datos de teledetección, consideremos un hipotético estudio sobre la distribución de una especie avícola en peligro de extinción. Los objetivos del estudio son identificar los requisitos clave del hábitat de la especie y generar mapas de idoneidad de hábitat de alta resolución para informar la planificación de la conservación.
Metodología: Los investigadores utilizan datos de teledetección, como índices de vegetación derivados de satélites y métricas de estructura del dosel derivadas de LiDAR, como variables de entrada para un modelo de MaxEnt. Los registros de presencia de la especie se obtienen de trabajos de campo, iniciativas de ciencia ciudadana y bases de datos de biodiversidad existentes.
Resultados: El enfoque integrado ofrece un modelo predictivo con un mayor potencial que los arrojados por modelos de distribución tradicionales, revelando relaciones complejas entre la distribución de la especie de ave y las variables ambientales de mayor importancia obtenidas por medios de teledetección. Los mapas de idoneidad de hábitat resaltan áreas prioritarias a considerar para las políticas de conservación, como la restauración del hábitat y el establecimiento de áreas protegidas.
- Superar Desafíos y Limitaciones
A pesar de las ventajas de integrar aprendizaje automático y datos de teledetección, hay varios desafíos y limitaciones a considerar:
- Ddquisición y preprocesamiento de datos: Los datos de teledetección pueden ser grandes y complejos, requiriendo recursos computacionales significativos y experiencia para el procesamiento y análisis.
- Melección y validación de modelos: Elegir el algoritmo de aprendizaje automático apropiado y validar su rendimiento puede ser desafiante, especialmente al tratar con datos ruidosos o incompletos.
- Interpretación de resultados y consideración de incertidumbres: Es crucial considerar las suposiciones e incertidumbres asociadas con el proceso de modelado e interpretar los resultados con precaución, especialmente al traducirlos en acciones de conservación.
- Pasos y Oportunidades
La integración de técnicas de aprendizaje automático y datos de teledetección para el modelado de distribución de especies presenta numerosas oportunidades para la investigación y el desarrollo adicionales:
- Combinar diferentes técnicas de aprendizaje automático, como modelos de conjunto o aprendizaje profundo, para mejorar el rendimiento predictivo y la robustez.
- Incorporar datos de ciencia ciudadana y crowdsourcing para expandir el rango y la calidad de las entradas del modelo.
- Integrar proyecciones de cambio climático y otras variables ambientales para evaluar los posibles impactos del cambio global en las distribuciones de especies y la idoneidad del hábitat.
Al combinar técnicas de aprendizaje automático y datos de teledetección, podemos mejorar significativamente la precisión y utilidad de los modelos de distribución de especies. Este enfoque permite a investigadores y profesionales de la conservación comprender y predecir mejor las respuestas de las especies a las condiciones ambientales cambiantes, aportando la información necesaria para diseñar estrategias de conservación más efectivas.
En Hub-Terra, nuestro equipo se dedica a avanzar en el campo del modelado de idoneidad de hábitats y distribución de especies aprovechando algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia y tecnología de teledetección. Al aprovechar el poder de estas herramientas innovadoras, nos esforzamos por proporcionar conocimientos prácticos y soluciones basadas en datos para la conservación y gestión de la biodiversidad.
A medida que continuamos explorando y desarrollando nuevas metodologías y técnicas, seguimos comprometidos con fomentar la colaboración e intercambio de conocimientos dentro de las comunidades científicas y de conservación. Juntos, podemos dar pasos significativos hacia la preservación de la increíble biodiversidad de nuestro planeta y los ecosistemas en los que se basa toda la vida.
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