Cartografía forestal Lidar frente a alometría: ¿Qué es más fiable para la gestión forestal?

Las ecuaciones alométricas han sido durante mucho tiempo la columna vertebral de la medición del carbono forestal. Pero se basan en parcelas limitadas y en generalizaciones regionales que introducen incertidumbre. 

La cartografía forestal Lidar, desde los satélites hasta las exploraciones terrestres, mide los atributos de los árboles directamente y a escala. Como tal, ofrece una mejor cobertura espacial y repetibilidad. Pero los mejores resultados se obtienen cuando ambos métodos trabajan juntos, utilizando sistemas lidar para calibrar y validar la alometría.

Este enfoque híbrido impulsa la moderna inteligencia del carbono, mejorando la transparencia, la precisión y la confianza en la calidad de los créditos de carbono para todas las partes interesadas.

Por qué este debate afecta a la credibilidad del carbono

Los proyectos de carbono forestal dependen de la medición de la biomasa. Cuando dichas mediciones son erróneas, los errores se acumulan y crean problemas de volumen de créditos, fijación de precios e integridad del mercado.

Históricamente, la alometría dominaba el campo. Las pequeñas parcelas alimentaban las ecuaciones regionales, que luego se extrapolaban a vastos paisajes. Este planteamiento funcionaba cuando los mercados de carbono eran nuevos, pero a medida que aumenta la inversión y se intensifica el escrutinio, la incertidumbre en las mediciones se convierte en un lastre.

Lidar introduce una precisión espacial y una repetibilidad que los métodos tradicionales tienen dificultades para igualar. En lugar de medir una fracción del área del proyecto, los datos lidar para la cartografía forestal cubren paisajes enteros. También detecta la degradación, rastrea el rebrote y revela alteraciones que los equipos de campo podrían pasar por alto. Pero el lidar no es una bala de plata: sigue necesitando una calibración a partir de datos reales sobre el terreno.

La elección entre estos métodos afecta a la incertidumbre de la medición, al riesgo de permanencia y a los resultados de la calificación del proyecto. Por ello, la integridad de las mediciones independientes es la piedra angular de unos mercados de carbono forestal creíbles. Sin ella, los compradores no pueden confiar en sus compras.

Biomass Atlas pone en práctica este enfoque híbrido a una escala sin precedentes, combinando datos de campo LiDAR multiescala patentados con modelización avanzada para ofrecer información accesible sobre la biomasa que puedan utilizar todos los participantes en el mercado.

Alometría 101: el enfoque clásico pero limitado

La alometría estima la biomasa arbórea utilizando relaciones empíricas entre la masa seca real y atributos medibles como el diámetro, la altura y la especie arbórea.

Los científicos desarrollaron estas ecuaciones mediante muestreos destructivos, es decir, talando árboles, pesándolos y construyendo modelos de regresión que relacionan las dimensiones físicas con la biomasa.

El flujo de trabajo típico es sencillo: los equipos de campo miden el diámetro y la altura de los árboles, identifican las especies, aplican la ecuación de regresión adecuada y, a continuación, agregan los resultados de la parcela al rodal y al paisaje. Para proyectos pequeños con especies arbóreas bien estudiadas, este enfoque funciona razonablemente bien. Es sencillo, relativamente barato y se basa en décadas de investigación forestal.

Pero la alometría tiene importantes limitaciones. Las muestras pequeñas crean sesgos regionales. Cuando las parcelas no son representativas de un paisaje más amplio, se producen errores de extrapolación. También existe el riesgo del error humano. Si un científico mide mal un árbol, toda la ecuación se viene abajo. Además, la alometría tiene dificultades para detectar la degradación o las perturbaciones en los bosques.

La incertidumbre aumenta cuando se va más allá de los bosques bien estudiados. En los bosques tropicales, donde la diversidad de especies arbóreas es elevada y los datos de calibración escasos, las estimaciones alométricas pueden conllevar rangos de incertidumbre de ±20-60%. Esa es la diferencia entre un proyecto que reclama 100.000 créditos de carbono cuando en realidad sólo ha producido 40.000, o hasta 160.000.

El Atlas de Biomasa se diseñó específicamente para superar estas limitaciones. En lugar de basarse en ecuaciones alométricas elaboradas a partir de un muestreo destructivo limitado, utiliza Muli-Scale Lidar para medir directamente el volumen y la biomasa de los árboles, con una precisión a nivel de árbol del 3% de error, frente al 15-30% de los métodos alométricos.

Cartografía forestal Lidar: la revolución moderna

La tecnología Lidar (Light Detection and Ranging) utiliza impulsos láser emitidos para medir la estructura tridimensional de los bosques con notable precisión.

En primer lugar, un sensor lidar emite impulsos rápidos que rebotan en el dosel del bosque, las ramas y el suelo. A continuación, el sistema lidar calcula la distancia en función del tiempo de retorno, que utiliza para construir nubes de puntos lidar detalladas que capturan la altura del dosel y evalúan la densidad de la vegetación.

Existen múltiples sistemas lidar que pueden aplicarse al sector forestal:

• La tecnología lidar terrestre proporciona escaneados a nivel de árbol para su calibración, midiendo árboles individuales con precisión. Esto permite a los científicos estimar mejor la biomasa.
• El escaneado láser aerotransportado cartografía la estructura regional de las copas de los árboles desde un avión. Permite a los científicos medir mayores extensiones de terreno en menos tiempo, pero no es tan preciso.
• Las imágenes por satélite de plataformas como GEDI e ICESat-2 ofrecen una cobertura mundial. Aunque hay que señalar que estas imágenes suelen ser de menor resolución.

Biomass Atlas utiliza los tres enfoques lidar en su metodología patentada Multi-Scale LiDAR (MSL):

• Escaneado láser terrestre (TLS): Modelado explícito en 3D de árboles individuales con medición directa del volumen y la biomasa de los árboles, sin necesidad de ecuaciones alométricas.
• Escaneado láser UAV: Aumenta las mediciones TLS a decenas de miles de hectáreas manteniendo una precisión submétrica.
• Escaneado láser aerotransportado (ALS): Cobertura regional de pared a pared con precisión topográfica

Este enfoque multiescala combina la precisión de las mediciones terrestres con la cobertura necesaria para el análisis a escala de proyecto.

El proceso de cartografía forestal lidar transforma los datos brutos en información práctica. Los pulsos láser inciden en el dosel forestal y se reflejan, creando nubes de puntos que revelan la estructura tridimensional. A continuación, los algoritmos convierten estas mediciones en modelos digitales de elevación y estimaciones de biomasa. El resultado son datos objetivos, repetibles y escalables en todos los ecosistemas forestales.

Lidar es capaz de detectar la degradación, detectar la tala selectiva y analizar los patrones de rebrote. Cuando se integra con el radar y las imágenes ópticas por satélite, permite una vigilancia continua a escala del paisaje. Como tal, es una herramienta esencial para la gestión de incendios forestales, entre otras cosas.

Pero el lidar no es perfecto. Requiere datos de calibración, normalmente de alometría, para convertir la estructura en estimaciones de biomasa. Un sotobosque denso o un terreno escarpado pueden dificultar la recogida de datos. Y aunque los costes por hectárea disminuyen a escala, el precio inicial puede ser considerable.

El Atlas de Biomasa aborda estos retos proporcionando datos de calibración a escala: más de 450.000 millones de puntos de datos recogidos en diversas zonas geográficas que representan el 80% de las áreas tropicales del proyecto NBS. Esta diversidad regional garantiza que los modelos funcionen de forma fiable en diferentes tipos de bosque, condiciones del terreno y contextos ecológicos.

Comparación de la fiabilidad: precisión de los datos, cobertura de la estructura forestal y riesgo de incertidumbre

El modelo híbrido: el punto de intersección

El debate entre lidar y alometría no viene al caso. No son métodos competidores. Son tecnologías complementarias que se necesitan mutuamente para triunfar.

La alometría proporciona una calibración específica de las especies para los retornos lidar, teniendo en cuenta la densidad de la madera de las diferentes especies de árboles y otros detalles importantes. Lidar proporciona escalado espacial y repetibilidad para los modelos alométricos, extendiendo datos precisos a paisajes enteros.

Cuando se combinan, los trazados alométricos anclan el volumen derivado del lidar y permiten modelos de masa. Por su parte, el lidar detecta los cambios temporales, como la degradación, los incendios forestales y el rebrote. Juntos, la alometría y el lidar reducen la incertidumbre, especialmente con exploraciones repetidas que siguen el crecimiento de los árboles.

Biomass Atlas representa la plena realización de este enfoque híbrido. Integramos datos patentados de escaneado láser terrestre (que eliminan las suposiciones alométricas a nivel de árbol) con escaneado láser aerotransportado y UAV y, a continuación, fusionamos esta base LiDAR multiescala con imágenes por satélite y aprendizaje automático para producir estimaciones verificadas de biomasa sobre el suelo y reservas de carbono en todos los proyectos.

Buenas noticias: Biomass Atlas ya está disponible para todos los participantes en el mercado (promotores de proyectos, registros, gobiernos e inversores), lo que democratiza el acceso a información de alta calidad sobre el carbono forestal.

Cómo la adquisición de datos Lidar mejora la medición de los créditos de carbono

Las mediciones fiables de la biomasa conducen a líneas de base y deltas fiables de las reservas de carbono.

Además, unos mejores sistemas MRV se traducen en valor de mercado. Al fin y al cabo, cuando se reduce la incertidumbre, se reducen las reservas conservadoras de los registros y se pueden generar más créditos.

La mejora de la transparencia es igual de importante. Los mapas forestales digitales en 3D a partir de datos de nubes de puntos tienen más peso que los informes de campo en PDF. Los compradores pueden verificar las reclamaciones. Los auditores pueden detectar incoherencias. Y toda la población de árboles se hace visible, no sólo la fracción muestreada.

Lidar también permite detectar fraudes, fugas y degradación, incluso en cosechas parciales. Para proyectos que abarcan cientos de miles de hectáreas, la supervisión por satélite combinada con el escaneado láser aerotransportado y los estudios lidar móviles crean un sólido sistema de verificación.

Comparación de casos: Mismo bosque, dos métodos

Consideremos un proyecto tropical de 100.000 hectáreas. Utilizando únicamente la alometría, los equipos podrían muestrear 50 hectáreas, es decir, el 0,05% de la superficie. Con esos datos limitados, la estimación podría ser de 180 tCO₂e por hectárea con una incertidumbre de ±50%. Esto significa que el valor real podría oscilar entre 90 y 270 tCO₂e por hectárea.

Ahora presentamos Biomass Atlas, que combina LiDAR multiescala calibrado con parcelas de escaneado láser terrestre en más de 250.000 hectáreas. La estimación pasa a ser de 190 tCO₂e por hectárea con una incertidumbre de ±9%. El intervalo se reduce a 173-207 tCO₂e por hectárea. Esto supone una mejora de la certidumbre del 41%, lo que se traduce en una mayor confianza y menores reservas de riesgo.

Como puede ver, unas estimaciones precisas de la biomasa aérea repercuten en la economía de los proyectos. Una mayor certeza significa más créditos, mejores precios y una mayor confianza de los inversores. La mejora se acentúa con el tiempo, a medida que se repiten las exploraciones y se registran los cambios con mayor precisión.

Y, lo que es más importante, Biomass Atlas ofrece esta precisión a través de la API en cuestión de horas, lo que elimina los meses de trabajo de campo y el tiempo de procesamiento que requieren los métodos tradicionales. Esta ventaja de velocidad ayuda a los desarrolladores a cumplir antes los hitos de verificación y a comercializar antes los créditos.

El futuro: IA + Lidar + Fusión de datos de campo

Los modelos de aprendizaje automático amplían los límites de la cartografía forestal.

Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden fusionar nubes de puntos lidar con radares, imágenes ópticas de satélite y datos de parcelas para generar mapas continuos de biomasa. En lugar de extrapolar a partir de muestras dispersas, estos sistemas conectan puntos entre múltiples fuentes de datos y la verdad sobre el terreno.

La vigilancia en tiempo real también empieza a ser viable. Las misiones de seguimiento GEDI y las constelaciones SAR de radar ofrecen tiempos de revisita frecuentes. Cuando se combina con IA que puede procesar conjuntos de datos masivos de manera eficiente, la visión de las plataformas de observabilidad de carbono se vuelve clara.

En Sylvera, nuestro objetivo es producir inteligencia de carbono escalable, verificable y mejorada por aprendizaje automático que permita a los compradores e inversores corporativos tomar mejores decisiones sobre el carbono. Biomass Atlas ya aprovecha estas tecnologías, combinando datos LiDAR multiescala con imágenes por satélite y modelos de aprendizaje automático para producir mapas continuos de biomasa con 25 años de cobertura temporal.

Cómo afecta esto a los compradores y a los equipos de ESG

Para los compradores de créditos de carbono, la precisión afecta directamente al precio ajustado al riesgo. Cuando se sabe que un crédito tiene una incertidumbre del ±9% en lugar del ±50%, se puede invertir con mayor confianza.

Los equipos ESG también se benefician. ¿Cómo? Pueden utilizar mediciones creíbles para defender los compromisos climáticos y evitar problemas de cumplimiento relacionados con declaraciones excesivas.

Con Biomass Atlas, que proporciona datos de biomasa independientes y defendibles, los equipos de ESG pueden demostrar a los auditores que sus compras de créditos forestales están respaldadas por los datos más precisos disponibles: revisados por expertos, fiables para los gobiernos y con una cuantificación transparente de la incertidumbre.

Para los inversores, unos datos precisos permiten valorar los proyectos forestales sobre la base de datos reales, no de estimaciones registrales. En otras palabras, los inversores pueden valorar los proyectos forestales como valorarían cualquier otro activo: con datos transparentes y verificables sobre las reservas reales de carbono y sus cambios a lo largo del tiempo.

Biomass Atlas ofrece esta transparencia a través de datos accesibles mediante API que los inversores pueden consultar directamente, en lugar de basarse únicamente en las afirmaciones de los promotores de los proyectos.

Mapear la cobertura forestal de la forma correcta

La alometría sentó las bases de la ciencia del carbono forestal. Sigue siendo esencial para la calibración específica de especies y la validación de la verdad sobre el terreno. Pero la cartografía lidar de la estructura forestal aumenta la calidad de los datos y hace que el carbono forestal sea medible, transparente y escalable para los mercados de carbono modernos.

El enfoque más fiable es el híbrido: lidar calibrado mediante alometría robusta. Esto combina la base ecológica de los métodos tradicionales con la precisión espacial de la tecnología moderna.

Biomass Atlas hace operativo este enfoque híbrido a una escala sin precedentes. Tanto si es usted un promotor de proyectos que busca una verificación independiente, un registro que construye infraestructuras de nueva generación, un gobierno que establece líneas de base creíbles o un inversor que lleva a cabo una diligencia debida, Biomass Atlas transforma la incertidumbre en confianza.

Solicite hoy mismo acceso a Biomass Atlas para comprobar cómo los datos sobre biomasa más precisos del mundo, suministrados a través de API, impulsan estrategias de carbono seguras.