Análisis de Deforestación con Machine Learning: Cómo la Ciencia de Datos Potencia el Monitoreo Ambiental
Proyecto Final de Machine Learning de Virginia Forcone
Diplomatura en Machine Learning Python
El monitoreo de la deforestación es uno de los desafíos ambientales más relevantes en Argentina y en el mundo. Hoy, gracias al avance de la Ciencia de Datos y el acceso a imágenes satelitales de alta calidad, es posible desarrollar modelos predictivos que permiten identificar, medir y anticipar cambios en la cobertura vegetal con una precisión cada vez mayor.
En este artículo te contamos un proyecto desarrollado por Virginia Forcone, en el Instituto Data Science Argentina, donde se aplicaron técnicas de Machine Learning para analizar la deforestación en la región de Joaquín V. González, Salta. El trabajo combina datos satelitales Landsat, procesamiento de imágenes y modelos predictivos para estudiar la pérdida de bosques a lo largo de los últimos 20 años.
¿Por qué es importante analizar la deforestación con Machine Learning?
El análisis de deforestación con Machine Learning ofrece ventajas clave frente a los métodos tradicionales:
- Automatiza y acelera el procesamiento de grandes volúmenes de imágenes satelitales.
- Detecta patrones de cambio que no son evidentes a simple vista.
- Aumenta la precisión en la clasificación de coberturas de suelo.
- Permite generar modelos escalables y replicables en otras regiones.
Gracias a estas capacidades, es posible mejorar la toma de decisiones en políticas ambientales, agricultura, ordenamiento territorial y conservación.
El proyecto: Deforestación en Joaquín V. González (Salta)
El análisis se basó en una serie temporal de imágenes satelitales del programa Landsat, una de las fuentes más utilizadas en proyectos de teledetección por su disponibilidad histórica y su resolución espacial.
El proceso incluyó:
1. Selección de imágenes satelitales
Se utilizaron capturas libres de nubes para diferentes años entre 2000 y 2020.
2. Preprocesamiento
- Corrección atmosférica
- Normalización
- Selección de bandas relevantes para el análisis de vegetación (NDVI, NBR)
3. Clasificación con Machine Learning
Se entrenó un modelo Random Forest, una técnica robusta para clasificación de imágenes, ampliamente usada en teledetección.
El modelo permitió distinguir entre áreas:
- Boscosas
- Agrícolas
- Urbanas
- Suelo desnudo
Resultados del análisis de deforestación
El análisis de deforestación con Machine Learning mostró un cambio significativo en la cobertura vegetal en la zona de estudio. De acuerdo con las imágenes clasificadas:
- Se observa una pérdida sostenida de bosque nativo, especialmente en zonas cercanas a campos agrícolas.
- Entre 2000 y 2020, las áreas agrícolas crecieron de forma notable, desplazando la cobertura boscosa.
- La precisión del modelo superó el 80% en validación, con buena capacidad para diferenciar tipos de uso de suelo.
Estos resultados muestran cómo la combinación de datos satelitales y algoritmos de Machine Learning facilita un análisis preciso y escalable.
¿Qué aporta la Ciencia de Datos al monitoreo ambiental?
Integrar Ciencia de Datos en estudios ambientales ofrece múltiples beneficios:
- Predicciones más confiables gracias a modelos entrenados con grandes volúmenes de datos.
- Actualización continua, ya que los satélites proveen información frecuente.
- Repetibilidad del análisis, lo que permite comparar períodos históricos.
- Escalabilidad, ya que la metodología puede aplicarse a cualquier región del país.
Conclusiones
El análisis de deforestación con Machine Learning se está convirtiendo en una herramienta esencial para entender los cambios en el ambiente y apoyar decisiones basadas en evidencia. Desde el Instituto Data Science Argentina, promovemos este tipo de proyectos aplicados que demuestran el impacto real de la Ciencia de Datos en problemáticas territoriales y socioambientales.
LinkedIn de Virginia Forcone: https://www.linkedin.com/in/maria-virginia-forcone/
