La restauración de ecosistemas incorpora una nueva herramienta tecnológica con el desarrollo de Google Earth AI para restauración de la naturaleza, una iniciativa de Google Research que utiliza imágenes satelitales de alta resolución para generar información destinada a mejorar la planificación ambiental y la conservación de los territorios.
A diferencia de otros sistemas enfocados únicamente en identificar masas forestales, esta plataforma permite reconocer elementos ecológicos de menor escala, como setos vivos, pequeños bosquetes y muros de piedra, considerados importantes para mantener la conectividad de los ecosistemas. Además, transforma esas observaciones en información vectorial que puede analizarse, medirse e integrarse con mapas agrícolas para apoyar proyectos de restauración, captura de carbono y conservación de la biodiversidad.
Del análisis satelital a la planificación territorial
Uno de los principales avances de la herramienta consiste en convertir imágenes compuestas por píxeles en objetos geográficos representados mediante líneas y polígonos. Esto permite conocer con mayor precisión la ubicación, la extensión y la función de los distintos elementos naturales presentes en el paisaje.
A partir de esa información, productores agropecuarios, organismos públicos y organizaciones ambientales pueden identificar qué corredores biológicos conviene recuperar, dónde existen interrupciones entre hábitats y cuáles son las áreas prioritarias para fortalecer la conectividad ecológica.
Asimismo, el sistema facilita la integración de los datos en plataformas de análisis geográfico, simplificando tareas que anteriormente requerían extensos relevamientos manuales.
Identificación de pequeños refugios de biodiversidad
El proyecto pone el foco en estructuras que habitualmente no forman parte de los inventarios forestales tradicionales. Entre ellas se encuentran los setos, árboles aislados, cortinas forestales y pequeños parches de vegetación, que cumplen un papel relevante para distintas especies pese a ocupar superficies reducidas.
Para identificarlos, el modelo fue entrenado mediante un sistema de inteligencia artificial basado en millones de imágenes satelitales previamente analizadas y luego ajustado para reconocer las características del paisaje rural de Inglaterra.
Además, la incorporación de información obtenida mediante tecnología LiDAR permitió distinguir distintos niveles de vegetación y diferenciar coberturas superpuestas, mejorando la calidad de las clasificaciones.
Aplicaciones para la restauración ambiental
Según sus desarrolladores, la principal ventaja de esta herramienta es que permite planificar acciones de restauración con mayor precisión, aprovechando la infraestructura natural existente y evitando intervenciones innecesarias.
De este modo, es posible priorizar la recuperación de corredores ecológicos, ampliar pequeños bosquetes y fortalecer las conexiones entre hábitats que favorecen el desplazamiento de aves, mamíferos e insectos polinizadores.
Al mismo tiempo, estos espacios vegetados contribuyen al almacenamiento de carbono, reducen la erosión del suelo, favorecen la infiltración del agua y aumentan la resiliencia de los sistemas agrícolas frente al cambio climático. También fortalecen los servicios ecosistémicos que sostienen la producción agropecuaria.
Una herramienta complementaria al trabajo de campo
Los desarrolladores señalaron que la inteligencia artificial no reemplaza el trabajo de ecólogos y especialistas, sino que funciona como una herramienta para agilizar el análisis territorial y orientar las intervenciones prioritarias.
En ese sentido, indicaron que la información obtenida deberá complementarse con relevamientos locales que permitan evaluar el estado sanitario de la vegetación, la composición de especies y las necesidades específicas de cada ecosistema.
Con este enfoque, Google Earth AI busca contribuir a una gestión ambiental más precisa mediante la combinación de imágenes satelitales, inteligencia artificial y planificación territorial para favorecer la recuperación de la biodiversidad sin comprometer la producción agrícola.
