Desarrollan un nuevo modelo 3D que facilita la monitorización y gestión de ecosistemas heterogéneos y agroforestales

Un trabajo liderado por el investigador Alberto Hornero del Instituto de Agricultura Sostenible del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IAS-CSIC) ha generado un nuevo modelo 3D de ray tracing, denominado SILVO (Superposición Simplificada de Luz y Vegetación), que permite representar la estructura de las copas en vegetación heterogénea usando muy pocos datos de entrada, básicamente, la posición de cada árbol o arbusto y el tamaño de su copa, junto con la geometría de la iluminación solar.

"Con esa información, el modelo genera métricas clave, como la fracción de huecos (gap fraction) y perfiles verticales de densidad estructural, que ayudan a mejorar la compresión de cómo los modelos y sensores (desde un vehículo aéreo o satélite) ven estos ecosistemas", explica Hornero, quien destaca que "su relevancia radica en que facilita monitorizar y gestionar mejor sistemas heterogéneos y agroforestales ante retos como sequías, decaimiento, productividad, captura de carbono y planificación de restauración, de forma rápida y reproducible. Además, el código se ha publicado en abierto para favorecer su reutilización por la comunidad".

Este trabajo se originó durante una estancia en 2024 en el ITC (Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation) de la Universidad de Twente, en Países Bajos, y en colaboración también con la Universidad de Córdoba, dentro de la COST Action PANGEOS (Pan-European Network of Green Deal Agriculture and Forestry Earth Observation Science).

En concreto, Alberto Hornero, además de liderar el equipo, se ha encargado de desarrollar el código, validarlo con datos LiDAR y coordinar el planteamiento metodológico para que el sistema sea robusto y aplicable en condiciones reales. Además, la interacción con otros investigadores ha sido clave para darle una perspectiva más amplia y, sobre todo, para preparar su integración con modelos 1D ya consolidados, de modo que puedan incorporar capacidades 3D sin perder eficiencia.

"El modelo SILVO ha sido implementado para ejecutarse de forma eficiente en multiprocesador mediante OpenMP, lo que permite acelerar los cálculos y hacerlo práctico incluso en simulaciones con un elevado número de árboles. Esto amplía notablemente el alcance de la herramienta y facilita su uso en aplicaciones con impacto directo en el seguimiento y la gestión de sistemas agroforestales", subraya el investigador del IAS-CSIC.

Cabe recordar que la simulación mediante modelado de transferencia radiativa (RTM) en cubiertas vegetales es esencial en estudios ambientales que requieren estimaciones de parámetros biofísicos y estructurales, así como de flujos de energía y, por ende, de la salud de la vegetación o de su productividad. Hasta la fecha, estos procesos se han llevado a cabo en cultivos (cubiertas generalmente homogéneas) con modelos RTM unidimensionales (1D), que asumen que la estructura de la cubierta es horizontalmente homogénea, pero presentan algunas limitaciones al aplicarlos en ecosistemas espacialmente heterogéneos, como bosques ralos e irregulares o cultivos (permanentes).

Por otro lado, los modelos RTM tridimensionales (3D) han intentado superar las limitaciones de los modelos unidimensionales al representar la estructura explícitamente. Sin embargo, la limitación en estos casos es un mayor coste computacional, la necesidad de volúmenes de datos estructurales difíciles de obtener y una inversión de parámetros más compleja, lo que se traduce en una aplicabilidad más restringida. En este contexto se propone SILVO, un modelo no RTM para encontrar una solución intermedia en entornos espacialmente heterogéneos. Este modelo permite generar representaciones 3D realistas con una cantidad limitada de datos estructurales y mediante técnicas eficientes de trazado de rayos.

“El modelo desarrollado proporciona una herramienta innovadora para abordar entornos de vegetación donde la consideración de la heterogeneidad es relevante, ofreciendo un equilibrio entre simplicidad (en la definición), coste (en la ejecución) y realismo (en los resultados)”, indica Hornero quien apunta que “los resultados obtenidos demuestran el potencial de SILVO para complementar otras herramientas. Los desarrollos futuros podrían orientarse hacia integraciones específicas o la inclusión de una mayor flexibilidad en la definición de la escena, aumentando así su aplicabilidad en casos más complejos”.