En un mundo donde la vigilancia de la salud de la vegetación se torna cada vez más crucial debido a su rol fundamental en el equilibrio ecológico y su capacidad como sumidero de carbono, los métodos tradicionales de monitoreo han demostrado ser insuficientes. Métodos como los estudios de campo y el análisis manual de datos satelitales resultan no solo engorrosos y costosos, sino que también generan retrasos significativos en la recolección y análisis de datos, lo que afecta la capacidad de respuesta rápida frente a cambios ambientales. Estos obstáculos han motivado la necesidad de encontrar soluciones más eficientes que optimicen el proceso de vigilancia a escala planetaria.
En respuesta, se ha desarrollado una solución innovadora a través de las capacidades geoespaciales de Amazon SageMaker. Este avance ofrece una herramienta eficiente y rentable que revoluciona los métodos anteriores, permitiendo a científicos de datos e ingenieros construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático (ML) utilizando datos geoespaciales de forma rápida y precisa. SageMaker ofrece acceso a un amplio conjunto de datos geoespaciales, facilitando su procesamiento y enriquecimiento, lo que reduce notablemente los tiempos de desarrollo. Este avance significa que tareas que antes llevaban días o semanas pueden ahora ejecutarse en cuestión de minutos.
Un ejemplo impresionante de estas capacidades es el mapeo de la vegetación global en menos de 20 minutos, demostrando no solo la eficiencia de SageMaker, sino también su potencial para el monitoreo ambiental con miras a la sostenibilidad y la conservación. El proceso comienza con la especificación de coordenadas geográficas para definir un cuadro delimitador que actúa como filtro para seleccionar imágenes satelitales pertinentes. Para este proyecto, se utilizaron datos de Sentinel-2 debido a su cobertura global y frecuencia de actualización, filtrando imágenes con menos del 10% de cobertura nubosa de la primera semana de diciembre de 2023.
SageMaker identificó 8.581 imágenes únicas de Sentinel-2, que fueron sometidas a validación para asegurar su precisión. Con 25 clústeres de 20 instancias cada uno, se procesaron los datos en Amazon S3, calculando el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), fundamental para evaluar la salud de la vegetación. Configurado el entorno adecuado, se iniciaron trabajos en paralelo logrando procesar todas las imágenes en menos de 20 minutos utilizando 500 instancias.
Este avance representa una mejora significativa respecto a los métodos tradicionales, permitiendo un monitoreo ambiental en tiempo real y la flexibilidad para escalar recursos según sea necesario. La integración de aprendizaje automático y analítica geoespacial resalta la posibilidad de responder de manera más informada a cambios ecológicos, contribuyendo de manera importante a los esfuerzos globales de conservación y proporcionando una herramienta poderosa para comprender mejor los sistemas ecológicos de nuestro planeta.
