Científicos de múltiples instituciones de investigación chinas han desarrollado un algoritmo innovador capaz de rastrear cambios ambientales complejos en humedales alpinos, abordando desafíos persistentes en el monitoreo de ecosistemas de gran altitud afectados por el cambio climático.
El algoritmo de detección de cambios complejos en humedales alpinos (AW-CCD) aprovecha datos de series temporales Landsat para superar obstáculos persistentes como la cobertura de nubes en regiones como la Meseta Qinghai-Tíbet. Al integrar indicadores estacionales de humedad del suelo y datos interanuales a largo plazo, los investigadores lograron una precisión cartográfica notable del 94.9% en el Humedal Maidika.
Los hallazgos preliminares revelan cambios ambientales significativos durante las últimas dos décadas. Las áreas de nieve y río en el humedal estudiado se redujeron en un 5.04% y 16.74% respectivamente, mientras que un 3.23% de los prados pantanosos se transformaron en paisajes alpinos más secos. La degradación más severa ocurrió antes de 2009, con una breve estabilización hasta 2015, seguida de un renovado estrés ecológico en años recientes.
El avance tecnológico del algoritmo radica en su capacidad para detectar cambios sutiles en la superficie utilizando técnicas avanzadas de análisis espectral-temporal. Al emplear índices como el Índice Normalizado de Nieve y el Índice de Vegetación de Relación Espectral de Prados, los investigadores ahora pueden capturar transformaciones ecosistémicas matizadas previamente indetectables.
La Dra. Yingchun Fu, investigadora principal, enfatizó que el marco AW-CCD no solo mejora las capacidades de monitoreo, sino que también proporciona perspectivas críticas sobre cómo responden los ecosistemas alpinos al cambio climático. Esta tecnología podría impactar significativamente las estrategias de conservación en regiones de gran altitud, ofreciendo a formuladores de políticas y científicos ambientales datos sin precedentes para esfuerzos de preservación.
La investigación representa un avance significativo en la tecnología de detección remota, potencialmente transformando nuestra comprensión de ecosistemas vulnerables y sus respuestas a cambios ambientales globales.
