ICAL - Erika García Lima propone un enfoque de vanguardia que integra imágenes satelitales, IA y sensores ecofisiológicos conectados a internet para monitorizar el estado hídrico de plantaciones forestales

La titulada del campus de Ponferrada de la Universidad de León, Erika García Lima, ha sido distinguida con el accésit al mejor Trabajo Fin de Máster en la convocatoria de los Premios Universitarios 2024 de la Sociedad Española de Ciencias Forestales. Su investigación, desarrollada en el Máster en Geoinformática para la Gestión de Recursos Naturales de la Universidad de León, ha sido reconocida entre las mejores en el ámbito nacional por su innovación y aplicabilidad en la gestión forestal.

García Lima, natural de Quito (Ecuador), llegó a Ponferrada atraída por el Máster en Geoinformática y, ya “enamorada” del Bierzo y del “talento” que encontró en el campus, ha decidido desarrollar en la comarca su doctorado. El TFM por el que ha resultado premiada, titulado ‘Detección multiescala de estrés hídrico en choperas empleando modelos de transferencia radiactiva a partir de imágenes Sentinel-2 y sensores ecofisiológicos en tiempo casi real’, propone un enfoque de vanguardia que integra imágenes satelitales, Inteligencia Artificial y sensores ecofisiológicos conectados a internet para monitorizar el estado hídrico de plantaciones forestales.

El trabajo resulta especialmente relevante en un contexto de creciente estrés hídrico derivado del cambio climático, que afecta directamente a especies forestales clave como el chopo, que ocupa más de 45.000 hectáreas en Castilla y León y sustenta una industria puntera en primera y segunda transformación en la región.

El trabajo ha sido dirigido por Flor Álvarez Taboada, investigadora de la Universidad de León y vocal en la Comisión Internacional del Chopo de FAO, y por Carlos Camino, biólogo e investigador del Joint Research Centre (Comisión Europea) y actualmente vinculado a Wageningen University & Research (Países Bajos).

Camino es especialista en el uso de modelos biofísicos y algoritmos de machine learning para la detección de enfermedades y estrés en cultivos y destaca respecto al trabajo premiado que “representa un avance innovador en la detección multiescala de estrés hídrico en choperas, integrando modelos de transferencia radiactiva con datos de sensores ecofisiológicos en tiempo casi real y observaciones satelitales Sentinel”. La aproximación metodológica y el rigor científico del trabajo de Erika García lo convierten en una “referencia para futuras investigaciones en teledetección aplicada al ámbito forestal.”

Los Premios Universitarios de la SECF reconocen cada año los mejores Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster en Ciencias Forestales y del Medio Natural, valorando especialmente su rigor científico, innovación tecnológica y aplicabilidad en la gestión sostenible de los recursos naturales.