Evaluación de la conservación de pastos mediante ciencia abierta, sensores y aprendizaje automático

Los hábitats de pasto de interés comunitario juegan un papel fundamental en la configuración del paisaje y en el mantenimiento de la biodiversidad del espacio Sudoe. Se trata de una tipología de hábitats que no solo es crucial para la diversidad de flora y fauna, sino que también provee servicios ecosistémicos indispensables, actuando como grandes sumideros de carbono, ayudando a prevenir la erosión del suelo y contribuyendo a la regulación del ciclo del agua. Asimismo, su importancia conecta con algunas actividades económicas clave en entornos rurales, como son el pastoreo tradicional, la ganadería extensiva y otras actividades agrícolas de alto valor natural.
A pesar de su protección legal y su consideración como tipos de Hábitats de Interés Comunitario a efectos de la Directiva Hábitats de 1992, las condiciones de conservación de muchos de estos hábitats de pasto no son del todo favorables, y muestran una degradación respecto a periodos precedentes. Entre otras razones, los efectos del cambio climático (sequías, alteraciones de los patrones de precipitaciones y temperaturas) la contaminación, las alteraciones en los usos de los suelos y abandono de actividades tradicionales moldeadoras de este ecosistema, como el pastoreo, explican esta tendencia.
El desarrollo de sistemas de evaluación más inteligentes, precisos y asequibles es un paso necesario para mejorar el estado de conservación de los pastos, lo que permitirá la toma de decisiones preventivas e integrales. En la actualidad, la evaluación del estado de conservación de los hábitats suele realizarse mediante muestreos de campo, que pueden ser invasivos en contextos de alta fragilidad, difíciles de realizar en áreas remotas y que conllevan un alto coste.
En este contexto, el objetivo del proyecto OpenPAS es mejorar la metodología de evaluación del estado de conservación de los hábitats de pasto de interés comunitario mediante el desarrollo de una herramienta basada en teledetección, procesamiento de imágenes y aprendizaje automático. Esto permitirá que los gestores de espacios naturales y otros usuarios reciban información altamente precisa y pertinente orientada a la toma de decisiones.

OpenPAS tiene como objetivo mejorar la evaluación del estado de conservación de los hábitats de pasto de interés comunitario mediante el desarrollo de una herramienta innovadora basada en teledetección, sensores ambientales y aprendizaje automático. El proyecto busca ofrecer a gestores de espacios naturales, autoridades ambientales y actores del sector ganadero una metodología más precisa, continua, no invasiva y eficiente que los muestreos de campo convencionales. Además, pretende armonizar criterios de evaluación en distintos territorios del espacio SUDOE y facilitar una gestión adaptativa de los pastos, contribuyendo a la conservación de la biodiversidad, la resiliencia frente al cambio climático y el mantenimiento de actividades tradicionales de alto valor natural como la ganadería extensiva.

La metodología combina ciencia abierta, teledetección multiescala (satélites y drones) y técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático. Inicialmente se seleccionaron indicadores ecológicos y productivos relevantes para evaluar la conservación de pastos de interés comunitario. Posteriormente, se ha desarrollado una herramienta capaz de extraer dichos indicadores y clasificar automáticamente los hábitats según su estado de conservación. La solución se valida mediante ensayos piloto en tres regiones biogeográficas representativas del SUDOE: alpina, atlántica y mediterránea, comparando los resultados obtenidos por la herramienta con datos de campo recopilados por especialistas. Finalmente, se optimizará el modelo mediante nuevas observaciones y acciones de ciencia ciudadana, favoreciendo su robustez, reproducibilidad y transferencia a usuarios finales.

El principal resultado es una herramienta inteligente de evaluación del estado de conservación de los hábitats de pasto capaz de generar indicadores objetivos y actualizados para apoyar la toma de decisiones. Se ha obtenido una metodología armonizada y validada en distintos contextos ecológicos del espacio SUDOE, junto con una estrategia para su integración en los planes de gestión de espacios naturales protegidos. El proyecto permitirá incrementar las capacidades técnicas de administraciones, gestores e investigadores, mejorar la monitorización de hábitats de interés comunitario y facilitar la adopción de soluciones basadas en datos para la conservación de pastos. Asimismo, se promoverá la transferencia de conocimiento al sector productivo y ambiental mediante acciones de capacitación, guías operativas y una plataforma de acceso abierto que garantice la sostenibilidad y escalabilidad de los resultados.