MAD-Mex
Antecedentes
En el marco del programa REDD+ (Reduce Emissions from Deforestation and forest Degradation), México se compromete al desarrollo de un sistema robusto a nivel nacional para el monitoreo de los datos de actividad. Para este fin se propone el uso del Inventatio Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) y productos satelitales de percepción remota. La correcta clasificación de la cobertura de suelo así como los cambios en la misma son un insumo de vital importancia en el estudio de los datos de actividad. Dadas las dimensiones del país, es necesario un método automatizado para el procesamiento de semejante cantidad de información.
Es en este contexto que surge el sistema MAD-Mex (Monitoring Activity Data for the Mexican REDD+ program). El propósito es brindar la posibilidad de procesar las grandes cantidades de datos involucrados en un lapso de tiempo razonable.
Alcances
Siendo un sistema automatizado, los productos MAD-Mex estan sujetos a la disponibilidad y calidad de los datos de insumo. Las condiciones climatológicas condicionan el comportamiento de los algoritmos de clasificación. La presencia de nubes, bruma, nieve reduce la cantidad de información útil que se puede extrar de las imágenes, y en ciertas zonas del país es casi imposible obtener imágenes limpias.
Así mismo, los algoritmos requieren datos de entrenamiento de buena calidad. Al día de hoy, el volumen de datos de entrenamiento con los que se cuenta es subóptimo. La generación de datos de entrenamiento para un país con el tamaño y la complejidad de México requiere una cantidad importante de recursos.
Por otro lado, las técnicas estadísticas ofrecen un sinnúmero de alternativas para el estudio y obtención de productos. El sistema MAD-Mex explora apenas unos cuantos métodos. El estudio de otras alternativas permitiría la mejora de la calidad de los productos, sin embargo, esto está nuevamente sujeto a restricciones de tiempo y de recursos.