Introducción y originalidad: La erosión del suelo es un proceso crítico de degradación ambiental que reduce la productividad agrícola, deteriora la calidad del agua y afecta la salud de los ecosistemas. Los métodos tradicionales de evaluación suelen ser intensivos en mano de obra, limitados espacialmente y con escasa capacidad para capturar dinámicamente los efectos del cambio en el uso del suelo. Este trabajo propone una metodología innovadora para cuantificar el riesgo de erosión integrando datos topográficos de alta resolución obtenidos por LiDAR con algoritmos de aprendizaje automático entrenados sobre patrones históricos de erosión y prácticas de manejo del suelo. La originalidad radica en combinar atributos topográficos derivados de LiDAR con un modelo espacialmente explícito y basado en datos que supera los enfoques empíricos clásicos dependientes de datos de campo limitados. Esta aproximación permite evaluaciones rápidas y a gran escala de la susceptibilidad a la erosión bajo distintos escenarios de uso del suelo, habilitando estrategias de conservación más proactivas y dirigidas.
Impacto: Este proyecto impacta tanto en el ámbito académico como en el sector privado. Académicamente, aporta un marco robusto y escalable para la modelización del riesgo de erosión, mejorando la precisión predictiva estimada entre 20 y 30 por ciento respecto a métodos convencionales. Industrialmente, la tecnología permitirá a agricultores, consultoras ambientales y gestores de tierras tomar decisiones basadas en datos para planificación territorial, prácticas de conservación e infraestructuras. La capacidad de evaluar rápidamente la vulnerabilidad ante erosión facilita intervenciones focalizadas que reducen daños ambientales y pérdidas económicas. El mercado potencial incluye agricultura de precisión, consultoría ambiental y agencias gubernamentales. Además, el uso de LiDAR incentivará una mayor demanda y mejora en la resolución de datos geoespaciales. En términos cualitativos, el trabajo contribuye a prácticas sostenibles que protegen recursos hídricos, seguridad alimentaria y resiliencia de ecosistemas.
Rigor metodológico: Adquisición y preprocesado de datos: Se obtendrá LiDAR aerotransportado de alta resolución con resolución espacial aproximada de 1 metro para el área de estudio, permitiendo generar Modelos Digitales de Elevación y Modelos Digitales de Superficie. Cartografía de uso del suelo actual se derivará de imágenes satelitales como Landsat y Sentinel-2 con 30 metros de resolución, validadas mediante trabajos de verificación de campo. Se recopilarán mapas históricos de uso del suelo cada cinco años durante las últimas tres décadas a partir de registros administrativos y fotografías aéreas para capturar cambios temporales. Los datos de suelos provendrán de bases como SSURGO para caracterizar textura, materia orgánica y clase de drenaje. Datos climáticos de estaciones meteorológicas locales permitirán calcular factores de erosividad. Como proxy histórico de erosión se utilizarán series de reflectancia de sensores moderados como MODIS, empleando índices como NDVI y EVI para asociar cambios en cubierta vegetal con posibles cargas de sedimento en cuencas.
Extracción de variables: A partir del DEM LiDAR se derivarán atributos topográficos determinantes en la erosión: pendiente, aspecto, índice topográfico de humedad TWI, índice de potencia de corriente SPI, curvaturas en planta y perfil y redes de drenaje derivadas. Estos atributos se complementarán con variables de uso del suelo, propiedades físicas del suelo y factores climáticos temporales para construir un conjunto de predictores espaciales multiescala.
Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático: Selección de algoritmos: Se propondrá inicialmente Random Forest por su capacidad para manejar alta dimensionalidad y relaciones no lineales, evaluándose también XGBoost para comparación. Conjunto de entrenamiento: El modelo se entrenará con las series históricas de erosión derivadas de MODIS como variable objetivo, y las variables topográficas, de uso del suelo y de suelos como predictores. La partición de datos será 70 por ciento entrenamiento y 30 por ciento validación. Se usará validación cruzada de 10 pliegues para asegurar robustez. Análisis de importancia de variables: Random Forest permitirá determinar la contribución relativa de cada predictor en la estimación del riesgo de erosión, identificando factores dominantes como pendiente, TWI o tipo de suelo.
Validación del modelo: El modelo entrenado se validará con datos independientes posteriores a 2020 y se comparará con modelos clásicos como RUSLE para cuantificar mejoras en precisión. Se evaluará desempeño mediante RMSE, R al cuadrado y AUC en tareas de clasificación binaria de áreas de alto riesgo frente a bajo riesgo. También se realizará validación espacial mediante datos de parcelas de campo y observaciones locales.
Representación matemática: El modelo Random Forest que predice el riesgo de erosión E puede representarse como E = f(L, T, S, P, C, So) donde L son atributos topográficos derivados de LiDAR, T son datos de uso del suelo, S propiedades del suelo, P datos climáticos, C datos históricos de erosión y So variables operativas adicionales. La salida E estará normalizada entre 0 y 1, donde 0 indica riesgo bajo y 1 riesgo alto. Un HyperScore derivado podrá transformar E a una escala interpretativa para toma de decisiones.
Diseño experimental y análisis de datos: El flujo experimental incluye adquisición LiDAR, procesamiento para generar DEM y atributos, clasificación de uso del suelo a partir de imágenes satelitales con validación de campo, integración de bases de suelos y compilación de series temporales MODIS. Los índices NDVI y EVI servirán como proxy indirecto de pérdida de cubierta vegetal asociada a procesos erosivos. El conjunto integrado se someterá a análisis estadístico y de regresión para explorar correlaciones y a entrenamiento de modelos RF y XGBoost. Se emplearán métricas RMSE, R al cuadrado y AUC para evaluar ajuste y capacidad discriminativa. Se realizarán análisis de sensibilidad y pruebas de estabilidad temporal para evaluar la generalización del modelo ante distintas condiciones climáticas y de uso del suelo.
Resultados esperados y aplicabilidad práctica: Se espera una mejora significativa en la predicción del riesgo de erosión frente a métodos empíricos como RUSLE, permitiendo mapas de riesgo de alta resolución útiles para agricultores, técnicos y planificadores. Escenarios what if facilitarán evaluar el impacto de conversiones de uso del suelo o prácticas de conservación, por ejemplo la instalación de franjas de protección riparias o terrazas. Las herramientas permitirán priorizar intervenciones y optimizar recursos en programas de conservación. La interfaz final incluirá visualización interactiva y generación de reportes técnicos para apoyar decisiones operativas.
Escalabilidad: A corto plazo 1 a 2 años se optimizará el modelo para el área inicial integrando datos de campo y desarrollando una interfaz web amigable para visualizar mapas y simular escenarios. A medio plazo 3 a 5 años se extenderá la aplicación a otras cuencas mediante el uso de conjuntos LiDAR regionales y se explorará la integración de datos pluviométricos en tiempo real para monitoreo dinámico del riesgo. Se automatizarán flujos de trabajo para procesamiento LiDAR y reentrenamiento de modelos. A largo plazo 5 a 10 años se perseguirá una plataforma nacional de evaluación de riesgo de erosión utilizando LiDAR público, bases de uso del suelo y suelos, y se investigará el uso de radar SAR satelital para mejorar detección en zonas con nubosidad persistente.
Claridad y resultados esperados: El objetivo es entregar una metodología reproducible y escalable basada en datos para evaluar riesgo de erosión usando patrones topográficos y aprendizaje automático. Se producirán mapas de riesgo de alta resolución que permitan a las partes interesadas evaluar y anticipar impactos ambientales en regiones agrícolas. El sistema facilitará experimentación detallada sobre prácticas de manejo, indicando qué técnicas son más efectivas según el contexto topográfico y edáfico. El enfoque data driven equilibra rigor científico con adaptabilidad operativa.
Verificación y fiabilidad técnica: Para garantizar la solidez se realizarán validaciones con datos independientes, comparación directa con RUSLE y análisis de importancia de variables para interpretar el comportamiento del modelo. La combinación de Random Forest y XGBoost, junto a validación cruzada, reduce el riesgo de sobreajuste y mejora la generalización. Se documentarán procedimientos de control de calidad para el preprocesado LiDAR y la generación de variables.
Profundidad técnica adicional: La sinergia entre datos LiDAR, algoritmos ML y selección de atributos topográficos es clave para el éxito. Análisis de importancia de características permitirá identificar escenarios donde, por ejemplo, TWI supera a la pendiente como factor dominante en llanuras de acumulación. XGBoost puede afinar estimaciones mediante corrección secuencial de errores. El enfoque es adaptable a distintas cuencas siempre que exista cobertura LiDAR suficiente y registros históricos representativos.
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Conclusión: La integración de LiDAR y aprendizaje automático ofrece una vía poderosa para la cuantificación y gestión del riesgo de erosión del suelo. Este enfoque aporta mayor resolución, capacidad predictiva y escalabilidad frente a métodos tradicionales, facilitando intervenciones más eficientes y sostenibles. Q2BSTUDIO acompaña la transformación digital de este tipo de proyectos mediante desarrollo de software a medida, soluciones de inteligencia artificial, despliegue en la nube y prácticas robustas de ciberseguridad, proporcionando una oferta integral para convertir datos en acciones de conservación efectivas.
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