Fusión de triple característica a partir de imágenes multiespectrales de UAV mejora la evaluación del carbono en manglares a nivel de especie

Por qué importan estos bosques costeros

Los bosques de manglar se sitúan en la interfaz entre la tierra y el mar, almacenando silenciosamente grandes cantidades de carbono en su madera y en los suelos fangosos. Dado que este “carbono azul” ayuda a frenar el cambio climático, gobiernos y organizaciones conservacionistas buscan cada vez más proteger y restaurar los manglares. Pero no todas las especies de manglar almacenan carbono de la misma manera. Este estudio muestra cómo pequeños drones dotados de cámaras especiales pueden no solo cartografiar distintas especies de manglar a lo largo de una costa china, sino también estimar cuánto carbono almacena cada especie por encima y por debajo del suelo.

Observando los manglares desde arriba

La investigación se llevó a cabo en la Reserva Natural de Manglares de Gaoqiao, en la bahía de Yingluo, sur de China, una amplia área protegida rica en especies. Allí, cuatro especies comunes de manglar forman un mosaico según las mareas, desde rodales altos cerca de la bahía abierta hasta matorrales a lo largo de riberas y bordes de estanques. Tradicionalmente, estimar cuánto carbono contienen estos bosques requiere que las personas atraviesen lodazales, midan el tamaño de los árboles y excaven en raíces y suelos: un proceso lento y costoso. Los satélites pueden cubrir grandes áreas, pero a menudo carecen del detalle fino necesario para separar especies vecinas o parches pequeños. El equipo, en cambio, voló un dron a baja altitud equipado con una cámara multiespectral que captura no solo el color visible, sino también el borde rojo (red-edge) y el infrarrojo cercano, bandas especialmente sensibles a la química foliar y a la salud de la planta.

Tres tipos de pistas a partir de imágenes de dron

De los datos del dron, los científicos extrajeron tres familias de pistas sobre el bosque. Las características “espectrales” describen cómo las hojas reflejan distintos colores de luz, que pueden combinarse en índices de vegetación relacionados con el vigor y la clorofila. Las características “estructurales” provienen de información 3D de altura, revelando cuán alto es el dosel a lo largo del paisaje. Las características “texturales” capturan qué tan rugoso o suave aparece el dosel en las imágenes, reflejando diferencias en el tamaño de las hojas, la densidad de ramas y la forma de las copas. Al fusionar estos tres tipos de información, los investigadores entrenaron modelos informáticos que primero distinguieron las cuatro especies de manglar y luego vincularon las características de las imágenes con mediciones precisas de carbono recogidas en 40 parcelas de campo.

Distinguiendo un manglar de otro

El enfoque fusionado resultó especialmente potente para el mapeo de especies. Cuando el equipo usó solo imágenes básicas en rojo, verde y azul, el dron no podía distinguir con fiabilidad especies con colores foliares similares o rodales mixtos. Añadir las bandas de red-edge y del infrarrojo cercano mejoró mucho la resolución, e incluir la altura del dosel aumentó aún más el rendimiento. La mejor combinación —bandas multiespectrales crudas, índices de vegetación y altura— identificó correctamente las especies de manglar casi el 90% de las veces. Esto fue crucial, porque especies como Avicennia marina y Aegiceras corniculatum pueden parecer espectralmente parecidas pero diferir sutilmente en altura y forma de crecimiento, mientras que otras, como Rhizophora stylosa y Bruguiera gymnorrhiza, alcanzan mayor altura y tienen copas más masivas.

Vinculando la estructura del bosque con el carbono almacenado

Una vez cartografiadas las especies, ese mismo conjunto triple de características de imagen se empleó para construir modelos de carbono. Para cada especie o par de especies, los investigadores probaron qué variables de imagen predecían mejor el carbono almacenado por encima del suelo en troncos y ramas, y por debajo del suelo en raíces. Encontraron que las características más informativas variaban según la especie. Para el arbustivo A. corniculatum, los patrones sutiles en la textura del red-edge funcionaron mejor, mientras que para B. gymnorrhiza fueron clave las variaciones en la textura de la banda azul. Para los rodales mixtos de R. stylosa y A. marina, la simple altura del dosel fue un predictor sólido, reflejando cómo los árboles más grandes contienen más biomasa. Los modelos resultantes explicaron desde casi la mitad hasta más del 90% de la variación observada en el carbono, según la especie y si se consideraban existencias por encima o por debajo del suelo.

Dónde se concentra realmente el carbono

La aplicación de estos modelos a toda el área de estudio produjo mapas detallados del carbono por encima del suelo, por debajo del suelo y del carbono total en los manglares. La esquina noroeste de la reserva, dominada por rodales altos de R. stylosa, emergió como un punto caliente de carbono, con los valores más altos tanto por encima como por debajo del suelo. En promedio, R. stylosa almacenó alrededor del doble de carbono aéreo que la especie de menor porte, A. corniculatum, y también lideró en carbono de raíces. A. marina, aunque ampliamente distribuida, acumuló una cantidad de carbono por hectárea más moderada, mientras que B. gymnorrhiza aportó parches más pequeños pero aún importantes. En conjunto, las especies con troncos más altos y gruesos y copas más amplias almacenaron mucho más carbono que los matorrales densos de arbustos bajos, a pesar de que estos últimos tenían muchas más cepas por área.

Qué implica esto para el clima y la conservación

Para un público no especializado, el mensaje principal es que los manglares no pueden tratarse como una franja verde uniforme en el mapa. Diferentes especies acumulan cantidades de carbono muy distintas y responden de manera diferente a lo que los drones «ven» en color, estructura y textura. Al combinar estas tres perspectivas, este estudio demuestra que drones relativamente accesibles pueden cartografiar tanto las especies como sus reservas de carbono con gran detalle, ayudando a los gestores a identificar qué parches de bosque son más valiosos para la mitigación climática. A medida que crecen los esfuerzos por proteger y restaurar los ecosistemas de carbono azul, este conocimiento a nivel de especie puede guiar plantaciones más inteligentes, la protección selectiva de rodales de alto carbono y una contabilidad nacional de carbono más precisa.

Cita: Chen, Y., Shen, X., Yan, C. et al. Triple-feature fusion from UAV multispectral imagery enhances species-level mangrove carbon assessment. Sci Rep 16, 11494 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-40303-1

Palabras clave: carbono de manglar, carbono azul, UAV multiespectral, mapeo de especies, teledetección forestal