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Los Riesgos Ocultos de la Monitorización de la Deforestación por Satélite: ¿Cómo Mitigar los Falsos Positivos para Cumplir con el EUDR?
- Gusi Ayu Putri Chandrika Sari
- hace 20 horas
- 7 Min. de lectura
Actualizado: hace 32 minutos
Nota del editor:
A medida que las herramientas de monitorización de la deforestación por satélite se vuelven esenciales para el cumplimiento regulatorio, comprender sus limitaciones es fundamental.Este artículo explora los crecientes riesgos de falsos positivos en las alertas satelitales de deforestación y el papel crucial de los datos a nivel de campo para fortalecer los esfuerzos de trazabilidad bajo el EUDR. Con aportes de Anggoro Wicaksono, Líder del Proyecto de Caucho en KOLTIVA, y Roland Sinulingga, Líder Ambiental en KOLTIVA, el artículo destaca cómo combinar inteligencia satelital con verificación en campo es clave para construir cadenas de suministro creíbles y libres de deforestación.
Resumen Ejecutivo:
Los mapas satelitales son esenciales. Bajo el EUDR, las agroempresas deben demostrar que sus cadenas de suministro están libres de deforestación mediante geolocalización y evaluaciones de riesgo, pero existe la posibilidad de error o interpretación incorrecta, a menudo conocidos como falsos positivos o falsos negativos.
¿Por qué ocurren los falsos positivos/negativos? Los mapas forestales, como los desarrollados por el Centro Común de Investigación (JRC), están diseñados para priorizar la precaución, lo que a menudo provoca falsos positivos y traslada la responsabilidad de verificación a las empresas.
Los datos de campo son fundamentales para validar o descartar alertas satelitales. Koltiva aborda este desafío combinando alertas satelitales con verificación en terreno a través de su plataforma KoltiTrace MIS y los equipos de KoltiSkills, utilizando perfiles de productores, mapeo por geolocalización y evaluaciones de deforestación para validar o desestimar alertas.
El Reglamento de la Unión Europea sobre Productos Libres de Deforestación (EUDR) exige que las agroempresas demuestren que sus productos están libres de deforestación utilizando geolocalización y evaluaciones de riesgo. Como resultado, los mapas satelitales se han convertido en herramientas esenciales en este proceso. Pero hay otro desafío: interpretar correctamente las alertas de deforestación, especialmente aquellas que resultan ser falsos positivos.
En teledetección, la precisión de los mapas se evalúa comparando los cambios mapeados con los datos verificados en campo o imágenes satelitales interpretadas de forma independiente. Esta información debe ser evaluada de manera independiente, sin consultar el mapa que se está validando, para asegurar la objetividad. La precisión general mide con qué frecuencia el mapa coincide con los datos verificados, pero puede resultar engañosa. Cuando el uso del suelo es estable (por ejemplo, bosques no perturbados), incluso las detecciones inexactas pueden pasar desapercibidas estadísticamente. Por ello, analizar los falsos positivos (errores por comisión) y los falsos negativos (errores por omisión) proporciona una visión más útil de la confiabilidad de los datos (Global Forest Maps, 2015).
Un falso positivo en el mapeo de deforestación ocurre cuando una zona es etiquetada erróneamente como deforestada. Estos errores pueden provocar costosas investigaciones de campo, retrasos en los envíos o incluso alegaciones de incumplimiento, a pesar de que no haya ocurrido pérdida forestal real.
Nuestra funcionalidad Land Use Tracker del KoltiTrace MIS permite a las empresas cruzar alertas de deforestación utilizando múltiples conjuntos de datos, incluidos JRC V2, Global Forest Watch (GFW) y la Science Based Targets Network (SBTN). Dado que ningún mapa es 100% preciso, brindamos a los usuarios la posibilidad de seleccionar el conjunto de datos más relevante según su geografía, tipo de uso de la tierra o materia prima, y necesidades de reporte.
Uno de los mapas disponibles en el Land Use Tracker de KoltiTrace MIS es el Mapa Global de Cobertura Forestal del JRC V2 (versión 2020). De las dos versiones disponibles, KoltiTrace MIS ha adoptado la Versión 2 por su mejor rendimiento al ayudar a los usuarios a tomar decisiones informadas y basadas en evidencia al evaluar la deforestación potencial en sus cadenas de suministro. Esta versión muestra:
91% de precisión general
8% de error por omisión (zonas boscosas no detectadas)
18% de error por comisión (zonas no boscosas clasificadas erróneamente como bosque)
En nuestro reciente seminario web Beyond Traceability Talks Vol. 3, René Colditz, Oficial Científico de Proyecto del Centro Común de Investigación de la Comisión Europea (JRC)—que desarrolló el estudio Accuracy Assessment of the Global Forest Cover Map for the Year 2020: Assessment Protocol and Analysis—explicó que el mapa del JRC sobrestima ligeramente las áreas forestales en aproximadamente un 12% en comparación con las estimaciones globales de la FAO.
También explicó la lógica detrás de este enfoque de sobre-detección:
“El sistema del Mapa Global de Cobertura Forestal V2 actualmente tiende a generar más falsos positivos que falsos negativos, y esto es intencional. ¿Por qué? Porque, desde una perspectiva regulatoria, es más seguro señalar un posible riesgo que pasar por alto una zona que podría estar realmente en incumplimiento. Si un riesgo de deforestación no se detecta y una empresa continúa sin realizar verificaciones adicionales, el riesgo de incumplimiento del EUDR es mayor. Nuestro objetivo en el JRC es actuar como un filtro inicial—resaltar las áreas que requieren una investigación más profunda. Luego, corresponde al operador investigar si la alerta refleja una deforestación real.”
Si bien este enfoque conservador de mapeo respalda la precaución regulatoria, también aumenta el riesgo de sobre-detección. Esto plantea una pregunta crítica para las empresas: ¿Cómo pueden distinguir con confianza entre una deforestación real y un error de mapeo?
Por Qué la Monitorización de la Deforestación por Satélite No Es Suficiente por Sí Sola para el Cumplimiento del EUDR
La imaginología satelital sigue siendo un recurso vital para priorizar las verificaciones de cumplimiento. Ayuda a las empresas a identificar zonas de alto riesgo y a reducir la dependencia de imágenes satelitales costosas de alta resolución. Sin embargo, los mapas tienen limitaciones.
Según el EUDR, el término "bosque" se define bajo parámetros estrictos:
Altura mínima de los árboles: 5 metros
Cobertura de copa de al menos 10%
Área mínima de 0,5 hectáreas
Excluye plantaciones agrícolas de árboles (por ejemplo, palma aceitera, caucho)
Los mapas, por sí solos, a menudo tienen dificultades para capturar estas particularidades, especialmente en regiones con sistemas agroforestales mixtos, zonas de regeneración o paisajes en mosaico de pequeños productores.
El Camino a Seguir: Combinar la Inteligencia Satelital con la Mitigación de Riesgos mediante KoltiSkills
Nuestros servicios de extensión en terreno (KoltiSkills) ayudan a las empresas a mitigar riesgos donde más importa: en el primer eslabón de sus cadenas de suministro. Al combinar inteligencia satelital con datos verificados en campo, ofrecemos trazabilidad de extremo a extremo que cumple con las exigencias de regulaciones globales como el EUDR.
Cuando las alertas satelitales indican una posible deforestación, nuestros equipos de campo realizan verificación en sitio para confirmar o descartar esas señales:
Verificación en Terreno
Los equipos visitan la ubicación de la alerta para evaluar si realmente ha ocurrido deforestación.Este paso ayuda a evitar falsos positivos que podrían excluir injustamente a productores que cumplen.
Evaluación Integral de la Deforestación
Documentamos una visión completa del terreno y su historial, incluyendo:
Observación y documentación del estado actual
Etapa de crecimiento, signos de replantación
Línea de tiempo histórica de limpieza y cambios de uso de suelo
Presencia de bosque
Historial de tenencia y uso de la tierra
Historial de quemas en el terreno
Verificación del Estado de la Deforestación
Determinamos si la alerta es válida y, de ser así, si está vinculada a una materia prima específica o causada por otros factores (infraestructura, perturbaciones naturales, etc.).
“Una alerta satelital debe ser el punto de partida de una investigación más profunda—no un veredicto final. La validación en terreno convierte señales de riesgo iniciales en decisiones informadas y basadas en evidencia. Sin verificaciones de campo, las empresas corren el riesgo de excluir a productores cumplidores basándose en suposiciones, no en la realidad. Eso es precisamente lo que hacemos en Koltiva: combinamos mapas satelitales con verificación en terreno para entregar un proceso completo de validación para el cumplimiento del EUDR,” dijo Anggoro Wicaksono, nuestro Líder de Proyecto.
Este enfoque integrado con datos de campo ayuda a confirmar o refutar alertas de deforestación, asegurando que los actores de la cadena de suministro no excluyan injustamente a productores que sí cumplen, ni pasen por alto riesgos reales. Si bien los mapas satelitales son esenciales para la detección temprana, una trazabilidad alineada al EUDR requiere un enfoque completo: combinar inteligencia digital con inteligencia humana.
¿Necesitas ayuda para validar alertas de deforestación o construir cadenas de suministro alineadas al EUDR?Habla hoy con nuestros expertos en EUDR.
Autora: Gusi Ayu Putri Chandrika Sari, Especialista en Comunicaciones Sostenibles
Expertos Temáticos: Anggoro Wicaksono, Líder del Proyecto de Caucho & Roland Sinulingga, Líder Ambiental
Sobre los Expertos:
Anggoro Wicaksono es el Líder del Proyecto de Caucho en Koltiva, donde impulsa la trazabilidad para cadenas de suministro inclusivas y libres de deforestación. Lidera iniciativas que integran inteligencia satelital con verificación en campo para cumplir con normativas regulatorias exigentes, incluyendo el Reglamento de la UE sobre Productos Libres de Deforestación (EUDR). Graduado de la Universidad de Muhammadiyah Malang y Politechnika Lubelska, Anggoro posee una sólida formación en agricultura sostenible y evaluación de riesgos en cadenas de suministro, trabajando de cerca con pequeños productores para construir redes resilientes y conformes.
Roland Sinulingga es un profesional con más de 13 años de experiencia en Sistemas de Información Geográfica (SIG) y teledetección. Su trabajo abarca la gestión de recursos naturales, evaluaciones HCV/HCS, monitoreo de plantaciones, planificación espacial y desarrollo sostenible. Roland ha liderado y apoyado proyectos técnicos en toda Indonesia—desde Aceh hasta Papúa—además de Japón y los Países Bajos. Con profunda experiencia en bases de datos espaciales y observación de la Tierra, demuestra un fuerte compromiso con la aplicación de inteligencia geoespacial para el uso sostenible del suelo y la protección ambiental.
Recursos:
Global Forest Watch. (2015). How accurate is accurate enough? Examining the GLAD Global Tree Cover Change data (Part 1). https://www.globalforestwatch.org/blog/data-and-tools/how-accurate-is-accurate-enough-examining-the-glad-global-tree-cover-change-data-part-1/
Colditz, R., Verhegghen, A., Carboni, S., Bourgoin, C., Duerauer, M., Mansuy, N., De Marzo, T., Beuchle, R., Janouskova, K., Armada Bras, T., Desclée, B., Orlowski, K., Mutendeudzi, M., Ameztoy Aramendi, I., Fritz, S., Lesiv, M., Oom, D., Carreiras, J., San-Miguel, J., Herold, M., ... Achard, F. (2025). Accuracy assessment of the global forest cover map for the year 2020: Assessment protocol and analysis (JRC Technical Report No. JRC141231). Publications Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2760/7632707
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