SoilErosionAI

Introducción de la problemática identificada

La erosión del suelo es un problema medioambiental de gran magnitud que afecta a la salud de los ecosistemas, la producción agrícola y la infraestructura humana. Los efectos de la erosión, como la pérdida de la capa fértil del suelo, la sedimentación en cuerpos de agua y el deterioro de las tierras cultivables, pueden generar pérdidas económicas significativas y dañar irreversiblemente los ecosistemas. La predicción temprana y precisa de la erosión es clave para mitigar estos efectos, permitiendo una planificación proactiva y la implementación de medidas de conservación del suelo. En este contexto, proponemos el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial (IA) que emplee imágenes satelitales para predecir la erosión del suelo a gran escala con alta precisión.

Imagen referencial

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Objetivo de la propuesta 

El objetivo principal de este modelo es utilizar imágenes satelitales en combinación con técnicas avanzadas de aprendizaje automático para predecir las áreas propensas a la erosión del suelo. La propuesta se enfoca en crear un sistema automatizado que integre datos históricos y en tiempo real, mejorando la capacidad de los responsables de la gestión territorial y ambiental para tomar decisiones basadas en información precisa y actualizada.

Aplicaciones del modelo propuesto

• Gestión agrícola: Ayudará a los agricultores y gestores de tierras a identificar zonas vulnerables a la erosión, promoviendo prácticas agrícolas más sostenibles y la protección de la capa fértil del suelo.
• Planificación territorial: Las administraciones locales y regionales podrán utilizar este modelo para planificar infraestructuras y zonas urbanas minimizando el impacto de la erosión.
• Conservación ambiental: Permitirá a las agencias de conservación identificar áreas ecológicamente sensibles que requieren intervención inmediata para evitar la degradación por erosión.
• Protección de recursos hídricos: La erosión del suelo contribuye a la sedimentación de ríos y embalses. Con este modelo, se podrá prever y prevenir la erosión en cuencas hidrográficas críticas, mejorando la gestión de los recursos hídricos.