Valencià:
Imaginar un futur on puguem monitorar la salut dels boscos i cultius del planeta amb precisió mil·limètrica ja no és ciència-ficció. Aquest és l’objectiu d’INTERSEN, un projecte emmarcat en el Pla Estatal d’Investigació 2021 i liderat pel grup d’investigació en Enginyeria Visual (eViS) de la Universitat Jaume I de Castelló, que aposta per la combinació intel·ligent de dades espacials per a millorar la forma en què entenem i cuidem el nostre entorn.
El programa europeu Copernicus és una iniciativa clau per a l’observació de la Terra i inclou missions com Sentinel i FLEX. Sentinel proporciona informació detallada sobre el terreny i l’atmosfera, mentre que FLEX estudia com les plantes utilitzen la llum del sol per a crèixer. La fusió de dades inter-sensor que desenvolupa INTERSEN combina aquestes capacitats per a generar imatges més completes i precises, maximitzant les fortaleses de cada satèl·lit. Per exemple, Sentinel-1 és capaç de captar dades en condicions meteorològiques adverses, mentre que FLEX ofereix una resolució espectral única per a analitzar la fotosíntesi.
Per a dur a terme aquesta fusió, l’equip d’INTERSEN utilitza tecnologies avançades com l’aprenentatge automàtic i el processament d’imatges. Aquestes eines permeten als ordinadors analitzar grans quantitats d’informació i produir mapes molt detallats de camps i boscos. Això té aplicacions directes en la planificació agrícola, la gestió de recursos hídrics i la predicció de collites, a més de contribuir a models climàtics globals més precisos.
El projecte ja ha aconseguit avanços significatius, com el desenvolupament d’algorismes que milloren la precisió de la fusió de dades i permeten identificar zones d’aigua continentals amb alta fiabilitat. Per exemple, s’han creat tècniques que combinen dades de diferents sensors per a millorar la resolució espectral i espacial de les imatges.
Tot i això, encara queden reptes pendents, com el desenvolupament de tècniques de classificació semisupervisada per a identificar amb més precisió zones de vegetació i altres classes de cobertura terrestre, així com la millora d’algorismes per al mapatge i el monitoratge d’índexs de vegetació. Aquestes línies de treball estan planificades per a la segona fase del projecte i podrien establir les bases per a futures investigacions.
El grup d’investigació eViS - Enginyeria Visual, integrat en l’Institut Universitari de Noves Tecnologies de la Imatge (INIT), compta amb més de 30 anys d’experiència en el camp de la visió artificial i l’aprenentatge automàtic, i ha participat en més de 40 projectes competitius nacionals i europeus. Les seues línies de treball inclouen el reconeixement de formes, l’anàlisi d’imatges en color, l’anàlisi de textures visuals, l’estereoscòpia i les tècniques de classificació automàtica.
Amb tots els avanços del projecte INTERSEN, la Universitat Jaume I exemplifica com la recerca aplicada pot oferir solucions reals a problemes globals, posant la ciència al servei de la societat i la construcció d’un futur més eficient, responsable i sostenible per al nostre planeta.
Aquests resultats corresponen al projecte d'R+D+I PID2021-128794OB-I00, finançat pel MICIU/AEI (referència 10.13039/501100011033) i els fons FEDER/UE.

Español:
Imaginar un futuro donde podamos monitorizar la salud de los bosques y cultivos del planeta con precisión milimétrica ya no es ciencia ficción. Este es el objetivo de INTERSEN, un proyecto enmarcado en el Plan Estatal de Investigación 2021 y liderado por el grupo de investigación en Ingeniería Visual (eViS) de la Universitat Jaume I de Castelló, que apuesta por la combinación inteligente de datos espaciales para mejorar la forma en que entendemos y cuidamos nuestro entorno.
El programa europeo Copernicus es una iniciativa clave para la observación de la Tierra e incluye misiones como Sentinel y FLEX. Sentinel proporciona información detallada sobre el terreno y la atmósfera, mientras que FLEX estudia como las plantas utilizan la luz del sol para crecer. La fusión de datos inter-sensor que desarrolla INTERSEN combina estas capacidades para generar imágenes más completas y precisas, maximizando las fortalezas de cada satélite. Por ejemplo, Sentinel-1 es capaz de captar datos en condiciones meteorológicas adversas, mientras que FLEX ofrece una resolución espectral única para analizar la fotosíntesis.
Para llevar a cabo esta fusión, el equipo de INTERSEN utiliza tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y el procesamiento de imágenes. Estas herramientas permiten a los ordenadores analizar grandes cantidades de información y producir mapas muy detallados de campos y bosques. Esto tiene aplicaciones directas en la planificación agrícola, la gestión de recursos hídricos y la predicción de cosechas, además de contribuir a modelos climáticos globales más precisos.
El proyecto ya ha conseguido avances significativos, como el desarrollo de algoritmos que mejoran la precisión de la fusión de datos y permiten identificar zonas de agua continentales con alta fiabilidad. Por ejemplo, se han creado técnicas que combinan datos de diferentes sensores para mejorar la resolución espectral y espacial de las imágenes.
Aun así, todavía quedan retos pendientes, como el desarrollo de técnicas de clasificación semi-supervisada para identificar con más precisión zonas de vegetación y otras clases de cobertura terrestre, así como la mejora de algoritmos para el mapeo y la monitorización de índices de vegetación. Estas líneas de trabajo están planificadas para la segunda fase del proyecto y podrían establecer las bases para futuras investigaciones.
El grupo de investigación eViS - Ingeniería Visual, integrado en el Instituto Universitario de Nuevas Tecnologías de la Imagen (INIT), cuenta con más de 30 años de experiencia en el campo de la visión artificial y el aprendizaje automático, y ha participado en más de 40 proyectos competitivos nacionales y europeos. Sus líneas de trabajo incluyen el reconocimiento de formas, el análisis de imágenes en color, el análisis de texturas visuales, la estereoscopia y las técnicas de clasificación automática.
Con todos los avances del proyecto INTERSEN, la Universitat Jaume I ejemplifica como la investigación aplicada puede ofrecer soluciones reales a problemas globales, poniendo la ciencia al servicio de la sociedad y la construcción de un futuro más eficiente, responsable y sostenible para nuestro planeta.
Estos resultados forman parte del proyecto de I+D+i PID2021-128794OB-I00, financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033/ y FEDER/UE.