El punto de partida es contundente. En Bolivia, los incendios del último año arrasaron una superficie equivalente a la de Grecia, desplazaron a miles de personas y arrasaron cultivos y ganado. Un evento extremo que, lejos de ser aislado, forma parte de los cientos de casos recogidos en ImpactMesh, el nuevo dataset global desarrollado por IBM Research Europa y la ESA. Se trata de un archivo multimodal y multi-temporal que combina imágenes ópticas, radar y mapas de elevación, capturados por los satélites Copernicus Sentinel-1 y Sentinel-2 durante la última década. Ese cruce de datos, que muestra el antes y el después de cada desastre, permite detectar cambios en el paisaje que antes pasaban inadvertidos.
Lo que hace especial a ImpactMesh es que no se limita a ofrecer imágenes. Al combinar observaciones ópticas, radar y elevación, consigue mantener la precisión incluso cuando las nubes o el humo impiden analizar la zona con sensores tradicionales. Es decir, cuando un incendio o una riada bloquean la visibilidad, el radar y la altitud del terreno permiten seguir evaluando el alcance real del daño.
Este dataset llega acompañado de una versión optimizada de TerraMind, el modelo fundacional geoespacial que IBM y la ESA presentaron este año. Para esta actualización, los investigadores lo han ajustado específicamente al mapeo de desastres naturales. Las primeras pruebas demuestran que, al integrar datos de elevación además de información óptica y de radar, el modelo mejora su rendimiento en al menos un 5% frente a enfoques entrenados únicamente con imágenes Sentinel-2.
El avance no es menor si se tiene en cuenta que las inundaciones y los incendios forestales representan casi la mitad de los desastres naturales de la última década, y la tendencia apunta a que serán cada vez más frecuentes e intensos. Gracias a ImpactMesh, estos modelos pueden utilizarse para planificar una respuesta inmediata tras un desastre, evaluar daños, decidir dónde es seguro reconstruir o incluso elaborar mapas de riesgo más precisos que permitan anticiparse a futuros eventos.
Finalmente, la ESA subraya que este trabajo es un ejemplo claro de cómo la colaboración internacional acelera el análisis del impacto climático. "Entender el impacto de los desastres naturales requiere colaboración a nivel global. Al presentar estos modelos, estamos facilitando que investigadores y equipos de respuesta de todo el mundo puedan aprovechar los datos de observación terrestre y lograr un mapeo más rápido y preciso”, señala Giuseppe Borghi, director de innovación avanzada en la Agencia Espacial Europea. explica Juan Bernabe-Moreno, director de IBM Research para Europa, Irlanda y Reino Unido.
Además del dataset, IBM y la ESA han lanzado TerraKit, un paquete de código abierto pensado para facilitar la creación de nuevos datasets geoespaciales y adaptar modelos de IA con información actualizada. La idea es que cualquier investigador pueda ampliar ImpactMesh o incluso crear nuevas colecciones de datos desde cero.