Medir un manglar sin pisar el lodo: un estudio usó vuelos de dron con LiDAR para calibrar satélites y estimar la biomasa de 900 hectáreas

Entrar a un manglar a medir árboles es lento, embarrado y limitado por la marea. Un estudio publicado en octubre de 2026 en Frontiers in Plant Science propone una forma de no tener que hacerlo en todas partes: volar un dron con LiDAR sobre franjas de la reserva, usar esa altura de dosel como "verdad de referencia" para entrenar un modelo con imágenes de satélite y, con solo 32 parcelas de campo, estimar la biomasa aérea de toda el área.

Importa para quien necesite cifrar cuánta madera viva tiene un manglar (la base de cualquier cuenta de carbono azul) sin pagar un inventario de cobertura total ni un vuelo sobre cada hectárea. Pero el estudio es de un solo sitio y un solo año, y sus propios autores señalan dónde falla.

La idea: del dron al satélite y del satélite a la biomasa

El estudio es de acceso abierto y trabaja en la Reserva Natural Nacional de Manglar de Shankou, en Beihai (China), que según el texto protege cerca de 900 ha de manglar natural. El problema que plantea es conocido: los índices ópticos de satélite, como el NDVI, se saturan cuando el dosel está cerrado, y el radar también tiene límites por el lodo y el agua. El LiDAR de dron mide la estructura en tres dimensiones con mucha precisión, pero cubrir todo con dron cuesta por equipo, permisos de vuelo y baterías.

Su solución es en dos pasos, y esa es la parte que se puede reutilizar:

1. Altura de dosel desde el satélite, calibrada con dron. Con un modelo de altura de dosel (CHM) obtenido con LiDAR de dron, entrenaron tres modelos de aprendizaje automático que usan Sentinel-1 (radar), Sentinel-2 (óptico) y SDGSAT-1 (que aporta una banda de borde rojo a 10 m). El mejor, XGBoost, alcanzó R² = 0,80 y un error (RMSE) de 0,81 m en datos reservados, y produjo un mapa continuo de altura a 10 m.
2. Biomasa desde la altura. Con esa altura y el índice de vegetación mejorado (EVI) ajustaron un modelo log-lineal con las 32 parcelas de campo.

Qué voló, qué midieron en tierra y con cuántos datos

Los detalles de adquisición, según la sección de métodos, son los que cualquier equipo con dron puede evaluar:

• Vuelo: del 9 al 12 de diciembre de 2023, en ventanas de marea baja, con un DJI Matrice 300 RTK y un sensor Zenmuse L1, con traslape de 75 % y 50 %, modo de triple eco y más de 40 puntos por metro cuadrado.
• Campo: 32 parcelas de 20 x 20 m levantadas en mayo de 2023 (12 en el mar de Dandou, 13 en el estuario de Xianmi y 7 en la bahía de Yingluo), con posición de cada árbol por GNSS RTK y biomasa por árbol calculada con ecuaciones alométricas por especie.
• Entrenamiento del modelo de altura: 1.300 puntos muestreados del mapa de LiDAR, 80 % para desarrollo y 20 % para prueba.

Lo que aporta la altura y lo que no aporta el color

La comparación entre modelos es el resultado más claro del artículo. Con validación cruzada dejando una parcela fuera cada vez, el modelo que combina altura de dosel con EVI fue el mejor, y los modelos que dependen solo del espectro explicaron muy poco:

Modelo	R²	RMSE (Mg/ha)
Altura de dosel + EVI	0,68	18,72
Altura de dosel + NDVI	0,64	19,76
Solo altura de dosel	0,63	20,23
Satélite directo (varias bandas)	0,48	23,88
Solo espectral (NDVI)	0,23	29,11
Solo espectral (EVI)	0,06	32,05

Dos lecturas, ambas del propio texto. La altura de dosel aportó la mayor parte de la capacidad predictiva, y añadir el EVI la mejoró de forma modesta pero consistente. Y estimar la biomasa directamente con las bandas del satélite (R² = 0,48) quedó por debajo del puente con la altura, lo que apoya la idea de pasar por la estructura. Tras reajustar con las 32 parcelas, el modelo final tuvo R² = 0,76 y un RMSE de 17,05 Mg/ha, un ajuste que no es una validación independiente.

Dónde hay más biomasa dentro del manglar

El mapa de 10 m mostró biomasa más alta en el interior de los rodales y más baja en los bordes hacia el mar. Pero el patrón no es el mismo en todas las formas de costa. En un islote de marea del mar de Dandou la biomasa subió hacia el mar hasta un máximo de unos 50 Mg/ha a 700 a 800 m, y luego bajó. En la franja oriental del mismo mar, el máximo (unos 73 Mg/ha) estuvo a 50 a 150 m de la costa y cayó mar adentro. En el estuario de Xianmi y la bahía de Yingluo hubo un pico a distancias intermedias (150 a 200 m y 300 a 500 m).

Un dato adicional de lectura propia: dividir el total entre la densidad media da unas 897 ha, coherente con las unas 900 ha que el estudio atribuye a la reserva.

Los límites que los autores admiten

• Las dos puntas de la distribución se estiman peor. El modelo de altura subestima los rodales altos y los índices ópticos pierden sensibilidad cuando el dosel se cierra; el texto habla de efectos de regresión a la media en las zonas de mayor biomasa.
• No distingue especies. Sin clasificación por especie, el modelo puede perder diferencias entre comunidades que tienen distinta relación entre altura y biomasa.
• Una sola reserva, una sola fecha. Las imágenes de satélite son de noviembre y diciembre de 2023 y el campo de mayo de 2023; no se probó en otras costas.
• Es biomasa aérea. El estudio no estima el carbono del suelo ni la biomasa de las raíces; para una cuenta completa de carbono hacen falta otros datos.

Qué significa para quien monitorea manglares

Lo que sigue son lecturas de este artículo, no conclusiones del estudio:

1. El dron es un calibrador, no un cobertor. Unas franjas de LiDAR bien ubicadas pueden servir para escalar con satélites gratuitos, que es una pregunta de diseño de muestreo más que de equipo.
2. Las parcelas siguen haciendo falta. Treinta y dos parcelas fueron la columna del modelo de biomasa. Con menos o peor distribuidas, la incertidumbre crecería.
3. Cada costa necesita su propia validación. Ni las ecuaciones alométricas por especie ni la relación altura a biomasa son transferibles sin comprobarlas, sobre todo fuera de la región del estudio.

Si te interesa cómo estas cifras de biomasa se conectan con la certificación y los mercados, hay un recorrido en carbono azul en manglares: medición, certificación y mercados, y otro ejemplo de LiDAR aplicado a bosques en cartografía 4D de bosques con LiDAR multitemporal.

La contribución del estudio no es una cifra de biomasa, sino un orden de trabajo: primero estructura medida con precisión en unos pocos lugares, después un mapa continuo de altura, y solo al final la biomasa. Quien vaya a copiarlo debería reportar junto al total su error, y decir cuántas parcelas hay detrás.

Imagen de portada: representación de un manglar visto desde un dron. No es una foto de la Reserva de Shankou. Imagen generada con IA (spacexai/grok-imagine-image).