Automated integration and analysis of big data in forestry management

La biodiversitat d’espècies als ecosistemes del món és un indicador clau de la salut dels boscos i del benestar de la humanitat. Els boscos —i les plantes en general— són essencials pel valor que aporten en àmbits tan diversos com la silvicultura o l’economia. En els darrers anys, aquests s’han vist amenaçats per causes com l’escalfament global o la desforestació, que posen en risc totes les formes de vida que depenen d’ells. Per tal de revertir aquesta situació, cal trobar la manera d’assolir un desenvolupament sostenible sense comprometre els boscos ni els ecosistemes. Per tant, l’objectiu principal d’aquesta tesi és conèixer l’estat actual de les dades sobre plantes a escala mundial, analitzar-les i observar els canvis i la distribució de les espècies en els darrers anys. Per aconseguir-ho, es van identificar diferents fonts de dades, i després d’extreure-les, es van processar i depurar per garantir-ne la qualitat, per després integrar-les periòdicament de manera semiautomàtica. Aquestes dades han permès conèixer la distribució de les espècies al llarg del temps i de la geografia, informació necessària per calcular els índexs de biodiversitat. Posteriorment, utilitzant mètodes d’aprenentatge automàtic no supervisat, es van poder establir categories en funció dels índexs calculats, i es van identificar patrons en els ecosistemes i com han evolucionat al llarg del temps per predir comportaments futurs. Com a resultat, es van integrar més de 160 milions de registres de presència de plantes de la majoria de països. Per tal de facilitar la consulta dinàmica d’aquesta informació, s’ha dissenyat i desenvolupat la plataforma ForestForward, d’accés obert, que permet la cerca per any i ubicació geogràfica, útil per analitzar com ha canviat la biodiversitat al llarg dels darrers 50 anys. Els resultats obtinguts del càlcul dels índexs de biodiversitat mostren les regions del món amb major disponibilitat de dades i, per tant, amb més riquesa d’espècies. L’agrupació (clustering) de polígons segons els índexs de biodiversitat en els darrers 50 anys ha demostrat que les zones amb més característiques en comú també comparteixen certs patrons d’evolució al llarg del temps.

Authors

Publication Details

Journal
Tesis Doctorals en Xarxa (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya)
Published
2025-11-05
Primary Topic
Remote Sensing and LiDAR Applications
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Automated integration and analysis of big data in forestry management

Eva Luz Tejada Gutiérrez
Tesis Doctorals en Xarxa (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya)
Remote Sensing and LiDAR Applications
article

Automated integration and analysis of big data in forestry management

Eva Luz Tejada Gutiérrez
article en

Abstract

La biodiversitat d’espècies als ecosistemes del món és un indicador clau de la salut dels boscos i del benestar de la humanitat. Els boscos —i les plantes en general— són essencials pel valor que aporten en àmbits tan diversos com la silvicultura o l’economia. En els darrers anys, aquests s’han vist amenaçats per causes com l’escalfament global o la desforestació, que posen en risc totes les formes de vida que depenen d’ells. Per tal de revertir aquesta situació, cal trobar la manera d’assolir un desenvolupament sostenible sense comprometre els boscos ni els ecosistemes. Per tant, l’objectiu principal d’aquesta tesi és conèixer l’estat actual de les dades sobre plantes a escala mundial, analitzar-les i observar els canvis i la distribució de les espècies en els darrers anys. Per aconseguir-ho, es van identificar diferents fonts de dades, i després d’extreure-les, es van processar i depurar per garantir-ne la qualitat, per després integrar-les periòdicament de manera semiautomàtica. Aquestes dades han permès conèixer la distribució de les espècies al llarg del temps i de la geografia, informació necessària per calcular els índexs de biodiversitat. Posteriorment, utilitzant mètodes d’aprenentatge automàtic no supervisat, es van poder establir categories en funció dels índexs calculats, i es van identificar patrons en els ecosistemes i com han evolucionat al llarg del temps per predir comportaments futurs. Com a resultat, es van integrar més de 160 milions de registres de presència de plantes de la majoria de països. Per tal de facilitar la consulta dinàmica d’aquesta informació, s’ha dissenyat i desenvolupat la plataforma ForestForward, d’accés obert, que permet la cerca per any i ubicació geogràfica, útil per analitzar com ha canviat la biodiversitat al llarg dels darrers 50 anys. Els resultats obtinguts del càlcul dels índexs de biodiversitat mostren les regions del món amb major disponibilitat de dades i, per tant, amb més riquesa d’espècies. L’agrupació (clustering) de polígons segons els índexs de biodiversitat en els darrers 50 anys ha demostrat que les zones amb més característiques en comú també comparteixen certs patrons d’evolució al llarg del temps.

Tesis Doctorals en Xarxa (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya)
Openalex Percentile: Top 37%
Remote Sensing and LiDAR Applications
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.