El Sistema Satelital de Aprendizaje Automático de OSINFOR Ayuda a Perú a Incautar 19 Millones de Dólares en Madera Ilegal

Perú gestiona unos 68 millones de hectáreas de selva tropical, donde la tala ilegal suele ser selectiva —un puñado de árboles de alto valor retirados por hectárea— lo que la hace muy difícil de detectar con la detección de cambios por satélite convencional, ajustada a la deforestación a mayor escala.

Detectar árboles individuales talados ilegalmente casi en tiempo real a partir de imágenes satelitales de muy alta resolución, cruzadas con los registros forestales oficiales de Perú, para orientar las inspecciones de campo.

Investigadores del Grantham Centre for Sustainable Futures de la Universidad de Sheffield desarrollaron un método de aprendizaje automático que analiza imágenes satelitales de muy alta resolución para detectar la retirada de árboles individuales. Los eventos de tala detectados se cotejan con SERFOR (el servicio forestal de Perú) y SISFOR (su sistema nacional de seguimiento forestal) para determinar si la actividad se ajusta a un plan de explotación aprobado. OSINFOR, el organismo independiente peruano de supervisión forestal y de fauna silvestre, adoptó la herramienta para orientar sus inspecciones de campo, inaugurándola formalmente en 2025.

En un área inicial monitorizada de 1,8 millones de hectáreas, el sistema identificó el 37% de toda la tala ilegal oficialmente reportada. Las autoridades peruanas utilizaron las pruebas resultantes para incautar más de 41.000 metros cúbicos de madera ilegal entre 2023 y 2024, con un valor superior a 19 millones de dólares estadounidenses, según el jefe de OSINFOR, Williams Arellano.

La herramienta representa un cambio significativo en los tiempos de la fiscalización, al detectar la tala selectiva mientras aún está ocurriendo, en lugar de después de que una parcela totalmente despejada sea visible, y está diseñada para ser extensible a otros países de la cuenca amazónica, aunque su despliegue hasta la fecha se ha limitado a Perú.