El Dr. Lars Brabyn es Científico Geoespacial, dedicado a las aplicaciones innovadoras del Sistemas de Información Geográfica (SIG), clasificando las características del paisaje. Se ha especializado en el uso de SIG para el mapeo y modelado de la biodiversidad, incluyendo el cambio poblacional y la configuración social de la diversidad de la población. El experto se ha enfocado además, en la teledetección de la vegetación y la calidad del agua, haciendo uso, entre otras tecnologías, de drones para el mapeo y monitoreo detallados.
El día 4 de octubre, este científico neozelandés, en las dependencias de Campus Sur entregó una visión de las aplicaciones de sensores remotos, tales como el entrenamiento de computadores para interpretar el espacio, de manera similar a lo que hacemos los humanos, combinando SIG, sensores remotos y técnicas de Machine Learning con el fin de identificar árboles individuales desde el espacio.
Para esto, el cerebro humano no sólo considera la información espectral, sino que también utiliza un rango de información que incluye el contexto que lo rodea, la densidad de las ramas, la forma de las copas y las alturas.
Otras aplicaciones de sensores remotos, pueden demostrar la utilidad de las bases de datos globales de acceso público, tales como Landsat, MODIS y luces nocturnas. Cualquier área del mundo puede ser evaluada, lo cual se demostró mediante ejemplos de cambios en el terreno en Nepal; calculando las tasas de derretimiento del hielo de los glaciares Antárticos; utilizando datos termales infrarrojos de MODIS; y la modelación económica del desarrollo de Indonesia, utilizando satélites de luces nocturnas de la fuerza aérea de Estados Unidos (DMSP/OLS).
Las posibilidades de investigación con estos “Big Data” set a escala planetaria (Petabytes) son ilimitadas y cambian rápidamente con el poder masivo de las supercomputadoras de Google Earth Engine’s Data Center Infraesructure.