Un equipo liderado por el investigador Alberto Hornero, del Instituto de Agricultura Sostenible (IAS) del Consejo Superior de Investigaciones Científicas, ha desarrollado un innovador modelo tridimensional de ray tracing denominado SILVO (Superposición Simplificada de Luz y Vegetación). Esta herramienta permite representar la estructura de las copas en sistemas de vegetación heterogénea utilizando un volumen mínimo de datos de entrada: básicamente, la localización de cada árbol o arbusto, el tamaño de su copa y la geometría de la iluminación solar.
A partir de esta información, el modelo es capaz de generar métricas fundamentales como la fracción de huecos (gap fraction) o perfiles verticales de densidad estructural. Estos indicadores resultan clave para comprender cómo sensores remotos —instalados en vehículos aéreos o satélites— “observan” este tipo de ecosistemas, facilitando así su monitorización y gestión.
Según explica Hornero, la relevancia de SILVO radica en su capacidad para ofrecer una solución rápida y reproducible ante desafíos como la sequía, el decaimiento forestal, la productividad, la captura de carbono o la planificación de restauraciones ambientales. Además, el código ha sido publicado en abierto para fomentar su reutilización por parte de la comunidad científica.
Colaboración internacional y validación con datos LiDAR
El proyecto se gestó durante una estancia de investigación en 2024 en el ITC de la Universidad de Twente (Facultad de Ciencias de la Geoinformación y Observación de la Tierra), en colaboración con la Universidad de Córdoba y en el marco de la acción europea COST Action PANGEOS.
Hornero ha liderado el desarrollo del código, su validación mediante datos LiDAR y la coordinación metodológica para garantizar que el sistema sea sólido y aplicable en condiciones reales. El modelo ha sido implementado para ejecutarse de forma eficiente en multiprocesador mediante OpenMP, lo que acelera los cálculos incluso en simulaciones con un elevado número de árboles y amplía notablemente su aplicabilidad práctica.
Una solución intermedia entre modelos 1D y 3D
La simulación mediante modelos de transferencia radiativa (RTM) es esencial para estimar parámetros biofísicos y estructurales de la vegetación, así como flujos de energía relacionados con su salud y productividad. Tradicionalmente, estos análisis se han realizado con modelos unidimensionales (1D), adecuados para cubiertas homogéneas, pero con limitaciones en entornos heterogéneos como bosques ralos o cultivos permanentes.
Por su parte, los modelos tridimensionales (3D) ofrecen representaciones más detalladas, aunque a costa de un mayor consumo computacional y la necesidad de grandes volúmenes de datos estructurales. En este contexto, SILVO se plantea como una alternativa intermedia: no es un modelo RTM convencional, pero permite generar representaciones 3D realistas con pocos datos y técnicas eficientes de trazado de rayos.
“El modelo proporciona un equilibrio entre simplicidad en la definición, bajo coste de ejecución y realismo en los resultados”, señala el investigador. Los resultados obtenidos evidencian su potencial como complemento a otras herramientas ya consolidadas, y futuras mejoras podrían orientarse a ampliar su flexibilidad e integración en escenarios más complejos.
Con este avance, el IAS-CSIC aporta una herramienta innovadora que refuerza la capacidad científica para el seguimiento y la gestión sostenible de sistemas agroforestales en un contexto de creciente presión climática y ambiental.
