Hoy, en los mercados internacionales, la trazabilidad y la transparencia son condiciones esenciales para operar sin riesgos. Una acusación de greenwashing o una auditoría fallida puede traducirse en sanciones, restricciones comerciales y pérdida de acceso a mercados clave.

El monitoreo satelital y las auditorías ambientales son cada vez más exhaustivos. Organismos internacionales, ONGs y medios especializados tienen acceso a información geoespacial en tiempo real, lo que exige un sistema de verificación sólido y transparente. Sin datos confiables, cualquier auditoría o señalamiento público puede convertirse en una crisis operativa difícil de contener.

Dar este salto requiere tiempo, recursos y un equipo especializado en análisis satelital y modelos de Machine Learning. No se trata solo de generar reportes, sino de contar con datos auditables y precisos que respalden cada operación.

Nosotros no ofrecemos una aproximación genérica, sino un sistema preciso y verificable. Nuestra metodología combina imágenes satelitales de alta resolución, modelos de inteligencia artificial y una plataforma web interactiva para visualizar y analizar los datos.

Entrenamos nuestros modelos con miles de horas de datos locales, minimizando falsos positivos y negativos. Cada alerta se valida con imágenes de alta resolución y datos de campo, garantizando que la información sea transparente y trazable.

En resumen, si mañana un auditor, inversor u ONG revisa sus operaciones, encontrará evidencia concreta y verificable, no simples estimaciones inciertas.

Los métodos de detección de cambios basados en series temporales, como Hansen o NDFI, se utilizan ampliamente porque permiten estimar la deforestación en intervalos anuales con relativa facilidad. Sin embargo, estos métodos presentan limitaciones críticas:

Precisión vs. Facilidad Operativa: Aunque es posible calcular la deforestación anual mediante umbrales fijos de NDVI o NDFI, estos enfoques sacrifican la precisión necesaria para auditorías y decisiones operativas críticas. Nuestro modelo, basado en Random Forest y entrenado con datos reales de cada zona, ofrece un análisis más robusto y replicable, aunque requiere una implementación más laboriosa.

Propuesta en Dos Fases:

• Fase 1: Deforestación Acumulada (2020-2025) – Plazo 60 a 90 días: Se calculará la deforestación acumulada de los últimos 5 años, ofreciendo un panorama claro de la dinámica territorial.
• Fase 2: Desglose Anual Detallado (durante el 2025): Se realizará un análisis anual para identificar cuándo ocurrió la deforestación y cómo evolucionó cada cobertura, brindando un nivel de trazabilidad superior.

En definitiva, aunque los métodos basados en series temporales facilitan la identificación anual, sacrifican la precisión necesaria para auditorías y decisiones críticas. Nuestro enfoque combina la capacidad de calcular datos anuales con la rigurosidad que garantiza resultados verificables y defendibles.