Integración de la teledetección y las observaciones in situ de la biodiversidad, hacia un marco de observación y datos totalmente interoperable

Resultado esperado:

Se espera que los resultados del proyecto contribuyan a todos los siguientes resultados esperados:

• avanzar en la evaluación robusta y relevante para las políticas de los ecosistemas, las actividades de planificación de la protección y restauración de la naturaleza, y la predicción de tendencias de biodiversidad basadas en datos adecuados para el propósito, apoyando así los objetivos de biodiversidad y clima de la UE;
• fortalecimiento de la capacidad de los investigadores, profesionales y responsables de la toma de decisiones para mejorar las prácticas de monitoreo de la biodiversidad y abordar las lagunas de conocimiento mediante la integración de datos y observaciones a través de sensores y plataformas, que van desde datos basados en ómicas (genómicos, transcriptómicos, metabolómicos), diversas observaciones in situ hasta datos de observación de la Tierra basados en satélites;
• mejora de la usabilidad de los conjuntos de datos in situ como recursos de capacitación y validación para enfoques estadísticos, de aprendizaje automático y basados en IA avanzados, en apoyo de aplicaciones como la clasificación de hábitats, el mapeo de ecosistemas y la predicción de tendencias de biodiversidad.

Alcance:

Lograr los objetivos de la estrategia de biodiversidad de la UE para 2030, el Marco Global de Biodiversidad Kunming-Montreal y evaluar el progreso hacia sus objetivos definidos, requiere enfoques de monitoreo coherentes, integrados y a largo plazo, respaldados por sistemas de datos FAIR (Encontrables, Accesibles, Interoperables y Reutilizables). Muchas colecciones de datos in situ existentes (es decir, evaluaciones genómicas, muestreo terrestre, observaciones con drones y aéreas) no se diseñaron teniendo en cuenta la integración de la teledetección por satélite (es decir, para validación y calibración, productos de datos integrados o escalado estadístico de información) y carecen de la estructura, la interfaz y los metadatos necesarios para soportar análisis avanzados, incluida la IA. Los datos FAIR sobre especies y ecosistemas también ayudarán a garantizar que la preservación de la biodiversidad sea una característica principal de otros sectores, como la agricultura, el transporte, la energía o la bioeconomía. Existe la necesidad de datos de biodiversidad sistémicos, armonizados o estandarizados en la superficie de la Tierra para apoyar las aplicaciones de IA que van desde el genoma hasta el espacio y para construir nuestro conocimiento sobre el estado y las tendencias de los hábitats, las especies, los ecosistemas y sobre los impulsores del declive.

Para abordar estos desafíos, las propuestas deben:

• desarrollar y validar sistemas de integración de datos de biodiversidad multisensoriales adecuados para el propósito, para permitir la armonización e integración de datos basados en ómicas y datos in situ con datos de teledetección desde el espacio o plataformas suborbitales, así como datos socioecológicos y climáticos para mejorar la evaluación de la condición y degradación de los ecosistemas, y la modelización predictiva de las tendencias de biodiversidad a escalas internacionales, regionales y europeas;
• desarrollar capacidades técnicas concretas capaces de responder a diversos casos de uso, en ecosistemas terrestres, de agua dulce y marinos en los Estados miembros y países asociados. Con este fin, las propuestas deben identificar y priorizar las lagunas críticas de conocimiento sobre biodiversidad y sus necesidades de datos, con un enfoque en el análisis predictivo y el uso de la IA, y abordarlas mediante el diseño de enfoques de integración de datos que apoyen las necesidades científicas y políticas, incluida la protección, restauración y objetivos y metas de uso sostenible de la biodiversidad, así como otros objetivos políticos relacionados;
• desarrollar casos de demostración y verificación centrándose en ecosistemas específicos bajo la tipología de ecosistemas de la UE y hábitats, incluidos los ecotonos, identificados como aquellos bajo presión o como prioridades de restauración. Las propuestas deben tener en cuenta las presiones y actividades socioeconómicas que impactan en los ecosistemas, incluido el uso de la tierra y el mar y las emisiones de contaminantes (por ejemplo, agricultura, acuicultura, urbanización, explotación de recursos y prácticas de gestión). Los casos de demostración deben ser relevantes para las aplicaciones de EO, como el mapeo de ecosistemas y hábitats asistido por IA, asegurando la interoperabilidad con el marco europeo y global…