01_AGB_Biomasa_Embedding
Objetivos
Estimar la densidad de Biomasa Aérea (AGB, en Mg/ha) para una zona de manglar (Bahía Málaga) mediante un modelo de regresión de Random Forest, usando como predictores las 64 bandas del dataset “Satellite Embedding” de Google y como variable de entrenamiento los datos LiDAR de biomasa del sensor GEDI (misión L4A). El script cubre todo el flujo: desde la definición del área y el período de estudio, pasando por el filtrado de calidad de GEDI, el entrenamiento del modelo, hasta la validación (RMSE), la generación del mapa de predicción y el cálculo de la biomasa total en las coberturas de vegetación relevantes.
Recursos
Geospatial Machine Learning: An Introduction
Nota:
El contenido de esta sesión ha sido adaptada o tomada de sesión práctica de GeoForGood 2025.