Clasificación de cubiertas forestales en la isla de La Palma mediante series temporales Sentinel-2 y Transformers

Resumen

La erupción volcánica de 2021 en la isla de La Palma generó cambios significativos en la cubierta forestal, lo que hace necesaria la actualización de la cartografía de cubiertas mediante técnicas robustas de teledetección. En este trabajo se presenta una metodología basada en series temporales de imágenes Sentinel-2 y el modelo de aprendizaje profundo SITS-former, una arquitectura Transformer capaz de modelar dependencias espacio-temporales. Se emplean composiciones mensuales de reflectancia superficial y se evalúa el modelo tanto en su versión base como en una versión mejorada que incorpora información topográfica (DEM, elevación, pendiente y orientación) mediante fusión tardía. Los resultados muestran que la inclusión de variables topográficas incrementa la precisión global del 60% al 71% en el conjunto de validación, mejorando especialmente la discriminación de clases forestales ecológicamente similares como Laurisilva y Fayal-Brezal. El enfoque propuesto demuestra el potencial de los modelos Transformer para la cartografía forestal en entornos complejos y afectados por perturbaciones naturales.