(untitled) (Congresos UEx, actas de Congresos, 2026)
El estudio compara la clasificación de nueve tipos de bosque en el Sistema Ibérico Norte mediante dos fuentes de datos de teledetección: compuestos estacionales Landsat 8 y 9 y embeddings de AlphaEarth Foundations (AEF) de Google. Los tipos de bosque se distinguen por la morfología foliar (aciculiforme o planifolia) y el hábito foliar (perennifolio, marcescente o caducifolio), incluyendo formaciones puras y mixtas. Se generó una máscara forestal a partir del Mapa Forestal de España y se seleccionaron muestras de entrenamiento. En el caso de Landsat, se calcularon índices espectrales y compuestos estacionales como variables predictoras. Los embeddings de AEF integran información multifuente (óptica, radar, LiDAR y climática) en vectores latentes que sintetizan la dinámica anual y la estructura de la vegetación. Ambas bases de datos se clasificaron con Random Forest y los resultados se compararon píxel a píxel mediante una matriz de confusión. Los resultados muestran mayor estabilidad en las clases puras, especialmente coníferas y caducifolias, y mayor confusión en las clases mixtas. Landsat captó mejor los patrones de hábito foliar, mientras que AEF proporcionó una delimitación espacial más precisa y mejor discriminación estructural.