🔥 Incendios Forestales y Biodiversidad con Python
Construí un pipeline de análisis ambiental end-to-end con datos satelitales reales, APIs de biodiversidad e inteligencia artificial.
En este taller no trabajás con datos inventados. Vas a analizar los incendios forestales reales que ocurrieron en el Parque Nacional Los Alerces y la Comarca Andina de la Patagonia Argentina en 2026: 38.517 hectáreas quemadas, 14 especies de flora y fauna amenazadas, y un ecosistema declarado Patrimonio de la Humanidad por la UNESCO en riesgo.
Al terminar, habrás construido desde cero un sistema completo que va desde un punto GPS en el mapa hasta un reporte PDF de 13 páginas listo para presentar a organismos de conservación, parques nacionales o instituciones académicas.
Todo corre 100% gratis en Google Colab. No necesitás instalar nada en tu computadora.
📦 ¿Qué vas a construir módulo a módulo?
Módulo 1 — Área de Interés (AOI)Definís la zona de análisis con coordenadas reales, creás un GeoDataFrame con GeoPandas y generás tu primer mapa interactivo con Folium. Aprendés cómo estructurar un proyecto geoespacial reproducible desde cero.
Módulo 2 — Google Earth Engine + Sentinel-2Te conectás a los servidores de Google para acceder a imágenes satelitales del planeta sin descargar un solo gigabyte. Descargás imágenes pre y post incendio, aplicás una máscara de nubes con la banda QA60 y generás la composición de falso color B12/B11/B4 que hace visible el área quemada.
Módulo 3 — Detección de Área Quemada con dNBRCalculás el índice NBR (Normalized Burn Ratio) y su diferencia pre/post para cuantificar exactamente cuántas hectáreas ardieron y con qué severidad. Clasificás el área según el estándar USGS (Key & Benson, 2006) y generás cartografía profesional con 7 elementos obligatorios: título, norte, escala, leyenda, mapa de ubicación, estadísticas y proyección.
Módulo 4 — Biodiversidad: GBIF + IUCN Red List APIConsultás las dos APIs de biodiversidad más importantes del mundo para mapear qué especies de flora y fauna habitan la zona afectada. Aprendés a manejar rate limits, paginación, bugs conocidos de la API de GBIF y autenticación con token en IUCN. Generás gráficos de perfil de amenaza, índice de riesgo compuesto y alertas tipo semáforo.
Módulo 5 — Interpretación de ResultadosCalculás la superposición espacial exacta entre el área quemada y los registros de biodiversidad con .within() de Shapely. Construís la Matriz de Priorización de Intervención (amenaza IUCN × presencia GBIF), la infografía de KPIs y el resumen ejecutivo textual estructurado que alimenta al informe.
Módulo 6 — Informe PDF Profesional con Mistral AIConectás el análisis a la API de Mistral AI para generar automáticamente 5 secciones de texto técnico: análisis del incendio, impacto sobre biodiversidad, recomendaciones de manejo, conclusiones y proyección del ecosistema a 5, 15 y 50 años. Ensambblás todo en un PDF de 13 páginas con fpdf2, incluyendo mapas, gráficos y galería de las 14 especies con fotos de iNaturalist.
🛠️ Tecnologías que vas a usar
Python · Google Earth Engine · GeoPandas · Shapely · GBIF API · IUCN Red List API · iNaturalist API · Mistral AI · Matplotlib · Contextily · fpdf2 · Google Colab
Todas gratuitas. Todas open source (excepto Mistral AI, que tiene tier gratuito).
👩💻 ¿A quién va dirigido?
Este taller está diseñado para:
- Biólogos, ecólogos y ambientalistas que quieran incorporar Python y datos satelitales a su trabajo de conservación
- Analistas GIS y geógrafos que quieran automatizar flujos de trabajo con código en lugar de clics manuales
- Científicos de datos que quieran especializarse en el dominio ambiental y geoespacial
- Profesionales de organismos ambientales (parques nacionales, secretarías de ambiente, ONGs) que necesiten generar reportes técnicos con datos reales
- Estudiantes universitarios de carreras afines (Biología, Geografía, Ciencias Ambientales, Ingeniería Ambiental) que quieran sumar habilidades de análisis espacial
Conocimiento previo recomendado: nociones básicas de Python (variables, bucles, funciones). No se requiere experiencia previa en GIS, teledetección ni APIs.
🎯 Al terminar el taller vas a poder
✅ Analizar cualquier incendio del mundo con imágenes Sentinel-2 y GEE
✅ Consultar APIs de biodiversidad internacionales desde Python
✅ Generar cartografía profesional lista para publicación
✅ Construir índices de riesgo compuesto para priorizar intervenciones
✅ Automatizar la generación de informes técnicos con IA generativa
✅ Presentar resultados a tomadores de decisiones con un reporte PDF completo
