UNA HERRAMIENTA UNIFICADA PARA ESTUDIAR LOS CULTIVOS FORESTALES DE ESPAÑA

Este trabajo presenta una herramienta integral diseñada para modelar y predecir la captura de carbono en los cultivos forestales de España, con el fin de optimizar la gestión de créditos de carbono y proyectos de reforestación. A partir del procesamiento de datos del Inventario Forestal Nacional (IFN), combinados con variables climáticas e índices vegetales, se entrenaron diversos modelos de aprendizaje automático. Los resultados destacan el rendimiento del algoritmo CatBoost, alcanzando un R² > 0,84 en la estimación de toneladas de carbono. El estudio valida la metodología mediante un caso práctico y aporta como contribución fundamental una base de datos relacional estructurada que resuelve la dispersión de la información pública.