Tengo la consola de RStudio abierta y el cursor parpadeando justo cuando me llega un mensaje de Denise preguntando por dónde debería partir alguien que quiere hacer modelado de nicho con Maxent en R sin saber nada de programación. Le contesto lo mismo que le he dicho a varias personas metidas en los mismos foros de R espacial: hay un orden que conviene seguir, y la mayoría de las dudas que me llegan sobre conservación de biodiversidad y teledetección terminan siendo variaciones de las mismas cinco o seis preguntas. Así que en vez de contarte otra vez toda mi historia completa, esta vez las voy a ordenar acá, una por una.
Antes de meterme en las preguntas, un aviso rápido: algunos enlaces de aquí son de afiliado, así que si terminas comprando algún curso a través de ellos me llega una comisión chica y a ti no te cuesta ni un peso más. Lo menciono porque uno de los que voy a nombrar, el curso de Modelado de Nicho Ecológico con Maxent en R, es el mismo que usé cuando no tenía idea de por dónde agarrar este tema, y me parece justo avisarte antes de seguir.
Lo primero que necesitas antes de tocar Maxent (y qué significa ese nombre)
Si vienes recién llegando a la teledetección, esto es lo mínimo que conviene tener claro antes de intentar tu primer modelo, y de paso te explico qué significa el nombre que tanto se repite en los foros. Necesitas entender qué es un archivo raster —una grilla de datos donde cada celda guarda un valor—, y sobre eso dejé una entrada aparte, cómo leer archivos raster en RStudio para principiantes, por si ese primer paso todavía se siente confuso. Maxent, dicho sea de paso, viene de Máxima Entropía, un principio estadístico que en la práctica se traduce en que el modelo busca la distribución más "neutra" posible dada la información que le entregas, sin inventar patrones de más. También te vas a topar con paquetes espaciales de R —el que yo uso para conectar todo esto con Maxent es 'dismo'—, pero ese tema completo merece su propia entrada, así que no me voy a desviar más de la cuenta por acá. Y ojo con los archivos pesados: si tu computador se pone lento o R se queda pegado a mitad de camino, dejé una nota sobre la solución a errores comunes al cargar rasters pesados en R que te puede evitar más de un dolor de cabeza. A mí, en su momento, quien me sacó del apuro con la instalación fue Boris, el vecino de mi edificio que trabaja en infraestructura de servidores: la instalación se me trababa justo en el tema del PATH y yo ni siquiera sabía qué significaba esa palabra.
Funciona aunque no sepas programar ni seas bióloga
Esta es la pregunta que más me hacen, casi siempre con cara de desconfianza. La respuesta corta es sí. Maxent trabaja con datos de solo presencia, o sea, los lugares donde tú mismo viste la especie, sin que nadie te obligue a demostrar dónde NO está, cosa que sería imposible si vives cerca del bosque y no tienes equipo ni tiempo de sobra para recorrer cada rincón. Yo tampoco vengo de la programación: esto lo aprendí sola, sin curso universitario de por medio, dando vueltas en mis tiempos libres hasta que algo hizo clic. Antes de llegar a este método probé Google Earth Engine, pensando que sería más simple por venir todo integrado en el navegador, pero la interfaz basada en JavaScript me cerró la puerta prácticamente desde el primer clic: ese entorno daba por hecho que yo ya sabía programar, y no era el caso. Terminé dejándolo tirado y volviendo a R, que también costó lo suyo, pero tenía una curva más amable para alguien que aprende de a poco.
Cuando tus capas de datos no calzan entre sí
Acá la duda casi siempre llega después de que alguien ya se topó con el problema, no antes. Hay un tema de sistemas de coordenadas que puede hacer que dos capas que deberían conversar entre sí terminen, en la práctica, en continentes distintos, y R no te lo va a explicar con dulzura: simplemente tira un error, o peor, entrega un mapa que no tiene ningún sentido. No me voy a meter en el detalle técnico de qué configuración específica usar, porque eso da para otra conversación completa, pero sí te puedo pasar el criterio que uso yo misma antes de correr cualquier modelo: reviso que todas mis capas —puntos de presencia, variables climáticas, lo que sea— estén habladas en el mismo sistema. Si no lo hago, después me toca adivinar por qué mi bosque apareció flotando en medio del océano.
Cómo sé si el mapa que me da Maxent realmente sirve
Uso un criterio bastante simple para esto, nada de estadística avanzada: si el modelo pinta de rojo —alta probabilidad— justo las zonas donde yo he visto la especie caminando por ahí, algo anda bien; si pinta de rojo la mitad de una zona urbana donde jamás la he visto, algo se rompió en el camino. Me acuerdo de un domingo particularmente lluvioso en que corrí el script completo, desde cargar los puntos hasta sacar el mapa final, y ninguna línea roja apareció en la consola de principio a fin: me quedé mirando la pantalla sin saber si aplaudir o desconfiar, porque nunca antes me había pasado. Denise, cuando le conté, dijo que ella celebra distinto —manda captura de pantalla de sus propios errores sin ningún filtro ni vergüenza— y que a veces hay que ver el quinto intento fallido de alguien más para animarse a probar el sexto.
El sesgo de muestreo que nadie te advierte a tiempo
Llegamos a la parte menos simpática de todo esto. Como suelo caminar por zonas con harta vegetación pero también con hartos caminos, me di cuenta de que la mayoría de mis puntos de presencia terminaban cerca de las rutas, porque, obvio, es donde resulta más fácil llegar y mirar. El problema es que Maxent es lo bastante listo como para ser medio tonto: si casi todos tus datos están cerca de caminos, el modelo puede terminar pensando que a la especie le encantan los caminos, y no tiene nada que ver con la realidad. Existen técnicas espaciales para corregir esto y evitar que el modelo se crea el cuento de que la cercanía a una ruta es un requisito biológico, aunque ese ajuste puntual prefiero dejarlo para otra entrada porque merece su propio espacio. Más adelante seguro te cruzas con el índice NDVI, con las bandas espectrales de satélites tipo Sentinel-2, o con imágenes de Landsat como fuente de datos —temas que también dan para su propia conversación—, y en algún momento vas a necesitar recortar un raster con un shapefile para quedarte solo con tu zona de estudio, proceso que tiene sus propias mañas y que igual dejo para otro rato. Si quieres partir de cero con el modelado de distribución de especies, dejé una guía completa en aprender modelado de distribución de especies con Maxent en R desde cero, y si lo tuyo va más por trabajar imágenes satelitales en general antes de llegar a este punto, el curso de Teledetección Satelital con R y R-Studio te da una base bastante sólida para entender cómo se comportan los datos en el espacio, aunque sea una rama distinta a la del modelado de nicho, y aunque a mí, la primera vez, me tomó varias semanas de darle vueltas antes de decidirme a inscribirme.
Esto ayuda a la conservación, no es solo un ejercicio de escritorio
También me preguntan esto harto, casi siempre con un dejo de duda razonable. Pienso en el Mercado Fluvial de Valdivia, en cómo cambia el verde alrededor cada vez que paso caminando un sábado cualquiera, y ahí es donde estos mapas dejan de ser solo un ejercicio de escritorio: permiten mostrar, con datos y no solo con la sensación de que el bosque está cambiando, dónde están los refugios que hay que cuidar primero. No hace falta ser bióloga ni programadora para usar esto a tu favor. Vas a tener letras rojas en la consola más veces de las que te gustaría, vas a confundir sistemas de coordenadas y vas a querer cerrar la tapa del computador más de una vez, pero el momento en que el mapa aparece y coincide con lo que conoces de tu propio territorio no te lo quita nadie. Si te interesa meterte de lleno en el modelado de nicho con Maxent en R, el curso de Modelado de Nicho Ecológico con Maxent en R sigue siendo, para mí, la forma más amable de dar esos primeros pasos sin sentir que te están hablando en otro idioma, aunque las primeras clases se sienten un poco densas si llegas sin ninguna base de R.