Recientemente, se ha publicado el artículo científico «Generalized Structure Functions and Multifractal Detrended Fluctuation Analysis Applied to Vegetation Index Time Series: An Arid Rangeland Study«, liderado por Ernesto Sanz, investigador del CEIGRAM dentro del Grupo de Sistemas Complejos, quien forma parte además del equipo que trabaja en el proyecto BEACON. También participan en el artículo los investigadores del CEIGRAM Antonio Saa-Requejo, Carlos H. Díaz-Ambrona, Margarita Ruiz-Ramos, Alfredo Rodríguez, Eva Iglesias, Paloma Esteve, Bárbara Soriano y Ana M. Tarquis.

En este artículo se han utilizado datos de satélite para estudiar pastos áridos de Murcia. Se utiliza un índice de vegetación (NDVI) y analisis multifractal de series temporales de 20 años, para ver si con estas herramientas se puede diferenciar entre distintos usos de pastos, tales como lo son las dehesas, los cultivos arbóreos y los herbáceos.

Para ello, se utilizan cuatro zonas que presentan diferentes usos de suelo como proyecto piloto, donde se observa que existían diferencias en los resultados de los análisis multifractales, pudiendo diferenciar entre zonas de un uso con mayor cobertura arbórea y otro con un uso donde predomina la vegetación herbácea. Además, se han comparado dos métodos de análisis multifractal, demostrando que si las series temporales presentan una tendencia de subida o bajada, uno de ellos (análisis multifractal de fluctuaciones sin tendencia) produce resultados similares a los esperados, así como a otros estudios que utilizan métodos parecidos.

En el futuro, en palabras de Ernesto Sanz, «queremos estudiar la diversidad espacial dentro de estas cuatro zonas para ver si combinando nuestros análisis con técnicas de machine learning podemos clasificar los usos del suelo dentro de estas zonas. Esto nos ayudaría a mejorar la gestión de pastos, ayudaría a los trabajadores del campo y podría usarse para temas de seguros agrarios.