Aporte a la construccion de una propuesta metodologica para la caracterización e inventario de sistemas de terrazas y andenes

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Aporte a la construccion de una propuesta metodologica para la caracterización e inventario de sistemas de terrazas y andenes

  1. 1. A Mejía M.; A. Mejía R.; A. Arata; F. Camiloaga Aquilino Mejía Marcacuzco, Ingeniero Agrónomo, Centro de Estudios y Promoción del Desarrollo Adolfo Mejía Ríos, Ingeniero Forestal, Centro de Estudios y Promoción del Desarrollo. Atilio Arata Pozzuoli, Ingeniero Agrónomo, Magister Scientiae en Innovaciones Agrarias, Centro de Estudios y Promoción del Desarrollo. Fernando Camiloaga Jiménez, Ingeniero Agrícola. Centro de Estudios y Promoción del Desarrollo. A Mejía M.; A. Mejía R.; A. Arata; F. Camiloaga CENTRO DE ESTUDIO Y PROMOCION DE DESARROLLO SOCIAL (DESCO)
  2. 2. En las últimas décadas se han realizado esfuerzos para determinar el área de andenes y terrazas existentes en Perú y otros países. Estos han seguido distintos protocolos. La tecnología y sus avances han marcado el hito principal para el desarrollo de estos trabajos. Sin embargo a pesar del tiempo transcurrido y los trabajos realizados en muchas zonas no se tiene datos precisos sobre su extensión total.
  3. 3. ¿QUÈ NIVEL DE DETALLE QUEREMOS NUESTRA INFORMACIÒN?. ES DECIR QUE TAN PRECISOS QUEREMOS SER…. Y QUE ERROR ES TOLERABLE…
  4. 4.  Masson (1984) señala la existencia de una extensión aproximada de un millón de hectáreas de andenes, de los cuales aproximadamente el 10% está en uso permanente, 20% en uso temporal y el 70% en abandono. De la misma forma, en 1996, el Instituto Nacional de Recursos Naturales (Inrena) indica que en el Perú existen 256,945 hectáreas de andenes; esta cifra según este trabajo seria de hasta a un millón de hectáreas si se incluyen las terrazas de formación lenta.  Diversas experiencias de la ONG Desco en la Evaluación, caracterización y rehabilitación de andenes en el Valle del Colca (Arequipa) y Moquegua (Paucar del Sara Sara).  Tesis para optar el grado de Ingeniero Forestal: Propuesta metodológica para la cartografía de los bosques del genero Polylepis usando Geomántica (UNALM, 2012).  Por su parte en el último trabajo realizado por el consorcio Desco – Copeme –Fovida en el 2012 (por encargo de Agrorural), en el “Inventario y caracterización de andenerías en 11 Regiones del Perú” estima la existencia de 340,741 ha. Las diferencias encontradas en estas estimaciones aluden directamente a diversas metodologías en los cuales el uso de la tecnología ha jugado un papel.
  5. 5. Polylepis spp.
  6. 6. Relicto de Bosque de Polylepis, en las faldas del Nevado Ampato.
  7. 7. • La región Arequipa cuenta con la una superficie de relictos con un total de 63 602,1 ha. • Para Lima se tiene un estimado de 26 764,56 ha. Figura : Mapa de Distribución de bosques de Polylepis en el departamento de Lima
  8. 8. Figura 26: Mapa de Distribución de bosques de Polylepis en el departamento de Arequipa La validación muestra una predicción correcta promedio de presencia/ausencia en 93 %, dando un valor de Kappa de 0,85, mostrando una alta exactitud de la predicción, según la clasificación de Chuvieco (1990).
  9. 9. • Los resultados difieren con las estimaciones de la ONERN para los años 80, donde se propuso en promedio solo 12 000 ha para el departamento de Arequipa y Lima solo con 8 850 ha. • En particular para Arequipa se tienen diferentes estimaciones, como las 15 325,37 ha de acuerdo con los datos proporcionados por CONAM (2004), que según manifiestan también estos representarían el 15.33 % del total nacional. O también AUTOCOLCA (2005) que refiere en promedio solo 10 000 ha para la región. • Tomando como referencia los datos obtenidos para Lima y Arequipa. Se puede suponer que las estimaciones documentadas hoy en día para el resto de departamentos serían mucho mayores. • Tales como las ofrecidas por los mapas forestales de 1995 y 2000 (elaborados por INRENA), los cuales manifiestan una superficie nacional de 93 700 ha y 35 486 ha respetivamente; O también con los datos ofrecido por la ONERN en 9 departamentos con un acumulado de 42 250 ha.
  10. 10. “…… Hasta Hoy se dispone de información detallada sobre los andenes de Puno, Tacna, Moquegua, Arequipa y Lima… Se carece aun información sobre la superficie de los departamentos de Ancash, La libertad Cajamarca, Amazonas, Huánuco, Pasco, Junín y Ayacucho…” Fuente: Masson Meiss Luis, Contribución al Conocimiento de los Andenes“ Debate Agrario/ 19. CEPES.
  11. 11. Nivel de Inventarios Descripción Material de Teledetección Necesario (Resolución espacial) Mapa Base de Trabajo (Escala) Error de Muestreo y Tolerancia Permisible Reconocimiento Evaluación rapida del potencial de una determinada superficie, con el fin de clasificar "a priori" respecto a cierta actividad en especifico. Nor requiere de datos cuantitativos precisos sino de ordenes de magnitud, tampoco es importante el error estadistico. de 30 m o más de 1:100 000 a 1:250 000 Mas del 20% Exploratorio Se realiza para obtener información de suelos en áreas muy extensas a un nivel apropiado para planeamiento de uso de la tierra e interpretación a un alto nivel de generalización. La información proporcionada debe servir para tomar una decisión sobre el uso o forma mas apropiada de aprovechar el área, pudiéndose utilizar los datos para la elaboración de planes de manejo. de 10 a 30 m de 1:50 000 a 1:100 000 No Mayor al 20% Semidetallado Se realiza para estudios extensivo de los suelso que no requiera conocimiento preciso de sus caracteristicas, distribución y variabilidad; Se ajusta a estudios de pre- factibilidad de 1m a 5 m 1:25 000 o mayor Hasta 15% Detallado Se realiza para estudios intensivos de los suelos que requieren información precisa de las carcateristicas, distribución y variabilidad; y se ajusta a estudios de factibilidad Menor de 1m 1:10 000 o mayor No Mayor al 10% Muy Detallado Se realiza para estudios muy intensivos, que requieran informacion muy detallada de las caracteristicas, distribución y su variabilidad. Generalmente son realizados en pequeñas areas y para resolver problemas especificos Menor de 0.5 m 1: 5 000 o Mayor No Mayor al 5 % Fuente: Reglamento para la Ejecución de Levantamiento de Suelos DS N° 013-2010-AG; Inventarios Forestales en Bosques Secos (CATIE, 1994); Fundamentos de Teledetección Espacial (Chuvieco, E. 1994); Inventarios Forestales en Bosques Tropicales (Malleux, J. 1982).
  12. 12. Demasiado Error en la cuantificación Final….. NO ES LO MISMO DECIR: 100 000 ha de andenes con +- 20 000 ha de error QUE DECIR: 100 000 ha de andenes con +- 5 000 ha de error
  13. 13.  La teledetección espacial es aquella técnica que permite adquirir imágenes de la superficie terrestre desde sensores instalados en plataformas espaciales, suponiendo que entre la tierra y el sensor existe una interacción energética, ya sea por reflexión de las energías solar o de un haz energético artificial, ya por emisión propia (Malleux 2003).  Las imágenes de percepción remota representan una herramienta de primer orden, pues tienen diferentes usos y aplicaciones en la actividad forestal. Su importancia fue reconocida desde que las primeras fotografías aéreas fueron tomadas y ahora mucho más que las imágenes satelitales están más disponibles (Malleux 2003).  De acuerdo con Novo (1988), la interpretación visual, en el contexto de las técnicas de percepción remota, es el conjunto de conocimientos y procedimientos ejecutados por un individuo con el fin de extraer información de una imagen ópticamente procesada, teniendo como instrumento básico de análisis, sus ojos. Además, según Malleux (2003), esta fase es antecedida por un proceso de elaboración mental, en el cual el individuo relaciona el objeto discriminado y desconocido con un conjunto de informaciones conocidas, otorgándole un significado temático. Los parámetros evaluados dependen de las características de la imagen satelital.  La interpretación visual, si bien es más laboriosa, es un procedimiento que representa con alta fidelidad la capacidad y experiencia del intérprete, con relación a su conocimiento o “background” referente al área del estudio, sin embargo cuenta con la desventaja del no uso o aprovechamiento de todas las posibilidades de combinaciones de bandas realzadas o colores que permitan resaltar ciertos rasgos o característicos de la vegetación, suelo, agua, etc. (Malleux 2003).
  14. 14. Fuente: Interface Google Earth, Imagen Quickbird 2013 Distrito de Coporaque (Arequipa) – Valle del Colca.
  15. 15.  El SIG funciona como una base de datos con información geográfica (datos alfanuméricos) que se encuentra asociada por un identificador común a los objetos gráficos de un mapa digital. De esta forma, señalando un objeto se conocen sus atributos e, inversamente, preguntando por un registro de la base de datos se puede saber su localización en la cartografía.
  16. 16. I. Fase Preliminar  Incluye una recopilación de información cartográfica y bibliográfica, con énfasis en estudios puntuales que determinen la ubicación geográfica de sistemas de andenerías. Esta revisión, es realizada con el objetivo de generar un entrenamiento preliminar a la interpretación visual, reconociendo el color y textura específicos a los sistemas de andenería presentes en las diferentes imágenes satelitales de alta resolución. II. Fase de Interpretación y Modelamiento.  Definido los patrones en la primera fase, se procedió a la digitalización en pantalla mediante interpretación visual de todos los andenes detectables. Para este apartado se detectan como factores determinantes: la definición de la escala de trabajo y la disponibilidad de imágenes satelitales de alta resolución.  En la búsqueda de la precisión (menor error), siempre se tratara de realizar la escala más detalla. Pero ello puedo ocasionar que el esfuerzo y los recursos se incrementen, en especial por el tema de manejo del tiempo. Una selección adecuada de la escala deberá estar acorde a las necesidades y limitantes del evaluador, se toma como guía los parámetros de escalas definidos en inventarios de bosques tropicales y estudios de suelos (DS N° 013-2010-AG; CATIE 1994; Malleux 1982)  Una alternativa para la adquisición de imágenes, son las de alta resolución de uso libre y más frecuente, entre ellas Google Earth y el INPE Brasil. Que han sido utilizados anteriormente para clasificar nuevos fragmentos de ecosistemas de características similares a los andenes. Demostrando la confiabilidad en el uso y manejo de este tipo de información en la localización de habitad y superficie de unidades que son imperceptibles o muy difíciles de analizar con imágenes de baja a media resolución (Benham et al. 2011). III. Fase de Análisis  En esta fase se realiza una superposición de la digitalización visual obtenida, con bases de datos de altitud y/o modelos de elevación (ASTER-GDEM) y climática (WORLDCLIM), de tal manera se pueda extraer información con la cual tomar decisiones. En esta etapa es necesario realizar una validación en campo mediante geoestadistica, se propone de manera sencilla el uso del índice de Kappa de Cohen (Landis y Koch 1977, Manel et al. 2001).
  17. 17.  Definir Objetivos.  Ámbito de Estudio (Departamento de ICA).  Revisión bibliográfica.  Generar áreas de entrenamiento para la interpretación visual (Colores, formas y texturas de las terrazas y andenerías en imágenes satelitales).
  18. 18. San Pedro de Huacarpana (Provincia de Chincha)
  19. 19. San Pedro de Huacarpana (Provincia de Chincha)
  20. 20. (Factores Determinantes) • Escala • Fuentes Cartográficas
  21. 21. La representación de objetos a su tamaño natural no es posible cuando éstos son muy grandes o cuando son muy pequeños. En el primer caso, porque requerirían formatos de dimensiones poco manejables y en el segundo, porque faltaría claridad en la definición de los mismos. Esta problemática la resuelve la ESCALA, aplicando la ampliación o reducción necesarias en cada caso para que los objetos queden claramente representados en el plano del dibujo. Se define la ESCALA como la relación entre la dimensión dibujada respecto de su dimensión real, esto es: E = dibujo / realidad Si el numerador de esta fracción es mayor que el denominador, se trata de una escala de ampliación, y será de reducción en caso contrario. La escala 1:1corresponde a un objeto dibujado a su tamaño real (escala natural).
  22. 22. ESCALA ESFUERZOERRORPRECISIÓN AUMENTA (+) DISMINUYE (-)
  23. 23. ESCALA 1: 5 000ESCALA 1: 25 000 ESCALA 1: 50 000ESCALA 1: 100 000
  24. 24. ESCALA 1: 5 000Limani, Distrito de Chavin (Provincia de Chincha)
  25. 25. ESCALA 1: 5 000Yanac, Distrito de Chavin (Provincia de Chincha) < 100 m
  26. 26. 30 m x 30 m 1 km x 1 km
  27. 27. Se puede deducir que este es uno de los problemas principales por los que estudios anteriores no pudieron digitalizar estos bosques con mayor precisión, sobre todo cuando utilizaron imágenes Landsat, teniendo que recurrir a métodos como lo son clasificación supervisada y no supervisada, tal como lo menciona Benham et al. (2011).
  28. 28. Tal como refiere Doroujani (2008), se debe a que es la ubicación y extensión de los relictos, los criterios más importantes a determinar en su cartografía. Por ello se toma tanto cuidado en regístralos de forma visual en campo como mapearlos de manera directa. Con esto se demuestra, que en imágenes de menor resolución (mayor tamaño de pixel) la cartografía de estos relictos se vuelve más complicada. En cambio en imágenes de Google Earth de mayor resolución es posible observar hasta árboles individuales Fuente: Google Earth
  29. 29. Digitalización mediante interpretación visual de los Bosques de Polylepis ubicados, en las faldas del Nevado Ampato Fuente: Google Earth
  30. 30. Visita y Validación de los Bosques de Polylepis ubicados, en las faldas del Nevado Ampato
  31. 31. Limani, Distrito de Chavin (Provincia de Chincha)
  32. 32. AncashIca ACCESO GRATUITO A IMÁGENES SATELITALES DE ALTA RESOLUCIÓN (Menores a 1 m) - Fecha 01/02/2014 - 12%
  33. 33. Andenerías en el departamento de Ayacucho
  34. 34. Andenerías en el departamento de Arequipa
  35. 35. Andenerías en el departamento de Cusco
  36. 36. Zonas con disponibilidad de Imágenes Satelitales de Alta Resolución (Menores a 1 m) Fuente: Interface Google Earth Zonas con escases de Imágenes Satelitales de Alta Resolución ESCALA 1: 15 000
  37. 37. Zonas con disponibilidad de Imágenes Satelitales de Alta Resolución CBERS 2B (2.5 m) (Fuente: INPE-Brazil, http://www.inpe.br/) - ESCALA 1: 15 000
  38. 38. Zonas con disponibilidad de Imágenes Satelitales de Alta Resolución CBERS 2B (2.5 m) (Fuente: INPE-Brazil) Zonas con escases de Imágenes Satelitales de Alta Resolución ESCALA 1: 25 000 ESCALA 1: 25 000
  39. 39. Lima Ancash2012 2014 - 38% - 12%
  40. 40. Bajo la metodología propuesta, se realizó un inventario de los sistemas de andenerías de la región ICA. La superficie encontrada fue de 2,161.69 ha, de los cuales el 66 % se encuentra en uso y el 33 % en abandono FASE DE ANALISIS
  41. 41. Superficie de Andenes en la Región ICA (ha) Provincia Distrito Abandono En Uso TOTAL CHINCHA ALTO LARAN - 1.33 1.33 CHAVIN 150.61 406.68 557.29 SAN JUAN DE YANAC 312.41 257.67 570.09 SAN PEDRO DE HUACARPANA 52.27 370.20 422.46 ICA SAN JOSE DE LOS MOLINOS - 2.60 2.60 YAUCA DEL ROSARIO 53.41 226.99 280.40 NAZCA EL INGENIO 0.76 - 0.76 NAZCA 1.59 1.84 3.43 VISTA ALEGRE 2.35 2.56 4.91 PALPA TIBILLO 22.71 118.73 141.44 PISCO HUANCANO 137.27 39.71 176.98 TOTAL 733.38 1,428.31 2,161.69 Fuente: Elaboración Propia.
  42. 42. Counts Values (Altura m.s.n.m.)Fuente: Elaboración Propia. Modelo de elevación ASTER-GDEM V2
  43. 43. 2014 208021,000 years BP Fuente: Elaboración Propia. Modelos Climáticos del IPCC, WORLDCLIM, WCRP PMIP2 CMIP5GCM
  44. 44. Precipitaciòn/Epoca 21000 BP 2014 2080 Pluviometria en las Terrazas de Ica Fuente: Elaboraciòn Propia Rangos de Precipitaciòn [19.; 22.808) [68.503; 72.311) [173.43; 178.278) [260.523; 265.556) [258.901; 262.709) [415.815; 420.662) [392.179; 395.987) [590.331; 595.179) [703.437; 708.47) [590.192; 594.] Frecuencia 4,200 4,000 3,800 3,600 3,400 3,200 3,000 2,800 2,600 2,400 2,200 2,000 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 0 Count: 23103 Minimum: 19 Maximum: 594 Sum: 8183551 Mean: 354.220274 Standard Deviation: 141.295001 Count: 23103 Minimum: 28 Maximum: 760 Sum: 10519440 Mean: 455.327879 Standard Deviation: 188.763183 Count: 23103 Minimum: 29 Maximum: 789 Sum: 10923503 Mean: 472.817513 Standard Deviation: 195.193838
  45. 45.  En esta etapa es necesario realizar una validación en campo mediante geoestadistica, se propone de manera sencilla el uso del índice de Kappa de Cohen (Landis y Koch 1977, Manel et al. 2001).  Teniendo en cuenta el uso de imágenes de alta resolución y una escala de trabajo detallada, la validación para el resultado final muestra una predicción correcta promedio de presencia/ausencia en 91 % de los sitios predeterminados y verificados, dando un valor de Kappa de 0,83, mostrando una alta exactitud de la predicción, esto último según la clasificación de Chuvieco (1990).
  46. 46. Definición de Objetivos y Área de Estudio  Antes de la ejecución de esta metodología, es necesario definir claramente los objetivos, prioridades y el ámbito de estudio. Ello dará al investigador mejores pautas para el desarrollo de su trabajo, utilizando adecuadamente los recursos ya sean económicos, de tiempo, como humanos. Recolección de Información  Para esta etapa es importante, la revisión exhaustiva de toda fuente información bibliográfica, principalmente enfocada en la generación de una base de datos de registros y/o presencias de la ubicación de Terrazas Y Andenerías, los cuales puedan ser determinados espacialmente mediante algún sistema cartográfico, los cuales puedan servir como áreas de entrenamiento. Interpretación Visual  En esta etapa se hace uso de la interpretación visual de imágenes satelitales de alta resolución, estas pueden ser de diferentes fuentes, se prefiere aquellas presentes, en la interface del Google Earth, por ser de libre acceso y ser de alta resolución. Se prioriza el uso de este tipo de imágenes, debido a que solo en ellas es posible distinguir este tipo de bosques, sobre todo las terrazas y andenes mas “pequeños” o menores a 1 ha, lo cual es un criterio muy importante, teniendo en cuenta que hoy en día la fragmentación de estos sistemas, es el principal problema de su desaparición y de su estado actual. Recomendando evitar el uso de clasificaciones supervisadas y no supervisadas. Validación  Una vez obtenidas las capas digitalizadas, ya se de las etapas de interpretación visual. Se hace necesaria la evaluación de las mismas, con el objetivo de determinar la precisión de la información obtenida con respecto a la realidad, para ello se recomienda utilizar el estadístico de Kappa, además de complementarlo con visitas de campo y registros fotográficos. Análisis Final  Una vez obtenida la precisión de la informaciòn. Se pueden extraer de las misma, información tematica pero presentada de diferentes formas en gráficos, tablas, mapas, etc. Dejando a criterio del investigador la presentación más adecuada y temática de dichos resultados.
  47. 47.  Para poder obtener datos más precisos, el inventario e identificación de sistemas de andenerías, fue realizado a escalas detalladas (promedio 1: 5000 a 1:10000). Específicamente en aquellos sectores donde se tuvo acceso libre a imágenes satelitales de alta resolución.  Para la tipificación de los andenes en uso se determinó como indicador la presencia de arbustos y matorrales menor hasta el 25%. Una seña característica de esta clase vendría ser la presencia de patrones y colores (tonalidades del tipo verde) que denotan presencia de cultivos agrícolas, característica principal en su definición como “en uso”.  En la determinación del uso de andenes abandonados, correspondieron a aquellas zonas que denotaron una mayor presencia de arbustos (mayor al 50 %) ya sea en el mismo terraplén como en el muro (principalmente en el muro); se percibe además, que el muro no estaba bien conformado, con grandes signos de estar destruidos y en los cuales es necesario mayor actividades de recuperación, limpieza y mejoramiento.  Bajo la metodología propuesta, se realizó un inventario de los sistemas de andenerías de la región ICA. La superficie encontrada fue de 2,161.69 ha, de los cuales el 66 % se encuentra en uso y el 33 % en abandono (Ver Cuadro 1).
  48. 48.  La discriminación realizada entre uso o abandono, mediante interpretación visual en el contexto de percepción remota no debe ser considerada definitiva, se requiere una verificación en campo con la participación de los propietarios para su correcta tipificación, el uso de imágenes satelitales referidas en este tema solo son indicadores estáticos del uso y no definen por ejemplo andenes en descanso.  Se pudo comprobar también, que actualmente existe un mosaico cada vez mayor de alta resolución (2.5 m en promedio) de las imágenes del satélite Quickbird de DigitalGlobe como también Imágenes SPOT, entre otras; dentro de la interface de google earth. También se pueden utilizar imágenes del satélite CBERS-2B, específicamente la banda pancromática HRC (resolución 2.7 m) del INPE-Brasil, estos como complemento de la primera. Se debe aclarar que las fotografías aéreas también cumplen las mismas funciones, cuando se presentan zonas sin cobertura de satélites.
  49. 49.  Se plantea alternativas a las metodologías antes utilizadas en la realización y caracterización de andenes con sistemas de información geográfica.  El uso alternativo y libre de imágenes satelitales de alta resolución de diferentes fuentes entre ellas google earth, INPE Brasil, entre otras. Permite la relativización del costo en los insumos para la realización de inventarios con mayor accesibilidad y precisión.
  50. 50.  Benham, P.; Beckman E.; Dubay, S; Flores, L; Johnson, A; Lelevier, M.; Schmitt, C.; Wright N.; Witt, C. 2011. Satellite imagery reveals new critical habitat for endangered bird species in the high Andes of Perú. Endangered Species Research. 13: 145-157.  CATIE (Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza, CR), 1994. Curso - Inventarios Forestales de Bosques Secos; Proyecto de protección del bosque latifoliado Nandarola, Turrialba. 68p.  Chuvieco, E. 1990. Fundamentos de teledetección espacial. RIAL. Madrid, España. 453 p.  Manel, S.; Ceri, H.; Ormerod, S. 2001.Evaluating presence–absence models in ecology: the need to account for prevalence. Journal Applied Ecology. 38: 921-931.  Masson, L. 1984. Contribución al Conocimiento de los Andenes. Debate Agrario/ 19. CEPES. 27.  MINAG (Ministerio de Agricultura, PE). Dirección general de asuntos ambientales. DS N° 013-2010-AG.  Landis, J.; Koch, G. 1977. The measurements of observer agreement for categorical data. Biometrics, 33: 159–174.

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