A presentation done for Colombian policymakers on 8th february 2010

1. PARASID
Parallel Analysis of Satellite data for human Impact Detection
Monitoreo en tiempo real de cambios en el
habitad usando Redes neuronales y datos MODIS.
Louis Reymondin , Andy Jarvis, Karolina Argote, Jerry Touval.

2. Enfoque Conceptual
La intensidad del verde de la vegetación sigue un ciclo natural que
depende de factores climáticos (precipitación, temperatura),
variables de sitio (tipo de vegetación, características del suelo) y de
las alteraciones.
PARASID es un modelo capaz de predecir la evolución de la
intensidad verde de la vegetación, con base a medidas de
verde anteriores y a medidas climáticas actuales para
detectar cambios significativos en el habitad.

3. Rondonia,
Año 2000
Brasil.
Año 2008
Imagen Tomada por
el Satélite Terra de la
NASA.

4. Metodología
Medidas NDVI anteriores y
(MODIS13Q1), Precipitación
(TRMM) y Temperatura Medida NDVI
(WorldClim). actual
Limpieza Limpieza
Clustering
Selección aleatoria de
píxeles.
Diferencia entre el
Entrenamiento de los NDVI actual y
Modelos la Predicción
Predicción NDVI actual
No Si
Cambio en ¿Esta en el intervalo Sin Cambio
el Pixel de confianza? en el Píxel
Mapas de las
Reglas Mapas de los
probabilidades de
Cambios Detectados
cambio

5. NDVI Quality
Clúster NDVI Limpio TRMM
Probabilidades

6. LOS MODELOS
• Predicciones
– Bayesian Neural Network (BNN)
• Entrenamiento y aproximación del ruido
– Scaled Conjugate Gradient (SCG)
– Bayesian evidence function
– Gaussian noise
• Selección de las entradas del modelo
– Automatic relevance determination (ARD)
• Clustering
– Algoritmo de K-Means modificado, para ser distribuido en varios
procesadores.
– De cada uno de los clústers se selecciona aleatoriamente 1000 pixeles
con los cuales se entrenan 10modelos….Reduciendo así el tiempo de
proceso.

7. Limpieza de Datos
• Elimina todas las variaciones a corto plazo (< 3 meses)
• Ajuste iterativo de curvas limpias usando:
 Los datos de cualidad de MODIS
 Análisis de Fourier
 Ajuste de mínimos cuadrados con valores de alta calidad

8. Detección de Cambios
9000
8500
8000
7500
7000
NDVI
6500
Measurments
6000
Predictions
Cambio
5500 Interval max
Interval min
5000
4500
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Time
Para detectar los cambios, las Redes Neuronales Bayesianas dan tres
indicadores: el valor predicho , la desviación estándar de las
predicciones del modelo sobre la función real, el nivel de ruido
(Gausiano) de la medida del satélite.

9. CASOS DE ESTUDIO

10. Detección en la Amazonía
Area de Cambio
3’310.198 ha/año
De los cuales
2.774.227Ha/año
corresponde a Brasil
(84%) y 419.603Ha/año
a Bolivia (13%).

11. Detección en la Amazonía
% Deforestacion
Area Deforestada/Area Analizada
4.0%
Bolivia
3.5% Brazil
3.0% Colombia
2.5% Peru
2.0% Guyana Fran.
Venezuela
1.5%
Surinam
1.0% Guyana
0.5% Ecuador
0.0%
2004 2005 2006 2007 2008 2009
Tiempo
% Deforestacion
Area Deforestada/Area Analizada
0.35%
0.30%
Colombia
0.25% Peru
0.20% Guyana Fran.
0.15% Venezuela
0.10% Surinam
0.05% Guyana
0.00% Ecuador
-0.05% 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Tiempo

12. Detección en Colombia
Area de Cambio
385.490 Ha/año
Las mayores tasas de
cambio corresponden
a los departamentos
de Bolívar y Santander
debido a eventos de
inundaciones en estos
años.

13. Detección en Colombia
Detección Deforestación en Colombia
2500000
Area de cambio (Hectáreas)
2000000
1500000
1000000
500000
0
2004 2005 2006 2007 2008 2009
Tiempo Deteccion …
Deteccion Anual
Departamentos con Deforestación > 12000Ha/año
350000
BOLÍVAR
Area de Cambio (Hectáreas)
300000 SANTANDER
ANTIOQUIA
250000
CAQUETÁ
200000 META
MAGDALENA
150000 CHOCÓ
CESAR
100000
CAUCA
50000 NARIñO
VALLE DEL CAUCA
0
2004 2005 2006 2007 2008 2009
Tiempo

14. Objetivos a Corto Plazo…
• Uso de datos diarios de MODIS para reducir la incertidumbre por nubosidad, y
lograr una mayor cobetura.
• Validación de resultados con estudios detallados de LANDSAT, ASTER … (entre
otros de mayor resolución que MODIS) y validación usando datos de campo.
• Discriminar las inundaciones usando otras bandas de MODIS para pixeles con
agua. Y discriminar detecciones debidas a reforestación y a deforestación.
• Análisis detallados de patrones de perdida de hábitat a nivel nacional,
departamental, y en áreas protegidas en Latino América.
• Resultados de detecciones en Latino-América disponibles de manera gratuita
en nuestro sitio web www.parasid.org

15. Gracias!