Presentación realizada en el taller taller "causas y agentes de deforestación en Colombia"

1. Sistema de alertas tempranas para la
detección de pérdida de bosque:
Experiencias, retos y oportunidades.
Oscar Bautista C.
Ing. Agrónomo
Analista Espacial
Julio 27, 2015
Bogota, Colombia
Foto: equipo terra-i, Yurimaguas, Perú, Junio 2015

2. Caracteristicas
NO es una herramienta para
calcular las cifras exactas de
deforestación y detectar
cambios de áreas pequeñas
(< 5 Ha).
No obstante, permite
identificar áreas para
priorizar análisis con
imágenes de alta resolución.
Tener en cuenta...
• Herramienta para detectar cambios rápidos en la cobertura
• 250 m de resolución = un alto porcentaje de eventos de
cambio mayores de 5 Ha son identificados
• Ofrece un monitoreo con alta frecuencia, cada 16 días
• Cobertura continental, Latinoamérica y el Caribe
(actualmente)
• Visualizador disponible para desplegar y descargar los
datos de pérdida de hábitat
Sistema Terra-i

3. Procesamiento de datos
¿Cuál es el
paso siguiente?

4. Uso de los datos para apoyar la toma de decisiones

5. Terra-i Perú, sistema de alertas tempranas
Presentación de resultados, Lima, Julio
2015

6. Calibración y validación
Terra-iDatosdeClasliteDatosdeGFC
Elaboración de la
estrategia de muestreo
Recopilación de datos para
validación: Imágenes de
Google Earth (QuickBird /
Imágenes Landsat
Detección de puntos
“Hotspot”:
Fotointerpretación
Evaluación de la precisión
del producto : Mapas de
cambio de cobertura y uso
del suelo de Terra-i
1. Imágenes
Google Earth
Ventajas
Resolución
espacial alta :2.4m
Calidad de imagen
alta :Nubosidad
max 50%
Desventajas
Serie temporal
baja :2002-2010
Cobertura espacial
baja para LAT
2. Imágenes
Landsat
Ventajas
Resolución espacial
media: 30 m.
Serie temporal alta
:1999-2013 /
mensual
Cobertura espacial
alta (global)
Desventajas
Calidad de imagen
baja: Afectada por
nubosidad y
bandeado

7. Imágenes
Google
Earth
1
Imágenes
Landsat
Path 8 Row 59
2

8. Integración de la herramienta en
otros proyectos
Identificación en campo de cambios de
coberturas y uso de la tierra usando datos del
sistema Terra-i en el distrito de Yurimaguas,
Perú
Proyecto “Paisajes Sostenibles para la
Amazonía”

9. Objetivo
Brindar a las autoridades
ambientales nacionales y a los
agricultores locales en Colombia y
Perú evidencia de base científica
que eleve su capacidad para mitigar
y adaptarse al cambio climático,
mejorando al mismo tiempo los
servicios ambientales y los
beneficios socioeconómicos para los
agricultores.

10. La generación de la información espacial debe ser consistente y precisa.
Validar permite a los usuarios tener conocimiento y comparar la calidad de los datos de múltiples productos en su área de
interés.
Existen diferentes métodos de validación:
- Las rectificaciones en campo: resultan ideales para trabajos locales, pero pueden llegar a ser dispendiosas para productos
regionales o globales.
- Uso y procesamiento de imágenes satelitales de alta resolución como lo son: QuickBird (2.4m), Landsat (30m), entre otras.
Existen normas y documentos de buenas prácticas para validar productos de cambio de coberturas y uso del suelo (Guía del
IPCC 2003, Strahler et al. 2006, Olofsson et al. 2012, Stehman et al. 2012; Giri 2012)
¿por qué validar y cómo?

11. Concepto: Distancia máxima donde la
comunidad va en búsqueda de recursos del
bosque1) Vías principales de comunicación como eje de
asentamiento y crecimiento de la comunidad.
Criterios:
Hyman, 2010
Se trazaron las vias principales de acceso (carretera
principal y rios) usando mapas base de Google Earth.
Luego se trazaron distancias de 1, 3, 5 km (comunidades
rio y comunidades carretera)
Zona
carretera
Zona
de rio
Metodología

12. FORMATO
• Precisión: verificar si la detección de cambio existió o no.
• Determinación de las áreas de cambio – 9 puntos de muestreo dentro de el área de una detección
(6.25 Ha).
• Estimación de la fechas del cambio
ENCUESTA
CAMBIO
Datos de el predio
Causas del cambio en la cobertura
Fechas del cambio
Información de las actividades comerciales
Por cada submuestra dentro del pixel de
Terra-i se tomaron 4 fotos en dirección a 4
puntos cardinales (N,S,E,W) .
Metodología

13. Carretera Sobrevuelo
Movilidad
Se contó con ayuda de personal del IIAP y la DGOT MINAM, técnicos con conocimiento del área.
Medios de transporte: Camioneta, Lancha y avioneta,
Río

14. Cambio por
temporada
lluvias:
Nivel de las
cochas +
cultivos
temporales
Cambio por
actividad de
ganaderia
TRAMO 3
Cambio por
agricultura
comercial:
cultivo de
papaya
Agricultura de
subsistencia: cultivo
de yuca y platano
Pastizales
agricultura
comercial:
cultivo de
papaya y cultivo
joven cacao
Observaciones: agentes y causas

15. Actividad de ganadería
Observaciones

16. Interpretación de las observaciones
 Diferentes dinámicas en cada tipo de área
(Carretera, rio)
 Patrones de aumento en los cambios
 Dinámicas demográficas que afectan el uso del suelo
 Actividades productivas que causan los cambio en
las coberturas vegetales
 Características de las áreas mas afectadas
 Evaluación de precisión espacial y temporal del
sistema
 Identificar aspectos para mejorar la precisión
 Evaluar áreas reales de cambio en la cobertura
dentro de un pixel
 Relación entre detección, causa y agente de cambio
Procesos asociados al cambio Evaluación de la herramienta

17. Relaciones entre cuatro tipos de patrones espaciales de deforestación, diferenciadas visualmente utilizando
Imágenes de Google Earth, con agentes conocidos de uso del suelo. Fotos proporcionadas por el proyecto Terra-
i.
Oportunidad para hacer otros análisis

18. Oportunidad para hacer otros análisis

19. Colaborar con más instituciones
gubernamentales

20. Gracias!
Contáctenos:
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