[es] El aumento de la demanda y consumo mundial de petróleo está estimulando la necesidad de acceder a nuevas y cada vez más remotas reservas de hidrocarburos situadas en los bosques tropicales (Butt et al. , 2013), ya que las reservas mundiales de gas y petróleo se superponen con el 30% de los bosques tropicales, siendo la Amazonía la selva tropical con mayor porcentaje (39, 4%) de dicha superposición (Orta-Martínez et al. , 2018). Los impactos provocados por 50 años de actividad petrolera en la Amazonía norperuana han causado graves daños en los ecosistemas y la salud de las personas. En este sentido, urge encontrar nuevos mecanismos de monitoreo a gran escala capaces de detectar y cuantificar los impactos generados por esta industria en áreas aisladas de difícil acceso. La teledetección, capaz de realizar seguimientos a nivel regional, estatal e incluso global, puede suponer una alternativa eficaz y económicamente viable. En este contexto, el objetivo general de la tesis es identificar y cuantificar los impactos producidos por la actividad petrolera sobre los bosques tropicales húmedos mediante técnicas de teledetección, divididos en: 1) identificar y cuantificar la deforestación y la perturbación provocados por la actividad petrolera; 2) identificar los vertidos de crudo; 3) desarrollar un método para detección de áreas que históricamente han sido contaminadas a causa de la descarga directa de hidrocarburos y aguas de producción. Para ello, se han llevado a cabo tres estudios en los bosques tropicales húmedos de la Amazonía norperuana. Estos estudios se han basado en el análisis de series temporales de imágenes de satélite, a fin de observar los cambios en las respuestas espectrales provocados por dichos impactos. Así, se ha utilizado una serie temporal de 11 imágenes Landsat de los años 1986-2005 para realizar el seguimiento de la deforestación a través de la evolución del NDVI, y de la perturbación del bosque, a través del método Carnegie Landsat Analysis System-lite (Asner et al. , 2009), en lote petrolero 1AB/192. A través de 172 imágenes de SAR del Sentinel 1, se ha llevado a cabo un análisis de tres vertidos de crudo y se han desarrollado 4 índices de detección de vertidos y un método basado en clasificaciones ISODATA. Finalmente, se han desarrollado tres índices para la detección de las áreas contaminadas por hidrocarburos, basados en la especificidad de la respuesta espectral del petróleo en ciertas zonas del infrarrojo, y estudiar así, su evolución durante los años 1985 y 2007. Los resultados obtenidos indican que 1) prácticamente la mitad de la deforestación y perturbación provocada por la actividad extractiva de petróleo en los bosques tropicales se debe a la construcción y mantenimiento de las carreteras; 2) Los índices propuestos para la detección de áreas contaminadas por hidrocarburos en bosques tropicales húmedos resultan efectivos, sobre todo si se dispone información georeferenciada de la infraestructura petrolera existente para limitar el análisis a determinadas zonas. En estos casos, el índice menos restrictivo de los tres presentados, es capaz de detectar entorno al 20-40% de los píxeles contaminados, con un porcentaje de acierto superior al 90%. Como consecuencia, se recomienda: - la no explotación de los yacimientos petroleros situados en los bosques tropicales húmedos por tratarse de centros de alta biodiversidad y albergar un gran número de comunidades indígenas, algunas de ellas viviendo en aislamiento voluntario. - En su defecto, la implementación de métodos offshore-inland, es decir, el uso de operaciones que no requieran la construcción de carreteras. - El desarrollo de una metodología eficaz para la detección de los vertidos de petróleo en bosques tropicales húmedos, que permita la creación de un sistema de monitoreo en tiempo casi real (NRTM) para detectarlos.

[en] ncreasing global oil demand and consumption is stimulating the need to access to new and more and more remote hydrocarbon reserves located in tropical rainforests (Butt et al. , 2013), for the reason that world oil and gas reserves overlap with 30% of them, with the Amazon being the one with the highest percentage (39. 4%) of this overlap (Orta-Martínez et al. , 2018). As a result of 50 years of oil activity in the remote North Peruvian Amazon, the impacts produced by the oil companies have caused serious damages to ecosystems and people's health. In this sense, there is an urgent need to develop new large-scale monitoring mechanisms able to detecting and quantifying the impacts generated by the extractive oil industry in isolated areas that are difficult to access. Remote sensing, capable of monitoring at the regional, state and even global scale, can be an efficient and economically viable alternative. In this context, the central aim of this thesis was to identify and quantify the impacts produced by oil activity on tropical rainforests through remote sensing techniques, distinguishing between: 1) identify and quantify deforestation and forest disturbance caused by oil activity; 2) identify oil spills caused by oil extraction industry; 3) develop a method for detecting areas that have historically been contaminated due to the direct discharge of hydrocarbons and production waters. For this purpose, three researches were carried out in tropical rainforests of the region of Loreto, in Northern Peruvian Amazon. These studies were based on the analysis of long time series of images from different satellites, in order to observe changes in spectral responses caused by oil impacts. Thus, a time series of 11 Landsat images between 1986 and 2005 were used to monitor deforestation through the evolution of the NDVI, and forest disturbance, using the Carnegie Landsat Analysis System - Lite (CLASlite) approach (Asner et al. 2009), in the oil block 192 (previously 1AB). Further, 172 Synthetic Aperture Radar (SAR) images from Sentinel 1 were used to analyse three oil spills caused by leaks in pipelines, and develop 4 oil spill detection indices and an additional methodology based on unsupervised ISODATA clustering classification. Finally, 18 multispectral Landsat 5TM images were used to develop three indices to detect oil-polluted areas, based on the specificity of the spectral response of oil in certain infrared areas. Results were used to study the evolution of these oil-covered areas between 1985-2007. The results indicate that 1) almost half of the deforestation caused by oil extraction in tropical rainforests is due to construction and maintenance of oil roads, which are also the infrastructures that cause a greater forest disturbance, edge effect and habitat fragmentation. 2) Proposed indices for the detection of oil-polluted areas on tropical rainforests are effective, especially if georeferenced information on the existing oil infrastructure is available to limit the analysis to a buffer from these infrastructures. In these cases, the least restrictive index can detect around 20-40% of the pixels covered by oil, with a success rate higher than 90%. As a consequence of these findings, it is recommended: - The non-exploitation of oil fields located in the tropical rainforests due to high impacts caused by oil extraction activity in centers of high biodiversity and cultural richness, with a large number of indigenous communities, some of them living in voluntary isolation. - Failing that, the implementation of offshore-inland methods, that is, the use of operations that do not require any road construction. The development of an effective methodology for the detection of oil spills in tropical rainforests, which allows creating a near-real-time monitoring system (NRTM) to detect them.