Actividades en Sudamerica - Introduccióny Anexos del “Libro de recetas” de
REDD+
Luis Alberto Vega Isuhuaylas(FFPRI, Japón)

1

Ratanakiri, Cambodia

Antecedentes
2Instituto de Investigación Forestal y Productos Forestales(FFPRI)El FFPRI, establecido en el año 1905, es el instituto de investigación enbosques, forestería y productos forestales en Japón.

Número de personal
•
•
•
•
•

Ejecutivos
Investigadores
Oficiales
Expertos
Total

Organización
8
454
625
12
1099

•
•
•
•
•
•
•
•

Oficina principal (Tsukuba) 16 Divisiones y 5 Oficinas
Hokkaido (Sapporo)
Tohoku (Morioka)
Kansai (Kyoto)
Shikoku (Kochi)
Kyusyu (Kumamoto)
Jardín científico en el bosque Tama (Hachioji, Tokyo)
Centro invernadero forestal

3

El Centro de I&D REDD en el FFPRI•En Julio del 2010, el “Centro de Investigación y Desarrollo REDD” fué
lanzado dentro del FFPRI.

•El Centro de I&D REDD está trabajando en el reforzamiento del Sistemade medición, reporte y verificación (MRV) del monitoreo de emisiones degases de efecto invernadero y el desarrollo de tecnologías requeridas paraestablecer niveles de referencia de las emisiones.

Desarrollo de métodos para:• Monitoreo de emisiones y remocion de GEI.
• Estimación de niveles de referencia.

4Parcelas de monitoreo de carbono
SOUTH AMERICA

GH

AT

CochinLaccadive
Sea
Male

Me

THAILAND

S

CO

CO

MALAYSIA
Kuala
LumpurSulawesi(Celebes)Pontianak

60

Boundary representation is
not necessarily authorit ative.

Semarang

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Ocean

Bandung

Cocos(Keeling) Islands

80(AUSTL.)

Surabaya

Timor

Java

Scale 1:35,000,000
Azimuthal Equal-Area Projection

TIMOR-LESTE

Timor Sea

0
0

100

120

AUSTRALIA

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500 Kilometers

100

Fran
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Salvadoraraguai
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Ciudaddel Este

San Miguelde TucumánContagem
Belo
Horizonte
Vitória

CamposLondrina

Curitiba
Joinvile

Rio de Janeiro
SantosFlorianópolis

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Santa
Fe

20

CampinasSão Paulo

Resistencia

Córdoba

Mendoza

Maceió
AracajúSão

Goiânia

Asunción

Porto Alegre

'

Salto

RosarioURUGUAY

Sout hAt l ant i c
Ocean

Buenos Aires
La Plata

Montevideo

ARGENTINA
Bahía Blanca

RIO
GRANDERISE

San Carlos deBariloche

40

Comodoro
Rivadavia

Laguna del Carbón(lowest point in South America andthe Western Hemisphere, -105 m)

Río
Gallegos

Punta Arenas

SO UTHGEO RGIA RID
GEStanley
Falkland Islands(Islas Malvinas)

Strait ofSouth Georgia andMagellan
Courtesyof the University ofSouth
Texas
Libraries,
Sandwich Islands
Ushuaia
The University of Texas at Austin(administered by U.K.,
claimed by ARGENTINA)

500 Miles(administered by U.K.,
claimed by ARGENTINA)

Boundary representation is
not necessarily authorit ative.

Christmas Island(AUSTL.)

R
io

R
io

Beni

40

Ambon

I N D O NE S I A DiliJavaSea

Jakarta

800 Miles

Salta

Rio

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U

A

J

CelebesSea

BandaSea

Palembang

800 Kilometers

PARAGUAY

TemucoMakassar

Azimuthal Equal-Area Projection0Santiago

SINGAPORE

Scale 1:48,000,000

0Valparaiso

Mindanao
Davao

SumatraJoão
PessoaRecifeUberlândia
CampoGrandeConcepción

0

Cuiabá

Potosí

Cerro Aconcagua(highest point inSouth America, 6962 m)

MALAYSIA
Bor neo

Singapore

EquatorCochabamba Santa
Cruz
Sucre

CHILE

Puerto Montt
Bandar Seri
BegawanNatal

BR A Z I LI A N(CHILE)(CHILE)

SuluSea

Fortaleza
Teresina

Brasília
REDD Project
H I G H LA N D S(FY2010-)Isla San Ambrosio

ARCHIPIÉLAGOJUAN FERNÁNDEZ

BRUNEI(INDIA)

Medan

Antofagasta

Cebu

SPRATLY
ISLANDSNICOBARISLANDS

REDD Project(FY2010-)

Iquique

China
PALSAR
Project
PHILIP
PINES
Sea(FY2009-2011)

Ho Chi Minh
City

Gulf ofThailandSRI LANKA

Arica Paraguay
 PeruQuezonManila City

0São Luis

Santarém

MATO GROSSO
PLATEAU

BOLIVIAVIETNAMCAMBODIA

Phnom
Penh

AndamanSea

South

ManausTrinidad

La PazASADDa Nang

PE
Ica
RU
-C
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TR Arequipa
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CH(CHILE)

Luzon
HainanDao

Equator

Belém

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Vientiane

Bangkok(INDIA)

Colombo

MALDIVES
0

Haiphong

Cusco
D
Lago
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S

Isla San Félix

Philippine
Sea

Hong Kong S.A.R.
Macau S.A.R.

Hanoi

Rangoon

ANDAMANISLANDS

cer
Can
20

Nanning

Mandalay

Bayof
Bengal

Jaffna

f
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Trop

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Capricor
Tropic of

TaiwanBURMA
Nay PyiTaw

Vishākhapatnam

ChennaiS(INDIA)NERYXi Jiang Guangzhou

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Bengaluru

A
GH

Dhaka
Kolkata
Chittagong

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Taipei

Kunming

JST/JICA Project
azon
Am(FY2010-2013)

Pôrto
Velho

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HyderābādTS

Okinawa

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BANGLADESHI NDI A

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20

Guiyang

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Brahm

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Ahmadābād
Indore
Surat

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Karāchi

Wuhan
ChengduChongqing

K

Lhasa

S

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SH

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K

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Y

(highest point in the world,
8850 m)

LA

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A

 Cambodia
 Malaysia
 Myanmar
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Mt. Everest

M

East
China
Sea

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Lanzhou

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Delhi

MuscatUNTAINS

Osaka

U

MO

N

Tokyo

Yokohama
Nagoya

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Jinan

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Line of
ActualControl

Salweenndu

EA-FDPN Project(FY2009-)

Lima

Sout hPaci f i c
Ocean

JAPAN

SOUTH
KOREA
Pusan

N

PERU
Huancayo

Seoul
DalianQingdao Yellow

TaiyuanFrenchGuiana(FRANCE)

S

Rio

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Mamo

N

1972
Line of Control

I

Islamabad

PAKISTAN

U.A.E.
SAUDI
ARABIA

20s

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QuettaLahoreAbu
Dhabi

BeijingHuánuco
40

Seaof
Japan

A
Rio
BrancoTrujillo

Pyongyang

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SapporoVladivostok

NORTH
KOREA

Shenyang

Tianjin
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Project

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Gulf
Doha

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Mashhad

Bishkek

TashkentTÜrümqiSURINAME

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Baku

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KAZAKHSTAN

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Sea

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Baikal

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ISLANDS

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40 ARM.
Yerevan

Qaraghandy(Karaganda)

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Guayaquil

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TbilisiParamaribo
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COLOMBIA'

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Novosibirsk

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H

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40

Atryaü
(Atryau)Equator0

Occupied by the Soviet Union in 1945,
administered by Russia,
claimed by Japan.

L

AngaraKrasnoyarsk

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Sea

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160

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Okhotsk

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(COLOMBIA)

CúcutaSan
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Bucaramanga

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Novgorod

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Isla de Malpelo

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VENEZUELA Guayana

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Port-of-Spain

CaracasMaracaibo

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FINLAND

HelsinkiBarranquilla
Cartagena
PanamaCity

San José

180

BARBADOS

ST. VINCENT AND
THE GRENADINESGRENADA

Isla deSan AndrésR
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Stockholm

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LaptevSea

Managua(COLOMBIA)

ena

Copenhagen

CherskiyZEMLYANICARAGUA

Anadyr’40

ST. LUCIA
Curacao(NETH.)

Aruba(NETH.)A

SWEDEN

DEN.

East Siberian
Sea

NEW SIBERIANISLANDS

SEVERNAYA

BarentsSea

60

Martinique (FRANCE)

Caribbean Sea

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NORWAY
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North
Sea

80
Isla deProvidencia(COLOMBIA)

ná

WrangelIslandFRANZ JOSEF
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Tegucigalpa

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U.S.

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G
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20

(NORWAY)

80

Svalbard

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Sea

U.K.

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0
6
Glasgow

60

ASIA

80

Cape
Horn

60

40

803460AI (G00543) 6-10

El FFPRI ha establecido numerosas parcelas de monitoreo en
colaboración con instituciones contra parte y universidades.

20803483AI (G00186) 10-10

5

Santa María del Doce, Presidente Hayes, Paraguay

PROYECTO EN PARAGUAY
6

Título“Desarrollo de metodología demonitoreo de carbono almacenado
en los bosques para la REDD+ en
Paraguay”

Objetivodel proyecto• MRV del uso de suelo y del cambio del uso de suelo
via sensoramiento remote satelital.
• MRV del cambio del stock de carbon en bosquesmediante la combinación de técnicas desensoramiento remote y mediciones de campo.

Institución C/PFacultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de
Asunción(FCA/UNA)
Instituto Forestal Nacional (INFONA)
Secretaría del Ambiente (SEAM)

PeríodoFebrero 2011– Febrero 2014Ámbito deinvestigacióndel proyecto

3 eco-regiones: Bosque Atlántico del Alto Paraná(BAAPA); Chaco Humédo, Chaco Seco
7

Resumen de datos de PPM en Paraguay
3 tipos de bosqueÁrea de parcela: 0.25 ~ 1 ha

Tipo debosque# deparcelasC stock（Mg-C/ha）BosqueAtlántico

12

67.92 ± 42.00

Chaco
Húmedo13

46.94 ± 32.92

Chaco
Seco

8

30.96 ± 11.36
media ± DE

8

Pilcopata, Cusco, PerúPROYECTO EN PERU
9

Título“Desarrollo de métodos prácticos para
monitoreo de cambios por
deforestación, degradación forestal y
aforestación bajo varios ambientes
naturales y sociales en el Perú”

Objetivodel proyecto

Estimar y mapear la deforestación, degradación forestally la reforestación a través de la estimación del cambiodel stock de carbono.

Institución
C/P

Servicio Nacional Forestal y de Fauna Silvestre (SERFOR)

PeríodoSetiembre 2015 – Marzo 2018Ámbito deinvestigacióndel proyecto

Bosque Andino & Bosque de Selva Alta
10

Componente

1. Detección del cambio del stock decarbono en bosques usando Sens. Rem.

1.1 Muestreo sin parcela(Estudio GT)• Coordinación y logística• Colección de datos (“Ground Truth”)• Desarrollo de base de datos• Análisis de preproc. y clasificación
1.2 Análisis de datos de la • Stock de C del año 2015 (por tipo y nivel).
serie temporal.
• Stock de C en bosques para la serie temp.

1.3. Sistema deverificación para losresultados de laclasificación.

• Muestreo de datos (Google Earth/Rapid eye).
• Verificación de datos en campo.
• Desarrollo de un Sistema de verificación
11
basado en SIG.

Componente

2. Inventario práctico en campo para lainvestigación en cambio de stock decarbon y estructura del bosque.

2.1 Muestreo en parcela

2.2 Análisis del stock decarbono en bosques

2.3. Desarrollo de
metodología• Instalación de parcelas por tipo de bosquede acuerdo a la cantidad de biomasa.
• Cálculo del stock de carbono• Determinación de niveles de carbono.
• Análisis de cambios en la estructura por nivel.
• Análisis del stock de carbon en madera muerta.
(% Biomasa aérea)• Análisis de datos de inventario en campo.
• Desarrollo de un método para el estudio dela degradación forestal en parcela de12
muestreo.

Detección del cambio del stock de carbono en bosques
Clasificación dedatos de satélite

Tipo de bosque &stock de carbono
año 2015

Andes + Selva Alta :Nivel de C

LANDSAT 8 set de datos
2013, 2014,2015

Alto
Medio
Bajo

Estudio de campo

Stock de C y niveles
Alto
Medio
Bajo

Stock
de C
(Mg/Ha)Área Basal

Cobertura de bosques y estimacióndel cambio de C -> Mapeo deDegradación & deforestación
2000

Sistema de Verificación para
resultados de clasif.

2015

…

…

(análisis retrospectivo)

13

RESULTS OF GROUND TRUTH FIELD STUDYGT point locations (160):
Natural Forest coverage:
44
Forest Plantation coverage: 32
Other coverage: 84

Fiscal year 2015

PERU

Department
of Cuzco

Target Ecozones
Andes
Highland Amazon (Accessible)
Highland Amazon (Inaccessible)•

The staff from the C/P institution in Peru, with thesupervision of FFPRI staff, carried out the GT study in
160 accessible locations at the target eco-zones,
focusing on the Andes ecozone.

•

Data of location, forest condition, and photographic
records were collected from natural forest and forest
plantations.

•Also, data for calculation of forest’s above groundbiomass was collected using a plotless sampling
14
method (Bitterlich).

Forest definition
parameters:
Min. area:
2ha
Min. crown cover: 10%
Min. tree height: 2 m

OBJECT ORIENTED CLASIFICATION ANALYSIS:Highland Amazon ecozone
More training data is necessary toachieve better accuracy results inclassifying natural forest cover fromplantation coverLandsat 8: 2014
Path 4 Row 69

Highland Amazon Forest
Andes Forest
Andes Forest (crown cover < 20%)
Forest plantation
Other land cover

Andes ecozone
Random forest model
classification accuracy:
71.3%

Classification is proceeding on scenes
for 2013, 2014, 2015

15

CLASSIFICATION PROCESS WORKFLOW
PROCESSPREPROCESSINGSEGMENTATIONDATA PREPARATION FOR
CLASSIFICATIONSUB-PROCESS•RE-PROJECTION•

ArcGIS, ERDAS•ATMOSPHERIC / TOPOGRAPHIC CORRECTION•

ATCOR (ERDAS), 4S•

CLOUD MASKING

•
•

fmask
eCognition, Arcmap, QGIS, ERDAS•NORMALIZACION (OPTIONAL)•

ERDAS, ENVI, R•

TESTING OF SEGMENTATION PARAMETERS•

ArcGIS, ERDAS, eCognition•

EVALUATION OF CORRECT DELINEATION OF
TARGET LAND USE TYPE TO BE CLASSIFIED•ArcGIS, Google Earth•

SELECTION OF SEGMENTATION PARAMETERS AND
DETERMINATION OF MINIMUM MAPPING UNIT•SEGMENTATION OF SCENES•ArcGIS, ERDAS, eCognition•

COLLECTION OF TRAINING SAMPLES•

Collect Earth.

•

CALCULATE VALUES FOR CLASSIFICATIONVARIABLES PER OBJECT•ArcGIS, eCognition, R, QGIS•EXTRACT VARIABLE VALUES CORRESPONDING TO
SAMPLES•ArcGIS , eCognition, R, QGIS•MODEL TRAINING•

ArcGIS , eCognition, QGIS, R•

MODEL APPLICATION•ArcGIS , eCognition, QGIS, R•

USE OF FIELD DATA AS VERIFICATION SAMPLES•CROSS VALIDATED CLASSIFICATION EVALUATION•ArcGIS , eCognition, QGIS, R•

CLASSIFICATION RESULTS APROVAL OR REJECTION

CLASSIFICATIONVERIFICATION

TOOLS

16

PTM en Cusco
Área objetivo: Bosques de los Andes y de Selva Alta en Cusco
Resultados preliminaries de los datos delas PTM
Bosque nuboso(3000 m.s.n.m)

Bosque secundario(1800 m.s.n.m.)Bosque primario(1000 m.s.n.m.)17

Calculation of forest carbon stock
Component 1
Remote Sensing

Component 2
Ground-based survey

GT field survey:

Plot survey:

Data from 160 locations

Data from 20 new
temporary plots

Object based Image
classification (2015)

Allometrystudy
Forest Type

Verification

Mountain Range Forest

Degradation level
NA/L

M

H

Forest carbon
stock
calculation

Highland Tropical Forest

Estimation of forest area by forest
type and degradation level

Estimation of mean carbon stockby forest type and degradationlevel

Total carbon stock = Σ (Forest areai x mean carbon stock per area uniti)
18Mariscal Estigarribia, Boquerón, Paraguay

ECUACIONES ALOMÉTRICASPARA ESTIMACIÓN DE BIOMASA
19

Desarrollo de ecuaciones alométricas• Hemos desarrollado ecuaciones alométricas originales para lossiguientes tipos de bosques:Bosques caducifolios de Cambodia
Bosques de pantano en Sarawak, Malaysia
Bosques perennifolios y secos en Paraguay• Todas las ecuaciones excepto la de Sarawak incluyen biomasa
subterránea

20

Sitios de muestreo

BAAPA
•
•

Est. La Patria

Pirapo (Feb 2012, Jul 2012)
Golondrina (Jul 2012)

Chaco Húmedo
•Mariscal Estigarribia

Santa Lucia (Dec 2012)

Chaco Seco

Santa Lucia••

La Patria (Jul 2013)
Mariscal Estigarribia (Oct 2013)

Asuncion ★
Golondrina

Pirapo (CEDEFO)

21

Volteo de árboles con maquinaria pesada

Separación de hojas y ramas

Preparación para medición del peso

Separación del tronco y la raíz
22

Pesaje de un tronco pesado

Parte subterránea grande de #9

Forma particular de la base de una raíz

Separación de hojas y ramas
23

Muestra G1 (DAP = 78.6cm)

Un árbol grande tiene una rama pesada!

Separación de las ramas de la copa

Preparación para el pesaje de las hojas
con las ramas
24

Cortado de un árbol de Ceiba

Preparación para el pesaje demuestras grandes de Ceiba

Pesaje de un tronco

Raíz grande del Chaco seco25Elección del mejor modelo• El mejor modelo fue:
Chaco Humédo:
Total = 0.0685* (D2 H) 0.9940
Chaco Seco (excluyendo Ceiba spp):
Total = 0.2746* (D2 H) 0.8371
Ceiba spp en Chaco Seco:
Total = 0.0578* (D2 H) 0.8163
BAAPA (Bosque Atlántico):
Total = 0.0632* (D2 H WD) 0.9971
Ceiba chodatii
D: DAP(cm); H: altura del árbol; WD: Densidad de la madera (g cm-3)
26

MANUAL TÉCNICO PARAMONITOREO DE CARBONO EN
BOSQUES27

Libro de Recetas de REDD-plus• Guía técnica en REDD-plus paradiseñadores de políticas,
organizaciones y expertos.

• Inglés, Español & Japonés• 151 páginas• 36 Recetas• Guía de Referencia• Escrita por 28 expertos• Descargable desde la página web
del Centro de I&D REDD

http://redd.ffpri.affrc.go.jp/28

Contenido del Libro de Recetas(“Cookbook”)
Introducción
Capítulo 1 – Acerca de REDD-plus
Capítulo 2 – Diseño del Sistema de monitoreo

Planeamiento
Capítulo 3 – Conocimiento básico necesario para la implementación de REDD+.
Capítulo 4 – Medición, Reporte y Verificación (MRV) de carbono en bosques
Capítulo 5 – Monitoreo del cambio del stock de carbono.

Técnicas
Capítulo 6 – Preparación para la implementación de REDD+
Capítulo 7 – Estimación del área de bosque usando sensoramiento remoto.
Capítulo 8 – Método de la parcela permanente

Capítulo 9 – Modelosde estimación del stock de carbono en bosques.

Referencias
29

Los usuarios pueden fácilmente ir a
través de las recetas de cadasección para llegar a recetas demayor detalle o a las referencias deacuerdo al "Diagrama de flujo".

30

Diseño de una“Receta”

31Anexo del Libro de Recetas REDD-plus~ Manuales de investigación enfocados en metodologías ~El “Libro de Recetas de REDD-plus” se enfoca en el conocimiento ylas técnicas requeridas para la REDD-plus, los expertos trabajando
en actividades REDD-plus necesitarán más información detallada en
campo.
Hemos compilado los Anexos del Libro de Recetas de REDD-plus
para proveer a expertos con información más detallada y práctica en
cada capítulo.

Nueva
Serie

32

Temas objetivo de los Anexos

En los anexos, métodos específicos de medición son
explicados.
33

Anexo del Libro de Recetas REDD-plus~ Manuales de investigación enfocados en metodologías ~Vol.1 Inventario en campo(T. Sato & K. Miyamoto)Vol.2 Muestreo destructivo parabiomasa forestal(Y. Monda & Y. Kiyono)[ en preparación]• Ground Truth• Clasificación en Sens. Rem.
• Carbono en suelos.
• Salvaguardas ambientales.

34Anexo del Libro de Recetas REDD-plus~ Manuales de investigación enfocados en metodologías ~Referencia a la
“Receta” respectiva

Introducción desugerencias derivadas deexperiencias como “tips”

35

Ejemplo de cálculo de stock de carbono en el
Anexo

Explica métodos de cálculo
concretos y sus resultados.

36

Uso en actividades en Myanmar• Explicación de cómo instalar una parcela de inventario en
Myanmar usando el “Anexo del Libro de Recetas de REDD-plus”

37