United States

Department of Remote Sensing for Tropical Forest

Agriculture

0

Assessment

CG Forest Service

m*WI

Southern Forest

Experiment Station Evaluacih de Bosques Tropicales

New Orleans,

Louisiana Utilizando la Tknica Telesensorial

General Technical Report

so-1 13

November 1994

Remote Sensing for Tropical Forest

Assessment

Evaluacih de Bosques Tropicales

Utilizando la Tknica Telesensorial

Proceedings of a Workshop

April 8-12, 1991

San Juan, Puerto Rico

Compiled by A. J. R. Gillespie

Sponsored by

U.S. Department of Agriculture

Forest Service

Institute of Tropical Forestry

and

United Nations Food and Agriculture Organization
r-
CONTENTS

LIST OF CONTRIBUTORS

LETTER TO DR. K.D. SINGH

EVALUACION DE BOSQUES TROPICALES UTILIZANDO

LA TECNICA TELESENSORIAL

REMOTE SENSING FOR TROPICAL FOREST ASSESSMENT

PLAN PARA ACTUALIZAR EL INVENTARIO NACIONAL

FORESTAL DE MEXICO

Miguel Ruiz Altamirano

STRATEGIES FOR GLOBAL MONITORING OF TROPICAL FORESTS

Raymond L. Czaplewski

METHODOLOGICAL ASPECTS OF USING AVHRR DATA:

CALIBRATING AVHRR DATA WITH LANDSAT

Louis R. Iverson, Robin L. Graham, and Elizabeth A. Cook

USE OF REMOTELY SENSED DATA FOR THE ASSESSMENT AND

MONITORING OF TROPICAL FORESTS

Armond T. Joyce

ESTIMATING POTENTIAL TROPICAL FOREST BIOMASS OVER

SOUTH/SOUTHEAST ASIA

Louis R. Iverson, Sandra Brown, and A. Prasad

USING REMOTELY SENSED DATA AND GIS TO MAP HURRICANE

DAMAGE IN TROPICAL FORESTS

William T. Lawrence

ESTABLISHING A PROTOCOL FOR GLOBAL POSITIONING IN

TROPICAL FOREST ENVIRONMENTS

Gilbert L. Rochon and William G. Cibula

Apendice 1 - PROCEDIMIENTO DE INTERPRETACION Y

RECOPILACION DE DATOS DE SATELITE DE ALTA RESOLUCION

PARA EVALUACIONDE LA SITUACION ACTUAL Y EL CAMBIO

DE LA CUBIERTA FORESTAL

Page

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INFORMES DE GRUPOS

LIST OF ATTENDEES
r-
LIST OF CONTRIBUTORSP”‘

Brown, Sandra

Department of Forestry

University of Illinois at Champaign-Urbana

1301 West Gregory

Champaign, IL 61820 U.S.A.

Cibula, William G.

Science and Technology Laboratory

John C. Stennis Space Center

Stennis Space Center, MS 39529 U.S.A.

Cook, Elizabeth A.

Illinois Natural History Survey

University of Illinois at Champaign-Urbana

607 East Peabody Drive

Champaign, IL 61820 U.S.A.

Czaplewski, Raymond L.

USDA Forest Service

Rocky Mountain Forest and Range

Experiment Station

240 West Prospect St.

Fort Collins, CO 80526 U.S.A.

Graham, Robin L.

Environmental Sciences Division

Oak Ridge National Laboratory

Oak Ridge, TN 37830 U.S.A.

Iverson, Louis R.

Illinois Natural History Survey

University of Illinois at Champaign-Urbana

607 East Peabody Drive

Champaign, IL 61820 U.S.A.

Joyce, Armond T.

Science and Technology Laboratory

John C. Stennis Space Center

Stennis Space Center, MS 39529 U.S.A.

Lawrence, William T.

NASA/Goddard Space Flight Center

Biospheric Sciences Branch

Code 923

Greenbelt, MD 20771 U.S.A.

Prasad, Anantha

Illinois Natural History Survey

University of Illinois at Champaign-Urbana

607 East Peabody Drive

Champaign, IL 61820 U.S.A.

Rochon, Gilbert L.

Remote Sensing and GIS Laboratory

Dillard University

New Orleans, LA 70122 U.S.A.

Ruiz Altamirano, Miguel

Direction General de Protection Forestal

Ave. Progreso No. 5

Col. Del Carmen, Coyoacan

Mexico, DF - Mexico

i
San Juan, Puerto Rico

12 de abril de 1991

Dr. K. D. Singh, Coordinador

Proyecto de Evaluation de Recursos Forestales 1990

Organization de las Naciones Unidas para la

Alimentacion y la Agricultura

Roma, Italia

Estimado doctor Singh:

Los representantes de 10s paises latinoamericanos participes de 10s esfuerzos para la evaluation de 10s

recursos forestales actualmente en ejecucion por su organization, queremos poner a su consideration la

siguiente propuesta coma una forma de alcanzar mejor 10s objetivos propuestos:

1 .

2 .

3 .

4 .

5 .

Coincidimos con la necesidad imperiosa por la continuidad de este tipo de evaluacidn de 10s recursos

forestales cada dos adios en cada pais representado en este evento, pues 10s cambios que han ocurrido en

las existencias forestales son muy dinamicos y en periodos de muy poco tiempo.

Se considera coma necesidad imperiosa la implementation de un Centro de Sensores Remotos con una

estructura minima adecuada en cada uno de nuestros pa&es a traves de convenios de implementation

para un minim0 de dos aiios en cada pais representado y que incluya equip0 (“hardware/software”),

entrenamiento continua, y que se fortalezcan tecnicamente 10s centros existentes.

Luego de establecer 10s centros, que se implemente una red interconectada de information geografica

georeferenciadas debosques de 10s paises latinos y centroamericanos y el uso de metodologias adecuadas

para todos.

Establecer acuerdos con instituciones internacionales para desarrollar tecnologias para la actualization

periklica de 10s avarices de las tecnicas de investigation con el uso de sensores remotos.

Con la finalidad de atender 10s acuerdos de1 Pacto Amazcinico, proponemos hater una evaluation

conjunta de toda la cuenca amazdnica con participation y colaboracion de todos 10s paises involucrados.

Este seria el primer trabajo prdctico para iniciar la implementation y calibration de1 Banco de Datos en

la red de information forestal propuesta en el punto 2.

Badndonos en estas propuestas de importancia para la evaluation forestal a nivel global, estamos todos

esperando su contestacion.

Atentamente,

Javier Anduaga, Peni

Sergio Almeida, Brasil

Carlos Molina, Colombia

Linda VClez, Puerto Rico

Edgar Otavo, Colombia

Cirineu Jorge L., Brasil

Rodolfo Taboada, Peni

Miguel Ruiz, Mbxico

Artemio Ram&, Guatemala

Estrella Femandez, Venezuela

William Rond6n, Venezuela

Facundo Recalde, Paraguay

Guillermo Ortfz, Ecuador

Roberto Stichez, Ecuador

Javier Saborio, Costa Rica

Gen5nimo Grimaldes, Bolivia

Mario Rivera, Bolivia

ii
EVALUACION DE BOSQUES TROPICALES

UTILIZANDO LA TECNICA TELESENSORIAL

8-12 de abril de 1991

San Juan, Puerto Rico

El prophito de este taller fue promover la

difusih de informacih entre expertos procedentes de Amhica Latina, Estados Unidos y la

FAO, sobre metodologia innovadora relacionada con tkcnicas telesensoriales en heas

forestales. Se estudi6 la viabilidad de que FAO

pueda incorporar eficazmente esta tecnologia

para estimar cobertura forestal conjuntamente

con 10s inventarios de 10s bosques nacionales.

El taller incluy6 numerosas presentaciones de

actividades en progreso, coma tambih gener6

ideas acerca de posibihdades para sostener y

promover nuestra capacidad para sondear

cambios forestales a trav6s de inforrnacih

telesensoriada.

Los procedimientos incluyeron varios temas

de inter&. Algunos de 10s disertantes sometieron versiones escritas de sus presentaciones,

las cuales esth incluidas. En adicih, existen

varias p&ginas con notas sobre 10s debates acerca

de 10s temas centrales de discusih presentados

por 10s cuatro grupos de trabajo en 10s cuales se

dividieronlosparticipantes. Algunosdelegados

de America Latina facilitaron una carta con

sugerencias sobre el curso a seguir para mejorar

el empleo de sistemas telesensoriales para

condiciones forestales.

Esperamos que estos procedimientos Sean

de ayuda y sirvan de base para mejorar la calidad

y el alcance de1 product0 de trabajos telesensoriados en toda AmQica Latina.
REMOTE SENSING FOR TROPICAL FOREST ASSESSMENT

April 8-12,1991

San Juan, Puerto Rico

The purpose of this workshop was to allow

remote sensing experts from Latin America, the

U.S.A., and FAO to discuss state-of-the-art

methodology in remote sensing of forest

environments, and to develop plans on how to

better incorporate this technology into FAO

and national forest inventory efforts. The

workshop included numerous presentations of

ongoing activities, as well as discussion of

possibilities for sustaining and improving our

ability to monitor forest change through

remotely sensed data.

These proceedings include several items of

interest. Some of the presenters chose to submit

written versions of their presentations, which

are included. There are also several pages of

notes from four working groups assigned to

debate various relevant issues, as well as a letter

from several of the Latin American delegates

expressing their suggestions of actions needed

to improve the use of remote sensing of forest

conditions.

We hope that these proceedings will serve

as a reminder and as a starting point for the

continued improvement of remote sensing

capabilities and products throughout Latin

America.

2
PLAN I’ARA ACTUALIZAR EL INVENTARIO NACIONAL FORESTAL DE MEXICO

Miguel Ruiz Altamirano

RESUMEN: En este trabajo se presenta una panoramica de 10s esfuerzos que realiza

Mexico para actualizar su Inventario National Forestal. Se proporciona information sobre

las caracteristicas de1 primer Inventario National Forestal, sobre 10s antecedentes para

actualizar la information obtenida a traves de1 anterior, sobre la forma coma se pretende

realizar esta actualizacidn y la cooperation con otras instituciones y organizaciones, y sobre

10s logros alcanzados a la &ha. -

INTRODUCCION

ElPrimer Inventario NacionalForestal (INF)

se realize de 1960 a 1985 y su desarrollo requirio

de cuantiosos recursos financieros, humanos y

materiales. Los trabajos se llevaron a cabo a

nivel estatal, iniciandose por 10s estados de

mayor importancia comercial-industrial

(Chihuahua, Durango, Sonora, Quintana Roo).

Este INF se inicid a base de un convenio de

cooperation con la FAO (1961-1965) y despues

fue concluido por la entonces Direction General

de1 Inventario NacionalForestal. Los resultados

obtenidos se plasmaron en 29 reportes knicos

de cada uno de 10s estados de Mexico y en las

1425 cartas forestales elaboradas a escala 1:50,000

y 1:100,000.

Debido a que a la fecha han transcurrido

cerca de 30 aiios desde que se inicio este primer

INF, la information aportada por este debe ser

actualizada y complementada a base de un

nuevo INF, para que pueda ser utilizada con

propositos de planeacion national y regional.

Esta information actualse requiere para diseiiar

politicas adecuadas a base de las cuales puedan

derivarse y ejecutarse planes y programas

forestales, quepermitanconservar eincrementar

la cuantia y calidad de 10s recursos forestales,

asi coma aquellos que sirvan de apoyo para la

ordenacidn y el manejo de las cuencas

hidrograficas y el increment0 de la production

maderable.

Actualmente el pais demanda information

adicional sobre la deforestation y la degradation

forestal para lograr 10s propositos anteriores.

Ademas, las condiciones para desarrollar el

nuevo INF han cambiado notablemente. La

situation economica ha provocado reducciones

presupuestales, liquidaciones, desconcentraciones de personal y reestructuraciones. Lo

anterior ha determinado la necesidad de

establecer un diseiio de inventario que

proporcione information confiable y oportuna

en un tiempo relativamente corto y a bajo costo.

El nuevo plan para actualizar el INF

contempla la utilization de imageries de satelite

de alta y baja resolution (AVHRR y MSS/TM)

para obtener estimaciones de1 area forestal y

elaborar mapas forestales generales, asi coma la

obtencion de datos de campo a partir de 10s

inventarios forestales de detalle existentes y/o

generados a base de un muestreo de campo

eficiente. Tambien propone el desarrollo de un

Sistema de Information Geografica (SIG) para

constituir y manipular una base de datos que

facilite el procesamiento y la production de las

salidas de information necesarias.

EL PRIMER INF

El Primer INF proporciono entre otras

cosas, la information siguiente: a) las areas de

diferentes estratos para bosques, selvas y

vegetation Qrida, b) 10s vollimenes de madera

de 10s estratos de bosques y selvas, c) el

increment0 para diferentes estratos con

presencia de coniferas y d) otro tipo de

informacionclasificada coma ecologico-silvicola

(potencialde renuevo, dafios al arbolado y datos

de1 medio ambiente).

3
Para la obtencion de 10s mapas forestales a

escalas de 1:50,000 y l:lOO,OOO se interpretaron

fotografias aereas normalmente a escalas

1:30,000 y 1:50,000. La clasificacion de 10s tipos

de vegetation fue apoyada por reconocimientos

de campos aereos y terrestres. Las superficies

de 10s distintos estratos se estimaron a base de1

metodo de la reticula de puntos, en la cual cada

punto represent6 en 10s mapas escalas de

1:50,000 y l:lOO,OOO, 6 25 ha y 100 ha,

respectivamente.

Para obtener 10s datos de campo en 10s

bosques de clima templado y frio, se aplico un

diseno de muestreo normalmente sistematico

post-estratificado,abasedecuadrosdemuestreo

establecidos a equidistancias variables. En cada

cuadrosedistribuyeronsistematicamentesitios

de muestreo circulares en numero de 9 a 25

(dependiendo de la importancia de1 recurso

forestal y de las caracteristicas de la zona), de1

tipo anidado, concentricos 1,000 m2, 2,250 m2 y

100 m2de superficie, en 10s cuales secapturaron

10s datos de1 arbolado comercial, de1 arbolado

de incorporation y de1 renuevo, respectivamente.

En el case de las selvas tambien se aplicd un

diseiio de muestreo sistematico, a base de

cuadros de tamaiio variable. En cada cuadro se

establecieron, en forma sistematica, fajas de

muestreo a equidistancias variables. Dentro de

cada faja se ubicaron normalmente de 20 a 50

sitios de muestreo de forma rectangular de 0.1

ha (20 m x 50 m) en 10s que se obtuvieron 10s

datos de1 arbolado comercial. Dentro de cada

sitio se localizaron subsitios de 250 m2 y 100 m2

de superficie para capturar 10s datos de1 arbolado

de incorporation y de1 renuevo, respectivamente.

Los datos se procesaron por medio de

computadora. Los voltimenes maderables se

determinaron a base de ecuaciones de volumen

(por estado y por zonas) elaboradas a partir de

&boles muestra. El increment0 se calculo por

medio de1 metodo de Loetsch modificado por

Villa Salas.

La aportacion de1 primer INF se puede

resumir de1 modo siguiente: a) una contribution

al conocimiento de la ubicacidn y distribution

de 10s recursos forestales de1 pais, de su cuantia

y ritmo de crecimiento, b) el desarrollo de

metodologias y la capacitation de muchos

tecnicos mexicanos, c) la aplicacion de la

information en diferentes programas y

proyectos forestales y d) la aportacion de

information basica de utilidad para el nuevo

INF.

ANTECEDENTES DEL SEGUNDO INF

El Plan National de Desarrollo 1989-1994

destaca la necesidad de utilizar eficientemente

10s recursos naturales, en especial la

conservation y el manejo adecuado de1 aqua y

10s recursos silvicolas, de modo que pueda

garantizarse el abasto de la primera y la

production forestal, asi coma la conservacidn

de1 equilibrio ecologico a basede acciones coma

el increment0 de 10s bosques, la formulation de

un nuevo INF y otras acciones. Tambien da

preponderancia a la protection de1 medio

ambiente a traves de1 ordenamiento de1 uso de1

suelo de1 territorio national.

La necesidad de actualizar la information

de1 primer Inventario National Forestal se apoya

en 10s ordenamientos juridicos siguientes:

-Ley Forestal, Diario Oficial de1 30 de

mayo de 1986, Titulo Segundo, Capitulo

Primero, Articulo 6:

“La Secretaria de Agricultura y

Recursos Hidraulicos (SARH), tendra a

su cargo la recopilacion y organization

de la estadistica national forestal, asi

coma la integration y actualization de1

inventario national forestal y de la

poblacion animal, en coordination que

en su case requiera, de la Secretaria de

Programacion y Presupuesto”.

-Reglamen to Interior de la SARH. Diario

Oficial de1 14 de mayo de 1990., Articulo

16, Fraction XII:

4
“Compete a la Direction General de

Politica Forestal, establecer las normas y

procedimientos para realizar, integrar y

mantener actualizado el Inventario

National Forestal en coordination con

las demas autoridades competentes”.

-En marzo de 1990 el actual Secretario

delaSARH,Prof. Carlos HankGonzalez,

aprobo un planteamiento general para

la actualization de1 INE de Mexico, el

cual contempla la realization de dos

actividades basicas:

1. Un inventario de Gran Vision, a

realizarse en el bienio 1990-91.

2 . Un inventario periodico, el cual se

llevara a cabo de 1990 a 1994.

A base de estas disposiciones oficiales, la

Subsecretaria Forestal (a traves de la

Subdireccion de1 INF) establece contactos a nivel

national con el Instituto National de Estadistica,

Geografia e Informatica (INEGI), Instituto

Mexican0 de Tecnologia de1 Agua (IMTA),

Instituto Nacionalde In’vestigaciones Forestales

y Agropecuarias (INIFAP), con el Servicio

Meteorologico National, Instituto de Geografia

de la Universidad National Autonoma de

Mexico, e intemamentecon las Subdelegaciones

Forestales de 10s estados. Al nivel international

se ha hecho lo mismo con la FAO y con el

Servicio Forestal de1 Departamento de

Agricultura de 10s Estados Unidos.

Estos contactos han proporcionado 10s

resultados siguientes:

-1ntercambio de la information con la FAO

debido al inter& corntin de apoyar sus

proyectos respectivos: El INF de Mexico y

el de Evaluacidn de Recursos Forestales

1990 (ERF 1990) de FAO. La petition de

apoyo de FAO al Servicio Forestal de1

Departamento de Agricultura de 10s

EstadosUnidos (USDA Forest Service) para

apoyar a Mexico con tecnologia desensores

Remotos.

-Visita al SMN de Mexico para solicitar

apoyo con sensores remotos. Esta

institution ofrecio proporcionar imageries

AVHRR de1 NOAA una vez que contara

con el equip0 para captar 10s datos

(actualmente trabaja con GOES).

-Realization de un Seminario de Trabajo

(SARH-INEGI-USDA Forest Service) en la

ciudad de Aguascalientes, Mexico, en el

que el INEGI ofrecid apoyos con materiales

y capacitation.

-Diversas visitas al IMTA que se han

traducido en apoyos concretes de

capacitation y aportacion de materiales.

-Elaboration por parte de SARH de una

Propuesta de Cooperation SARH-FAOUSDA Forest Service para utilizar datos de

satelite en la actualization de1 INF de

Mexico.

-Visita a Mexico de1 Dr. Gyde Lund y el Dr.

Roy Beltz para discutir y concretar una

propuesta de colaboracion.

-Presentation de USDA Forest Service de

una propuesta de actividades para apoyar

la actualization de1 INF de Mexico en el

Marco de1 acuerdo con FAO.

PROPUESTA GENERAL PARA LA

ACTUALIZACION DEL INF

La actualization de1 INF de Mexico se

realizara a base de la ejecucion de un inventario

de Gran Vision y de un inventario peribdico.

Mediante la ejecucion de1 primer0 se

obtendra information general de 10s recursos

forestales a corto plazo (dos adios), utilizando

imageries AVHRR de1 NOAA y MSS/TM de1

LANDSAT, asi coma datos obtenidos de

inventarios recientes llevados a cabo con fines

de manejo y aprovechamiento forestal. Este

inventario se hara por tinica vez y sus datos

podranutilizarse para: a) negociarcondiferentes

usuarios (niveles politicos de toma de de&ones,

5
industriales, productores, asociaciones civiles)

el desarrollo de1 INF periodico, b) proporcionar

information basica para planear algunas

actividades de este tiltimo inventario (coma el

muestreo de imageries y el muestreo decampo),

c) obtener un conocimiento general actualizado

de las condiciones de1 recurso forestal.

Con el inventario periodic0 se obtendra

information m&s detallada y precisa de 10s

recursos forestales a basede la interpretation de

imageries TM, SPOT y fotografias aereas, y la

obtencidndedatos decampo actuales aplicando

un disefio de muestreo que combine sitios de

muestreo temporales y permanentes. Este

inventario sera permanente y estarci sujeto a un

desarrollo continua. Se realizara cada 10 aiios

con objet0 de hacerlo coincidir con el Censo

National de Poblacion. Aqui se efectuara un

monitoreo continua aplicando imageries

AVHRR.

Las imageries de satelite se utilizaranpara

estimar el area de la cubierta forestal para clases

de bosques, selvas y otros tipos de vegetation.

Las imageries AVHRR y TM podran utilizarse

combinadamente con fotografias aereas en

disefios de muestreo multietapico.

APLICACION DE LAS IMAGENES DE

SATELITE

Se pretende utilizar las imageries de satelite

en la forma siguiente:

-En el INF de Gran Vision se interpretaran

las imageries AVHRR de acuerdo a un

primer nivel de clasificacion. (La

clasificacibn de la FAO podria utilizarse

con este proposito). A base de ello, se

obtendran las superficies de las coberturas

forestales y se elaboraran echo mapas a

escala 1:1,000,000. Corn0 apoyo a la

interpretation se podran utilizar imageries

MSS y TM, cartas tematicas y otros datos,

sobre todo en las areas cubiertas con nubes.

Los cambios de la cubierta forestal se

evaluaran a base de la interpretation visual

de im5genes MSS y TM de dos epocas

diferentes (1980 y 19901, utilizandose para

tal efecto la metodologia desarrollada por

la FAO. Las superficies estimadas con

AVHRR podrian ser calibradas posteriormente a base de las obtenidas con TM de

1990.

-En el inventario periodic0 se interpretaran

en forma automatizada las imageries TM

para obtener un mayor detalle. Debera

estructurarse una clave a un Segundo nivel

de clasificacion, que se vincule con la

clasificacion de FAO. Se ha sugerido que

podrian utilizarse imageries SPOT y/o

fotografias aereas para calibrar las

superficies obtenidas con TM. Los cambios

se determinaran a base de un monitoreo

anual con imageries AVHRR. Se cream

tambien un Sistema de Information

Geografico (SIG) con el objet0 de crear una

base cartogrhfica de datos.

La decision de utilizar imageries AVHRR en

una primera etapa se debe a que presentan las

caracteristicas siguientes:

-Cuentan con cinco canales que cubren la

mayor parte de las regiones espectrales,

desde la visible a la infrarroja cercana, lo

cualpermitecalcular IndicesNormalizados

de Vegetation (MDVI) para resaltar las

diferencias en reflectancia de la vegetation.

-Su cobertura diaria permite obtener

imageries sin nubes, especialmente con la

creation de imageries compuestas de varios

barridos de la misma area. Lo anterior

resulta muy titilpara las areas tropicales de

Mexico.

-La resolution gruesa de 1 .l km para LAC y

de 4 km para GAC permite obtener una

gran cantidad de datos que pueden

utilizarse en proyectos regionales y globales

de inventarios de recursos. Ademas, su

bajo costo (200 ddlares estadounidenses en

elCentrodeDatosEROSdellevantamiento

geologico), las hacen ideales para 10s

inventarios forestales de gran escala.

6
DATOS DE CAMP0 Y PROCESAMIENTO

Los datos de campo se obtendran tanto de

inventarios forestales a nivel predial ya

realizados, coma de1 levantamiento de nuevos

sitios de muestreo.

En el inventario periodic0 se utilizaran10s

primeros, 10s wales seran procesados,

integrados y reportados a las oficinas centrales

delINFconobjetodeobtenerunprimernivelde

integration. En las oficinas centrales, estosdatos

seran revisados, analizados y procesados para

obtener la information requerida. Esta

information podria referirse tanto a las clases

forestales interpretadas coma cuencas, Unidades

de Conservation y Desarrollo Forestal, y

Distritos de Desarrollo Rural.

Para el inventario periodic0 se levantarcin

nuevos sitios de muestreo. Se ha sugerido

aplicar un muestreo sistemdtico a base de

conglomerados equidistantes, en forma similar

al aplicado en el primer INF. En bosques

templados y fries, estos conglomerados podrian

tener un espaciamiento de 5 km y estarian

constituidos de nueve sitios circulares

concentricos, separados 250 m entre si. En las

selvas, estos conglomerados (parcelas de

muestreo) tendrian una separation de 8 km y

cubririan una superficie de 25 ha (500 m x 500

m>; cada cuadro contendria tres fajas de 20 m x

500 m separadas 200 m una de otra, con 10 sitios

de muestreo continues, de 20 m x 50 m cada

uno, y dentro de estos, dos subsitios similares a

10s utilizados en el primer INF. Los datos de

campo, junto con 10s cartograficos, secapturamn

por medio de1 SIG para crear una base de datos,

a traves de la cualse prqcesaran para obtener 10s

resultados esperados.

COORDINACION Y CONCERTACION DE

APOYOS

Actualmente existen algunas limitaciones

para llevar a cabo la actualization de1 INF, entre

las cuales se pueden mencionar las siguientes:

-No se tiene el equip0 ni 10s programas de

compute, para manipular y clasificar 10s

datos de satelite y para crear la base de

datos.

-Existe muy poco personal tecnico y este

requiere de una capacitation continua en

sensores remotos y sistemas de information

geografica.

-Se carece de equip0 de mediation forestal y

fotogrametricos. El utilizado por el primer

INF quedo disperso debido a las recientes

reestructuracionesydesconcentracionesde

personal.

-Cierta information y algunos materiales

obtenidos durante el primer INF se

encuentran en la situation anterior, corn0

la correspondiente a sitios de muestreo

permanentes, registros de datos de campo,

fotografias aereas fotointerpretadas y otros.

-Existen algunas restricciones presupuestales y administrativas.

Con objet0 de subsanar estas limitaciones,

se ha establecido contact0 y coordination con

instancias, instituciones y organizaciones

nacionales e internacionales, de las que se ha

obtenido el apoyo siguiente:

-El INEGI y el IMTA han proporcionado

algunas imageries de satelite en papel. El

primer0 ha donado tambien la cartografia

tematica que ha producido, en tanto que el

Segundo ha capacitado a t6cnicos mexicanos

en el uso de1 SISTEMA CARTOS (SIG).

-La FAO impart3 capacitation ados t6cnicos

mexicanos sobre la metodologia que ha

desarrollado para evaluar el area actual de

la cubierta forestal y sus cambios. Tambien

proporciono la traduccion al espafiol de1

manual titulado “Methods and Procedures

for Assessment of TropicalForest Area and

Change Using High Resolution Satellite

7
Data”. El INF por su parte, ha proporcionado a FAO datos de 10s recursos forestales

de M&ico para la evaluation mundial.

-El laboratorio de Sensoreo Remoto de

Starkville, Mississippi, impartio un

entrenamiento de tres semanas a dos

tecnicos mexicanos, el cual comprendio lo

siguiente: a) prop&lades espectrales de la

cubierta forestal, b) variaciones estacionales

de 10s tipos de vegetation mas importantes

de acuerdo a la relation de su reflectancia

en las regiones espectrales visible e

infrarroja, c) sistemas de sensoreo m&s

importantes y su aplicacion al estudio de

recursos, d) practica con format0 digital de

datos y procedimientos de procesamiento,

e) esquemas de clasificacion de la

vegetation y detection de1 cambio de la

cubierta, y f) tecnicas de integration de

datos de sensoreo remoto en muestras

multietapicas de multiples recursos.

Las sesiones interactivas de intercambio de

information, permitieron establecer consideraciones sobre coma iniciar y organizar un

proyecto de inventario de recursos utilizando

imageries remotas coma fuente primaria de

datos.

Como parte de1 programa de apoyo a la

actualizacidn de1 INF de Mexico, el laboratorio

desensores Remotos de1 FIA (Forestry Inventory

and Analysis) apoyara en la obtencion e

interpretation de las imageries AVHRR para

obtener datos preliminares de1 inventario de

Gran Vision. Se tienen casi listos cuatro

compuestos de las imageries AVHRR que se

utilizaran para este proposito. A finales de

abril,dos t&nicos mexicanos viajaran a Starkville

para iniciar 10s trabajos de clasificacion. El

procesamiento se realizara con el Sistema

ERDAS, utilizando una SUN SPARCSTATION

2. Se utilizaran las clasificaciones supervisadas

y no supervisadas, pero se dara enfasis a la

selection de campos de entrenamiento a base

de1 m&do supervisado. Como esquema de

clasificacion initial se pod& utilizar el preparado

en coordination con Anders Hildeman y Rudi

Drigo de la FAO, para 10s conceptos que cubran

el nivel I de clasificacion.

ACTIVIDADES DESARROLLADAS

En forma resumida, 10s trabajos realizados a

la fecha para actualizar el INF de Mexico, son

10s siguientes:

-Se elaboro y negocio, al nivel de toma de

decisiones de la SARH, una propuesta para

actualizar el INF de Mexico, la cual fue

acordada al mas alto nivel.

-Tambien se elaboraron las Guias e Instructivos Tecnicos correspondientes al inventario de Gran Vision y al inventario

periodico, 10s cuales han sido enviados a

cada una de las Delegaciones de la SARH

en 10s estados.

-T&micos mexicanos recibieron capacitacidn

sobre digitalization de mapas e interpretacion visual y automatizada de imageries

de satelite, tanto en el pais coma en el

extranjero.

-Con cada una de las Delegaciones Estatales

de la SARH se acordo la integration y envio

de datos de campo provenientes de 10s

inventarios realizados a nivel de predio

forestal. En oficinas centrales se recibieron

10s datos correspondientes a 16 estados, 10s

cuales estan en proceso de revision e

integration.

-Entro en proceso tambien la obtencion y la

interpretation de imageries MSS y TM que

se utilizaran para evaluar el area actual de

la cubierta forestal y sus cambios, en

coordination con FAO.

-Se elaborb un proyecto operativo para el

inventario periodic0 de1 estado de Oaxaca,

y se envio a las delegaciones estatales para

que pueda servir corn0 guia para que otros

estados elaboren el propio.

8
-Se trabajo en la elaboration de1 INF de

Mexico, que aport information sobre el

primer INF y algunos datos gruesos sobre

el inventario de Gran Vision.

-Se hicieron preparativos para interpretar

las irnagenes AVHRR en el Laboratorio de

Sensores Remotos de1 FIA.

REFERENCIAS

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9
STRATEGIES FOR GLOBAL MONITORING OF TROPICAL FORESTS

Raymond L. Czaplewski

INTRODUCTION

The Food and Agricultural Organization

(FAO) of the United Nations is conducting a

global assessment of tropical forest resources,

which will be accomplished by mid-1992. This

assessment requires, in part, estimates of the

total area of tropical forest cover in 1990 and the

rate of change in forest cover between 1980 and

1990. The following are described here: (1) the

strategic process used to select the statistical

and remote sensing methods that accomplish

this objective, (2) general details and expected

precision of the selected method, and (3) recommendations for monitoring and assessment

actions after mid-1992. The following is a

summary of Czaplewski (1991) which is a

consultation report on this subject submitted to

FAO in February 1991.

DESIGN ALTERNATIVES CONSIDERED

Four fundamentally different design

alternatives were considered:

1. Collection of existing data, primarily

national forest inventories, supplemented with regression models that

predict forest extent and rates of

deforestationas functions of eco-floristic

classifications and human population

density.

2 . Digital classification of coarse-resolution

satellitescenes from 1990 that completely

image the world’s Tropics. All terrestrial

1.1 km2 AVHRR pixels for the world’s

Tropics areclassified into two categories:

forest or nonforest. Regression models

from the first alternative would be used

toestimaterateofdeforestationbetween

1980 and 1990.

3. Visual interpretation of a randomized

sample of high-resolution satellite

images (which are treated as permanent

plots) for two dates (1980 and 19901,

with a sampling intensity of 5 to 40

percent of the world’s Tropics. All 30

m2 pixels with’m each sample scene are

classified into 7 to 14 different categories

of terrestrial cover.

4. Visually interpreted classification of

high-resolution satellite images that

completely cover the world’s Tropics.

FAD has already accomplished the first

alternative, the second and third alternatives

can be accomplished before mid-1992, and the

fourth alternative would require 5 to 10 years to

complete.

EVALUATION CRITERIA

These 4 alternatives were compared using

12 evaluation criteria that reflect FAO objectives,

which are presented in more detail by

Dr. K.D. Singh elsewhere in these workshop

proceedings. These criteria are summarized in

this section, including supporting rationale.

Moredetails are available in Czaplewski (1991a).

Given the controversial nature of tropical

deforestation and the contradictions among

existing global estimates, FAO must produce

scientifically objective and credible estimates

that can be trusted by various national and

international institutions. If estimates used to

support policy considerations are suspect, then

technical methods used to produce the estimates

become a central issue, diverting attention from

more important issues and hindering

development of consensus among institutions.

Therefore, the FAO design should use

statistically acceptable methods. Estimates

should be reasonably precise and include a

quantitativeand objective measure of reliability

to evaluate precision. Estimates should be

1 0
statistically unbiased, or nearly unbiased,

relative to the precision of the estimates.

The FAO assessment requires more than a

description of the current status and trends in

the global condition of tropical forests. The

assessment also requires an understanding of

the processes that have caused the current

condition and the effects of current policies.

Therefore, the FAO statistical design should

help institutions better understand the causes

and effects of deforestation, and eventually

afforestation and reforestation practices. This

can be accomplished, in part, by development

of quantitative models that predict the expected

rate of deforestation based on social,

technological, and environmental variables.

Model predictions can bescientifically compared

to observed rates of deforestation. Where the

expected and observed rates agree, the

predominant causal factors are likely included

in the model, and there is more confidence that

the major processes are reasonably well

understood. Where the agreement is poor,

additional study is required to hypothesize the

cause of the disagreement and to incorporate

additional predictor variables in the model.

Reliable models are necessary to analyze future

policy issues. The monitoring design should

support this evolution of understanding.

Global monitoring is a massive task that

requires effective cooperation among FAO,

several other international institutions, and

many national institutions. This requires logical

motivation for each cooperating institution to

contribute to joint efforts. Therefore, the FAO

design should haveutility to developing nations,

which often require better mapping, inventory,

and assessment of their national forest resources,

including a stable institutional base to support

these activities. For similar reasons, the design

should have utility to international institutions.

One of the implications of this is the ability to

address global environmental issues, such as

biomass, biodiversity, and opportunities for

reforestation and afforestation.

The FAO design must have a high

probability of success to support its global

tropical forest resource assessment due by mid1992. In the longer term, global monitoring

should be conducted on a regular cycle to

support assessments of existing and future

policies. This requires a design that is adaptable

to changing funding levels, both increases and

decreases.

As will be discussed later, none of the 4

design alternatives is clearly superior relative to

all 12 evaluation criteria. The short-term

selection of one alternative necessitates

compromises among FAO objectives, and their

associated evaluation criteria. However, in the

longer term, components of all four alternatives

might be combined into a global monitoring

system that adequately satisfies all objectives.

This would preserve the value of investments in

a design that is specialized for short-term

objectives.

STATISTICAL ISSUES

Any system for credible global monitoring

of tropical forests will have certain complexities

that involve many statistical issues. Many of

these issues are discussed in detail inczaplewski

(1991a). However, some of the more important

issues are summarized in this section.

Sampling error is a well-known source of

uncertainty in sample surveys. This primarily

affects the third design alternative, which uses

a sample of high-resolution satellite scenes and

is briefly described above. However, all four

alternatives are affected by substantial sources

of nonsampling error.

Land uses are rapidly changing in many

tropical regions. The informational value of

past data is slowly lost because of changes in

land use, such as conversion of forests to

agricultural uses. In statistical terms, these

changes introduce bias when past data are used

to estimate current conditions. The magnitude

1 1
of this bias shifts with time, at different rates

depending on the rate of change in land use.

The magnitude of this bias can be estimated

with models that predict the expected rate of

change, and the bias can be corrected with these

expectations. However, models introduce an

additional component of uncertainty, known as

prediction error.

Thelast threedesignaltemativesusesatellite

data; many of the existing national inventories

used in the first alternative also use satellite

data. Missing data is a chronic problem with

satellite images. Most images have some small

cloud patches that are largely distributed

randomly. Many tropical regions are dominated

by clouds at most times, but adequate satellite

images with minimal cloud cover are usually

available during a 1 -to S-year interval. However,

some areas have perpetual cloud cover,

especially in equatorial Africa. In addition,

many historical satellite scenes have not been

archived and are not available, especially coarseresolution satellite data.

Classification of land cover and land uses

with satellite data is not a perfect process, and

many sites are misclassified. This causes

misclassification error in estimates of the

percentage of a region occupied by different

cover categories. For example, let Y equal the

remotely sensed percentage of deforestation in

a region, and X equal the true percentage of

deforestation. The remotely sensed percentage

is the following mathematical function of the

true percentage:

Y = [HAX] + [(l-I&j) (100%-X]

where HA is the proportion of sites classified as

deforestedthataretrulydeforested,andHsisthe

proportion of sites classified as forest that are

truly forest. The equation shows that

misclassification will bias area estimates from

remotesensing; the remotely sensed percentage

(Y) will not equal the true percentage (X) unless

there are no omission errors; i.e., HA = Ha= 1, or

effects of omission errors exactly compensate;

i.e., (1 - Hs) (100% - X) = (1 - HA) X. Assume

classification accuracies are high for all cover

types (e.g., HA = 23s = 0.95). If deforested areas

truly cover 10 percent of a region, then the

remotely sensed estimate will be 14 percent (see

equation 1). In this example, theremotelysensed

percentage will be 40 percent larger than the

true value. If a small percentage of a common

cover type is misclassified as a rare cover type,

then the area occupied by the rare type will be

overestimated, unless there is a high rate of

omission error in classifying the rare type. The

magnitude of misclassification bias is discussed

in more detail by Czaplewski (1991b).

Misclassification bias might explain some of the

disturbing discrepancies between current

estimates of deforested areas made with coarseresolution satellite data by several international

institutions and independent estimates made

with photointerpretation of high-resolution

satellite data by national institutions.

Unexplained discrepancies reduce the

credibility of all estimates.

Statisticalcalibration techniquescan beused

to remove the bias caused by misclassification.

Calibration cannot identify misclassified pixels.

Rather, calibration is a probabilistic technique;

it uses proportions of imperfectly classified

pixels in a sample of reference plots to estimate

conditional probabilities of various types of

misclassification, and these estimated probabilities are then used to predict the true

percentage of each cover type given the remotely

sensed percentages. For example, equation (1)

can be solved for the true percentage of

deforestation (X), given the remotely sensed

percentage (Y) and the estimated conditional

probabilities of correct classification (HAand&).

Since a sample of reference data is used to

estimate these conditional probabilities, the

estimates of HA and Ha will contain sampling

errors, and the estimated percentage of

deforestation will include propagated errors

from the calibration model. A sample of highresolution satellite scenes is well suited as

reference data to calibrate coarse-resolution

satellite estimates. Hay (1988) discusses this

general situation in more detail.

12
Statistical calibration requires accurate

estimates of misclassification probabilities using

reference plots from theregion, and this requires

accurate registration of high-resolution reference

plots onto the lower resolution imagery.

Registration error will cause error in the

estimates of the conditional probabilities of

correct classification (HAand HB) in equation (I).

This error will be propagated through the

calibration model and cause error in calibrated

area estimates. Accurate registration can be

difficult in certain landscapes, and effective

quality control is required to minimize this

source of error.

Classification of land cover into multiple

categories presents a multivariate estimation

situation. The sum of all cover categories equals

exactly 100 percent of a region. Independent

univariate estimates for each category will not

necessarily add to 100 percent, which can reduce

credibility. In addition, the estimation error

variance for the sum of all cover categories

equals exactly zero (because the sum of all cover

types equals exactly 100 percent), even though

area estimates for each category will have a

nonzero variance caused by random sampling,

prediction, or propagated errors. Therefore, the

estimation errorcovariance matrix should have

many negativecovariance terms off the diagonal.

For assessment purposes, different cover

categories are often combined into less specific

categories, and the estimation error variance for

a combined category will be reduced if the

negative covariance terms are properly

considered. Also, the additivity constraint can

makemultivariateestimatorsmoreprecisethan

independent application of univariate

estimators to each category. However, the

statistical methods for multivariate estimation

are less developed than those for univariate

estimation.

A systematic sample might improve

statistical efficiency. However, systematic

sampling might unknowingly align with

systematic features within strata, and variance

estimates for systematic sampling are more

problematic than for random sampling. These

factors reduce credibility somewhat. It is also

easier to intensify future random sampling if

funding levels increase, but this is more

geometrically difficult with systematic

sampling.

The statistical efficiency of a sample of highresolution satellite data scenes might be

increased by sampling with probability

proportional to size (PPS). The “size” of each

possible sample unit could be defined as the

expected rate of deforestation, or the expected

extent of forests, within each potential sample

scene. These expectations are available from

existing FAO models and geographic

information systems, which contain continentalscale maps. However, a PPS sample will cause

inefficiencies if the FAO sample is used as

permanent plots in a long-term monitoring

program. For example, a sample unit with a

high rate of deforestation between 1980 and

1990 might have a low rate between 1991 and

2000 because the forest resource in that sample

unit might be depleted by 1990. Also, PI’S

requires proper consideration of the unequal

probabilities of sample unit selection when

fitting regression models, which might be used

in futurecalibration estimators or deforestation

models; weighted regression should be used,

with weights inversely proportional to

probability of selection. PI’S will produce

unbiased estimates. However, sample units

with high rates of expected deforestation are

selected with higher probabilities than sample

units with low expected rates of deforestation.

This fosters a misperception among nonstatisticiansthatPPSwillproduceoverestimates.

Even though this perception is not based on

statistical theory, this perception can reduce

credibility of PPS estimates.

Other statistical issues are discussed by

Czaplewski (1991a), which are summarized here.

Several alternative sampling frames can be used

for high-resolution satellite data, or calibration

for misclassification bias with coarse-resolution

satellite data: subnational geopolitical units,

high-resolution satellite scenes, map sheets,

aerial photographs, and field plots. Each

1 3
potential frame has advantages and

disadvantages. Efficiency of sampling designs

for high-resolution satellite data, or calibration

of coarse-resolution satellite data, can be

improved with stratification; there are numerous

criteria that can be used with available data to

stratify, and each potential set of criteria have

advantages and disadvantages.

EVALUATION OF ALTERNATIVE

STATISTICAL DESIGNS

None of the four design alternatives listed at

the beginning of this paper are clearly superior

given the evaluation criteria; this implies that

some objectives will be satisfactorily served,

while other objectives will not be fulfilled, at

least in the short term. Therefore, selection of a

design implies judgments regarding the priority

of evaluation criteria.

The most important short-term objective is

production of credible global estimates of

deforestation rate (ha/yr) between 1980 and

1990, and secondarily on credible global

estimates of the area extent (status) of tropical

forests in 1990. To be credible, the estimates

must be scientifically sound, unbiased, and

reasonably precise. Without credible estimates,

it is impossible to objectively defend their

validity. Some degree of consensus is required

among national and international institutions

in order to implement policies that affect

management of tropical forests. Consensus is

best nurtured by credible information, and FAO

is one of the few institutions capable of providing

this information in a timely fashion. Until some

consensus is achieved, changes in the current

management of tropical forests are unlikely.

Therefore, high priority should be placed on

production of credible information in the near

future.

The first design alternative is use of existing

national inventories and deforestation models.

It uses ad hoc methods similar to those used by

FAO in 1980 for its previous assessment of

tropical forest resources. This alternative

produces estimates of unknown precision that

include unknown levels of bias. The expectation

is that these estimates will be reasonably precise

and unbiased, but this expectation cannot be

scientifically defended. In fact, this alternative

has already been implemented by FAO.

However, FAO has decided to continue its

progress by pursuing a complementary

alternative that provides more defensible

information.

The existing FAO data base has great value

in that it can be used to more efficiently

implement other design alternatives that are

more credible to other institutions. This data

base has also been used to model the rate of

deforestation using empirical data on

deforestation from existing national forest

inventories, estimates of human population for

subnational units, and maps of eco-floristic

zones. This model is one initial step to better

understand factors affecting the process of

deforestation, which can help assess effects of

policies on tropical forests. Therefore, past FAO

efforts on this alternative serve an extremely

useful purpose, and the value of these past

efforts can be enhanced by progressing to a

more scientifically credible design.

The second design alternative uses coarseresolution satellite data to estimate the status of

tropical forest cover in 1990. However,

classification of 1.1 km* AVHRR pixels into a

forest or nonforest category is not considered a

reasonable definition of truth by national

institutions; therefore, the credibility of data

produced by this alternative is suspect.

This alternative cannot estimate the rate of

deforestation between 1980 and 1990 because

historical images near 1980 were not acquired

or archived. This alternative might be used to

make biased estimates of total deforestation to

date for regions in which the past extent of

forests is known. However, a deforestation

model is required to estimate deforestation

between 1980 and 1990, as in the previous

alternative. Since the precision and bias of this

model are not known, this alternative is not

recommended for estimating deforestation.

1 4
Misclassification errors will bias coarseresolution satellite estimates of tropical forest

cover in 1991. Without a sample of higher

resolution data, the magnitude of misclassification bias is cannot be scientifically

estimated. Therefore, uncalibrated coarseresolution satellite estimates lack credibility.

Coarse-resolution satellite estimates can be

calibrated for misclassification error, using

existing forest inventories of subnational units.

However, this requires a nonrandom sample of

subnational units to build the statistical

calibration model. There will be differences in

dates of subnational inventories, and probably

differences in definitions and measurement

protocols. Therefore, the scientific credibility is

suspect, and cannot be recommended for FAO

objectives.

Coarse-resolution satellite data can be

calibrated for misclassification error, using a

sample of high-resolution satellite scenes.

Presently, no institutional base has provided

the necessary high-resolution satellite data that

are needed to calibrate for misclassification bias.

Therefore, this alternative is not recommended

for implementation by FAO, although this

decision could change if the accura tely classified

calibration plots were available in the future.

This alternative does have several shortterm benefits. It provides a description of the

geographic distribution of land uses that have

caused deforestation and areas where tropical

forest cover and current land uses are

compatible. This is valuable to better focus

national and international assessments and

policy concerns in specific geographic areas. It

also provides a picture of the current situation

that can be rapidly and effectively

communicated to policy makers and concerned

publics. Furthermore, the present extent of

tropical forest cover is one of several important

predictors of deforestation in the FAO

deforestation model. Even biased estimates of

forest extent will improve application of the

FAO deforestation model to relatively small

geographicareas (e.g., subnationalunits) where

current data on forest extent is not available.

Several international institutions are in the

process of implementing this alternative, and

results for the world’s tropical forests are

expected in the near future. FAO has attempted

to assist these other institutions by facilitating

archival of 1990 AVHRR digital images for the

entire Tropics.

The third design alternative is a statistical

sample using high-resolution satellite data. It

emphasizes a scientifically credible, designbased statistical sample of high-resolution

satellitedata scenes for estimatingarea extent of

tropical forests in 1990 and the rate of

deforestation between 1980 and 1990.

This alternative does not use the FAO

deforestation model to estimate deforestation

between 1980 and 1990. Rather, it uses a

randomized sample of high-resolution satellite

data scenes (i.e., permanent plots) for which

1980 and 1990 images are available (although

the FAO deforestation model can serve as

stratification criteria to make this alternative

more efficient). This alternative assumes that

credible estimates of change in forest extent for

each sample unit between 1980 and 1990 can be

visually interpreted by comparing images for

the same sample unit at two dates. This

assumption is considered reasonable because

many international institutions consider

interpretationsofcoarse-resolutionsatellitedata

astruth,andmanynationalinstitutionscurrently

map their forest resources with visual

interpretation of high-resolution satellite data.

This alternative prescribes a randomized

sample of high-resolution satellite data scenes,

which is expected to have high scientific

credibility. However, the precision of this

alternative depends on the sample size of plots

used to estimate forest extent in 1990, and the

rate of deforestation between 1980 and 1990. If

this sample size is too small for a given region,

then thisalternative willnotbecrediblebecause

the precision of the estimates will be

unacceptable. Preliminary estimates of

sampling error have been made using the current

FAO data base, and acceptable levels of precision

15
are expected using 100 high-resolution satellite

datascenesforaglobalestimate;however,more

intensive sampling is needed for higher spatial

resolution, such as continents or multinational

subregions. This alternative is discussed in

more detail in the next section.

The fourth designealtemative is complete

mapping of the Tropics with high-resolution

satellite data. This alternative emphasizes

national objectives, but it also produces data for

international objectives. A nonrandom sequence

of cartographic units (i.e., map sheets) are

visually interpreted by national institutions,

usinghigh-resolutionsatellitescenes,untilentire

nations are completely mapped. This will take

2 to 10 years for any single nation. Then, map

sheets are reinterpreted using more recent

imagery to estimate rates of area change such as

hectares of deforestation.

This alternative requires complex statistical

methods to produce relatively unbiased

estimates of known precision. The nonrandom

sequence requires a deforestation model to

update area estimates for older map sheets.

However, the bias and precision of model

predictions can be objectively quantified using

remeasurements of some map sheets each year

for multinational subregions.

Although this alternative has desirable

features for long-range FAO objectives, this

alternative requires functional national

institutions that do not currently exist in most

tropical nations, and it will take years to develop

such institutions in many nations. Complex

model-based statistical methods are vulnerable

to legitimate scientific criticism, which reduces

the international credibility of this alternative.

However, the FAO selection of the third

alternative (i.e., randomized sample of highresolution satellite data) facilitates an evolution

toward this fourth design, which better serves

national objectives. This is required for national

and international policies that are based on

credible, compatible, and mutually accepted

information.

STATISTICAL DESIGN SELECTED

BY FAO

All four alternatives except one lack the

credibility that is needed to improve thecurrent

situation that faces FAO and the international

community. Therefore, FAO has chosen a design

based on a randomized sample of highresolution satellite data scenes for estimating

the extent of tropical forests in 1990 and the rate

of deforestation between 1980 and 1990. This

alternative places highest priority on credible

estimates of tropical forest extent in 1990 and

rates of deforestation between 1980 and 1990.

This alternative produces the most credible

estimates in the short term, assuming a

sufficiently large sample of satellite scenes can

be purchased and interpreted.

The first alternative, i.e., accumulation of

existing data, has already been implemented by

FAO, but the sample of high-resolution satellite

scenes is required to improve credibility of

existing estimates. Other international institutions are implementing the third alternative,

i.e., coarse-resolution satellite data, but these

institutions will not likely produce credible

estimates of deforestation between 1980 and

1990. The fourth alternative, i.e., complete land

cover and land use mapping of the global

Tropics, has many desirable features in the longterm, but this alternative cannot be completed

in time for the FAO assessment, due in mid1992. However, the selected FAO alternative is

a short-term design that will serve more longterm objectives, which will be discussed later.

The principal weakness of the highresolution satellite data alternative is the

potential lack of precision from a small sample

size of high-resolution satellite data scenes,

which is caused by cost and logistical

requirements. Based on preliminary data in the

currentFAOdata base,itappears thatreasonable

continental estimates of the status of tropical

forest cover in 1990 can be estimated from a

global sample size of 117 high-resolution satellite

scenes, as shown in the following table.

1 6
Current estimate of sampling precision + x% at 95% probability level

Region/stratum

Confidence

interval

(o/o)

Landsat sample

scenes

Central America and Mexico + 13 1 0

Tropical South America + 8 13

Brazil +7 1 7

Latin America + 5 4 0

Africa + 8 4 7

Asia + 8 3 0

However, the confidence intervals for rate

of deforestation between 1980 and 1990 are

expected to be 1.5 to 2.0 times larger than

confidence intervals for status in 1990. Also,

confidence intervals for more detailed

classifications of land cover and type of change

will be greater. These factors will limit the

spatial detail of the initial FAO assessment in

mid-1992; reasonable precision might only exist

for the global estimates, which would preclude

detailed assessments for continental or

subcontinental regions. More spatial detail is

needed for global assessments, and

opportunities to improve precision by building

upon the FAO system are briefly discussed in

the final section.

FUTURE GLOBAL MONITORING

EFFORTS FOR TROPICAL FORESTS

Although a statistical sample of highresolution satellite scenes appears best for shorttermFAOobjectives, theotherthreealtematives

have certain advantages for midterm and longterm objectives. A far better course of action

would be the eventual combination of the

strengths of each alternative into a single,

continuoussystemformonitoringandassessing

tropical forest conditions. Without a continuous

system, policy decisions are based on

information that loses credibility over time. The

selected FAO design should be considered as a

short-term step toward achieving a continuous

system that combines the desirable features of

manyaltemativemonitoringprocedures. Some

of the opportunities for evolution toward better

monitoring systems of the future are discussed

in this section.

In cooperation with other international

institutions, FAO’s sample of high-resolution

satellite data should be used to calibrate coarseresolution satellite data estimates of tropical

forest extent, which are now being developed

by other international institutions. Calibration

is required to correct for misclassification bias.

Calibration for misclassification bias would

reconcile inconsistencies and increase credibility

of estimates from all participating institutions.

The advantages of the spatial detail in coarseresolution satellite data estimates could be

combined with the advantages of unbiased FAO

global estimates for all subnational units, even

those for which high-resolution satellite data

sample estimates were not available. This would

greatly enhance the spatial resolution for

unbiased FAO estimates of deforestation.

The sample size of high-resolution satellite

data scenes should be increased after the initial

FAOassessment is produced in mid-1992. High

resolution satellite data imagery for 1980 and

1990 would be used to produce more precise

estimates of deforestation between 1980 and

17
1990, and its status in 1990. For example, the

global assessment might be based on 100 highresolution satellite data scenes, but another 100

sample scenes might be interpreted in 1992,

another 100 sample scenes in 1993, and another

100 sample scenes in 1994. This will continually

improve the precision of thestatistical estimates

over the next few years for global estimates and

estimates for subregions.

The sample of high-resolution satellite

scenes should be continuously monitored after

the initial FAO results are produced in 1992.

This is one step towards achieving the FAO

objective for continuous monitoring of tropical

forests. For example, high-resolution satellite

data scenes imaged in 1994 might be acquired

for a portion of high-resolution satellite data

sample scenes for which 1980 and 1990 highresolutionsatellitedataimagerywasinterpreted.

Changes in forest cover and land uses between

1990 and 1994 would then be interpreted to

produce a statistical estimate of deforestation

between 1990 and 1994. The following year,

high-resolution satellite data scenes imaged in

1995 might be acquired for a different portion of

high-resolution satellite data sample scenes to

produce a statistical estimate of deforestation

between 1990 and 1995. An interpenetrating

cycle of remeasurements of high-resolution

satellite data would permit annual estimates of

deforestation. The details of this progressive

development of a continuous monitoring design

requireconsiderable thought and planning, but

this might be deferred until the immediate FAO

objectives are met in 1992. This would require

more complex statistical estimators that

incorporate a deforestation model in order to

correctly treat a time series of remeasurements

for high-resolution satellite data permanent

plots. Also, a time series of high-resolution

satellite data will permit calibration of future

coarse-resolution satellite data estimates of

deforestation.

Coarse-resolution satellite data estimates

should be combined with model predictions of

deforestation. If the other actions given

previously are accomplished, unbiased

estimates of deforestation for all subnational

units will be available from calibrated coarseresolutionsatellitedataestimatesandcalibrated

predictions from the FAO deforestation model.

Both types of estimates for each subnational

unit will be unbiased with known precision, but

the two estimates for each subnational unit will

be different because of errors propagated from

the statistical calibration models. However, the

two estimates for each subnational unit can be

combined into a single, more precise estimate

with a multivariate composite estimator.

In cooperation with many institutions, FAO

should maintain the data base for existing data

for subnational units. This includes summary

results of future forest inventories conducted

by individual nations, and other estimates of

forest extent, deforestation, reforestation,

afforestation, and human population density.

The FAO geographic information system that

contains subnational unit boundaries and

thematic maps of forest status should also be

maintained. This data base has already been

built by FAO and has been essential in the

development of the FAO deforestation model.

Improvements in the deforestation model

require maintenance of the FAO data base. The

deforestation model is essential for several of

the actions above; also, the deforestation model

is expected to be an important tool in future

policy analyses for tropical forests. Additional

tabular and geographic data should be acquired

and maintained, such as road densities.

Forest mapping by national institutions

should be supported. This is important for

development of forest resource monitoring,

assessment, and management at the national

level. This can also benefit international

monitoring and assessment activities. If national

andintemationalinstitutionscanshare thesame

information base, then credibility and successful

coordination are more likely. The first step in

this process is developing or strengthening

national institutions that can consistently

perform these functions, and transferring the

necessary technologies to these institutions.

1 8
LITERATURE CITED

Czaplewski, R.L. 1991. Analyses of alternative

sample survey designs. Report submitted

to the Food and Agricultural Organization

(FAO) of the United Nations, Forest

Resources Assessment 1990 Project, Rome,

Italy. 80 pages. (Available in English or

Portuguese from author at USDA Forest

Service, Rocky Mountain Forest and Range

Experiment Station, 240 West Prospect

Street, Fort Collins, CO 80526, U.S.A., FAX

001-303-498-1010).

Czaplewski, R.L. 1991b. Misclassification bias

in area1 estimates. Photogrammetric

EngineeringandRemoteSensing. (Inpress).

Hay, A.M. 1988. The derivation of global

estimates from a confusion matrix.

International Journal of Remote Sensing

9:1395-1398.

1 9
METHODOLOGICAL ASPECTS OF USING AVHRR DATA:

CALIBRATING AVHRR DATA WITH LANDSAT

Louis R. Iverson, Robin L. Graham, Elizabeth A. Cook

A method was developed for using the

combination of Landsat TM, AVHRR, and other

biogeographical data to estimate forest cover or

productivity over large regions. To estimate

forest cover over large regions, Landsat TM

data were used to classify a small area

(calibrationcenter) into forest/nonforest, which

in turn was used to calibrate, via stepwise

regression, the AVHRR spectral data for

percentage of forests; the resultant regression

relationship was then used to extrapolate forest

cover estimates several hundred kilometers

beyond the TM data limits.

The method was used over two large regions

in Central and Eastern United States and one

region in west Africa: areas centered on Illinois,

U.S.A. (Iversonetal. 19891, thesmoky Mountains

in Tennessee and North Carolina, U.S.A.

(Iverson ef al. 19901, and western Ghana. The

method was developed and tested in the U.S.A.

since independent estimates of forest cover by

local area (county) were available from the

USDA Forest Service. Estimates of percentage

of forest cover for counties, after aggregating

AVHRR pixel estimates within each county,

were then compared with the independent

estimates of county forest cover. For the Illinois

region, the overall correlation between cover

estimates was 0.89, with even better correlations

(up to r=O.96) for the counties in close proximity,

in the same ecoregion, or in the same major land

resource region as the calibration center. For

the Smoky Mountain region, the relationships

were somewhat degraded due to large

influences of pine forests (darker reflectance) in

counties outside the hardwood-dominated

calibration center, but still were significant.

For the tropical region in western Africa, the

forests have been highly fragmented except

where nature reserves exist. The method was

successful in mapping percentage of forests by

AVHRR pixel. Statistical calculation of

confidence intervals revealed a low degree of

confidence for any one pixel on the landscape,

but also revealed that over the whole landscape,

mean forest cover can be estimated with a high

degree of confidence.

A similar approach was used to assess forest

productivity across a landscape. Only in this

case, estimates of productivity derived from

plot data were used to calibrate TM data (in a 3

by 3 matrix of pixels around the plot; Cook et al.

19891, and the calibrated TM data were then

used to calibrate AVHRR data in a manner

similar to that described above. This approach

was also successful in the United States regions,

although not as high correlations resulted from

the comparison between the AVHRR method

and the independent estimates of productivity

obtained by the USDA Forest Service.

The methods described here carry potential

for estimating forest cover (and production)

across variouscountries on the globe. In contrast

to straight AVHRR methods, where a l- by lkm pixel is determined to be forest or nonforest,

this approach allows calculation of the forested

portion of a pixel, which is advantageous in

highly fragmented forests. In contrast to

statistical sampling procedures with high

resolution imagery (e.g., the FAO method

described in these proceedings), this method

allows the preparation of maps for large regions

or countries. It may be appropriate to use the

method in the interim before wall-to-wall

mapping with high resolution data is feasible.

LITERATURE CITED

Cook,E.A.,L.R.Iverson,andR.L.Graham. 1989.

Estimating forest productivity with thematic

mapper and biogeographical data. Remote

Sensing of Environment 28:131-141.

2 0
Iverson,L.R,E.A. Cook,andR.L. Graham. i989. Iverson,L.R.,E.A. Cook,andR.L. Graham. 1990.

A technique for extrapolating and validating Estimating forest cover over southeastern

forest cover data across large regions: United States using TM-calibrated AVHRR

calibrating AVHRR data with TM.

International Journal of Remote Sensing

data. Pages 1252-1262 in Proceedings of

10:1805-1812.

Global Natural Resources Monitoring and

Assessment: Preparing for the 21st Century.

American Society of Photogrammetry and

Remote Sensing, Bethesda, MD.

21
USE OF REMOTELY SENSED DATA FOR THE ASSESSMENT AND

MONITORING OF TROPICAL FORESTS

Armond T. Joyce

ABSTRACT: The results of research into the use of remotely sensed data for the

assessment and monitoring of tropical forests in Costa Rica are summarized.

Remotely sensed data acquired with Landsat MSS and TM, aerial photography,

thermal scanner, and synthetic aperture radar (SAR) data acquired with aircraft

were utilized. Geographic Information System (GE) technology was used to

analyze the remotely sensed data in conjunction with information on soils,

topography, and climate.

The location of forest land shown on existing

maps dated 1940, 1950, 1961, 1977, and 1983

were digitized and entered into a GIS data base

for Costa Rica. This information was analyzed

to determine changes in the extent of the forests.

Forest changes were analyzed with respect to

relationships to information on soils, life zones,

aspects, slopes, and transportation systems that

were also input to a GIS data base. The results

demonstrate the utility’of using a GIS approach

for analyses and implications as to stratification

for forest inventory. The results are presented

in detail in a published journal article (Sader

and Joyce 1988).

Landsat MSS and TM data acquired during

1984,1978, and 1986 were used to derive the

normalized difference vegetation index (NDVI),

and relationships with ground measures of

aboveground forest biomass were analyzed.

Relationships with forest biomass were weak;

however, it was found that NDVI values

analyzed over time in a GIScontext gaveinsight

into the dynamics of forest change (Sader 1988,

Sader et al. 1989, Sader ef al. 1991).

Another aspect of the research conducted in

the study site in Costa Rica involved the use of

SARdata for forest assessment. To analyzeSAR

data in mountainous; forested areas, it was

necessary to construct a model, based on the

topographic information in the data base, for

purposes of understanding the interaction of

SAR backscatter with slope and aspect. In this

manner, the influence of topography on SAR

backscatter can be separated from the influence

of vegetation. The relationship between SAR

backscatter and aboveground biomass varied

from poor (no utility) to reasonably good,

depending on the forest type. However, it is

thought that topographic modeling of SAR data

can be improved and that additional analysis

with more biomass data should be conducted

before conclusions can be made about its use for

biomass estimation. Nevertheless, it is obvious

that the use of SAR data for simple

interpretations of forest versus nonforest uses

of land can be the solution for areas in which

persistent cloud cover prevents the acquisition

of data with passive sensors. Additional details

of these studies have been published by Wu

(1990a and b), Wu and Joyce (19881, and Sader

(1987).

Other research is currently focused on the

use of data acquired with a thermal scanner (8 to

12 micron range) flown in aircraft. The purpose

of this study was to evaluate the utility of

deriving surface temperature for use in

equations for estimating evapotranspiration.

The general idea is that surface temperature

values derived from remotely sensed data can

be used in a GIS context with meteorological

point data to improve evapotranspiration

estimates for large areas. This information is

necessary to understand the effects of forest

alteration on the hydrological cycle on both a

regional and global basis. The ground truth

information was acquired with meteorological

instrumentation on towers placed at various

2 2
elevational levels. The results showed a good

correlation between temperature at the foliage

level and absolute surface temperature derived

from the remotely-sensed thermal data (Luvall

ef al. 1990, Welch et al. 1990 ) .

The research summarized in this paper and

other studies contribute to a basis for the

operational use of repotely sensed data for

surveying and monitoring tropical forests at

national and global levels. Results of studies

also indicate that the use of SAR data, thermal

data, and multisensor data sets and multistage

sampling have a potential for further

advancement in the use of remotely sensed data

for tropical forest assessment and monitoring

(Sader et al. 1990).

LITERATURE CITED

Luvall, J.C., D. Lieberman, M. Lieberman, G.S.

Hartshorn, and R. Peralta. 1990. Use of

tropical forest canopy temperature, thermal

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using aircraft-based thermal sensor.

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Sader, S.A. 1987. Forest biomass, canopy

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multipolarization synthetic aperture radar

data. Photogrammetric Engineering and

Remote Sensing 53(2):193-202.

Sader,S.A. 1988. Remotesensinginvestigations

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Hyytiala, Finland. University of Helsinki,

Department of Forest Mensuration and

Management, Research Notes 21:31-42.

Sader, S.A. and A. T. Joyce. 1988. Deforestation

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1983. Biotropica 20(l).

Sader, S.A., G.V.N. Powell, and J.H. Rappole.

1991. Migratory bird habitat monitoring

through remote sensing. Int. J. Remote

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Sader, S.A., R.B. Waide, W.T. Lawrence and

A.T. Joyce. 1989. Tropical Forest Biomass.

and Successional Age Class Relationship to

Vegetation Index Derived from LandsatTM data. Remote Sensing Environment

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Sader, S.A., T.A. Stone, and A.T. Joyce. 1990.

Remote sensing of tropical forests: an

overview of research and applications using

non-photographic sensors. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing

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Welch, R., T.R. Jordan, and J.C. Luvall. 1990.

Geocoding and stereo display of tropical

forest multisensor data sets. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing

56(10): 1389-1392.

Wu, S.T. 1990a. Assessment of tropical forest

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SAR data acquired over a mountainous

region in Costa Rica. IEEE Transactions on

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Wu, S.T. 1990b. Tropical forest stand

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radar. Proceedings of 1990 ACSM-APRS

Convention 4:309-398 .

Wu, ST. and A.T. Joyce. 1988. The application

of an integrated knowledge based

geographicinformationsystem for the study

of mountainous tropical forest. Technical

Paper of 1988 ACSM -APRS Convention

6:12-20.

2 3
ESTIMATING POTENTIAL TROPICAL FOREST BIOMASS OVER

SOUTH/SOUTHEAST ASIA

Louis R. Iverson, Sandra Brown, and A. Prasad

In order to better quantify the contribution

of CO, added to the atmosphere due to land use

change (e.g., deforestation and degradation),

geographicinformationsystems (GIS) have been

used to assess changing biomass in South/

Southeast Asia. The approach taken is applicable

in any region of the world. In a case study for

Peninsular Malaysia, two detailed forest maps

from 1972 and 1982 were digitized into ARC/

INFO (a vector based GIS package) for further

processing. Forest biomass estimates weremade

for each forest type by region via calculations

from forest inventory data (Brown ef al. 1991);

the biomass values were then assigned to the

appropriate mapping units. The GIS analysis

revealed an overall loss of 18 percent of the

forest area and 28 percent of the forest biomass

during the decade (Brown et al. in press).

Furthermore, the change in biomass was directly

related to the change in perimeter/area ratio of

the remaining forest polygons; this indicates

that intact forests are degrading due to

encroachment from increasing edges.

In the absence of detailed information for

the rest of the region, a “potential” forest biomass

map was modeled in ERDAS, a raster GIS

software package,usinga combination of several

GIS layers: soils, ecofloristic zones, elevations,

and a modified Week’s productivity index

(based on climate station data). Each layer was

ranked independently for its capability to

support high forest biomass. Then the four

rankings were weighted together to yield an

overall map of potential biomass. Biomass

ratings, in mg/ha, were then assigned to the

rankings based on historic inventory data and

evaluations of size class distributions for more

recent inventories. This map represents the

biomass one could expect to find in the absence

of all human influences (Iverson et al. in press).

The process of “degrading” the potential

biomass map to an “actual” biomass map

depicting what is believed to be the forest

biomass present on the land during the 1980’s is

now being conducted. To do this, recently

inventoried areas and recent vegetation maps

are being studied, and the effects of population

density and the distance to transportation

corridors on forest cover and biomass are being

analyzed. Analysis of the resultant maps

provide information on the carbon flux due to

landscape change.

LITERATURE CITED

Brown,S.,A.J.R.Gillespie,andA.E.Lugo. 1991.

Biomass of tropical forests of South and

Southeast Asia. Canadian Journal of Forest

Research 21: 11 l-l 17.

Brown, S.,, L.R. Iverson, and A.E. Lugo. Land

use and biomass changes in forest in

Peninsular Malaysia during 1972-l 982: use

of GIS analysis. In V. Dale ted.), Effects of

Land-use Change on Atmospheric CO2

concentrations: Southeast Asia as a case

study. Springer Verlag, NY (in press).

Iverson, L.R., S. Brown, A. Prasad, S. Liu, H.

Mitasova, A.J.R. Gillespie, and A.E. Lugo.

Potential and actual tropical forest biomass

forSouthandSoutheast Asia. In V.Dale(ed.),

Effects of Landuse Change on Atmospheric

CO* concentrations: Southeast Asia as a

case study. Springer Verlag, NY (in press).

24
USING REMOTELY SENSED DATA AND GIS TO MAP HURRICANE

DAMAGE IN TROPICAL FORESTS

William T. Lawrence

The impact of hurricanes on forest vegetation is a large-scale phenomenon,

which has been difficult to assess without extensive ground and aerial surveys. This

study uses multispectral data from the Landsat Thematic Mapper (TM) to derive

maps of forest damage at the landscape scale. The area under study is the

northeastern portion of the Caribbean island of Puerto Rico and Luquillo Experimental

Forest, one of the United States National Science Foundation’s Long-Term Ecological

Research (LTER) sites, which is comprised of a mixture of secondary tropical forest

communities distributed across a highly dissected topography with a steep elevational

gradient. The spectrally based damage assessment operates primarily on the loss of

canopy foliageandits effect on the overall forest greenness or vegetation index. Two

Landsat TM images from 4 years prehurricane and 4 weeks posthurricane were used

for change detection and the damage classification. Using a geographic information

system approach, the forest damage assessment was stratified by its landscape

position in regards to slope, aspect, elevation, and vegetation type and compared to

predictions of a previously developed model of expected forest damage and ground

observations. Aspect proved to be themost powerfulindicator of damage class with

slopes facing the hurricane winds (north and northwest aspects) being the most

highly damaged.

INTRODUCTION

Traditionally, research in plant community

or landscape ecology is a very field intensive

endeavor with the scope of most investigations

being strongly shaped by the amount of time

and staff available for the acquisition of data. In

most cases, timeand/orfield season constraints

force a compromise between replication and

level of intensity of sampling. When attempts

are made to quantify ecological processes at a

scale larger than small, tractable field plots,

these compromises make adequate sampling

and experimental design very tricky at best.

The recent large-scale disturbance wrought on

a wide range of land cover types on the island of

Puerto Rico by Hurricane Hugo has provided

the focus of this paper: an investigation into the

applicationof remotelysensedsatelliteimagery

as a tool for the sampling and quantification of

storm-related damage at the landscape level.

HURRICANE HUGO

The eye of this storm (fig. 1) crossed the

eastern edge of Puerto Rico in a northwesterly

direction on the morning of September l&1989.

Sustained winds exceeded 224 kph, and the

hurricane had a total stay on the island of

approximately 6 hours. Hurricane Hugo was a

category 4 storm with a recurrence estimated

every 60 years. Unusual for a hurricane and

fortunate in terms of the reduction in storm

damage to the island, the amount of rainfall

during the hurricane was much less than that

anticipated (200 to 225 mm instead of 500 to 750

mm), which meant that flooding, landslides,

and property damage were much less than

expected for a storm of this magnitude, and

damage was caused mostly by wind.

2 5
ilZO0

Allantic Ocean

I I I

67w 61’ 68

IN

Figure 1. -Path of Hurricane Hugo across Puerto Rico.

Previous Damage Assessment Work

This work is not unique in its attempt to use

remotely sensed imagery and its derived

products to assess damage to vegetation. It is,

however,uniquein thenatureof thedisturbance,

a hurricane, and the scope of its impacts, which

in Puerto Rico covered hundreds of square

kilometers. Other research has used direct

observation and spectral indices to gauge

damage to vegetation at a variety of levels,

ranging from the partial defoliation of trees by

insect infestations (Leckie 19871, through

deforestation at the hand of man, or from fire, to

the tracking of the paths of tornados by their

swath of destroyed vegetation (Dyer 1988).

Greenness and Vegetation Indices

Direct comparison of the pixel-by-pixel

digital number radiance values for two images

is usually not useful in an analytical sense.

Slight differences in the sun/surface geometry,

atmospheric path length and composition, the

season, and/or even changes in sensors may all

affect apparent surface radiance in ways that

are easily confused with surface changes that

have not taken place. To obviate this problem

and others caused by topographic shading, the

use of spectral band ratios has been applied

with success. A very well-accepted ratioing

technique is that of the normalized difference

vegetation index (NDVI), which not only

reduces problems of seasonality and atmosphere, but can also be derived from a large

number of satellites and airborne sensors since

it uses the popular red and near-IR bands. In

this study the NDVI was chosen to be the prime

indicator of changes in canopy due to the effects

of Hurricane Hugo. NDVI has been shown to be

closely correlated with both the leaf area index

and production. As such, it will be useful not

only for damage detection but also for later

modeling efforts to determine the effect of storm

damage on posthurricane production and

community succession. The NDVI was

calculated as follows for the Thematic Mapper:

NDVI = (DN band 4 - DN band 3)/(DN band

4 + DN band 3).

METHODS

Available Data Sets

The data used in this study come from a

wide variety of sources but form part of the

Luquillo Forest Long-Term Ecological Research

Site Database maintained at the Center for

Energy and Environment Research, University

of Puerto Rico .

Digital data

The two sets of digital imagery used in this

research were acquired before and after

Hurricane Hugo. Both images are from EOSAT,

acquired by theLandsat Thematic Mapper (TM)

for path 4, row 47. The prehurricane image was

acquired on January 25, 1985, and the

posthurricane image on October 18, 1989,

approximately 1 month after the hurricane

passed over Puerto Rico. Both images are from

‘satellite overpasses at approximately 0930 hours

2 6
local civil time. The digital data contain the full

seven TM spectral radiance data bands.

Geographic Information System (GIS) Data

A GIS has been developed for the Luquillo

Forest LTER, which also contains datasets from

wider areas of the island than just the Caribbean

National Forest and its vicinity. The LTERspecific datasets are rasterized to a 30- by 30-m

gridcell with a common map coordinate system

(Universal Transverse Mercator [UTMI) and

include a soils map, a digital elevation model

(DEM) for the forest, slope, and aspect models

derived from the DEI$, a map of the forest

management plan, site maps of various

ecological and meteorological observations, and

a spectral vegetation classification of the forest.

All of these datasets have been entered into the

GIS by hand digitization, except for the

vegetation classification, which was based on

the 1985 TM imagery. The DEM was created

from contour lines originally digitized at 50 m

intervals with an interpolation/surfacing

algorithm on the ELAS image processing system

at the NASA J.C. Stennis Space Center. Much of

the developmental work and data input was

carried out by Neil Bums at Stennis during his

tenure on a NASA/University of Georgia

cooperative Ph.D. program.

Digital Elevation Models

The DEM created for the Luquillo Forest

LTER only covered a small part of the

northeastern portion of Puerto Rico

(approximately one 7.5 U.S.G.S. 1:24,000

topographic sheet-”El Yunque”). For analysis

across the larger land area of the TM images, lo

by lo DEM’s were ordered from ERGS Data

Center, Sioux Falls, South Dakota. The data

were contained on 1,600 bpi g-track tapes as 6

ASCII files organized in a 1,201 by 1,201 matrix

of columns and rows of the elevations in meters

for gridcells of 3 arc-seconds each. To enter the

data into the GIS, the tapes were first read on a

networked DEC VAX 1170, the files ported to

the PC with Sun PC-NFS on Ethernet, and then

further processed to convert the ASCII elevation

data points into 16 bit binary data.

Data Analysis

All the analytical and image processing for

this work, beyond initial data input and

subsetting of large image files, was done on an

Intel 80386 PC with a 3-COM EtherLink II card

and connections to a local Ethernet with Sun

PC-NFS.

Data Analysis System

PC-ERDAS, version 7.4 (ERDAS, Inc.,

Atlanta, Georgia) was used on the Intel platform

for all of the image processing and GIS-related

data analysis, hardcopy production, and dataset

coregistration and manipulation.

Software Modules and Functions

The ERDAS software system has a full suite

of command line driven programs for image

processing, data manipulation, raster GIS

modeling, hardcopy output, tape handling,

topographic analysis and surfacing, tablet

digitizing, image scanning, 3-D image

representation, and data conversion, as well as

links with vector GIS through ARC/INFO.

Digital Data and Image Preparation

The two major digital datasets utilized for

this investigation were the ERGS Data Center

DEM’s and the TM images covering the

northeastern quarter of the island of Puerto

Rico. The bulk of the data for the Luquillo

Forest LTER site (a very small subset of the

DEM and TM area coverage) was already in

digital format and resident on the system, so

little secondary work had to be done on it prior

to its use other than subsetting so all datasets

were the same size. In lieu of direct input of the

nine track data tapes to the PC-ERDAS system

(ERDAS will load data from tapes, but thesystem

used had no tape drive), the tapes were loaded

on a networked VAX and transferred to the PC

27
a band at a time with TCP/IP FTP via Ethernet

after initial subsetting using LAS software at

NASA/Goddard. The ERDAS LDDATA and

SUBSET modules wereused to convert the single

band files into multiband images in the ERDAS

format. The DEM files were single bands, but

since they were comprised of rows of elevation

data reading from south to north and organized

from west to east, they had to be rotated (with

ERDAS ROTATE) 90”, and each lo file SUBSET

into a larger file covering the whole study area.

Image Rectification and Georeferencing

After reviewing the coverage of the images,

an area that they had in common was chosen for

thescopeofthestudy. Theywerenotcompletely

coincident since one image was from a full TM

scene and the other from a 100 km by 100 km

EGSAT moveable subscene, which contained

much more land area. UT.M-based maps were

not available for all of Puerto Rico, so map

coordinates for ground control points (GCP)

observable in both scenes were acquired from a

1:250,000 Lambert projection map of the island.

The collection of GCP’s from image and map is

an interactive process in ERDAS (GCP module)

where points are picked with a mouse from the

image on the system display and corresponding

map points picked with the digitizing tablet

cursor. A set of image subpixel coordinate and

map GCPs was collected for each of the images,

and a transformation matrix subsequently

generated with ERDAS COORDN. The images

were then rectified to the map projection with

ERDAS NRECTIFY. The coordinates chosen

for the image coverage in the Lambert projection

were 180,000 m easting, 75,000 m northing

(upper left comer) and 250,000 m easting, 35,000

mnorthing (lower right comer> with a pixel size

of28.5mby28.5m. Anearestneighboralgorithm

was used to assign digital numbers (dn) to the

resampled, linearly rectified resultant image.

The approach followed in rectification of the

DEM’s was similar, except that the rectified TM

image from 1985 was used as the source of map

coordinates for the selection of GCP’s from the

DEM image. Selection of ground control points

was complicated by the fact that the three arcsecond pixels of the DEM were approximately

100 m by 100 m, or more than nine times coarser

than the TM image, and much of the shoreline

and associated landmarks were lost in the DEM

since their elevation was less than the 1 m

minimum elevation of the DEM. The DEM was

rectified to the same area as the TM images, but

a cubic convolution filter was used to derive the

smoothed 28.5 m pixels of the resultant rectified

image from the larger pixels of the original data.

Masking of Clouds

Unlike coarser resolution satellite imagery

(e.g., NOAA AVHRR) where subpixel-sized

clouds may not be readily apparent, clouds are

clear in the nominal 30 m by 30 m pixels of the

TM. The January 1985 TM image was nearly

cloud free, but the October 1989 posthurricane

image was heavily clouded. Unfortunately,

heavy cloud cover is a common occurrence in

mountainous tropicalareas,so theposthurricane

image was the only data available for this study

and had to be used. To mask the many,

irregularly shaped cloud masses, a spectral

classification scheme was devised that used the

bands that showed the widest spectral

separation of clouds from clear land surface

areas. A subset of the 1989 TM image was made

containing only the bands 3 and 6 (red and

thermal IR), which met these criteria, and the

ERDAS SEED module used to build

classification statistics for clouds by on-screen

digitizing of training fields. The spectral

statistics for clouds and not-clouds were used

for supervised classification of thescene (ERDAS

MAXCLAS) into 12 cloud and 8 land cover

types. This resultant image was changed from

1 of 20 classes to a binary image of clouds (value

0) and not-clouds (value 1) with ERDAS

RECODE, and this image was used as a mask

overlay (ERDAS MASK) to pass only the cloudfree areas of the 1989 image into a new file with

clouds coded as 0 in all 7 bands of the image.

Since images of exactly the same size and

coverage were to be used in this pre- to

posthurricane comparison, the mask was also

used on the 1985 image to mask out areas that

there covered with clouds in the 1989 image.

2 8
This insured that comparative statistics would

be truly comparable.

RESULTS AND DISCUSSION

Analysis of Digital Imagery

Errors involved in the linear transformation

of the 1985 and 1989 TM images in the

rectification process were less than 1 pixel rms

(~28.5 m), so direct pixel-by-pixel comparisons

can be made between the images with a good

deal of confidence. Confidence in the DEM

derived from the 3 arc-second data is lower,

with an rms error of 2.8 pixels (~90 m), due in

part to the large size of the DEM gridcell and the

use of once-rectified imagery to match the

elevation contours to pixels of known map

projections. The process of cloud masking

showed that approximately 28.5 percent of the

1989 TM image was covered by clouds. This

area was excluded from analysis in both the

1989 and 1985 images.

Analysis of Simulated Natural Color Images

Images of the pre- and posthurricane

landscape were compared visually on the

ERDAS 32 bit image display (256 levels of

brightness for each of the red, green, and blue

channels displayed for TM bands 3, 2, and 1

corresponding to red, green, and blue,

respectively). A cursory inspection shows the

nonforested vegetated areas to seem greener in

the 1989 than in the 1985 image. This may be

due to phenological and drought-related

differences between the two dates of TM data

acquisition. The prehurricane image was

acquired in late January, the beginning of the

period with the least rainfall on the north coast

of Puerto Rico. At this time, the grasses that

dominateabandoned pastures, disturbedareas,

and agricultural areas would be drier than in

October, the date of the posthurricane image. In

secondary forests and areas known to have

extensive mangroves, a marked difference is

clearbetween the two images. The posthurricane

image was very brown where the prehurricane

image was dark green. This is easily explained

and corroborated by ground observation. The

difference is due to dry foliage from the vast

areas of defoliated and downed trees.

Analysis of Simulated False Color Infrared

Images

Images displayed with red, green, and blue

colors assigned to TM bands 4,3 and 2 in nearIR, red and green show a uniform loss of

brightness after the hurricane. The loss of foliage

and its high reflectance in the near-IR accounts

for much of this change. The brownest areas in

the natural color imagery correspond closely to

those areas with the least false color IR

brightness, both being related to dead foliage

on the ground and/or defoliation.

Cloud Cover Effects

Although clouds were successfully masked

from the images, the effect of cloud shadowing

could not be corrected. The areas in cloud

shadow are in clear view of the satellite, but

under a diffuse-only irradiance rather than the

direct plus diffuse of nonshadowed areas. This

is much the same problem as the topographic

shading due to the combination of low solar

elevations during the Landsat TM overflight

and mountainous terrain that affects much of

thisimagery. However, theuse of NDVI ratioing

techniques reduces much of the error in

comparing fully sunlit to diffusely illuminated

areas.

Derived Data from Imagery and Other Datasets

Several datasets were derived for

comparative purposes in this project, including

NDVI maps for the pre- and posthurricane

images, digital elevation models for both the

forest and the whole of the area of the TM

images, slope and aspect maps based on the

DEM’s, and a spectral classification of the

vegetation across the TM image into land cover

types for stratification with the NDVI change

detection.

29
Maps of Normalized Difference Vegetation

Index (NDVI)

The calculation of NDVI was discussed

previously, but was based on the ratios of the

TMnear-IRand red bands. NDVIwascalculated

for each pixel in both of the TM images with the

ERDAS ALGEBRA module, which allows band

math to be done within and between digital

datasets. The values for the results of each

calculation can be coded as either 8 or 16 bits,

with manual or automatic scaling provided

within the program. A range of NDVI’s of -0.25

to 1 .O was found to encompass 99 percent of the

pixels in both images, so the 256 level file was

manually clipped to this range. There were

very clear differences between the pm- and

posthurricane images in terms of NDVI. The

means were 0.45 and 0.33 pm- and posthurricane

and the standard deviations were 0.19 and 0.21,

respectively. The frequency distribution of the

NDVI of the two images was also very different

(fig. 2) with the prehurricane distribution very

midrange values; reflecting a storm impact

heaviest on the previously high NDVI vegetation

types.

Changes in NDVI

An image of the difference between NDVI’s

was made by subtracting the 1985 value from

the posthurricane 1989 value for each pixel.

Since this subtraction resulted in 256 levels of

change, thedata were aggregated into 11 classes

using the ERDAS RECODE module. The classes

are detailed in table 1 showing the percentage

change attributed to each range of NDVI

difference. Overall, the whole image had no

change in 8.5 percent of the pixels, a decrease in

NDVI in 64.5 percent of the pixels, and an

increased NDVI in 27.0 percent of the pixels.

Elevation Effects

There were no distinguishable effects of

elevation on the level of forest damage detected

peaked near the mean while posthurricane data with the NDVI differencing techniqie.

were much more evenly distributed from low to

1,200

1,000

800

600

400

200

0

,‘85

0.9

-m

cNDVI

Figure2.-Frequencydistributionofnormalizeddifferencevegetationindex(NDVI)valuesfromprehurricane

and posthurricane thematic mapper (TM) scenes.

30
TableZ. -Distributionof normalizeddi#?rencevegetatioon

index (NDVI) posthurricane change

NDVI change Percent of image

Percent

<-4o 4.9

-30 to 40 8.7

-20 to -30 11.9

-10 to -20 16.9

-1 to -10 22.1

No change 8.5

1 to10 17.9

10 to 20 6.3

20 to 30 1.8

30 to 40 0.6

>40 0.4

Slope and Aspect Effects

Slope effects on NDVI were negligible;

however, the effect of aspect was clear in the

analysis made of the Luquillo Forest area.

Forested areas facing the counter-clockwise gyre

of thestorm (mostly north and northwest facing

slopes) had the highest concentration of

reduction in NDVI (see table 2).

Vegetation Classification and NDVI Change

The type of forest had a clear effect on the

type of change in NDVI observed posthurricane

(table 3). Within each class of change in NDVI,

the reduction of NDVI was most pronounced in

secondary forests and mangrove forests, some

of the more “structured” vegetation in terms of

its height, basal area, and leaf area index. As the

reduction in NDVI was reduced, or actually

increased posthurricane, the changes were

mostly on the agricultural lands or on areas that

were bare soils in 1985. The increase in NDVI of

bare soils is probably due to the 1989 image

being taken during the wetter part of the year.

Table Il.-Relationship between slopeaspect and reduction in normalized difference vegetation index CNDVr) in the

Luquillo Forest

Aspect class

c-40

NDVI difference

-30 t o -40 -20 t o -30 -10 t o -20 - 1 t o -10 None

West to Northwest 14.0 13.6 14.4 15.4 15.0 14.2

Northwest to north 8.6 8.7 11.1 12.5 12.6 13.9

North to northeast 19.0 16.9 15.8 15.7 13.8 12.7

Northeast to east 19.5 16.4 12.2 10.1 9.5 11.3

East to southeast 10.6 12.5 12.8 10.9 11.8 9.7

Southeast to south 13.3 12.8 11.3 10.2 10.5 11.6

South to southwest 7.7 10.2 11.9 12.9 14.4 13.9

Southwest to west 7.4 9.0 10.6 12.2 12.6 12.8

-------------------_ _ _ _ percent _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - - - -

3 1
Table 3.-Distribution of change in normalized difference vegetation index (NOW stratified by vegetation typefrom 1985

thematic mapper (TM) image

NDVI difference

No

1985 Land cover <-4O 3 0 to -20 -20 to -10 -10 to -1 -1 to 1 change 1to10 1oto20 2oto30 3oto40 WI0

Water bodies 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 88.0 4.5 2.4 2.7 5.9 10.6

Secondary forests 39.1 30.3 22.0 15.8 9.1 0.6 2.2 0.3 0.2 0.2 0.0

Mangrove forests 24.0 20.1 13.8 9.7 5.4 0.4 2.2 0.7 0.1 0.0 0.0

AgricJpasture 3.3 3.7 4.0 4.3 4.6 0.5 2.4 0.6 0.2 0.1 0.2

Dry agric. fields 11.4 19.3 29.1 34.3 36.2 4.9 47.7 64.4 54.9 26.0 8.9

Other cultivated 15.3 18.9 21.0 22.0 24.5 2.9 21.1 9.45 1.3 0.5 0.3

Urban, bare soil 0.2 0.7 2.6 7.9 15.4 2.1 16.3 18.2 33.9 56.6 61.9

Urban 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.4 1.3 3.5 8.9

Flooded 6.8 7.0 7.6 6.0 4.5 0.7 3.5 3.7 5.4 7.3 9.3

Changes in NDVI Due to Distance From from the path. The effect of distance, however,

Hurricane is not spectacularly clear, possibly due in part to

the short distance analyzed (40 km from the

The distance from the hurricane had an path) and the very large-scale defoliation

effect on the change in NDVI, with the severity experienced all across this range (table 4).

of reduction being less apparent with distance

Table I.-Distribution of normalized difference vegetation index CNDVI) change as a function of distance from the

ye of the hurricane

NDVI change

Distance from hurricane Dath (km)

0 to 5 5to10 1 0 to 2 0 2 0 t o 3 0 3 0 t o 4 0 >40

Percent

c-40 5.88 9.34 9.06 3.38 2.47 2.93

-30 to -40 10.32 14.78 13.22 7.21 5.72 6.06

-20 to 30 13.93 16.21 16.07 10.92 9.96 9.32

-10 to -20 17.14 15.93 18.37 17.49 16.26 17.51

0 to -10 16.09 14.40 17.25 24.68 25.61 28.95

No change 11.99 15.27 8.53 3.56 7.23 2.89

oto10 14.19 10.01 11.51 21.54 21.99 22.06

10 to 20 5.92 2.84 4.38 8.34 7.35 7.09

20 to 30 2.58 0.73 1.14 2.04 2.08 2.16

30 to 40 1.28 0.31 0.34 0.52 0.80 0.63

>40 0.66 0.18 0.13 0.31 0.53 0.40

_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ percent _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _

3 2
CONCLUSIONS

It was apparent from this investigation that

the large-scale, synoptic nature of remotely

sensed imagery can be put to good use in analysis

of forest damage. Its utility is not in a highly

discriminatory research role of species-level

assessment, but in a quantification of canopylevel damages. At the landscape level, the

damage assessment from satellite data

confirmed ground-based observations of the

intensity and aspect-related impact of thestorm.

Of the several possible spectral methods for

analysis, the NDVI seemed the most useful for

this type of work, especially given the

topographic shading and differing sun

geometries betweenimages. TheNDVIalso has

the benefit of being positively correlated with

leaf area index and primary production, so it

can be used in later modeling efforts. Several

key points were revealed in this study, none of

which are particularly unusual, but which point

out the utility of the NDVI-based approach.

The storm damage was greatest in vegetation

types with significant woody biomass, high

basal area, and relatively long elapsed time

since last disturbance. Slope aspect classes facing

the storm winds (north, northwest facing) were

the most severely defoliated, and this difference

was detectable even given the overall severity

of defoliation across all aspect classes. NDVI

reduction was also positively correlated to

proximity to the eye of the hurricane.

ACKNOWLEDGMENTS

Many organizations have provided support

critical to making this research possible. The

primary research funding has come from the

National Science Foundation, Long-Term

Ecological Research Program in support of the

LuquilloForest LTERSiteand from the National

Aeronautics and Space Administration

University Programs Office in support of a

collaborative remote sensing science project

(NAGW-849) between the University of Puerto

Rico and NASA’s J.C. Stennis Space Center,

Science and Technology Branch. The U.S.

Department of Energy, Office of Health and

Environmental Research, provides funds for

tropical forest research at the Center for Energy

and Environment Research, and funds from

NASA’s Landsat Thematic Mapper Research

Program initially acquired the 1985 digital

imagery and much of the image analysis

equipment used in this project. An Intel 80386

computer was graciously supplied for research

and teaching use by Intel Puerto Rico, and

ERDAS, Inc. provided the author with the loan

of their image analysis and GIS software package

(PC-ERDAS vers. 7.4) for analytical use. Direct

support of the author while a NASA Summer

Science Fellow at J.C. Stennis and Goddard

Space Flight Centers is also gratefully

acknowledged. Theauthor is currently resident

at NASA/Goddard as a National Research

Council Senior Research Associate, thanks to

the sponsorship of NASA Headquarters Land

Processes Branch.

LITERATURE CITED

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Brazil, and Paraguay. Photogrammetric

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defoliation assessment using airborne

multispectral scanner data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing

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3 3
ESTABLISHING A PROTOCOL FOR GLOBAL POSITIONING IN

TROPICAL FOREST ENVIRONMENTS

Gilbert L. Rochon and William G. Cibula

Constraints have been observed in

determining global positions for selected

locations within tropical forest environments,

largely due to closed canopies that interfere

with satellite signal reception. Global

positioning is critical to accurately integrating

surface data with satellite imagery and to

overlaying images from multiple satellite

sensors.

To address this issue, alternative methods

for determining precise global positioning

within diverse tropical forest types will be

evaluated. The primary study site will be the

Luquillo Experimental Forest (LEF), a tropical

rainforest in northeast Puerto Rico and the only

rainforest in North America. Secondary sites

will include the Guanica Forest, a dryland forest

in southwest Puerto Rico; the Virgin Hands

NationalPark,anintermediate forest inst. John,

Virgin Islands; a mangrove swamp area, near

Fajardo, managed by the Puerto Rico

Conservation Trust; and a plantation in Catai’to,

Puerto Rico. The intent of the study is to

determine the relative benefits and limitations

of alternative global positioning methods and

to establish appropriate protocols for the

different tropical forest environments.

Deploying global positioning systems (GES)

in the LEF, which has the same boundaries as

the Caribbean National Forest and is popularly

known as El Yunque, is particularly crucial,

given the designation by the National Science

Foundation (NSF) of selected LEFsites as LongTerm Ecological Research (LTER) zones. The

integration of surface data on species habitat

with aerial photography and satellite imagery

in the LEF is important in that LEF has been

shown to contain more biodiversity than the

combination of all other national forests under

USDA Forest Service management.

Two experimental methods are planned for

evaluation. One method, developed by

Dr. William Cibula of the Science and

Technology Laboratory of NASA’s John C.

Stennis Space Center in Mississippi, was initially

designed for determining global positions for

Mobile Bay in Alabama. The method involves

obtaining GPS readings along the perimeter

and subsequently calculating the coordinates

for any given position on the surface of the bay,

utilizing an array of algorithmic and

triangulation techniques. The applicability of

this method to a forested environment is

potentially extremely useful for obtaining

coordinates under closed-canopy conditions.

The second method, pioneered by Dr. Roy

Beltz of thesouthern Forest Experiment Station’s

Forestry Sciences Laboratory in Starkville,

Mississippi, involves the mounting of a GE’S

unit aboard a light plane and obtaining readings

during overflights of selected forest areas. A

video camera is also mounted on the aircraft in

order to confirm the specific location and to

providea high resolution imagery layer of LTER

sites within the spatial database. The potential

utility of this method would be particularly

evident for large, closed-canopy forests, for

which obtaining perimeter coordinates would

be onerous, due to forest size or ruggedness of

terrain.

The efficacy of both methods will be

determined by two Trimble GPS units with

Pathfinder software, one to be deployed in situ

and the other at a ground control base, with

known geodetic coordinates. The use of dual

GES units circumvents the deliberate signal

degradation by the Department of Defense

(DOD), referred to as “Selective Availability,”

thereby permitting 5.0 m horizontal position

accuracy to be achieved.

3 4
The opportunity for direct usage of the GES

units within the LEF is made possible as a result

of yet unregenerated breaks in the LEF canopy

caused by Hurricane Hugo. Attempts to

establish geopositioning using traditional

methods for watershed sites in LEF prior to

Hugo were futile, without erecting demarcation

towers above the forest canopy. GPS readings

will be taken, however, at two preexisting above

canopy tower sites in the ITF near the El Verde

Research Station, comanaged by the ITFand the

University of Puerto Rico’s Center for Energy

and Environmental Research (CEER). This

method is not always feasible or desirable,

particularly in those forest areas in which human

impact is proscribed.

In addition to obtaining coordinates for the

LTER sites, watershed projects, and major

roadway intersections, it is hoped that the

coordinates for the various boundaries of the

major forest types in LEF (i.e., tabonuco,

Colorado, palm, and dwarf or elfin forests) can

beclearlydemarcatedforsubsequentcorrelation

with remotely sensed imagery and for

determination as to the relative merits for

development of individuated global positioning

protocols for the different forest types.

Surface data elements will include such

variables as tree height, soil type, elevation,

slope, aspect, ground cover, species habitat, age

of stands, disturbance history, use code, crown

classification, mean rainfall, inter alia. Imagery

available for inclusion in the subsequent

geographical information system (GIS) range

from digitized or scanned aerial photographs,

LANDSAT Thematic Mapper (TM), TN

simulator flown by the Soil Conservation

Service, SPOT HRV, Side Aperture Radar (SAR),

and NASA’s CAMS.

It should clearly be noted that the objective

for establishing these protocols is to facilitate

global positioning strictly for the purpose of

georegisteringforestsurfacedatawithremotely

sensed imagery from multiple satellites. As

such, the 5 m level of accuracy sought here is

more than sufficient since it doubles that of the

highestcurrentlyavailableresolutionforsatellite

imagery.

These methods are not to be confused with

an actual geodetic survey of the forest, in which

centimeter level accuracy is required. Protocols

for conducting geodetic surveys have already

beenarticulatedbytheFederalGeodeticContro1

Committee (FGCCC) in “Geometric Geodetic

Accuracy Standards and Specifications for Using

GPS Relative Positioning Techniques, Version

5.0,” reprinted with corrections on August 1,

1989. Accuracy standards for GPS surveys of

this type are classified as follows:

Order: Base Error in cm

AA 0.3

A 0.5

B 0.8

0

1 1.0

2-I 2.0

2-11 3.0

3 5.0

Theprescriptionagainsthumanintervention

in segments of the LEF would not allow the

degree of monumentation required for the

station markers needed to obtain such levels of

accuracy.

Region/Stratum integration of GPS with GIS

Growing recognition of the relevance of

GPS to spatial data base development is

evidenced by the upcoming First Annual

International GPS/GIS Conference, July 29-31,

1991, at the Yellowstone Conference Center, to

be coordinated by GeoResearch, Inc.

Cooperating researchers for the GES and

subsequent GIS project are drawn from staff of

the Institute for Tropical Forestry, the Caribbean

National Forest, NASA’s John C. Stennis Space

Center, the Center for Energy and

Environmental Research (CEER) at the

University of Puerto Rico at Rio Piedras, the

Center for Applied Remote Sensing and Image

3 5
Processing (CARSIF) of the University of Puerto

Rico at Mayaguez, and Dillard University’s

Remote Sensing and GIS Laboratory in New

Orleans, LA.

Theresultinggeoreferencedspatialdatabase

for LEF would be maintained by the Institute of

Tropical Forestry in Rio Piedras, PR, for use by

forest scientists in a wide range of applications

within LEF, including forest inventory, resource

management, LTER monitoring, and

environmental impact studies. In the report of

the NSF Advisory Committee on Scientific and

Technological Planning for LTER Projects,

chaired by H.H. Shugart, it was noted that GIS

represents “the area offering the single most

important technology advance for ecosystems

studies in the LTER.” Moreover, President

George Bush, in a statement at the Houston

summit, indicated his intention to provide

additional resources for the purpose of

maintaining lTF’s status as a world class facility

for research on tropical forests.

It is hoped that the protocols to be established

as a result of this project may facilitate theglobal

application of remote sensing image analysis,

GFS and GIS technologies, to managing and

protecting tropical forest environments.

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37
Aphdice 1

Proyecfo de Evaluaci~n de Recursos Forestales 2990

PROCEDIMIENTO DE INTERPRETACION Y RECOPILACION DE DATOS DE SATELITE

DE ALTA RESOLUCION PARA EVALUACION DE LA SITUACION ACTUAL Y

EL CAMBIO DE LA CUBIERTA FORESTAL

c] Bosque m Sombra

EEI Nubes q Otras cubiertas de

la tierra

Organizacih de las Naciones Unidas para la

Agricultura y la Alimentacih

Septiembre 1991

3 8
INTRODUCCION

El Proyecto emplea un procedimiento de muestreo para estimar el promedio de1 area total de

cubierta forestal de 10s paises tropicales; la evaluation de1 estado actual y la tasa promedio de

cambio de dicha area; y la evaluation de cambio, apoyado en la interpretation de datos de satelite

de alta resolucidn de fechas multiples sobre sitios de muestreo estadisticamente seleccionados.

El error de estimation de 10s cambios, usando un sistema de muestreo basado en interpretaciones

de imageries de satelite hechas por distintas personas en periodos distintos, depende no solo de1

error muestral, sino sun mbs, de la compatibilidad de las interpretaciones. Por lo tanto, el objetivo

de1 presente document0 es establecer es&dares y procedimientos para asegurar homogenidad en

la recolecci6n de datos para este estudio.

El metodo para elegir y adquirir im&genes de satelite para el estudio se menciona solo

brevemente en el siguiente capitulo. El presente document0 se concentra en 10s problemas que

puedan surgir en la mesa de1 interpretador quien, en este estudio, desempefiara el papel decisive

de proveedor de datos.

Para cada lugar de muestreo, el interpretador debera elaborar:

DOCUMENTOS DE INTERPRETACION

Formularios completes de Description de la Unidad de Muestreo, con detalles de muestra e

h&genes de multi-fecha involucradas.

Plantilla de interpretation de la imagen completa de 19901, dando 10s limites de1 Area Corntin

con la imagen de 19801.

Plantilla de interpretation de la imagen de 1980 relativa al Area Comun con la imagen de 1990.

Plantilla de datos auxiliares relativos a la imagen de 1990.

ARCHIVOS DE DATOS

Archive de datos relativos a la interpretacidn de la imagen de 1990 para el area total.

Archive de datos relativos a la interpretation de la imagen de 1990 para el Area Corntin

solamente.

Archive de datos relativos a la interpretacidn de la imagen de 1980 para el Area Corntin

solamente.

Archive de la Matriz de Cambios con resultados.

*Las i&genes r&s recientes y antiguas de un Brea de muestreo dada serin llamadas en adelante, ixnagen de

1990 e irnagen de 1980, respectivamente, por 10s adios tecjricos de obtencicin.

39
Mas adelante, se describe paso a paso el metodo propuesto de interpretation de imageries y el

registro y analisis de 10s datos.

1. SELECCION Y ADQUISICION DE IMbiGENES (RESUMEN)

Las operaciones preliminares que conducen a la adquisicion de las imageries seleccionadas para

interpretation son:

i. Seleccidn estadistica de unidades de muestreo. Esta tarea se realiza en la Sec!e de1 Proyecto

en Roma.

ii. Identification de in-&genes de fechas multiples apropiadas para la zona elegida. Los

principales factores a considerarse son:

Las dos (o m&s) imageries de fechas multiples deben ser de cinco aiios de diferencia por lo

menos, de preferencia una cercana a 1980 y la otra a 1990.

El area libre de nubes comun deberia ser mayor de un millon de ha (aproximadamente

l/3 de la imagen completa).

La estacion clirnatica debe ser la misma en lasdos (o m&s) imageries y, de ser posible, la mejor

para observation de la cubierta forestal.

La seleccidn de -las im6genes por lo general se realiza conjuntamente por el Proyecto y las

estaciones receptoras.

iii. Production y adquisicicin de copias impresas de las imageries de fechas multiples. Se puede

adquirirlas (comercialmente) o solicitar permiso para usar las imageries existentes. Las

especificaciones principales son las siguientes:

Irnagenes de un sitio de muestreo deben ser corregidas geometricamente (correction de1

sistema) a la misma proyeccidn geografica, preferiblemente las proyecciones UTM o SOM.

Alternativamente, si no es factible una proyeccion geografica UTM por falta de puntos de

control u otras razones, las dos imageries deberan ser co-registradas. Esto significa que,

dada una correction geometrica estandar en la primera imagen, la segunda debe ser

corregida usando la primera coma referencia.

Escala para copias impresas: 1:250,000.

Uso de1 mejor realce para las delimitaciones de bosque/vegetacion que haga cornparables

las dos (o m&s) irn6genes.

Las im6genes existentes proporcionadas por 10s paises no siempre siguen las especificaciones

estandar arriba sefialadas.

Una vez adquiridas las copias impresas, la interpretation se realiza siguiendo 10s pasos

descritos en la proxima seccibn.

40
2. PROCEDIMIENTO DE INTERI’RETACION

Paso 1: Delimitacidn de1 tiea de estudio

Para el juego de imageries de fechas multiples que cubren una unidad de muestreo dada,

verificar si las escalas y proyecciones corresponden.

Preparar tres plantillas usando lamina transparente estable.

DOS plantillas se usan para describir en forma identica 10s limites de la imagen de 1990 y 10s

limites de1 Area ComrIn dentro de dicha imagen. Las coordenadas geograficas de todas las

areas, es decir las cuatro esquinas de la imagen de 1990 y las cuatro de1 Area Corntin, se marcan

en las laminas, con la mejor aproximacion. Una de estas dos plantillas identicas se usara

posteriormente para la interpretacidn de la imagen de 1990 y la otra para contener 10s Datos

Auxiliares.

La tercera plantilla se usa para mostrar el area de la imagen de 1980 y 10s limites de1 Area Corntin

dentro de la imagen. Esta plantilla se empleara posteriormente para la interpretation de la

imagen de 1980.

El area total de la imagen de 1990 representara el area de estudio para la Evaluation de1 Estado

Actual, y el Area Comlin representara el area de estudio para la Evaluation de1 Cambio.

AAadir a cada plantilla detalles tales coma filas e hileras de1 Sistema de Referencia Mundial

(SRM) de1 satelite LANDSAT y fechas para las imageries de 1990 y 1980. El interpretador debera

tambien anotar en la plantilla su nombre, nombre de la institution y la fecha de la interpretation.

*.-,-.*

u.

:::::::

. . . .

 Area Cornfin

Figura l.-Delimitacibn de1 Area Cohn.

41
Paso 2: Familiarizacih con el tiea de estudio

Emplear un Mapa de Zonas Ecofloristicas e information de referencia (mapas de uso de tierras,

mapas altitudinales, informes de inventarios, mapas o informes de vegetation, fotografias

aereas, etc.) para determinar las clases principales de vegetation lefiosa que estin representadas

en el area de estudio y cdmo estas clases se distinguen en las dos imageries.

Trasladar las principales zonas ecofloristicas a una lamina separada: la Plantilla de Datos

Auxiliares (mayores detalles en el Paso 6 abajo y en el Anexo IIa). Esta estratificacion debera

efectuarse de preferencia antes de iniciar la interpretacibn de tipos de cubierta, dado que

proporcionara importante information de base sobre 10s tipos de vegetacidn y por lo tanto,

facilitara la tarea de1 interpretador. El mapa ecoflorista y la documentation se obtendra de1

Proyecto de Evaluation de Recursos Forestales de 1990.

Efectuar una evaluation preliminar de cuales elementos han permanecido invariables y cuales

han cambiado entre las dos imdgenes y tratar de comprender si 10s cambios son reales o

aparentes (tonos o contrastes diversos originados por diferentes calidades de imagen, realces,

estaciones climaticas, etc.).

Paso 3: Terminacicin de 10s formularios de descripcih de1 5rea de estudio

Llenar 10s FORMULARIOS DE DESCRIPCIONloscuales representan 10s principalesdocumentos

descriptivos de1 area en estudio (ver Anexos Ia y Ib).

Hay dos formularios: El primero, denominado Formulario de Identification (ID), identifica la

unidad de muestreo, las imageries empleadas, las coordenadas de las areas de estudio, etc.; el

Segundo, conocido coma el Formulario de Evaluation de Calidadde Imagen, describe la calidad

de la imagen y la interpretabilidad de las clases.

Formulario de Identificacih (ID):

Este formulario presenta todos 10s detalles necesarios para la identificacibn de la unidad de

muestreo, tales coma region, sub-region, pais, estrato y unidad de muestreo. Contiene ademas

especificaciones de datos de satelite, 10s nombres de todos 10s archives creados por computadora

y las coordenadas geograficas de las esquinas de la imagen completa de 1990 y de1 Area Comiin.

En este formulario tambien se identifican las clases de vegetation lefiosa que son claramente

identificables en la imagen reciente para la Evaluacidn de la Situation Actual y las clases queson

claramente (y confiablemente) distinguibles en ambas imageries para la Evaluaciondel Cambio.

Lo ultimo obviamente dependera de la interpretation de la imagen de calidad inferior

(generalmente la imagen MSS “antigua”). Con frecuencia, la clasificacion empleada para la

Evaluation de la Situation Actual puede ser m6s detallada que aquella para la Evaluation de1

Cambio.

Ambos niveles de clasificaci6n deben ser consistentes con (y derivados de) el “Esquema de

Clasificacion (general) para la Interpretation de Datos de Satelite de Alta Resolution” descrito

en el Anexo IIa.

4 2
Las clases de Evaluacidn de la Situacih Actual deben ser agregadas sin ambigiiedad para

formar clases simples de Evaluacidn de Cambio. En el Anexo IIb se presenta una Clave de

Interpretacidn para distinguir las clases con facilidad.

Los dos niveles de clasificacih y 10s c6digos de clases propuestos se muestran en la Tabla 1

(phgina siguiente).

El FORMULARIO ID llevar5 bajo “observaciones” 10s comentarios de1 interpretador sobre las

clases identificadas, tales coma la correspondencia de 6stas con nombres locales de tipos de

bosques. Asimismo, el analista deberh opinar sobre la confiabilidad de la delimitacidn de clases

en las imigenes reciente y anterior. Esta evaluacih de la confiabilidad es importante, dado que

seiialars las clases para las cuales se juzga apropiado realizar un an6lisis de cambios.

Mientras que la evaluacidn de1 cambio de las diez clases principales se realiza en foxmato

esthdar (coma se explica m&s adelante), la evaluacibn de1 cambio de las clases adicionales se

llevar5 a cabo ~610 para aquellos lugares cuya delimitacidn en ambas im5genes sea confiable.

Formulario de Evaluacih de Calidad de Imagen:

En este formulario, se califica la calidad de cada imagen de saMits que abarca la unidad de

muestreo.

Con respect0 a la imagen de 1990, se evakia la interpretacih de cada clase sobre la basedel nivel

de confiabilidad de su delimitacih y separacih de otras clases.

Tal interpretabilidad depende de dos factores principales:

-calidad de imagen

conocimiento por parte de1 interpretador de la apariencia, patrdn y ubicacih de 10s tipos

de cubierta vegetal dentro de1 Brea de estudio.

Dependiendo de la confiabilidad de la delimitacih de clases, el interpretador indicarh para

cada clase si se requiere una verificacih de campo para confirmar las clases dudosas.

Asimismo, el interpretador sefialarh el tipo de verificacih que se realiz6 (terrestre o akrea) para

las clases examinadas en campo.

Paso 4: Interpretacih de la imagen de 1990

Realizar la interpretacih de la imagen reciente en la plantilla de 1990 para la evaluacih de la

situacih actual (o sea, sobre la imagen completa y al nivel de detalle que se pueda disponer

confiablemente, incluyendo Clases Principales y Adicionales), siguiendo la Clave de

Interpretacih descrita en el Anexo Ilb. Esta plantilla de interpretacih contendr& adem& 10s

limites de1 Qrea cubierta por la imagen de 1980 (Area Corntin).

Para facilitar la subsecuente entrada de datos, es importante asignar y marcar claramente las

Areas delineadas, tanto para la imagen de 1990 coma la de 1980, con el c6digo de la clase de

interpretacidn correspondiente.

4 3
Tabla 1 .-C&es de interpretacidn

CLASES PRINCIPALES

(nivel mfnimo de clasificacidn para

evaluation de cambios)

CODIGO

Otras Cubiertas de la Tierra

(areas urbanas y agricolas, caminos)

Cobertura de Vegetation

Lefiosa Artificial

Arbustos

Bosque fragmentado

Bosque abierto

(C. de copa lo-40%)

Bosque denso

(Cobertura de copa >40%)

Impact0 agricola:

Barbecho corto

(area de cultivo > 33%)

Barbecho largo

(area de cultivo ~33%)

Otros, sin interpretation:

CLASES ADICIONALES

(clases mas detalladas interpretadas en irnagenes recientes para evaluation de estado actual;

estas clases se pueden usar para evaluacidn

de Cambios unicamente si aparecen claramente y confiablemente en las imageries para

ambas fechas)

Plantaciones forestales

Plantaciones agricolas

Arbustos ralos

(C. de copa lo-40%)

Arbustos densos

(C. de copa >40%)

Fraction de bosque lo-40%

Fraction de bosque 40-70%

Bosque denso

(C. de copa 40-70%)

Bosque denso

(C. de copa >70%)

Areas de nieve, areas rocosas 7 7

Sombras, sombras de nubes 9 7

Sombras de montafia 9 8

Fuera de1 area de estudio 9 9

CODIGO

2 2

2 3

3 3

3 4

4 4

4 5

6 6

6 7

Nota: Los codigos de &se se han elaborado para facilitar la entrada de datos por teclado.

44
Paso 5: Interpretacidn de la imagen de 1980

Interpretar en la plantilla separada de 1980, la imagen de 1980 dentro de1 Area Comun.

Esta es la etapa m&s crucial en la evaluation de cambios de la cubierta forestal. Por lo tanto, es

importante seguir cuidadosamente 10s procedimientos para asegurar maxima precisi6n y

consistencia en 10s resultados.

Con el proposito de identificar el procedimiento m&s apropiado de interpretation, se ha

probado en una region de Zaire tres metodos diferentes y comparado 10s resultados (ver

Informe de Proyecto: “Interpretation de datos de satelite de alta resolucidn y compilation de

resultados para evaluar la situacidn actual y el cambio de la cubierta forestal, escenario de

prueba: Zaire). Los procedimientos de interpretation ensayados se describen en mas detalle en

el Anexo 11~.

La interpretacidn de la imagen de 1980 se efectua completamente (sobre el Area Corntin) con

continua referencia a la interpretacidn de 1990 mientras se la sobrepone a la imagen de 1980.

Este procedimiento ofrece una interpretacidn completa de la imagen de 1980, con las clases que

han cambiado y con las que han permanecido invariables.

Si la interpretation anterior “trastoma” a la nueva delimitation, se puede retirar la plantilla de

1990, llevar a cabo libremente la nueva interpretation y posteriormente, sobreponerla para

verificar posibles inconsistencias.

En el case de que las dos imageries no presenten la misma proyeccion geografica sino muestren

unarelativadistorsi~nentreellas,laplantilladeinterpretaci6nde1990noencajar~perfectamente

sobre la imagen de 1980. La interpretation de la imagen de 1980 tendra que realizarse por ajuste

continua de la plantilla de 1990 sobre la imagen de 1980, empleando coma puntos de control

aquellas caracteristicas claramente visibles en ambas imageries. De este modo, la plantilla de

1980 sera manualmente co-registrada a la de 1990, superandose el problema de la distorsion.

Como se sedala m&s adelante, la plantilla de 1990 contiene todas las clases, Princi~ales y

Complementarias, derivadas de1 analisis de la imagen m&s reciente. Por consiguiente, se puede

anticipar que en vista de la probable calidad pobre de la imagen anterior, algunas de las clases

complementarias de la plantilla de 1990 no seran completamente visibles en la imagen de 1980.

En tal case, no es posibledecirsi estas clases han cambiado de una a otra, mientras se encuentran

dentro de la misma Clase Principal.

Ejemplo: la plantilla de 1990 presenta “66” (bosque cerrado, Cubertura de copa 40-70 porciento)

y “67” (bosque cerrado, C. de copa ~70 porciento) coma dos clases limitrofes. Si estas Clases

Complementarias no se distinguen en la imagen de 1980, ambas seran codificadas coma “6”

(sO!SQUE CERRADO, C.C. >40 porciento) que representa la Clase Principal (Matriz).

Estas diferencias de interpretabilidad de clases entre las dos imageries empleadas deberan

sefialarse con claridad en la DESCRIPCION DE LA UNIDAD DE MUESTREO FORMULARIO

DE IDENTIFICACION (ID).

Para facilitar la distincidn entre las delimitaciones y 10s codigos de interpretacidnde 1990 y 1980

(ambas en laminas transparentes), se aconseja emplear, sobre la plantilla de 1980, un lapicero

45
de otro color. Esto permitira adem& que el trabajo posterior de ingreso de datos sea m6s precise

y comodo.

Paso 6: Plantilla de datos auxiliares

Transferir o delimitar la inforrnacidn espacial adicional sobre el area cubierta por la imagen de

1990 en una l6mina aparte, la Plantilla de Datos Auxiliares.

Esta plant& debera incluir 10s siguientes aspectos:

1. Zonas Ecofloristicas

2. Subdivisiones Administrativas

3. Manglares

Esta estratificacion debera efectuarse de preferencia antes de iniciar la interpretation de tipos

de cubierta, dado que proporcionara importante information de base sobre 10s tipos de vegetacidn

y por lo tanto facilitara la tarea de1 interpretador. El mapa ecoflorista y la documentation se

obtendra de1 Proyecto de Evaluation de Recursos Forestales 1990.

(ver Anexo IIa, Parte 4, para una descripcidn detallada)

3. VERIFICACION DE CAMP0

Unrequisito importante para la interpretation correcta de 10s datos de satelite es elconocimiento

general de1 area de estudio.

A pesar de que la information de base y auxiliar coma mapas de vegetation y use de tierras

pueden ser de ayuda importante para la identification de tipos de cubierta de vegetacibn, el

conocimiento personal de1 area de estudio por parte de1 interpretador garantizara mayor nivel

de precision en la delimitation de clases.

Si no se cuenta con tal conocimiento para el area especifica de estudio, se aconseja realizar una

interpretacidn preliminar de la imagen de 1990 y verificarla luego en el campo.

La opinion de1 interpretador sobre el nivel de interpretation de cada clase y la necesidad de

verification de campo sera registrada en el formulario de evaluation de calidad de imagen (ver

Anexo Ib).

Considerando las grandes dimensiones de1 area de muestreo -que para la evaluacidn de la

situation actual es de 185 km x 170 km- un recorrido conventional por tierra de1 area completa

requeriria una gran cantidad de tiempo y medios, y en algunos cases podria ser imposible de

real&w.

En este case, el reconocimiento aereo es un sistema mucho mas apropiado de verification. Con

una avioneta es posible atravesar el area cubierta por una imagen de satelite en cerca de dos o

tres horas. Con un plan apropiado de vuelo se puede verificar todas las clases dudosas para

posterior correccidn y culmination de1 trabajo de interpretation.

46
La toma de fotografias durante el vuelo y la ubicacion precisa de ellas en la imagen de satelite

constituiran una importante documentation. Tales fotos, en combination con la apariencia de

las areas sefialadas en la imagen de satelite, seran muy titiles para la preparation de claves de

interpretacibn, que permitiran que la experiencia adquirida por el anal&a este disponible a 10s

dern&.

Actualmente no se puede establecer un plan estandar de verification de campo, dado que ello

implicaria dimensiones logisticas y costos que por el moment0 estan fuera de1 alcance de1

Proyecto.

4. PROCEDIMIENTO I’ARA COMPILACION DE DATOS Y ELABORACION DE LA

MATRIZ DE CAMBIO

Objetivos

Los resultados requeridos de1 estudio de cada muestra consistiran en estadisticas de area por

clase para:

-1magen de 1990 total para la evaluation de situation actual.

-“Area Comun” de la imagen de 1990 para la evaluation de cambio.

-“Area Corntin” de la imagen de 1980 para la evaluacidn de cambio.

-Mat& de transition (denominada “Matriz de Cambio”).

La Matriz de Cambio cuantifica la transition de area entre las clases de interpretation que han

tenido lugar dentro de1 Area ComGn, entre las fechas de adquisicion de imagen.

Mientras que el calculo de areas es un trabajo relativamente simple que puede ser efectuado de

diversosmodos por conteos independientes (por reticulade puntos o planimetro), la compilation

de la Matriz de Cambio es posible solo si hay una relation espacial precisa entre 10s juegos de

datos de 1980 y 1990 que permitan la evaluation de1 mismo lugar en ambas fechas.

El problema de correspondencia espacial entre dos juegos de datos puede ser superado por

medio de1 Sistema de Informacidn Geografica (SIG). Pero la necesidad de contar con format0

y procedimiento estandares para su uso por parte de diferentes personas en diversas partes de1

mundo, hate impracticable el empleo de1 SIG en el presente ejercicio.

La solucidn altemativa es un sistema diseiiado para operar en computadoras personales

(compatibles con IBM) empleando un programa comun de hoja extendida (LOTUS 1231, en

combination con una reticula de puntos de tamafio adecuado.

Sistema de CompilacihEstAndar

Se propone un sistema normalizado para el calculo de areas y almacenamiento de datos para

facil recuperacidn y produccidn de matrices. Este sistema mantiene un registro general de las

relaciones espaciales de las diversas clases.

47
Se basa enuna reticula de puntos enuna knina transparente estable con 8 mm de espaciamiento,

donde cada celula a escala de 1:250,000 representa 400 ha. La reticula tiene un tamafio de 100

x 100 celulas (80 cm x 80 cm) a fin de cubrir, en una sola operation, una imagen completa a escala

de 1:250,000.

La reticula de puntos tiene nlimeros de identification de columnas y filas que permiten una

identificationUtica de cada punto. Cada punto corresponde a una celda de un archive

computarizado de hoja extendida (LOTUS 123) donde tambien se sefialan 10s nlimeros de

identification de columnas y filas. En el Anexo IV se muestra un ejemplo de archive de hoja

extendida.

La reticula de puntos se sobrepone a la imagen de 1990 (con su plantilla de intepretacion)

cubriendo la l&nina por complete. El lado inferior y la esquina inferior izquierda de la reticula

deben coincidir con sus correspondientes de la imagen, coma se muestra en la Figura 2.

Cuando la reticula ha sido colocada correctamente sobre la imagen, se registran 10s cddigos de

clasificacion de cada punto en cada archive de hoja extendida en la correspondiente ubicacion.

Las porciones de la reticula fuera de1 area de estudio se registran tambien con un codigo

especifico.

Siempre se debe iniciar el registro de datos despues que se haya concluido el trabajo de

interpretation, para las dos imageries de 1990 y 1980. En efecto, es frecuente que durante el

an&is dela segunda imagen surjan razones que obligen a retomar a la primera, ya interpretada,

para modificar algunas delimitaciones.

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Figura IL.-Posicih correcta de la reticula sobre la imagen

48
La correspondencia entre ubicaciones de puntos en las imageries de 1990 y 1980 (y las plantillas

de interpretation) es un requisito esencial para una estimation correcta de 10s cambios.

A continuacidn se esboza un sistema practice que permite ubicar la reticula sobre la imagen de

1980, para mantener 10s puntos en la misma position:

(i) Colocar la reticula sobre la plantilla de 1990 segun indicado arriba y fijarla firmemente

en un lado, conservando la posibilidad de levantar el otro.

(ii) Ingresar 10s datos de 1990.

(iii) Insertar la plantilla de 1980 entre la lamina de 1990 y la reticula. Controlar y ajustar la

position de la plantilla de 1980 a aquella de la de 1990.

(iv) Ingresar 10s datos de 1980.

Se aconseja mantener la imagen respectiva coma lamina de base mientras se ingresan 10s datos.

La presencia de ella permite controlar, y en case necesario corregir inmediatamente la

interpretation o asignar el codigo correcto de la clase si falta un codigo en la plantilla.

La presencia de las plantillas durante el ingreso de datos de 1980 permite una verification de

. ., precrsion.

Se puede recopilar 19s datos de 1980, efectuando cambios a una copia de 10s datos computarizados

de1 Area Comun de la imagen de 1990. Mientras semodifican 10s codigos segh la interpretation

de 1980, es posible (y prudente) verificar 10s codigos de 1990 de la clase visible en la plantilla de

1990.

A fin de evitar confusion entre las designaciones de las plantillas de 1990 y 1980, es aconsejable

insertaruna lamina deacetato semi-transparente entre las dos plantillas. De esta manera, ambas

seran visibles pero con una fuerte diferencia en contraste.

Si se observa alguna inconsistencia en el juego de datos de computadora de 1990 cuando se

estiin ingresando 10s datos de 1980, se debe registrar la correction necesaria (columna, fila,

codigo incorrecto, codigo correcto) para modificar posteriormente 10s datos de 1990.

El procedimiento de compilation de una unidad de muestreo, presentado en la Figura 3, sigue

10s pasosdescritos a continuation (ver Anexo III para una description completa paso por paso).

Despues de cada paso, se crea un nuevo archive.

Archives de

Salida

1. Colocar la reticula sobre la imagen de 1990.

Recuperar el archive GRID.wkl e ingresar 10s

codigos de interpretation para la imagen

completa. Calcular la relation frecuencia/

area de cada clase, usando el comando “data

distribution”, y grabarlo con su respective

nombre de archive: xxyyFO90

49
Archives de

Salida

2 . Reducir el archive creado en Paso 1 al Area

Corntin (entrar cddigo 99 para 10s puntos que

no entran en la Area Comiin y grabarlo con un

nuevo nombre:

3 . Colocar la imagen de 1980 debajo de la reticula.

Cambiar 10s cddigos de1 archive creado en

Paso 2 segGn la’ imagen de 1980 y grabarlo:

4 . Transformar 10s codigos originales de1 archive

creado en Paso 3 a 10s codigos de Clase

Principal usando MACRO \A y grabar:

5. Recuperar el archive creado en Paso 2,

modificar 10s ckligos a Clase Principal usando

MACRO \A y grabar:

xxyyco90

xxyyCO80

xxyyCM80

xxyyCM90

6 . Combinar 10s archives creados en Pasos 4 y 5

(que contienen solo codigos de Clase Principal

y tienen el mismo tamafio) y producir la Matriz

de Cambios usando MACRO \B y grabar: xxy yCMMX

Los nombres de archives se escriben de modo tal que identifican claramente la unidad de muestreo

y el contenido de1 archive:

xx

Y Y

FoC

OoM

“90”,“80”

OMX

= dos digitos (numericos) para identificar a la sub-region.

= dos digitos (numericos) para identificar a la unidad de muestreo.

= este codigo indica si el archive cubre la Imagen Completa (F) o solo el Area

Corntin (C).

= este codigo indica si el archive contiene 10s codigos de clase Original (0) (clases

Principal y Complementaria) o solo 10s cddigos de Clase Principal.

= estos dos ultimos digitos representan el afio de la imagen (en 10s ejemplos

anteriores, se han empleado 10s aAos teoricos 1990 y 1980); o, con el

cddigo “MX”, indica el archive de Matriz de Cambio.

El resultado de la aplicacion de1 procedimiento estandar descrito antes y, en detalle en el Anexo

III, es la Matriz de Cambio, solamente para las principales diez clases.

50
Con respect0 a la confiabilidad de la interpretation de cada clase para cada imagen dada en la

description de la unidad de muestreo -formulario de identificacidn (ID)-, tambien se puede

producir una Matriz de Cambio de todas las clases adicionales “confiables”. En vista de su

variabilidad, este nivel de procesamiento sera realizado en la Sede de1 Proyecto en una etapa

posterior, cuando se hayan completado todas las unidades de muestreo de una sub-region.

51
Figura 3. Diagrama de1 sistema de compilacicin

Datos de entrada Computadora personal Archives

+ de salida

Datos de la Archives Programa (9

Interpretaci6n LOTUS LOTUS

de las imageries SC510

de satdlite lectura

GRID.WKl recuperar

IMAGEN RECIENTE

1990

IMAGEN ENTERA

CODIGO COMPLETO

entrar

LIMITES DEL AREA

COMUN

entrar

entrar

CODIGO COMPLEX0

nombre

activar

MACRO \A

grabar

grabar

grabar

IMAGEN 1981

AREA COMUN

CODIGO COMPLETO

(ARCHIVO 3502CO80) I

PASO

3 --------

1 IMAGEN 1980

AREA COMUN

CLASES PRINCIPALES

(ARCHIVO 3502CM80)

PASO

4

--------

nombre recuperar archive 3502CO87 (Paso 2)

activar I

-{‘7 grabar Fj

(ARCHIVO 3502CM87) __------

nombre recuperar archive 3502CM80 (Paso 4)

/ 6 combinar (3502CM87) PASO

(‘1 Los nombres de archives se refieren a1 ejemplo presentado en Anexo III.

5 2
Anexo Ia

DESCRIPCION DE LA UNIDAD DE MUESTREO - FORMULARIO DE EVALUACION DE CALIDAD DE IMAGEN

NOMBRE DEL INTERPRETADOR

DATOS REClFNTES SENSOR:

DATOS ANTKXJOS SENSOR

SENSOR:

FlLA/HILERAZ FKHA:

FILA/HILERAz FECI-W

FILA/HILERAZ FECHA:

CLASES PRINCIPALES

Claws Adlclonales

OTRAS CUBIERTAS DE LA TIERXA

Areas de nieve, has rocosas

AGUA

COBERTURA DE VEGETACION LmOSA ARTIFICIAL

Plantaciones forestales

Plantaciones agrfcolas

ARBUSTOS

Arbustos ralos (C. de copa 1040%)

Arbustos densos (C. de copa ~40%)

BOSQUEFRAGMENTADO

Fracclh de bosque 1040%

Fracci6n de bosque 40-7096

BOSQUE ABIERTO (C. de bosque 10-4096) 5

BOSOUE DENS0 (C. de cooa >4O%)

Basque denso (C. de copa 4&M%)

Basque denso (C. de cope >70%.)

IMPACT0 AGRKOLA - BARBECHO CORTO 7

IMPACT0 AGRICOLA - BARBECHO LARGO 8

OTROS. SIN INTERIWXACION 9

97

98

99

Nubes, sombras de nubes

Sombras de montaiia

Fuera de1 6rea de estudio

Cod&o de

claslficach

ChSeS Clases

PtiCip. Adiclon.

0

77

6

66

67

CALIDAD DE IMAGEN

VISIBILIDAD: CONrRAsTE:

OTRO!?

VISIBILIDAD: coNrRAsTE:

OTROS:

VISIBILIDAD: CONTRASTE:

OTROS:

Evaluacih de Interpretabilidad de Claws

Inte.::bi~~~~~ge~~ea

(1) Buena; Regular; Mala; n.a. (&se que no existe en la imagen). Adjuntar comentzuios si necesario.

0) Se indica, con ‘9” o “NO” si una clase requiere verificaci6n de campo.

5 3
Anexo IIa

CLASIFICACION DE LA CUBIERTA DE VEGETACION LEfiOSA

Introduccicin

El objetivo de diseiiar la presente clasificacion consiste en proporcionar un sistema que permita

separar todos 10s tipos de cubiertas de vegetation lefiosa que se encontraran en 10s datos de satelite

de alta resolution (DSAR) de 10s trbpicos, en las clases de inter& para el Proyecto de Evaluation de

Recursos Forestales 1990. Es poco probable que dicho objetivo pueda satisfacerse en su integridad

con esta primera version. Lo importante sera que esta sea lo suficientemente consistente, para

incluir todos 10s cambios que se puedan requerir coma resultado de la retroalimentacion y

modificaciones a obtenerse en el curso de su aplicacion en 10s tres continentes.

La clasificacidn tiene tres caracteristicas principales:

-Una estructura jerarquica que permita la agregacion, sin ambigiiedades, de las clases de cada

nivel al proxirno 0 siguientes.

-Una dicotomia simple en cada nivel, basada en un criteria normalmente detectable en DSAR o

facilmente inferible, para simplificar la decision de1 interpretador a ese nivel, y si pudiera ser

posible, para avanzar al nivel inferior proximo (m&s detallado).

-La inclusi6n de todas las clases de inter&, para evaluar la situation actual y el cambio de la

cubierta forestal, en una forma accesible para 10s DSAR.

El sistema de clasificacion disenado (mostrado en la Tabla 2, pdgina siguiente) consta de cuatro

parks principales.

Las primeras tres secciones se cubren progresivamente durante la interpretacidn de las

imageries de satelite de 1990 y 1980, mientras que la cuarta se refiere a la compilacidn de la plantilla

de datos auxiliares.

Niveles de clasificacion

La clasificacion se divide en dos niveles a fin de asegurar’un minim0 nivel de correspondencia

global y para concentrar el trabajo de monitoreo a un nivel de clasificacion m&s simple y por

consiguiente m&s confiable. Esto quiere decir que, para 10s objetivos de monitoreo global, no esta

permitido el agrupamiento de las Clases Principales durante interpretation y analisis.

Estos dos niveles se representan por las Clases Principales y Adicionales. Las Clases Principales

(10 en total) identifican el nivel minim0 estandar para la documentation de resultados a niveles subregional, regional y global. Los matrices de cambio se producen tinicamente para las Clases

Principales coma product0 estandar.

Las Clases Adicionales representan una sub-division ulterior de las Clases Principales. Estas

Clases Adicionales se usaran solamente cuando se considera su delimitacidn confiable.

54
Tabla 2. Esquema de clasificacih para la interpretacidn

1 . Clases de Intertwetacih Preliminar

I

TIERRA

IMAGEN TOTAL

AGUA

COBERTURA DE OTRAS

VEGETACION CUBIERTAS DE

LENOSA (>lO%) LA TIERRA

I

CYTROS, SIN INTERI’RETACION

Clases Adicionales

-FUERA DEL AREA

NATURAL ARTIFICIAL

Clases Adicionales

FORESTALES

J’LANTACIONES AGRICOLAS1

2 . Clasificacih de la Cobertura de Vepetacih Lefiosa Natural

COBERTURA DE VEGETACION LEROSA NATURAL

I

BOSQUE ARBUSTOS

I

c0NT1Nu0 BOSQUE FRAGLENTADO

1

IMPACT0

AGRICOLA

(VER 3.) BOSQUE BOSQUE

DENS0 ABIERTO

C.C. >40% C.C. 10-40%

Clases

Principales

BOSQUE BOSQUE FRACCION FRACCION ARBUSTOS ARBUSTOS

DENS0 DENS0 DE BOSQUE DE BOSQUE DENSOS RALOS

C.C. >70% C.C. 40-70% 40-70% lo-40% C.C. >40% C.C. 10-40%

3 . Impact0 Aaricola en Bossue Natural Continua

IMPACT0 AGRICOLA

I I

PRESENTE AUSENTE

BARBECAO CORTO BARBECHO LARGO

NOTA: Las clases bajo Impact0 Agricola pertenecen al nivel principal de la clasificacidn

4. Datos auxiliares

En la tercera plantilla se delinearh las siguientes unidades: (i) Zona eco-floristica (Estrato); (ii) Subdivisih

administrativa; (iii) Manglares.
SECCION 1. CLASES DE INTERPRETACION PRELIMINAR DE IMAGENES

La imagen esta dividida en tres clases principales:

-AGUA

-TIERRA

-OTROS, SIN INTERl’RETACI6N

AGUA - incluye mar y cuerpos de agua mayores en el area de interpretation. Los cuerpos de

aqua menores y rios se incluyen en conjunto en la clase “otras cubiertas de la tierra”.

TIERRA - incluye el resto de la imagen. Esta clase se divide posteriormente de acuerdo con la

presencia o ausencia de una COBERTURA DE VEGETACION LEROSA (significativa). El 10

porciento de cobertura de copa se usa aqui coma limite inferior. La superficie de tierra restante

se ubica en la clase OTRAS CUBIERTAS DE LA TIERRA.

OTROS, SIN INTERPRETACION - incluye nubes, neblina densa, sombra y porciones de la

imagen fuera de1 area de estudio (partes de imagen que caen fuera de la region o sub-region de

inter&). Bajo la clase principal se encuentran tres clases adicionales: NUBES - SOMBRAS DE

NUBES, SOMBRAS DE MONTARA y FUERA DEL AREA DE ESTUDIO.

La &se COBERTURA DE VEGETACION LEROSA se divide despues por su origen en

NATURAL y ARTIFICIAL. Tal sub-division, basada en caracteristicas queson en parte fisiogndmicas

y en parte contextuales, esta dictada por la necesidad de separar, en la medida de lo posible, estas

dos categorias amplias para fines de estudios de monitoreo y analisis separados. Su separation

resultara dudosa y aproximada en algunos cases, especialmente cuando plantaciones de baja

calidad se encuentren mezcladas con vegetation natural y exista poca information de base

disponible. Para 10s objetivos de1 presente estudio, se juzga importante en todos 10s cases efectuar

dicho intent0 de separation.

La clase COBERTURA DE VEGETACION LEROSA ARTIFICIAL incluye un amplio rango de

tipos de vegetation y uses de la tierra. Para el proposito de1 presente estudio es importante hater

la distincion entre plantaciones forestales y plantaciones agricolas.

Las PLANTACIONES FORESTALESsedelimitaran dentro de la clase Cobertura de Vegetation

Lefiosa Artificial coma visibles en 10s DSAR y con el apoyo de datos auxiliares. El area de

plantation se requiere coma ingreso estadistico general sin la necesidad de descripciones

detalladas coma composicidn de especies y edad, entre otros.

Las parte restante de la clase Cobertura de Vegetation LeAosa Artificial despues de la

separation de las plantaciones forestales estara conformada por PLANTACIONES AGRICOLAS

y fincas. Incluira, sin mayor separation, formaciones coma cultivos de te, palma de aceite, coca,

caucho, plantaciones, entre otros y fincas con presencia de Brboles y arbustos.

Puesto que la distincidn entre plantaciones forestales y plantaciones agricolas generalmente es

dificil de hater, basado solamente en la signatura espectral o la textura de cobertura forestal, es

necesario aplicar una interpretation coma un fuerte apoyo de informacidn auxiliar, por ejemplo

mapas de plantaciones o uso de la tierra si estan disponibles.

56
La clasificacion de la COBERTURA DE VEGETACION LEROSA NATURAL se describe en la

Seccidn 2.

SECCION 2. CLASIFICACION DE LA COBERTURA DE VEGETACION LEAOSA NATURAL

La palabra “cobertura” se usa deliberadamente para evitar confusion con tipos o formaciones

de vegetation que tengan connotaciones floristicas. Esto es porque tratandose de una evaluation

global no son de primera importancia; el inter&s es menor con el manejo local que con estimados de

la cobertura forestal global y sus dinamicas, de biomasa por modelacion global y de consecuencias

para la diversidad biologica, entre otros. Es igualmente importante el hecho que para una

evaluacidn basada en datos de satelite con, en esta etapa, un alcance muy limitado para una

estimation rigurosa de precision, las interpretaciones de aspectos floristicos fueran de baja o

desigual confiabilidad.

Porconsiguiente, laclasificacidn distingue tipos decoberturade vegetation lefiosa principalmente

por caracteristicas fisiognomicas - densidad o cobertura de copa, distribucidn espacial - que son 10s

m&s faciles de observar en Datos de Satelite de Alta Resolution (DSAR).

Se usa la altura para distinguir entre BOSQUES &-boles) y ARBUSTOS, constituyendo la

primera dicotomia de la clasificacion. Mientras que la necesidad de distinguir entre formaciones

arboreas y arbustivas es obviamente importante, en la practica puede ser dificil distinguirlas en

datos de satelite. En vez de la altura, que no es posible medir en 10s DSAR usados en este estudio,

signos espectrales e informacidn ecologica de base tienden a guiar la distincion entre dichas clases.

Ladicotomia CONTINUO - BOSQUE FRAGMENTADO bajo BOSQUE se refierea la distribution

espacial de la clase BOSQUE y otras. Cada vez que las unidades forestales puedan ser demarcadas

individualmente y por lo tanto separadas de las demas clases, perteneceran a la clase CONTINUO.

En el case que las unidades forestales esten fuertemente mezcladas con otros tipos de cubierta

no siendo posible separarlas individualmente, la mezcla de 10s dos (0 m&s) tipos de cubierta se

clasificara coma BOSQUE FRAGMENTADO y sera posteriormente subdividida segun las

proporciones estimadas de tipo de bosque en la clase.

Criterios cuantitativos

Los criterios de clasificacidn cuantitativos para interpretar imageries de alta resolution pueden

ser solo indicativos dado que ni la altura ni la cobertura de copa pueden ser vistas o medidas

directamente. Por esta razon, 10s limites han sido determinados coma lo-40 porciento y 40-70

porciento, por ejemplo, antes que lo-40 porciento y 41-70 porciento.

El limiteinferiorde 10 porciento de cobertura devegetacion leiiosa para BOSQUE y formaciones

asociadas, es el mismo adoptado para las evaluaciones periodicas de recursos forestales de la FAO

y conforme con la Clasificacion International de Vegetation de UNESCO. Except0 en algunos cases

especiales, es improbable que se detecte una densidad de copa de 10 porciento en 10s DSAR. El

limite inferior detectable variara seg$n el tipo de vegetacidn lefiosa y la naturaleza y condiciones

de la cobertura de1 suelo asociado.

El umbra1 de 7 m de altura promedio de copa entre BOSQUE y ARBUSTOS es tambien aquel

adoptado para las evaluaciones forestales periodicas de la FAO. En DSAR es generalmente posible

57
distinguir entre coberturas de &boles altos y de vegetation lefiosa mucho mas baja, especialmente

cuando estos se presentan con la misma relation espacial cerrada. Sin embargo, la confiabilidad de

tal distincion es variable y debera ser confirmada por otras fuentes cada vez que sea posible.

El valor de cobertura de copa de 40 porciento corresponde al limite inferior para de la clase

BOSQUE CLARO de UNESCO y otras clasificaciones con el proposito de distinguir el anterior de

las formaciones graminoides o arbustivas con una sinusia de Qrboles - sabana arbolada y cerrado,

entre otros. En el presente estudio el mismo limite de cobertura de copa se emplea para separar

bosques abiertos y densos.

La clase BOSQUE se divide en las dos clases de interpretation principales, BOSQUE ABIERTO

y BOSQUE DENSO, siendo el criteria la cobertura de copa; lo-40 porciento y 40-100 porciento

respectivamente.

El interval0 muy amplio de 40-100 porciento de cobertura de copa de la Clase Principal

BQSQUE DENS0 fue posteriormente dividido, arbitrariamente, en dos Clases Adicionales:

BOSQUE DENSO, Cobertura de copa 40-70 porciento y BOSQUE DENSO, Cobertura de copa 70-

100 porciento. El limite de 70 porciento se ha incorporado para manejar una amplia gama de

situaciones en las cuales la division entre bosques abiertos y cerrados con un 40 porciento de limite

de cobertura de copa no es significativa; un bosque tropical humedo con 60 porciento de cobertura

de copa bien puede ser una formation alterada y degradada, mientras que en una zona ecofloristica

m&s seca la misma cobertura de copa puede representar una formacicin estable sin intervention

humana.

Para BOSQUE FRAGMENTADO (mosaic0 de bosque y arbustos u otra cubierta de tierra) 10s

limites se han establecido para corresponder a aquellos de BOSQUE ABIERTO, FRACCION DE

BOSQUE lo-40 porciento, y BOSQUE DENS0 (c.c. 40-70 porciento), FRACCION DE BDSQUE 40-

70 porciento, para facilitar la agregacion de clases de cubierta forestal. Para la clase ARBUSTOS el

limite se fijo arbitrariamente en 40 porciento (por consistencia con 10s otros limites usados) para

proporcionar information adicional cuando esta es extraible de 10s datos de satelite.

SECCION 3. IMPACT0 AGRICOLA

La repercusion de las actividades agricolas en las areas forestales pueden ser detectadas en

DSAR por la presencia de pequeiias parcelas cultivadas (debajo de1 limite de demarcation)

rodeadas por igualmente pequefias parcelas de vegetation natural a varios niveles de regeneracidn

y areas de bosque maduro, m&s o menos alterado. Esta estructura revela generalmente la existencia

de practicas de agricultura rotational o migratoria.

Desde un punto de vista estrictamente fisionomico tal area forestal mantendria todas las

caracteristicas de BOSQUE CONTINUO con una cobertura de copa determinada; a pesar de estar

degradado, el bosque afectado por agricultura rotational podria mantener, en algunos cases, la

misma cobertura de copa que el bosque no alterado circundante.

Sin embargo, a pesar de todo lo dicho, es importante que las areas de impact0 de agricultura

rotational Sean detectadas y monitoreadas en vista de1 importante papel que estas practicas

desempefian en el proceso de degradation de 10s recursos naturales.

58
El objetivo de la interpretacidn en este case es esbozar la portion de bosque que parece afectado

por cultivo rotational, coma bosque con IMPACT0 AGRICOLA. En la practica significaria perfilar,

coma un tipo de clase de mosaico, las areas bajo cultivo real (taladas) y aquellas en varios estados

de regeneration que representan areas cultivadas y subsecuentemente abandonadas en un pasado

mas 0 menos reciente.

Se ha hecho un intent0 para dividir la clase IMPACT0 AGRICOLA en dos subclases, llamadas

BARBECHO CORTO y BARBECHO LARGO, basado en la intensidad estimada de actividad

agricola.

La intensidad de la agricultura rotational se estima generalmente a traves de una relation entre

el period0 en que se cultiva una unidad de tierra y el period0 en que esta en descanso.

La FAO (1984) usa el factor R de Ruthenberg para clasificar la agricultura rotational en Africa

en el siguiente modo:

.

R=CXlOO/ (C+F)

donde: C = period0 de cultivo; F = period0 de descanso.

En el estudio, un valor de R mayor o igual a 33 indica el tipo BARBECHO CORTO y un valor

de R menor de 33 seiiala el tipo BARBECHO LARGO.

El factor tiempo obviamente es imperceptible en un estudio basado en datos de satelite. De

todos modos, un estimado similar es posible sobre la base de la proportion espacial y distribucidn

de parcelas actualmente bajo cultivo y de aquellas en period0 de descanso. Esto deberia basarse en

la suposicion que el period0 de crecimiento, independientemente de la duration que este pudiera

tener, es constante a traves de1 tiempo.

Un area con IMPACT0 AGRkOLA presente puede a su vez dividirse por estimacibn visual de

la proporcidn de area de cultivo, segun:

Area de cultivo * 100 / (Area de cultivo + Area en descanso)

La portion para la cual la relation calculada es igual o superior a 33 (m&s de l/3 de1 area) se

clasifica coma BARBECHO CORTO, y la portion correspondiente a una relacidn menor de 33

(menos de l/3 de1 area) se clasifica coma BARBECHO LARGO.

SECCION 4. DATOS AUXILIARES

En una plantilla separada, se aiiadira informacibn espacial adicional de1 area cubierta por 10s

DSAR.

1. ZONAS ECOFLORISTICAS

La primera informationconsistira en la zonificacion de la imagen en estratos ecofloristicos.

Esto se realizara con ayuda de1 Mapa de Zonas Ecofloristicas en consulta con datos topograficos,

climaticos y floristicos que cubran el area.

59
Se deberhn separar tres estratos (si existen):

- Zona Seca

- Zona Htimeda y Lluviosa

- Zona Montafiosa

Esta estratificacidn deberA efectuarse de preferencia antes de iniciar la interpretacih de tipos

de cubierta, dado que proporcionar5 importante informacih de base sobre 10s tipos de vegetacih

y por lo tanto facilitah la tarea de1 interpretador. El mapa ecoflorista y la documentacih se

proveers de1 koyecto $e Evaluacih de Recursos Forestales 1990.

2. SUBDIVISION ADMINISTRATIVA

A partir de mapas disponibles, 10s limites administrativos se deberhn trasladar a la plantilla.

Se requiere delimitacih para:

- Limites Nacionales

- Limites Subnacionales de Primer Nivel

Esta subdivisih administrativa es necesaria para relacionar 10s parsmetros socio-econbmicos

de la unidad de muestreo estudiada.

A fin de lograr una buena correspondencia entre el 6rea cubierta por la unidad de muestreo y

el drea administrativa a la cual se asocian 10s pahmetros socio-econ6micos, podria ser necesario

identificar y delimitar las unidades administrativas de menor nivel, tales coma distritos o a6n

municipios.

3. MANGLARES

Las formaciones bbscosas limbtrofas, ubicadas en el litoral, en vista de su caracteristica e

importancia ambiental dnicas, serhn delimitadas coma una subdivisih de1 tipo de cubierta central.

La confiibilidad de esta informacih floristica adicional es generalmente alta, debido a las seiiales

bien definidas que este tipo presenta en imdgenes de satelite.

6 0
Anexo Ib

DESCRIPCION DE LA UNIDAD DE MUESTREO - FORMULARIO DE EVALUACION DE CALIDAD DE IMAGEN

NOMBRE DEL INTERPRETADOR

CALIDAD DE IMAGEN

DATOS ANTIGUOS SENSOR:

SENSOR:

DATOS RECIENTES SENSOR: FILA/HILERAz FECHAI

FILA/HlLm FECHA:

FILA/HlLERA: FECHA:

CLAWS PRINCIl’ALES

Claws Adiclonales

OlXAS CUBIERTAS DE LA TIERRA

Areas de nieve, ireas rocosas

AGUA

COBERTURA DE VEGErACION Ll$JOSA ARTIFICIAL

Plantaclones forestales

Plantaclones agrfcolas

ARBUSTOS

Arbustos ralos (C. de cooa 1040%)

Arbustos demos (C. de copa >40%)

BOSOUE FRAGMENTADO

Fraccih de bosoue 10-40%

Fracckh de bosque 40-70%

BOSQUE ABIEWO (C. de bosque 1040%)

BOSQUE DENS0 (C. de copa >40%)

Bosque denso (C. de copa 4070%)

Bosque denso (C. de copa >70%)

IMPAm AGRICOLA - BARBECHO CORTO

IMPACT0 AGRICOLA - BARBECHO LARGO

OTROS, SIN INTERl’RETACION 9

Nubes, sombras de nubes 9 7

Sombras de montafia 9 8

Fuera de1 tea de estudio 9 9

Cod&o de

clasificach

QaSeS

PrinCip.

Clases

Adicion.

I

2

2 2

2 3

3

3 3

3 4

4

4 4

45

5

6

66

6 7

7 I

I

8 I

VISIBILIDAD: coNTRAsTE:

OTROS:

VISIBILIDAD:

OTROS:

VISIBILIDAD:

OTROS:

coNTRAm

CONTRASTEZ

Evaluacih de Interpretabilidad de Chses

(referenda a la lmagen redente)

cacih efectuada

(1) Buena; Regular; Mala; n.a. &se que no existe en la imagen). Adjuntar comentarice si necesario.

(2) Se indica, con “SI” o “NO” si una clase requiere verlficacih de campo.

6 1
Anexo IIb

CLAVE DE INTERI’RETACION

(ixrgqg total)

- No -- OTROS, SIN INTERPRETACION

I I

I fuera de la imagen/ - No -- sombra de montia - No - NUBES, SOMBRAS DE

Si sulwegih I NUBES

I I Si

I I I

I I SOMBRAS DE MONTAP;IA

I I

I I

I SI -- NO- FUERA DEL AREA DE ESTUDIO

I

I

tierra - No - AGUA

I

I

Si

I

I

Cob. veg. letlosa >lO% - No L OTRAS CUBIERTAS DE LA TIERRA

I I

I rotas, nieve -- No - OTRAS CUBIERTAS DE LA TIERRA

Si I

I I

I Si --- AREAS DE NIEVE, AREAS ROCOSAS

I

I

natural -- No -- COB. DE VEG. Ln;rOSA ARTIFKIAL

I I

I objetivoforestal* - No - PLANTACIONES AGRICOLAS

SI I

I I

I SI---PLANTACIONES FORESTALES

I

altura >7m -- No -- ARBUSTOS

I I

I cob. de copa >40% - NO -- ARBUSTOS RALOS

Si I (cob. de copa 1040%)

I I

I Si -ARBUS’KXDENSOS

I (cob. de copa ti%)

I

ConKnuo -- N o - BOSQUE FRAGMENTADO

I I

I fracci6n de bcque >40% -- -FRACCION DE BCHJLJE 40%

SI I

I I

I SI - FRACClON DE BOSQUE 1040%

I

I

impact0 agrfcola -- Si -- drea de cultivo 33% - Si - BARBECI-IOCORTO

I I

I I

No No BARBECHO LARGO

I

I

cob. de copa Y&O% - No -- BCXQUE ABIERTO (c.c 1040%)

I I

si ----- BOSQUE DENS0 (cc. 40%)

I

cobertura de copa ~70% - No - BOSQUE DENS0 (c.c. 40-70%)

I

I

Si -- BOSQUE DENS0 (cc. >70%)

Wistlnd6n depende de datos auxiliares.

6 2
Anexo IIc

EVALUACION DE PROCEDIMIENTOS DE INTERPRETACION

Con el propdsito de identificar el procedimiento mas apropiado de interpretac&, en una xegiijn

de Zaire se han probado tres metodos diferentes y comparado 10s resultados (ver Informe de

Proyecto: “Interpretaci6n de datos de satelite de alta resolucidn y compilaci6n de resultados para

evaluar la situaci6n actual y el cambio de la cubierta forestal, escenario de prueba: Zaire).

Se asume que la interpretaci6n de la imagen de 1990 ya se finaliz6. A continuaci6n se

describen brevemente 10s tres procedimientos ensayados para la estimaci6n de1 cambio:

Procedimiento I. “Deteccidn de1 cambio”

Interpretar ~610 10s cambios, sobreponiendo la plantilla de interpretaci6n 1990 a la imagen

de 1980 y marcando a continuaci6n unicamente las areas que han cambiado de una clase a otra.

Este m&do produce una plantilla donde ~610 se sefialan 10s cambios.

Procedimiento 2. “Interpretacidn de la imagen de 1980 por comparaciones parciales”

Realizar una interpretaciiin separada de la escena de 1980 con ~610 comparaciones parciales

de la imagen de 1990 interpretada previamente. Este procedimiento produce una interpretaci6n

completa e independiente de 10s datos de 1980.

Procedimiento 3. “Interpretacidn integral de la imagen de 1980 sobrepuesta a la delimitacidn de

1990”

Este m&do representa una combinaci6n de 10s dos sistemas anteriores. La interpretaci6n

de la imagen de 1980 se efecma completamente (sobre el Area Combn) con continua referencia

a la interpretaci6n de 1990 mientras se la sobrepone a la imagen de 1980. Este procedimiento

ofrece una interpretaci6n completa de la imagen de 1980, con las clases que han cambiado y

con las que han permanecido invariables.

Los resultados de este estudio sefialan con claridad que el Procedimiento 3 es el m&s apropiado

para lograr una estimaci6n completa y consistente de 10s cambios de cubierta forestal. Por

consiguiente, se recomienda seguir el Procedimiento 3, segtin lo evaluado arriba.

Comparado con el Procedimiento 1, el m&do 3 muestra mayor sensibilidad pax-a la detecci6n

de cambios. El Procedimiento 110s identifica mediante un proceso de exploraci6n visual el cual es

propenso a percibir ~610 cambios de mayor magnitud, lo que puede conducir, especialmente en

imageries con un patr6n altamente fragmentado, a una subestimaci6n sistemsltica de 10s cambios.

La mayor sensibilidad de1 metodo 3 se debe al hecho que, delineando completamente la imagen de

1980 con la plantilla de 1990 sobrepuesta, el interpretador estci forzado a confirmar o cambiar todas

las lineas de la interpretaci6n previa, reduciendose el riesgo de omitir cambios menores que en un

proceso de exploracidn si se podrfa dar.

Si la interpretacidn anterior “trastorna” la nueva delimitaci6n, se puede retirar la plantilla de

1990, llevar a cabo libremente la nueva interpretaci6n y, posteriormente, sobreponerla pax-a

verificar posibles inconsistencias.

El M&x-lo 2, con ~610 informaci6n de base o relaci6n partial con la interpretaci6n anterior, es

propenso a introducir cambios aparentes debido a la delimitacidn subjetiva de 10s bordes

invariables. El riesgo de cambios ficticios por la delimitacidn subjetiva es inversamente

63
proportional al contraste de tono entre clases adyacentes. Los limites entre clases de bosques de

densidad variada o entre bosque y cultivo rotational, entre otros, son generalmente de g-ran

subjetividad y por lo tanto sus cambios estimados seg6n el Procedimiento 2 serh de muy poca

confiabilidad. El MCtodo 3 reduce al minim0 el riesgo de cambios aparentes, ya que la nueva

delimitacih es cambiada ~610 si estfi claramente justificada por las diferencias entre las dos

imdgenes.

La subjetividad al delimitar clases por interpretacih visual es inevitable. El Mhdo 3 brinda la

posibilidad de eliminar el efecto que la subjetividad de la segunda interpretacih podSa introducir

en la estimacidn de 10s cambios.

La interpretaci6n “sobrepuesta”, combinada, de las dos imageries tiene ademh un efecto

positivo en la precisi6n global de la delimitaci6n de clases. Ademhs de la detecci6n de cambios, el

Procedimiento 3 permite al interpretador usar una segunda plantilla de informaci6n sobre el Area

Cornfin que puede ayudar a mejorar la interpretaci6n realizada sobre la primera imagen. Es

probable que mientras analiza la segunda imagen, el analista sienta la necesidad de regresar a la

plantilla anterior (e imagen) para efectuar algunos cambios en las clases de delimitaci6n incierta.

Este proceso de “maduraci6n” es posible ~610 si las dos interpretaciones se realizan con

constante y mutua referencia.
Anexo III

PROCEDIMIENTO DETALLADO DE COMPILACION DE DATOS

USANDO I’ROGRAMA LOTUS 123

La descripcidn se refiere a la version inglesa de1 programa LOTUS l-2-3, version 2.0.

Descripci& de Archives-LOTUS

Los archives estandar solo-lectura empleados son:

GRID.wkl

Este archive corresponde a la reticula de puntos. Contiene 100 filas y 100 columnas con

una identificacidn tinica de numeros.

Las celdas de la esquina superior izquierda se ingresaran, para cada imagen, con 10s

detalles apropiados:

“NOMBRE DE ARCHlVO”, “FILA”, “HILERA”.

El rango de datos (C3CX102) se llena con “0” que corresponde a la clase “otras cubiertas

de tierra”. Esto simplifica el ingreso de datos dado que las areas de la imagen codificadas

coma “0” no necesitaran una entrada. El valor “0” puede ser ocultado usando el

comando: “/Worksheet Global Zero Yes (suprimir la presentation de ceros)“.

El rango A104..AB127 contiene una breve description de 10s codigos de clasificacibn. En

las columnas AlO?..A125 se indican todos 10s codigos para 10s calculos de las Clases de

Interpretacidn despues de la entrada, incluyendo el numero de puntos (celdas) para cada

c&ligo.

El rango AQ104..AQ134 contiene la MACRO \A con la lista de comandos requeridos

para convertir todos 10s codigos de clases complementarias en su codigo de Clase

Principal Matriz.

El rango BY104..BY125 contiene la MACRO \B con la lista de comandos necesarios para

crear un archive de Matriz de Cambios. La MACRO \B combina dos archives, importa

el MX-BLOCK.wkl en la hoja extendida y calcula la Matriz de Cambios.

IMPORTANTE Los dos rangos macro no tienen nombre en el archive original GRID.

Esto significa que 10s macros operardn solo despues de designados con

el comando “/Range Name Create (\A o \B; rango AQ104..AQ104 6

BY104..BY104”). Se hate asi para evitar que el macro pueda ser llamado

inadvertidamente en un moment0 equivocado, con el riesgo de

cambios no controlados en el archive.

En el Anexo Iv se muestra una copia impresa tipica de1 archive GRlD.wkl.

Los comandos MACRO \A y MACRO \B se muestran en el Anexo V.

65
MX-BLOCK.wkl

El MACRO \B, cuando sea llamado, importara el archive MX-BLOCK a la hoja

extendida (rango A104.....) para calcular la Matriz de Cambios.

Este archive &IX-BLOCK) contiene 10s cddigos correspondientes a todos 10s posibles

cambios de codigos de Clases Principales y las funciones necesarias para calcular su

frecuencia en la hoja extendida (despues de que 10s archives han sido combinados).

Contiene tambien las funciones requeridas para producir las Matrices de Cambios por

ntimero de puntos y por hectareas y las tasas estimadas de cambios para cada clase.

En el Anexo VI se muestra una copia impresa tipica de1 archive MX-BLOCK.wkl.

Descripcibn Detallada de1 Procedimiento de Compilacibn

Los nombres de archives que serviran de ejemplo en la siguiente description se refieren a la

muestra dos de la sub-region Brasil, localizada en el Estado de Rondonia.

Codigo de sub-region : 35

Cddigo de muestra : 02

Imagen reciente

Imagen anterior

: TM 230/69 fecha 03/03/1987

: MSS 247/69 fecha 01/08/1980

Paso 1: Posicionamiento de la reticula de puntos sobre la imagen rnh reciente

La esquina inferior izquierda de la reticula debe coincidir con la esquina inferior

izquierda de la imagen; el lado inferior de la reticula debe coincidir con el lado inferior

de la imagen.

Llamar el programa LOTUS 123.

Recuperar el archive GRID.wkl (la extension “wkl” corntin a todas las hojas extendidas

LOTUS, seran omitidas en 10s siguientes nombres de archives).

Ingresar detalles de “NOMBRE DE ARCHIVO” (3502F087), “PATH”, “ROW” en la

esquina superior izquierda de1 archive.

Grabar el archive con la denomination 3502FO87

Sub-region

Muestra

Imagen completa

Codigos originales

Afio 1987

: 35

: 02

: F

: o

: 87

Ingresar 10s codigos de interpretation coma se muestran en la plantilla de

interpretacibn. Todos 10s codigos se ingresan en su forma original, tanto para las Clases

66
Principales (0 al 9) coma para las clases complementarias (22, 23, 33, 34, 44, 45, 66, 6 7 y

otros).

A partir de ahora, se aconseja grabar el archive de vez en cuando con el mismo nombre.

Cuando se concluya el ingreso de la imagen completa, emplear “/Data Distribution

command (Rango de datos c3..cx102; rango de codigos a107..a125)” para contar las

frecuencias de codigos de clases; el resultado de1 calculo aparecera en la primera columna

a la derecha (b107..b125).

Grabar el archive: 3502FO87

Paso 2: Uso de1 archive completado en el Paso l(3502F087)

Asignar el codigo 99 a todos 10s puntos fuera de1 Area Corntin (area cubierta por las

imageries de 1990 y 1980).

Cambiar el nombre de1 archive en la celula superior izquierda. Grabar el archive con un

Nuevo Nombre: 3502CO87.

Paso3: Posicionamiento de la reticula de puntos sobre la plantilla de interpretacibn de la

imagen anterior

Asegurarse de que la reticula de puntos tenga exactamente la misma posicidn sobre el

Area Corntin coma en el Paso 2. Esto se puede realizar facilmente manteniendo la

reticula fija sobre la plantilla de interpretation de la imagen de 1990, insertando la

plantilla de 1980 entre ellas (debajo de la reticula y encima de la plantilla de 1990) y

hacienda que las dos plantillas coincidan exactamente.

Usar el archive completado en Paso 2 (3502CO87).

Cambiar 10s detalles de la parte superior izquierda (“NOMBRE DE ARCHIVO”

[3502CO80], “FILA”, “HILERA”) a 10s de1 imagen de 1980 y grabar con el nuevo nombre:

3502CO80.

Registrar todos 10s cambios se&n la interpretation de esta imagen.

Cambiar el nombre en la celula superior izquierda.

Grabar el archive (3502CO80).

Paso 4: Usar archive desarrollado en Paso 3.

Posicionar el cursor en la primera celula de1 macro (AQ104) y nombrar el macro con el

comando “/Range Name Create (nombre: \A; rango AQ104).

Activar el macro presionando [alt + a] (presionar tecla “a” y al mismo tiempo presionar

tecla “alt”).

67
El macro cambiara todas las clases adicionales a sus Clases Principales correspondientes.

&dig0 2 2 diventara 2

8 , 2 3 I I 2

I I 3 3 11 3

11 3 4 ,t 3

11 4 4 11 4

,I 4 5 ,t 4

11 6 6 I , 6

1 , 6 7 11 6

,, 7 7 I , 0

11 9 7 11 9

11 9 8 I I 9

11 9 9 ,1 9

Grabar el archive con un nombre nuevo: 5302CM80.

Paso 5: Recuperar el archive desarrollado en Paso 2 (350X087) y repetir el procedimiento

de1 Paso 4

- Posicionar el cursor en la primera celula de1 macro (AQ104).

- Nombrar el macro ‘\A”.

- Archives [ah + a].

- Cambiar el nombre de archive en la celula superior izquierda.

- Grabar el archive con un nombre nuevo: 3502CM87.

A estas alturas, 10s archives creados en el Pasos 4 (3502CM80) y Paso 5 (3502CM87)

contienen solo 10s cddigos 0 a 9 (Cbdigos de Clases Principales); ambos archives tienen la

misma estructura y tamafio.

Paso 6: Recuperar el archive creado en el Paso 4 (3502CMSO)

Colocar el cursor en la primera celda de la columna macro (BY104) y designar el macro

con el comando “/Range Name Create (nombre \b; rango BY104)“. Pedir el macro

presionando [alt + b].

El macro multiplicara todos 10s cddigos por 100 y se detendra para mostrar la lista de

archives en el directorio de trabajo, para permitir al usuario seleccionar el archive que

desea combinar (archive 3502CM87 en nuestro case; elegir tal archive y presionar

ENTER), y combinara 10s archives. El macro continuara importando el archive MX

BLOCK y calculara la distribution de codigos de cambio y cream las matrices de cambio

por numero de puntos (celdas) y por hectareas.

Cambiar el nombre de1 archive en la celda superior izquierda.

68
Ingresar 10s detalles necesarios (Nombre de1 archive de la matriz; Filas; Hileras; Fechas;

Afros entre im6genes).

La estimaci6n de la tasa de cambio anual dependerA de1 ntimero de “aAos entre

imhgenes” ingresados en la posici6n T108.

Grabar el archive con Nombre Nuevo: 3502CMMX.

6 9
Extract0 de1 archivo MX-BLOCK.WK!

Archive de matriz de la area comdn de imlgenes:

Nombre de archive de matriz:

RECIENTE Fila: Hilera: Fecha:

DistribucMn

de datos

Combinaciones posibles

1; Ima en

- 7 ANTI eUA”100 0

-6 0

10:

0

2 :

100

200 200

1; :

300 300

400 400

-1

500 500

0 2 600 600

;: r 3

700 700

E 9 E E

---.

-:

99

199

299

399

499

599

699

799

899

ANTIGUA Fila: Hilera: Fecha:

ANOS ENTRE IMAGENES:

2

Clases de imagen RECIENTE

3 4 5 6

- 2 -

1;: 197 93 196 2

-3

1;; 194 9:

;;: 297 297 Z%Z 395 295 394 294

498 497 495 494

598 597 $E 595 594

698 697 696 695 694

798 797 796 795 794

898 897 896 895 894

292

293 MATRIZ DE CAMBIOS

294

(000 hectareas)

Clases de la ima en RECIENTE

$2 A&j:%;

0 f

______! _____ f _____ _” ____________ 5 _____ “-

297 0

298 :

t: i : i ii i i

299

300 2

i : ii : z i F i

391

392 5 : :: i i x i i

393

394

4 i 0

i

i i i i i

3956 : i 0 ii i i ii i

397 -------_____---________________________

398 Sin nubes

;;; Total RECIENT i : i i : i ii

i!$ Cambio total 0 0 0 0 0 0 0

493 Tasa anual

@i simple 000 ha ERR ERR ERR ERR ERR ERR ERR

496 Tasa anual

497 simple % ERR ERR ERR ERR ERR ERR ERR

-; -i

1;: 192 9 2

293 292

393 392

493 492

593 592

693 692

793 792

893 892

-;

1;:

291

391

491

591

691

791

891

tot. ANTIG.

Sin

nubes tot

7 0
Anexo V

Descripcih de1 MACRO /A y MACRO /B

El sintaxis de 10s macros corresponde a la versih inglesa de LOTUS l-2-3.

DescripciQ de Comandos

MACRO /A (GOTO) Cz3-

@IF (C3”77,O,C3)-

/CCZ3-CZ3.EW102-

jGGT0) CZ3-

/RVCZ3.EW102-C23-

{GOTO) EX3-

@IF (BA3”77,4BA3)-

/C!EX3-EX3.GU102-

VAACZ3

CAMBIAR CODIGO ‘77” A “0”

COPIAR LA FUNCION SOBRE 50 COLUMNAS CZ3.EW102

VAACZ3

TRANSFORMAR FORMULAS EN VALORES CZ3EW102 Y

SOBREESCRIBIR

. ..REPETIR LA MISMA OPERACION PARA COLUMNAS 51 A 100

j GOTO) EX3-

/RVEX3.GU102-EX3-

(GOTO) C3-

@IF (Cz3>9. CZ3/1o,CZ3)-

fRECZ3.EW102-

(GOTO)BA3-

@IF (EX3>9. EX3/10,EX3)-

F;k%?;rB03X 102-

JRVBA3.CXlkBA3-

/REEX3.GU102-

(GOTO)CZ3-

@N (C3)-

/CCZ3-CZ3.EW102-

/RVCz3.EW102-C!23-

( GOTO) EX3-

@INT(BA3)-

/CEX3-EX3.GU102-

/RVEX3.GU102-EX3-

/MCZ3.GU102-C3-

MACRO /B [GOTO)CZ3-

(c3* loo)-

/CCZ3-CZ3.EW102-

(GOTO) CZ3-

/RVCZ3.EW102-CZ3-

(GOTO)C3-

/MCZ3.EW102-C3-

IGOTOIEX3-

(BA3*1bO)-

/CEX3-EX3.GU102-

rGV&%;E62-EX3-

FG$;ijU102-BA3-

[GOTO; C3-

/FCSNC3.CXlM-(?)-

CAMBIAR LA ANCHURA DE LAS COLUMNAS DE 3 A 6

USUARIO A ENTRAR NOMBRE DEL ARCHIVO SEGUN INSTRUCCION

(IMAGEN RECIENTE, AREA COMUN, CLASES PRINCIPALES)

BORRAR A104.AC130

(GOTO]A104-

jREAjkAC!30-

(GOTO)A104-

/FCCEMX BLOCK.WKl- IMPORTAR ARCHIVO MX BLOCK

/DDC3.CX102-A109.A208- ANALIZAR CODIGOS DE CAMBIO Y PRODUCIR MATRIZ DE CAMBIOS

[ GOTO)C104-

USUARIO A ENTRAR DETALLES DE ARCHIVO E IMAGENES

VAAC3

DIVIDIR POR 10 VALORES SOBRE 9

COPIAR FUNCION SOBRE LAS 50 PRIMERAS COLUMNAS

TRANSFORMAR FORMULA EN VALORES PARA LAS 50 PRIMERAS

COLUMN AS

BORRAR RANG0 CZ3.EW102 PARA REDUCIR NECESIDAD DE

MEMORIA

. ..REPETIR LA MISMA OPERACION PARA COLUMNAS 51 A 100

BORRAR RANG0 EX3.GU102 PARA REDUCIR LA NECESIDAD DE

MEMORIA

TRANSFORMAR TOWS LOS VALORES EN SU INTEGRO PARA

COLUMNAS 1 A 50 “I,

;;$ANA4AR FORMULAS EN VALORES PARA LAS 50 PRIMERAS

. ..REPETIR LA MISMA OPERACION PARA COLUMNAS 5 1 A 100

SOBREPONER RANG0 CZ3.GU102 EN RANG0 C3.CX102

A ESTAS ALTURAS EL ARCHIVO A LAS MISMAS DIMENSIONES Y

ESTRUCTURA DEL ARCHIVO ORIGINAL DE ENTRADA DE DATOS PER0

CONTIENE SOLAMENTE CODIGOS VALORES 0 A 9.

MULTIPLICAR LOS VALORES DEL CODIGO POR 100 PARA COLUMNAS

lA50

TRANSFORMAR FORMULAS EN VALORES PARA COLUMNAS 1 A 50

MOVER LOS VALORES NUEVOS (PRIMERAS 50 COLUMNAS) AL

RANG0 APROPIADO (C3AZ102)

. ..REPETIR LA OPERACION PARA COLUMNAS 51 A 100

71
Estructura de1 archive GRID.WKl

Nombre archive

Fila hilera

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

96

97

98

99

***

Distribuci6n

de datos

Punt0

0 1000

Cddigo de Clasificaci6n

Clases Principales

Otros, sin interpretaci6n

12345678 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 . . . . 96 97 98 99***

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

000 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0000

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0000

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0000

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0000

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0000

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0000

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0000

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 *. . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0000

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . 1. 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0000000000000000 0 0000

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 :: :: 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0000

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . . . 0 0 0 0 0

Agua

Otras cubiertas de la tierra

Cob. de veg. lefiosa artificial

Arbustos

Bosque fragmentado

Bosque abierto

Bosque denso

Barbecho corto

Barbecho largo

C6digo

9

Clases Adicionales CMigo

Fuera de1 Brea de estudio

Sombras de montafia

Nubes, sombras de nubes

;i

97

Areas de nieve, &reas rocosas

Plantaciones forestales

Plantaciones agricolas

Arblistos ralos (c.c. 10-40%)

Arbustos densos (c.c. >40%)

FraccMn de bosque 1040%

Fracci6n de bosque 4O-70%

Bosque denso (C.C. 40-70%)

Bosque denso (C.C. >70%)

Macro \A (posicibn AQ104)

Macro \B (posici6n BY 104)

Nota: El programa MACRO se documenta en Anexo V.

72
INFORME DEL GRUPO I

Resumen de 10s Temas Presentados

I. Temas Presentados:

Lunes:

A. Cuantificacion de las areas de deforestacion, por C. Tucker.

B. Sistemas de Information Geograficas,

por D. Skole.

Martes:

C. Discusion de1 AAo International de1

Espacio.

D. Demostracion de las Tecnicas de

Interpretation Manual de Imageries.

E. Proyecto de Evaluacibn de 10s Recursos

Forestales, por K.D. Singh.

Miercoles:

F. Visita al Bosque Experimental de

Luquillo.

Jueves:

G. Metodologia de Evaluation e Interpretacion con Multidatos de Imageries

de Satelites para detectar areas con

cambios de uso, por Anders Hildeman.

II. Resumen de 10s Temas Presentados:

A. Cuantificacidn de las areas de deforestacion, por C. Tucker.

1 . Tema: Discusion sobre el desarrollo

de una tecnologia avanzada para la

evaluation de focos de incendios

forestales, por medio de datos

AVHRR de1 NOAA.

B .

C .

2. Comentarios y sugerencias de la

presentacibn:

a . Se sugiere se facilite el acceso a

la information t&mica que mejore

el manejo de programas para

computadoras y equip0 tecnologico.

b . Se sugiere que se establezca una

relation corntin entre 10s datos

de1 NOAA y Landsat para la

obtencion de mejores resultados

cuantitativos de incendios.

Sistemas de Information Geograficas,

por D. Skole.

1. Tema: Se mostraron trabajos con

digitalization de datos, coma

ejemplo se utilize el Estado de

Rondonia, Brasil.

2. Sugerencias y comentarios.

a. La presentation fue eminentemente tecnica.

b . Se sugiere establecer comunicacidn con el autor para enviar

copias de la presentacidn a 10s

participantes. Esto facilitaria la

evaluation y comprension de la

metodologia empleada. Seria

recomendable conocer el error

estandar de 10s levantamientos.

Discusion de1 AAo Intemacional de1

Espacio.

1. Comentarios y sugerencias.

a . Se desconoce la persona o grupo

que coordina este trabajo y no

esta claro su objetivo.

7 3
D. Demostracion de las Tecnicas de

Interpretacidn Manual de Imageries,

Universidad dePuerto Rico, Laboratorio

de Sensores Remotos.

1. Tema: Explicacidn de la metodologia usada para el procesamiento

digital de imageries para el Estado

de Rondonia, comparada con la

interpretation visual.

2. Comentarios y sugerencias.

a . Se evidenciaron 10s errores de la

interpretation manual, posible

mente product0 de la subjetividad.

b . Se sugiere que la Universidad de

Puerto Rico desarrolle un

programa de capacitation para

tknicos profesionales locales y

extranjeros.

E. Proyecto de evaluation de 10s Recursos

Forestales 1990, por K. D. Singh.

F .

1. Tema: Demostracion estadistica y

evaluation de 10s bosques tropicales

a traves de la utilization de sensores

remotos.

2. Comentarios y sugerencias: La

presentacibn de1 proyecto consisti

de sistemas de evaluacidn forestal,

tasas confiables de deforestation,

evaluacidn de cambios y modelos

de diferenciacion con entregas de

modelo de evaluation.

Visita al Bosque National de1 Caribe

(Bosque Experimental de la Sierra de

Luquillo).

III.

manejo de cuencas hidrograficas,

fauna (especies en peligro de

extincibn), manejo y sucesidn de

bosques secundarios, flora y

recuperation de bosques afectados

por el huracan Hugo.

2. Comentarios y sugerencias.

a . Sesugiereque el Servicio Forestal

de Estados Unidos. en Puerto

Rico envie a 10s participantes

publicaciones de las investigaciones desarrolladas.

b. Se sugiere definir 10s mecanismos necesarios para posibles

convenios de cooperacibn, para

tecnicos y profesionales extranjeros con el Servicio Forestal de

10s Estados Unidos en Puerto

Rico.

E. Metodologia de evaluacidn e interpre

tacion con multidatos de imageries de

satelites para detectar areas con cambios de uso, por Anders Hilderman.

1. Tema: Evaluation de Metodologia

de Proyectos patrocinados por la

FAO.

Comentarios y Conclusiones

1 . Los trabajos presentados fueron de vital

importancia para alcanzar 10s objetivos

de1 congreso.

2. El tiempo programado para las

presentaciones no permitio profundizar

en aspectos mas detallados de 10s temas

expuestos, lo cual impidio conocer en

detalle las metodologias.

1 . Charlas y Discusiones. Se visitaron 3 . Se sugiere para las proximas reuniones

varios lugares de la reserva, donde se establezca un patron metodologico

se ilustro acerca de 10s diferentes tinico para disminuir el uso excesivo de

trabajos y avarices sobre la tiempo en discusiones tkcnicas. Esto

investigation en areas corn0 el requiere desde hoy, comunicacidn

74
continuaentrelosparticipantesdemodo

que permita la evaluacidn constante de

la metodologia planteada en la Gufa de

Evaluation.

4. Es necesario y de vital importancia

establecer una red de information y

cooperation t&&a latinoamericanaque

provea y facilite el intercambio de

informacibn, la confirmation de un

banco de datos, capacitation tecnica,

equipamiento (incluye la instalacion de

centros en sensores remotos de paises

que no lo tengan), coma tambien la

actualizacidn continua de 10s mismos.

Iv. Evaluation, enfoque de1 proyecto y 10s

metodos empleados para evaluar 10s

recursos forestales tropicales de1 mundo.

Evaluation de la metodologia para recopilar

la information existente.

1 . Se sugiere que la FAO identifique una

entidad publica responsable para la

continuidad de1 trabajo en cada pafs.

2 .

3 .

4 .

5 .

Considerando que muchos participantes

reciben la Guia De Evaluacidn por vez

primera, y considerando que el

adecuadomanejo yconocimientodeksta

nos permitirfa detectar posibles fallas,

nos eximimos de hater una evaluation

apresurada.

Sugerimos que las posibles modificaciones y observaciones, se hagan lo

m&s pronto posible, siendo estas

remitidas a la FAO a traves de un canal

previamente establecido.

Ampliar las fuentes de infonnacion en

cada pais nos permitiria una evaluacidn

m&s real de la situation de 10s recursos.

Se observa que en la elaboration de la

Guia de Evaluation de Recursos

Forestales solamente ha intervenido

personal de la FAO, sin dar lugar a la

participation de tkcnicos y profesionales

de 10s paises latinoamericanos envueltos.
INFORME DEL GRUPO II

Evaluaci6ndelModeloParaEstimarCobertura

Forestal y Seleccidn de Sitios de Muestreo

I . Comentarios sobre la presentation

En terminos generales la presentacidn

fue muy productiva por las siguientes

razones:

1. Los puntos que se discutieron fueron

claros y precisos.

2. Contribuyb a enriquecer 10s conocimientos y aclarar dudas sobre la

metodologia necesaria para estimar la

cobertura forestal.

3. El material audiovisual utilizado fue

adecuado a cada aspect0 considerado.

4. Se promovio la discusion entre 10s

participantes, situation que es indicadora de inter& comun tanto de 10s

organizadores coma participantes

5. La utilization de ejemplos fue muy

efectiva, ya que reflejan en gran parte

la realidad de 10s paises a nivel regional

y global.

II. Los comentarios sobre 10s par&metros de1

modelo son muy adecuados para medir 10s

cambios en la vegetation.

1. Cobertura forestal

2. Densidad poblacional

3. Zonas ecofloristicas

Sin embargo, sugerimos que se consideren otros parametros, tales coma el aspect0

socioeconbmico. Dentro de1 aspect0 se debe

evaluar lo siguiente:

1. nivel educational

a. grado de escolaridad

b. conciencia ambiental

2. evaluation de1 tipo de consumo

energetic0

3. ingreso per capita

4. infraestructura

y otros aspectos que inciden directamente entre bosque y hombre.

III. Comentarios sobre la confiabilidad de1

modelo

LuegodeunapequeAadiscuGn y varias

discrepancias entendemos que el modelo es

confiable. Sin embargo, hay ciertas dudas

sobre su aplicacion general. Las interrogantes de1 grupo fueron las siguientes:

1 . Podria ser aplicado a cualquier nivel.

2 . De acuerdo a la mayoria puede aplicarse a nivel regional y global pero no est6

Clara su apelacion a nivel subregional.

Esta duda esta basada en la inseguridad

sobre su precision.

3 . El grupo sugiere que la FAO presente de

forma m&s comprensiva el andlisis

matematico de este modelo para asi

poder determinar si este es lo

suficientemente precise para aplicarse a

nivel national.

N. Selection de sitios de muestreo

La presentation sobre la selection de 10s

sitios de muestreo fue productiva.

7 6
INFORME DEL GRUPO III

Metodologia de interpretacih y analisis de

imsgenes multitemporal.

I . Comentarios sobre la presentation:

1 . Un buen trabajo didactico, con&o, bien

presentado y claro.

2. Estimulo el intercambio de ideas

contribuyendo a comprender la

metodologia utilizada.

3. La exposicidn y su contenido contribuyeron a aclarar y satisfacer las

inquietudes de 10s participantes.

Comentarios acerca de 10s criterios para

la seleccidn de imageries:

1. Consideramos la escala 250.000 de las

imageries de satelite adecuadas para

cumplir 10s objetivos propuestos,

permitiendo ademas la delineacidn de1

area minima de interpretation

establecida y la interpretacidn visual.

2. Recomendamos el uso de imageries

NOOA (AVHRR) cuando no esten

disponibles las anteriores imageries. Las

imageries NOOA (AVHRR) poseen una

alta resolution temporal; sin embargo

poseen una baja resolution espacial. No

recomendamos su uso en zonas de

transition; tampoco en areas donde 10s

cambios en la vegetation no Sean muy

diferenciables.

3 . Las composiciones de colores definidos

proporcionan mayor cantidad de

informacidn espectral en comparacibn

con las imageries en blanco y negro.

Esto posibilita una mejor interpretation

visual.

4. Para facilitar la sobreposicidn entre

imageries y mapas e imdgenes se

recomienda el uso de imageries

geofrecuenciadas.

5 . Uso de datos TM contra MSS para el aAo

1990, ventajas y desventajas.

Las imageries TM poseen ventajas

de resolucibn, geometria y calidad sobre

las imageries MSS. Sin embargo para

este proyecto las imageries MSS poseen

un menor costo. Los resultados son

similares except0 para cases de

agricultura migratoria

Comentarios sobre el proceso de

familiarization:

1. Es un element0 necesario para la

clasificacion a realizarse, que puede

darse desde 10s procesos mds generales,

corn0 las comparaciones con mapas ecofloristicos, climas, etc., hasta procesos

de referencia local por parte de 10s

interpretes.

2 . Viabilidad sobre el use de la clasificacion

propuesta.

Es posible emplear la clasificacidn

para interpretar las imageries con

algunas limitaciones coma:

a. Areas abiertas , sabanas, sabanas

arbbreo-arbustivas.

b . Areas de regeneration natural.

c. Bosques secundarios altamente

degradados.

3. Reconocemos la existencia de limitaciones para la determinacidn en clases

dealtura y rangos de densidad menores.

4 . Para superar esta deficiencia se requiere

un nivel de referencia local o verification

de campo.

77
5. Sentido de la clasificacion a nivel

national, reconciliation con clasificaciones nacionales.

La clasificacion es muy general para

su uso nacional.,Sin embargo, se podrian

generar niveles m&s detallados que

pudiesen contribuir al sistema universal. La clasificacion propuesta podria

enmarcar 10s sistemas de clasificacidn

national.

6 . Metodologia de la interpretation

El proceso metodologico disefiado

es innovador en el campo de la

estimation global de la deforestation.

Su componente fundamental es el

analisis multitemporal de imageries de

satelite y su tratamiento a traves de un

SIG.

Esta metodologia optimiza eluso de

la tecnologia, permitiendo su continua

actualization

7. Information au’xiliar adicional

Para alcanzar 10s objetivos trazados

la information solicitada es adecuada.

Sin embargo, para algunos pa&es

pudiera ser importante incluir

information auxiliar adicional coma lo

es la vegetation predominante en un

tipo de bosque o tipo predominante de

bosque (tipo de vegetation-pisiografica).

8 . Sistema de registro y analisis

El sistema es considerado practice,

rapid0 y de f&i1 acceso, previendo la

continua actualization y posibles

correcciones de la information.

9 . Estrategias de ejecucion de1 muestreo.

Para efecto de una mayor eficiencia

en el muestreo se consideran las

siguientes propuestas:

a .

b .

C.

Participation m&s estrecha entre

tecnicos de la FAO y tkcnicos de 10s

pa&es envueltos en el proyecto.

Hater una estratificacidn de la

poblacion a nivel global, con el

proposito de lograr mayores

estimaciones y aumentar la eficiencia

de1 muestreo.

Mejorar el acceso a la information

de satelite por parte de 10s paises

mediante mecanismos de cooperacion intra y extra regionales. Esto

redundaria en beneficio de 10s

recursos forestales y su utilization.

10. Necesidades de information a nivel

national.

a. Evaluation de tierras para uso

forestal.

b . Determination de biomasa con uso

de sensores remotos.

c. Ecosistemas forestales (conocimiento de la degradation).

11. Necesidades de equipo, capacitation y

cooperation regional.

a. Procurar accesos m&s faciles a la

information de satelite, coma

tambien a 10s equipos de procesamiento.

b. Entrenamiento sobre SIG, procesamiento digital y uso integrado de

recursos.

c. Fortalecer la cooperacidn tecnica

regional y global sobre aspectos

tecnicos cientificos, para fortalecer

la toma de decisiones en el uso de 10s

recursos forestales tropicales.

78
Il. Comentarios generales

El trabajo sobre evaluation forestal que

vieneadelantandose representa un esfuerzo

importante en el uso de la tecnologia

modema. Anivelmundial y encomparacion

con evaluaciones anteriores de la FAO, la

metodologia propuesta asegura un

conocimiento mas real y precise sobre el

estado actual de 10s recursos forestales. El

monitoreo continua debera plantearse coma

un esfuerzo conjunto entre lo paises

involucrados.

La metodologia presentada se considera

innovadora, practica y bien estructurada, lo

que facilitara su aplicacion por parte de 10s

pa&es.

Se requiere que se organice un banco de

datos forestales centralizados en FAO, para

asegurar la continuidad de la evaluacidn en

el future. Por consiguiente es necesario

buscar la asignacion de esta funcion a nivel

national para garantizar la continuidad de1

programa de monitoreo.

III. Conclusiones

En el seminario “Proyecto de Evaluation

de 10s Recursos Forestales 1990”, 10s temas

pueden agruparse en 10s siguientes aspectos.

1. Introduction al problema

Se presentaron varias conferencias

relativas al AAo International de1

Espacio; 10s sistemas de information

geografica; use de 10s datos de satelite

aplicados a deforestation; y una serie de

charlasintroductoriasqueproporcionan

unmejor panorama de la problematica e

impact0 sobre 10s recursos naturales

coma consecuencia de la intervention

de1 hombre.

2. Tecnicas de satelite para la cuantification de la deforestation.

Los diferentes expositores han

analizado deforma practica 10s aspectos

tkcnicos relacionados a datosadquiridos

de 10s satelites para la observation de la

tierra, el procesamiento digital y su

aplicacion para la evaluation de 10s

recursos naturales con enfasis en

aspectos forestales. De igual forma con

fines practices se ha presentado la

aplicacion de 10s sistemas de information

geografica al manejo de gran cantidad

de informacibn.

3. Presentation de1 proyecto

Una vez involucrados en la

problematica se ha procedido a la

presentation de1 proyecto, sus objetivos,

alcances y logros realizados. De esta

forma, se han presentado 10s pasos

seguidos para la implantacidn de la

metodologia, incluyendo 10s diferentes

problemas enfrentados, y sus diferentes

altemativas de solution.

Los deponentes abarcaron temas

relacionados a:

a . Evaluation de la metodologia para

recopilar la inforrnacion existente.

b . Modelo para estimar cambios en la

cobertura forestal y seleccidn de

sitios de muestreo.

c. Metodologia de interpretacidn y

analisis de imageries de fechas

multiples.

Los temas anteriores sirvieron de

base para efectuar el andlisis por medio

de 10s diferentes grupos de trabajo.

4. Visitas

Las visitas y giras constituyeron un

aspect0 importante de 10s trabajos

realizados. La Universidad de Puerto

Rico y el Instituto de Dasonomia

79
Tropical-Servicio Forestal mostraron 10s

trabajos cientificos de campo y la

evaluation de 10s recursos naturales por

medio de sensores remotos. Se observe

el analisis de information desatelite y el

uso de informacidn bibliografica de

estudios forestales. Se conocio acerca

de1 bosque tropical de Puerto Rico y de

la information contenida en el banco de

datos que se encuentra accesible a

cualquier cientifico estudioso y

preocupado por 10s recursos naturales.

El otro aspect0 importante de las visitas

lo constituye la visita al Bosque

Experimental de Luquillo, ejemplo de

manejo de1 laboratorio experimental de

areas naturales y de la preservation de

especies de fauna y flora en peligro de

extincion.

5. Experiencias cases latinoamericanos

Se conto con experiencias de Puerto

Rico y pa&es latinoamericanos coma

Brasil y Mexico. Los deponentes hicieron

referencia a trabajos realizados y futuros

analisis respect0 a aspectos forestales,

usando imageries telesensoriadas y

sistemas de informacidn geografica

coma instrument0 de apoyo al

procesamiento de 10s mismos.

80
Bill Lawrence

Ray Czaplewski

Robert Klaver

Armand Joyce

Louis Iverson

Jacqueline Klaver

Jim Bones

Topic: How can FOA system keep going after

March 1992?

How can interest be maintained in

developing nations in which sampling intensity

may be low? How can a country intensity sample

for its own territory?

Allcountriesshould haveaccess tostatistical

and GIS data bases, but might not have

compatible PC hardware and software.

Why use MSS where TM might be available

in same image format and cost?

TM is better for detailed categories.

FAO classification system is satisfactory for

international and multinational regional

analyses, but individual developing nations

should be encouraged to refine classification

system, i.e., subdivide FAO categories,

compatible with existing national classification

systems.

The types of ancillary data used to help

photointerpreters should be well documented

to later help understand factors affecting

reliability.

Prestratification is a good idea, but there is

confusion as to the exact criteria used to allocate

sample sizes to each stratum, e.g., proportional

to land area, forest area, or rate of expected

deforestation.

Photointerpreted polygons (and dot grid

coordinates) for each LANDSAT sample scene

would eventually be entered into GIS that can

be readily transferred to other institutions,

including international institutions. These will

be needed eventually for GIS models of land use

change.

NOTES FROM GROUP #4

Consult with technical experts to verify that

photointerpretations can be accurately

registered to LANDSATdigitaldata (e.g., proper

projections and adequate control points).

High confusion expected between forest and

shrubs. MSS not suitable for separating forest

crown cover classes of 70 to 100 percent crown

cover from 40 to 70 percent crown cover. TM

might be better suited for this purpose.

Must have separate category for natural

forest regeneration, which seems to be lumped

withshrubland in thecurrent FAOclassification

system.

Ideally, three interpreters should

independently interpret each.

LANDSAT sample scene and independent

interpretations compared as an index of

reliability of photointerpretation. At least, a

different person should dot-grid photointerpretations to act as a check, or second

opinion, for land cover categories that are

difficult to interpret.

What is good about FAO proposal:

Feasible by February 1992.

GIS concept has great merit for future

analyses of data. GIS for each sample scene will

permit detailed analyses and modeling efforts,

and GIS for continental-scale features (e.g., subnational unit boundaries with socioeconomic

data) will assist modeling more broad-scale

processes.

The FAO proposal is well suited to evolve

toward better international and national

monitoring systems, especially compared to the

FAOmethodsusedfortheFAO1980assessment.

Quality of thinking and planning is very

good, especially given the limited staffing and

time.

8 1
LIST OF ATTENDEES

Alemafiy Merle, Salvador

USDA Forest Service

Institute of Tropical Forestry

Call Box 25000

Rio Piedras, PR 009282500

Anduaga, Javier

Oficina National de Evaluacidn

de Recursos Naturales

Calle 17 #355

El Palomar-San Isidro

Apartado 4992

Lima, Peni

Beltz, Roy C.

Supervisory Research Forester

Southern Forest Experiment Station

P.O. Box 906

Starkville, MS 39759 U.S.A.

Bones, James T.

Branch Chief, Fla

USDA Forest Service

P.O. Box 96090

Washington, DC 20013-6090 U.S.A.

Czaplewski, Raymond L.

Mathematical Statistician

USDA Forest Service

240 W. Prospect

Fort Collins, CO 805262098 U.S.A.

Femandez Blanco, Estrella

Servicio Forestal Venezolano

Centro Simon Bolivar

Torres de1 Silencio-Torre Sur

PiSO 18

Caracas, Venezuela

Gillespie, Andrew J.R.

Mathematical Statistician

USDA Forest Service

Institute of Tropical Forestry

Call Box 25000

Rio Piedras, PR 00928-2500

Grimaldez Corder0 Geronimo

Centro de Desarrollo Forestal

Ave. Camacho No. 1471- 6to Piso

Casilla No. 20398

La Paz, Bolivia

Hildeman, Anders

Food and Agriculture Organization

of the United Nations

Via Delle Terme Di Caracalla

00100 Rome, Italy

Iverson, Louis R.

Terrestrial Plant Ecologist

607 East Peabody Drive

Champaign, IL 61820 U.S.A.

Joyce, Armond T.

Chief, Science Division

Science and Technology Laboratory

Stennis Space Center, MS 39529 U.S.A.

Klaver, Jacqueline

Suislaw National Forest

4077 Research Way

Corvallis, OR 97330 U.S.A.

Klaver, Robert W.

Bureau of Indian Affairs

Portland Area Office

911 NE 11th Ave.

Portland, OR 97323 U.S.A.

Kunkle, Sam

Tropical Forestry Program

USDA Forest Service

IF (Rpe Room 711)

P.O. Box 96090

Washington, DC 20090-6090 U.S.A.

Lampman, Scott E.

Forestry Support Program, IF

USDA Forest SErvice

P.O. Box 96090

Washington, DC 20090-6090 U.S.A.

8 2
Lawrence, William T.

NASA/Goddard Space Flight Center

Code 923

Biospheric Science

Greenbelt, MD 20771 U.S.A.

Lorensi, Jorge

Cirineu

Sain La Norte

70800 Brasilia-DF-Brasil

Ibama/Dirped/CSR

Molina M., Luis Carlos

Subdirector, Docencia e Investigacibn

Apartado AQeo 53754

Bogota 2, Colombia

Olivera Almeida, Sergio Albert0

Sain La Norte

70800 Brsilia-DF-Brasil

Ibama, Dirped/CSR

Or&, Guillermo

Jefe, Departamento Programacion

Subsecretaria Forestal y Recursos

Naturales

Ministerio Agrkola y Ganaderia

Quito, Ecuador

Pantel, Agamemnon Gus

Archaelogist-Anthropologist

Caribbean National Forest

Call Box 25000

Rio Piedras, PR 009282500

Ramirez Ramirez, Artemio

Proyecto Bosques Comunales

Digebos Aid

7 Av 6-80 Zona 13

Guatemala City, Guatemala

Ramos Gonzalez, Olga

USDA Forest Service

Institute of Tropical Forestry

Call Box 25000

Rio Piedras, PR 009282500

Recalde Ramos, Facundo Salomon

Servicio Forestal National

Tacary 443

Edificio Patrica - 4to Piso

Asuncion, Paraguay

River0 Molina, Mario

Casilla Correo HO157

La Paz, Bolivia

Rochon, Gilbert L.

Remote Sensing and GIS Laboratory

Dillard University

2601 Gentilly Blvd.

New Orleans, LA 70122 U.S.A.

Rondbn Gavidia, William D.

Seforven-Marnr

Centro Simon Bolivar

Torre Sur - Piso 18

El Silencio

Caracas, Venezuela

Ruiz Altamirano, Miguel

Direction General de Protection

Forestal

Ave. Progreso No. 5

Col. Del Carmen, Coyoacan

Mexico, DF - Mexico

Saborio Bejarano, Javier

Centro Agronomico Tropical

Investigation y EnseAanza

7170 Turrialba, Costa Rica

Sanchez Guerrero, Roberto

Clirsen

Sinierauez S/N

Instituto Geografico Militar 4to.

Quito, Ecuador

Singh, K.D.

Project Coordinator

Food and Agriculgture Organization

of the United Nations

Via Delle Terme Di Caracalla

00100 Rome, Italy

83
Skole, David L. Velez Rodriguez, Linda

Institute for the Study of Earth, Departamento de Ingenieria Civil

Oceans, and Space Universidad de Puerto Rico

University of New Hampshire Recinto Universitario de Mayagiiez

Durham, NH 03824 U.S.A. Mayagiiez, PR 00708

Taboada Lozada, Rodolfo Jr.

Natalio Sanchez No. 220

Oficina 304 Jesus Maria

Lima, Peni

Tucker, Compton

NASA/Goddard Space Flight Center

Code 923

Greenbelt, MD 20771 U.S.A.

Weaver, Peter L.

Research Forester

USDA Forest Service

Institute of Tropical Forestry

Call Box 25000

Rio Piedras, PR 00928-2500

Van Deusen, Paul C.

Mathematical Statistician

Southern Forest Experiment Station

701 Loyola Avenue

New Orleans, LA 70113 U.S.A.

*U.S.GPO:1994-665-017/00019

8 4
The United States Department of Agriculture (USDA) prohibits discrimination

in its programs on the basis of race, color, national origin, sex, religion, age,

disability, political beliefs, and marital or familial status. (Not all prohibited bases

apply to all programs.) Persons with disabilities who require alternative means for

communication of program information (braille, large print, audiotape, etc.)

should contact the USDA Office of Communications at (202) 720-5881 (voice) or

(202) 720-7808 (TDD).

To file a complaint, write the Secretary of Agriculture, U.S. Department of

Agriculture, Washington, DC 20250, or call (202) 720-7327 (voice) or (202) 720-

1127 (TDD). USDA is an equal employment opportunity employer.
Gillespie, A. J. R., compiler. 1994. Remote sensing for tropical forest

assessment: Evaluacidn de bosques tropicales utilizando la tecnica telesensorial: Proceedings of a workshop; 1991 April 8-12; San Juan, PR.

Gen. Tech. Rep. SO-l 13. New Orleans, LA: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Southern Forest Experiment Station. 84 p.

This proceedings contains discussions of state-of-the-art methodology

for remote sensing of forest environments. The emphasis is on how to

incorporate this technology into national forest inventory efforts and

how to improve the ability to monitor forest change with remotely

sensed data throughout the Tropics.

Keywords: AVHRR, forest inventory, forest mapping, GIS technology,

global positioning, image modeling, hurricane damage, land cover

classification, remotely sensed data, statistical designs, tropical deforestation, tropical forest biomass.

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