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Timestamp: 2018-03-24 16:33:56+00:00

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Frentes Reforestacion-deforestacion by SIA MARN - issuu
Análisis de la dinámica de la cobertura vegetal y uso de la tierra con datos de muy alta resolución en frentes de deforestación y reforestación en Guatemala
Elaborada por Ing. Victor Hugo Ramos con la aprobación del Grupo Interinstiucional de Mapeo y Monitoreo Forestal (INAB-CONAP-MARN-UVG-URL)
TABLA DE CONTENIDOS 1 Introducción............................................................................................................................................... 1 2
Antecedentes ............................................................................................................................................. 1
Métodos..................................................................................................................................................... 2 3.1
Identificación de de áreas candidatas............................................................................................... 2
Inventario de datos de alta resolución disponibles .......................................................................... 7
Procesamiento de datos ................................................................................................................... 9
Productos y cronograma.......................................................................................................................... 11
Presupuesto ............................................................................................................................................. 11
Bibliografía ............................................................................................................................................... 11
LISTADO DE FIGURAS Figura 01. Tasas brutas anualizadas de pérdida de bosques en cuadrángulos de 100 km2 para el periodo entre circa 2000 y circa 2006.............................................................................................................................. 3 Figura 02. Tasas brutas anualizadas de ganancia de bosques en cuadrángulos de 100 km2 para el periodo entre circa 2000 y circa 2006.............................................................................................................................. 4 Figura 03. Superficie reforestada con incentivos de PINFOR entre 1998-2003 en cuadrángulos de 100 km2 .. 5 Figura 05. Sitios preliminarmente seleccionados como candidatos al análisis y categorías de dinámica de cobertura identificadas ...................................................................................................................................... 6 Figura 06. Imágenes de alta resolución identificadas para la fecha 01 (2001-2003) ......................................... 8 Figura 07. Imágenes de alta resolución identificadas para la fecha 03 (2009-2011) ......................................... 8
LISTADO DE TABLAS Tabla 01. Descripción numérica de sitios preliminarmente seleccionados como candidatos al análisis ........... 7 Tabla 02. Cobertura de datos de alta resolución de sitios preliminarmente seleccionados como candidatos al análisis ................................................................................................................................................................ 9
Esta propuesta tiene el fin de generar conocimiento a nivel de detalle de la dinámica de cambios de uso en el suelo en los frentes de deforestación y reforestación de Guatemala a través del análisis de datos de sensores remotos de muy alta resolución. Este ejercicio estará estrechamente vinculado a un estudio paralelo que se enfocará al análisis social y económico de las causas de la deforestación y degradación del bosque.
La información generada será utilizada fundamentalmente para:
Generar conocimiento que sea empleado en la formulación de estrategias y planes de acción para la reducción de la deforestación en el país
Caracterizar a nivel de detalle las transiciones de uso del suelo, en particular las relacionadas con la conversión de bosques hacia usos agropecuarios
Analizar factores biofísicos con influencia en los procesos de deforestación
Evaluar la calidad de datos de uso del suelo de resoluciones medianas producidos para todo el país en fechas cercanas a 2000, 2006 y 2010
Dado que este trabajo será realizado usando datos de sensores de muy alta resolución se estima que el análisis será conducido en sitios representativos de los frentes de deforestación y reforestación y no en la totalidad de los mismos a causa de las complicaciones logísticas que un análisis de esa escala y detalle implica en recursos humanos y materiales. Se propone que este trabajo sea conducido por un equipo interinstitucional que tenga vínculos directos con la temática de bosques y uso del suelo.
Este trabajo se enmarca dentro de los procesos relacionados con la Estrategia Nacional para la Reducción de la Deforestación de Guatemala, a la vez también vinculado a las actividades preparatorias del país para REDD+.
Así mismo, estará estrechamente ligado a los ejercicios técnicos de cartografía de dinámica de uso del suelo que han sido recientemente desarrollados por INAB, CONAP, UVG y URL, dado que unos de los propósitos planteados para este estudio es el de validar adicionalmente la calidad de los datos producidos por estas instituciones para los periodos cercanos a 2000, 2006 y 2010 y en específico los sitios donde estos productos han observado transiciones de bosque a otros usos y viceversa. 1
Finalmente, este estudio también estará relacionado cercanamente a un estudio paralelo que se enfocará al análisis social y económico de las causas de la deforestación y degradación del bosque.
Definiciones importantes usadas como base para este ejercicio incluyen (aunque probablemente será necesario ampliarlas y crear algunas más):
Arbol (FAO, 2004) Planta leñosa con fuste y copa definida con crecimiento secundario que en su estado de madurez alcanza una altura mínima de 5metros y un diámetro mínimo de 10 cm. Con este concepto se excluyen los bambúes y las palmas.
Bosque (Martínez-Alonso, et al, 2007) Arboles de al menos 5 m de altura, 30% de cobertura de la copa y 0,5 ha de superficie mínima.
Esta sección tiene el fin de plantear líneas generales de trabajo y se espera que los detalles metodológicos específicos sean validados y aprobados por un comité técnico interinstitucional.
Identificación de de áreas candidatas
Usando cuadrángulos de 100 km2 fueron estimadas tasas brutas anualizadas de conversión de bosque hacia otros usos y viceversa usando los datos recientemente publicados para el periodo entre circa 2000 – circa 2006 (UVG, INAB, CONAP, URL, 2011) con el propósito de definir áreas con cantidades de deforestación y regeneración de bosques significativas. Igualmente fue incorporado al análisis estadísticas de plantaciones forestales incentivadas por el PINFOR y sembradas en el periodo entre 1998-2003 que se estima estarían en la transición hacia bosques alrededor del año 2010. La estructura de esta base de datos de cuadrángulos de 100 km2 se presenta en el Anexo 1 y los resultados del análisis representado por mapas se muestran en las Figuras 01, 02 y 03.
También citada como definición oficial de Guatemala en la página de listado de autoridades CDM del UNFCCC
(http://cdm.unfccc.int/DNA/index.html consultado el 10 de Octubre de 2011)
Figura 01. Tasas brutas anualizadas de pĂŠrdida de bosques en cuadrĂĄngulos de 100 km2 para el periodo entre circa 2000 y circa 2006
Figura 02. Tasas brutas anualizadas de ganancia de bosques en cuadrรกngulos de 100 km2 para el periodo entre circa 2000 y circa 2006
Figura 03. Superficie reforestada con incentivos de PINFOR entre 1998-2003 en cuadrángulos de 100 km2
Aplicando umbrales de tasas brutas de pérdida y ganancia de bosque anuales de 200 ha por cuadrángulo de 100 km2 y de un valor acumulado de 200 ha reforestadas con incentivos de PINFOR entre 1998 y 2003 se produjo un mapa que combinó estos tres factores para identificar áreas de interés para este estudio. Sitios preliminares fueron identificados usando los criterios de aérea mínima contigua de 400 km2 con bordes de 20 km por lado y distanciados entre sí a al menos 10 km. Estos criterios tienen el fin de distribuir áreas 5
candidatas de manera regular al mismo tiempo que extender las áreas potenciales para el análisis tan ampliamente como posible en el país y de esa manera reflejar las dinámicas distintas de pérdida y ganancia de bosque. En total 14 áreas fueron preliminarmente identificadas que cubren 5 categorías posibles de análisis. La Figura 04 muestra las combinaciones de características de las áreas y los sitios seleccionados preliminarmente y la Tabla 01 describe rápidamente las características de estas áreas numéricamente.
Figura 05. Sitios preliminarmente seleccionados como candidatos al análisis y categorías de dinámica de cobertura identificadas
Tabla 01. Descripción numérica de sitios preliminarmente seleccionados como candidatos al análisis
Identificador 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Reforestación Tasa anual de Tasa anual de con PINFOR pérdida (ha) ganancia (ha) 1998-2003 (ha) 1116.86 10.97 0 1415 5.06 0 1375.85 1.29 131.59 1283.74 70.8 0 1986.05 44.82 6 554.53 59.22 1422.56 1048.73 39.2 1059.42 1332.33 67.89 147 100.55 1166.61 142.09 435.9 629.2 2107.52 256.43 1007.99 141.84 191.74 938.43 725.41 916.27 49.04 221.55 1012.96 163.28 215.18
Nombre Laguna del Tigre Ruta al Naranjo Laguna Mendoza Gancho de Fierro San Román San Francisco Río San Juán Río Santa Amelia Nebaj Cobán Caquipeq San Jerónimo Chimoxán Amatique
Inventario de datos de alta resolución disponibles 2
Mediante búsquedas en los catálogos de Geoeye , Digital Globe y Spotimage fueron obtenidos datos de cobertura de sensores remotos de muy alta resolución, incluyendo los de Geoeye 1 (0.41 mt pancromático, 1.65 mt multiespectral), Ikonos 2 (0.41 mt pancromático, 4.0 mt multiespectral), Kompsat (1.0 mt pancromático, 4.0 mt multiespectral), Quickbird 2 (0.6 mt pancromático, 2.4 mt multiespectral), Spot 5 (2.5 mt multiespectral) y Worldview 2 (0.46 mt pancromático, 1.8 mt multiespectral). Sensores candidatos no incluidos en la búsqueda incluyen a Formosat (2.0 mt pancromático, 8 mt multiespectral) y Rapideye (6.5 mt multiespectral). Los resultados de la búsqueda fueron filtrados para incluir únicamente imágenes con un máximo de 15% de cobertura de nubes (como reportada por el proveedor, sin verificación visual) y rangos 5
de fechas para entre 2001-2003 para la fecha potencial de observación 01 y el rango entre 2009-2011 para la fecha potencial de observación 03 (asumiendo que la fecha 02 será cubierta por las ortofotografías de Pasco-Finnmap encargadas por MAGA-RIC-IGN). Resultados de esta búsqueda son presentados en las Figuras 06 y 07 y resumidos en la Tabla 02.
http://geofuse.geoeye.com/landing/Default.aspx
Ninguno de los sensores investigados cuenta con colectas previas a este rango de fechas
Figura 06. Im谩genes de alta resoluci贸n identificadas para la fecha 01 (2001-2003)
Figura 07. Im谩genes de alta resoluci贸n identificadas para la fecha 03 (2009-2011)
Tabla 02. Cobertura de datos de alta resolución de sitios preliminarmente seleccionados como candidatos al análisis
Cobertura fecha 01 Ninguna Ninguna Ninguna Ninguna Ninguna Mínima Ninguna Ninguna Ninguna Ninguna Ninguna Parcial Ninguna Ninguna
Cobertura fecha 02 Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos) Total (ortos)
Cobertura fecha 03 Parcial Parcial Parcial Total Parcial Mínima Ninguna Ninguna Parcial Total Total Total Ninguna Total
En 10 de los 14 sitios identificados es posible hacer un análisis multitemporal entre la fecha 02 y la fecha 03al menos parcial solo en San Jerónimo, es posible realizar el análisis multitemporal incluyendo las tres fechas con los datos de sensores remotos identificados hasta el momento.
En cuanto a los métodos para procesar los datos no se define una secuencia detallada, pero se propone considerar los siguientes aspectos: -
Es indispensable la ortorectificación de los datos que sean considerados a precisiones de menos de 2 mt de error dado que un análisis multitemporal de esta resolución será efectivo solo si se cumple con esta condición. Con este propósito los datos deben ser ortorectificados estrictamente, probablemente usando los modelos RPC de los sensores y usando como referencia las ortofotos así como el modelo de elevación digital asociado a las mismas.
Será necesario considerar una unidad mínima mapeable dentro del rango de 50-500 mt2 para realmente hacer un análisis con el nivel de detalle que se estima necesario. Obviamente esta especificación implicará la necesidad de hacer un trabajo muy detallado.
Se sugiere evaluar la factibilidad del uso de la capa de OCS producida a partir de las ortofotos de 2006-2007 posiblemente la versión mejorada por el MAGA. Si el uso de estos datos es posible, la carga de trabajo será reducida considerablemente hasta quizá un 50% con respecto al escenario de procesar todas las fechas que sean consideradas.
En caso se estime no suficiente el nivel de detalle de los datos de OCS, se sugiere la exploración del uso de métodos de clasificación basada en objetos implementada en varias herramientas comerciales y gratuitas. Esta opción en teoría debería reducir significativamente la necesidad de hacer uso intensivo de procedimientos manuales, pero seguramente también si se escogen 9
herramientas comerciales podría incrementar los costos de manera sustancial. Si esta opción es considerada como la más apropiada es posible que sea necesario capacitar mínimamente al personal que esté involucrado. La alternativa a este último enfoque es la digitalización manual, lo que encajaría bien con el uso de los datos de la capa OCS. -
Se sugiere la conformación de equipos técnicos de procesamiento de datos en al menos el INAB, el CONAP y el IARNA, aunque la participación de la UVG, MARN y el MAGA sería también deseable. Este reparto de responsabilidades permitirá cubrir más áreas, más fechas de análisis y aprovechar la cercanía y familiaridad del personal de estas instituciones con las áreas candidatas a ser analizadas en términos de conocimiento de campo. El reto evidente de este reparto de responsabilidades estará en la consistencia de resultados entre productores de datos y también la frecuente distracción asociada a la no centralización de los equipos técnicos. Como se verá más adelante se propone la contratación temporal de personal que procese los datos en un escenario en donde este personal sería asignado a las instituciones participantes.
Las clases candidatas deben considerar al menos la diferenciación entre cultivos anuales, cultivos perennes específicos, pastos cultivados, áreas urbanas, áreas suburbanas, bosques clasificados fisonómicamente (altos, medianos y bajos), bosques clasificados en lo posible taxonómicamente (latifoliados, de coníferas y mixtos) y en lo posible distintos tipos de degradación de bosques (quemados, talados selectivamente, en sucesión secundaria, etc). Será necesario armonizar estas clases candidatas con el sistema de clasificación de la capa OCS si finalmente se decide utilizarla probablemente simplificándola dado que se tiene entendido que la versión en producción por el MAGA usa el sistema CORINE land cover que en algunos de sus niveles es muy ambicioso.
Análisis de precisión de datos de resolución mediana producidos por el proyecto de Dinámica de la cobertura forestal serán expeditos una vez a la mano los datos finales de ambos análisis. El enfoque será específicamente el de evaluar la calidad posicional y temática de las áreas con cambios como reportadas en la capa de dinámica.
Análisis posteriores a practicar a los datos multitemporales pueden incluir la relación entre las diferentes transiciones encontradas y distancias a caminos, poblados, agua, pendientes y muy probablemente estos análisis deberán ser acordados en detalle con el equipo que desarrollará la investigación paralela de análisis social, esto para dar cumplimiento al propósito de analizar factores biofísicos en los procesos de deforestación.. Información de catastro para las áreas donde esté disponible sería muy importante en particular si es posible conectar propiedades a datos socioeconómicos de sus propietarios.
Productos y cronograma
Se espera que los productos a entregar incluyan los datos multitemporales de al menos 5 sitios con metadatos completos y un informe técnico que detalle los métodos, resultados y análisis posteriores realizados con los datos. Este informa técnico probablemente deba ser preparado en conjunto con el equipo de investigación del análisis social.
Un cronograma preliminar, que finalmente será refinado con decisiones sobre el número de áreas, instituciones involucradas en trabajo operativo, métodos a usar, apoyos de capacitación y persona requeridos se presenta a continuación.
Tarea Taller técnico de apertura Adquisición de datos de sensores remotos Preprocesamiento Clasificación de datos Evaluación de precisión de datos Taller técnico para análisis posterior de datos Análisis de precisión de datos de Dinámica de la Cobertura Análisis de datos multitemporales y factores biofísicos y sociales Redacción de informes y preparación de productos finales Presentación pública
MES 5 6
Un presupuesto tentativo se presenta a continuación. Los datos de sensores remotos que se estima pueden costar hasta US$15 por km2 aunque algunos de los sensores considerados tienen precios más bajos. En el escenario presentado se asume que se hacen análisis para 10 áreas y que para cada una de ellas se requiere adquirir 200 km2 de datos de alta resolución. La reducción en el número de áreas y en el tamaño del área a analizar en cada caso pueden bajar los costos a menos de la mitad del total mostrado abajo.
Datos de sensores remotos
Personal para procesar datos
Costo unitario (USD $)
Costo total (USD $)
personas por 9 meses
34,615.38
1,923.08 TOTAL
1,923.08 95,820.51
FAO. 2004. Actualización de la evaluación de los recursos forestales mundiales a 2005, Términos y Definiciones. Departamento de Montes, Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación. Roma, Italia. 36 p. http://www.fao.org/forestry/78510d07adfee9364a4127238bf3ffc7d6ab2.pdf
Martinez-Alonso C., Imbach P., Locatelli B. 2007. Como seleccionar una definición de bosque para el mecanismo de desarrollo limpio?. Recursos naturales y ambiente. Turrialba, Costa Rica (51-52) : 184-190. http://web.catie.ac.cr/informacion/RFCA/rev51-52/rna51_exp_martinez.pdf
UVG, INAB, CONAP, URL. 2011. Mapa de Cobertura Forestal de Guatemala 2006 y Dinámica de la Cobertura Forestal 2001-2006. Guatemala, 97 pp.
ANEXO 01. ESTRUCTURA DE BASE DE DATOS DE CUADRANGULOS DE 100 km2 PARA LA IDENTIFICACION DE AREAS DE INTERES PARA EL ANALISIS NOMBRE DE CAMPO DESCRIPCION DE CAMPO ID_UN AREA_VEC FCOB BOSQUE NOBOSQUE
Identificador único de cuadrángulo Area calculada con el vector en hectáreas Area estimada para FUERA DE COBERTURA calculada con el raster de dinámica en hectáreas Area estimada para BOSQUE calculada con el raster de dinámica en hectáreas Area estimada para NO BOSQUE calculada con el raster de dinámica en hectáreas Area estimada para PERDIDA DE BOSQUE ENTRE FECHA 01 Y FECHA 02 calculada con el raster de dinámica en
PERDBOSQ
hectáreas Area estimada para GANANCIA DE BOSQUE ENTRE FECHA 01 Y FECHA 02 calculada con el raster de dinámica en
GANBOSQ
AGUA SINDATOS
Area estimada para AGUA calculada con el raster de dinámica en hectáreas Area estimada para SIN DATOS / FUERA DE COBERTURA calculada con el raster de dinámica en hectáreas Area estimada total calculada con el raster de dinámica en hectáreas para la suma de los campos BOSQUE
AREA_RAST
NOBOSQUE PERDBOSQ GANBOSQ y AGUA
BOSQF01
Area estimada para BOSQUE en la fecha 01 derivado de sumar los campos BOSQUE y PERDBOSQ Porciento estimado de BOSQUE en la fecha 01 derivado de dividir el campo BOSQF01 dentro del camto
PORCBOSF01
AREA_RAST y multiplicar por 100
TASAPER
Tasa anual de pérdida de hectáreas derivada de dividir el campo PERDBOSQ dentro del campo DIF_F01F02 Tasa anual de pérdida en porcentaje derivada de dividir el campo TASAPER dentro de BOSQF01 multiplicado por
TSPORPER
NOBOSQF01
Area estimada para NO BOSQUE en la fecha 01 derivado de sumar los campos NOBOSQUE y GANDBOSQ Porciento estimado de NOBOSQUE en la fecha 01 derivado de dividir el campo NOBOSQF01 dentro del campo
PORCNOBOSF01
AREA_RAST y multiplicar por 100 Tasa anual de ganancia de bosque en hectáreas derivada de dividir el campo GANBOSQ dentro del campo
DIF_F01F02 Tasa anual de pérdida en porcentaje derivada de dividir el campo TASAGAN dentro de BOSQF01 multiplicado por
TSPORGAN
FECHA01 FECHA02 DIF_F01F02 MBN_98 MBN_99 MBN_00 MBN_01 MBN_02 MBN_03 MBN_04 MBN_05 MBN_06 MBN_07 MBN_08 MBN_09
Fecha promedio 01 para el cuadrángulo en años decimales Fecha promedio 02 para el cuadrángulo en años decimales Periodo entre la fecha 01 y fecha 02 en años decimales derivado de la resta de los campos FECHA02 y FECHA01 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 1998 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 1999 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 2000 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 2001 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 2002 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 2003 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 2004 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 2005 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 2006 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 2007 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 2008 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales en el año 2009
NOMBRE DE CAMPO DESCRIPCION DE CAMPO Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales entre los años 1998 y MBN_98_00
2000 Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales entre los años 2001 y
MBN_01_03
2003 Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales entre los años 2004 y
MBN_04_06
2006 Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales entre los años 2007 y
MBN_07_09
2009 Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Manejo de Bosques Naturales entre los años 1998 y
MBN_98_03
MBN_04_09
MBN_TOT
REF_98 REF_99 REF_00 REF_01 REF_02 REF_03 REF_04 REF_05 REF_06 REF_07 REF_08 REF_09 REF_98_00 REF_01_03 REF_04_06 REF_07_09 REF_98_03 REF_04_09 REF_TOT
Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 1998 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 1999 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 2000 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 2001 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 2002 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 2003 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 2004 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 2005 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 2006 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 2007 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 2008 Superficie en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación en el año 2009 Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación entre los años 1998 y 2000 Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación entre los años 2001 y 2003 Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación entre los años 2004 y 2006 Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación entre los años 2007 y 2009 Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación entre los años 1998 y 2003 Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación entre los años 2004 y 2009 Superficie acumulada en hectáreas de proyectos PINFOR de Reforestación entre los años 1998 y 2009
Frentes Reforestacion-deforestacion
sia-marn
Propuesta preliminar de frentes de reforestacion y deforestacion

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