Análisis multitemporal de índices de deforestación en el distrito de Yambrasbamba, Amazonas, Perú

Autores/as

  • Erick Martin Chuquibala Castro Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas, Facultad de Ingeniería Civil y Ambiental

DOI:

https://doi.org/10.25127/ucni.v4i3.803

Palabras clave:

suelo, clasificación supervisada, índices, SIG

Resumen

El objetivo de esta investigación fue evaluar los índices de deforestación ocurridos en el distrito de Yambrasbamba, región Amazonas Perú, entre los años 1987 y 2019, en dos periodos, P1 (1987-2001) y P2 (2001-2019), mediante técnicas de teledetección. Se utilizó material cartográfico, imágenes satelitales y software de sistemas de información geográfica (SIG) y se realizó una clasificación supervisada en la que se consideró las siguientes clases: Áreas artificializadas (AA), pastos y cultivos (PC), tierra desnuda (TI), bosques (BO) y una clase adicional de nubes y sombras (NS). La efectividad de la clasificación fue evaluada con el coeficiente de Kappa para determinar el grado de concordancia que hubo entre los mapas temáticos y la realidad. Mediante matrices de error se evaluaron cambios de uso de suelo, índices de deforestación y las transiciones por cada clase. Los resultados mostraron que hubo un aumento de extensión de las clases AA y PC, producto de actividades antropogénicas lo que originó una considerable disminución de la clase BO. Se concluye que existe la misma tendencia en los dos periodos evaluados. 

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Campbell, J. B., & Wynne, R. H. (2011). Introduction to remote sensing (5th ed). Guilford Press, 115 - 117.

Chander, G., Markham, B. L., & Helder, D. L. (2009). Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors. Remote Sensing of Environment, 113(5), 893-903. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.01.007

Chavez, J. P. (1996). Image-Based Atmospheric Corrections—Revisited and Improved. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 62, 1025-1036.

Chuvieco, E. (2016). Fundamentals of satellite remote sensing: An environmental approach (Second edition). CRC Press, Taylor & Francis Group, 140 - 141.

Congalton, R. G. (1991). A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 37(1), 35-46. https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90048-B

Dzieszko, P. (2014). Land-cover modelling using Corine Land Cover data and multilayer perceptron. Quaestiones Geographicae, 33(1), 5-22. https://doi.org/10.2478/quageo-2014-0004

FAO. (2016). Bosques y cambio climático en el Perú.FAO, 40-41.

Gao, J. (2009). Digital analysis of remotely sensed imagery. McGraw Hill, 270-271.

Horning, N., Robinson, J. A., Sterling, E. J., Turner, W., & Spector, S. (2010). Remote sensing for ecology and conservation: A handbook of techniques. Oxford University Press, 40 - 41.

INEI. (1995). Migraciones internas en el Perú. Instituto Nacional de Estadística e Informática, 11-12.

Landis, J. R., & Koch, G. G. (1977). The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data. Biometrics, 33(1), 159. https://doi.org/10.2307/2529310

MINAM. (2009). Mapa de la deforestación peruana 2000, 82-86.

MINAM. (2014a). Informe Nacional del Estado del Ambiente 2012—2013, 19 - 20.

MINAM. (2014b). Perú: Reino de los bosques, 19-25.

Pontius, R. G., Shusas, E., & McEachern, M. (2004). Detecting important categorical land changes while accounting for persistence. Agriculture, Ecosystems & Environment, 101(2-3), 251-268. https://doi.org/10.1016/j.agee.2003.09.008

Richards, J. A., & Jia, X. (2006). Remote sensing digital image analysis: An introduction (4th ed). Springer, 273.

Rojas, N. B., Barboza Castillo, E., Maicelo Quintana, J. L., Oliva Cruz, S. M., & Salas López, R. (2019). Deforestación en la Amazonía peruana: Índices de cambios de cobertura y uso del suelo basado en SIG. Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles, 81. https://doi.org/10.21138/bage.2538a

Salas, R., Barboza Castillo, E., & Oliva Cruz, S. M. (2015). Dinámica Multitemporal de índices de deforestación del Distrito de Florida, Departamento de Amazonas, Perú. INDES - Revista de investigación para el desarrollo sustentable, 2(1): 18-27.

Shanee, N., Shanee, S., & Horwich, R. H. (2015). Effectiveness of locally run conservation initiatives in north-east Peru. Oryx, 49(2), 239-247. https://doi.org/10.1017/S0030605313001002

Trisurat, Y., Shrestha, R. P., & Alkemade, R. (2011). Land use, climate change and biodiversity modeling: Perspectives and applications. Information Science Reference. 52 - 77.

Vázquez, V. H. L., & Rocha, W. P. (2009). Análisis de los cambios de cobertura de suelo derivados de la expansión urbana de la Zona Metropolitana de la Ciudad de México, 1990-2000. Investigaciones geográficas, (68), (85-101).

Descargas

Publicado

2022-03-08

Cómo citar

Chuquibala Castro, E. M. (2022). Análisis multitemporal de índices de deforestación en el distrito de Yambrasbamba, Amazonas, Perú. Revista Científica UNTRM: Ciencias Naturales E Ingeniería, 5(1), 20–28. https://doi.org/10.25127/ucni.v4i3.803

Número

Vol. 5 Núm. 1 (2022)

Sección

Artículos

Licencia

LA REVISTA TIENE UNA POLÍTICA DE ACCESO ABIERTO, CONTANDO CON UNA LICENCIA CC (Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional). 

Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:

  1. Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cuál estará simultáneamente sujeto a la Licencia de reconocimiento de Creative Commons. Por tanto: 

    Usted es libre de:

    • Adaptar — remezclar, transformar y construir a partir del material.
    • La licenciante no puede revocar estas libertades en tanto usted siga los términos de la licencia.

    Bajo los siguientes términos:

    • Atribución — Usted debe dar crédito de manera adecuada, brindar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que sugiera que usted o su uso tienen el apoyo de la licenciante.

    • No Comercial — Usted no puede hacer uso del material con propósitos comerciales.

    • Compartir Igual — Si remezcla, transforma o crea a partir del material, debe distribuir su contribución bajo la lamisma licencia del original.

     
  2. Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
  3. Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) antes y durante el proceso de envío, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada. (Véase El efecto del acceso abierto).

Licencia Creative Commons
Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional