Deforestación en el área de conservación privada Tilacancha: zona de recarga hídrica y de abastecimiento de agua para Chachapoyas

Autores/as

  • Rolando Salas Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas, Instituto de Investigación para el Desarrollo Sustentable de Ceja de Selva, Chachapoyas
  • Nilton B. Rojas Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas, Instituto de Investigación para el Desarrollo Sustentable de Ceja de Selva, Chachapoyas http://orcid.org/0000-0002-5352-6140
  • Jose Mamani Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas, Instituto de Investigación para el Desarrollo Sustentable de Ceja de Selva, Chachapoyas
  • Nelson Y. Rodriguez Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas, Instituto de Investigación para el Desarrollo Sustentable de Ceja de Selva, Chachapoyas

DOI:

https://doi.org/10.25127/aps.20182.393

Palabras clave:

Cobertura del suelo, Teledetección, cambio de cobertura, exactitud

Resumen

La deforestación es un componente principal del cambio climático; el mismo que está contribuyendo a la rápida pérdida del área de bosques con importantes implicaciones para la conservación de la biodiversidad y el funcionamiento del ecosistema. Este estudio tiene como objetivo determinar la deforestación en el área de conservación privada Tilacancha, cuya zona representa la recarga hídrica y de abastecimiento de agua para Chachapoyas. Se aplicó el algoritmo de clasificación supervisada de máxima probabilidad incorporada en el QGIS para detectar cambios en la cobertura del suelo observados en el ACP Tilacancha utilizando datos satelitales multiespectrales obtenidos de Landsat 5 y 8 para los años 1984, 2000 y 2016. El ACP se clasificó en cinco clases principales de cobertura: arbustos, pastos y cultivos, pajonal y superficie quemada. Los mapas generados presentaron una exactitud temática global de 87% y un índice Kappa de 0.78. Los resultados indican que la cobertura forestal para el primer y segundo periodo se redujo en un 21.63% y 41.39% respectivamente, mientras que el área de pajonal se ha incrementado en un 13.63 % y 18.06% respectivamente. Durante los últimos 32 años, el uso y cobertura del suelo en la zona de estudio ha estado influenciado por factores clave que giran en torno al desarrollo ganadero y agrícola. El nivel de degradación forestal ha aumentado y requiere de manera inmediata tomar nota de los cambios ambientales y establecer políticas urgentes, rigurosas y coherentes para el desarrollo racional de los recursos de esta zona.

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Abrams, M. 2000. “The Advanced Spaceborne Thermal Emission and Re Ection Radiometer ( ASTER): Data Products for the High Spatial Resolution Imager on NASA ’ s Terra Platform.” International Journal of Remote Sensing 21 (5): 847–59.

Awasthi, A., S. K. Uniyal, G. S. Rawat, y A. Rajvanshi. 2003. “Forest Resource Availability and Its Use by the Migratory Villages of Uttarkashi, Garhwal Himalaya (India).” Forest Ecology and Management 174 (1–3): 13–24. doi:10.1016/s0378-1127(02)00026-9.

Bendix, J., E. Beck, A Bräuning, F. Makeschin, M. Reinhard, S. Scheu, y W. Wilcke. 2013. Ecosystem Services, Biodiversity and Environmental Change in a Tropical Mountain Ecosystem of South Ecuador. Springer. Berlín (Alemania).

Beuchle, R., R. C. Grecchi, Y. E. Shimabukuro, R. Seliger, H. D. Eva, E. Sano, y F. Achard. 2015. “Land Cover Changes in the Brazilian Cerrado and Caatinga Biomes from 1990 to 2010 Based on a Systematic Remote Sensing Sampling Approach.” Applied Geography 58: 116–27. doi:10.1016/j.apgeog.2015.01.017.

Boca, T., and G. Rodríguez. 2012. Métodos Estadísticos De La Evaluación De La Exactitud De Productos Derivados De Sensores Remotos. Asociación Argentina de Mecánica Computacional. Buenos Aires (Argentina): Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria.

Brook, B. W., N. S. Sodhl, and P. K. L. Ng. 2003. “Catastrophic Extinctions Follow Deforestation in Singapore.” Nature 424: 420–23. doi:10.1038/nature01795.

Chávez, P. S. 1996. “Image-Based Atmospheric Corrections - Revisited and Improved.” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 62 (9): 1025–36. doi:0099-1112/96/6209-1025.

Chuvieco, E. 1995. Fundamentos De Teledeteccion Espacial. Madrid (España): Ediciones RIALP. doi:23.304-1995.

Congalton, R. G. 1991. “A Review of Assessing the Accuracy of Classifications of Remotely Sensed Data.” Remote Sensing of Environment 37 (1): 35–46. doi:10.1016/0034-4257(91)90048-B.

Congalton, R. G., y K. Green. 2009. Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices. Boca Raton (EEUU): CRC Press. doi:10.1111/j.1477-9730.2010.00574_2.x.

Echeverria, C., D. Coomes, J. Salas, J. M. Rey-Benayas, A. Lara, y A. Newton. 2006. “Rapid Deforestation and Fragmentation of Chilean Temperate Forests.” Biological Conservation 130 (4): 481–94. doi:10.1016/j.biocon.2006.01.017.

Eva, H. D., F. Achard, R. Beuchle, E. de Miranda, S. Carboni, R. Seliger, M. Vollmar, et al., 2012. “Forest Cover Changes in Tropical South and Central America from 1990 to 2005 and Related Carbon Emissions and Removals.” Remote Sensing 4 (5): 1369–91. doi:10.3390/rs4051369.

Fearnside, P. M., y W. F. Laurance. 2004. “Tropical Deforestation and Greenhouse-Gas Emissions.” Ecol. Appl. 14 (4): 982–86.

Foody, G. M. 2002. “Status of Land Cover Classification Accuracy Assessment.” Remote Sensing of Environment 80 (1): 185–201. doi:10.1016/S0034-4257(01)00295-4.

Gallardo, M., y J. Martínez-Vega. 2012. “Cambios de Usos Del Suelo y Expansión Urbana En La Comunidad de Madrid: Analizando El Pasado y Simulando El Futuro.” En XV Congreso Nacional de Tecnologias de La Informática Geográfica. Madrid (España).

Geist, H. J., y E. F. Lambin. 2002. “Proximate Causes and Underlying Driving Forces of Tropical Deforestation.” BioScience 52 (2): 143. doi:10.1641/0006-3568(2002)052[0143:PCAUDF]2.0.CO;2.

Gibbs, H. K., y M. Herold. 2007. “Tropical Deforestation and Greenhouse Gas Emissions.” Environmental Research Letters 2 (4): 9–11. doi:10.1088/1748-9326/2/4/045021.

GRA. 2012. “¿Porqué Son Importantes Las Áreas Protegidas?” Chachapoyas (Perú): Gobierno Regionl Amazonas.

GRA. 2014. Autoridad Regional Ambiental: Ambiente Sano Para Vivir Mejor... Chachapoyas (Perú): Gobierno Regionl Amazonas.

Guzmán-Castillo, W., E. S. Arellanos-Carrión, y S. G. Chavez-Quintana. 2012. “Determinación e Incidencia de La Disposición a Pagar En Esquemas de Pagos Por Servicios Ambientales Hídricos: Estudio de Caso En Las Capitales de Las Provincias de Chachapoyas, Rodríguez de Mendoza y Uctubamba.” Folia Amazónica 21 (1–2): 141–51. doi:10.24841/fa.v21i1-2.42.

IIAP. 2006. Estrategia Regional de La Diversidad Biológica de Amazónas. Iquitos (Perú): BIODAMAZ.

Iñiguez-Armijos, C., A. Leiva, H. G. Frede, H. Hampel, y L. Breuer. 2014. “Deforestation and Benthic Indicators: How Much Vegetation Cover Is Needed to Sustain Healthy Andean Streams?” PLoS ONE 9 (8): 1–10. doi:10.1371/journal.pone.0105869.

Kauffman, J. B., M. D. Steele, D. L. Cummings, y V. J. Jaramillo. 2003. “Biomass Dynamics Associated with Deforestation, Fire, and, Conversion to Cattle Pasture in a Mexican Tropical Dry Forest.” Forest Ecology and Management 176 (1–3): 1–12. doi:10.1016/S0378-1127(02)00227-X.

Kindermann, G., M. Obersteiner, B. Sohngen, J. Sathaye, K. Andrasko, E. Rametsteiner, B. Schlamadinger, S. Wunder, y R. Beach. 2008. “Global Cost Estimates of Reducing Carbon Emissions through Avoided Deforestation.” Proceedings of the National Academy of Sciences 105 (30): 10302–7. doi:10.1073/pnas.0710616105.

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

Lazarevic, A., T. Fiez, y Z. Obradovic. 2000. “A Software System for Spatial Data Analysis and Modeling.” System Sciences 1 (1): 1–10. http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=926648.

Li, P., L. Jiang, y Z. Feng. 2013. “Cross-Comparison of Vegetation Indices Derived from Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper plus (ETM+) and Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) Sensors.” Remote Sensing 6 (1): 310–29. doi:10.3390/rs6010310.

Lillesand, T. M., R. W. Kiefer, y J. W. Chipman. 2015. Remote Sensing and Image Interpretation. New Jersey (EEUU): John Wiley & Sons.

Lu, D., P. Mausel, E. Brondízio, y E. Moran. 2004. “Change Detection Techniques.” International Journal of Remote Sensing 25 (12): 2365–2407. doi:10.1080/0143116031000139863.

Macleod, R. D., y R. G. Congalton. 1998. “Quantitative Comparison of Change-Detection Algorithms for Monitoring Eelgrass from Remotely Sensed Data.” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 64 (3): 207–16.

Manjula, K. R., J. Singaraju, P. Anand, y K. Varma. 2013. “Data Preprocessing in Multi-Temporal Remote Sensing Data for Deforestation Analysis.” Global Journal of Computer Science and Technology Software & Data Engineering 13 (6): 19–25.

Mei, A., C. Manzo, G. Fontinovo, C. Bassani, A. Allegrini, y F. Petracchini. 2016. “Assessment of Land Cover Changes in Lampedusa Island (Italy) Using Landsat TM and OLI Data.” Journal of African Earth Sciences 122: 15–24. doi:10.1016/j.jafrearsci.2015.05.014.

MINAM. 2010. “Resolución Ministerial 118-2010-MINAM.” Lima (Perú).

MINAM. 2015. “Mapa Nacional de Cobertura Vegetal.” Lima (Perú).

Mölders, N. 2012. Land-Use and Land-Cover Changes: Impact on Climate and Air Quality. New York (EEUU): Springer.

Pontius, R. G., E. Shusas, y M. McEachern. 2004. “Detecting Important Categorical Land Changes While Accounting for Persistence.” Agriculture, Ecosystems and Environment 101 (2–3): 251–68. doi:10.1016/j.agee.2003.09.008.

QuantumGIS. 2015. QGIS Geographic Information System. http://www.qgis.org.

Reddy, C., G. Rajashekar, P. Hari Krishna, C. S. Jha, y V. K. Dadhwal. 2015. “Multi-Source and Multi-Date Mapping of Deforestation in Central India (1935-2010) and Its Implication on Standing Phytomass Carbon Pool.” Ecological Indicators 57: 219–27. doi:10.1016/j.ecolind.2015.05.003.

Rolland, J., F. L. Condamine, F. Jiguet, y H. Morlon. 2014. “Faster Speciation and Reduced Extinction in the Tropics Contribute to the Mammalian Latitudinal Diversity Gradient.” PLoS Biology 12 (1). doi:10.1371/journal.pbio.1001775.

Sharma, A., R. Prasad, S. Saksena, y V. Joshi. 1999. “Micro-Level Sustainable Biomass System Development in Central Himalaya: Stress Computation and Biomass Planning.” Sustainable Development 7 (3): 132–39. doi:10.1002/(SICI)1099-1719(199908)7:3<132::AID-SD112>3.0.CO;2-2.

Sierra, R. 2000. “Dynamics and Patterns of Deforestation in the Western Amazon: TheNapo Deforestation Front, 1986–1996.” Applied Geography 20: 1–16.

Singh, S., C. S. Reddy, S. V. Pasha, K. Dutta, K. R.L. Saranya, y K. V. Satish. 2017. “Modeling the Spatial Dynamics of Deforestation and Fragmentation Using Multi-Layer Perceptron Neural Network and Landscape Fragmentation Tool.” Ecological Engineering 99. Elsevier B.V.: 543–51. doi:10.1016/j.ecoleng.2016.11.047.

Somanathan, E, R Prabhakar, y Bhupendra Singh. 2009. “Decentralization for Cost-Effective Conservation SCIENCE.” PNAS 106 (11): 4143–47.

Souza, C., L. Firestone, L. M. Silva, y D. Roberts. 2003. “Mapping Forest Degradation in the Eastern Amazon from SPOT 4 through Spectral Mixture Models.” Remote Sensing of Environment 87 (4): 494–506. doi:10.1016/j.rse.2002.08.002.

Tapia-Armijos, M. F., J. Homeier, C. I. Espinosa, C. Leuschner, y M. De La Cruz. 2015. “Deforestation and Forest Fragmentation in South Ecuador since the 1970s - Losing a Hotspot of Biodiversity.” PLoS ONE 10 (9): 1–18. doi:10.1371/journal.pone.0133701.

Trejo, I. 2000. “Deforestation of Seasonally Dry Tropical Forest a National and Local Analysis in Mexico.” Biological Conservation 94 (2): 133–42. doi:10.1016/S0006-3207(99)00188-3.

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Publicado

2018-09-02

Cómo citar

Salas, R., Rojas, N. B., Mamani, J., & Rodriguez, N. Y. (2018). Deforestación en el área de conservación privada Tilacancha: zona de recarga hídrica y de abastecimiento de agua para Chachapoyas. Revista De Investigación De Agroproducción Sustentable, 2(2), 54–64. https://doi.org/10.25127/aps.20182.393

Número

Vol. 2 Núm. 2 (2018)

Sección

Manuscritos

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