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Fire is one of the significant drivers of vegetation loss and threat to Amazonian landscapes. It is estimated that fires cause about 30% of deforested areas, so the severity level is an important factor in determining the rate of vegetation recovery. Therefore, the application of remote sensing to detect fires and their severity is fundamental. Radar imagery has an advantage over optical imagery because radar can penetrate clouds, smoke, and rain and can see at night. This research presents algorithms for mapping the severity level of burns based on change detection from Sentinel-1 backscatter data in the southeastern Peruvian Amazon. Absolute, relative, and Radar Forest Degradation Index (RDFI) predictors were used through singular polarization length (dB) patterns (Vertical, Vertical-VV and Horizontal, Horizontal-HH) of vegetation and burned areas. The Composite Burn Index (CBI) determined the algorithms’ accuracy. The burn severity ratios used were estimated to be approximately 40% at the high level, 43% at the moderate level, and 17% at the low level. The validation dataset covers 384 locations representing the main areas affected by fires, showing the absolute and relative predictors of cross-polarization (k = 0.734) and RDFI (k = 0.799) as the most concordant in determining burn severity. Overall, the research determines that Sentinel-1 cross-polarized (VH) data has adequate accuracy for detecting and quantifying burns.

Los bosques de la Amazonia de Madre de Dios (Perú) vienen siendo deforestados. La deforestación es impulsada por el crecimiento poblacional urbano, agricultura, minería aurífera desarrollo de infraestructura y la falta de planeación urbana y territorial. La pérdida de bosques tiene varias consecuencias negativas, como la inmigración y la pobreza persistente. El estudio analiza el valor de conservación de un de bosque prístino de terraza alta, ubicada en el sureste de la Amazonia peruana, área que soporta la presión de amenazas de deforestación e invasión de tierras acrecentada desde el acondicionamiento del corredor vial construida por la Iniciativa para la Integración de la Infraestructura Regional Suramericana (IIRSA). Para ello, se planteó el método de valoración contingente (MVC) a través del modelo logit dicotómico para definir la disposición a pagar (DAP) de los encuestados sobre precios propuestos de un escenario hipotético conservar el bosque como estrategia para fortalecer sus capacidades en la educación de profesionales, la población, y la investigación como motor en la generación del conocimiento. El resultado muestra que la DAP promedio para implementar el programa de conservación fue de S/ 17.49 (USD 5.16) como pago único por año. Este valor presenta una alta relación significativa con las variables: educación, importancia de la existencia del bosque, conocimiento ambiental, e ingresos, en el modelo econométrico para aceptar la propuesta. Finalmente, el bosque es importante por sí mismo para la población, y manifiestan una disposición positiva para su conservación.

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