: La Amazonia occidental, puntualmente la región de Madre de Dios, es conocida como la capital de la biodiversidad del Perú y es reconocida mundialmente como uno de los lugares con mayor biodiversidad de la Tierra. Sin embargo, se ha visto amenazada por un grave problema de pérdida de bosques. Las principales amenazas ambientales se deben a una mala gestión del territorio que ocasionan la concentración de tierras, expansión agrícola, ganadería, minería de oro y la explotación económica descontrolada. El presente estudio analiza la dinámica de pérdida de bosques y los cambios de uso de suelo entre 1999-2018. Para la cuantificación de la pérdida de bosque se utilizaron técnicas de sensoramiento remoto, imágenes Landsat 5 Thematic Mapper (TM) y 8 Operational Land Imagery (OLI). Las imágenes fueron procesadas utilizando una clasificación supervisada denominada Neural Net. La metodología incluye procedimientos de validación utilizando puntos de verificación de campo e imágenes de teledetección de media y alta resolución de diferentes sensores (SPOT-5, PlanetScope, WorldView y Drone). Los resultados mostraron una pérdida de bosque durante 1999-2018 de 1698.63 km2 , con una tasa anual de -0.21% y una pérdida promedio de 59.28 km2 /año. Para los cambios de bosques a otros usos de la tierra, encontramos la conversión 841.41 km2 durante 2014-2018. Nuestros resultados indican que la agricultura es la mayor responsable del avance de la deforestación (72.90%), mientras que la minería de oro tiene una mayor incidencia en los sectores focalizados.
Desarrollo estructural y composición florística arbórea en áreas afectadas por minería aurífera en laAmazonía peruana: a 20 años de su reforestación
Development of forest structure and tree floristic composition on affected gold mined sites in the Peruvian Amazon: 20 years after reforestation
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.
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