Evaluación De Cambios en La Cobertura Y Uso De La Tierra Con Imágenes De Satélite en Piura - Perú

Abstract

ResumenSe realizó el estudio del bosque seco localizado en la región Piura, Perú con el objetivo de evaluar el cambio de la cobertura y el uso de la tierra. Se utilizó el procesamiento digital de imágenes del satélite LANDSAT 5 registradas entre 1999 y el 2001, a través de una clasificación supervisada, usando el algoritmo de máxima verosimilitud. Los resultados se compararon con el mapa de bosques secos elaborado por INRENA con interpretación visual de imágenes LANDSAT 5 registradas entre 1986 y 1994. Las imágenes de 1999 y 2001 fueron clasificadas con un acierto del 89 % y al compararlas con la clasificación de INRENA, permitieron evaluar la dinámica espacio temporal de los bosques secos, cuantificando los retrocesos y mejoras de los mismos. El 38% del área del bosque seco permaneció sin variación, mientras que 13% mejoró su condición y el otro 23% tiende a la reducción de su cobertura. El procesamiento digital de imágenes de satélite permite agilizar el proceso y ser más precisos que la interpretación visual utilizada en el estudio de línea de base del INRENA. Palabras clave: bosque seco, cambios en la cobertura y uso de la tierra, proceso digital de imágenes Abstract A study was conducted in the dry forests of the Piura Region, Peru, in order to assess changes in land cover and land use. Digital image processing of LANDSAT 5 satellite images registered from 1999 to 2001 was used, through a supervised classification using a maximum likelihood algorithm. Results from the process were compared with a land cover & land use map made by INRENA with visual interpretation of LANDSAT 5 images registered from 1986 to 1994. Imagery from 1999 and 2001 were classified with 89 % of success when compared with INRENA's classification. This comparison allowed the assessment of spatial and temporal dynamics of dry forests and to quantify deterioration and/or improvements. 38% of the dry forest remained unvaried, 13 % improved their condition, and 23% tended to reduce their coverage. Digital image processing can speed up the process and is more accurate than the visual interpretation used in INRENA's baseline study. Key words: dry forest, land cover and land use changes, digital image processing Introducción.La Región Piura, en el Perú, alberga en su territorio una formación vegetal característica de zonas áridas, conocida con el nombre de bosque seco. La biomasa de esta formación vegetal es aprovechada por la población de Piura para alimentar al ganado caprino y obtienen productos como madera, combustible, forraje, algarroba y sombra, utilizándose la mayor parte de especies herbáceas, arbustivas y arbóreas. Además, contribuye con la belleza del paisaje. La zona en la que se desarrolla, hace del bosque seco, con las especies que lo conforman, un ecosistema único.Los bosques ecuatoriales estacionalmente secos del Pacífico (Linares-Palomino et al., 2010) o bosques tropicales estacionalmente secos (Pennington et al., 2000;Linares-Palomino, 2004) cubren la franja costera de 100 a 150 km de ancho y abarcan parte de los departamento...

Percentage of pregnancies in Caesalpinia spinosa "taya" by "t" budding and "wedge" grafting in Tambogrande, Piura – Peru

“…La tala indiscriminada a la que ha sido expuesta la flora en general y los bosques en particular, se ha tornado una actividad por demás agresiva y destructiva (García, 2016). Es así que miles y miles de hectáreas y quizás miles de km 2 han pasado a ser desiertos en los últimos años sin haber respetado zonas o regiones de Costa, Andes y Amazonia; cerca de 2849 km 2 de bosques son talados anualmente, y de ellos, casi el 80% de manera ilegal; pérdida forestal que es responsable de casi la mitad de las emisiones de gases efecto invernadero a nivel nacional, por no mencionar el gran impacto generado a nivel global (Zorogastúa et al, 2011;Smith y Schwartz, 2015). Afortunadamente, así sea sólo por ley, hay la intención de restaurar estas zonas con programas de forestación y reforestación, para lo cual, en la mayoría de los casos se hace uso de especies no apropiadas, e inclusive exóticas, que, al introducirse en nuestro ambiente, ni siquiera cumplen con el objetivo, más por el contrario rompen los equilibros biológicos de los ecosistemas (Ladd y Peri, 2013;García, 2016).…”

Relación de firmas espectrales para la identificación de bosque seco en imágenes de satélite Sentinel 2, cuenca baja del río Chira, Región Piura

“…Es factible evaluar el cambio de cobertura y uso de la tierra, mediante imágenes del satélite LANDSAT 5, así lo demuestra un estudio de bosque seco realizado en la región Piura, Perú, entre 1999 y 2001, a través de una clasificación supervisada, usando el algoritmo de máxima verosimilitud y comparando con el mapa de bosques secos elaborado por INRENA con interpretación visual de imágenes LANDSAT 5 registradas entre 1986 y 1994. Los resultados mostraron que el 38% del área del bosque seco permaneció sin variación; mientras que, el 13% de dicha área mejoró su condición y el otro 23% de la misma tiende a la reducción de su cobertura (Zorogastúa et al, 2011). El uso de imágenes de satélite Sentinel-2 (S2) es ideal para fines de clasificación de uso de suelo; dichas imágenes cuentan con 13 bandas que proporcionan imágenes radiométricas de alta calidad con una excelente resolución espacial (10 y 20 m).…”

Variación del área agrícola en el distrito La Yarada Los Palos, Tacna, Perú

“…Esta metodología ha sido utilizada en estudios previos, como en el avance de la frontera agrícola en el área adyacente al Sistema Sierras de la Ventana en Buenos Aires, Argentina (Marini, 2008); en la expansión de los cultivos de soja en la zona noroeste de Argentina (Paruelo, Guerschman & Verón, 2005); y en diversos estudios del cambio de uso de suelo en Perú y Latinoamérica (Pineda, 2011;Ruiz, Savé & Herrera, 2013;Tarrillo, 2019;Zorogastúa, 2011).…”