Sobre los avances en la estimación de la deforestación.

La importancia del monitoreo de la extensión y cambio de las áreas de bosque14 _{radica en} la importancia de estos ecosistemas en términos de servicios que proveen para la humanidad, tanto en bienes tangibles como maderas y recreación, servicios ecosistémicos intangibles como regulación climática, biodiversidad y protección y regulación del ciclo del agua. En diferentes latitudes los diferentes tipos de bosques se ven sometidos a fuertes presiones de agentes económicos como de factores biofísicos que alteran su extensión y capacidad (Achard & Hansen, 2012b).

Son los factores asociados al cambio climático los que mayor urgencia han requerido el diseño e implementación de sistemas de monitoreo de los bosques a nivel global. La deforestación y la degradación de los bosques son procesos que se asocian directamente al aumento de las emisiones de CO2 _{y de allí parten la necesidad por implementar} diferentes sistemas de monitoreo (inventarios forestales, monitoreó de cambios de coberturas) de los cambios en la superficie de las áreas de bosque y su estimación en las potenciales emisiones de CO2 asociadas a dichos cambios de cobertura (Achard & Hansen, 2012b; Asner, Knapp, Balaji, & Páez-Acosta, 2009; Cabrera et al., 2011a; Phillips et al., 2011b).

La cuantificación de la deforestación a nivel global, regional y local se ha desarrollado y potencializado gracias a la cada vez mayor disponibilidad de datos satelitales y de políticas de datos abiertos para uso civil (Matthew C. Hansen & Loveland, 2012; Wulder, Masek, Cohen, Loveland, & Woodcock, 2012) dado que estos permiten reducir los tiempos y costos en la generación de mapas de superficie de bosque a escala moderadas (10 m a 250 m) y bajas (100 m a 1 km). Los procesos más empleados en monitoreo de superficie de áreas boscosas y sus cambios se pueden catalogar en 3 tipos: (i) Identificación de Hot Spots de deforestación a partir de datos satélites de baja resolución como MODIS, (ii) el uso simultaneo de datos de media y baja resolución (MODIS y Landsat) para la detección de áreas de deforestación y la posterior cuantificación detallada de la misma y (iii) un análisis del territorio completo (Wall to Wall) a partir de datos de media resolución espacial (Landsat, SPOT, Rapideye etc) (Achard & Hansen, 2012b). A continuación un resumen de las más importantes iniciativas y sistemas de monitoreo de la deforestación.

14 _{Para propósitos del presente estudio se entiende como bosque, la tierra ocupada principalmente por árboles que puede}

contener arbustos, palmas, guaduas, hierbas y lianas, en la que predomina la cobertura arbórea con una densidad mínima del dosel de 30%, una altura mínima del dosel (in situ) de 5 metros al momento de su identificación y un área mínima de 1 ha. Se excluyen las coberturas arbóreas de plantaciones forestales comerciales (coníferas y/o latifoliadas), cultivos de palma y arboles sembrados para producción agropecuaria (Cabrera et al., 2011a).

2.4.1. Global Forest Change

La universidad de Maryland ha desarrollado el sistema Global Forest Change, empleando datos de satélites de observación de la Tierra (MODIS y Landsat) y se ha estimado una pérdida mundial de bosques (2,3 millones de kilómetros cuadrados) y una ganancia (0,8 millones de kilómetros cuadrados) en el periodo 2000-2012 con una resolución espacial de 30 metros y a partir de proceso de integración y análisis de series de tiempo basada en píxeles (Matthew C. Hansen et al., 2013). Los datos se actualizan anualmente y brindan una caracterización de las áreas de ganancia/perdida de la cobertura boscosa, varias opciones de acceso y procesamiento pueden realizarse desde el portal del proyecto15_.

Ilustración 15 Sitio Web de Global Forest Change, Universidad de Maryland. Presentando los datos de Perdida de bosque entre 2000 y 2013 para el norte de Sur América. Consultado el 20 de Marzo de 2015.

http://earthenginepartners.appspot.com/science-2013-global-forest

2.4.2. PRODES

En Brasil el Proyecto PRODES realiza el monitoreo por satélites la deforestación en la Amazonía y calcula, desde 1988, las tasas anuales de deforestación que son utilizados por el gobierno brasileño para el establecimiento de políticas públicas. Las tasas anuales se estiman a partir de los cambios de la deforestación identificadas mediante interpretación visualmente en cada imagen de satélite Landsat, históricamente las más utilizadas, además de imágenes CCD del CBERS-2 y CBERS-2B, programa de monitoreo satelital chino-brasileño, se utiliza también imágenes LISS-3 imágenes, las ResourceSat-1 satélite de la India y de Inglés satélite UK-DMC2. Con estas imágenes, el área mínima asignada por PRODES es 6,25 hectáreas (Achard & Hansen, 2012b; Prodes, 2013).PRODES utiliza proceso el sistema de información geográfica llamada TerraAmazon que permite un entorno de colaboración para el desarrollo de múltiples tareas de interpretación y gestión de la información sobre deforestación y otros cambios de coberturas (Ribeiro, de Freitas, de Queiroz, Petinatti, & Abreu, 2007). Los datos consolidados y los datos base empleados pueden consultarse en la plataforma del proyecto PRODES16_.

15_{http://earthenginepartners.appspot.com/science-2013-global-forest. Revisado el 9 de mayo de 2015.} 16_{http://www.dpi.inpe.br/prodesdigital/prodes.php. Consultado el 9 de Mayo de 2015}

Ilustración 16 Plataforma de acceso y consulta de los datos del proyecto PRODES. Consultado el 20 de Marzo de 2015.

http://www.dpi.inpe.br/prodesdigital/prodes.php

2.4.3. Terra-i

El proyecto Terra-i detecta los cambios de cobertura vegetal con una periodicidad de 16 días y una resolución espacial de 250 metros, empleando datos de MODIS y TRMM. En la actualidad este sistema monitorea únicamente América Latina. Terra-i es una colaboración entre el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT - DAPA, con sede en Colombia), The Nature Conservancy (TNC), la Escuela de Negocios e Ingeniería (HEIG-VD, con sede en Suiza) y el Kings College London (KCL, con sede en el Reino Unido). El sistema emplea algoritmos de redes neuronales para detectar los cambios en el verdor de la vegetación, incorporando a demás los datos sobre precipitación y ciclos fenológicos (Reymondin et al., 2012b). Por lo tanto en el sistema se detectan no solo los cambios asociados a deforestación, sino además a procesos naturales y agrícolas. Los datos base y reportes consolidados pueden consultarse desde la plataforma del proyecto17_.

Ilustración 17 Plataforma web de consulta de los datos de Terra-i.

http://www.terra-i.org/terra-i/data/data-downloads.html. Consultado el 20 de Marzo de 2015.

2.4.4. Sistema de Monitoreo de Bosques y

Carbono IDEAM

En Colombia el IDEAM ejecuto el Proyecto “Capacidad institucional técnica y científica para apoyar proyectos de Reducción de emisiones por Deforestación y Degradación - REDD- en Colombia” que evaluó diversas metodologías de procesamiento digital de imágenes de sensores remotos para la determinación de la deforestación y la estimación del almacenamiento de carbono en los bosques. Este procesos llevo a la creación del sistema de monitoreo de la cobertura forestal. Se generan dos datos a nivel nacional, uno a escala gruesa (compatible con 1:500000) y el otro a escala semidetallada (compatible con 1:100000) que generan información histórica de deforestación para todo el territorio continental. Para el ejercicio nacional de monitoreo de la cobertura de los bosques y la detección de las zonas de deforestación activa a escala gruesa se han seleccionado imágenes del sistema MODIS, con una resolución espacial de 250m y una resolución espectral de 7 bandas, el proceso de detección de cambios se basa en un proceso de análisis de cambios a nivel del valor de reflectancia de cada píxel. Para la cuantificación de la deforestación a escala fina se han seleccionado principalmente imágenes del sistema LANDSAT, con una resolución espacial de aproximadamente 30m y una resolución espectral de 7 bandas y un periodo de revisita de dieciséis días, el procesamiento digital de las imágenes se basa en un proceso semiautomatizado para la clasificación de coberturas (Bosque y No Bosque) y a verificación visual de los cambios mediante la comparación de dos mapas en periodos diferentes (Cabrera et al., 2011a). También se han implementado procesos para la detección directa del cambio de imágenes a partir del uso de series de tiempo y análisis de compuestos temporales de imágenes (Galindo et al., 2015).

Ilustración 18 Mapa de Cambio de Bosques Colombia 2012-2013. IDEAM18_.

18 _{Tomado de}

http://capacitacion.siac.ideam.gov.co/SIAC/home/img/pdfTemporalSMBYC/Cambio/DCCB_SMBYC_CBBQ_V5_2012_201 3.pdf Consultado el 20 de Julio de 2016