Análisis de dos metodologías para la determinación de la tasa de deforestación y su aplicación en Morona Santiago

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(1)ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL FACULTAD DE INGENIERÍA CIVIL Y AMBIENTAL. ANÁLISIS DE DOS METODOLOGÍAS PARA LA DETERMINACIÓN DE LA TASA DE DEFORESTACIÓN Y SU APLICACIÓN EN MORONA SANTIAGO. PROYECTO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERA AMBIENTAL. DIANA CAROLINA PONCE MOSQUERA ponkponce@hotmail.com. DIRECTOR: Ing. XAVIER EDUARDO ZAPATA RÍOS, PhD xavier.zapata@epn.edu.ec. Quito, 2018.

(2) II. DECLARACIÓN. Yo, Diana Carolina Ponce Mosquera, declaro bajo juramento que el trabajo aquí descrito es de mi autoría; que no ha sido previamente presentada para ningún grado o calificación profesional; y, que he consultado las referencias bibliográficas que se incluyen en este documento.. A través de la presente declaración cedo mis derechos de propiedad intelectual correspondientes a este trabajo, a la Escuela Politécnica Nacional, según lo establecido por la Ley de Propiedad Intelectual, por su Reglamento y por la normativa institucional vigente.. ____________________________ Diana Carolina Ponce Mosquera.

(3) III. CERTIFICACIÓN. Certifico que el presente trabajo fue desarrollado por Diana Carolina Ponce Mosquera, bajo mi supervisión.. _________________________________ Ing. Xavier Eduardo Zapata Ríos, PhD DIRECTOR DEL PROYECTO.

(4) IV. AGRADECIMIENTO. Quiero agradecer a Dios por acompañarme en este camino que trajo altibajos. Además por darme unos padres abnegados, que hacen un gran esfuerzo para que a mí y a mis hermanos no nos falte nada. Ellos siempre se preocupan por lo que hacemos y nos inculcan valores con su ejemplo. A mi esposo que con su amor y paciencia me ha ayudado a sobrellevar los problemas que se nos han presentado. A mi familia que siempre está para dar una mano en lo que necesitemos incondicionalmente. También a los profesores que con su pasión por sus materias nos transmitieron esas ganas de aprender y ser mejores cada día. Además quiero agradecer a EcoCiencia por su ayuda con este trabajo, por estar abiertos con la información y permitirme desarrollar este estudio, a José Aragón por abrirme las puertas, confiar en mi para este estudio y guiarme en este camino, a María Olga Borja por su apoyo incondicional..

(5) V. DEDICATORIA. Dedico este trabajo a Dios que estuvo conmigo en los momentos que sentía que ya no podía más. A mi padre que siempre creyó en mí y cuando pensé tirar la toalla estuvo a mi lado con sus sabios consejos. A mi madre que está pendiente de todo lo que hacemos y lo único que quiere es lo mejor para nosotros. A mis hermanos que están en las buenas y en las malas. A mi esposo e hijo, todo lo que hago lo hago pensando en nuestra nueva familia..

(6) VI. CONTENIDO. DECLARACIÓN ................................................................................................. II CERTIFICACIÓN .............................................................................................. III AGRADECIMIENTO .......................................................................................... IV DEDICATORIA ................................................................................................... V CONTENIDO ..................................................................................................... VI LISTA DE FIGURAS ....................................................................................... VIII LISTA DE MAPAS .............................................................................................. X LISTA DE TABLAS............................................................................................ XI SIMBOLOGÍA Y SIGLAS................................................................................. XIII RESUMEN ...................................................................................................... XIV ABSTRACT ...................................................................................................... XV PRESENTACIÓN ............................................................................................ XVI CAPÍTULO I ....................................................................................................... 1 INTRODUCCIÓN ............................................................................................ 1 1.1.. ANTECEDENTES .............................................................................. 1. 1.2.. ALCANCE .......................................................................................... 3. 1.3.. JUSTIFICACIÓN ................................................................................ 3. 1.4.. OBJETIVOS ....................................................................................... 6. CAPÍTULO II ...................................................................................................... 7 `. MARCO TEÓRICO .......................................................................... 7 2.1. CONCEPTOS ....................................................................................... 7. CAPÍTULO III ................................................................................................... 17 METODOLOGÍA ........................................................................................... 17 3.1.. ETAPA I: ANÁLISIS DE LAS METODOLOGÍAS ............................. 17. 3.2. ETAPA II: COMPARACIÓN DE RESULTADOS DE LAS METODOLOGÍAS ...................................................................................... 19 CAPÍTULO IV ................................................................................................... 32 RESULTADOS Y DISCUSIÓN ..................................................................... 32 4.1.. PROCESO DE COMPARACIÓN DE LOS DATOS .......................... 32.

(7) VII 4.2.. DISCUSIÓN Y COMPARACIÓN DE RESULTADOS ...................... 38. CAPÍTULO V .................................................................................................... 40 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ................................................ 40 5.1.. CONCLUSIONES ............................................................................ 40. 5.2.. RECOMENDACIONES .................................................................... 42. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................ 44 ANEXOS .......................................................................................................... 48 ANEXO 1 .......................................................................................................... 49 ANEXO 2 .......................................................................................................... 54 ANEXO 3 .......................................................................................................... 72 ANEXO 4 .......................................................................................................... 84 ANEXO 5 .......................................................................................................... 87 ANEXO 6 .......................................................................................................... 91.

(8) VIII. LISTA DE FIGURAS. Figura 1 Cobertura de imágenes Landsat para el Ecuador continental ............ 11 Figura 2 Cobertura de imágenes RapidEye para el Ecuador continental ......... 12 Figura 3 Ejemplos de ROIs para cada cobertura de interés ............................. 13 Figura 4 Árbol de decisión ................................................................................ 14 Figura 5 Deforestación por tala y por incendio forestal .................................... 15 Figura 6 Porcentaje de extensión de Bosque nativo MAE de la Amazonía ...... 26 Figura 7 Porcentaje de la deforestación en la Amazonía según MAE .............. 27 Figura 8 Porcentaje de extensión de Bosque nativo RAISG de la Amazonía .. 29 Figura 9 Porcentaje de la deforestación en la Amazonía según RAISG .......... 30 Figura 10 Disminución de Bosque Nativo en la Región Amazónica Ecuatoriana – MAE .......................................................................................... 34 Figura 11 Comparación de datos MAE y RAISG para Morona Santiago ......... 37 Figura 12 Porcentajes anuales de deforestación de Morona Santiago con datos de MAE ................................................................................................... 39 Figura 13 Porcentajes anuales de deforestación de Morona Santiago con datos de RAISG ............................................................................................... 39 Figura 14 Diferencia en los límites de RAISG y MAE ....................................... 42 Figura 15 Comparación de datos MAE y RAISG para Napo ............................ 88 Figura 16 Comparación de datos MAE y RAISG para Orellana ....................... 88 Figura 17 Comparación de datos MAE y RAISG para Pastaza........................ 89 Figura 18 Comparación de datos MAE y RAISG para Sucumbíos ................... 89 Figura 19 Comparación de datos MAE y RAISG para Zamora Chinchipe ....... 90 Figura 20 Comparación de datos MAE y RAISG para la Amazonía ecuatoriana....................................................................................................... 90 Figura 21 Porcentajes anuales de deforestación de Napo con datos de MAE . 92 Figura 22 Porcentajes anuales de deforestación de Napo con datos de RAISG .............................................................................................................. 92 Figura 23 Porcentajes anuales de deforestación de Orellana con datos de MAE ................................................................................................................. 93 Figura 24 Porcentajes anuales de deforestación de Orellana con datos de RAISG .............................................................................................................. 93 Figura 25 Porcentajes anuales de deforestación de Pastaza con datos de MAE ................................................................................................................. 94 Figura 26 Porcentajes anuales de deforestación de Pastaza con datos de RAISG .............................................................................................................. 94 Figura 27 Porcentajes anuales de deforestación de Sucumbíos con datos de MAE ................................................................................................................. 95.

(9) IX Figura 28 Porcentajes anuales de deforestación de Sucumbíos con datos de RAISG .............................................................................................................. 95 Figura 29 Porcentajes anuales de deforestación de Zamora Chinchipe con datos de MAE ................................................................................................... 96 Figura 30 Porcentajes anuales de deforestación de Zamora Chinchipe con datos de RAISG ............................................................................................... 96 Figura 31 Porcentajes anuales de deforestación de deforestación de los años 2000-2014 para toda la Amazonía con datos de MAE ..................................... 97 Figura 32 Porcentajes anuales de deforestación de deforestación de los años 2000-2014 para toda la Amazonía con datos de RAISG .................................. 97.

(10) X. LISTA DE MAPAS. Mapa 1 Deforestación reportado por MAE período 2008-2014 ........................ 16 Mapa 2 Deforestación con datos de MAE de Morona Santiago en los períodos 2000-2008 / 2008-2014 ..................................................................... 28 Mapa 3 Deforestación con datos de RAISG de Morona Santiago en los períodos 2000-2005 / 2005-2010 / 2010-2015 ................................................. 31 Mapa 4 Uso y cobertura del suelo de la provincia de Morona Santiago ........... 55 Mapa 5 Uso y cobertura del suelo de la provincia de Napo ............................. 58 Mapa 6 Uso y cobertura del suelo de la provincia de Orellana ........................ 61 Mapa 7 Uso y cobertura del suelo de la provincia de Pastaza ......................... 64 Mapa 8 Uso y cobertura del suelo de la provincia de Sucumbíos .................... 67 Mapa 9 Uso y cobertura del suelo de la provincia de Zamora Chinchipe ......... 70 Mapa 10 Deforestación con datos de MAE de Napo en los períodos 2000-2008 / 2008-2014 .................................................................................... 74 Mapa 11 Deforestación con datos de RAISG de Napo en los períodos 2000-2005 / 2005-2010 / 2010-2015 ................................................................ 75 Mapa 12 Deforestación con datos de MAE de Orellana en los períodos 2000-2008 / 2008-2014 .................................................................................... 76 Mapa 13 Deforestación con datos de RAISG de Orellana en los períodos 2000-2005 / 2005-2010 / 2010-2015 ................................................................ 77 Mapa 14 Deforestación con datos de MAE de Pastaza en los períodos 2000-2008 / 2008-2014 .................................................................................... 78 Mapa 15 Deforestación con datos de RAISG de Pastaza en los períodos 2000-2005 / 2005-2010 / 2010-2015 ................................................................ 79 Mapa 16 Deforestación con datos de MAE de Sucumbíos en los períodos 2000-2008 / 2008-2014 .................................................................................... 80 Mapa 17 Deforestación con datos de RAISG de Sucumbíos en los períodos 2000-2005 / 2005-2010 / 2010-2015 ................................................................ 81 Mapa 18 Deforestación con datos de MAE de Zamora Chinchipe en los períodos 2000-2008 / 2008-2014 ..................................................................... 82 Mapa 19 Deforestación con datos de RAISG de Zamora Chinchipe en los períodos 2000-2005 / 2005-2010 / 2010-2015 ................................................. 83.

(11) XI. LISTA DE TABLAS. Tabla 1 Características técnicas de Landsat 5 ................................................... 9 Tabla 2 Características técnicas de Landsat 7 ................................................. 10 Tabla 3 Características técnicas de Landsat 8 ................................................. 10 Tabla 4 Características técnicas de RapidEye ................................................. 12 Tabla 5 Comparación entre la metodología de MAE y RAISG ......................... 20 Tabla 6 Definición de los niveles de clasificación ............................................. 22 Tabla 7 Protocolos metodológicos de RAISG y MAE ....................................... 24 Tabla 8 Comparación entre la metodología de MAE y RAISG ......................... 25 Tabla 9 Deforestación dentro del límite analizado calculada con los datos de MAE ............................................................................................................ 27 Tabla 10 Deforestación encontrada con los datos de RAISG para toda la Amazonía ......................................................................................................... 29 Tabla 11 Deforestación de la Amazonía presentada por MAE y RAISG en el área estudiada.................................................................................................. 32 Tabla 12 Desglose de datos de MAE en el área de estudio ............................. 33 Tabla 13 Área de bosque nativo por provincia según MAE en los límites analizados ........................................................................................................ 33 Tabla 14 Datos de MAE procesados con la fórmula de RAISG 2000-2008 por provincia ..................................................................................................... 34 Tabla 15 Datos de MAE procesados con la fórmula de RAISG 2008-2014 por provincia ..................................................................................................... 35 Tabla 16 Valores de Dt RAISG obtenidos de los datos ráster .......................... 35 Tabla 17 Equiparación de períodos de los datos MAE y RAISG para MORONA SANTIAGO ...................................................................................... 36 Tabla 18 Comparación de las pendientes de las líneas de referencia de los datos de deforestación de cada provincia ........................................................ 38 Tabla 19 Diferencia entre bosque nativo con regeneración y sin regeneración 43 Tabla 20 Rangos de las longitudes de onda .................................................... 50 Tabla 21 Cambio de cobertura 2000-2008 en Morona Santiago ...................... 56 Tabla 22 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20002008 en Morona Santiago ................................................................................ 56 Tabla 23 Cambio de cobertura 2008-2014 en Morona Santiago ...................... 57 Tabla 24 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20082014 en Morona Santiago ................................................................................ 57 Tabla 25 Cambio de cobertura 2000-2008 en Napo ........................................ 59 Tabla 26 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20002008 en Napo ................................................................................................... 59.

(12) XII Tabla 27 Cambio de cobertura 2008-2014 en Napo ........................................ 60 Tabla 28 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20082014 en Napo ................................................................................................... 60 Tabla 29 Cambio de cobertura 2000-2008 en Orellana ................................... 62 Tabla 30 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20002008 en Orellana .............................................................................................. 62 Tabla 31 Cambio de cobertura 2008-2014 en Orellana ................................... 63 Tabla 32 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20082014 en Orellana .............................................................................................. 63 Tabla 33 Cambio de cobertura 2000-2008 en Pastaza .................................... 65 Tabla 34 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20002008 en Pastaza .............................................................................................. 65 Tabla 35 Cambio de cobertura 2008-2014 en Pastaza .................................... 66 Tabla 36 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20082014 en Pastaza .............................................................................................. 66 Tabla 37 Cambio de cobertura 2000-2008 en Sucumbíos ............................... 68 Tabla 38 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20002008 en Sucumbíos ......................................................................................... 68 Tabla 39 Cambio de cobertura 2008-2014 en Sucumbíos ............................... 69 Tabla 40 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20082014 en Sucumbíos ......................................................................................... 69 Tabla 41 Cambio de cobertura 2000-2008 en Zamora Chinchipe .................... 71 Tabla 42 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20002008 en Zamora Chinchipe .............................................................................. 71 Tabla 43 Cambio de cobertura 2008-2014 en Zamora Chinchipe .................... 72 Tabla 44 Regeneración, deforestación bruta y deforestación neta del 20082014 en Zamora Chinchipe .............................................................................. 72 Tabla 45 Equiparación de períodos de los datos MAE y RAISG ...................... 85 Tabla 46 Equiparación de períodos de los datos MAE y RAISG ...................... 86.

(13) XIII. SIMBOLOGÍA Y SIGLAS. FAO. Food and Agriculture Organization. FRA. Recursos Forestales Mundiales. GAD. Gobiernos Autónomos Descentralizados. IMAZON. Instituto do Homem e Meio Ambiente da Amazônia. ISA. Instituto Socioambiental. Km. Kilómetros. Km2. Kilómetros cuadrados. MAGAP. Ministerio de Agricultura y Ganadería. MAE. Ministerio del Ambiente. ONU. Organización de las Naciones Unidas. PDyOT. Planes de Desarrollo y Ordenamiento Territorial. RAISG. Red Amazónica de Información Socioambiental Georreferenciada. ROIs. Regiones de Interés.

(14) XIV. RESUMEN. En la actualidad, se ha determinado que la tasa de deforestación a nivel global ha aumentado considerablemente, razón por la cual, es necesario conocer el grado de impacto que esto genera sobre el ambiente. De esta forma se pueden tomar acciones correctivas que permitan disminuir las consecuencias para la humanidad. En este trabajo se busca, como objetivo principal, medir la tasa de deforestación que existe en la Amazonía ecuatoriana, focalizándose en la provincia de Morona Santiago. Para esto, se realizará la comparación entre dos metodologías empleadas por dos instituciones: el Ministerio del Ambiente Ecuatoriano (MAE) y la Red Amazónica de Información Socioambiental Georreferenciada (RAISG), dedicadas ambas a levantar dicha tasa y así determinar cuál será la idónea de acuerdo a las variables presentes en la Amazonía donde se realizó el análisis. Se pudo apreciar que RAISG es más preciso al analizar el bosque mayor a 0,005 km2, mientras que MAE analiza bosque mayor a 0,01 km 2. MAE hace la separación de bosques nativos y plantación forestal, mientras que para RAISG una plantación forestal pasa a ser “no bosque”, siempre y cuando el evento de deforestación haya sido detectado o contabilizado en su línea base. MAE toma en cuenta procesos de regeneración mientras que RAISG se enfoca en el monitoreo de bosques primarios, por lo que si un área de bosque nativo ha sido deforestada, éste no vuelve a ser considerado como bosque nativo en períodos de análisis posteriores, por esta razón MAE puede presentar datos de menor deforestación neta. Con el análisis mencionado se identificó que RAISG, al ser una entidad que trabaja solo en la Amazonía, emplea modelos de procesamiento de datos que comprende de mejor manera las condiciones y características del área en estudio Morona Santiago, ya que realizan experimentación con métodos para bosques amazónicos brasileros y selecciona el método que ha dado mejores resultados. Por otro lado, MAE al ser una entidad pública, tiene más presupuesto y medidas de validación en campo por lo que puede obtener mayor cantidad de datos verificados, sin embargo su área de estudio comprende múltiples ecosistemas de la costa, sierra y Amazonía, y por tanto sus métodos no se enfocan solamente a la realidad de la Amazonía. RAISG presentó para el área que se abarcó en el estudio una deforestación de 1.053 km2 para el período 2000-2005 mientras que MAE obtuvo 3.216 km2 en el período 2000-2008. Estos datos fueron ajustados para el período 2000-2014 para ser comparados obteniendo que de acuerdo al MAE la deforestación fue de 1.331,94 km2 y para RAISG de 438,91 km2..

(15) XV. ABSTRACT. Global deforestation has increased considerably. Therefore, it is fundamental to quantify deforestation in order to take corrective actions and decrease the consequences it produces for the ecosystems and human livelihoods. The main objective, of this study is to measure the deforestation rate that exist in the Ecuadorian Amazon region and specifically in the Morona Santiago province. A comparison between two methods used to measure deforestation rates by two institutions “Ministerio del Ambiente” (MAE) and the “Red Amazónica de Información Socioambiental Georreferenciada” (RAISG) was carried out. Both institutions are dedicated to collect input data to quantify the deforestation rate. Out of the two, one methodology will be selected as an ideal according to the specific geographic conditions from the Ecuadorian Amazon region. It can be assured that RAISG is more precise in a forest larger that 0.005 km 2, while MAE only analyzes forests bigger that 0.01km2. MAE separates native forests and plantations while RAISG doesn’t see plantations as forests as long as its database detects that the event of deforestation happened. MAE takes into account regeneration processes whilst RAISG focuses on primary forests, therefore if there is a deforested place it will not be considered for future analysis, hence MAE’s data will have less net deforestation. Results show that the methodology used by RAISG, institution that focus its work only on the Amazon region, uses data processing models that allows us to better understand the unique conditions of the studied area. RAISG test, with methods for Brazilian amazon forest and chose the methods that shows the best results. On the other hand, MAE as a public institution, has more resources, budget and field validation methods, even though their studied area covers multiple ecosystems of the coast, high land and the amazon region, that is why their methods do not focus just in the reality of the Amazon region. RAISG presented a deforested area of 1.053 km2 for the period 2000-2005, while MAE got 3.216 km2 in the period of 20002008. This data were adjusted for the period 2000-2014 to be compared getting according to MAE the deforestation area was 1.331,94 km2 and for RAISG 438,91 km2..

(16) XVI. PRESENTACIÓN. Este estudio analiza las metodologías que emplean MAE y RAISG, sus datos y el procesamiento de los mismos para la obtención de la tasa de deforestación de la Amazonía del Ecuador. Esta investigación se ha enfocado particularmente en la Provincia de Morona Santiago en el período comprendido desde 2000 hasta el 2014. Morona Santiago fue escogido como área de estudio ya que presenta el mayor porcentaje de deforestación entre todas las provincias de la Amazonía. Este trabajo está dividido en seis capítulos. Por tanto en el primer capítulo se desarrolla una breve introducción de los problemas de la deforestación y los diferentes programas a los que pertenece el Ecuador. En el segundo capítulo se explica los conceptos de deforestación y la tasa de deforestación para un mejor entendimiento del tema y de la importancia de su estudio. En el tercero se realizó un análisis de las dos metodologías igualando los períodos de estudio, y comparando softwares y herramientas que usa cada entidad. En el cuarto se presentan los resultados obtenidos de cada institución una vez que se ha realizado una unificación de sus datos para poder realizar una comparación de sus resultados en un mismo período. Finalmente, en el capítulo cinco se encuentran las conclusiones del trabajo con algunas recomendaciones. En los anexos se puede encontrar los mapas que se usaron para la determinación de la tasa de deforestación, tablas de uso del suelo que se usaron para verificar manualmente la metodología empleada por MAE, y figuras de la frecuencia acumulada para determinar el cambio de la tasa de deforestación cada año..

(17) 1. CAPÍTULO I INTRODUCCIÓN 1.1. ANTECEDENTES 1.1.1. Deforestación en la Amazonía ecuatoriana Durante siglos los seres humanos han buscado satisfacer sus necesidades sin importar el grado de afectación que pueda tener las actividades humanas en el hábitat. Este desarrollo antropocentrista de la sociedad no generó inquietudes hasta que se presentaron problemas por ejemplo alteraciones climáticas, cambios en el uso del suelo, entre otros que afectaban a los seres humanos que las causaron. Sin embargo al verse frente a situaciones de cambios drásticos del clima, surgieron actitudes de concienciación frente a la naturaleza. Existe suficiente evidencia que el mundo es un sistema interrelacionado, donde el cambio de una parte del sistema puede afectar a la totalidad del mismo. Por tanto, aunque un país contamine más que otro, al final toda la humanidad es la afectada. Basadas en estas ideas nacen las organizaciones mundiales contra el cambio climático, cuyo objetivo principal es promover un desarrollo sustentable. Además estas organizaciones buscan apoyar la sostenibilidad de las actividades humanas para que éstas no impacten y generen cambios bruscos en el clima. El trabajo de estas organizaciones está enfocado en diferentes ámbitos pero sin perder el objetivo común de la sostenibilidad. Entre una de las actividades de trabajo de estas organizaciones tenemos los esfuerzos orientados al problema de la deforestación, porque consideran que los árboles brindan muchos servicios ecosistémicos tales como la fijación del carbono, la generación de oxígeno, ayudan a la conservación del suelo, y protegen la biodiversidad. Por lo que el trabajo sobre deforestación y conservación del bosque es de suma importancia a nivel mundial. Un caso específico de deforestación es la que ocurre en la región Amazónica. En el caso de la Amazonía ecuatoriana el cambio de uso del suelo y la pérdida de la cobertura vegetal han configurado patrones espaciales de deforestación. Por ejemplo, esta deforestación ha ocurrido sobre todo a lo largo de las vías de acceso abiertas para facilitar la exploración, extracción y transporte de crudo. A partir de estos patrones espaciales de deforestación se fijaron límites marcados.

(18) 2 para la explotación forestal y la producción agropecuaria no sostenible (RAISG, 2013).. 1.1.1. Cambio climático El cambio climático es un proceso natural de alteración en la distribución de los patrones meteorológicos por ciclos naturales. Entre ellos se puede mencionar los ciclos del carbono, azufre, por las erupciones volcánicas, entre otros. Estos procesos contribuyen a un cambio durante períodos prolongados de tiempo (Ministerio del Ambiente, 2015a). Con la intervención del hombre estos períodos de tiempo han disminuido notablemente. Es por esto que al calentamiento global se le atribuye una participación antropogénica, generando el aumento en la temperatura a nivel global por los gases de efecto invernadero (GEI) (Ministerio del Ambiente, 2015a). El cambio climático es considerado un problema a nivel mundial, por lo cual muchas organizaciones están tomando iniciativas para disminuir el impacto que se está presentando en el planeta. Además, las acciones contra el cambio climático se encuentran entre los objetivos de desarrollo del milenio de las Naciones Unidas, y específicamente en el numeral 13 “Acción por el Clima”, en el cual se propone plantear medidas urgentes contra el cambio climático y sus efectos. El Ecuador pertenece a varios programas a nivel mundial que buscan contrarrestar los efectos futuros del cambio climático. Según el Ministerio del Ambiente algunos de los programas en los cuales el país participa son los siguientes: Programa REDD+ del Ecuador. REDD+ es un mecanismo de mitigación al cambio climático formulado por países miembros de la Organización de las Naciones Unidas que busca la reducción de las emisiones de GEI por deforestación y degradación de los bosques, junto con la conservación de ecosistemas forestales, el manejo forestal sustentable y el aumento de depósitos de carbono en áreas forestales en países en vías de desarrollo. En Ecuador, este programa fue establecido a partir del año 2008, con el apoyo técnico y financiero de la Organización de las Naciones Unidas (ONU) para el desarrollo de políticas y estrategias para la mitigación del cambio climático de acuerdo con el Plan Nacional para el Buen Vivir. El proyecto Adaptación al Cambio Climático a través de una efectiva gobernabilidad del Agua en Ecuador (PACC). Este programa es ejecutado por el MAE y tiene como objetivo disminuir la vulnerabilidad del Ecuador ante el cambio climático mediante un manejo eficiente de los.

(19) 3 recursos hídricos. A nivel nacional, el proyecto busca mejorar la gobernabilidad del recurso hídrico mediante la incorporación de criterios de riesgo climático en el manejo del agua y en el proceso de toma de decisiones. Planes de Desarrollo y Ordenamiento Territorial (PDyOT). Estos planes son un instrumento de planificación que permite compatibilizar los objetivos de desarrollo económico y social con los objetivos de conservación y manejo de los recursos naturales. Los PDyOT buscan generar herramientas para la toma de decisiones en la planificación territorial. La Subsecretaría de Cambio Climático elaboró los lineamientos generales para que los Gobiernos Autónomos Descentralizados (GAD) preparen sus planes de cambio climático e incluyan el componente de cambio climático en sus PDyOT (Ministerio del Ambiente, 2015a).. 1.2. ALCANCE Esta tesis busca desarrollar un análisis comparativo de los datos de la deforestación de la Amazonía ecuatoriana, obtenidos por dos organizaciones como el Ministerio del Ambiente del Ecuador (MAE) y la Red Amazónica de Información Socioambiental Georreferenciada (RAISG). Esta comparación de la deforestación se desarrolla siguiendo las metodologías empleadas por cada institución para la cual se ejecutó una homogenización en los datos para tener la información en un mismo período de tiempo y la homogenización de los límites del área de estudio. De manera que se obtenga información que sea comparable y se encuentre en los mismos términos y unidades.. 1.3. JUSTIFICACIÓN 1.3.1. Justificación teórica En ciertos países no se cuenta con estadísticas de campo concordantes para evaluar la deforestación de años anteriores. Sin embargo, gracias a la información de sensores remotos como las imágenes de satélite es posible estimar la deforestación mediante la transformación de las diferentes bandas espectrales en información de superficie y caracterización del uso del suelo. Esto con el fin de calcular la deforestación en zonas de difícil acceso y de gran extensión..

(20) 4 Ecuador busca tener un desarrollo socio-económico y cultural que esté en armonía con la naturaleza. Este desarrollo busca mantener un equilibrio entre el consumo de recursos naturales y el cuidado del patrimonio natural para así brindar bienestar a la población actual y seguridad a las generaciones futuras. Para lograr este objetivo, los países deben conocer entre otras cosas, una clasificación de la cobertura del suelo y su uso. Esta información de uso y cobertura del suelo es fundamental para la planificación territorial y una mejor estructuración de las poblaciones. Así mismo, se podrá monitorear las áreas de conservación con el objetivo de observar la tendencia de cambio en el suelo y finalmente proponer nuevas políticas que ayuden a alcanzar los objetivos de conservación.. 1.3.2. Justificación metodológica La Provincia de estudio en el Ecuador se escogió basada en los datos de deforestación obtenidos por el MAE. Se estudió la provincia de Morona Santiago, la misma que está ubicada en la Amazonía ecuatoriana. Dicha provincia presenta una mayor área de deforestación con 79,2 Km2 por año equivalente a 16,7% de la deforestación nacional en el período 2008-2014 (Ministerio del Ambiente, 2015b). Además dentro de la provincia de Morona Santiago está localizado el cantón de Taisha el cual constituye un caso de estudio interesante. Dado que Taisha era el único cantón ecuatoriano que no contaba con acceso terrestre. Al empezar la construcción de la carretera en la década del 2000, incrementó drásticamente la tasa de deforestación en el período antes mencionado. Morona Santiago tiene una extensión territorial de 24.059 km², abarcando a 12 cantones (MAE-SUIA, 2016). Su capital administrativa es la ciudad de Macas, la cual además es su urbe más grande y poblada. La mayor parte de su extensión está ocupada por bosque nativo, sin embargo existe también gran actividad agropecuaria seguida de cultivos permanentes, semipermanentes y anuales (GAD-Provincial, 2017). El sector agropecuario es el eje fundamental de su economía y su principal fuente de trabajo. Morona Santiago produce en su mayoría ganado bovino, del cual aprovecha su leche y carne. Se encuentra entre los 300 a 2.900 m.s.n.m., siendo la cordillera Central de los Andes la más alta, de ella nacen cordilleras como las de Condorazo, Huamboya, Cruzado y Patococha (GAD-Morona-Santiago, 2016). La metodología utilizada para el estudio de la deforestación en la provincia parte del análisis de los dos protocolos que emplean MAE y RAISG. Esto permitió discernir la calidad e indicadores de cada protocolo, realizando análisis de los datos para el cálculo de la tasa de deforestación, y determinando la diferencia.

(21) 5 en los resultados de los datos de las dos instituciones. Cada metodología tiene su soporte científico con verificación y validación, por ejemplo: MAE – El protocolo del MAE incluye procedimientos de documentación, verificación y validación que permiten evaluar la calidad de la información generada y los datos reportados. El estudio del MAE incluye la realización de un trabajo de campo en todo el Ecuador continental para obtener puntos de referencia, calibración y validación para la producción del mapa. Para el trabajo de campo se realizaron 61 salidas obteniéndose 699 puntos de referencia, 3.591 puntos de calibración y 1.245 puntos de validación. En cada uno de los puntos se realizaron muestras fotográficas que suman un total de 19.896 fotografías (Ministerio del Ambiente, 2015a). RAISG – Funciona con contribuciones del Instituto do Homem e Meio Ambiente da Amazônia (Imazon) y del Instituto Socio Ambiental (ISA) y de varias organizaciones de la sociedad civil en los países amazónicos que tienen capacidad de manejar sistemas de información geográfica y realizar análisis territoriales. Ambos institutos proponen mejoras en la metodología y en la evaluación de los datos de deforestación enfocados en la realidad de la Amazonía. De igual forma ambas instituciones brindan apoyo técnico a las organizaciones civiles de los países amazónicos en herramientas computacionales utilizadas para la obtención de los datos. Además de proporcionar capacitaciones para determinar la deforestación; cuentan con una gran trayectoria estudiando la Amazonía brasilera, presentando índices y mejoras en el análisis existente para la identificación de la degradación forestal (RAISG, 2013). En cuanto al desarrollo de las metodologías para la estimación de la deforestación, MAE sigue las pautas dadas por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) en el documento “Guía para la presentación de los informes nacionales” para Recursos Forestales Mundiales (FAO, 2015). Este método ha sido acogido por todos los países del mundo para contribuir a estimar la deforestación a nivel mundial bajo un solo método de cálculo. Por lo contrario, RAISG usa una de las fórmulas sugeridas por FAO y otra indicada por Souza et al. (2013) utilizadas y probadas en la Amazonía de Brasil. Por tanto, en esta investigación se contrastaron las dos metodologías validadas, analizando sus estimaciones de uso de suelo. A ésta información se la organizó en períodos de tiempo iguales, logrando valores comparables mediante una homogenización y análisis de los datos obtenidos de las imágenes satelitales. En cada año de análisis debido a la calidad de las imágenes de satélite por la presencia de nubosidad o interferencia, tanto para los métodos de MAE y RAISG, se toman en cuenta imágenes comprendidas entre un período de +/- 2 años al año de análisis. Por ejemplo para los datos del año 2000, fueron obtenidas las.

(22) 6 imágenes de 1998, 1999, 2000, 2001 y 2002, dependiendo de la calidad de las mismas.. 1.3.3. Justificación práctica Las metodologías empleadas por MAE y RAISG para el cálculo de las tasas de deforestación han sido desarrolladas por la comunidad científica internacional y ampliamente publicadas. Sin embargo, los resultados de la deforestación obtenidos por ambas instituciones son diferentes debido a las particularidades de cada una de ellas tales como los recursos económicos, necesidades de información y objetivos institucionales. Por esta razón, tomando en cuenta la demanda de información científica en el tema de deforestación, se formuló una comparación de ambas metodologías y de sus resultados. Con la información más precisa se posibilita una mejor comprensión del proceso de deforestación en la Amazonía. Por tanto, esta tesis busca brindar apoyo a la creación de estrategias y presentar los métodos de las 2 instituciones para la obtención de resultados.. 1.4. OBJETIVOS 1.4.1. Objetivo General Analizar las metodologías que usan el MAE y RAISG por medio de la comparación de los resultados finales del cálculo de la tasa de deforestación en la provincia de Morona Santiago en el período de tiempo entre los años 2000 y 2014.. 1.4.2. Objetivos Específicos 1. Estudiar los protocolos utilizados por MAE y RAISG mediante la recopilación de información de deforestación de ambas organizaciones para una mejor comprensión de las metodologías que utilizan. 2. Igualar los períodos de análisis de los datos, mediante la homogenización de información, para comparar resultados. 3. Aplicar las dos metodologías en un área seleccionada de la Amazonía ecuatoriana como la Provincia de Morona Santiago para determinar la tasa de deforestación que es la más consecuente para esta región..

(23) 7. CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO 2.1. CONCEPTOS Monitorear la deforestación genera insumos importantes para la toma de decisiones sobre la degradación del ambiente. La estimación de la deforestación permite entender problemas tales como la tala ilegal, tráfico de la vida silvestre y cambio climático (Ministerio del Ambiente, 2015b). Además la generación de mapas de deforestación es indispensable para una planificación adecuada. De igual manera la información de deforestación contribuye para una toma de decisiones acertada, así como también para la formulación de planes estratégicos y programas de planificación territorial. Asimismo conocer la deforestación se constituye en un indicador para el monitoreo de las medidas y acciones para la mitigación del cambio climático a través del Programa Nacional REDD impulsado por el Ministerio del Ambiente (Ministerio del Ambiente, 2015c). La definición de deforestación que se seleccione para un estudio específico es muy significativa. Ya que dependiendo del método de cuantificación seleccionado, cambian los parámetros considerados y por tanto los resultados. Es por esto que cuantitativamente la deforestación puede ser diferente dependiendo del método seleccionado. Un estudio concluyó que al unificar la definición de bosque, en combinación con las estimaciones por píxeles de la cubierta de árboles, conduce a una disminución de la tasa de deforestación (Bellot et al., 2013). La deforestación en el presente estudio se define como el cambio de uso del suelo, de su estado más natural (bosque nativo) a cualquier otro uso que sea realizado por el hombre, ya que no toma en cuenta cambios por fenómenos naturales, etc. En los 90’s mapear la Amazonía no era un trabajo fácil, debido a que no se disponía de herramientas automatizadas. En estos años aparecieron los primeros informes, obteniendo resultados que impresionaron al mundo entero por sus altas cifras de deforestación (Asner, 2014). Aunque ya se sabía del problema de la deforestación, nuevos satélites proporcionaron un fuerte impulso para tomar acciones en la Amazonía (Asner, 2014). El satélite escogido para el monitoreo de la deforestación fue Landsat, sin embargo en ese entonces había limitaciones por el precio ya que cada imagen se vendía a más de $2.000. Y en vista que se necesitan al menos 250 imágenes sin nubosidad para hacer un mapa entendible de la Amazonía cada año este estudio se volvía muy costoso.

(24) 8 (Asner, 2014). Estas limitaciones generaron dificultades en las instituciones con intereses de trabajo en la Amazonía para monitorear la deforestación. Las instituciones perdieron credibilidad por su ineficaz acción para detener la deforestación, eje principal del calentamiento global (Vaca Cevallos, 2010). Como consecuencia de la pobre acción institucional para combatir la deforestación se permitió un desenlace de cambio agresivo e irreversible del clima, causando así pérdidas cada vez mayores en la salud humana, en la nutrición, en la producción agraria, en el agotamiento de reservas de agua, de oxígeno y de vida. La incidencia de la deforestación a nivel global afecta en mayor parte al campesino pobre, que se ve en la necesidad de vender los últimos bosques tropicales centenarios, como único y último patrimonio. En consecuencia un injusto precio por la conservación del bosque; representa pérdidas incuantificables a la biodiversidad, la extracción de sustancias de origen botánico del bosque cálido sudamericano, de las cuales dependen buena parte de los principios activos incluidos en la Farmacopea Universal (Vaca Cevallos, 2010).. Tasa de deforestación. La tasa de deforestación es una unidad de medida establecida para indicar cuanta cobertura de suelo se ha perdido en un período de tiempo determinado. La tasa de deforestación se expresa en kilómetros cuadrados perdidos por año. Existen varias fórmulas para calcular la tasa de deforestación, cada una adaptada para diferentes características de bosques, formas de deforestación y frecuencia. La tasa anual de variación se calcula comparando el área bajo cubierta forestal en la misma región en dos momentos diferentes por medio de imágenes de satélite (Puyravaud, 2003).. Determinación de la deforestación. Dependiendo del tamaño del área de interés de estudio que se requiera analizar, existen varias formas de calcular la deforestación, que se sustentan y toman como base en las imágenes satelitales. Consecuentemente el número de imágenes de satélite a ser utilizadas depende de las características técnicas de las mismas tales como la resolución espacial, tamaño de la escena, sensores, etc. Entre los satélites más utilizados se pueden mencionar:.

(25) 9 LANDSAT. Satélites del programa Landsat, tienen el objetivo de capturar la información de la cobertura terrestre y son administrados por la National Space and Space Administration (NASA), mientras que la producción y comercialización de las imágenes depende del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS). Desde el año 1972 ha existido varios programas Landsat desde Landsat 1 hasta el actual Landsat 8 que fue lanzado en el año 2013 (Reuter, 2009). En el caso del Ecuador son necesarias 17 escenas para cubrir todo el territorio continental. Las escenas tienen un código identificador como un sistema de coordenadas llamado path y row en inglés como se muestra en la figura 1.. Las imágenes Landsat son imágenes de resolución espacial media y tienen las siguientes características técnicas expuestas en la tabla 1, 2 y 3:. Tabla 1 Características técnicas de Landsat 5 Características Técnicas de Imágenes Landsat 5 ITEM CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS Nivel de tratamiento 3G (Corrección radiométrica y geométrica) 7 (Azul, verde, roja, infrarrojo cercana 1, infrarrojo Banda espectrales cercana 2, infrarrojo medio, Infrarrojo térmico) Sensor TM (tematic mapper) 30 metros (Multiespectral) Resolución espacial 120 metros (Termal) Resolución radiométrica 8 bits Resolución temporal 16 días Formato de entrada GeoTIFF Sistema de coordenadas UTM/WGS-84/Zona 17 Metadatos Formato TXT Tipo de licencia Gratuito Tamaño de Escena 185 Km * 185 Km (path/row). Fuente: NASA.

(26) 10 Tabla 2 Características técnicas de Landsat 7 Características Técnicas de Imágenes Landsat 7 ITEM CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS Nivel de tratamiento 1T (Imágenes Orto rectificadas) Banda espectrales 8 (blue, green, red, NIR, SWUR 1, TIR, SWIR 2, Pan) Sensor ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus ) 15 metros (Pancromática) Resolución espacial 30 metros (Multiespectral) Resolución radiométrica 8 bits Resolución temporal 16 días Formato de entrada GeoTIFF Sistema de coordenadas UTM/WGS-84/Zona 17 Metadatos Formato TXT Tipo de licencia Gratuito Tamaño de Escena 185 Km * 185 Km (path/row). Fuente: NASA. Tabla 3 Características técnicas de Landsat 8 Características Técnicas de Imágenes Landsat 8 ITEM CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS Nivel de tratamiento 1T (Imágenes Orto rectificadas) 11 (Coastal aerosol, blue, Green, red, NIR, SWIR1, Banda espectrales SWIR2, Panchromatic, Cirrus, TIRS1, TIRS2 ) Sensor Multiespectral (pushbroom imager) 15 metros (Pancromática) Resolución espacial 30 metros (VIS, SWIR) 100 metros (TIRS) Resolución radiométrica 16 bits Resolución temporal 16 días Formato de entrada GeoTIFF Sistema de coordenadas UTM/WGS-84/Zona 17 Metadatos Formato TXT Tipo de licencia Gratuito Tamaño de Escena 180 Km 8 180 Km (path/row). Fuente: NASA.

(27) 11 Figura 1 Cobertura de imágenes Landsat para el Ecuador continental. Fuente: MAE. RAPIDEYE Es manejado por la compañía alemana RAPIDEYE AG la cual posee una constelación de cinco satélites, que producen imágenes de una resolución espacial de 5 metros. Todos los satélites llevan consigo sensores idénticos, que están calibrados por igual y viajan en el mismo plano orbital a una altitud de 630 km. Juntos son capaces de obtener todos los días más de 4 millones de km² de imágenes de color (INEGI, 2015). Para estudiar el Ecuador continental mediante las imágenes de RapidEye son necesarias 510 escenas (tiles en Ingles) de acuerdo al sistema de grilla utilizado como identificador de las imágenes como se muestra en la figura 2..

(28) 12 Sus características técnicas se describen en a tabla 4: Tabla 4 Características técnicas de RapidEye Características Técnicas de Imágenes RapidEye ITEM CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS Nivel de tratamiento 3A (Imágenes Orto rectificadas) Banda espectrales 5 (Rojo, verde, azul, rededge, infrarrojo cercano) Sensor Multiespectral (pushbroom imager) Cobertura de nubes Hasta 20% Resolución radiométrica 16 bits Resolución temporal 1 día Resolución espacial 5 metros Formato de entrada GeoTIFF Sistema de coordenadas UTM/WGS-84/Zona 17 Metadatos Formato XML Tipo de licencia FedCiv (licencia de Gobierno) Tamaño de Escena 25 Km * 25 Km (tile). Fuente: NASA. Figura 2 Cobertura de imágenes RapidEye para el Ecuador continental. Fuente: MAE.

(29) 13 FORMAS DE CLASIFICAR IMÁGENES Con las imágenes tanto de Landsat como de RapidEye se genera un método de clasificación de cada banda espectral según lo que se desea estudiar. Existen varios métodos para analizar la información de las diversas bandas espectrales de las imágenes de satélite con el objetivo de clasificar la cobertura del suelo. Entre estos métodos existen el método que se basa en la construcción de Regiones de Interés (ROIs en Ingles) y el método que se basa en la elaboración de árboles de decisión. El método que utiliza ROIs consiste en crear agrupaciones de pixeles espectralmente semejantes a partir de los que se definen las “clases” temáticas que se espera generar en una clasificación de cobertura del suelo como se indica en la figura 3.. Figura 3 Ejemplos de ROIs para cada cobertura de interés. Fuente: (Ministerio del Ambiente, 2015c). El segundo método utilizado consiste en desarrollar arboles de decisión (figura 4). Este método selecciona parámetros que son ingresados manualmente tales como porcentaje de nubes, presencia o ausencia de agua, etc. y que son.

(30) 14 utilizados progresivamente siguiendo la estructura del árbol de decisión para la clasificación de la cobertura vegetal de forma automática. Una vez que se ha clasificado el tipo de uso y cobertura del suelo se puede obtener su área, y comparar con imágenes de años pasados para obtener los cambios que se han generado, a lo que se define como “detección de cambio”. Figura 4 Árbol de decisión. Fuente: (Borja, 2014). Cada producto final o mapa temático tiene un valor de precisión asociado, debido a varios motivos, entre ellos que las imágenes satelitales no son exactas reproducciones de la realidad en territorio. Además que la información satelital cuente con poca o nula comprobación de campo, y errores propios de cada metodología o de origen humano. Es por ello, que es esencial calcular la precisión de los datos con diferentes métodos, tales como: el muestreo aleatorio estratificado, matrices de confusión, estadística de kappa, entre otros. Con los resultados obtenidos se describen los usos del suelo y se toman decisiones sobre su manejo y cuidado, especialmente en áreas protegidas y de importancia internacional, los cuales se representan en mapas como el mapa 1.. Una vez clasificadas las imágenes, se puede aplicar diferentes fórmulas para determinar la deforestación, dependiendo de las características particulares del ecosistema a ser estudiado tales como terreno, extensión del área de estudio, tipo de suelo, temperatura del aire entre otros. Además las fórmulas para el cálculo de la deforestación difieren dependiendo de tipo de deforestación a ser estudiado. Por ejemplo existe dos tipos de deforestación predominantes en el país: procesos de deforestación por tala y la deforestación por incendios forestales (figura 5). Estas fórmulas serán indicadas en el capítulo 3. Para una mejor comprensión de los términos en el ANEXO 1 se encuentra el glosario..

(31) 15 Figura 5 Deforestación por tala y por incendio forestal. Fuente: Metro Ecuador, ECU911.

(32) 16 Mapa 1 Deforestación reportado por MAE período 2008-2014. Fuente: (Ministerio del Ambiente, 2016).

(33) 17. CAPÍTULO III METODOLOGÍA 3.1. ETAPA I: ANÁLISIS DE LAS METODOLOGÍAS 3.1.1. Estudio de las metodologías de MAE y RAISG. 3.1.1.1.Investigación de las generalidades sobre los métodos de cálculo de las tasas de deforestación Existen muchas maneras de calcular las tasas de deforestación. Por ejemplo se puede elegir la metodología según el tipo de información que se requiera obtener. Es decir se seleccionará un método específico dependiendo del detalle (resolución espacial) de deforestación que se requiera, extensión del área de estudio, de los recursos disponibles para el estudio, accesibilidad, tipo de vegetación predominante, tasa de deforestación, impacto de la deforestación en el ecosistema, entre otras. Los cálculos de deforestación se pueden determinar en base al análisis estadístico de dos imágenes satelitales que cubren áreas similares tomadas en dos momentos de tiempo diferentes. Por ejemplo la fórmula indicada en la ecuación 1.. !" = #. $. (% & '% $ ). -. * +, # &*./(Ec. 1) -$. Dónde: r = tasa anual de cambio forestal A1 = área del bosque en fecha inicial (t1) A2 = área del bosque en fecha final (t2) t1 = fecha inicial t2 = fecha final Una segunda ecuación para el cálculo de la deforestación se presenta en la ecuación 2, la cual se deriva de la ley de interés compartido. Esta ecuación 2.

(34) 18 también es derivada de la tasa media anual de cambio. Por esta razón, es más intuitiva que la fórmula sugerida por la FAO (Ecuación 1):. 01 =. $. - (% 3% ) 2# &* & $ 4 5 -$. $6/(Ec. 2). Dónde: q = tasa anual de cambio forestal Los términos A1, A2, t1 y t2 son los términos definidos anteriormente. El termino r en la ecuación 1 siempre presenta valores mayores a q en la ecuación 2. En la mayoría de casos, la diferencia entre los dos términos es menor que el error de muestreo. La tasa anual de cambio forestal r es significativamente mayor a q cuando la deforestación es considerablemente alta. Según Puyravaud (2003) para que no haya confusión, deben seguirse estas simples reglas: cualquier algoritmo que sea elegido para calcular (r o q), las variables de la ecuación deben ser establecidas claramente.. La tasa anual de deforestación también puede ser calculada mediante la ecuación 3.. !7 =. - $ '-& % & '% $. ./(Ec. 3). Dónde: R = tasa anual de deforestación Los términos A1, A2, t1 y t2 son los términos definidos anteriormente. R da una información básica dado que es la velocidad media a la que se está perdiendo el bosque y está expresado en unidades de área por año (Puyravaud, 2003). Existe un segundo método para el cálculo de la tasa anual de deforestación. Con el valor de r es posible calcular la tasa de deforestación anual (Dt en km 2/año) para un período de referencia según la ecuación 4.. 89 = :$ ; ($ 5 <>9$?9& ) (Ec. 4). Dónde: Dt = tasa anual de deforestación A1 = área del bosque en fecha inicial (t1) rt1,t2 = tasa anual de variación de la cobertura forestal del t1 a t2 (Souza et al., 2013)..

(35) 19. 3.2. ETAPA II: COMPARACIÓN DE RESULTADOS DE LAS METODOLOGÍAS 3.2.1. Análisis de las metodologías utilizadas por MAE y RAISG Los datos de entrada son similares en ambas metodologías del MAE y RAISG ya que usan en parte los mismos satélites. Sin embargo, la mayor variación que se puede tener es en el procesamiento de estos, puesto que usan diferentes caminos para llegar al mismo objetivo. MAE detalla de mejor manera el uso del suelo, mostrando información de nivel 1 las cuales son zonas antrópicas, agropecuarias, agua, bosque, vegetación, y otras tierras. Mientras que RAISG solo reporta bosque, no bosque y agua. Como MAE toma en cuenta más información también reporta deforestación bruta (sin regeneración) y deforestación neta (con regeneración), en cambio RAISG solo reporta deforestación bruta porque no toma en cuenta la regeneración. Se supondría que los resultados de deforestación a partir de las fórmulas que usa cada institución no deberían variar mucho al comparar la tasa anual de variación de la cobertura forestal, debido que la deforestación en el Ecuador no es grande comparada con otros países. Por tanto las dos fórmulas de r (RAISG) y q (MAE) resultarían en valores similares. Según Puyravaud (2003) si hay poca deforestación existirá poca diferencia en la tasa de deforestación derivada de las fórmulas. Aunque no está claro porqué q ha sido preferida a r para el cálculo de la tasa de cambio anual de deforestación, se sugiere que r debe ser elegida sobre q por su importancia biológica (Puyravaud, 2003). Para el cálculo de la tasa anual de deforestación el procesamiento de los datos es diferente. La metodología de MAE se puede realizar con los datos base que se encuentran en el sistema de información ambiental (MAE-SUIA, 2016). Mientras que con los datos de RAISG se pueden obtener los datos sin procesar de (https://raisg.socioambiental.org/es/). Sin embargo esta información no está procesada ni corregida por el programa ImgTools que es un programa que transforma los datos automáticamente con árboles de decisiones previamente programados. 3.2.2. Comparación de aspectos técnicos MAE y RAISG usan los mismos satélites, nivel de procesamiento, corrección y conversión. Sin embargo los métodos varían en el uso del software de análisis, las herramientas de software que ayudan al procesamiento de los datos, procesamiento de imágenes, períodos de análisis, imágenes de apoyo, validación, edición, tasa de deforestación, ajustes de la precisión, límites de área de monitoreo como se indica en la tabla 5:.

(36) 20 Tabla 5 Comparación entre la metodología de MAE y RAISG RAISG. MAE Herramientas de software ImgTools (datos 2000 a 2013) ArcGis Google Earth Engine (GEE) (datos 2015) Procesamiento imágenes Análisis de mezcla espectral y Clasificación Supervisada mediante ROI NDFI (Normalized Difference Fraction (Regiones de Interés) Index) Clasifica utilizando árboles de decisión Mosaicos Temporales Hansen Correcciones mediante: Correcciones mediante: Filtros espaciales (ImgTools) Filtros espaciales (ArcGis) Filtros temporales (ImgTools) Filtros temporales (ArcGis) Descarga Imágenes Servidor USGS (datos 2000 a 2013) Servidor USGS Colecciones NASA disponibles en Servidor /Imágenes Individuales Google Earth Engine (datos 2015) Nivel de procesamiento Imágenes georreferenciadas registrada a Imágenes georreferenciadas una proyección cartográfica, referenciada registrada a una proyección cartográfica, a WGS84, G873, o a su versión actual. referenciada a WGS84, G873, o a su Adicionalmente los datos también versión actual. Adicionalmente los datos contienen una corrección topográfica por también contienen una corrección el desplazamiento del terreno debido al topográfica por el desplazamiento del relieve (L1T) terreno debido al relieve (L1T) Corrección Atmosférica Atmosférica Geométrica Geométrica Radiométricas Radiométricas. Conversiones Radiancia Radiancia Reflectancia Reflectancia Años y Períodos de presentación de resultados 2000-2005 2000-2008 2010-2013 2008-2014 2013-2015 Apoyos Imágenes satelitales de alta resolución No tiene RapidEye, Ortofotos Validación Imágenes de alta resolución de fechas cercanas a las imágenes Landsat Campo procesadas, disponibles libremente en Google Earth Edición ENVI ArcGIS Tasa de deforestación.

(37) 21 Tasa anual de variación de la cobertura forestal $ * +, # & *./(Ec. 1) !" = #. Tasa anual de variación de la cobertura forestal. Tasa anual de deforestación 89 = :$ ; ($ 5 <>9$?9& ) (Ec. 4). Tasa anual de deforestación - '!7 = %$ '% &./(Ec. 3). (% & '% $ ). -$. 01 =. $. - (% 3% ) 2#-& * & $ 4 $. &. 5 $6/(Ec. 2). $. Tiempo de elaboración 4 meses 4 meses Ajuste/evaluación de la precisión Precisión (Powell et al., 2003): Acuerdo general, la precisión del usuario, Muestreo Aleatorio Estratificado Precisión, el coeficiente de concordancia kappa y la varianza kappa Matrices de confusión, Estadístico de Matriz de error Kappa Límites de monitoreo Amazonía ecuatoriana, límite Amazonía ecuatoriana, límite PolíticoBiogeográfico Administrativo Elaborado por: Ponce D.. ImgTools es un software de código libre cuya licencia es gratis, otorgada a quienes tengan fines no comerciales, mientras que ArcGIS es un software comercial. Sin embargo, ImgTools funciona en el ambiente de ENVI, cuya licencia también es comercial. IMAZON en apoyo a los esfuerzos de RAISG realiza una recolección bibliográfica de sugerencias para la obtención del método más preciso de deforestación, el mismo que involucre los parámetros para la región Amazónica. Es por esto que para el cálculo de la precisión analizaron veintiséis publicaciones científicas, de estos tomaron la información concordante con los parámetros de dicha región (Powell et al., 2003).. En la definición de los niveles de clasificación usados por MAE y RASIG, se presenta una comparación de los conceptos que cada entidad usa en la tabla 6:.

(38) 22 Tabla 6 Definición de los niveles de clasificación Nivel de clasificación RAISG MAE Bosque Tierra con vegetación arbórea con: Bosque Comunidad vegetal de: -Una superficie superior a 0,005 km2 -Cubierta de copa de dosel de más de -Por lo menos 0,01 km2 10% del área -Con un mínimo de 30% de cobertura del -Árboles cuya altura es superior a 5 dosel metros o capaces de alcanzar estos -Con árboles de 5 metros de altura y o límites mínimos in situ. capa aérea vegetal. -Incluye bosques primarios siempre -Se divide en: verde, bosque inundado, bosque Plantación forestal Formación arbórea deciduo. debida a la acción antrópica (bosque Una vez que un pixel ha sido clasificado cultivado) y como “deforestación”, éste pasa a ser Bosque nativo Comunidad vegetal que se parte de la clase “no bosque”, caracteriza por la dominancia de árboles excluyéndose de la detección de cambio de diferentes especies nativas, edades y en un siguiente período de análisis. Por portes variados, con uno o más estratos lo tanto los productos de RAISG no incluyen regeneración de bosque). No bosque Áreas sin cobertura boscosa, ya sea porque han sido deforestadas antes del año 2000 (año de línea base), o porque corresponden a formaciones naturales no boscosas, como por ejemplo No bosque Tierras agropecuarias, afloramientos rocosos, páramos, vegetación arbustiva y herbácea, cuerpos sabanas, pastizales naturales, playas y de agua, otras tierras y plantaciones barrancos de arena. forestales Zonas deforestadas detectadas pasan a formar parte de la clase “no bosque” en el siguiente período de análisis (pasan a ser parte de la “línea base” para el siguiente año analizado). Cuerpo de agua Área que se encuentra Agua Áreas de cuerpos de agua como cubierta o saturada de agua estática o en ríos, lagos, lagunas, meandros, entre movimiento, natural o artificial que reposa otros sobre la superficie terrestre por todo o una parte del año Deforestación Es un proceso de conversión antrópica del bosque en otra cobertura y uso de la tierra; bajo los umbrales de altura, cobertura del dosel o Deforestación Área donde la cobertura área establecida en la definición de boscosa original ha sido eliminada bosque. No se considera deforestación a totalmente por causas antrópicas dentro las zonas de plantaciones forestales del período de estudio (se excluyen áreas removidas como resultado de cosecha o de cuerpos de agua que remplazan a tala, y donde se espera que el bosque se zonas de bosque o pérdida de bosque regenere naturalmente o con la ayuda de por eventos naturales como vientos, prácticas de silvicultura. deslizamientos, etc.) Deforestación bruta Se define como la conversión antrópica del bosque nativo a otra categoría de cobertura y uso de la tierra, se excluye la conversión del.

(39) 23 bosque nativo a cuerpo de agua natural (debido a que esta conversión no es antrópica) Deforestación neta Área final bosque nativo-plantaciones forestales. Nubes y sombras Áreas que están Nubes y sombras Áreas que están cubiertas por nubes y sombras en cubiertas por nubes y sombras en cualquier período de tiempo analizado cualquier período de tiempo analizado Sin clasificar Áreas con ausencia de Sin información Áreas con ausencia de datos producto de vacíos en las datos de origen producto de problemas imágenes originales, por ejemplo las en las imágenes originales, por ejemplo fallas en el sensor Landsat ETM+ que las fallas en el sensor Landsat ETM+ que generó imágenes con franjas sin generó imágenes con franjas sin información. información Regeneración “La regeneración natural es la recuperación de un bosque en RAISG no incluye la clase ausencia de la intervención humana “regeneración”, esto quiere decir que si después de haber sufrido anteriormente un área fue deforestada, pasa a ser parte una alteración. Esta acción resulta en el de la clase “no bosque” y no será incremento de la funcionalidad del considerada en un siguiente análisis, ecosistema alterado, la complejidad y aunque en esta se establezcan estructura en la diversidad de especies plantaciones forestales. vegetales y la disponibilidad de un hábitat, entre otros” (VSC, 2010) Fuente: (Borja, 2016; Ministerio del Ambiente, 2016) Comparado por: Ponce D.. Por la definición de bosque se puede apreciar que RAISG es más preciso al analizar el bosque mayor a 0,005 km2, mientras que MAE analiza bosque mayor a 0,01 km2. MAE hace la separación de bosques nativos y plantación forestal, mientras que para RAISG una plantación forestal pasa a ser “no bosque”, siempre y cuando el evento de deforestación haya sido detectado o contabilizado en su línea base. MAE toma en cuenta procesos de regeneración mientras que RAISG se enfoca en el monitoreo de bosques primarios, por lo que si un área de bosque nativo ha sido deforestada, éste no vuelve a ser considerado como bosque nativo en períodos de análisis posteriores, por esta razón MAE puede presentar datos de menor deforestación neta. . 3.2.2.1.Determinación de los protocolos Cada protocolo está sujeto a actualizaciones y mejoras. Los últimos datos del MAE son muy exactos ya que tuvieron la colaboración del Ministerio de Agricultura y Ganadería (MAGAP). Este trabajo contó con más presupuesto y más mano de obra, además existe un control manual y de campo de los datos por lo que se considera que los resultados son de muy buena calidad. Al contrario, RAISG al manejar una zona tan amplia como la Amazonía, la cual es.