DESARROLLO DE METODOLOGÍA PARA EL MONITOREO DE LAS EMISIONES DE CO 2 PROVOCADAS POR DEFORESTACION Y DEGRADACIÓN DE BOSQUES.

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1 DESARROLLO DE METODOLOGÍA PARA EL MONITOREO DE LAS EMISIONES DE CO 2 PROVOCADAS POR DEFORESTACION Y DEGRADACIÓN DE BOSQUES. Producto 3: Pasos a seguir para implementar la propuesta monitoreo de los recursos forestales por medio de sensores remotos. Consultor Internacional: Dr. Jeffrey R. Jones

2 Producto 3: Pasos a seguir para implementar la propuesta monitoreo de los recursos forestales por medio de sensores remotos. Introducción El objetivo del Producto 3 se ha transformado por medio de conversaciones y análisis conjuntamente con el Sr. Abner Jiménez con la finalidad de lograr un impacto mas directo con las agencias nacionales encargados de implementar los sistemas nacionales de monitoreo. La transformación en el objetivo ha sido fortalecer el énfasis en la definición de hitos para la preparación para una propuesta regional concreta por medio de la ejecución de una demostración de la metodología identificada en fases anteriores de esta consultoría, y la integración de los planes nacionales enunciados en una serie de talleres de análisis de condiciones y pasos para la implementación regional de REDD y REDD+. Metodología Las metodologías seleccionadas son 1) la implementación del análisis de imágenes MODIS diaria para formar imágenes VCF como método de monitoreo y 2) el uso de ALU como mecanismo de organizar insumos complejos para evaluaciones de volúmenes de carbono bajo MDL al igual que para REDD y REDD+. Las dos metodologías has sido seleccionadas por la existencia de pasos explícitos en la implementación de cada una, requisito para una implementación rápida y homogénea. A la vez, las metodologías permiten una integración de datos nacionales existentes para mejorar la calidad de datos, y también contemplan la integración de futuros resultados de investigaciones que puedan tener relevancia para una mejor apreciación de la condición de la cobertura en cada nación y la situación en cuanto al secuestro de carbono. Hitos de la creación de Demostración VCF ALU Para lograr datos básicos para la demostración de las metodologías VCF ALU se propone un trabajo de consultor, sin mucha interacción con los técnicos de los países. Esto permite la creación de resultados iniciales que ayudan a convencer a los funcionarios nacionales de la eficiencia y la precisión de las metodologías introducidas. No se contempla ninguna capacitación, y reuniones con técnicos nacionales. Los trabajos de coordinación a nivel nacional serán remotos ; dos resultados requeridos de los técnicos nacionales son la selección de los mapas forestales oficiales o mas representativos, como guía para el análisis ALU, y la selección de estudios alométricos mas apropiados en vista de las condiciones de bosque de cada país. 1) Inicio de Proceso: enero ) Consecución de juego de datos MODIS completos: fin de febrero 2011

3 3) Programación de automatización de procesos imágenes compuestas y construcción de métricas para cada año: fin de marzo 4) Creación de biblioteca de firmas espectrales de clases de bosque en 7 países; mediados de mayo 5) Creación de 10 imágenes VCF: mediados de junio 6) Presentación de dinámica de cambio en cobertura forestal para la región. Fin de junio. 7) Compilación de mapas forestales mas recientes de cada país. Fin de junio 8) Compilación de datos alométricos para cada clase de bosque para cada país, considerando datos nacionales e internacionales. Fin de junio. 9) Construcción de primeras aproximaciones de sumideros de carbono por país con ALU. Final de julio. 10) La implementación completa de la metodología requiere capacitación de técnicos. Suponiendo capacidades básicas en manejo de ENVI, Java y ArcGIS, esta capacitación puede durar una semana en cada país con módulos en; a. ENVI i. Weka data mining para definición de puntos de decisión ii. Clasificacion Decision tree iii. Creación de VCF b. Uso de programas Java creados en esta consultoría c. Instalación y uso de Java d. ArcGIS; integración de mapas forestales nacionales con datos VCF y valores alométricos Creación de demostración de MODIS VCF Para evitar hacer una propuesta teórica de metodología, se propone hacer una implementación inicial MODIS VCF que permite ver el proceso de cambio y sacar conclusiones a nivel de cada nación. Esta demostración requiere extraer datos relevantes de Internet, y crear una biblioteca de firmas espectrales como base del análisis. Datos requeridos La creación de una base de datos histórica requiere bajar datos diarios entre 2000 y 2010; esta base de datos se utilizaría para crear una biblioteca de imágenes y firmas espectrales contra cual se afina el conocimiento de patrones de vegetación, y la creación de un juego de firmas espectrales que se utilizan para comparar datos nuevos contra patrones de cambio históricos. Los datos MODIS requeridos, y los tamaños típicos de una escena para una semana son; A) MOD09GQ (Bandas 1-2, clorofilo) a. 429MB 7 días = 22.3 GB/año B) MOD09GA (Bandas 3-7, estructura de vegetación) a. 386MB 7 días = 20.7GB/año C) MOD11A1 (Temperatura) a. 282MB / semana = 14GB/año

4 Como son datos diarios, se hacen masivos en su forma cruda. Se indica el tamaño aproximado de los datos para una semana (los tamaños de los archivos varían dependiendo de la confirmación de la imagen), y el tamaño proyectado de los datos de una escena para un año. El tamaño del dato anual es de 57GB. Son 4 imágenes requeridos para cubrir Centroamérica y la Republica Dominicana; multiplicado por 10 años da un total de 2.28 terabytes de datos requeridos. Automatización de selección de datos y la creación de métricas Los datos crudos MODIS pasarán por un proceso de selección, para eliminar la mayoría de los datos, y crear imágenes compuestas de los mejores pixeles de todos las imágenes de un periodo de 16 días. Como resultado, las 365 imágenes diarias se reducen a 22 imágenes compuestas. La creación de las imágenes compuestas es un proceso masivo, pero repetitivo, que puede ser automatizado para acelerar el proceso. Las 22 imágenes anuales resultantes forman la base del desarrollo de métricas de análisis para el VCF, que terminan produciendo una 60 bandas de datos métricos que forman la base del análisis. Para facilitar la portabilidad de la aplicación, se propone crear una serie de programas en Java para crear las imágenes compuestas y las métricas. Creación de biblioteca de firmas espectrales La función de la metodología MODIS VCF es la detección de cambios en vegetación que pueden ser resultado de deforestación o degradación. El reto del monitoreo de cambios en Centroamérica es que hay cambios fenológicos constantes en la vegetación como resultado de cambios estacionales en el clima; estos cambios estacionales pueden parecer a la degradación, y de hecho en el pasado ha habido problemas con distinguir entre cambios fenológicos (por ejemplo, la perdida de hojas en bosques caducifolias) y la degradación. La forma mas fácil de visualizar la biblioteca espectral es pensar en la secuencia anual de imágenes NDVI (Índices de vegetación de diferencias normalizados). El índice disminuye durante la época seca (o de menos lluvia) por la reducción de la cobertura de hojas, y vuelve a incrementar con las lluvias. Para evitar que estos cambios fenológicos normales se confunden con una deforestación o una degradación de la vegetación, se crea una biblioteca de firmas espectrales anuales para cada uno de los años 2000 hasta Las firmas espectrales se elaboran para cada clase de bosque, empezando con las clases de bosque mas comunes por país. Creación de imágenes VCF

5 La creación de imágenes VCF se hace con el programa de procesamiento ENVI, y el software de data mining Weka. La técnica de análisis se llama decision tree, que se explica con bastante detalle en las publicaciones de M. Hansen en que detalla el desarrollo de las imágenes VCF. Implementación ALU La implementación ALU depende de la definición de ecuaciones alométricas para cada clase de bosque, y la conversión de mapas de bosques nacionales a polígonos y áreas por medio de SIG. ALU es un programa bastante didáctico, que permite la autoenseñanza, aunque puede ser deseable capacitaciones para facilitar el proceso de aprendizaje. Conclusión La creación de la demostración de la metodología ALU VCF requiere un periodo de 7 meses para la preparación de datos y la creación de mecanismos de automatización

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