LB por Degradación: Leña y madera Incendios Forestales Sensores remotos CLASlite Fortalecimiento. Chiquimula, Guatemala.

Transcripción

1 LB por Degradación: Leña y madera Incendios Forestales Sensores remotos CLASlite Fortalecimiento Chiquimula, Guatemala. Marzo, 2016

2 CONTENIDO 1. Base de datos Tabulares 2. Replicar el estudio de oferta y demanda de leña (WISDOM) 3. Replicar ensayo de C.R. 4. Taller de definición 5. Incendios 6. Sensores remotos: CLASlite

3 BBDD Tabulares Identificación de actores claves Búsqueda y revisión de documentos Recopilación, normalización y análisis de las BBDD del INAB de: 1. Licencias forestales, 2. Exentos forestales, 3. Consumo familiar, 4. Allanamientos, 5. Denuncias, 6. Peritajes técnicos y 7. Operativos en carreteras Los datos tabulares son solamente el 3% para el periodo de referencia Se han recopilado datos del : BBDD, normalización e análisis e informes

4 MODULO Modulo de la demanda Modulo de la oferta Estudio de oferta y demanda de leña WISDOM- DESCRIPCION DE INSUMO Año utilizado para el estudio Datos existentes para el Periodo de referencia Censo nacional de población y vivienda; y proyecciones 2010 de población Encuesta de condiciones de Vida ENCOVI Estudio sobre consumo de leña en hogares del IARNA. Encuesta de consumo de leña en hogares CEPAL Base de datos del directorio nacional de empresas Encuesta de consumo de leña en pequeñas industrias CEPAL Mapa de cobertura vegetal y uso de la tierra Mapa forestal Mapa de zona de vida unico Mapa de Plantaciones forestales Datos de parcelas de Inventario Nacional Forestal Datos de parcelas permanentes unico Mapa de Modelo de elevación digital unico Mapa de poblados (nucleos urbanos y rurales) Mapa de carreteras Mapa de pendientes unico

5 Limitaciones del ensayo de Costa Rica para determinar la significancia de degradación El modelo de regresión posee un error cuadrático medio de 13.5% de cobertura arbórea, el cual hace difícil distinguir una reducción real. El modelo tiende a sobre estimar cuando las áreas de cobertura son bajas y subestimar cuando son altas. La generación y actualización de este índice de cobertura arbórea requiere de una muestra de imágenes de alta resolución.

6 Taller de Definición de Degradación en REDD+ Taller para la construcción de la definición de degradación forestal en el marco REDD+ en Guatemala: PRIMERA VERSION En el marco de la Estrategia Nacional REDD+ de Guatemala, la degradación forestal es el proceso de reducción (significativa) de las existencias de carbono en los bosques, provocada por actividades antropogénicas no sostenibles; que sea medible, cuantificable y verificable

7 INCENDIOS

8 METODOLOGIA Pendientes de Iniciar año 2013 y 2014 En edición año 2012 Finalizado Año 2010 Año 2011 Año 2015 Finalizado Año 1998 al 2009

9 Porcentaje de avance del periodo de monitoreo AÑOS Identificación visual de las Clases correspondientes a cicatrices de fuego Preparacion de Raster Vectorización de las Edición clases identificadas manual de por cicatrices de los vectores fuego PORCENTAJE DE AVANCE Descarga de imágenes Preparación de imágenes Clasificación no supervisada Revision Interna Revisión Externa A B - E F G H - J K L M N Ponderación 3% 3% 3% 5% 3% 3% 60% 10% 10% % 3% 3% 5% 3% 3% 60% 10% 0% 90% % 3% 3% 5% 3% 3% 60% 5% 0% 85% % 3% 3% 5% 3% 3% 40% 0% 0% 60% % 3% 3% 5% 3% 3% 0% 0% 0% 20% % 3% 3% 5% 3% 3% 0% 0% 0% 20% % 3% 3% 5% 3% 3% 60% 10% 0% 90%

10 Edición manual de vectores

11 AREAS QUEMADAS DESDE EL AÑO 1998 AL 2010 km2 Ha , , , , , , , , , , , , , Promedio 304,532.34

12 Cicatrices de incendios Periodo de Referencia (Año 2001 al 2010)

13 Comportamiento de puntos de calor durante periodo de referencia (Año 2001 al 2010)

14 Row id Area

15 VALIDACION DE MAPAS DE INCENDIOS Puntos de calor del año 2010 Fire Information for Resource Management System (FIRMS) Polígonos de cicatrices identificadas en imágenes Landsat 7 con resolución espacial de 30 m. el pixel. Cicatrices SIPECIF Ha Ha ,308, , , , ,071, , , , , , ,156, , , , , , , , , , , , , , , , El coeficiente de correlación es del 69%, de acuerdo a las áreas reportadas anualmente. Validación con imágenes del Google Earth del mismo año

16 Análisis por Sensores Remotos Lectura de artículos, documentos (IMAZON: Carlos Souza y ASNER: CLASlite) protocolos y experiencias de otros países NDFI (Índice Normalizado de Diferencia Fraccional) (GV, NGV, Suelo, Sombras) Principios de reflectancia Análisis de los miembros extremos y PPI Análisis de los años 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005 y 2006 Sensor Landsat 5 y 7 (primer trimestre de cada mes) Corrección de gap/fill (ERDAS imagine 2014 Focus Analisys ) Corrección de desplazamiento de pixeles Pre-resultado de degradación en el país

17 Análisis por Sensores Remotos:CLASlite Año Pat/Row Rater Value Total de pixeles Área , , , , , , Total 191,891.34

18 Análisis por Sensores Remotos: Tareas futuras Terminar validación de resultado con ortofotos 2006 (cambio de umbral de perturbación por path/row) Sobre posición con cicatrices de fuego (evitar doble contabilidad) y dinámica Definir la significancia de degradación en el país Si es positivo: La elaboración del mismo en el resto años Tiempo para terminar análisis: 4 semanas