SITIO PILOTO ÁREA DE CONSERVACIÓN IMPOSIBLE, BARRA DE SANTIAGO, MICROREGIÓN AHUACHAPÁN SUR

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1 SITIO PILOTO ÁREA DE CONSERVACIÓN IMPOSIBLE, BARRA DE SANTIAGO, MICROREGIÓN AHUACHAPÁN SUR. ANÁLISIS DE CAMBIOS DE LA COBERTURA FORESTAL Y USO DE LA TIERRA MEDIANTE IMÁGENES SATELITALES DE ALTA RESOLUCIÓN ESPACIAL: AÑOS REPÚBLICA DE EL SALVADOR 1

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3 SITIO PILOTO ÁREA DE CONSERVACIÓN IMPOSIBLE, BARRA DE SANTIAGO, MICROREGIÓN AHUACHAPÁN SUR. ANÁLISIS DE CAMBIOS DE LA COBERTURA FORESTAL Y USO DE LA TIERRA MEDIANTE IMÁGENES SATELITALES DE ALTA RESOLUCIÓN ESPACIAL: AÑOS REPÚBLICA DE EL SALVADOR

4 Publicado Por: El Programa Gestión del paisaje y de los recursos para aumentar las reservas de carbono en Centroamérica (REDD+ Landscape / CCAD) es implementado por la Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH Apartado Postal 755 Boulevard Orden de Malta, Casa de la Cooperación Alemana Urbanización Santa Elena, Antiguo Cuscatlán, La Libertad El Salvador T F E info@reddlandscape.org I Responsable: Dr. Laszlo Pancel Asesor Principal laszlo.pancel@giz.de Autores: Efraín Duarte C. / Consultor Sud-Austral Consulting SpA Patricio Emanuelli A. / Consultor Sud-Austral Consulting SpA Fabián Milla A. / Consultor Sud-Austral Consulting SpA Omar Orellana / Consultor independiente Santiago López / Consultor independiente Diagramación: Alfonso Quiroz H. / Consultor Sud-Austral Consulting SpA Derechos Reservados: Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH Este proyecto forma parte de la Iniciativa a la Protección Climática Internacional (IKI). El Ministerio Federal de Medio Ambiente, Protección de la Naturaleza, Obras Públicas y Seguridad Nuclear (BMUB) de la República Federal de Alemania apoya esta iniciativa sobre la decisión adoptada por el Parlamento Alemán. 4

5 CONTENIDO Capítulo 1 Introducción 8 Capítulo 2 Marco teórico Origen de la teledetección Teledetección aplicada a estudios de vegetación Satélite RapidEye (Blackbridge) Características del satélite e imágenes RapidEye Aplicaciones de las imágenes RapidEye Aplicación de la banda Red-Edge Tratamiento Digital de Imágenes Tratamientos previos Correcciones radiométricas Correcciones geométricas 12 Capítulo 3 Marco metodológico Ubicación área del área de estudio Recopilación de información y obtención de imágenes satelitales Sistema de Clasificación Descripción categorías forestales y uso de la tierra de área de conservación Barra de Santiago Resumen de los procesos de interpretación y clasificación de las imágenes Proceso automatizado Proceso de Edición Proceso de control y verificación del mapa base Detección de cambios Corrección de desplazamiento de las imágenes Alertas de cambios con NDVI Alertas de cambios Hansen Edición Manual de los cambios de cobertura 23 Capítulo 4 Resultados Resultados Mapa Forestal y Cobertura de la Tierra año Resultados Mapa Forestal y Cobertura de la Tierra año Resultados Mapa Forestal y Cobertura de la Tierra año Análisis de Bosque y No Bosque Tendencia de Bosque y No Bosque Análisis de cambio Cambios de Cobertura de la Tierra periodo ( ) Cambios de Cobertura de la Tierra periodo ( ) Cambios de Cobertura de la Tierra periodo ( ) Tendencia de cambios de cobertura Tasa de deforestación Matriz de Cambios en función de todas las categorías para el Área de conservación El Imposible-Barra de Santiago El Salvador 36 Literatura consultada 38 Anexos 39 5

6 CONTENIDO Lista de figuras Figura 1. Ejemplo de imagen RapidEye adquirida para el Sitio piloto Área de Conservación de Barra de Santiago. República de El Salvador. Escala 1: 20, Figura 2. Sensibilidad de reflectancia en la banda Red-Edge según la vegetación 11 Figura 3. Mapa de ubicación general del Área de Conservación El Imposible-Barra de Santiago, República de El Salvador 13 Figura 4. Escenas de imágenes RapidEye para el Área de Conservación El Imposible-Barra de Santiago 14 Figura 5. Elementos que integran un modelo de clasificación automatizado en ModelBuilder 18 Figura 6. Procesos de edición realizados en ERDAS IMAGINE para la edición y corrección de las clasificaciones de imágenes 19 Figura 7. Distribución Sistemática de puntos control para la evaluación y mejora de calidad de los mapas 20 Figura 8. Ejemplo de NDVI para identificar áreas de alertas de cambios 21 Figura 9. Mapa de pérdidas y ganancias disponible en la página web Global Forest Watch 22 Figura 10. Ejemplo de los cambios detectados con script realizado en Google Earth Engine 22 Figura 11. Superposición de capas para edición manual de los mapas del Área de Conservación El Imposible-Barra de Santiago, República de El Salvador 23 Figura 12. Mapa Forestal y Cobertura de la Tierra año Figura 13. Mapa Forestal y Cobertura de la Tierra año Figura 14. Mapa Forestal y Cobertura de la Tierra año Figura 15. Mapa de Cambios de Cobertura de la Tierra ( ) 31 Figura 16. Mapa de Cambios de Cobertura de la Tierra ( ) 32 Figura 17. Mapa de Cambios de Cobertura de la Tierra ( ) 33 Lista de tablas Tabla 1. Características de las imágenes y del satélite RapidEye BlackBridge 10 Tabla 2. Categorías o tipos de cobertura utilizados en el área de estudio 15 Tabla 3. Descripción de categorías de cobertura y uso de la tierra de los mapas del Área de Conservación El Imposible-Barra de Santiago 16 Tabla 4. Resultados del Mapa Forestal y Cobertura de la Tierra año Tabla 5. Resultados del Mapa Forestal y Cobertura de la Tierra año Tabla 6. Resultados del Mapa Forestal y Cobertura de la Tierra año Tabla 7. Resultados de la cobertura boscosa y nos boscosa para los años 2009, 2012 y Tabla 8. Matriz de Cambios para el año Tabla 9. Matriz de Cambios para el año Tabla 10. Matriz de Cambios para el año Tabla 11. Resultados de pérdida y ganancias de la cobertura boscosa para los periodos , y Tabla 12. Resultados de cambios de la cobertura boscosa para los periodos , y Tabla 13. Matriz de cambios en función de todas las categorías (periodo ) para el Área de Cconservación El Imposible-Barra de Santiago, El Salvador 36 Tabla 14. Matriz de cambios en función de todas las categorías (periodo ) para el Área de Conservación El Imposible-Barra de Santiago, El Salvador 37 Tabla 15. Matriz de cambios en función de todas las categorías (periodo ) para el Área de Conservación El Imposible-Barra de Santiago El Salvador 38 6

7 CONTENIDO Lista de gráficos Gráfico 1. Tendencia de bosques y no bosques para los años 2009, 2012 y Gráfico 2. Tendencia de la cobertura boscosa para los periodos , y Gráfico 3. Resultados de pérdida de la cobertura boscosa para los periodos , y Gráfico 4. Resultados de tasa de deforestación para los periodos , y Lista de anexos Anexo 1. Resultados de la cobertura del suelo año Anexo 2. Resultados de la cobertura del suelo año Anexo 3. Resultados de la cobertura del suelo año Anexo 4. Matriz de relación bosque no bosque para el periodo Anexo 5. Matriz de relación bosque no bosque para el periodo Anexo 6. Matriz de relación bosque no bosque para el periodo

8 CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN La dinámica de los cambios en la cobertura de la tierra, han ido apareciendo principalmente a lo largo de la fase agrícola de la historia (Wolman y Fournier, 1987) citado por (Llopis, 2007), y más notablemente en la deforestación (Williams, 1990) y el desplazamiento de especies transoceánico (Crosby, 1986; Turner et al., 1994). Estos cambios tuvieron importantes consecuencias, pero en escala espacial, magnitud y ritmo no son comparables con los que se están produciendo en la sociedad moderna industrial. Los cambios de usos del suelo son una realidad que acontece desde los orígenes de la humanidad (Llopis, 2007). Según la (FAO, 2015) El monitoreo realizado recientemente científicos desde el espacio sobre la cubierta de bosques ha revelado, que la deforestación ha registrado un incremento, en particular en los trópicos. La extensión de los bosques del mundo continúa disminuyendo a medida que las poblaciones humanas siguen creciendo y aumenta la demanda de alimentos y tierras. Sin embargo, las zonas forestales han disminuido pero la pérdida neta de superficie forestal se ha reducido en un 50%. (FAO, 2015) En concordancia con las tasas de deforestación mundial, El Salvador no se queda atrás pues es considero el segundo país más deforestado de Latinoamérica después de Haití. Aproximadamente el 85% de los bosques han desaparecido desde los 1960s. En ese sentido el presente documento hace una descripción del proceso metodológico que permitió conocer de manera paralela los cambios en la cobertura forestal para tres periodos diferentes ( ), ( ) y ( ), además de generar los mapas Forestal y cobertura de la tierra para 2009, 2012 y

9 CAPÍTULO 2 MARCO TEÓRICO 2.1 ORIGEN DE LA TELEDETECCIÓN La historia de la teledetección se remonta a las primeras plataformas de observación aérea: los globos aerostáticos y a la invención de la fotografía en el siglo XIX. La teledetección moderna, nace con la fotografía aérea en el siglo XX. El año que simboliza la entrada de la teledetección en la era moderna es 1957 con el lanzamiento del satélite 2.2 TELEDETECCIÓN APLICADA A ESTUDIOS DE VEGETACIÓN La Teledetección espacial, es el sistema integral de captura de información territorial (a partir de la radiación electromagnética captada por el sensor) que se emplea cada día con mayor frecuencia para la captura tanto de información temática (medioambiental), como de información topográfica (planimetría). Esto ha sido posible gracias al desarrollo que han experimentado, por un lado, las técnicas de tratamiento digital de imágenes, y la obtención de datos significativos del territorio; y por otro, el acceso a la exhaustiva información digital proporcionada por sensores, en su aspecto espacial, radiométrico, espectral y temporal (Arozarena, V, & Fernandez., 1989). El uso de la teledetección a través de imágenes de satélite, facilita la elaboración de mapas temáticos que denotan el estado de los recursos agrícolas y forestales. Con el tratamiento informático de las imágenes satélite se pueden discriminar los tipos de vegetación, su estado y el nivel de protección del suelo. A partir de estos datos es posible obtener la superficie cultivada o arbolada e incluso identificar las especies vegetales. Mediante el análisis multitemporal de imágenes de satélite es posible hacer un seguimiento de la evolución 2.3 SATÉLITE RAPIDEYE (BLACKBRIDGE) La constelación RapidEye está conformada por cinco satélites idénticos (BlackBridge LLC), que para la observación de la tierra producen imágenes de una resolución espacial de 5 metros. La presencia de una banda de borde rojo (Red-Edge) es una característica única Sputnik, primer satélite artificial puesto en órbita alrededor de la Tierra por la Unión Soviética. Desde entonces a la fecha se han visto avances sustanciales en la modernización de satélites que le den cobertura al mundo entero. (Vega, Isabel, Montejo, & Recio., 2010). de las diferentes comunidades vegetales y de los cultivos agrícolas (Aulló, 2014). La Teledetección dispone de una serie de ventajas indiscutibles en comparación con otros sistemas convencionales de observación de la Tierra. Entre las principales ventajas, se resaltan las siguientes: a) visión global, b) observación de información en regiones no visibles del espectro, c) observación a distintas escalas, d) frecuencia y e) homogeneidad en la adquisición. Gracias a estas aptitudes, la Teledetección espacial se convierte en una herramienta de información espacial de gran interés para la producción y actualización cartográfica, como fuente de entrada en Sistemas de Información Geográfica de carácter multipropósito. (Vega, Isabel, Montejo, & Recio., 2010). Las imágenes de satélite tienen la ventaja de que abarcan una zona mucho más amplia que las imágenes aéreas, permitiendo realizar estudios territoriales a bajo coste, siempre y cuando se sometan a tratamiento de corrección procedentes de sensores para la extracción de información específica a los fines requeridos, topográficos y temáticos. (Arozarena, V, & Fernandez., 1989). que distingue a los Satélites RapidEye de la mayoría de otros satélites multiespectrales. La relevancia de la región espectral Red-Edge para la caracterización de la vegetación ha sido reconocida durante muchos años (Weichelt, s/f). A continuación, se presentan las características principales 9

10 del satélite encargado de capturar las imágenes utilizadas para generar el mapa de cobertura forestal y uso de la tierra del sitio piloto Imposible - Barra de Santiago. 2.4 CARACTERÍSTICAS DEL SATÉLITE E IMÁGENES RAPIDEYE TABLA 1. CARACTERÍSTICAS DEL SATÉLITE RAPIDEYE BLACKBRIDGE CARACTERÍSTICAS DE LA MISIÓN NUMERO DE SATÉLITE VIDA ESTIMADA ALTITUD DE ÓRBITA HORA DE CRUCE ECUATORIAL TIPO DE SENSOR BANDAS ESPECTRALES INFORMACIÓN 5 MÁS DE 7 AÑOS 630 KM HELIOSINCRÓNICA 11:00 AM HORA LOCAL (APROXIMADAMENTE) PUSH BROOM MULTISPECTRAL NOMBRE RANGO ESPECTRAL (nm) AZUL VERDE ROJO RED-EDGE NIR nm 500 nm 600 nm 700 nm 800 nm B G R RE TAMAÑO NOMINAL DEL PIXEL (NADIR) TAMAÑO DE PIXEL (ORTORECTIFICADO) ANCHO DE BARRIDO CAPACIDAD DE ALMACENAMIENTO ABORDO PERIODO DE REVISTA CAPACIDAD DE CAPTURA DE IMÁGENES 6.5 m 5 m 77 km HASTA km 2 DE IMÁGENES POR ÓRBITA 1 DÍA (OFF-NADIR) / 5.5 DÍAS (EN NADIR) 5 MILLONES DE km 2 POR DÍA FUENTE: BLACKBRIDGE.COM 2.5 APLICACIONES DE LAS IMÁGENES RAPIDEYE Según BlackBridge 2013, las imágenes RapidEye ofrecen soluciones de gestión basada en información geoespacial para las siguientes industrias: Agricultura: La constelación de RapidEye está capacitada para el monitoreo de la actividad agrícola a alta frecuencia temporal y a escalas de cultivos individuales, regional y global. La información obtenida de las imágenes puede asistir a agricultores en actividades de agricultura de precisión, a aseguradoras en evaluación de daño y manejo de riesgo, o a gobiernos en temas de seguridad alimentaria y supervisión ambiental. Forestación: La información basada en satélites es cada vez más utilizada por los gobiernos, el comercio 10

11 y la industria para evaluar el estado de los bosques, medir la sustentabilidad ambiental y económica de las operaciones forestales y controlar la tala ilegal y la deforestación. Seguridad y Emergencias: La capacidad de respuesta inmediata que poseen los satélites de RapidEye para generar imágenes que muestran las condiciones del terreno tras un desastre natural o humano, es indispensable en estos casos. Las autoridades de gestión de crisis pueden de este modo evaluar la situación y ayudar a coordinar mejor los equipos de rescate. Medio Ambiente: Las imágenes satelitales pueden proporcionar valiosa información a alta escala espacial y temporal, a los organismos gubernamentales o industrias responsables de medir el impacto de las actividades humanas en el ambiente (Figura 1). FIGURA 1. EJEMPLO DE IMAGEN RAPIDEYE ADQUIRIDA PARA EL SITIO PILOTO ÁREA DE CONSERVACIÓN DE BARRA DE SANTIAGO. REPÚBLICA DE EL SALVADOR. ESCALA 1: 20, APLICACIÓN DE LA BANDA RED-EDGE La banda Red-Edge es una banda centrada estratégicamente en el inicio de la porción donde la reflectividad presenta valores altos debido a la respuesta de la vegetación, radicando su interés en el hecho que se encuentra en la zona de transición entre la reflectancia mínima y máxima, pudiendo ser útil en la medición del estado de la vegetación. Recientes estudios llegan a sugerir el Red-Edge como alternativa al canal rojo, en base a que este podría ser más sensible a cambios en el estado de la salud de la planta. A continuación, se muestra un gráfico donde se detallan las principales características de las bandas de RapidEye (Figura 2) (Martín, 2011). FIGURA 2. SENSIBILIDAD DE REFLECTANCIA EN LA BANDA RED-EDGE SEGÚN LA VEGETACIÓN FUENTE: BLACKBRIDGE.COM 11

12 2.7 TRATAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES El Tratamiento Digital de Imágenes es una parte fundamental de la teledetección, cuyo desarrollo ha impulsado las aplicaciones de los datos digitales procedentes de sensores. La Imagen en forma digital (matriz numérica bidimensional) obtenida directamente (radiómetros) o por transformación de la imagen analógica (cámaras métricas) en digital mediante escáner, será la fuente indispensable de entrada de datos en el Sistema de Tratamiento. 2.8 TRATAMIENTOS PREVIOS Una vez definida la imagen digital como una matriz numérica bidimensional (valores discretos -ND-), los tratamientos digitales serán operaciones matemáticas sobre los valores (operadores matemáticos básicos, cálculo matricial, etc.). Se han clasificado y reunido los diversos tratamientos de acuerdo a las operaciones que normalmente se realizan sobre las imágenes digitales. 2.9 CORRECCIONES RADIOMÉTRICAS Las correcciones radiométricas son aquellas que afectarán directamente a la radiometría de la imagen. Dichas correcciones se hacen necesarias debido a los valores (ND) erróneos registrados en la fase de captura y/o transmisión de la información (caso de ser imágenes digitales procedentes de satélites artificiales). En imágenes obtenidas por medios aerotransportados (satélite o avión) dichos errores en la captación de los valores ND, pueden ser debidos a perturbaciones atmosféricas que los modifican (fenómenos de absorción y dispersión atmosférica) o a deficiencias en la construcción del sensor. La corrección atmosférica se efectuará según modelos matemáticos que ligarán el valor registrado de ND con los valores reales existentes del objeto sobre el terreno (proceso de calibración). Los errores producidos por el sensor se solventarán conociendo los datos de calibración radiométrica del mismo (Cabrera et al., 2011a.) CORRECCIONES GEOMÉTRICAS Las correcciones geométricas son necesarias realizarlas básicamente debido a dos motivos: a) Alas variaciones espaciales ocurridas en el proceso de captura de la información e inherentes al movimiento del sensor (aleteo, cabeceo, variaciones en altura y velocidad, etc). b) Por necesidad de ajustar, dicha información, a un sistema de referencia determinado (sistema geodésico, proyección cartográfica, etc) (Cabrera et al., 2011a.). 12

13 CAPÍTULO 3 MARCO METODOLÓGICO 3.1 UBICACIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO El área de Conservación El Imposible-Barra de Santiago se localiza en la región pacífico oeste de la República de El Salvador, se encuentra distribuida en 7 municipios. Su posición en el sistema de coordenadas Transversal de Mercator WGS_1984_UTM_Zone_16N Es: N S E O (Figura 3) FIGURA 3. MAPA DE UBICACIÓN GENERAL DEL ÁREA DE CONSERVACIÓN IMPOSIBLE-BARRA DE SANTIAGO. REPÚBLICA DE EL SALVADOR 13

14 3.2 RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN Y OBTENCIÓN DE IMÁGENES SATELITALES Se obtuvieron imágenes satelitales de alta resolución espacial sensor RapidEye con el propósito de obtener datos más precisos y a una escala más detallada. Para cubrir el área de estudio son necesarias siete escenas de imágenes correspondientes a los números de identificación según la cuadrícula oficial de RapidEye: , , , , , y Para realizar el análisis de cambios o dinámica de cobertura del área de conservación Barra de Santiago fueron necesarios el uso de tres temporalidades o set de imágenes que corresponden a los años 2009, 2012 y Como información de apoyo para la toma de decisiones se descargaron otros insumos cartográficos relacionados con cobertura de la tierra tales como ecosistemas, ecorregiones, capacidad agroecológica, zonas climáticas, zonas de vida y cobertura forestal a escala nacional (Figura 4). FIGURA 4. ESCENAS DE IMÁGENES RAPIDEYE PARA EL ÁREA DE CONSERVACIÓN EL IMPOSIBLE-BARRA DE SANTIAGO 14

15 3.3 SISTEMA DE CLASIFICACIÓN El sistema de clasificación definido para el análisis de cobertura y uso de la tierra del Área de conservación de Barra de Santiago contempla un total de 17 categorías, las cuales se enumeran a continuación (Tabla 2): TABLA 2. CATEGORÍAS O TIPOS DE COBERTURA UTILIZADOS EN EL ÁREA DE ESTUDIO TIPO DE COBERTURA NO BOSQUE BOSQUE MADURO BOSQUE SECUNDARIO FINCAS (CAFETALES) BOSQUE DE MANGLE ALTO BOSQUE DE MANGLE BAJO BOSQUE DECIDUO VEGETACIÓN SECUNDARIA PASTOS/CULTIVOS MATORRALES CULTIVOS ANUALES (GRANOS BÁSICOS) CULTIVOS INTENSIVOS CAÑA DE AZÚCAR CULTIVO DE PALMA (COCO) ÁREAS URBANAS ARENAL DE PLAYA CUERPOS DE AGUA SUELO DESNUDO 3.4 DESCRIPCIÓN CATEGORÍAS FORESTALES Y USO DE LA TIERRA DE ÁREA DE CONSERVACIÓN BARRA DE SANTIAGO Para cada una de las categorías utilizadas en los mapas de cobertura se hizo una descripción detallada con el propósito de poder caracterizar las coberturas existentes en el área de estudio (Tabla 3). 15

16 TABLA 3. DESCRIPCIÓN DE CATEGORÍAS DE COBERTURA Y USO DE LA TIERRA DE LOS MAPAS DEL ÁREA DE CONSERVACIÓN EL IMPOSIBLE-BARRA DE SANTIAGO Nº TIPO DE COBERTURA/USO IMAGEN DE REFERENCIA 1 BOSQUE MADURO: SON FORMACIONES CERRADAS CONSTITUIDAS PREDOMINANTEMENTE DE ESPECIES PROPIAS DE UNA FASE FINAL DE LA SUCESIÓN ECOLÓGICA, POSEEN ESTRATOS VERTICALES DIFERENCIADOS CON EL DOSEL SUPERIOR CONTINUO, DEBAJO DEL CUAL APARECE UN SOTOBOSQUE IGUALMENTE DIFERENCIADO. 2 BOSQUE SECUNDARIO: SON FORMACIONES VEGETALES CONSTITUIDAS POR ESPECIES PROPIAS DE UNA FASE INTERMEDIA DE DESARROLLO, POSEEN ESTRATOS VERTICALES DIFERENCIADOS CON EL DOSEL SUPERIOR CONTINUO. 3 FINCAS (CAFETALES): SON PLANTACIONES DE DIFERENTES ESPECIES DE CAFÉ YA SEA TECNIFICADO, SEMITECNIFICADO O TRADICIONAL, EL CUAL, PUEDE O NO ESTAR CUBIERTO POR ESPECIES QUE FUNCIONAN COMO SOMBRA; INGAS, MUSÁCEAS Y ALGUNAS MADERABLES. 4 5 BOSQUE DE MANGLE ALTO: SE CARACTERIZA POR LIMITAR CON MARES U OTROS CUERPOS DE AGUA SALADA. ESTÁ FORMADO POR ÁRBOLES Y ARBUSTOS SIEMPRE VERDES DE RAÍCES FÚLCREAS O ZANCOS, CON NEUMATÓFOROS. ES MUY EVIDENTE LA PRESENCIA DE ALGAS EN LAS PARTES BAJAS DE LOS ÁRBOLES. LA ALTURA DE LA COBERTURA PUEDE VARIAR ENTRE 5-30 M. LAS ESPECIES MÁS FRECUENTES EN HONDURAS EN SU TIPO SON RHIZOPHORA MANGLE Y LAGUNCULARIA RACEMOSA. BOSQUE DE MANGLE BAJO: SUPERFICIES CUBIERTAS POR MANGLE QUE SE UBICAN INMEDIATAMENTE DESPUÉS DE LAS ESPECIES DE MANGLE ALTO, ES DECIR MÁS CERCANAS A TIERRA, DONDE LAS CONDICIONES DE HUMEDAD Y SALINIDAD DIFIEREN. SU ALTURA PROMEDIO ES INFERIOR AL MANGLE ALTO Y ESTÁ REPRESENTADA MAYORMENTE POR ESPECIES COMO AVICCENNIA BICOLOR Y CONOCARPUS ERECTUS. 6 BOSQUE DECIDUO: SON BOSQUES DE HOJA ANCHA EN LOS QUE SUS ÁRBOLES PIERDEN LAS HOJAS DE MANERA PARCIAL O TOTAL EN LA ÉPOCA SECA DE CADA AÑO. ESTE FENÓMENO TAMBIÉN SE LE CONOCE COMO ESTRÉS HÍDRICO 7 VEGETACIÓN SECUNDARIA: COMPRENDE AQUELLA COBERTURA VEGETAL ORIGINADA LUEGO DE LA INTERVENCIÓN O POR LA DESTRUCCIÓN DE LOS BOSQUES HÚMEDOS, CONOCIDA TAMBIÉN COMO SUCESIÓN VEGETAL. CONTINÚA EN LA SIGUIENTE PÁGINA 16

17 VIENE DE LA PáGINA ANTERIOR Nº TIPO DE COBERTURA/USO IMAGEN DE REFERENCIA 8 PASTOS/CULTIVOS: SON ÁREAS UTILIZADAS PARA PRÁCTICAS AGRÍCOLAS Y PECUARIAS TRADICIONALES, FRECUENTEMENTE ENTREMEZCLADAS CON ÁREAS DE VEGETACIÓN SECUNDARIA Y CASERÍOS. 9 MATORRALES: ESTA COBERTURA SE PRESENTA EN AQUELLAS ZONAS DONDE EL BOSQUE LATIFOLIADO DECIDUO HA SIDO REMOVIDO POR ACTIVIDADES COMO AGRICULTURA Y GANADERÍA, QUE LUEGO DE SER ABANDONADAS ORIGINAN UNA VEGETACIÓN SECUNDARIA CON ALTURAS PROMEDIO INFERIORES A 5 M. 10 CULTIVOS ANUALES (GRANOS BÁSICOS): SON TODOS AQUELLOS CULTIVOS QUE SU CICLO DE VIDA ES MENOR O IGUAL A UN AÑO, ESTE TIPO DE CULTIVOS PREDOMINAN LOS GRANOS BÁSICOS (MAÍZ Y FRIJOL ESPECIALMENTE), LOS CUALES SON CULTIVADOS PARA USO LOCAL Y DE SUBSISTENCIA EN SU MAYORÍA. 11 CULTIVOS INTENSIVOS: SISTEMA DE PRODUCCIÓN AGRÍCOLA QUE HACE UN USO INTENSIVO DE LOS MEDIOS DE PRODUCCIÓN CAÑA DE AZÚCAR: ES UNA PLANTA GRAMÍNEA ORIGINARIA DE NUEVA GUINEA, DESDE DONDE SE FUE EXTENDIENDO A ASIA Y OTROS PAÍSES TROPICALES Y SUBTROPICALES. ESTA PLANTA CONSTA DE TRES PARTES: UNA SUBTERRÁNEA, CARENTE DE HOJAS Y PERENNE, Y OTRA AÉREA Y ANUAL, CON HOJAS QUE LLEGAN A ALCANZAR DE DOS A SIETE METROS DE LONGITUD. EL COLOR DE LA PLANTA DEPENDE DE LAS VARIEDADES CULTIVO DE PALMA: LA PALMA ES UNA PLANTA TROPICAL PROPIA DE CLIMAS CÁLIDOS, SE DESARROLLA HASTA LOS 500 METROS SOBRE EL NIVEL DEL MAR. EN LOS PAÍSES CENTROAMERICANOS HA SIDO ADAPTADA A LAS ZONAS CÁLIDAS DE LA COSTA NORTE, CULTIVÁNDOSE EN TEMPERATURAS PROMEDIO ANUAL QUE OSCILAN ENTRE 26 C Y 28 C. 14 ÁREAS URBANAS: SON ESPACIOS CONFORMADOS POR EDIFICACIONES Y LOS ESPACIOS ADYACENTES A LA INFRAESTRUCTURA EDIFICADA. LA VEGETACIÓN REPRESENTA UNA BAJA PROPORCIÓN DEL ÁREA DEL TEJIDO URBANO. 15 ARENAL DE PLAYA: SON ACUMULACIONES DE ARENA Y OTROS MATERIALES ALUVIALES, GENERALMENTE ENCONTRADOS A LA ORILLA DEL MAR. CONTINÚA EN LA SIGUIENTE PÁGINA 17

18 VIENE DE LA PáGINA ANTERIOR Nº TIPO DE COBERTURA/USO IMAGEN DE REFERENCIA 16 CUERPOS DE AGUA: SON TODOS LOS CUERPOS DE AGUA, TALES COMO RÍOS, MARES U OCÉANOS QUE CUBREN PARTE DE LA TIERRA DE FORMA NATURAL. 17 SUELO DESNUDO: TODAS AQUELLAS SUPERFICIES DE SUELO DESPROVISTAS DE VEGETACIÓN, YA SEA POR CAUSAS NATURALES O ANTROPOGÉNICAS CONSTITUIDOS ESPECIALMENTE POR ARENAS Y SEDIMENTOS DE LAS RIVERAS DE LOS RÍOS, DESLIZAMIENTOS DE TIERRA, ALUVIONES, MINAS A CIELO ABIERTO, CALLES CON O SIN REVESTIMIENTO, BALASTRERAS, ÁREAS EROSIONADAS, ENTRE OTROS. 3.5 RESUMEN DE LOS PROCESOS DE INTERPRETACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LAS IMÁGENES Con el propósito de reducir esfuerzos para obtener tres mapas de cobertura y uso de la tierra (2009, 2012 y 2015), se trabajó un mapa que sirvió de base para la elaboración de los otros dos; sin embargo, se presentaba el reto de decidir que mapa se elaboraría primero, pues la mayoría de analistas en SIG se enfocan en elaborar los mismos en orden cronológico y ascendente, no obstante, este método tiene la debilidad de que el mapa base no puede ser verificable en campo pues este no es actual. En miras de romper este obstáculo se empezó con la elaboración del mapa de cobertura 2015 para posteriormente elaborar de forma retrospectiva los otros dos mapas restantes (2012 y 2009). Esta metodología permitió tener un mapa base de calidad con datos reales de campo que dieron mayor certidumbre y precisión a las categorías de cobertura y uso obtenidas. La interpretación y clasificación de las imágenes satelitales para la elaboración de este mapa base se realizó utilizando diferentes técnicas de teledetección y para ello se dividió en dos grandes procesos, el primero fue un proceso automatizado basado en la utilización de un algoritmo realizado con la herramienta Model Builder de ArcGis y el segundo, un proceso de edición utilizando herramientas de edición de archivos raster en el programa ERDAS IMAGINE. 3.6 PROCESO AUTOMATIZADO ENTRADA PROCESO SALIDA FIGURA 5. ELEMENTOS QUE INTEGRAN UN MODELO DE CLASIFICACIÓN AUTOMATIZADO EN MODELBUILDER 18

19 Se generó un modelo (algoritmo) utilizando la herramienta ModelBuilder del programa ArcGis con el propósito de obtener una clasificación preliminar con categorías diferenciables espectralmente entre sí por su grado de separabilidad estadística de los valores en cada una de las bandas de las imágenes RapidEye. Los parámetros de entrada requeridos para este modelo fueron los siguientes: Imagen RapidEye, límite de imagen sin nubes, segmentos generados a partir de dicha imagen RapidEye y clases de referencia de mapas históricos del área de estudio (Figura 5). Como resultado de la aplicación del modelo se obtiene una primera aproximación a las coberturas del sitio con un nivel de precisión medio y en un tiempo reducido. 3.7 PROCESO DE EDICIÓN En esta etapa se realiza una edición semiautomática y manual de las coberturas que se confunden, la cual consiste en efectuar una nueva clasificación digital de tipo Supervisado/No Supervisado basado en la imagen pre-procesada, aplicando dicha clasificación en zonas separadas a través de máscaras temáticas en las áreas correspondientes a aquellas clases de cobertura de la tierra que más presentan confusión, por ejemplo, las áreas de Plantaciones, Sistemas agroforestales, y vegetación secundaria o bosque secundario. Este proceso de edición se realiza utilizando las diferentes herramientas contenidas en el programa ERDAS IMAGINE. Estas herramientas permitan editar archivos en formato raster con funciones como Isodatas, rellenos, reclasificaciones, regiones de interés, entre otras. Con estos procesos de edición es posible realizar una capa base de clases de cobertura y uso a un detalle sin precedentes con niveles de precisión altos con el fin de poder hacer análisis hasta de pequeñas áreas. Esta edición también es utilizada para corrección de nubes y traslapes de imágenes mediante el uso de otros insumos cartográficos y visores de imágenes como Bing Maps que permite desplegar imágenes en el visor de ERDAS IMAGINE y hacer las correcciones respectivas (Figura 6). FIGURA 6. PROCESOS DE EDICIÓN REALIZADOS EN ERDAS IMAGINE PARA LA EDICIÓN Y CORRECCIÓN DE LAS CLASIFICACIONES DE IMÁGENES 19

20 3.8 PROCESO DE CONTROL Y VERIFICACIÓN DEL MAPA BASE Para lograr una mayor precisión de los mapas es necesario hacer uso de puntos de control que personal técnico ha levantado en campo, como también la elaboración de mallas de puntos distribuidas sistemáticamente en toda el área de estudio. El proceso de verificación lo realiza un técnico externo al que elabora los mapas con el fin de lograr más objetividad en los procesos. De este proceso se obtienen conclusiones importantes que sirven para elaborar una nueva versión del mapa mejorando la calidad del mismo preparándolo para ser utilizado como base en los mapas subsiguiente que son el propósito final del análisis de dinámica de cobertura (Figura 7). FIGURA 7. DISTRIBUCIÓN SISTEMÁTICA DE PUNTOS CONTROL PARA LA EVALUACIÓN Y MEJORA DE CALIDAD DE LOS MAPAS 3.9 DETECCIÓN DE CAMBIOS Una vez elaborado el mapa base 2015, el siguiente proceso consiste en encontrar los cambios de coberturas para los años 2012 y La cobertura estable sería la misma para los tres años y de esta forma se evitan incongruencias como conversiones de pastos a bosques en dos años lo cual sería imposible. Para la detección de estos cambios se utilizaron varias herramientas y técnicas que permiten conocer los cambios de cobertura o algunas de ellas o por lo menos servir de alertas para posteriormente verificar los cambios y aprobarlos o rechazarlos en el siguiente mapa. La metodología consiste en realizar combinaciones de los mapas de las diferentes temporalidades y determinar lo que es Bosque Estable, No Bosque Estable, Ganancia y Pérdida. Para determinar los cambios tanto en ganancias como perdida de bosques se agrupan los mapas en dos grandes categorías (Bosque y no bosque), luego se intersectan de dos en dos ( , , ), esto nos permite obtener como resultado cuatro categorías combinadas (Bosque Estable, No Bosque estable, Ganancia de bosque y pérdida de Bosque). Para estas cuatro categorías se estima un N de puntos para validar la exactitud temática de las mismas mediante la distribución de sistemática estratificada e interpretación independiente de estás en las imágenes satelitales para luego ser comparadas con los mapas respectivos. 20

21 3.10 CORRECCIÓN DE DESPLAZAMIENTO DE LAS IMÁGENES Debido a diferentes fenómenos y procesos de corrección geométrica utilizados en las imágenes satelitales, existe un desplazamiento considerable entre las imágenes de las tres temporalidades (2009, 2012 y 2015) por lo que se vuelve necesario hacer una corrección con el propósito de volver comparables espacialmente las diferencias y similitudes 3.11 ALERTAS DE CAMBIOS CON NDVI presentes entre las imágenes de dos años. Dado a que no se tiene acceso a los algoritmos de corrección geométrica de BlackBridge la corrección se hizo mediante una regeorreferenciación de las imágenes 2012 y 2009 tomando como base las imágenes Mediante la comparación de los Índices de Vegetación Diferencial Normalizado de imágenes de dos temporalidades es posible tener una idea bastante acertada de donde se encuentran los cambios de cobertura. Para imágenes RapidEye el índice se obtiene de la Banda 5 y 3 que corresponden al infrarrojo cercano y rojo respectivamente y se utiliza la siguiente ecuación. NDVI (NIR-Red) = NDVI = (NIR+Red) (Banda 5 - Banda 3) (Banda 5 + Banda 3) Con los NDVI de cada imagen de diferente año se realiza una resta y se clasifican los cambios de acuerdo a que tan significativos son; esto nos indica donde es probable que haya un cambio el cual es verificado y editado de forma manual. Cabe aclarar que estos cambios no son tan precisos, pero si nos orientan para identificar cambios reales mediante edición manual o en otras palabras nos alertan para verificar los cambios en una zona sobre la imagen (Figura 8). FIGURA 8. EJEMPLO DE NDVI PARA IDENTIFICAR ÁREAS DE ALERTAS DE CAMBIOS 21

22 3.12 ALERTAS DE CAMBIOS HANSEN Estas pérdidas y ganancias están disponibles en la página web de Global Forest Watch para los años 2000 hasta 2014 y fueron generadas a partir de imágenes Landsat utilizando algoritmos automatizados que hacen composición de imágenes libres de nubes y realizan los cabios al comparar las imágenes satelitales de diferentes épocas. De la misma manera estos cabios y mosaicos de imágenes pueden ser generados en línea en la página de Google Earth Engine mediante la realización de un script. Estas pérdidas y ganancias también ayudan a identificar los posibles sitios de cambios reales sobre las imágenes RapidEye y así poder digitalizar los mismos de forma manual y más precisa (Figura 9 y 10). FIGURA 9. MAPA DE PÉRDIDAS Y GANANCIAS DISPONIBLE EN LA PÁGINA WEB GLOBAL FOREST WATCH FIGURA 10. EJEMPLO DE LOS CAMBIOS DETECTADOS CON SCRIPT REALIZADO EN GOOGLE EARTH ENGINE 22

23 3.13 EDICIÓN MANUAL DE LOS CAMBIOS DE COBERTURA Una vez que se identifican las alertas de cambio utilizando NDVI y Hansen, es posible identificar con mayor facilidad los cambios en las imágenes RapidEye. Para asignar estos cambios a los mapas 2012 y 2009 es necesario revisar cada una de los posibles cambios obtenidos en los insumos antes mencionados y asignarlos sobre las otras clasificaciones. Este proceso se realiza utilizando el programa ERDAS IMAGINE asignando la cobertura correspondiente para cada cambio mediante el uso de regiones de interés (AOI) donde se encontraba el cambio. Este proceso también fue de mucha importancia para mejorar algunos errores del mapa base y así no replicar el mismo en los otros mapas (Figura 11). FIGURA 11. SUPERPOSICIÓN DE CAPAS PARA EDICIÓN MANUAL DE LOS MAPAS DEL ÁREA DE CONSERVACIÓN EL IMPOSIBLE-BARRA DE SANTIAGO, REPÚBLICA DE EL SALVADOR 23

24 CAPÍTULO 4 RESULTADOS 4.1 RESULTADOS MAPA FORESTAL Y COBERTURA DE LA TIERRA AÑO 2009 El mapa de cobertura forestal y uso de la tierra del Área de Conservación El Imposible-Barra de Santiago en el año 2009, presentó un porcentaje de bosque del 30.69% con un área aproximada de ha (Figura 12, Tabla 4). FIGURA 12. MAPA FORESTAL Y COBERTURA DE LA TIERRA AÑO

25 TABLA 4. RESULTADOS DEL MAPA FORESTAL Y COBERTURA DE LA TIERRA AÑO 2009 COBERTURA 2009 ÁREA (HA) % NO BOSQUE BOSQUE MADURO ,8% BOSQUE SECUNDARIO ,2% FINCAS (CAFETALES) ,8% BOSQUE DE MANGLE ALTO ,1% BOSQUE DE MANGLE BAJO 765 0,8% BOSQUE DECIDUO 961 1,1% VEGETACIÓN SECUNDARIA ,9% PASTOS/CULTIVOS ,7% MATORRALES ,1% CULTIVOS ANUALES (GRANOS BÁSICOS) ,4% CULTIVOS INTENSIVOS ,6% CAÑA DE AZÚCAR ,2% CULTIVO DE PALMA (COCO) 404 0,4% ÁREAS URBANAS ,1% ARENAL DE PLAYA 235 0,3% CUERPOS DE AGUA ,6% SUELO DESNUDO 787 0,9% TOTAL ,0% 25

26 4.2 RESULTADOS MAPA FORESTAL Y COBERTURA DE LA TIERRA AÑO 2012 El mapa de cobertura forestal y uso de la tierra del Área de Conservación El Imposible-Barra de Santiago en el año 2009, presentó un porcentaje de bosque del 30.42% con un área aproximada de ha (Figura 13, Tabla 5). FIGURA 13. MAPA FORESTAL Y COBERTURA DE LA TIERRA AÑO

27 TABLA 5. RESULTADOS DEL MAPA FORESTAL Y COBERTURA DE LA TIERRA AÑO 2012 COBERTURA 2012 ÁREA (HA) % NO BOSQUE BOSQUE MADURO ,8% BOSQUE SECUNDIARIO ,1% FINCAS (CAFETALES) ,8% BOSQUE DE MANGLE ALTO ,1% BOSQUE DE MANGLE BAJO 765 0,8% BOSQUE DECIDUO 813 0,9% VEGETACIÓN SECUNDARIA ,9% PASTOS/CULTIVOS ,9% MATORRALES ,2% CULTIVOS ANUALES (GRANOS BÁSICOS) ,4% CULTIVOS INTENSIVOS ,6% CAÑA DE AZÚCAR ,2% CULTIVO DE PALMA (COCO) 404 0,4% ÁREAS URBANAS ,1% ARENAL DE PLAYA 236 0,3% CUERPOS DE AGUA ,6% SUELO DESNUDO 790 0,9% TOTAL ,0% FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA 27

28 4.3 RESULTADOS MAPA FORESTAL Y COBERTURA DE LA TIERRA AÑO 2015 El mapa de cobertura forestal y uso de la tierra del Área de Conservación Imposible-Barra de Santiago en el año 2009, presentó un porcentaje de bosque del 30.28% con un área aproximada de ha (Figura 14, Tabla 6). FIGURA 14. MAPA FORESTAL Y COBERTURA DE LA TIERRA AÑO

29 TABLA 6. RESULTADOS DEL MAPA FORESTAL Y COBERTURA DE LA TIERRA AÑO 2015 COBERTURA 2015 ÁREA (HA) % NO BOSQUE BOSQUE MADURO ,7% BOSQUE SECUNDIARIO ,1% FINCAS (CAFETALES) ,8% BOSQUE DE MANGLE ALTO ,1% BOSQUE DE MANGLE BAJO 765 0,8% BOSQUE DECIDUO 706 0,8% VEGETACIÓN SECUNDARIA ,9% PASTOS/CULTIVOS ,7% MATORRALES ,5% CULTIVOS ANUALES (GRANOS BÁSICOS) ,4% CULTIVOS INTENSIVOS ,6% CAÑA DE AZÚCAR ,2% CULTIVO DE PALMA (COCO) 404 0,4% ÁREAS URBANAS ,1% ARENAL DE PLAYA 239 0,3% CUERPOS DE AGUA ,6% SUELO DESNUDO 787 0,9% TOTAL ,0% 4.4 ANÁLISIS DE BOSQUE Y NO BOSQUE Conociendo los resultados anteriores (Bosques y No Bosques) para tres periodos diferentes , y , para el Área de conservación El Imposible-Barra de Santiago, El Salvador, se observa que aún se mantiene la tendencia al presentar un 30.69% de bosque contra un 69.31% de no bosque para el año En el año 2012 el bosque presento un porcentaje de 30.42% y 69.58% para las áreas de no bosque. Para el año 2015 se mantuvo esa tendencia de perdida periódica de bosques mostrando un 30.28% de cobertura boscosa y un 69.72% de no Bosque (Tabla 7). TABLA 7. RESULTADOS DE LA COBERTURA BOSCOSA Y NOS BOSCOSA PARA LOS AÑOS 2009, 2012 Y 2015 AÑO BOSQUE NO BOSQUE TOTAL BOSQUE % NO BOSQUE % % 69.31% % 69.58% % 69.72% 29

30 4.5 TENDENCIA DE BOSQUE Y NO BOSQUE La tendencia del bosque para el año 2009 a 2012, presentó valores negativos en las superficies de bosques, pasando de ha a ha. Esto significa aproximadamente el 0.27% en la reducción del bosque para estas temporalidades. Asimismo, el análisis para los años 2012 a 2015, mostró claramente una reducción del bosque ya que se pasó de ha a (perdida aproximada del 0.14%) (Gráfico 1). GRÁFICO 1. TENDENCIA DE BOSQUES Y NO BOSQUES PARA LOS AÑOS 2009, 2012 Y ANÁLISIS DE CAMBIO Además de conocer los resultados de Cobertura forestal (Bosque y no Bosque) y la tendencia que ha presentado el bosque en estos años, se analizaron los mapas para el período ; y con el objetivo de conocer las Pérdidas y Ganancias en el área de estudio CAMBIOS DE COBERTURA DE LA TIERRA PERIODO ( ) Para el periodo se presentó un total de Bosque Estable de ha, No Bosque Estable ha, Perdidas bruta de Bosque 275 ha y Ganancia bruta de Bosque 27 ha. (Figura 15, Tabla 8). 30

31 FIGURA 15. MAPA DE CAMBIOS DE COBERTURA DE LA TIERRA ( ) TABLA 8. MATRIZ DE CAMBIOS PARA EL AÑO COBERTURA BOSQUE NO BOSQUE TOTAL AÑO 2012 BOSQUE NO BOSQUE TOTAL CAMBIOS DE COBERTURA DE LA TIERRA PERIODO ( ) Para el periodo se presentó un total de Bosque Estable ha, No Bosque Estable ha, Perdidas bruta de Bosque 443 ha y Ganancia bruta de Bosque 71 ha (Figura 16, Tabla 9). 31

32 FIGURA 16. MAPA DE CAMBIOS DE COBERTURA DE LA TIERRA ( ) TABLA 9. MATRIZ DE CAMBIOS PARA EL AÑO COBERTURA BOSQUE NO BOSQUE TOTAL AÑO 2015 BOSQUE NO BOSQUE TOTAL CAMBIOS DE COBERTURA DE LA TIERRA PERIODO ( ) Para el periodo se presentó un total de Bosque Estable de ha, No Bosque Estable ha, Perdidas bruta de Bosque 174 ha y Ganancia bruta de Bosque 50 ha (Figura 17, Tabla 10). 32

33 FIGURA 17. MAPA DE CAMBIOS DE COBERTURA DE LA TIERRA ( ) TABLA 10. MATRIZ DE CAMBIOS PARA EL AÑO COBERTURA BOSQUE NO BOSQUE TOTAL AÑO 2015 BOSQUE NO BOSQUE TOTAL TENDENCIA DE CAMBIOS DE COBERTURA La mayor Pérdida neta de Bosque se observa sustancialmente en el periodo con una pérdida de 275 ha. Sin embargo, las diferencias de cambios para los periodos no mostraron cambios drásticos en las superficies de cobertura de bosque ya que los porcentajes de pérdidas oscilaron bajo del 1%. (Gráfico 2, Tabla 11). 33

34 GRÁFICO 2. TENDENCIA DE LA COBERTURA BOSCOSA PARA LOS PERIODOS , Y TABLA 11. RESULTADOS DE PÉRDIDA Y GANANCIAS DE LA COBERTURA BOSCOSA PARA LOS PERIODOS , Y CATEGORÍA Bosque Estable No Bosque Estable Pérdida de Bosque Ganancia de Bosque Total PERÍODO Tasa de deforestación Para el análisis de la tasa de deforestación se utilizaron los tres escenarios que se han venido trabajando ( , y ), para este análisis se utilizó la ecuación definida por la FAO %D=(A2/A1)^(1/ (t2-t1))-1 donde arrojo los siguientes resultados: para el escenario la pérdida periódica fue de 248 ha lo que significa una pérdida anual de 83 ha, para el escenario la perdida periódica fue de 373 ha significado una pérdida anual de 62 ha y por último el escenario que registró una pérdida periódica de 125 ha significando una pérdida anual de 42 ha; si vemos estos datos en términos de tasa de deforestación registran un -0.30%, -0.22% y -0.15% respectivamente. En conclusión se puede decir que el inicio del período de análisis es el que marca las mayores pérdidas y se ha ido reduciendo a medida se acerca a 2015 (Tabla 12, Gráfico 3 y 4) A 1/ t 2 - t 2 q 2 = - 1 A 1 34

35 TABLA 12. RESULTADOS DE CAMBIOS DE LA COBERTURA BOSCOSA PARA LOS PERIODOS , Y ANÁLISIS DE CAMBIOS Pérdida Periódica Neta (ha) Pérdida Anual Neta (ha) % deforestación PERÍODO ,30% -0,22% -0,15% GRÁFICO 3. RESULTADOS DE PÉRDIDA DE LA COBERTURA BOSCOSA PARA LOS PERIODOS , Y GRÁFICO 4. RESULTADOS DE TASA DE DEFORESTACIÓN PARA LOS PERIODOS , Y

36 4.7 MATRIZ DE CAMBIOS EN FUNCIÓN DE TODAS LAS CATEGORÍAS PARA EL ÁREA DE CONSERVACIÓN EL IMPOSIBLE-BARRA DE SANTIAGO EL SALVADOR Las matrices de cambio son muy importantes porque nos permiten discriminar las categorías que más cambios han sufrido y por cual tipo de cobertura han sido sustituidas, de esta forma ayuda a los manejadores del bosque y tomadores de decisiones a formular estrategias más específicas y dirigidas a solucionar la problemática ya identificada. En la tabla se pueden observar colores que asemejan a un semáforo; los colores nos indican los tipos de coberturas o uso de la tierra que se mantuvieron al pasar de un período a otro. Mientras que los colores rojizos indican la intensidad con que una cobertura cambio para convertirse en otra. Las filas de la matriz nos indican la cobertura que existía en el año base (2009) y las columnas nos indican las coberturas del segundo año analizado (2012). Esto nos permite conocer la cantidad de hectáreas ganadas por una cobertura (2012) en base a la cobertura inicial (2009). Como ejemplo se analiza el bosque deciduo de 2009 el cual de ha solo se mantuvieron las demás pasaron a ser otras coberturas como 2.93 ha a bosque maduro, 1.07 ha bosque secundario, a matorrales, ha a pastos y/o cultivos, 0.07 ha a suelos desnudos y 3.5 ha a vegetación secundaria, la misma interpretación aplica para y (Tabla 13,14 y 15) TABLA 13. MATRIZ DE CAMBIOS EN FUNCIÓN DE TODAS LAS CATEGORÍAS (PERIODO ) PARA EL ÁREA DE CONSERVACIÓN EL IMPOSIBLE-BARRA DE SANTIAGO, EL SALVADOR AÑO 2012 COBERTURA ÁREAS URBANAS - 2. ARENAL DE PLAYA - 3. ARROZ CULTIVOS CON RIEGO Y MILPA - 4. BOSQUE DECÍDUO - 5. BOSQUE MADURO - 6. BOSQUE SECUNDARIO - 7. CAÑA DE AZÚCAR - 8. CUERPOS DE AGUA - 9. CULTIVO DE PALMERAS CULTIVOS INTENSIVOS FINCAS (CAFETALES) -12. MANGLE ALTO MANGLE BAJO MATORRAL PASTOS/CULTIVOS SUELO DESNUDO VEGETACIÓN SECUNDARIA TOTAL 36

37 TABLA 14. MATRIZ DE CAMBIOS EN FUNCIÓN DE TODAS LAS CATEGORÍAS (PERIODO ) PARA EL ÁREA DE CONSERVACIÓN EL IMPOSIBLE- BARRA DE SANTIAGO, EL SALVADOR AÑO 2015 COBERTURA ÁREAS URBANAS - 2. ARENAL DE PLAYA - 3. ARROZ CULTIVOS CON RIEGO Y MILPA - 4. BOSQUE DECÍDUO - 5. BOSQUE MADURO - 6. BOSQUE SECUNDARIO - 7. CAÑA DE AZÚCAR - 8. CUERPOS DE AGUA - 9. CULTIVO DE PALMERAS CULTIVOS INTENSIVOS FINCAS (CAFETALES) -12. MANGLE ALTO MANGLE BAJO MATORRAL PASTOS/CULTIVOS SUELO DESNUDO VEGETACIÓN SECUNDARIA TOTAL 37

38 TABLA 15. MATRIZ DE CAMBIOS EN FUNCIÓN DE TODAS LAS CATEGORÍAS (PERIODO ) PARA EL ÁREA DE CONSERVACIÓN EL IMPOSIBLE-BARRA DE SANTIAGO EL SALVADOR AÑO 2015 COBERTURA ÁREAS URBANAS - 2. ARENAL DE PLAYA - 3. ARROZ CULTIVOS CON RIEGO Y MILPA - 4. BOSQUE DECÍDUO - 5. BOSQUE MADURO - 6. BOSQUE SECUNDARIO - 7. CAÑA DE AZÚCAR - 8. CUERPOS DE AGUA - 9. CULTIVO DE PALMERAS CULTIVOS INTENSIVOS FINCAS (CAFETALES) -12. MANGLE ALTO MANGLE BAJO MATORRAL PASTOS/CULTIVOS SUELO DESNUDO VEGETACIÓN SECUNDARIA TOTAL Literatura Consultada ACOSTA, L. B., VÍLCHEZ, J., KALLIOLA, R, & ACHUNG, F. (2003). Experiencia de la tecnología de percepción remota para la elaboración del mosaico de imágenes de satélite Landsat Tm en la selva baja de la Amazonía peruana. Folia amazónica, 14. AROZARENA, V, I, & FERNANDEZ, A. (1989). Teledetección y planificación integrada del territorio, MOPU. En Aplicaciones de las imágenes espaciales a la cartografía de base, (págs ). Madrid. ASPINALL, R. J. Y HILL, M. J Land cover change: a method for assessing the reliability of land cover changes measured from remotely-sensed data. International Geoscience and Remote Sensing Symposium Proceedings, Singapore AULLÓ, M. E. (2014). LA TELEDETECCIÓN COMO HERRAMIENTA PARA LA EVALUACIÓN DE LA VULNERABILIDAD DE ECOSISTEMAS FORESTALES LATINOAMERICANOS FRENTE AL CAMBIO CLIMÁTICO: FRAGMENTACIÓN Y CONECTIVIDAD. ESTADO DEL ARTE. Madrid. BLACKBRIDGE Imágenes Satelitales Especificaciones Técnicas. Disponible en: REProduct_Specifications_SPA.pdf CABRERA, E., G. GALINDO & D.M. VARGAS. 2011a. Protocolo de Procesamiento Digital de Imágenes para la Cuantificación de la Deforestación en Colombia, Nivel Nacional Escalas Gruesa y Escala Fina. Instituto de Hidrología, Meteorología, y Estudios Ambientales-IDEAM-. Bogotá D.C., Colombia. 37 p. CABRERA E., VARGAS D. M., GALINDO G. GARCÍA, M.C., ORDOÑEZ, M.F. 2011b. Protocolo de procesamiento digital de imágenes para la cuantificación de la deforestación en Colombia, Nivel Subnacional Escala Grues y fina. Instituto de Hidrología, Meteorología, y Estudios Ambientales-IDEAM-. Bogotá D.C., Colombia. 44 p. CABRERA, E., G. GALINDO & D.M. VARGAS, IDEAM 2011c. Documento técnico de referencia para la utilización de imágenes de sensores remotos en la cuantificación de la deforestación y estimación del almacenamiento de carbono, elaborado en el marco del Proyecto Capacidad Institucional Técnica y Científica para apoyar proyectos de Reducción de Emisiones por Deforestación REDD en Colombia. Instituto de Hidrología, Meteorología, y Estudios Ambientales- IDEAM. 38