Análisis prospectivo del proceso de deforestación en el sector la Pampa-Guacamayo, Tambopata - Madre de Dios, Periodo 1999 al 2030

Descripción del Articulo

La actividad antrópica en el sector La Pampa – Guacamayo se ha incrementado considerablemente en la última década, provocando daños irreparables a los ecosistemas naturales. En este contexto los modelos de cambio de uso del suelo son una herramienta para conocer las dinámicas que ayudan a establecer...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Barba Ruiz, Daniel
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios
Repositorio:UNAMAD-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unamad.edu.pe:20.500.14070/415
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.14070/415
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Análisis prospectivo
Cambio de cobertura de suelo
Deforestación
Bosques
Cadena de Markov
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02
Descripción
Sumario:La actividad antrópica en el sector La Pampa – Guacamayo se ha incrementado considerablemente en la última década, provocando daños irreparables a los ecosistemas naturales. En este contexto los modelos de cambio de uso del suelo son una herramienta para conocer las dinámicas que ayudan a establecer los patrones de cambio de uso del suelo, y a explorar posibles escenarios. El presente trabajo tiene como objetivo analizar y modelar el cambio de cobertura (bosque a deforestación) para determinar zonas deforestadas para los periodos 1999, 2011, 2016 y 2030. Las imágenes que intervienen en esta investigación fueron adquiridas del sensor Landsat 5 TM (1999 y 2011) y Landsat 8 OLI (2016). Los cálculos reportan para el periodo 1999, 2011 y 2016, 1 832,30 ha, 10 530,72 ha, 17 039,29 ha de áreas deforestadas. La detección de áreas de cambio a través de imágenes de diferenciación, destacan áreas de sustracción con aumento en el cambio gradual por periodos de1999-2011 (12 años) con 9 187,51 ha, y del 20112016 (5 años) con 9 469,71 ha. Para la predicción se utilizó el software TerrSet, módulo Land Change Modeler (LCM) que opera a través del método cadenas de Markov. Para ello de se elaboró el modelo predictivo al periodo 2016 y 2013, teniendo como base las imágenes de 1999-2011 y 2011-2016. La validación del modelo presenta un nivel de concordancia (índice kappa) de 96,20%, y cuantifico 25 091,37 ha de áreas deforestadas, de los cuales en 14 años (2016-30) esta corresponde a 12 980,33 ha
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