Cambios de las coberturas y usos del suelo en la microcuenca del Río Jucusbamba, Amazonas (Perú), 1992-2052

• Autor: Cachay Reynaga, Rodrigo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas
• Repositorio: UNTRM-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.untrm.edu.pe:20.500.14077/3100
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14077/3100
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Cambios de cobertura y uso del suelo; Randon Forest; Molusce plugin; Red neuronal artificial (ANN); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.04

En la actualidad, el uso y cobertura del suelo sufre alteraciones en su estructura por las diferentes actividades antrópicas que se desarrollan. Los sistemas de información geográfica (SIG) y la teledetección son la tendencia en el manejo de información geoespacial que, a través de las imágenes satelitales, permiten evaluar reportes de los cambios del uso y cobertura del suelo. Este estudio tuvo como objetivo analizar los cambios de las coberturas y usos del suelo en la microcuenca Jucusbamba, Amazonas (Perú),1992-2052. Las imágenes satelitales de Landsat de 1992 a 2007 y Sentinel para 2022, estos fueron clasificadas por Random Forest en Google Earth Engine (GEE). La clasificación se basó en cinco clases CCUS, es decir, Áreas urbanizadas (ZU); Mosaico de Pastos y Cultivos (PC); Bosques (BO); Herbazal / Pajonal (PH) y Vegetación arbustiva / herbácea (AH). Los mapas obtenidos demostraron cambios de áreas de 1992 a 2022 en diferentes clases, donde las Áreas urbanizadas y Mosaico de Pastos y Cultivos aumentaron en 0.76% y 24.36%, respectivamente. Sin embargo, los Bosques y la Vegetación arbustiva/herbácea disminuyeron un 8.89% y 16.25%, respectivamente. El complemento Molusce Plugin y su algoritmo de red neuronal artificial (ANN) se utilizó para simular los CCUS entre 2037 y 2052. Se obtuvo un índice global de precisión del 89.8% y el coeficiente kappa fue de 0.86%. Los mapas de predicción de 2037 a 2052 demostraron tendencias decrecientes en Bosques (-1.47 %) y Vegetación arbustiva/herbácea (-3.35%) y tendencias crecientes en Mosaico de Pastos y Cultivos (4.74%) y Áreas urbanizadas (0.07%). Los resultados obtenidos permitirán al usuario tomar medidas de control de la administración de las coberturas del suelo, como también las decisiones al analizar los cambios de intensidad de cada tipo de cobertura y promover planes de desarrollo sostenible y la conservación ambiental.