PROSPECTIVA DEL CAMBIO DE USO DE SUELO EN EL DISTRITO DE IBERIA, TAHUAMANU – MADRE DE DIOS, PERIODO 2004-2030

• Autor: TUESTA RODRÍGUEZ, Eric
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios
• Repositorio: UNAMAD-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unamad.edu.pe:20.500.14070/315
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14070/315
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Análisis prospectivo; Cambio de uso de suelo; deforestacion; Bosque; Cadenas de Markov; Iberia; Tahuamanu; Madre de Dios; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02

Iberia es uno de los distritos de la provincia de Tahuamanu produciéndose una creciente deforestación en los últimos años producidas por las actividades antrópicas como la expansión agrícola, ganadera, tala y quema de árboles, construcción de carreteras y caminos vecinales, entre otros aspectos colaterales a la actividad, con lo que surge la necesidad de proveer a las autoridades de insumos sobre prospectiva de cambio de uso de suelo para la realización de planes de gestión del territorio. En este contexto los modelos de prospectiva del cambio de uso de 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 2004, 2011, 2016 y 2030. Las imágenes que se usarón en esta investigación pertencen al sensor Landsat 5 TM (2004 y 2011) y Landsat 8 OLI (2016). Los cálculos reportan para el periodo 2004, 2011 y 2016, 4 824,09 ha, 12 260,08 ha, 17 063,72 ha de áreas deforestadas respectivamente. La detección de áreas de cambio a través de imágenes de diferenciación, destacan áreas de sustracción con aumento en el cambio gradual por periodos de 2004-2011 (7 años) con 7 767,78 ha, y del 2011-2016 (5 años) con 5 123,71 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 se elaboró el modelo predictivo al periodo 2016 y 2030, teniendo como base las imágenes de 2004-2011 y 2011-2016. La validación del modelo presenta un nivel de concordancia (índice kappa) de 96,61%, y cuantifico 25 139,51 ha de áreas deforestadas, de los cuales en 14 años (2016-2030) esta correspondería a 8 075,78 ha, adicioanles.