Índices de Vegetación espectral y Cadena de Markov para evaluar la pérdida de cobertura forestal en la Reserva Nacional Allpahuayo Mishana, en el período 2002 – 2021

• Autores: Cruz Cespedes, Tiffany Valeria, Gamboa Alvarez, Solange Margot
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/32011
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/32011
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Bosques; Reservas naturales; Suelos; Vegetación; Amazonía; Forests; National reserve; Land use; Amazon; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00

El presente estudio identifica el patrón de cambio de cobertura forestal en el periodo 2002 – 2021, utilizando índices de vegetación y Cadena de Markov en la Reserva Nacional Alpahuayo Mishana, Loreto, Perú, para predecir el comportamiento de los usos de suelo al año 2030. La investigación fue de tipo descriptivo, con undiseño no experimental. Para ello, se utilizaron el índice de vegetación de Landsat 7 Enhanced thematic mapper plus (ETM+) y Landsat 8 Operational land images (OLI) para evaluar la pérdida decobertura forestal para los años 2002 y 2021. Asimismo, la cadena de Markov permitió predecir la cobertura forestal para el año 2030. Los resultados de la predicción revelan que el suelo desnudo, cuerpos de agua, cobertura forestal densa, y cobertura forestal pocodensa aumentaran en un 1%, 2%, 8% y 89% respectivamente de acuerdo con las estadísticas de la cadena de Markov. Esto indica que la Reserva Nacional Allpahuayo Mishana podría experimentar deforestación y expansión de las actividades agrícolas. Por lo tanto, aumenta la necesidad de integrar enfoques participativos, desarrollar actividades de protección y recuperación de las Reservas Naturales de la Amazonía Peruana en base a la legislación y política ambiental vigente. A manera de conclusión la presente investigación genera aportes tanto metodológicos como tecnológicos en el campo de la investigación.