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Consideraciones en la seleccion de imágenes sasatelitales telitales para para loslos estudios estudios ambientales ambientales Evaluación de deforestación con base en imágenes satelitales, composición y configuración del paisaje en la cuenca alta y media del río Cravo Sur

Evaluación de deforestación con base en imágenes satelitales, composición y configuración del paisaje en la cuenca alta y media del río Cravo Sur Paola Johanna Isaacs Cubides1, Héctor Mauricio Ramírez Daza2

Resumen Según las iniciativas de cambio climático, se han identificado 13 variables climáticas esenciales (ECV, por sus siglas en inglés), para ser evaluadas a través de los grupos de observación de la Tierra. Dentro de estas, la cobertura de la Tierra y la deforestación son fundamentales por la emisión y captación de gases de efecto invernadero.

forestación en el sur y un aumento de cobertura en el Parque Nacional Natural Pisba. La cobertura que presentó la disminución más drástica fue la de páramo, para dar paso a sistemas productivos. En cuanto a tamaño y forma, se han perdido parches de gran tamaño, mostrando un paisaje más fragmentado y de forma irregular por el relieve de la zona.

Para el presente trabajo se propone una metodología de cuantificación de las tasas de deforestación en dos periodos, empleando algoritmos de tamaño, forma y configuración de los parches de bosque en la cuenca alta y media del río Cravo Sur.

Palabras claves cambio climático, deforestación, configuración del paisaje, bosques, río Cravo Sur.

Se realizó el procesamiento digital de las imágenes Landsat 5 obtenidas de la zona, de los años 1989 y 2001, que presentaban pocas nubes y del mismo mes del año. De la clasificación se identificaron seis tipos de cobertura de acuerdo con la metodología Corine Landcover y se aplicaron los algoritmos empleando la extensión Patch Analyst del programa ArcGIS 9.3.1. Se estimó la tasa de deforestación para bosques según lo propuesto por Puyravau (2003) y FAO (1999), donde no se presentó pérdida general del bosque, pero sí degradación, un avance de la de-

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Ecóloga, estudiante Maestría en Geomática. Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) Cra. 30 No. 48-51 Bogotá. Tel.: 3694000 ext. 4646, pjisaacs@ igac.gov.co Ingeniero forestal, candidato a Msc en Geografía. Grupo de Percepción Remota y Aplicaciones Geográficas, CIAF–IGAC. Correo electrónico: [email protected]

Evaluation of deforestation based on satellite imagery, landscape composition and configuration on the upstream and midstream Cravo Sur

Abstract According to climate change initiatives, 13 essential climate variables have been identified for evaluation by the terrestrial observing groups; within these, the land cover and more specifically the deforestation are essential for the emissions and captation of greenhouse gases. This paper aims to propose a methodology to quantify rates of deforestation, using size, shape and configuration algorithms of forest patches in the upper and middle basin to the Cravo Sur River. We performed a digital imaging processing of Landsat 5 images obtained between 1989 and 2001, with few clouds and of the same month of the year. For the classification, we identified six cover types according to the CORINE LANDCOVER methodolo-

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gy and we applied the algorithms using the Patch Analyst extension of ArcGIS 9.3.1. The deforestation rate proposed by Puyravau (2003) and FAO (1999), shows that doesn’t occursdeforestation, but a degradation of these, an increase of the deforestation on the south and an increase of cover in the Pisba National Park. The cover that presented the most dramatic decline was the páramo to implement productive systems. Considering the size and shape, have been lost large patches to produce a more fragmented landscape whose shape is irregular given the topography of the area. Key words Climate change, deforestation, landscape configuration, forest, Cravo Sur River.

Evaluación de deforestación con base en imágenes satelitales, composición y configuración del paisaje en la cuenca alta y media del río Cravo Sur

Introducción El cambio climático y el calentamiento global son eventos de gran relevancia, que conllevan diferentes efectos directos sobre las comunidades humanas, los ecosistemas y las actividades productivas. Este tema es prioritario en iniciativas, proyectos e investigaciones, al ser considerado como una de las grandes amenazas para el futuro de la humanidad (MAVDT-IDEAM-PNUD, 2008). Para el desarrollo de estas políticas, existen grupos como el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC), la Conferencia de las Partes (Conference of the Parties, COP) y la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC), que son los entes de mayor jerarquía para este tema (Naciones Unidas, 1992; IPCC, 2001, 2007). Estos grupos han creado subgrupos especializados en diversos componentes, que buscan una estandarización de las metodologías, técnicas y análisis de información y la conformación de redes internacionales para un manejo más eficiente de los temas y aprovechamiento de la información. Dentro de estos subgrupos, el ente que rige a nivel mundial la temática del clima es el Sistema de Observación Climático Global (GCOS, por sus siglas en inglés), y el Sistema Global de Observación Terrestre (GTOS, por sus siglas en inglés), que ha identificado en su Plan de Implementación 13 Variables Climáticas Esenciales (ECV, por sus siglas en inglés) para ser abordadas a través de los grupos de observación de la Tierra existentes en el mundo (GTOS 2009; Herold, 2009). Una de estas variables es la cobertura de la Tierra, que incluye la deforestación, definida como la transformación inmediata o constante de tierras de bosques naturales a zonas desprovistas de esa cobertura original (IDEAM, 2010). Según la CMNUCC y lo pactado

en la reunión de Bali en el 2007, se determinó que la reducción de emisiones por deforestación y degradación de los bosques es un mecanismo de mitigación del cambio climático (IDEAM, 2010). Los países miembros de la CMNUCC han identificado la deforestación y degradación de bosques como una de las causas del fenómeno del cambio climático y los consiguientes perjuicios económicos, institucionales, sociales y culturales para la humanidad (IDEAM, 2010). El interés que surge para combatir la pérdida de cobertura de bosques dentro del marco de la CMNUCC deriva del hecho de que la deforestación es una de las mayores fuentes de emisiones, particularmente en los países en vías de desarrollo. De acuerdo con la FAO, se estima que cerca de 12.9 millones de hectáreas de bosque se han perdido anualmente entre los años 2000 y 2005 y que las emisiones provenientes del cambio de uso de la tierra han contribuido al 2025% de las emisiones antropogénicas totales durante los años noventa. Para algunos países la deforestación contribuye con más del 50% de las emisiones totales de GEI (GOFC-GOLD, 2009). Por un lado, la permanencia de las coberturas originales contribuye a la captación de gases efecto invernadero (GEI), además de mantener las dinámicas y ciclos naturales de los ecosistemas, y, por otro lado, su transformación incrementa la emisión de GEI por cambio a sistemas productivos que los expulsan, producto de sus actividades (Defries et al., 2000; IDEAM, 2010). La tecnología de satélite es requerida para la determinación de la deforestación de los bosques tropicales, dada la inaccesibilidad de muchas áreas y la poca practicidad de los métodos de muestreo aéreos. Se han empleado datos satelitales de programas como el Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) y datos Landsat usando el escáner Multi-Spectral Scanner (MSS) de 80 m de resolución y el Thematic Mapper (TM) de 30 m.

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Los sensores remotos son una herramienta que permite hacer cuantificaciones de la deforestación de forma económica, rápida y que abarca áreas grandes, en comparación con los métodos que no son espaciales como, por ejemplo, los inventarios forestales. Por eso es un método de preferencia para la cuantificación de esta variable (Anaya, 2009). Asociada a la estimación de la deforestación se encuentra la mapificación de los usos y cobertura de la tierra en diferentes períodos, para el posterior cálculo de las tasas de deforestación con base en cómo varía el comportamiento de las coberturas a través del tiempo (Defries et al., 2000, IDEAM, 2010). Un estudio multitemporal corresponde al proceso de identificar diferencias de estado de una característica o fenómeno a partir de los valores de radiancia de las imágenes evaluándolas en diferentes tiempos (Chuvieco, 2006). Para hacer seguimiento a los recursos naturales, deben detectarse cambios, identificar su naturaleza, medir su extensión y evaluar el patrón espacial. Se debe, asimismo, considerar escoger las imágenes de diferentes años, pero en la misma estación o mes de captura, para

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disminuir el error por diferencias climáticas, humedad del suelo, fenología de la vegetación, y que tengan menos del 10% de cobertura de nubes (Chavarro et al., 2008). Para estimar la deforestación se emplean diferentes algoritmos del paisaje que permiten cuantificar el comportamiento de los elementos con base en la forma y el tamaño, y así visualizar cambios en las coberturas a través del tiempo. El uso común del término métrica del paisaje se refiere a los índices desarrollados que cuantifican características espaciales específicas de parches, clases de parches o mosaicos del paisaje. Estas métricas se enmarcan en dos categorías generales: 1) las que cuantifican la composición del mapa sin referencia a atributos espaciales, y 2) las que cuantifican la configuración espacial del mapa, que requieren información espacial para su cálculo (McGarigal and Marks, 1995; Gustafson, 1998). Las métricas estructurales calculan la composición física o configuración del mosaico de parches; las métricas funcionales calculan el patrón de forma relevante para un organismo o proceso determinado (Mcgarigal y Marks, 1995).

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La composición se refiere a los atributos asociados con la variedad y abundancia de tipos de parches sin considerar el carácter espacial o ubicación de estos. Estas métricas, al requerir integración entre parches, se pueden aplicar como paisaje únicamente, e incluyen medidas de 1) proporción: determinan la proporción de cada clase con respecto al mapa completo; 2) riqueza: número de diferentes parches; 3) equitabilidad: abundancia relativa de los parches, haciendo énfasis en su dominancia; y 4) diversidad de parches: medida que incluye riqueza y equitabilidad (Mcgarigal y Marks, 1995). La configuración espacial se refiere al arreglo, posición, orientación (como las métricas de aislamiento o contagio) y carácter espacial (forma, área núcleo) de los parches en el paisaje. Las métricas que se cuantifican para parches individuales, como por ejemplo tamaño medio del parche y forma, son espacialmente explícitas a nivel de parche individual, no de paisaje. Estas métricas representan un reconocimiento de que las propiedades ecológicas del parche son influidas por sus vecinos (por ejemplo, el efecto de borde), y la magnitud de estas influencias se ve afectada por el tamaño y forma y cuantifica atributos estadísticos como media y varianza. La configuración también se puede cuantificar en términos de la relación especial de parches y sus tipos (como por ejemplo vecino más cercano o contagio) y reconoce el proceso ecológico y los organismos que se ven afectados por dicha configuración (Mcgarigal y Marks, 1995). Los programas destinados para dichos análisis evalúan las métricas de acuerdo con seis grupos: 1. Área. 2. Métricas de densidad y tamaño de parches. 3. Métricas de borde. 4. Métricas de forma. 5. Métricas de diversidad y 6. Métricas de área núcleo. Dada la importancia de este tema, el presente trabajo busca establecer una

aplicación del uso de variables obtenidas a partir de sensores remotos para el estudio y monitoreo del cambio climático en Colombia. Esto se logró a partir de la determinación de las tasas de deforestación en zonas boscosas ocurridas en diferentes años en la cuenca alta y media del río Cravo Sur, a través del uso de sensores remotos, por lo cual se realizaron mapas de cobertura para dos años diferentes con base en el procesamiento digital de imágenes y se estableció por medio de algoritmos de análisis espacial con base en forma, tamaño y configuración el grado de transformación de las coberturas. Finalmente, se estimó la tasa de deforestación según lo propuesto por Puyravaud (2003) y FAO (1999).

1. Área de estudio La zona de estudio del presente trabajo abarca los municipios de Socotá, Socha, Tasco, Gámeza, Mongua, Pisba, Paya, Labranzagrande y Pajarito, en los departamentos de Boyacá y Casanare. Esta zona de la cuenca incluye pendientes con valores que van desde el 25% hasta el 37% y el promedio de altitud oscila entre los 700 y los 3400 m. s. n. m. En esta se encuentra de el corredor biológico Tota-Pisba-Cocuy, que comprende desde la cuenca del río Tota hasta la Sierra Nevada del Cocuy, en Boyacá. Pertenece en su totalidad a la provincia biogeográfica norandina, que en Boyacá abarca los complejos existentes alrededor de los parques nacionales naturales (PNN) Pisba y El Cocuy (Figura 1). Esta zona está dominada por páramos y bosques altoandinos, afectados por la aparición de sistemas productivos que amenazan la integridad de las coberturas originales. En especial, en las zonas de páramos se presentan cultivos de papa que amenazan a este importante ecosistema (MAVDT, 2006).

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2. Metodología Figura 1. Ubicación de la zona de estudio. Fuente: Elaboración propia

Figura 2. Imágenes Landsat 5 recortadas en combinación 453 para 1989 y 2001. Fuente: elaboración propia

Para la elaboración de este trabajo se descargaron del servidor del Global Landcover Facilicty (GLCF), dos imágenes Landsat que presentaban una separación de aproximadamente 10 años, poca presencia de nubes y ausencia de bandeamiento. Como requisito mínimo, se recomienda utilizar imágenes tipo Landsat (resolución de 30 m) para los años 1990, 2000 y 2005, para el seguimiento de los cambios de la cobertura forestal de 1 a 5 como Mínima Unidad Cartografía (MUC). Puede ser

Figura 1

necesario utilizar datos de un año antes o después de 1990, 2000 y 2005 debido a la disponibilidad y la presencia de nubes (IDEAM, 2010). Una vez descargadas las imágenes de los años 1989 y 2001 (Figura 2), se comprobó si era necesario ortorrectificarlas y posteriormente cada banda fue importada a un formato compatible con el programa ERDAS 9.2, con el que se realizó el procesamiento digital de las imágenes. Las bandas se fusionaron excluyendo la banda del pancromático y el térmico, y se recortaron para ajustarlas al área correspondiente a la cuenca del río Cravo Sur. Se acogió la clasificación según la metodología Corine Landcover y las metodologías propuestas por el grupo de Percepción Remota y Aplicaciones Geográficas para el procesamiento digital de las imágenes (Posada, 2009). Dentro de este procedimiento se realizaron técnicas de preprocesamiento, mejoras y realces, transformaciones y finalmente la clasificación supervisada y análisis, utilizando una combinación de bandas 453 (Posada, 2009).

Figura 2

Dentro de las técnicas de mejoramiento espectral, el índice de vegetación (NDVI) realza áreas con mayor vigor vegetal arrojando valores numéricos que van desde -1 a +1, donde la vegetación está presente en el rango de 0.1 (menor vigor vegetal) hasta 1.0 (mayor vigor vegetal), que fue muy útil para la identificación de las coberturas. Se realizó un análisis comparativo de las dos imágenes clasificadas, con el fin de ver cuáles son las diferencias de la cobertura de los bosques entre dos períodos diferentes (1989-2001). Para esto, se elaboró un análisis de la forma y el tamaño de las coberturas de bosques, con el fin de visualizar cómo se ha dado el comportamiento de la deforestación. Se emplearon las métricas relacionadas con la suma de áreas, porcentaje por clase y densidad de parches, para

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Evaluación de deforestación con base en imágenes satelitales, composición y configuración del paisaje en la cuenca alta y media del río Cravo Sur

determinar el número de parches deforestados por área, complejidad, perímetro y distancia (Frohn y Hao, 2006). Estas métricas se calcularon con ayuda de la extensión Patch Analyst del modulo Spatial Analyst del programa ArcGIS 9.3. Se vectorizó el archivo, se le calculó el área y perímetro a cada clase obtenida y se disolvieron polígonos para remover los límites que existen entre polígonos que tienen los mismos atributos. A estas métricas se les realizó un análisis de correlación para eliminar métricas redundantes y determinar cuáles aportan mayor información relacionada con la deforestación y el cambio de cobertura entre los años trabajados (Phillips y Navarrete, 2009). Una de las maneras más comunes de expresar la deforestación es como una proporción de la superficie del bosque (%) al inicio del período. En este trabajo se aplicaron dos fórmulas matemáticas para el cálculo del cambio anual en la cobertura forestal; la primera fórmula corresponde al cálculo de la tasa utilizada por la FAO, a través de la cual se mide el cambio en la cobertura de los bosques y tiene un significado matemático y biológico (Montenegro et al., 2003): _ A2 1/(t2 t1)_ q= 1 A1

((

Y la segunda tasa, sugerida por Puyravaud (2003), que es equivalente a la usada para cálculos financieros de interés compuesto, no subestima la tasa anual de deforestación cuando los cambios son muy grandes y acelerados (Carnevale et al., 2006). r=

A2 1 x1n _ A1 (t2 t1)

donde A1: superficie de bosque al inicio del período, A2: superficie de bosque al final del período, t1: año de inicio del período y t2: año final del período.

3. Resultados y discusión Para la zona de estudio, los bosques han presentado una reducción en especial hacia las zonas del piedemonte, las cuales corresponden a un territorio cubierto en su mayoría por sabanas, que, a pesar de presentar baja densidad poblacional, ha sufrido una rápida conversión de las especies nativas por pastos introducidos y por actividades agrícolas. Por otro lado, se observó una zona de deforestación en cercanías al lago de Tota, donde igualmente se han presentado incendios hacia las zonas de páramo. En la zona predominan las explotaciones agrícolas con fines comerciales, estando la agricultura de subsistencia presente en huertos caseros. Dadas estas condiciones, es usual que en estas zonas se presente una dinámica de intervención bastante fuerte, reemplazando áreas de bosques nativos por coberturas productivas destinadas a diferentes tipos. En este campo, resultan de gran utilidad las imágenes de sensores remotos, para cuantificar el avance y desarrollo de las coberturas. No obstante, son pocos los estudios que han aplicado imágenes de sensores remotos para la discriminación de las clases de ocupación presentes en el espacio y en el tiempo, y por tanto no existen estadísticas sobre cambios de ocupación del suelo (Santana y Salas, 2007). Cuantificar la fragmentación del paisaje es básicamente una labor de detección que involucra uno o más periodos con condiciones de un antes y un después. En muchos casos, la evaluación se centra en las coberturas naturales o áreas de bosque, más que en el tipo de parches. Entonces la fragmentación o, en este caso, la deforestación de una zona se puede evaluar por el tamaño (área) y el número de parches entre dos o más periodos. Típicamente, un paisaje más fragmentado se caracteriza por presentar mayor número de parches, pequeños y aislados (Apan et al., 2000).

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Los sensores remotos y los Sistemas de Información Geográfica (SIG) son herramientas que pueden ayudar a cuantificar el cambio en el paisaje, incluyendo la fragmentación y deforestación, y han demostrado ser eficientes por su confiabilidad en la captura de datos multitemporales de relativamente grandes áreas, mientras que los SIG son populares como herramienta de análisis espacial. Los datos de sensores remotos pueden ser procesados digitalmente para dar paso a la obtención de mapas de uso y cobertura y ser integrados en un SIG para el análisis y modelamiento espacial (Apan et al., 2000). De la clasificación se obtuvieron un total de cinco clases dentro de las coberturas encontradas: • Vegetación de arbustal abierto esclerófilo: Correspondiente a la cobertura de ecosistemas secos que presentan este tipo de vegetación, ubicada hacia las zonas del cañón del río Chicamocha. • Bosque natural fragmentado: En esta cobertura se encuentran las zonas de bosques que en la combinación de bandas 453 presentaban un color rojo intenso y que se observaba en blanco, según el índice de vegetación aplicado. Esta cobertura se encuentra entre los 2000 y 3000 metros de altura y está ubicada en las zonas que descienden al piedemonte llanero e inmediatamente después de los páramos. • Herbazal denso de tierra firme arbolado (vegetación de páramo): Vegetación ubicada a más de 3000 metros de altura, que en la combinación de bandas 453 presentaban un color verde claro. • Aguas continentales: En esta categoría se agruparon todos los cuerpos de agua como lagunas y ríos, que en la combinación de bandas 453 presentaban un color azul fuerte. Las lagunas se presentaron

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en las coberturas de páramos de color negro. • Territorios agrícolas: En dicha cobertura se incluyeron las zonas de cultivos en diferentes estadios, pastos y áreas degradadas, que usualmente se encuentran cercanas a asentamientos humanos y que presentan un patrón muy regular con formas cuadradas y rectangulares. En general, la cobertura esclerófila se encuentra hacia el noroccidente de la zona, como una franja continua adyacente al río Chicamocha, en el norte de los municipios de Socotá, Socha, Tasco y Gámeza. Esta cobertura presenta enclaves de bosque y algunas áreas agrícolas que corresponden a una zona de extracción minera perteneciente a Acerías Paz del Río. Hacia el nororiente, a mayor altitud, se encuentra la cobertura de páramo rodeada por zonas productivas, que avanza hacia el sur a los páramos de Pisba (Cadillal y El Chuscal) del PNN de Pisba, presentando dos ramales hacia el oriente y un ramal más largo hacia el suroccidente, hasta cercanías del lago de Tota y el municipio de Aquitania. Estos páramos corresponden al complejo Tota-Bijagual-Mamapach (páramos de Toquilla, Ocetá, Ongota y Franco, Morales et al., 2007). Para 1992 (Figura 3), la cobertura de bosque se presenta de forma continua a los páramos, especialmente hacia el centrooriente y suroccidente de la zona, que se va mezclando con los sistemas productivos que le han ganado terreno, llegando a ocupar la mayoría de la zona, en especial cercana a los centros poblados y zonas de piedemonte llanero en los municipios de Paya, Labranzagrande y Pajarito. Se calcularon las métricas a nivel del paisaje y por coberturas, a las que se les realizó el análisis de correlación, que dejaron las siguientes métricas (Tabla 1). De acuerdo con las métricas calculadas, a nivel del paisaje de un total de 328 860 ha (CA, class area), la cober-

Evaluación de deforestación con base en imágenes satelitales, composición y configuración del paisaje en la cuenca alta y media del río Cravo Sur

Tabla 1. Métricas calculadas por coberturas para el área de estudio en 1992 Figura 3. Clasificación obtenida para el año 1992.

 Tipo de Cobertura 1992 Métrica

Paisaje

Esclerófila

Bosque

Páramo

Agrícola

CA

328860.992

10186.423

91600.323

78067.439

147135.298

TLA

328860.992

-

-

-

-

SDI

4.257

-

-

-

-

SEI

0.478

-

-

-

-

17689.000

639

3561

1485

3919

18.591

15.941

25.723

52.571

37.544

NumP MPS MPFD MPE

1.372

1.345

1.344

1.351

1.345

1276.491

1458.842

1858.653

2695.945

2390.494

tura que domina en el área de estudio es la agrícola, con un 44.68% del total, seguida por los bosques naturales (27.8%), la vegetación de páramo (23.8%), la vegetación esclerófila (3.1%) y las aguas continentales con un 0.5% (Figura 4). A nivel de paisaje, se reportaron un total de 17 689 parches (PNUM) en toda la zona de estudio.

Fuente: elaboración propia.

Figura 4 (más abajo). Porcentaje de área presente por cobertura para 1992. Fuente: elaboración propia.

Figura 3

El SDI (Shannon’s Diversity Index) es una medida de diversidad de parches a nivel de paisaje, que será igual a cero si hay un solo parche e incrementa a medida que aumenta el número de parches. En este caso, para 1992 se obtuvo un valor de 4.25, que indica una elevada heterogeneidad en el número de parches de la zona. Esta heterogeneidad puede estar asociada a un alto grado de fragmentación, ya que si se obtuvieran coberturas homogéneas, la variabilidad de los parches no sería elevada, el número disminuiría y por tanto la heterogeneidad. Caso similar ocurre con el SEI (Shannon’s Evenness Index), que es una medida de distribución y abundancia que se acerca a cero cuando la distribución de los parches es baja, disminuyendo la influencia que se presenta por los datos numéricos extremos (Mcgarigal y Marks, 1995). En este caso se obtuvo 0.48, valor que es bajo considerando que solo se reportaron seis tipos de cobertura.

Figura 4

179

Figura 5. Clasificación obtenida para el año 2001.

Fuente: elaboración propia.

La forma estimada de los parches por el MPFD (Mean Patch Fractal Dimension) obtuvo un valor de 1.37, y muestra una medida de irregularidad en la forma del parche que va de uno a dos, siendo dos si la forma es más compleja e irregular, presentando una tendencia hacia formas más regulares, considerando la extensión (Mcgarigal y Marks, 1995).

En cuanto a la densidad promedio de parches y las métricas de tamaño, el MPS (Mean Patch Size) o el tamaño promedio corresponde a un valor de 18.6 (PSSD, Patch Size Standard Deviation DE= ± 665.07) y una mediana de 0.24 (MedPS, Median Patch Size). En relación con el perímetro total de los parches, el MPE (Mean Patch Edge), en promedio presentó un valor de 1276,5 para el paisaje de estudio. La configuración espacial de las coberturas para el año 2001 se mantiene similar al año 1992, en términos de las coberturas presentes y la ubicación de estas; sin embargo, es notable el aumento en las zonas productivas y la destrucción de coberturas naturales, especialmente la de páramo (Figura 5). En el caso de la cobertura de bosque, no se encontró un decrecimiento considerable en comparación con el páramo, pero el verdor de la vegetación es menor indicando que ha habido un cambio en el estado fenológico de la vegetación. Posiblemente se ha dado entresaca de madera y reemplazo de bosques que no muestran claramente la disminución de esta cobertura. Igualmente, se calcularon las métricas a nivel del paisaje y por coberturas, y se les realizó el análisis de correlación con el cual se dejaron las siguientes métricas (Tabla 2).

Tabla 2. Métricas calculadas por coberturas para el área de estudio en 2001  

Tipo de cobertura 2001

Métrica

Paisaje

Esclerófila

Bosque

Páramo

Agrícola

CA

328961.004

7351029

91906.917

52940.892

171907.515

TLA

328961.004

-

-

-

-

SDI

4.100

-

-

-

-

SEI

0.460

-

-

-

-

NumP

12562

1113

2512

1567

2689

MPS

26.187

6.605

36.587

33.785

63.930

MPFD

1.363

1.346

1.352

1.346

1.342

MPE

1593.488

1022.935

2310.508

2187.660

3017.740

Fuente: elaboración propia

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Tecnologías geoespaciales al servicio del desarrollo territorial. Análisis Geográficos Nº 49

Evaluación de deforestación con base en imágenes satelitales, composición y configuración del paisaje en la cuenca alta y media del río Cravo Sur

De acuerdo con las métricas calculadas, a nivel del paisaje, de un total de 328 961 ha (CA, class area), la cobertura que domina en el área de estudio es la agrícola, con un 52.76% del total, seguida por los bosques naturales (28.21%), la vegetación de páramo (16.25%), la vegetación esclerófila (2.27%) y las aguas continentales (Figura 6). A nivel de paisaje, se reportaron un total de 12 562 parches (Pnum) en toda la zona de estudio. El SDI (Shannon’s Diversity Index) arrojó un valor de 4.1, que indica que hay una elevada heterogeneidad en el número de parches de la zona, asociada al alto grado de fragmentación que se ha venido dando en la zona. Caso similar ocurre en el SEI (Shannon’s Evenness Index), donde se obtuvo 0.467, valor que es bajo considerando que solo se reportaron seis tipos de cobertura (Mcgarigal y Marks 1995). Ambos índices fueron similares para los dos años evaluados, mostrando la tendencia general en la heterogeneidad de los parches en la zona. En comparación con el año 1992, el radio del tamaño de los parches ha disminuido, evidenciando pérdida de ciertas coberturas. La forma estimada de los parches por el MPFD (Mean Patch Fractal Dimension) obtuvo un valor de 1.36, presentando una tendencia hacia formas más regulares, típico para zonas que han sido intervenidas (Mcgarigal y Marks, 1995). El MPS (Mean Patch Size) arrojó a un valor de 26.18 (PSSD, Patch Size Standard Deviation DE= ± 750) y una mediana de 0.61 (MedPS, Median Patch Size). El tamaño promedio de los parches aumentó en parte debido al considerable aumento de las coberturas agrícolas de casi el 8% y la disminución del páramo en un 7%, lo que afecta los estadísticos básicos calculados, notándose también un aumento en la desviación estándar de los datos.

En relación con el perímetro total, el MPE (Mean Patch Edge) arrojó un valor de 1594 en promedio, y el tamaño del perímetro también incrementó para el año 2001 a comparación de 1992. Según lo analizado para los dos períodos reportados, inicialmente dio una diferencia entre las áreas de análisis, pues en el 2001 hubo mayores elementos que no pudieron ser clasificados en el caso de las nubes, las cuales estaban ausentes en la imagen de 1992.

Figura 6. Porcentaje de área presente por cobertura para 2001. Fuente: elaboración propia.

Para la vegetación esclerófila aumentó el número de parches en el área, lo que indica que se ha fragmentado la cobertura; sin embargo, el tamaño del área disminuyó y también su valor máximo. Las formas mantuvieron la tendencia a la regularidad y hubo una disminución en el área de borde. Por otro lado, incrementó el número de parches entre las clases evaluadas y disminuyó el número de parches mayores a 1000 ha, lo que confirma que esta cobertura ha incrementado su fragmentación. Para la cobertura de mayor interés, que es la de bosque, se presentó una disminución en el número de parches, aunque el tamaño del área se mantuvo (Tabla 3); sin embargo, es posible observar en las imágenes diferencias en la textura de los bosques, lo que significa que se ha dado una degradación del bosque, más que deforestación intensiva. La degradación, entendida como las transformaciones ocurridas en el bosque, que alteran y afectan negativamente la estructura o función de la

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zona o área forestal, da como resultado la disminución de la capacidad del bosque para suministrar productos o servicios, y mantener su dinámica original (GOFC-GOLD, 2009). Este aspecto es importante de abordar en nuevos trabajos, pues se ha reportado (IDEAM, 2007) que es importante considerarlo como un componente diferencial en la captación de carbono.

En todos los casos disminuyó el número de parches entre las clases evaluadas, especialmente el número mayor a 1000 ha, confirmándose que esta cobertura ha incrementado su fragmentación (Figura 7).

Tabla 3. Resultados obtenidos para los dos periodos de la cobertura de bosques Bosques

1992

2001

Número de parches

3561

2512

Extensión

91600

91907

Máximo

27256

27150

Mínimo

0.05

0.05

Media

25.72

36.58

Mediana

1.3

1.19

Desviación estándar

547.3

649.5

MPFD

1.344

1.352

MPE

1858.653

2310.5

1800 1600

1736 1447

1400 1200

1158

1120

1000 800

Figura 7. Comportamiento de las categorías por área en los dos diferentes años para la cobertura de bosques.

600 369

400

232

200 0

9 < 1 ha

1-10 ha

1992

Fuente: elaboración propia.

Según estas definiciones, el área evaluada puede ser considerada como zonas de bosques dada su extensión, donde aún la cobertura natural es significativa. Los parches que han mantenido su extensión se concentran hacia las zonas del PNN Pisba, favoreciendo su regeneración. Sin embargo, en algunas zonas la cobertura ha disminuido y en otras se ha promovido su regeneración, es-

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Tecnologías geoespaciales al servicio del desarrollo territorial. Análisis Geográficos Nº 49

10-1000 ha

2

> 1000 ha

2001

pecialmente hacia las zonas de Socha y Socotá, donde han aparecido nuevos parches pequeños (Figura 8). Según los índices de la FAO y Puyravaud propuestos para estimar las tasas de deforestación, los valores son muy bajos en ambos casos, dadas las pocas diferencias entre la cobertura de bosques (0.12 y -2.9, respectivamente).

Evaluación de deforestación con base en imágenes satelitales, composición y configuración del paisaje en la cuenca alta y media del río Cravo Sur

Figura 8. Visualización de las zonas de bosque perdido (gris claro) para los años 2001 y 1992. Fuente: Elaboración propia.

La cobertura de páramos es aquella que mayores impactos ha producido, su extensión disminuyó considerablemente, así como el tamaño máximo de los parches y la homogeneidad de la cobertura. La cobertura que más domina el área es

la agrícola, ya sea destinada para cultivos o ganadería; el número de parches disminuyó, ya que la cobertura tiende a homogeneizarse; la extensión aumentó, así como el tamaño máximo de los parches y el borde (Tabla 4, Figura 9).

Tabla 4. Resultados obtenidos para los dos periodos de la cobertura agrícola Agrícola Número de parches Extensión Máximo Mínimo Media Mediana Desviación estándar MPFD MPE

1992 3919 147135 45181 0.05 37.544 1.245 788.47 1.345 2390.5

2001 2689 171907 51919 0.05 63.92 1.33 1456.16 1.342 3017.7

Fuente: elaboración propia.

1 800 1 600

1.785

1.689

1 400

1.296

1 200 1 000

1.085

800 600 420

400

298

200 25 0

< 1 ha

1-10 ha

1992

10-1 000 ha

2001

10

> 1 000 ha

Figura 9. Comportamiento de las categorías por área en los dos diferentes años para la cobertura agrícola. Fuente: elaboración propia.

183

En las últimas décadas el cambio climático se ha constituido en un problema internacional, reflejado en los diferentes informes, donde se establece un llamado de atención sobre la necesidad de enfrentarlo (IDEAM, 2010). La deforestación es un eventoque está incluido como una de las actividades que contribuyen a la emisión de GEI y evitarla es una acción prioritaria para reducirlas porque los bosques mantienen las reservas de carbono en bosques en pie. Lo anterior se debe principalmente a que se calcula que las emisiones debidas a la deforestación y al desarrollo de la agricultura corresponden a aproximadamente el 20% del total de emisiones de GEI, siendo la segunda fuente más importante después de la combustión de fósiles (Ortega et al., 2010; IDEAM, 2010). En el ámbito nacional, si bien Colombia no es un importante contribuyente a la emisión de GEI, vale la pena resaltar que nuestro país cuenta con alrededor de 114 millones de hectáreas de extensión continental, de las cuales alrededor de 55 millones están cubiertas por bosques naturales, los cuales sustentan en gran medida la biodiversidad de la nación (IDEAM, 2004). En cuanto a coberturas boscosas, el país ocupa el séptimo lugar en el mundo con mayor área ocupada por bosques tropicales (FAO, 1999), representando el 6,42% de la cobertura total para América del Sur Tropical y el 1,5% de los bosques del mundo, y lo ubica como el segundo país con el mayor número de especies de plantas en su interior. Además, es el séptimo país que contiene la mayor parte de la “frontera forestal” del planeta (FAO, 2006). El manejo adecuado de los recursos naturales es uno de los principales problemas y retos que afrontan actualmente muchos de los países en vías de desarrollo. El significativo crecimiento demográfico, la pobreza, la poca oportunidad ofrecida dentro de sectores alternativos a la agricultura, la alta con-

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Tecnologías geoespaciales al servicio del desarrollo territorial. Análisis Geográficos Nº 49

centración de la propiedad de la tierra y la inexistencia de vigilancia y control en áreas naturales son algunas de las causas que propician el deterioro ambiental y los altos índices de deforestación en países en vías de desarrollo (Chuvieco et al., 2002). Recientemente, el IDEAM (2004) calculó para el periodo de 1994 a 2001 una tasa promedio de deforestación de cerca de 101 303 ha/año, equivalente a una reducción anual de un 0,18% de la cobertura forestal nacional. Es de gran importancia tener en cuenta la presencia de quemas, especialmente en las zonas de páramo, ya que considerando el contexto del cambio climático y la reducción de GEI, la quema de zonas naturales estaría contribuyendo a incrementar la producción de gases que favorecen el calentamiento global (MAVDT, 2008). El mapa de coberturas de la tierra sirve como base para la realización de estudios de estimación sobre la extensión de áreas cubiertas por bosque y otras categorías, y para cuantificar la tasa de deforestación, que sirve de base para muchos trabajos posteriores. Por otro lado, la detección de cambio en estudios multitemporales se toma como un proceso para identificar diferencias de estado de una característica o fenómeno, a partir de los valores de radiancia de las imágenes, evaluándolas en diferentes espacios (Chuvieco, 2006). Este estudio se enfocó en el seguimiento de los recursos naturales para detectar cambios, identificar su naturaleza, medir su extensión y evaluar el patrón espacial. Se emplearon como algoritmos aquellos con base en la forma y el tamaño, con el uso de métricas del paisaje o índices desarrollados para patrones de mapas categóricos, que cuantifican características espaciales específicas de parches, clases de parches o mosaicos del paisaje (Mcgarigal y Marks, 1995). El número de parches, tamaño medio, desviación estándar del tamaño del par-

Evaluación de deforestación con base en imágenes satelitales, composición y configuración del paisaje en la cuenca alta y media del río Cravo Sur

che y el coeficiente de variación de este son estadísticos básicos para el análisis general que toman como base la suma de áreas del paisaje y de los parches. A partir de estos, por ejemplo los índices de diversidad como el de Shannon, dan idea de la complejidad y por lo tanto la variedad de parches presentes en el paisaje; a valores altos indica mayor cantidad de clases y paisajes complejos, que dependiendo de la composición darán idea del grado de intervención de la zona si las clases con estos valores son coberturas antropizadas (Mcgarigal y Marks, 1995). La complejidad de la forma del parche relaciona su geometría, si tienden a ser simples o compactos. Las medidas más comunes son basadas en la cantidad relativa del perímetro por unidad de área usualmente o como dimensión fractal, asumiendo que un parche natural tiene formas más irregulares, o sea, una dimensión fractal alta y un parche simétrico como una parcela de cultivo poseería una dimensión fractal muy baja. Esta métrica ayuda mucho en el estudio de la estructura del paisaje y fragmentación para analizar cómo las coberturas antrópicas que aíslan a las naturales influyen en la homogenización del paisaje (Mcgarigal y Marks, 1995).

para el control de la deforestación y su aporte para evitar el calentamiento global y la emisión de GEI. Una forma de abordar este aspecto y analizar el comportamiento de las coberturas naturales en el país es por medio de trabajos como este, que resaltan la importancia de los insumos obtenidos a partir de sensores remotos para el análisis de la información (Chuvieco et al., 2002).

Conclusiones Este panorama expone claramente la necesidad de continuar desarrollando diferentes tipos de estrategias para frenar la deforestación en el país y así garantizar el mantenimiento de la cobertura forestal de la nación y de la biodiversidad. Lo anterior, teniendo en cuenta el marco relacionado con las discusiones internacionales de cambio climático que están generando un escenario en el que el tema de deforestación evitada (REDD y REDD+) puede ser una opción interesante para apoyar estos esfuerzos que realice el país (IDEAM, 2010).

Se puede concluir, según lo propuesto por el IDEAM (2010), que Colombia no cuenta con información o estudios de escala nacional que cuantifiquen o caractericen los agentes y causas de la deforestación de manera clara y consistente. Sin embargo, el presente trabajo constituye un insumo útil obtenido a partir de datos de sensores remotos para el estudio y monitoreo de los patrones de las coberturas presentes en el paisaje, de forma estructural considerando la forma, tamaño y extensión de los parches. Este aspecto representa un llamado de alerta relacionado con el control de estas actividades, porque en este momento son muchas las iniciativas prioritarias

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