ALFA. Revista de Investigación en Ciencias
Agronómicas y Veterinarias
https://doi.org/10.33996/revistaalfa.v6i17.168
Mayo-agosto 2022
Volumen 6, Número 17
ISSN: 2664-0902
ISSN-L: 2664-0902
pp. 282 – 299
Estimación de la tasa de
deforestación en Pastaza y Orellana- Ecuador mediante el análisis multitemporal
de imágenes satelitales durante el período 2000-2020
Estimation of the rate of deforestation through multitemporal
analysis in Pastaza and Orellana period 2000 to 2020
Estimativa da taxa de desmatamento em Pastaza
e Orellana- Equador através da análise multitemporal de imagens de satélite no período 2000-2020
Anahi Stefania Quezada
aquezadaq1@est.ups.edu.ec
0000-0002-7306-5863
Jorge David Sevilla Tapia
jsevillat@est.ups.edu.ec
0000-0003-0983-6712
Estefanía Caridad Avilés
Sacoto
eaviles@ups.edu.ec
0000-0001-6434-7810
Universidad Politécnica
Salesiana. Cuenca, Ecuador
Artículo recibido el 27
de abril 2022 / Arbitrado el 20 de mayo 2022 / Publicado el 28 de junio 2022
RESUMEN
El presente trabajo se concentra en el análisis multitemporal de
imágenes satelitales para determinar el estado de deforestación en las
provincias de Pastaza y Orellana de la región amazónica del Ecuador durante el
periodo 2000-2020, debido a que estas provincias albergan la mayor área de
bosque primario con una extensión de 5125000 ha; dicho análisis se lo realizó
utilizando imágenes satelitales Landsat 7 y 8 mediante el preprocesamiento,
procesamiento, clasificación de uso de suelo y cobertura vegetal y composición
de mapas a través de los softwares ENVI y ArcMap. En base a los datos obtenidos
del análisis multitemporal se aplicó la ecuación propuesta por la FAO para el
cálculo de la tasa de deforestación en los periodos: 2000-2005, 2005-2010,
2010-2015 y 2015-2020, en donde los datos resultantes evidenciaron el cambio de
la cobertura del suelo, debido al crecimiento de la frontera agrícola,
pastizales, zonas descubiertas, el crecimiento urbano y la aparición de
actividades mineras y petroleras que infieren directamente en la pérdida de
cobertura forestal.
Palabras clave: Imágenes satelitales;
Deforestación; Análisis multitemporal; Uso de suelo; Cobertura vegetal
ABSTRACT
This paper focuses on the multitemporal
analysis of satellite images to determine the state of deforestation in the
provinces of Pastaza and Orellana in the Amazon
region of Ecuador during the period 2000-2020, because these provinces are home
to the largest area of primary forest with an area of 5125000 ha; this analysis
was performed using Landsat 7 and 8 satellite images by preprocessing,
processing, classification of land use and vegetation cover and map composition
through ENVI and ArcMap software. Based on the data
obtained from the multitemporal analysis, the
equation proposed by FAO was applied to calculate the deforestation rate in the
periods: 2000-2005, 2005-2010, 2005-2010, 2010-2015 and 2015-2020, where the
resulting data showed the change in land cover, due to the growth of the
agricultural frontier, pastures, open areas, urban growth and the emergence of
mining and oil activities that directly affect the loss of forest cover.
Key words: Satellite images; Deforestation; Multitemporal analysis; Land use; Vegetation cover
RESUMO
Este trabalho se concentra na análise multitemporal
de imagens de satélite para determinar o estado de desmatamento nas províncias
de Pastaza e Orellana na
região amazônica do Equador durante o período 2000-2020, pois estas províncias
abrigam a maior área de floresta primária com uma área de 5125000 ha; esta
análise foi realizada utilizando imagens de satélite Landsat
7 e 8 através do pré-processamento, processamento,
classificação do uso da terra e cobertura vegetal e composição de mapas através
do software ENVI e ArcMap. Com base nos dados obtidos
da análise multitemporal, a equação proposta pela FAO
foi aplicada para calcular a taxa de desmatamento para os períodos 2000-2005,
2005-2010, 2010-2015 e 2015-2020, onde os dados resultantes mostraram a mudança
na cobertura da terra, devido ao crescimento da fronteira agrícola, pastagens,
áreas abertas, crescimento urbano e o surgimento de atividades de mineração e
petróleo que afetam diretamente a perda de cobertura florestal.
Palavras-chave: Imagens de satélite; Desmatamento; Análise multitemporal; Uso da terra; Cobertura vegetal
INTRODUCCIÓN
Ecuador pertenece a la lista de los países con
mayor biodiversidad por unidad de área en el mundo (1). Sin embargo, el cambio
de uso de la tierra con fines agropecuarios es uno de los más comunes procesos
de vulnerabilidad a la biodiversidad y el balance de los ecosistemas (2). Entre
las actividades antropogénicas más difíciles de regular en el país está la
industria petrolera y su incidencia en áreas ecológicas, socialmente sensibles,
ya que aquí acontece la destrucción y pérdida de biodiversidad, conflictos
sociales, y el beneficio causalmente es sólo para la industria sin ningún tipo
de responsabilidad social o ambiental (3).
Las zonas con mayor extensión de bosque son las
provincias de Pastaza y Orellana (4), ubicadas en la región amazónica de
Ecuador, además aquí se localiza el Parque Nacional Yasuní, hogar de muchas
comunidades indígenas (5), esta región posee un gran atractivo forestal y los
factores que contribuyen a la deforestación circulan en base a: modificación
del uso de suelo para agricultura, explotación maderera en comunidades
restringidas, incompetencia de políticas públicas de incentivos a la
conservación de hábitats, construcción de vías de acceso y en ciertos casos
incendios forestales (6).
El ritmo de deforestación en esta zona
intangible del parque muestra el aumento de 22% a 52% en un aproximado de 30
años (7), afectando a los bosques húmedos, secos y semisecos de la región. Para
este tipo de análisis territoriales temporales y su cambio a través de los
años, se requiere de geo data almacenada que se encuentra en imágenes
satelitales, con sus sensores que convierten una señal analógica en un valor
digital (8), para la elaboración de estos datos los sensores que son
instrumentos que captan las relaciones espaciales y espectrales de objetos a
una cierta distancia (9). Los sensores remotos junto a la resolución temporal,
espectral o espacial forman el producto visual de información geográfica es
decir una imagen satelital, que contiene datos reflejados de la superficie
terrestre que son enviados a una estación para su procesamiento e
interpretación (10).
Señalando que en Ecuador, no existen estudios
con este enfoque y con el fin de evitar que la conservación de la biodiversidad
albergada en las provincias de Pastaza y Orellana sean vulneradas, se crea este
estudio con el fin de obtener la tasa de deforestación y deforestación anual
promedio basado en estándares confiables, métodos científicos y extracción de
información de imágenes satelitales de Landsat 7 y 8, para así identificar los
tipos de bosques vulnerados, cambio de uso de suelo y análisis temporales
representados a través de mapas temáticos, todo esto con el fin de aportar a la
conservación, regulación y restauración de los ecosistemas vulnerados.
Este tipo de investigaciones ayuda a tener un
mejor panorama de la situación forestal del Ecuador, y funcione como línea base
para las debidas actualizaciones de PDOTs, guías metodológicas, inventarios y
anuarios forestales.
MATERIALES Y
MÉTODOS
La metodología propuesta sigue un proceso
secuencial (Ver Figura 1), desde el planteamiento del problema, el estudio de
la zona de interés con sus características relevantes definidas en PDOTs
correspondientes al periodo de estudio (2000-2020), próximo a esto la
utilización de guías de combinación de bandas para Landsat 7 y 8, pre
tratamiento y tratamiento de imágenes satelitales en los softwares ENVI y
ArcMap respectivamente, la ejecución de la clasificación supervisada
establecida por las regiones de interés y la primera aproximación a la
validación de datos mediante los métodos de Coeficiente kappa y matriz de
confusión para la evaluación de cada pixel clasificado, todo en conjunto
facilita la creación del análisis multitemporal, mapas temáticos y así concluir
con los objetivos propuestos siendo estos el cálculo de deforestación
establecido bajo la fórmula propuesta por FAO, índice de deforestación y mapas
temáticos dentro de las dos provincias especificadas anteriormente.
Figura 1. Diagrama de flujo
de metodología aplicada.
Las provincias de Pastaza y Orellana se
encuentran en la región amazónica del Ecuador, dentro de ambas provincias
existen zonas de protección pertenecientes al Sistema Nacional de Áreas
Protegidas (SNAP) debido a su patrimonio biológico, ecosistemas de los que se
beneficia la población, la riqueza paisajística que favorece al turismo y
recreación.
Selección de
imágenes satelitales
Las imágenes satelitales se obtuvieron de
Landsat 7 y Landsat 8, del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS), las
mismas que tienen una resolución espectral de 30m/pixel. Para cubrir la zona de
estudio y aplicar las matrices de cambio de 20 años, se utilizó un conjunto de
35 imágenes en total, todas éstas con una característica en común, siento ésta
su porcentaje de nubosidad menor al 20%, este fue un factor limitante ya que la
Amazonía se caracteriza por su presencia de nubes y permanentes
precipitaciones. A cada una de las imágenes se les aplicó un pretratamiento,
debido a fallas permanentes en el sensor ETM+ del Landsat 7, baja calibración
de luminosidad, reflectancia, brillo (11) y efectos innecesarios de aerosoles y
radiancia en el Landsat 8. El pretratamiento consiste en la corrección de
bandeado, corrección radiométrica y corrección atmosférica, que permiten una
mejor calidad en cada imagen e información en cada pixel (Figura 2). Las
correcciones de bandeado, radiométrica y atmosférica se las realizó en ENVI
5,3, ya que es un software técnico en el procesamiento y estudio de escenas
geoespaciales, que analiza imágenes de cualquier tipo de satélite o sensor
(12).
Figura 2. Comparación de
imágenes antes y después de correcciones atmosféricas.
Para los años 2000 al 2005, se aplicó una
combinación de bandas [5-4-3] (13) esto con imágenes Landsat 7 y para los años
2010, 2015 y 2020 se aplicó [6-5-2] con imágenes del Landsat 8, ambas
combinaciones permiten visualizar aplicaciones agrícolas, diferenciar entre
vegetación sana y áreas descubiertas, cuerpos de agua.
Zonas de interés y
Clasificación supervisada
Mediante la última versión de PDOTs
(2010-2015) de Pastaza y Orellana, se definió las clases de interés o ROIS
(region of interest) siendo éstas: Bosque Siempre Verde, Bosque Inundable,
Pastizales, Área Descubierta, Área Urbana (14,15).
Definidas ya las clases de interés, se
realizó un reporte de separabilidad de cada clase, determinando si las regiones
son diferenciables entre sí (16) y para una buena clasificación se debe obtener
los valores de 1,99 a 2, siendo este el caso se aplica posterior la
clasificación supervisada en las 7 imágenes correspondientes para cada año
mediante el método Maximum Likelihood (17) que aplica el algoritmo de máxima
probabilidad, que calcula la probabilidad de un pixel pertenecer a cierta
región de interés, ésta clasificación se ejecutó mediante el software ENVI.
Para evaluar la presión de la
clasificación ejecutada, además de la visita a ambas provincias en las que se
visitó un aproximado de 100 puntos por la dificultad de accesibilidad en
ciertas zonas del área de estudio, también se aplicó la matriz de confusión y
coeficiente kappa (18), un método que corrige al azar en base a la concordancia
observada de puntos aleatorios asignándoles una clase en base a datos de
referencia, usando la ecuación desarrollada por la FAO (19):
Ecuación 1 índice Kappa
Siendo:
P0= concordancia observada
Pe= concordancia esperada por azar
1-Pe= máxima concordancia definida por el índice Kappa
Los valores de concordancia del coeficiente kappa se
ubican en un intervalo de [0,00 - 1], siendo 0 mínima fuerza de acuerdo y 1
casi perfecta (20), en este estudio se logró obtener un valor de concordancia
de 0,81.
Análisis
multitemporal
El análisis multitemporal se basa en la
matriz de transición que es una tabulación cruzada y determina los cambios
relevantes y la evolución en la línea del tiempo (tiempo 0 y tiempo 1) (21),
siendo una matriz cuadrada existe la diagonal que calcula el valor total de la
unión de la columna vertical y horizontal entre ambas fechas de estudio, los
valores restantes corresponden a las transiciones que tuvo cada parámetro en
relación a otro, una vez con la matriz completa sirve para el cálculo de la
ganancia, perdida y cambio de cobertura total (22).
El análisis multitemporal se realizó en el
software ArcMap 10.8 en base a la clasificación del uso de suelo y cobertura
vegetal, con la herramienta Intersect que permite calcular la unión que
geométricamente vincula las características de datos de entrada y se superponen
todas las capas o clases de datos de salida.
En la matriz, los valores diagonales
representan que esas clases o uso de suelo permanecen siendo el mismo, y los
valores diferentes fuera de la diagonal representa los cambios, si una clase 1
cambio a ser clase 2.
Tabla 1. Esquema
de matriz transicional.
|
MATRIZ TRANSICICONAL CAMBIO DE USO
DE SUELO (Periodo 2000-2005) |
||||||
|
Clasificación / Ponderación |
Bosque
Siempre Verde |
Bosque
Inundado |
Pastizal |
Zona
Descubierta |
Zona
Urbana |
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||
|
Bosque Siempre Verde |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
Bosque Inundado |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
|
Pastizal |
30 |
31 |
32 |
33 |
34 |
35 |
|
Zona Descubierta |
40 |
41 |
42 |
43 |
44 |
45 |
|
Zona Urbana |
50 |
51 |
52 |
53 |
54 |
55 |
Para la elaboración de mapas temáticos de
cambio de uso de suelo y cobertura vegetal de los años de estudio, todas las
matrices de cambios se les calculó el área en hectáreas y se agrupó por la
descripción de transición siendo: área sustituida y área conservada.
Tasa de
Deforestación
La tasa de deforestación se calculó con
base en la ecuación propuesta por Puyravaud (23).
Ecuación 2 Fórmula de Tasa de
deforestación.
El cálculo de la deforestación se basó en
definir como vegetación al Bosque Inundado y Siempre Verde, recalcando que las
clases de pastizal no se incluyó en el cálculo ya que el uso definido de este
tipo de suelo es dedicado al campo agrónomo y agropecuario, siendo prácticamente
monocultivos para alimento de ganado vacuno y quino.
Deforestación
anual promedio
La deforestación anual promedio se calculó
en base a la fórmula propuesta por el Ministerio del Ambiente, Ecuador (24).
Ecuación 3 Fórmula de
Deforestación anual promedio
La deforestación anual promedio, se
presentará a nivel provincial y zona de estudio a través de tablas, gráficos
comparativos y mapas resultantes.
RESULTADOS Y
DISCUSIÓN
Desde el pre procesamiento en base a la
clasificación supervisada, las cinco clases resultantes de uso de suelo
presentaron variaciones a lo largo del periodo de estudio (Tabla 2). El tipo de
cobertura que abarca mayor área en la zona de estudio es el bosque siempre
verde, el mismo que ha reflejado un mayor cambio conforme avanzan los años
comparado con las demás clasificaciones del uso de suelo.
Tabla 2. Comparación
de áreas por cobertura vegetal y uso de suelo periodo 2000-2020.
|
Comparación
de áreas por cobertura vegetal y uso de suelo periodo 2000-2020 |
||||||||||
|
Año |
2000 |
2005 |
2010 |
2015 |
2020 |
|||||
|
Cobertura/uso de suelo |
Área (ha) |
% |
Área (ha) |
% |
Área (ha) |
% |
Área (ha) |
% |
Área(ha) |
% |
|
Bosque Siempre Verde |
4067324,7 |
85,9 |
4362464,9 |
87,2 |
3722610,2 |
75,9 |
3067899,7 |
58,0 |
303347,1 |
66,4 |
|
Bosque Inundado |
600723,0 |
12,7 |
274884,0 |
5,5 |
857396,6 |
17,5 |
1715408,8 |
32,4 |
994967,5 |
21,8 |
|
Pastizal |
12570,0 |
0,3 |
316835,9 |
6,3 |
3848,3 |
0,1 |
262784,2 |
5,0 |
266604,1 |
5,8 |
|
Zona Descubierta |
47254,6 |
1,0 |
37452,7 |
0,7 |
316491,6 |
6,5 |
234212,5 |
4,4 |
265890,4 |
5,8 |
|
Zona Urbana |
5121,0 |
0,1 |
10711,5 |
0,2 |
4282,2 |
0,1 |
7013,1 |
0,1 |
9170,6 |
0,2 |
El análisis de la clasificación de uso de
suelo y vegetación ha demostrado un cambio constante con respecto a la
superficie de cada uno de ellos, lo que se ve reflejado en la disminución del
área ocupada por el bosque siempre verde, al mismo tiempo que tiene lugar el
crecimiento de los pastizales, áreas descubiertas y zonas urbanas.
La superficie de bosque nativo según el
estudio del Ministerio del Ambiente del Ecuador (25) en los años 1990-2014, se
indica un área de 4,684.566 ha para el año 2014, y según un estudio actualizado
de la misma entidad (26) en los años 2014-2016 resulta una superficie de bosque
nativo de 4,672.045 ha para el año 2016, mientras que en el presente estudio el
área de bosque siempre verde y el bosque inundado resultan un total de
4,783.307 h, resultando un área superior a dichos estudios realizados, lo cual
se explica porque en esos estudios además de las imágenes satelitales Landsat
se utilizaron imágenes RapidEye y ortofotos con la finalidad de llenar los
vacíos sin información de las imágenes satelitales a causa de la presencia de
nubes. En el año 2000 el área cubierta por vegetación representaba 52.375,6 ha
de las cuales 4067324,7 ha corresponden al Bosque Siempre Verde, y 600723 ha a
Bosque Inundado (Tabla 2).
En el año 2000 y 2005 (Figura 3 y Figura
4), se visualiza que la extensión en hectáreas del Bosque Siempre Verde aumenta
en 295,140 ha esto se puede atribuir a un proceso de reforestación durante este
periodo, en el caso del Bosque Inundado este disminuye en 325,838 ha y debido
al crecimiento urbano que aumentó en 620 ha se puede indicar que hubo un
crecimiento demográfico que desplazó al Bosque Inundado, en cuanto a Pastizal
este aumentó en 304,2 ha y finalmente la Zona Descubierta disminuyó 9 ha
aproximadamente.
Figura 3. Uso de suelo y cobertura vegetal en la zona de estudio, año
2000.
Figura 4 Uso de suelo y cobertura vegetal en la zona de estudio, año
2005.
En el año 2005 y 2010 (Figura 5 y Figura
6), se visualiza que la extensión en hectáreas del Bosque Siempre Verde
disminuye 639,85 ha esto se puede atribuir a un proceso de deforestación
durante el periodo 2005-2010, en el caso del Bosque Inundado este aumenta en
582,51 ha y debido al crecimiento urbano que disminuye 1,458 ha, en cuanto a
Pastizal este también disminuyó 312,9 ha y se le puede atribuir este suceso al
porcentaje de nubes que existieron en las imágenes satelitales de este periodo
lo cual obstaculizó la visibilidad en la clasificación, finalmente la Zona
Descubierta aumentó en 279 ha aproximadamente, reflejando así que en este
periodo ambas provincias de estudio presenciaron un crecimiento agropecuario.
En el año 2010 y 2015 (Figura 5 y Figura
6) , se visualiza que la extensión en hectáreas del Bosque Siempre Verde
disminuye en 654 ha esto se puede atribuir a un proceso de deforestación
durante el periodo 2010-2015, en el caso del Bosque Inundado este aumenta en
858 ha y debido al crecimiento urbano que aumenta 2,731 ha se concluye que
ambas provincias tuvieron un crecimiento poblacional extremo en un periodo de 5
años, en cuanto a Pastizal este también aumentó 347,19 ha ultimado que Pastaza
y Orellana fueron eje productivo agrícola y agropecuariamente, finalmente la
Zona Descubierta disminuyó en 82 ha aproximadamente, resultando así que en este
periodo ambas provincias de estudio presenciaron un crecimiento agropecuario y
agrícola masivo y las zonas descubiertas fueron ocupadas y destinadas para
cultivo.
Figura 5 Uso de suelo y cobertura vegetal en la zona de estudio, año
2010.
En el año 2015 y 2020 (Figura 6 y Figura
7), se visualiza que la extensión en hectáreas del Bosque Siempre Verde
disminuye 34,42 ha esto se puede atribuir a un proceso de deforestación a gran
escala e incluso tala ilegal de especímenes con potencial maderero, en el caso
del Bosque Inundado este disminuye también con 720 ha y debido al crecimiento
urbano que aumenta 2,157 ha, en cuanto a Pastizal este disminuyó 84,4 ha y
finalmente la Zona Descubierta aumentó en 31,67 ha aproximadamente, reflejando
así que en este periodo ambas provincias de estudio presenciaron un crecimiento
agropecuario y agrícola masivo.
Figura 6 Uso de suelo y cobertura vegetal en la zona de estudio, año
2015.
Figura 7 Uso de suelo y cobertura vegetal en la zona de estudio, año
2020.
El último periodo de análisis que
comprende la situación inicial y final de ambas provincias de estudio, siendo
que la situación territorial en el año 2000 hasta el año 2020 (Figura 3 y
Figura 7) resume la transición y cambio del uso de suelo y cobertura vegetal,
se visualiza que la extensión en hectáreas del Bosque Siempre Verde disminuye
1.297,636 ha esto se puede atribuir a un proceso de deforestación total, tala
ilegal, incendios forestales naturales o provocados, construcción de vías de
acceso y actividad petrolera durante el periodo 2000-2020, en el caso del
Bosque Inundado este también disminuye en 394,2 ha, en cuanto al crecimiento
urbano que aumenta en 4,05 ha, en cuanto a Pastizal este también aumentó 254,03
ha dedicadas al monocultivo y zonas de pastoreo para ganado vacuno y equino,
finalmente la Zona Descubierta aumentó en 218.636 ha aproximadamente,
reflejando así que en todo el periodo de estudio en ambas provincias
presenciaron un crecimiento agropecuario y agrícola masivo, una deforestación
abrupta y desorganizada, posicionando a estas dos provincias como principales proveedoras
de material maderero comercialmente.
Tasa de
deforestación
Para cada periodo analizado en el área de
estudio se calculó la tasa anual de cambio, este indicador se ha calculado
mediante los valores obtenidos de la superficie cubierta por diferentes tipos
de coberturas entre dos periodos de referencia por medio de la fórmula de
cálculo propuesta por la FAO. Los resultados obtenidos corresponden a pérdidas
de cobertura considerable en los dos últimos años de estudio, es decir el 2015
y 2020 (Tabla 3), mientras que los valores de la tasa anual de cambio entre el
periodo 2000 al 2010 representan un cambio no tan importante.
Tabla 3 Tasa de
deforestación en cada año de estudio.
|
AÑOS |
ÁREA (Bosque Siempre Verde y Bosque Inundado) |
Periodo de cálculo |
Tasa anual de cambio (%) |
|
2000 |
4668047,69 |
2000-2005 |
-0,132 |
|
2005 |
4637348,885 |
2005-2010 |
-0,249 |
|
2010 |
4580006,74 |
2010-2015 |
-0,869 |
|
2015 |
4783308,473 |
2015-2020 |
-3,435 |
|
2020 |
4028438,625 |
2000-2020 |
-2,947 |
De igual manera se realizó el análisis por
provincia tomando en cuenta el año de inicio y final del periodo de estudio, en
el primer caso la provincia de Pastaza en donde la tasa anual muestra un
incremento constante conforme transcurre los años, siendo la tasa anual más
considerable la del año 2020 con -4,095 % (Tabla 4) de perdida de cobertura.
Tabla 4 Tasa de
deforestación de Pastaza en 2000-2020.
|
Provincia de Pastaza periodo
2000-2020 |
|||
|
AÑOS |
ÁREA (Bosque Siempre Verde y Bosque Inundado) |
Periodo de cálculo |
Tasa anual de cambio (%) |
|
2000 |
2675284,7 |
2000-2005 |
-0,00549165 |
|
2005 |
2674550,215 |
2005-2010 |
-0,29536461 |
|
2010 |
2635342,07 |
2010-2015 |
-0,39330416 |
|
2015 |
2584023,766 |
2015-2020 |
-3,40174151 |
|
2020 |
2179860,117 |
2000-2020 |
-4,09590193 |
Así mismo se realizó el análisis de la
provincia de Orellana en donde la tasa anual muestra valores que en el primer
periodo del 2000 al 2005 hay una disminución poco considerable, en el año 2010
se incrementa el porcentaje de perdida considerablemente, sin embargo, el año
con más perdida de cobertura vegetal fue el 2020 en el que se obtuvo un porcentaje
de -1,982 % (Tabla 5).
Tabla 5. Tasa de
deforestación de Orellana en 2000-2020.
|
Provincia de Orellana periodo 2000-2020 |
|||
|
AÑOS |
ÁREA (Bosque Siempre Verde y Bosque Inundado) |
Periodo de cálculo |
Tasa anual de cambio (%) |
|
2000 |
2041047,16 |
2000-2005 |
-0,782 |
|
2005 |
1962755,743 |
2005-2010 |
-0,187 |
|
2010 |
1944442,25 |
2010-2015 |
-1,393 |
|
2015 |
1813603,778 |
2015-2020 |
-0,388 |
|
2020 |
1848524,317 |
2000-2020 |
-1,982 |
En cuanto al cambio de uso de suelo y
cobertura vegetal, tal como se muestra en la Figura 8, en la cual se diferencia
entre los colores coral y turquesa la sustitución de áreas y la conservación de
otras respectivamente, este mapa resume el periodo total de estudio que
comprende 20 años, en base a este mapa y cálculos estadístico resulta que el
área sustituida es de 43,64% y el área que se conservó siendo el mismo uso de
suelo y cobertura vegetal es de 56,35%.
Figura 8. Cambio de uso de suelo y cobertura vegetal en la zona de
estudio, periodo 2000-2020.
Mediante el análisis multitemporal
realizado tanto por provincia y en conjunto en el periodo 2000 al 2020, con seguridad se concluye el esparcimiento de tierras
con fin agropecuario y zonas antrópicas representan una amenaza para la
preservación de los recursos naturales, dando a modo de resultado la
disminución del territorio correspondiente al Bosque Siempre verde y Bosque
inundado, y a su vez, Pastizales, Zona Urbana y Zona Descubierta aumentan
considerablemente su extensión territorial.
Tasa de
deforestación anual promedio en Pastaza periodo 2000-2020
La mayor pérdida forestal que se presentó
fue en el periodo 2015-2020, con un total de 80832,73 ha (Gráfico 1) de bosque
siempre verde y bosque inundado.
Gráfico 1. Tasa de
deforestación anual promedio en Pastaza 2000-2020.
Tasa de
deforestación anual promedio en Orellana periodo 2000-2020
El cálculo de deforestación en los últimos
20 años se presenta de forma irregular, con crecientes y decrecientes valores,
los periodos en donde existió mayor tasa de deforestación promedio es en:
2000-2005 y 2010-2015, resultando un área de 15658,29 ha/año y 26167,69 ha/año
respectivamente, en cambio en el periodo 2015-2020 es de13778,47 ha/año lo cual
es mucho mayor a lo que se manifestó en este mismo periodo en la provincia de
Pastaza (Gráfico 2).
Gráfico 2. Tasa de
deforestación anual promedio en Orellana 2000-2020.
Discusión
Los documentos de Plan de Desarrollo y
Ordenamiento territorial de Orellana y Pastaza, se encuentran desactualizados y
dentro de sus clases de uso de suelo no poseen la clase de bosque inundable y
pasto natural, siendo que este último es de suma importancia en esta zona por
el tipo de actividad económica que caracteriza a estas provincias. En la
comparación de áreas entre los PDOTs y este estudio, existe un porcentaje de diferencia
ya que algunas imágenes satelitales utilizadas poseían nubes que imposibilita
tener al 100% la data. En la investigación de Thieme, Hettler y Finer en el
2018 (27), estima la deforestación relacionada con la extracción petrolera
dentro del Parque Nacional Yasuní mostrando que hay 169ha de bosque que se han
destinado para infraestructura petrolera, 107 ha para vías de acceso y 62ha
para plataformas de perforación.
La deforestación en estas zonas
intangibles ha superado las 300ha en el Yasuní, concluyendo las actividades
extractivas especialmente la petrolera no han cesado en los últimos 30 años.
CONCLUSIONES
El porcentaje de deforestación de las
provincias de Pastaza y Orellana (Ecuador) mediante el análisis multitemporal
de imágenes satelitales en el periodo 2000 resultó de -0,13% y en el periodo
2020 de -2,94%. Además, la tasa de deforestación por provincia resultante fue:
en Pastaza -5,64% y Orellana -3,14%. En cuanto la deforestación anual promedio
abarcó aproximadamente 45.319,5 ha/año en ambas provincias.
En la zona de estudio, la región de
interés predominante fueron los Bosques tanto el Siempre Verde, como el
Inundado los cuales representan el 48% del área total de estudio.
Gracias a los mapas resultantes de uso y
cobertura vegetal, se evidenció el desgaste de la cobertura vegetal y el cambio
del uso. En los periodos de estudio se demostró que la frontera agrícola y
urbana se han expandido considerablemente.
El uso y aplicación de datos satelitales,
incluido el procesamiento con ayuda de los softwares especializados para
estudios de suelo garantizan un aproximamiento a la situación real de zonas que
en algunos casos son inaccesibles por pertenecer la mayor parte a la selva.
Este estudio aplicó la información disponible de estas zonas, con datos
actualizados con la finalidad de impulsar estrategias de control y restauración
de las áreas vulneradas dentro del Ecuador.
REFERENCIAS
BIBLIOGRÁFICAS
1. Espinosa Landázuri P,
Mancera-Rodríguez NJ. La iniciativa Yasuni-ITT: Mecanismo Alternativo para la
mitigación del cambio climático. Rev. Luna Azul [Internet]. 2015 [consultado 15
jun 2021]; Vol. (40):1-17. Disponible en:
http://www.scielo.org.co/pdf/luaz/n40/n40a17.
2. MAE. Ministerio del Ambiente-
Línea Base de deforestación del Ecuador Continental. MAE [Internet]. 2013
[consultado 10 jul 2021]; Pg:11. Disponible en:
https://www.scribd.com/document/186138150/RM-021-Linea-Base-de-Deforestacion-del-Ecuador-Continental-pdf.
3. Suarez E, Zapata-Ríos G, Utreras
V, Strindberg S y Vargas J. Controlling access to oil roads protects forest
cover, but no widlife communities: a case study from
the rainforest of Yasuni Biosphere Reserve Ecuador. Animal Conservation [Internet]. 2013 [consultado 28 mar 2021]. Disponible
en: https://www.researchgate.net/publication/23352992
_Controlling_Access_to_Oil_Roads_Protects_Forest_Cover_but_Not_Wildlife_Communities_A_Case_Study_from_the_Rainforest_of_Yasuni_Biosphere_Reserve_Ecuador.
Doi:
10.111/j.146-1795.2012.00592, pp. 265-274.
4. Gudynas E. El post
desarrollo como crítica y el Buen Vivir como alternativa. Buena vida, buen
vivir [Internet]. 2014 [consultado 17 ago 2021]; vol. 1, nº 25: 61-96.
Disponible en: http://gudynas.com/wp-content/uploads/GudynasPostDesarrolloBuenVivirMx14.
5. Castro M, Sierra R,
Calva O, Camacho J y López F. Zonas de procesos homogéneos de deforestación del
Ecuador. MAE [Internet]. 2013 [consultado 30 mar 2021]. Disponible en:
https://www.researchgate.net/profile/Rodrigo-Sierra-6/publication/268390247_Zonas_de_Procesos_Homogeneos_de_Deforestacion_del_Ecuador_Factores_promotores_y_tendencias_al_2020/links/546a69d20cf2397f783018ac/Zonas-de-Procesos-Homogeneos-de-Deforestacion-del-Ecuador-Factores-promotores-y-tendencias-al-2020.
6. Valdez M, Cisneros P.
Gobernanza ambiental, Buen Vivir y la evolución de la deforestación en Ecuador
en las provincias de Tungurahua y Pastaza. Revista de Derecho [Internet]. 2020
[consultado 30 mar 2021]; Vol. (34):10-12. Disponible en:
https://revistas.uasb.edu.ec/index.php/foro/article/view/1467.
7. Pazmiño Y. Estudio de
la deforestación del Parque Nacional Yasuní utilizando el software classlite.
UPC [Internet].2018 [consultado 04 abr 2021]. Disponible en:
https://upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2117/116833/TFM_Yadira_Pazmi%c3%b1o_Flores_.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
8. Rodríguez O, Arredondo
H. Manual para el manejo y procesamiento de imágenes satelitales obtenidas del
sensor remoto MODIS de la NASA, aplicada en estudio de Ingeniería Civil.
Pontificia Universidad Javeriana [Internet]. 2005 [consultado 10 mar 2021].
Disponible en:
https://repository.javeriana.edu.co/bitstream/handle/10554/7050/tesis123.pdf?sequence=3&isAllowed=y.
9. Pérez D. Identificación
de ecosistemas en la Provincia de Napo-Ecuador mediante análisis digital de
imágenes satelitales. Universidad San Francisco de Quito [Internet]. 2012
[consultado 21 abr 2021]. Disponible en:
http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/2177.
10. Alvarado G, Espinoza I.
Evaluación temporal del uso y cobertura vegetal y cambio del suelo en la
Subcuenca del rio Llavircay y planteamiento de acciones para su manejo y
gestión. Universidad Politécnica Salesiana [Internet]. 2018 [consultado 15 may
2021]. Disponible en: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/15634
11. Villalta D y Yumbay P.
Determinación de la influencia del cambio de uso de suelo en la calidad
ambiental de las zonas alta, media y baja en las microcuencas de los Ríos
Guallicanga y San Antonio del cantón Cañar y el Tambo. Universidad Politécnica
Salesiana [Internet]. 2020 [consultado 12 may 2021]. Disponible en:
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/18656.
12. Aguilar H, Mora R,
Vargas C. Metodología para la corrección atmosférica de imágenes ASTER,
RAPIEYE, SPOT2 Y LANDSAT 8 con el módulo flaash del software ENVI. Revista
geográfica de América Central [Internet]. 2014 [consultado 15 mar 2021]; Vol.
2(53), 39-59. Disponible en: http://dx.doi.org/10.15359/rgac.2-53.2Artículo
protegido por licencia Creative Commons.
13. Jiménez S. Combinación
RGB con bandas del satélite Landsat 5, 7 y 8. México. SerchJiménez [consultado
15 mar 2021]; Disponible en:
https://www.hidraulicafacil.com/2016/03/Com.Landsat7.html.
14. GADPO. Plan de
Desarrollo y Ordenamiento Territorial de la Provincia de Orellana 2015-2019.
Orellana: GADPO; 2015. [consultado 17 mar 2021]. Disponible en:
http://dayuma.gob.ec/media/pdot_archivos/PDYOT_FINAL_2015_2019.pdf.
15. GADP. Plan de
Desarrollo y Ordenamiento Territorial de la Provincia de Pasta al año 2025.
Pastaza: GADP; 2017. [consultado 10 abr 2021]. Disponible en:
https://pastaza.gob.ec/planificacion/pdot_pastaza_2019.pdf.
16. González F, Marcello R,
Márquez A. Tutorial de teledetección Espacial-Evaluación temporal del uso y
cobertura vegetal del suelo en la subcuenca del rio Llavircay y su
Planteamiento de acciones para su manejo y gestión. Universidad Politécnica
Salesiana [Internet]. 2013 [consultado 15 abr 2021]. Disponible en:
https://dspace.ups.edu.ec/bitstream/123456789/15634/1/UPS-CT007683.
17. L3Harris Geoespatial.
Tutorial de clasificación [Internet]. [revisado: 25 julio 2021]. Disponible en:
https://www.l3harrisgeospatial.com/docs/classificationtutorial.html.
18. Alvarado N, Mainato F.
Herramientas SIG para el estudio de la cobertura vegetal y cambio de uso de
suelo en el cantón Chunchi, provincia del Chimborazo. Universidad Politécnica
Salesiana [Internet]. 2021 [consultado 20 abr 2021]. Disponible en:
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/20104.
19. Cortés E, Rubio J,
Gaitán H. Métodos estadísticos de Evaluación de la concordancia y la
reproducibilidad de pruebas diagnósticas. Revista Colombiana [Internet]. 2010
[consultado 20 may 2021]; Vol. 6.1:3-4. Disponible en:
http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0034-74342010000300009&script=sci_abstract&tlng=es.
20. Landis, Koch. Epidat:
Ayuda de concordancia y consistencia. SERGAS ES [Internet].2014[consultado 21
may 2021]. Pg:31-43. Disponible en:
https://www.sergas.es/Saudepublica/Documents/1894/Ayuda_Epidat4_Concordancia_y_consistencia_Octubre2014.
21. Santana L y Salas J.
Análisis de cambios en la ocupación del suelo ocurridos en sabanas de Colombia
entre 1987 y 2001. GeoFocus [Internet]. 2007[consultado 15 mar 2021]; Vol.
(7):281-313. Disponible en:
https://www.geofocus.org/index.php/geofocus/article/view/121.
22. Silva A y Rubio M.
Análisis de cambios de uso del suelo en la delegación Municipal de Ingeniero
White. Revista Colombiana de Geografía [Internet]. 2013 [consultado 15 mar
2021]; Pg.: 133-146. Disponible en:
http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0121-215X2014000100011&script=sci_abstract&tlng=es
23. Carnevale N, Alzugaray
C, Di Leo N. Estudio de la deforestación en la Cuña Boscosa santafesina
mediante teledetección espacial. Quebracho [Internet]. 2007 [consultado 30 jun
2021]; Vol. (14): 47-56. Disponible en:
https://www.redalyc.org/pdf/481/48101405.
24. MAE. Ministerio del
Ambiente- Línea Base de deforestación del Ecuador Continental. MAE [Internet].
2013 [consultado 15 jun 2021]; Pg:15. Disponible en:
https://www.scribd.com/document/186138150/RM-021-Linea-Base-de-Deforestacion-del-Ecuador-Continental-pdf.
25. Ministerio del
Ambiente. Deforestación del Ecuador continental periodo 2014-2016. MAE
[Internet]. 2015 [consultado 12 jun 2021]. Disponible en:
http://certificacionpuntoverde.ambiente.gob.ec/libraries/EAlfresco.php/?doc=5708eb09-80c7-4c92-aca0-21dfa0ee711b.
26. Ministerio del
Ambiente. Deforestación del Ecuador continental periodo 2014-2016. MAE
[Internet]. 2017 [consultado 01 jun 2021]. Disponible en:
http://certificacionpuntoverde.ambiente.gob.ec/libraries/EAlfresco.php/?doc=5708eb09-80c7-4c92-aca0-21dfa0ee711b.
27. Thieme A, Hettler B y
Finner M. Deforestación Petrolera en el Parque Nacional Yasuní, Amazonía
Ecuatoriana. MONGABAY [Internet]. 2018 [consultado 12 jun 2021]. Disponible en:
https://es.mongabay.com/2018/04/ecuador-deforestacion-petroleo-parque-yasuni/.