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Introducción
La deforestación es un fenómeno ambiental preocupante que involucra la pérdida y destrucción de los bosques, disminución de sus servicios ecosistémicos y su contribución en la conservación del suelo y los otros usos que le da el ser humano en la tierra (Flores et al. 2014), esta problemática tiene un impacto significativo en los ecosistemas, la biodiversidad y el clima global. (Baker et al., 2004a).
La deforestación es una preocupación global debido a la pérdida acelerada de cobertura vegetal, pérdida de bosques y la degradación de los ecosistemas forestales tienen consecuencias significativas en términos de biodiversidad, cambio climático y bienestar humano (Huacac, 2022a). Por lo tanto, es crucial comprender los factores que están relacionados con los cambios en la cobertura y uso del suelo, (Osores et al., 2012; Jaramillo & Antunes, 2018). Par el Perú se reporta que para el 2020 determino que en el Perú se deterioró 203,272 hectáreas de bosque y para la región Madre de dios fue de 4,329 hectáreas, las cifras estimadas para Huepetuhe aportan a esta cifra. (MINAN, 2022,).
Los estudios presentados en párrafos anteriores buscan obtener información detallada sobre las causas y patrones de cambio en la cobertura vegetal, así como desarrollar herramientas y métodos de monitoreo eficientes y basados en modelos de sustentabilidad (Huacac, 2022b) Además, se buscan analizar las implicancias de estos cambios en el uso del suelo y su impacto en los ecosistemas de bosques con el fin de predecir posibles situaciones futuras (Luque 2021, Rodriguez, 2018).
Siendo la variación de la cobertura vegetal es un fenómeno de gran relevancia en la gestión ambiental y la planificación territorial (Mamani & Servan., 2017), la preservación de la cobertura vegetal es fundamental para mantener el equilibrio de los ecosistemas, regular el clima y contrarrestar el creciente efecto invernadero causado por las actividades humanas. (Ñaupari & Pizarro 2018).
Perú a nivel global se ubica en el décimo lugar de los territorios con una alta densidad forestal, con una cobertura que supera el 50% del país que equivale 673,109 km2 cubiertos por bosques (MINAN,2022).
En el mundo sólo Brasil supera a Perú en extensión de bosque tropical amazónico (Janampa & Ponce 2022), esta región amazónica peruana se encuentra en alto riesgo de deforestación, las predicciones realizadas al 2030 establecen que los bosques en el continente americano y el mundo experimentaran pérdidas significativas en área, también se incrementará la degradación y pérdida de biodiversidad (Rodriguez 2018). Las principales causas de deforestación en América Latina y especialmente en Perú son la agricultura migratoria, la minería informal y formal, el cambio de uso del suelo para desarrollar zonas urbanas y la construcción de infraestructura vial y de producción. (Baker et al., 2004b). La tala ilegal es el principal factor de degradación forestal en Perú, anualmente se talan alrededor de 2,849 km² de bosques, de ello solo el 20% es legal y el 80% tala es ilegal (Mmani & Servan 2017).
Osores (2021) reportó que en el distrito de Huepetuhe perteneciente al Parque Nacional del Manú, departamento de Madre de Dios, se experimentó una intensa extracción aurífera conocida como la "fiebre del oro", la cual ha aumentado de manera exponencial en el período de 1980 a 2000, año en la que alcanzó su máximo apogeo y a la vez generó deforestación de vastas áreas de bosque amazónico.
En la región amazónica del sur del Perú, además de la extracción de oro, otras actividades humanas, como la urbanización en zonas boscosas, la tala de árboles para implementar agricultura migratoria, y la construcción de carreteras, han contribuido al incremento de la deforestación (Sánchez & Sánchez, 2023). Esta deforestación ha traído consigo una serie de consecuencias negativas, como la contaminación de las aguas, la pérdida de biodiversidad, la erosión del suelo, la introducción de metales pesados en las cadenas alimentarias y la propagación de enfermedades causadas por la contaminación (Osores, 2012).
La deforestación en el mundo y en la amazonia peruana es creciente y en distrito Huepetuhe del Parque Nacional del Manú continúa avanzando y se ha expandido incluso hacia el sector sudeste de la Reserva Comunal Amarakaeri (Finer & Novoa, 2015). La actividad minera persiste en esta zona, y factores como la construcción de la carretera interoceánica, el establecimiento de asentamientos urbanos en las cercanías de la carretera y la tala de árboles para la agricultura continúan contribuyendo a la deforestación año tras año.
El desarrollo de la teledetección, los sensores remotos multiespectrales y el uso de las imágenes satelitales permiten realizar estudios de cobertura vegetal y comparaciones anuales y determinar la tasa de deforestación (Hatton, 2020). Los satélites Landsat 8 proveen espectros imágenes multiespectrales en diferentes rangos de longitud de onda tanto en luz visible como el infrarrojo cercano y medio que es utilizado para estudios de vegetación de manera rápida y con un nivel de precisión alto. Las imágenes satelitales multiespectrales son utilizadas especialmente zonas inaccesibles (Buitrón & Callisaya 2012), como glaciares, áreas de explotación minera, zonas de cambio de uso del suelo entre otros. (Estrada & Ñaupari 2022).
El análisis del uso de suelos sus cambios y la variación de cobertura vegetal es fundamental para comprender y evaluar el impacto de las actividades humanas en los ecosistemas frágiles de la amazonia peruana, así como desarrollar estrategias de conservación y manejo sostenible (Hernández et al., 2019). El presente estudio tuvo como objetivo cuantificar la variación de la cobertura vegetal en el distrito de Huepetuhe a partir un análisis temporal de imágenes satelitales Landsat 8 y Google Earth. Para ello se adquirieron imágenes satelitales desde el 2016 al 2022, priorizando las imágenes que muestren adecuadamente las actividades antrópicas como la minería ilegal y la expansión de la agricultura.
Materiales y métodos
Ubicación de ámbito de estudio
La zona de estudio se encuentra ubicada en la zona amazónica el sureste de Perú en el distrito de Huepetuhe, provincia de Manu, departamento de Madre de Dios (Figura 1).
Proceso metodológico del estudio
Adquisición de imágenes satelitales
El reconocimiento e identificación de la zona de estudio se realizó utilizando la herramienta digital Google Earth Engine, con esa información se adquirió tres imágenes satelitales Landsat 8 OLI TIRS de la plataforma del Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) tomadas entre los años 2016 al 2022. Los criterios utilizados para la adquisición de imágenes fueron: Nubosidad 10% máximo, intervalo de tres años, que sean del mismo mes y de la misma época (Tabla 1).
En campo se tomaron puntos identificaron puntos de control debidamente georreferenciados los mismos que se utilizaron para las correcciones geométricas de las imágenes satelitales.
Tabla 1 Características de las imágenes satelitales utilizadas
| DATOS DE LA IMAGEN | 2016 | 2019 | 2022 |
|---|---|---|---|
| ID de Imagen | LC80030692016020LGN02 | LC80030692018249LG N00 | LC80030692019220LGN00 |
| Fecha de adquisición | 20/01/2016 | 6/09/2018 | 8/08/2022 |
| Tipo de Sensor | OLI-TIRS | OLI-TIRS | OLI-TIRS |
| Nivel de procesamiento | L1T | L1T | L1T |
| Azimut del sol (°) | 107.5828326 | 57.3423995 | 46.58018356 |
Etapa de gabinete, procesamiento de imágenes
Se realizó la corrección geométrica de las imágenes satelitales, la cual consistió en reducir o eliminar la distorsión de una imagen mediante la creación de una nueva imagen que conserva los valores radiométricos de la original (Soria &Matar 2016). La corrección de las imágenes se realizó mediante los puntos de control (GCP), que son procesados en software ERDAS IMAGINE.
Seguidamente se realizó la corrección atmosférica, la cual facilitó distinguir los efectos de la distorsión causados por la presencia de partículas en la atmósfera, además se busca reducir el efecto de los diferentes ángulos de incidencia de la energía solar de la distancia tierra- sol (Estrada & Ñaupari 2021).
Los índices de vegetación _ El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada
Para el procesamiento de las imágenes se utilizó el software Arc Gis 10.5, con la combinación de las bandas 4 y 5, se realizó la clasificación de áreas mediante el análisis índice de vegetación el cual fue adaptado para la obtención de áreas de cobertura vegetal que son afectadas por la actividad antrópica. Para estimar las áreas con disminución de vegetación se utilizó el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI). (De los Ríos, 2022; Díaz García-Cervigón, 2015): Para calcular el NDVI se utilizó la ecuación:
NDVI = (NIR−RED) / (NIR+ROJO)
Donde NIR representa los valores del pixel de la banda infrarroja y ROJO representa los valores por pixel de la banda roja en los cálculos aritméticos por pixel. El software conserva la referencia geográfica de píxeles tomando la geoposición de los puntos de anclaje como referencia que permite la visualización del NDVI.
Tabla 2 Categorización de índices por color
| CATEGORÍA | VALOR DE NDVI | COLOR PARA INTERPRETACIÓN |
|---|---|---|
| Vegetación nula | 00 - 0.2 | Rojo Representa áreas con cuerpos de agua contaminada y relaves mineros |
| Vegetación escasa | 0.2 - 0.4 | Amarillo Representa la presencia de lodos y suelos desnudos |
| Vegetación moderada | 0.4 - 0.6 | Verde claro Representa áreas con vegetación impactada |
| Vegetación densa | 0.6 - 1.0 | Verde oscuro Representa áreas con presencia de bosques |
Fuente: Díaz García-Cervigón 2015
Resultados
Índices de vegetación estimados en imágenes Landsat 8 ONY en el bosque amazónico de Huepetuhe
Los rangos de NDVI encontrados en el bosque estudiado muestra que el bosque con vegetación nula o suelo desnudo con presencia de agua es de 0.0 - 0.2, el bosque con vegetación escasa es de 0.2 - 0.4, el bosque con vegetación moderada alcanza un NDVI de 0.4 a 0.6 y el bosque denso presenta un NDVI que va de 0.6 a 1. Las variaciones en el rango se deben también a que la canopia de los árboles van a mostrar diferentes coloraciones por consiguiente diferentes valores, es necesario también índices que las hojarascas y plantas senescentes muestran NDVI que van entre 0.2 - 0.4 (Figura 2).
Estimación de áreas degradas a partir de imágenes multiespectrales e índices de vegetación para los bosques amazónicos de Huepetuhe
El estudio considera el año 2016 como punto de partida para evaluar las variaciones en la vegetación del bosque, es así que usando imágenes multiespectrales satelitales Landsat 8 OLI-TIRS del 2016 y teniendo como variable de análisis el Índice de Vegetación de Diferencia Normaliza (NDVI) que presenta la vegetación del boque se ha determinado que el área total de bosque es de1,523.3 Km2 (100%), el área degrada en diferentes escalas asciende a 30.72% de bosque amazónico. (Tabla 3 y Figura 2).
En el ámbito de estudio para el año 2016 utilizando el NDVI se ha estimado diferentes grados de deterioro del bosque, determinado 5.67% del área de estudio como área con vegetación nula también podemos denominar suelo desnudo, 5.44% ha sido clasificado como bosque con vegetación escasa y el 19.62% es reconocido como bosque vegetación moderada (Tabla 3 y Figura 2) y el 69.28% es considerado como vegetación densa o normal.
Para el año 2019 el estudio ha determinado que el área total de boque degradado es de 36.86%, el bosque con vegetación nula es de 6.95%, el bosque con vegetación escasa es del 6.22%, el bosque con vegetación moderada es de 23.69%, quedando 63.14% de boques con vegetación densa. Este mismo análisis para el año 2022 muestra un área total de bosque degradado de 50.13%, con 7.64 de bosque con vegetación nula, 7.33% de bosque con vegetación escasa, 35.17% de bosque con vegetación moderada y un 49.87% de bosque con vegetación densa (Tabla 3 y Figura 2).
Tabla 3 Valores de pérdida de cobertura de bosque estimada a usando imágenes multiespectrales
| CATEGORIA | AÑOS | Color | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 2016 | 2019 | 2022 | Índice | ||
| Vegetación nula (km²) | 86.3 | 105.9 | 116.4 | 0 - 0.2 | Rojo |
| Vegetación escasa (km²) | 82.8 | 94.7 | 111.6 | 0.2 - 0.4 | Amarillo |
| Vegetación moderada (km²) | 298.8 | 360.9 | 535.7 | 0.4 - 0.6 | Verde claro |
| Vegetación densa (km²) | 1055.4 | 961.8 | 759.6 | 0.6 - 1 | Verde oscuro |
| Área total (km²) | 1523.3 | 1523.3 | 1523.3 | ||
| Vegetación perdida (km²) | 467.9 | 561.5 | 763.7 | ||
Tendencias y tasa de la deforestación estimados a partir de imágenes multiespectrales e índices de vegetación para el bosque amazónico de Huepetuhe
La tasa de deforestación completa generando suelo desnudo (color rojo en mapa) estimada para el bosque amazónico de Huepetuhe es de 5% (6.02 ha/año) anual, y la tasa de deterioro global del bosque compuesta por el bosque perdido, bosque con vegetación escasa y bosque con vegetación moderada es del 9% anual (59.16 ha/año).
El coeficiente de determinación para área de boque deteriorada es de R2 = 0.957 y el coeficiente de determinación para bosque perdido con suelo desnudo es R2 = 0.9704, estos altos índices muestran que las estimaciones de pérdida de bosque y deterioro se han estimado con buena precisión. (Figura 3).
Discusión
El estudio realizado evidencia que la actividad antrópica está generando deterioro en la cobertura vegetal en el distrito de Huepetuhe, el mismo que s e puede observar en la variación de áreas en las coberturas realizadas para los años 2016,2019 y 2022. Este proceso de variación en la cobertura vegetal ha iniciado en el año 1930 conjuntamente con el desarrollo de la actividad minera y se ha vuelto más creciente en el año 1984 (Barba, 2019; Jananpa & Ponce, 2022; Luque 2021).
LA teledetección con imágenes satelitales, y el desarrollo de los sensores y microsensores permiten realizar estudios de vegetación con gran precisión (Mendoza & Barboza 2017; Cortes, 2021), para el estudio se ha realizado la clasificación utilizando la herramienta Google Earth Engine, que permitió generar coberturas en RGB y NDVI, (Gorelick, 2017) utilizaron Google Earth Engine para análisis medioambientales generando coberturas de bosques, suelos y pastizales.
El estudio determinó que el rango de NDVI para el boque de Huepetuhe tuvo un rango de NDVI de 0.0 a 1.0, siendo las áreas con mayor degradación las que presentan rangos menores de 0.0 a 0.2. Estos resultados son similares a los presentados por (Estrada y Ñaupari, 2021) en el estudio de arbustos alta montaña “tolares” que los rangos menores -0.4 a 0.2 corresponde a agua y suelo desnudo.
El estudio estimo una tasa de crecimiento de 5% para Huepetuhe en mismo que es similar al estimado por (MINAN 2022), las estimaciones del estudio se consideran de muy buen nivel de precisión ´para bosque deteriorado con un R2= 0.957 y para bosque perdido con suelo desnudo con un R2= 0.9704, los R2 son superiores a los estimados por (Estrada & Ñaupari, 2021) que los R2 alcanzaron nivel medio R2= 0.46 a R2 =.74.
MINAN (2022), reporta que para el 2020 determino que en el Perú se deterioró 203,272 hectáreas de bosque y para la región Madre de dios fue de 4,329 hectáreas, las cifras estimadas para Huepetuhe aportan a esta cifra. También se observa que la tasa de deforestación en la zona de estudio está dentro de los reportados por MINAN.
Conclusiones
El uso de imágenes satelitales multiespectrales e índices de vegetación permiten estimar áreas de degradación de bosques al mismo tiempo a través del NDVI estimar el grado de degradación de estos. Estas estimaciones permiten tener datos de tendencia del proceso de deterioro del bosque amazónico por efectos antrópicos.
La herramienta Google Earth Engine con imágenes satelitales de alta resolución permiten realizar clasificaciones y estimaciones de áreas degradas en forestales y puede ser aplicado para identificar y estimar otros usos de la tierra.
