DETECCIÓN DE CAMBIOS FLORESTALES EN LAS SERIES TEMPORAIS UTILIZANDO LOS ALGORITMOS LANDTRENDR: ESTUDIO DE CASO EN EL ESTADO DEL RIO DE JANEIRO
DOI:
https://doi.org/10.11606/rdg.v37i0.153546Palabras clave:
Detección Remota, Vegetación, LandsatResumen
El entendimiento de cómo evolucionan los sistemas terrestres es importante en la búsqueda de una estrategia que optimice la utilización de los recursos naturales y minimice los impactos ambientales. El monitoreo de los cambios de la cobertura vegetal y del uso de la tierra, a través de técnicas de percepción remota ha sido fundamental en este sentido. El objetivo principal de este artículo fue contribuir metodológicamente para el monitoreo de los sistemas terrestres a través de técnicas de percepción remota, utilizando todo el acervo disponible de imágenes Landsat, en un enfoque basado en la trayectoria espectral del píxel en series temporales. Para ello, la detección de cambios basada en trayectorias fue utilizada a través del algoritmo LandTrendr, para detectar cambios en las cubiertas forestales del estado de Rio de Janeiro entre 1984 y 2016, identificando diferentes tipos de perturbaciones (deforestaciones y recuperaciones). Se observó 58.969 ha de trayectorias de cambios forestales en el estado de Río de Janeiro, de estas 64% son pérdidas forestales y 36% regeneraciones. Este mapeo alcanzó el 70% de exactitud global. En el litoral, las supresiones son antiguas y abruptas mientras que en el interior son antiguas, pero graduales, configurando una constante degradación del paisaje. Las recuperaciones forestales en el estado son más recurrentes en la Región Turística de los Lagos. Se desarrolló un mapa síntesis con las características de las trayectorias. Sólo esta región tiene tendencias de recuperación forestal, mientras que las regiones en el interior del estado tienen tendencias de degradación y las próximas al litoral tendencias de estabilidad, con tasas de ganancia y pérdida forestales muy parecidas.
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Referencias
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2019-07-03
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Cómo citar
Weckmüller, R., & Vicens, R. S. (2019). DETECCIÓN DE CAMBIOS FLORESTALES EN LAS SERIES TEMPORAIS UTILIZANDO LOS ALGORITMOS LANDTRENDR: ESTUDIO DE CASO EN EL ESTADO DEL RIO DE JANEIRO. Revista Do Departamento De Geografia, 37, 44-57. https://doi.org/10.11606/rdg.v37i0.153546
