USO DE DRONES PARA EL MONITOREO DE CAMBIOS DE COBERTURAS DETECTADOS POR TERRA-I EN YURIMAGUAS, PERU

Uso de los drones para el monitoreo de cambios de cobertura

El monitoreo de cambios de cobertura vegetal y uso de suelo resulta ser un tema de gran interés en el campo de la conservación ya que permite estudiar el estado de coberturas de alta importancia como el bosque húmedo tropical de la amazonia, que en la última década ha sido intervenido drásticamente para ser dar paso a cultivos de expansión continua como la palma de aceite o el arroz. Actualmente este monitoreo se lleva a cabo realizando un análisis de imágenes de satélite, como es el caso del sistema Terra-i el cual utiliza imágenes de baja resolución espacial (250 metros) y alta temporalidad (cada 16 días) para el monitoreo de cambios de cobertura a nivel pantropical.

Para tener mayor veracidad en los resultados del análisis de las imágenes satelitales es importante evaluar la exactitud de las detecciones correspondientes a cambios de cobertura realizando procesos detallados de validación y verificación en campo. El equipo Terra-i ha realizado una serie de validaciones en campo donde se evalúa la exactitud de los pixeles de pérdida de cobertura detectados por el sistema. El proceso consiste en la selección de una muestra de pixeles de forma aleatoria, posteriormente se hace una visita en campo a cada submuestra correspondiente a un punto en un pixel MODIS (9 submuestras en un área de aprox 6 Ha), se toman las fotografías georeferenciadas y encuestas para determinar la causa del cambio.

Estas rectificaciones en campo resultan ser dispendiosas y de alto costo, por lo que actualmente se está utilizando los drones UAV como alternativa de validación. Con el drone se logra capturar imágenes de alta calidad las cuales son utilizadas para validar el cambio dado por el satélite, determinar el tipo de cobertura presente y área de cambio.

La sinergia de los análisis de las imágenes de satélite, uso del drone y datos colectados en campo, además de monitorear las dinámicas de cambio en las coberturas y uso de suelo en la región, permite evaluar la exactitud de las detecciones de un modelo como Terra-i y calcular el área de cambio exacto por pixel.

Figura 1.Uso de las imágenes satelitales, drones y datos de campo para el monitoreo de las dinámicas de cambio y uso de la tierra en un territorio.

Metodología de validación en campo usando UAV

Equipos, sensores y software

• Ebee + RTK + Camara óptica + eMotion

  Características:
  Autonomía: 30 [min]
  Velocidad máxima: 40-90 [km/h]
  Radio rango: 4 [km]
  Aplicaciones: Mapeo de paisaje a grandes escalas.

• Phantom 3 Advanced + Camara óptica + DJI/Pix4D Capture

  Características:
  Autonomía: 20 [min]
  Velocidad máxima: 25 [km/h]
  Aplicaciones: Fácil de despegar y transportar para el monitoreo rápido de pequeñas parcelas (<25Ha).

Área de estudio

La validación se realizó en el área de acción del proyecto “Paisajes sostenibles para la Amazonía” en el distrito de Yurimaguas,  el cual presenta la mayor cantidad de cambios de cobertura y uso de suelo en la provincia Alto Amazonia (Ver Figura 2.), con un acumulado de 5,442 alertas Terra-i (aproximadamente 34,012 Ha) desde el 2004 hasta Marzo de 2017 con una tasa de pérdida anual de 2,557 Ha/año  hasta el 2016.  

Figura 2. Tendencia de cambio de cobertura y uso de suelo detectado por Terra-i desde el 2004 hasta marzo de 2017 para los distritos de la provincia Alto Amazonia, Loreto, Perú

Métodología

Se realizaron 12 sobrevuelos, de los cuales 9 fueron con el drone Ebee (estrellas verdes en mapa de Figura 3) y 3 con el cuadricoptero (estrellas azules en mapa de Figura 3). Se seleccionaron las áreas de validación según la distribución espacial de las detecciones de cambios de Terra-i para las fechas 2016-2017 en la zona. Finalmente se validaron 34 alertas de 2016 y 8 del periodo 2017, equivalente a 263 Ha (Ver áreas de vuelo en mapa de Figura 3). 

Figura 3. Áreas de vuelo realizadas

Las fotografías aéreas fueron procesadas con el software Pix4D mapper y se crearon mosaicos georreferenciados siguiendo el procedimiento que se relaciona a continuación:

Figura 4. Procesamiento de imágenes drone. FUENTE: PIX4D

En la tabla 1 se especifican las características de cada vuelo, número de alertas analizadas y resolución de los mosaicos procesados para cada drone.

Tabla 1. Especificaciones de vuelo realizado con drone Ebee, Phantom 3 adv

Finalmente los mosaicos son analizados con las detecciones obtenidas de las imágenes satelitales, se evalúa la exactitud de las detecciones Terra-i para calibrar el modelo y se analizan los principales drivers por pixel y el área de cambio.

Dinámicas de cambio en Yurimaguas (Resultados preliminares)

El distrito de Yurimaguas presenta un aumento significativo de pérdida de cobertura en el 2016 con un incremento de 150% desde el 2015. Terra-i detectó para el periodo 2016 hasta marzo de 2017 un cambio aproximado de 3,320 Ha (531 alertas). Estos cambios están relacionados con el aumento de la práctica de tumba y quema de bosques primarios y/o secundarios los cuales ya han sido sometidos a una extracción selectiva de madera, para la implementación de cultivos  anuales o permanentes como el arroz, la papaya y palma de aceite. Los cambios se encontraron cercanos en las carreteras principales que conducen hacia Balsapuerto y Tarapoto, asimismo en los ríos Paranapura y Shanusi.

Figura 5. Vuelo número 3 realizado con el drone Ebee cercano a San Francisco de Paranapura (a) Mosaico generado con imágenes de drone, se sobrepone los pixeles de cambio de cobertura detectados por Terra-i para el 2016 (rojo) y 2017 (rosado); (b) Detalle de 3 pixeles Terra-i de 2016 y 2017, digitalización de coberturas presentes; (c) Fotos en campo de drivers tomadas en validaciones en campo de 2015 y2017.

Los cambios de pérdida de cobertura detectados por Terra-i fueron analizados con las imágenes capturadas por el drone, en la Figura 5 se presenta un vuelo con el drone ebee de 140 Hectáreas realizado cerca de San Francisco Paranapura, contiene 3 detecciones Terra-i 2016 (pixel rojo) y 2 de 2017 (pixel rosado). Se analizaron 3 detecciones Terra-i de 2016(2) y 2017(1) (cada pixel de 5.3 Ha)  donde se identificaron que los principales causa de cambio son la implementación de cultivos de papaya  (>6Ha), palma aceitera, y se observaron 3 Ha de bosques inundables de palmeras (Aguajal) intervenidos recientemente, además de suelos desnudos producto de la tumba y quema.

De igual forma se realizaron vuelos en cambios detectados por Terra-i cercanos a los ríos, los cuales están relacionados con la siembra de cultivos de arroz. Según el Ministerio de Agricultura y Riego del Perú (MINAGRI) entre agosto 2015 y junio 2016 se reportó en Loreto un incremento del 8.2% en el área sembrada en arroz, debido a que el precio en chacra de arroz cascara aumentó en esta época (Andina, 2016).

La Figura 6 presenta un vuelo realizado con el drone ebee de 140 Ha, cercano al rio Paranapura en Santa Lucia, el cual contiene 6 detecciones de cambio Terra-i desde enero a octubre 2016. Se analizaron 3 detecciones 2016 de enero, marzo y abril, en las que se identificaron cultivos de arroz mayor a 16 Ha, bosques inundables de palmeras recién tumbados, suelos desnudos y cultivo de palma a menor escala en chacra. También se evidencia que la expansión de este cultivo ha sido en bosques primarios el cual se encuentra amenazado.

Figura 6. Vuelo número 6 realizado con el drone Ebee cercano a Santa Lucia (a) Mosaico generado con imágenes de drone, se sobrepone los pixeles de cambio de cobertura detectados por Terra-i para el 2016 (rojo); (b) Detalle de 3 pixeles Terra-i de enero, marzo, abril del 2016, digitalización de coberturas presentes; (c) Fotos en campo de drivers tomadas en validaciones en campo de 2015 y2017.

El desarrollo económico y la migración de personas ha generado un aumento en la demanda de tierras en Yurimaguas ocasionando mayor presión sobre los bosques primarios para el uso de nuevas áreas transformadas para la implementación de agricultura de subsistencia y comercial. La dinámica de cambios suele ser más acelerada en las carreteras principales hacia Balsapuerto y Tarapoto. Se identifican varios grupos de productores, teniendo en cuenta su actividad, entre ellos se encuentra los agricultores de terrazas altas, agricultores ribereños y palmicultores.

Para acceder a la galería de imágenes del trabajo de campo visitar la cuenta de flickr del proyecto “Paisajes Sostenibles para la Amazonía”.

Agradecimientos a todas las personas involucradas en la ejecución del trabajo de campo. Este trabajo ha sido realizado como parte del proyecto "Paisajes Sostenibles para la Amazonía" el cual es financiado por la Iniciativa Climática Internacional (IKI). El proyecto es liderado por CIAT e implementado en conjunto con el Instituto Potsdam para la Investigación del Impacto Climático (PIK), el Centro para la Investigación en Sistemas Sostenibles de Producción Agropecuaria (CIPAV), Instituto Amazónico de Investigaciones Científicas SINCHI, Universidad de la Amazonía, Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana (IIAP), y la Universidad Nacional Agraria La Molina (VLIR-UNALM).

Escrito por: Paula Andrea Paz.

Referencias

Kakaes, K., Greenwood, F., Lippincot, M., Meier, P., Wich, S.2015. Drones and aerial observation:new technologies for property rights, human rights, and global development a primer. Chapter 7: 63.

Haarpaintner, J., et al. 2014. Validation of optical and SAR satellite-based forest maps with field data in the Mai Ndombe district, Dem. Rep. of Congo. Conference Paper ForestSAT 2014.

Andina. 2016. Minagri: Producción de arroz creció 3.5% en primer semestre del año. Agencia peruana de noticias Andina.