Zero deforestation agreement assessment at farm level in Colombia using ALOS PALSAR

Título traducido de la contribución: Evaluación del acuerdo de deforestación cero a nivel de finca en Colombia utilizando ALOS PALSAR

Carlos Alberto Pedraza Peñaloza, Nicola Clerici, Cristian Fabián Forero, América Melo, Diego Navarrete, Diego Lizcano, Andrés Felipe Zuluaga , Juliana Delgado, Gustavo Galindo

Resultado de la investigación: Contribución a RevistaArtículo

Resumen

Debido a las rápidas tasas de deforestación en los trópicos, se han puesto en marcha múltiples esfuerzos internacionales para reducir la deforestación y desarrollar metodologías coherentes para evaluar la extensión y el cambio forestal. Desde 2010, Colombia ha implementado el proyecto de Ganadería Sustentable con la participación de pequeños productores en un esquema de pago por servicios ambientales (PSA) donde se firman acuerdos de deforestación cero. Para evaluar el cumplimiento de dichos acuerdos a nivel de finca, se procesaron imágenes duales de haz fino ALOS-1 y ALOS-2 PALSAR para los años 2010 y 2016 con rutinas ad-hoc para estimar bosques estables, deforestación y extensión no forestal estable para 2615 fincas participantes en cinco regiones heterogéneas de Colombia. Las imágenes VNIR de Landsat se integraron en la cadena de procesamiento para reducir las incertidumbres de clasificación debidas a las limitaciones del radar. Las fincas asociadas a las regiones de la precordillera del Meta mostraron cero deforestación durante el período analizado (2010-2016), mientras que otras regiones mostraron bajas tasas de deforestación con la excepción del Valle del Río Cesar (75 ha). Los resultados sugieren que la topografía y las condiciones climáticas secas tienen un efecto en la precisión de la cartografía basada en radar, es decir, la deforestación y las clases de bosques mostraron valores de precisión de usuario más bajos en regiones montañosas y secas, lo que revela sobreestimaciones en estos ambientes. Sin embargo, los datos generales del SAR en banda L de ALOS Phased Array (PALSAR) proporcionaron información general precisa, pertinente y coherente para el análisis del cambio forestal con miras a la evaluación de los acuerdos locales de deforestación nula. Las mejoras en las rutinas de preprocesamiento y la integración de series temporales de radar de alta densidad deben investigarse más a fondo para reducir los errores de clasificación debidos a condiciones topográficas complejas.
Idioma originalEnglish
Páginas (desde-hasta)1
Número de páginas18
PublicaciónRemote Sensing
EstadoPublished - 2018

Citar esto

Pedraza Peñaloza, C. A., Clerici, N., Forero, C. F., Melo, A., Navarrete, D., Lizcano, D., ... Galindo, G. (2018). Zero deforestation agreement assessment at farm level in Colombia using ALOS PALSAR. Remote Sensing, 1.
Pedraza Peñaloza, Carlos Alberto ; Clerici, Nicola ; Forero, Cristian Fabián ; Melo, América ; Navarrete, Diego ; Lizcano, Diego ; Zuluaga , Andrés Felipe ; Delgado, Juliana ; Galindo, Gustavo. / Zero deforestation agreement assessment at farm level in Colombia using ALOS PALSAR. En: Remote Sensing. 2018 ; pp. 1.
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Zero deforestation agreement assessment at farm level in Colombia using ALOS PALSAR. / Pedraza Peñaloza, Carlos Alberto; Clerici, Nicola; Forero, Cristian Fabián; Melo, América; Navarrete, Diego ; Lizcano, Diego ; Zuluaga , Andrés Felipe; Delgado, Juliana ; Galindo, Gustavo.

En: Remote Sensing, 2018, p. 1.

Resultado de la investigación: Contribución a RevistaArtículo

TY - JOUR

T1 - Zero deforestation agreement assessment at farm level in Colombia using ALOS PALSAR

AU - Pedraza Peñaloza, Carlos Alberto

AU - Clerici, Nicola

AU - Forero, Cristian Fabián

AU - Melo, América

AU - Navarrete, Diego

AU - Lizcano, Diego

AU - Zuluaga , Andrés Felipe

AU - Delgado, Juliana

AU - Galindo, Gustavo

PY - 2018

Y1 - 2018

N2 - Debido a las rápidas tasas de deforestación en los trópicos, se han puesto en marcha múltiples esfuerzos internacionales para reducir la deforestación y desarrollar metodologías coherentes para evaluar la extensión y el cambio forestal. Desde 2010, Colombia ha implementado el proyecto de Ganadería Sustentable con la participación de pequeños productores en un esquema de pago por servicios ambientales (PSA) donde se firman acuerdos de deforestación cero. Para evaluar el cumplimiento de dichos acuerdos a nivel de finca, se procesaron imágenes duales de haz fino ALOS-1 y ALOS-2 PALSAR para los años 2010 y 2016 con rutinas ad-hoc para estimar bosques estables, deforestación y extensión no forestal estable para 2615 fincas participantes en cinco regiones heterogéneas de Colombia. Las imágenes VNIR de Landsat se integraron en la cadena de procesamiento para reducir las incertidumbres de clasificación debidas a las limitaciones del radar. Las fincas asociadas a las regiones de la precordillera del Meta mostraron cero deforestación durante el período analizado (2010-2016), mientras que otras regiones mostraron bajas tasas de deforestación con la excepción del Valle del Río Cesar (75 ha). Los resultados sugieren que la topografía y las condiciones climáticas secas tienen un efecto en la precisión de la cartografía basada en radar, es decir, la deforestación y las clases de bosques mostraron valores de precisión de usuario más bajos en regiones montañosas y secas, lo que revela sobreestimaciones en estos ambientes. Sin embargo, los datos generales del SAR en banda L de ALOS Phased Array (PALSAR) proporcionaron información general precisa, pertinente y coherente para el análisis del cambio forestal con miras a la evaluación de los acuerdos locales de deforestación nula. Las mejoras en las rutinas de preprocesamiento y la integración de series temporales de radar de alta densidad deben investigarse más a fondo para reducir los errores de clasificación debidos a condiciones topográficas complejas.

AB - Debido a las rápidas tasas de deforestación en los trópicos, se han puesto en marcha múltiples esfuerzos internacionales para reducir la deforestación y desarrollar metodologías coherentes para evaluar la extensión y el cambio forestal. Desde 2010, Colombia ha implementado el proyecto de Ganadería Sustentable con la participación de pequeños productores en un esquema de pago por servicios ambientales (PSA) donde se firman acuerdos de deforestación cero. Para evaluar el cumplimiento de dichos acuerdos a nivel de finca, se procesaron imágenes duales de haz fino ALOS-1 y ALOS-2 PALSAR para los años 2010 y 2016 con rutinas ad-hoc para estimar bosques estables, deforestación y extensión no forestal estable para 2615 fincas participantes en cinco regiones heterogéneas de Colombia. Las imágenes VNIR de Landsat se integraron en la cadena de procesamiento para reducir las incertidumbres de clasificación debidas a las limitaciones del radar. Las fincas asociadas a las regiones de la precordillera del Meta mostraron cero deforestación durante el período analizado (2010-2016), mientras que otras regiones mostraron bajas tasas de deforestación con la excepción del Valle del Río Cesar (75 ha). Los resultados sugieren que la topografía y las condiciones climáticas secas tienen un efecto en la precisión de la cartografía basada en radar, es decir, la deforestación y las clases de bosques mostraron valores de precisión de usuario más bajos en regiones montañosas y secas, lo que revela sobreestimaciones en estos ambientes. Sin embargo, los datos generales del SAR en banda L de ALOS Phased Array (PALSAR) proporcionaron información general precisa, pertinente y coherente para el análisis del cambio forestal con miras a la evaluación de los acuerdos locales de deforestación nula. Las mejoras en las rutinas de preprocesamiento y la integración de series temporales de radar de alta densidad deben investigarse más a fondo para reducir los errores de clasificación debidos a condiciones topográficas complejas.

M3 - Artículo

SP - 1

JO - Remote Sensing

JF - Remote Sensing

SN - 2072-4292

ER -

Pedraza Peñaloza CA, Clerici N, Forero CF, Melo A, Navarrete D, Lizcano D y otros. Zero deforestation agreement assessment at farm level in Colombia using ALOS PALSAR. Remote Sensing. 2018;1.