Contexto actual del uso de sensores remotos - REDD/CCAD-GIZ

PROGRAMAREDD‐CCAD‐GTZ
Contextoactualdelusodesensoresremotos
paraelmapeodelacoberturaforestalen
Centroamérica.
Insumosparalaprimerareunióndeexpertosenmonitoreo
forestal:requerimientosmínimosparaelmonitoreodelos
recursosforestalesenelmarcodelasactividadesdeMRV‐
REDD.
SanSalvador,13al15dediciembrede2010. Este documento contiene una síntesis del contexto actual del uso de sensores remotos en Centroamérica y República Dominicana; y ha sido desarrollado como insumo para la primera reunión de expertos en monitoreo forestal, organizada por el Programa Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques para Centroamérica y República Dominicana (REDD‐CCAD‐GTZ), en coordinación con FAO. 1 Contextoactualdelusodesensoresremotosparaelmapeodelacoberturaforestalen
Centroamérica. CONTENIDO SENSORES REMOTOS Introducción……………………………………………………………………………………………….. Contexto …………………………………………………………………………………………………….. Situación actual en la región ……………………………………………………………………… Elementos a considerar ………………………………………………………………………………. BIBLIOGRAFIA 3 3 7 9 13 2 Contextoactualdelusodesensoresremotosparaelmapeodelacoberturaforestalen
Centroamérica. Introducción En la región Centroamericana, los análisis de cobertura de la tierra por medio de sensores remotos se han realizado en forma esporádica, sin seguimiento metodológico y sin continuidad de criterios para el análisis. Se hace necesario un marco regional con una sola metodología que puede aplicarse a nivel regional y compartir informaciones entre países vecinos o replicarse en cada país en diferentes fechas de análisis, y de esta manera buscar una continuidad metodológica. Otro limitante en la región ha sido la falta de coordinación regional; los presupuestos para el análisis de cobertura provienen de fondos nacionales, entonces no existe coordinación entre los países, ni en fechas de elaboración, ni en las leyendas a aplicar. El resultado ha sido una falta de monitoreo de cobertura regional con resultados comparables entre los diferentes países, y una falta de coordinación internacional que podría servir para abaratar costos de implementación de los estudios. Aunque la coordinación regional no es necesaria para hacer los análisis de cobertura, la falta de coordinación resulta en discontinuidades en coberturas en las zonas fronterizas. Estas discontinuidades crean incertidumbres en los analistas externos cuando evalúan los resultados nacionales, y esto podría llegar a minar la confianza en los resultados de los análisis. Contexto Existen una diversidad de sensores remotos a través de los cuales se obtienen imágenes satelitales de resolución media que están disponibles a un costo relativamente bajo (por ej. Landsat ‐30m‐, ASTER ‐15m‐). Además hoy en día se dispone de una mayor resolución espacial para satélites comerciales de alrededor entre 1 y 4 metros en imágenes multiespectrales. El reciente lanzamiento de los satélites de alta resolución (por ej. Quickbird, Ikonos, Geoeye) permite la adquisición de imágenes de satélite que resultan de mucha utilidad en proyectos que necesitan de un mayor nivel de detalle (eje. estratificación forestal) y en aquellas zonas donde se requiere ampliar y mejorar la definición del análisis multiespectral y multitemporal de trabajos realizados con imágenes de satélite de resolución media. Las principales características espaciales y espectrales de estos sensores son: 
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TM y ETM+, sensores de los satélites Landsat 5 y 7, respectivamente. Toman 6 bandas multiespectrales de imagen desde el visible al infrarrojo térmico, con una resolución espacial de 30 m y 60 m. En el caso de ETM+ además se adquiere una banda pancromática de 15 m de resolución. HRG, sensor del satélite francés SPOT 5, que registra 3 bandas de imagen, en el visible e infrarrojo cercano a 10 m de resolución espacial, una banda en el 3 Contextoactualdelusodesensoresremotosparaelmapeodelacoberturaforestalen
Centroamérica. 
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infrarrojo de onda corta (SWIR) a 20 m de resolución y una pancromática a 5 y 2.5 m de resolución. ALI, sensor multiespectral del programa EO (USGS‐NASA). Adquiere 11 bandas multiespectrales de imagen desde el visible al infrarrojo medio. Su resolución espacial es de 20 m. Hyperion, sensor hiperespectral del programa EO (USGS‐NASA). Adquiere 240 bandas de imagen desde el visible (400 nm) hasta el infrarrojo de onda corta (2500 nm). ASTER, sensor multiespectral de las agencias espaciales estadounidense y japonesa ( NASA/JAXA). Toma 4 bandas multiespectrales en el visible de 15 m de resolución, 6 bandas en el infrarrojo de onda corta de 30 m de resolución, y 5 bandas térmicas de 90 m de resolución. Sensores QuickBird e Ikonos, sistemas de alta resolución espacial, toman 4 bandas en el visible e infrarrojo cercano, a 4 m de resolución espacial, y una en el pancromático a 0.6 y 1 m de resolución, respectivamente. Las experiencias previas (Algeet et al., 2009; Sánchez et al., 2009) llevan a la conclusión de que los datos de satélites de alta resolución disponibles, unidos a los ampliamente usados en proyectos homólogos como los procedentes del sensor TM y ETM+ de los programas espaciales de Landsat, son adecuados para los propósitos de REDD, al aplicar al análisis de textura, el análisis multiespectral. Por esta razón, el uso de conjuntos de datos multifuente (fotografía área e imágenes de satélite de resolución media y alta), puede repercutir positivamente en la calidad de los resultados y en la relación costo/hectárea entre ambos conjuntos de datos. En las siguientes ilustraciones se muestra ejemplos de imágenes de sensores remotos de diferentes resoluciones, en un sector fronterizo entre en el oriente de Guatemala y el occidente de Honduras: Ortofoto de 0.5m ‐ año 2006. Imagen IKONO de 1m ‐ año 2007. Fuente: Sistema de Información de la Comisión Trinacional del Plan Trifinio (SIT‐CTPT). 4 Contextoactualdelusodesensoresremotosparaelmapeodelacoberturaforestalen
Centroamérica. Imagen ASTER de 15m ‐ año 2007. Imagen LANDSAT de 30m ‐ año 2006. Fuente: Sistema de Información de la Comisión Trinacional del Plan Trifinio (SIT‐CTPT). También están disponibles de forma gratuita imágenes de baja resolución, entre las cuales, las imágenes capturadas por el sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) han retomado relevancia desde su lanzamiento en el año 1999. Estas imágenes están compuestas por 36 bandas (resolución de 250m en las bandas 1 y 2; 500m en las bandas 3 a 7; y 1000m en las bandas 8 a 36), algunas de la cuales se utilizan para extraer información básica y otras para facilitar las correcciones atmosféricas. El equipo de aplicaciones terrestres de MODIS (MODLAND) produce una serie de variables relacionadas con la vegetación como ser: índices de vegetación, índice de área foliar, fracción activa de radiación fotosintética, productividad primaria neta, anual, área quemada y porcentaje de vegetación (Anaya, 2009). En el ámbito global, desde hace mas de una década se busca el monitoreo cuantitativo de la cobertura boscosa a grande escala, empezando con imágenes AVHRR. El sensor AVHRR da la posibilidad de una cobertura muy amplia debida a su baja resolución; la introducción de MODIS favoreció mejorar la precisión del monitoreo, y aprovechó de las experiencias con AVHRR para dibujar pautas de un sistema de monitoreo de bosques a gran escala (Hansen et.al 2002). El producto de VCF de MODIS (Vegetation Continuous Fields) de MODIS (Figura 4) se presenta como una herramienta importante para el monitoreo de la deforestación y degradación de bosques. El VCF es una imagen que contiene en cada pixel el porcentaje de cobertura forestal. A la fecha el producto VCF de MODIS se encuentra disponible con cobertura global para los años 2000 al 2005, a través de portal de datos de Globla Land Cover Facility (GLCF)1. 1 www.glcf.umd.edu 5 Contextoactualdelusodesensoresremotosparaelmapeodelacoberturaforestalen
Centroamérica. Figura 4. Producto VFC (Vegetation Continuous Fields)‐ MODIS del año 2000. Aunque es más común utilizar las imágenes de satélite para clasificar el uso de la tierra en categorías exclusivas (p.ej. agricultura, bosque), estas categorías no se prestan para detectar cambios sutiles como lo que se propone en la implementación REDD. Con la cuantificación del porcentaje de cobertura de árboles en paisajes, es posible monitorear los procesos de degradación de bosques, o la reducción de la degradación. Similarmente, se puede documentar cambios en la cobertura de árboles en paisajes agrícolas complejos, con sistemas agroforestales y silvopastoriles. En cuanto a las técnicas de análisis y procesamiento de imágenes, están emergiendo diferentes aplicaciones y métodos de detección que al ser aplicadas en un territorio pueden presentar variaciones significativas en los resultados obtenidos. Existen cuatro enfoques principales que se recomienda evaluar, los cuales deberían compararse en cuanto a su precisión: 1) métodos de clasificación supervisada (o no supervisada) multiespectral, 2) metodología de árboles de decisión; 3) análisis de mezclas espectrales y 4) segmentación de imágenes de resolución múltiple. No hay ningún método en particular más preciso, sino que sólo una combinación de distintos procedimientos ‐ como sugiere (Ranchin et al., 2001), es la que conduce a los mejores resultados. Como parte de la encuesta de teledetección de la evaluación de los recursos forestales mundiales; se seleccionaron las mejores imágenes Landsat de los años 1990, 2000 y 2005 y se extrajeron muestras de 10x10 km, en cada intersección de longitud y latitud, en toda la superficie de la tierra. Estas muestras fueron procesadas mediante el método de “segmentación de imágenes de resolución múltiple”, utilizando 6 Contextoactualdelusodesensoresremotosparaelmapeodelacoberturaforestalen
Centroamérica. el software comercial e‐Cognition; el resultado fue polígonos etiquetados de manera preliminar mediante un sistema de clasificación simplificado de cobertura de la tierra (cada polígono contiene la información del tipo de cubierta para los tres periodos analizados), y posteriormente las muestras clasificadas fueron proporcionadas a expertos nacionales y regionales para su validación (FAO , JRS y SDSU, 2009). Aplicar esta técnica de procesamiento con una mayor intensidad de muestreo permite obtener estadísticas de la deforestación histórica a nivel nacional y regional. De igual forma el Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales de Brasil (INPE), en el marco del monitoreo satelital de la Amazonía brasileña a través de los proyecto PRODES (Estimación de deforestación de la Amazonia) y DETER (Detección de áreas deforestadas en tiempo real); aplica el Modelo Linear de Mixtura Espectral (MLME) para obtener imágenes fracción de vegetación, suelo y sombra/agua a partir de imágenes multiespectrales Landsat y MODIS. La imagen fracción de vegetación resalta las áreas de cobertura vegetal, la imagen fracción de suelo resalta las áreas de suelo expuesto; mientras la imagen fracción de sombra/agua resalta las áreas ocupadas con sombra, los cuerpos de agua, áreas de quema y áreas inundadas. El INPE utiliza la imagen fracción de suelo, para realizar la clasificación en las categorías de de bosque, no bosque, hidrografía y deforestación total (INPE, 2005). Estos procedimientos son aplicados haciendo uso del software libre SPRING. Recientemente, en el marco de la Conferencia de las Partes de la Convención Marco de Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (COP 16), se presento la aplicación Google Earth Engine, se trata de una plataforma tecnológica integrada que pondrá al alcance de las organizaciones vinculadas al monitoreo de la deforestación, imágenes satelitales actuales e históricas, asi como capacidades de procesamiento. A través de esta aplicación, en los países menos desarrollados Google ha ofrecido el acceso a imágenes satelitales junto con capacidades de procesamiento para analizar la deforestación en forma rápida y precisa. Como ejemplo del potencial de esta plataforma se ha aplicado a imágenes Landsat, el algoritmo VCF de MODIS, para obtener un mapa de porcentaje de la cobertura forestal de México, este mapa fue producido en menos de una semana (www.earthengine.googlelabs.com). Situación actual en la región Entre los años 2000 al 2003, en los países de Centroamérica y República Dominicana se realizaron varios esfuerzos institucionales orientados a establecer las capacidades para el uso e interpretación de imágenes satelitales Landsat de 30m de resolución. Como resultado se obtuvieron mapas de cobertura de la tierra o de usos del suelo (Guatemala, El Salvador, Honduras y República Dominicana) y mapas forestales o de cobertura boscosa (Belice, Nicaragua, Costa Rica y Panamá). En el cuadro 3 se indican los años e instituciones responsables de la generación de estos mapas. 7 Contextoactualdelusodesensoresremotosparaelmapeodelacoberturaforestalen
Centroamérica. Cuadro 3. Mapas de cobertura de la tierra y/o forestales generados entre los años 2000 y 2003 en Centroamérica y República Dominicana. Cada uno de estos mapas fue generado en cada país y no se estableció una coordinación entre los países, ni en fechas de elaboración, ni en las leyendas a aplicar. Sin embargo, a pesar de que no ha existido una coordinación entre los países de la región en la elaboración de los mapas de cobertura forestal, hay excepciones claves que proveen datos muy útiles. Por ejemplo, el mapeo de ecosistemas, ejecutado con una metodología única en toda la región en 2000 (realizado por CCAD con financiamiento del Banco Mundial), el esfuerzo internacional de GLCS (Global Land Cover Survey) de la NASA para crear una cobertura sencilla a nivel mundial, y el uso de MODIS para el mapeo a nivel regional en los contextos de AID y NASA (mapa elaborado por el CIESEN). Aunque todos estos estudios son de cobertura regional, no comparten metodologías ni leyendas, entonces hasta el momento no forman parte de un proceso de monitoreo. Un esfuerzo más reciente, es el mapeo regional de la cobertura y uso de la tierra que se está desarrollando a través del programa para la reducción de la vulnerabilidad y degradación ambiental (PREVDA). Este mapeo ha sido generando utilizando imágenes satelitales MODIS e incluye mapas de la cobertura actual e históricos. Las cifras de cobertura forestal obtenidas de diferentes fuentes difieren significativamente. En el cuadro 4 se presenta los datos reportados para el año 2000 en la evaluación de los recursos forestales mundiales 20102 (FRA 2010); y su comparación con las cifras calculadas a partir del mapa de ecosistema de América Central3, y con los datos obtenidos de los mapas de cobertura del suelo disponibles para este año en cada uno de los países4. 2
FAO, 2010. Evaluación de los recursos forestales mundiales 2010. Informe principal, Roma, Italia.
World Bank and CCAD. 2000. Ecosystems of Central America (ArcView regional mapFiles at: 1:250,000).
4
Los mapas de cobertura del suelo utilizados fueron generados con imágenes Landsat TM y corresponden a los siguientes años: Belice: 2000 (CATHALAC); Guatemala: 2003 (MAGA); El Salvador: 3
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Centroamérica. Cuadro 4. Superficies de bosque de Centroamérica y República Dominicana al año 2000, obtenidas de diferentes fuentes. Diferencias Diferencias entre el mapa Mapa de FRA‐FAO entre el mapa de Otros PAIS ecosistemas de (Km2) ecosistemas y mapas (Km2) (Km2) ecosistemas y FRA‐FAO otros mapas Belize 13,911 14,890
‐ 979
14,658 ‐ 747
Costa Rica 13,879 23,760
‐ 9,881
23,667 ‐ 9,788
El Salvador 2,462 3,320
‐ 858
3,116 ‐ 653
Guatemala 47,236 42,080
+ 5,156
40,954 + 6,282
Honduras 42,678 63,920
‐ 21,242
54,310 ‐ 11,632
Nicaragua 43,071 38,140
+ 4,931
47,783 ‐ 4,712
Panamá 41,680 33,690
+ 7,990
42,921 ‐ 1,241
República 14,890 19,720
‐ 4,830
16,348 ‐ 1,458
Dominicana5 Total 219,807 239,520
‐19,713
243,755 ‐ 23,948
Elementos a considerar Al no contar con procedimientos homologados sobre el mapeo de la cobertura forestal, los resultados de los diferentes análisis no son comparables. En un análisis rápido realizado en la zona central de Honduras (figura 5), se comparó la cobertura de bosque visualizada en el mapa forestal de 1995 (ICF) con el mapa nacional de usos del suelo (SINIT, 2002), el mapa nacional de ecosistemas del ese mismo año (SINIT, 2002) y los mapas de cobertura de usos de suelo de los año 2000 y 2008 obtenidas del SERVIR. Como se observa en la figura 5, si se quisiera hacer una comparación de la pérdida de cobertura forestal para los años 1995 – 2000/2002 – 2008, los resultados serían muy diferentes, según el mapa seleccionado. Similar situación se presenta al comprar la categoría de bosques del mapa de ecosistemas elaborado a nivel regional, con la clase de bosques extraída de los mapas generados a nivel nacional (Figura 6). 2000 (MARN); Honduras: 2002 (PMDN); Nicaragua: 2000 (MAGFOR/INAFOR); Costa Rica: 2000 (FONAFIFO); Panamá: 2000 (ANAM); República Dominicana: 2003 (SEMARENA). 5
En la evaluación mundial de bosques de la FAO del 2010 (FRA‐2010) el dato de República Dominicana presentado en las tendencias de la cobertura forestal es el mismo para todos los años analizados (1990, 2000, 2005 y 2010) y se desconoce a qué año corresponde específicamente, en el informe no se encontraron referencia al respecto.
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Centroamérica. Figura 5. Comparación de mapas de cobertura de bosque en la zona central de Honduras. Figura 6. Comparación de zonas que presentan diferencias significativas entre el mapa de ecosistemas de Centroamérica y los mapas de cobertura del suelo disponibles en los países. 10 Contextoactualdelusodesensoresremotosparaelmapeodelacoberturaforestalen
Centroamérica. Los factores que las provocan las diferencias en los mapas de cobertura forestal correspondientes al mismo año, están relacionados a los siguientes aspectos: ‐
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Los sistemas de clasificación: Las definiciones o concepto de los tipos de bosque y de otras clases de cobertura, pueden variar dependiendo de los objetivos del análisis. Resolución espectral de las imágenes de sensores remotos. La capacidad de diferenciación entre tipos de cobertura está relacionada con el numero de bandas de la imagen, las cuales representan rangos del espectro electromagnético captados por el sensor que realiza la toma. Los tipos de coberturas se reflejan con intensidades diferentes en cada banda. Resolución espacial de las imágenes de sensores remotos. Se refiere al tamaño del pixel o del cuadrante mínimo que puede ser identificado en la imagen (una imagen con una resolución 1mx1m permitirá obtener mayor detalle una de 30mx30m). Época de toma de las imágenes. Las variaciones en las condiciones atmosféricas y las condiciones fenológicas de la vegetación, provocan que las respuestas espectrales de un determinado tipo de cobertura varíe de una época del año a otra. Los métodos de interpretación y nivel de comprobación en campo: Se aplican distintos métodos para interpretar las imágenes satelitales: algunos mapas de cobertura se ha elaborado a partir de interpretación visual otros con interpretación digital que puede ser a su vez supervisadas o no supervisadas, además de otras variaciones. En este sentido, se recomienda tener en cuenta cuatro aspectos para el uso de sensores remotos en los análisis de la cobertura actual e histórica en el contexto de REDD:  La definición del tipo de imágenes a utilizar de acuerdo al propósito (estratificación, análisis histórico de la deforestación, línea base actual) y según el nivel del análisis (regional, nacional, subnacional).  Un sistema de clasificación de tipos de bosques que permita la comparación de análisis de diferentes fechas o niveles (nacional, regional, subnacional).  La selección de uno o varios métodos semi‐automático para la detección de tipo y estado de bosque a partir de datos digitales de sensores remotos.  La definición de los procedimientos de análisis multitemporal de cambios para apoyar la toma de decisiones mediante la integración de mapas de diferentes fechas. Para el monitoreo de deforestación y degradación en los países de Centroamérica y República Dominicana se recomienda conformar un conjunto de datos multifuente. Los sensores se seleccionarían en función de su disponibilidad y complementariedad 11 Contextoactualdelusodesensoresremotosparaelmapeodelacoberturaforestalen
Centroamérica. para alcanzar el objetivo técnico final en la elaboración de mapas de tipos de bosques y su dinámica de cambio. Se deberá, una vez identificados los sensores de satélite adecuados para cada tarea, decidir cuál de los datos archivados disponibles serán útiles e idóneos para en cada caso. La tarea de selección de las imágenes de satélite se debería producir por lo menos dos veces en cada año analizado (una para la estación seca y otra para la estación lluviosa). Para el monitoreo regional, el uso de sensores como LANDSAT o SPOT requieren muchas imágenes a analizar, condición que crea su propio problema de logística. Como respuesta, se recomienda un análisis basado en MODIS para detectar tendencias regionales, apoyada por comprobaciones especificas con imágenes de mayor resolución donde existen dudas. Son cuatro las escenas MODIS para cubrir la zona de Centroamérica y la Republica Dominicana que gozan de muchas ventajas para considerar en el proceso de monitoreo. En el nivel regional, la evaluación instantánea de los cambios mensuales, y su comparación con la dinámica anual ‘normal’, representa una especie de Sistema de Alerta Temprana sobre cambios en la vegetación, para evitar la necesidad de esperar todo el año hasta que se dé cuenta de cambios potenciales en la vegetación. Estas alertas pueden refieren a puntos exactos en el espacio, entonces pueden ser comprobadas por medio de un chequeo de campo. Para la detección definitiva de cambios en la vegetación recomienda la construcción del análisis tipo VCF (Vegetation Continuous Fields) descrito por Hansen (2002, 2003) y validado para datos de África e Indonesia (Hansen 2009) y Mexico (Hansen, 2010). Un ejemplo de análisis de tendencia de deforestación y/o degradación a partir de la resta de los VCF de los años 2000 y 2005 aplicado por el programa REDD‐CCAD‐GTZ se muestra en figura 7. Figura 7. Tendencias e intensidad de cambios de la cobertura forestal una zona fronteriza entre Honduras ‐ Nicaragua, para el periodo 2000 – 2005. Fuente: Programa REDD‐CCAD‐GIZ, a partir de productos VCF ‐MODIS. 12 Contextoactualdelusodesensoresremotosparaelmapeodelacoberturaforestalen
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