Estimación de la biomasa aérea usando datos de campo e

Estimación de la biomasa aérea usando datos
de campo e información de sensores remotos
Versión 1.0
Estimación de la biomasa aérea usando datos
de campo e información de sensores remotos
Versión 1.0
JUAN MANUEL SANTOS CALDERÓN
Presidente de la República
BEATRIZ ELENA URIBE BOTERO
Ministra de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial
SANDRA BESSUDO LION
Alta Consejera Presidencial para la Gestión Ambiental, la Biodiversidad y el Cambio Climático
CARLOS CASTAÑO URIBE
Viceministro de Ambiente
RICARDO JOSÉ LOZANO PICÓN
Director General Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales – IDEAM
LUZ MARINA ARÉVALO SÁNCHEZ
Subdirectora Ecosistemas e Información Ambiental – IDEAM
FOTOGRAFÍAS DE LA CARÁTULA
Lina María García Flórez
Wilson Giraldo Pamplona
Ronan Montañés Valencia
Sebastián Ramírez Echeverri
Gustavo Galindo García
DISEÑO CARÁTULA
Grupo Comunicaciones – IDEAM
DISEÑO Y DIAGRAMACIÓN
Mauricio Ochoa P. - Editorial Scripto Ltda.
IMPRESIÓN Y ACABADOS
Editorial Scripto Ltda.
PBX: 756 20 03
Publicación aprobada por el Comité de Comunicaciones y Publicaciones del IDEAM
Noviembre de 2011, Colombia
ISBN: 978-958-8067-50-6
CÍTESE COMO:
Galindo G.A., Cabrera E., Vargas D.M., Pabón, H.R., Cabrera, K.R., Yepes, A.P., Phillips, J.F., Navarrete, D.A., Duque,
A.J., García, M.C., Ordoñez, M.F. 2011. Estimación de la Biomasa Aérea usando Datos de Campo e información De
Sensores Remotos. Instituto de Hidrología, Meteorología, y Estudios Ambientales-IDEAM-. Bogotá D.C., Colombia. 52 p.
CÍTESE DENTRO DE UN TEXTO COMO:
Galindo. et al., IDEAM 2011.
2011, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales-IDEAM. Todos los derechos reservados. Los textos
pueden ser usados parcial o totalmente citando la fuente. Su reproducción total debe ser autorizada por el Instituto de
Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales-IDEAM.
Este trabajo fue financiado por la Fundación Gordon y Betty Moore, proyecto “Capacidad Institucional Técnica y
Científica para Apoyar Proyectos de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación –REDD– en Colombia”, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), Ministerio de Medio Ambiente,
Vivienda y Desarrollo Territorial (MAVDT), Fundación Natura.
Impreso en Colombia - Printed in Colombia
MINISTERIO DE AMBIENTE, VIVIENDA Y DESARROLLO TERRITORIAL
INSTITUTO DE HIDROLOGÍA, METEOROLOGÍA Y ESTUDIOS AMBIENTALES - IDEAM
RICARDO JOSÉ LOZANO PICÓN
Director General
CAROLINA CHINCHILLA TORRES
Secretaria General
CONSEJO DIRECTIVO
BEATRIZ ELENA URIBE BOTERO
Ministra de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial
LUÍS ALFONSO ESCOBAR TRUJILLO
Representante de las CARs
GERMÁN CARDONA GUTIÉRREZ
Ministro de Transporte
OSCAR JOSÉ MESA SÁNCHEZ
Representante del Consejo Nacional de Ciencia
y Tecnología
HERNANDO JOSÉ GÓMEZ RESTREPO
Director Departamento Nacional de Planeación
JORGE BUSTAMANTE ROLDÁN
Director del Departamento Administrativo Nacional de
Estadística-DANE
ADRIANA SOTO CARREÑO
Designada de la Presidencia de la República
DIRECTIVAS
LUZ MARINA ARÉVALO SÁNCHEZ
Subdirectora de Ecosistemas e Información Ambiental
MARGARITA GUTIÉRREZ ARIAS
Subdirectora de Estudios Ambientales
MARÍA TERESA MARTÍNEZ GÓMEZ
Jefe de Oficina Servicio de Pronóstico y Alertas
LILIANA MALAMBO MARTÍNEZ
Jefe Oficina Asesora de Planeación
MARTHA DUARTE ORTEGA
Jefe Oficina de Control Interno (E)
OMAR FRANCO TORRES
Subdirector de Hidrología
ERNESTO RANGEL MATILLA
Subdirector de Meteorología
ALICIA BARÓN LEGUIZAMÓN
Jefe de la Oficina de Informática (E)
FERNEY BAQUERO FIGUEREDO
Jefe Oficina Asesoría Jurídica
MARCELA SIERRA CUELLO
Coordinadora Grupo Comunicaciones
AUTORES
Gustavo Galindo García
Edersson Cabrera Montenegro
Diana Marcela Vargas Galvis
Héctor Raúl Pabón Méndez
Keneth Roy Cabrera Torres
Adriana Patricia Yepes Quintero
Juan Fernando Phillips Bernal
Diego Alejandro Navarrete Encinales
Álvaro Javier Duque Montoya
María Claudia García Dávila
María Fernanda Ordóñez Castro
COLABORADORES
Ana María Pacheco Pascagaza
Paola Borita Giraldo Rodríguez
Edwin Iván Granados Vega
COORDINACIÓN Y SUPERVISIÓN
María Claudia García Dávila
Coordinadora General
María Fernanda Ordoñez Castro
Asistente de Coordinación
Álvaro Javier Duque Montoya
Coordinador Componente Carbono
Edersson Cabrera Montenegro
Coordinador Componente Procesamiento Digital de Imágenes
AGRADECIMIENTOS
El Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales –IDEAM–, agradece a la Fundación Betty and Gordon Moore y
a la Fundación Natura, y a las siguientes entidades que contribuyeron al logro de esta publicación, por el apoyo e información
suministrada:
INSTITUCIONES
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Woods Hole Research Center - WHRC
USAID/Colombia. Agencia de Estados Unidos para el Desarrollo Internacional.
Agencia de Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID)
Corporación Autónoma Regional de Antioquia (Corantioquia)
Corporación Autónoma Regional de Antioquia (Corantioquia)/Universidad Nacional de Colombia
Corporación Autónoma Regional de La Guajira (Corpoguajira)/Fundación Desarrollo Guajiro
Corporación Autónoma Regional de La Guajira (Corpoguajira)/Hidrocaribe
Corporación Autónoma Regional de Nariño (Corponariño)
Corporación Autónoma Regional de Sucre (Carsucre)/Fundación Sabanas
Corporación Autónoma Regional de la Orinoquía (Corporinoquía)
Corporación Autónoma Regional de los Valles del Sinú y San Jorge (CVS)/Conservación Internacional
Corporación Autónoma Regional de los Valles del Sinú y San Jorge (CVS)/Universidad Nacional de Colombia
Corporación Autónoma Regional del Canal del Dique (Cardique)
Corporación Autónoma Regional del Cauca (CRC)
Corporación Autónoma Regional del Chocó (Codechocó)
Corporación Autónoma Regional del Tolima (Cortolima)
Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca (CVC)
Corporación para el desarrollo sostenible del Urabá (Corpourabá)
Dirección de Investigación Medellín/Universidad Nacional de Colombia
Fundación Natura
Fundación Puerto Rastrojo
Fundación Tropenbos
Incoplan S.A.
Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras José Benito Vives De Andréis (Invemar)/Urrá E.S.P.
Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt (IAvH)
Missouri Botanical Garden
PERSONAS NATURALES
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Joost F. Duivenvoorden
Proyecto “Capacidad Institucional, Técnica y Científica para Apoyar Proyectos
de Reducción de Emisiones Por Deforestación y Degradación –REDD– en Colombia”
Comité Técnico
Andrea García Guerrero
Coordinadora Grupo de Mitigación de Cambio Climático
Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial
Xiomara Sanclemente Manrique
Directora de Ecosistemas
Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial
Luz Marina Arévalo Sánchez
Subdirectora Ecosistemas e Información Ambiental Instituto
de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales -IDEAMMaría Margarita Gutiérrez Arias
Subdirectora de Estudios Ambientales
Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales
-IDEAMAna Cristina Villegas Restrepo
Oficial de Proyecto
Fundación Gordon y Betty Moore
Elsa Matilde Escobar Ángel
Directora Ejecutiva
Fundación Natura
Álvaro Javier Duque Montoya
Profesor Asociado
Departamento de Ciencias Forestales,
Universidad nacional de Colombia
Coordinación General
María Claudia García Dávila
María Fernanda Ordóñez Castro
Juanita González Lamus
Carlos Alberto Noguera Cruz
Henry Alterio González
Equipo Técnico Carbono
Álvaro Javier Duque Montoya
Adriana Patricia Yepes Quintero
Diego Alejandro Navarrete Encinales
Juan Fernando Phillips Bernal
Lina María Carreño Correa
Keneth Roy Cabrera Torres
Esteban Álvarez Dávila
Walter Gil Torres
Equipo Técnico Procesamiento Digital
de Imágenes
Edersson Cabrera Montenegro
Diana Marcela Vargas Galvis
Gustavo Galindo García
Lina Katherine Vergara Chaparro
Ana María Pacheco Pascagaza
Juan Carlos Rubiano Rubiano
Paola Giraldo Rodríguez
Edilia González Mateus
Luisa Fernanda Pinzón Flores
Edwin Iván Granados Vega
Paola Margarita Pabón Otálora
Karol Constanza Ramírez Hernández
Daniel Alberto Aguilar Corrales
Henry Omar Augusto Castellanos Quiroz
Helio Carrillo Peñuela
Equipo Técnico Proyecciones de Deforestación
Andrés Alejandro Etter Rothlisberger
Armando Hilario Sarmiento López
José Julián González Arenas
Sergio Alonso Orrego Suaza
Cristian David Ramírez Sosa
Equipo Técnico Componente Tecnológico
María Liseth Rodríguez Montenegro
Edwin Yesid Carrillo Vega
Emilio José Barrios Cárdenas
Equipo Técnico Proyecto Piloto REDD
Adriana Patricia Yepes Quintero
William Giovanny Laguado Cervantes
Johana Herrera Montoya
CONTENIDO GENERAL
INTRODUCCIÓN ............................................................................................
1.
METODOLOGÍA .......................................................................................
9
11
1.1. PREPARACIÓNVARIABLES................................................................
1.1.1.Valores espectrales derivados de MODIS ..........................................
1.1.2. Índices de Vegetación.....................................................................
1.1.3. Índices Topográficos.......................................................................
1.1.4. Índices climáticos ..........................................................................
1.2. PREPARACIÓNFINALDELASVARIABLES ..........................................
1.3. PREPARACIÓNDELOSDATOSDECAMPO .........................................
1.4.INCORPORACIÓNDEINFORMACIÓNDEGLAS/ICESAT ........................
1.5.PREPARACIÓNFINALDELOSDATOSDECAMPO .................................
1.6.ANALISIS EN RANDOM FORESTS........................................................
13
13
14
16
18
19
20
24
25
27
RESULTADOS ..........................................................................................
2.1.VALIDACIÓN .....................................................................................
2.2.ANÁLISISPORREGIONESNATURALES ................................................
2.3.ANÁLISIS POR ZONAS DE VIDA ..........................................................
2.4.ANÁLISIS POR DEPARTAMENTOS .......................................................
2.5.CORPORACIONESAUTÓNOMASREGIONALES-CARs ..........................
2.6.“HOTSPOTS” DE CONTENIDOS DE CARBONO .......................................
29
34
35
35
36
38
38
CONCLUSIONESYRECOMENDACIONES....................................................
43
LITERATURACITADA ........................................................................................
47
2.
3.
LISTA DE TABLAS
Tabla 1. Variables espaciales utilizadas en el modelo ...........................................
Tabla2.Fuentesdelosdatosdeparcelaspermanentes/temporalesutilizadas .......
Tabla 3. Reservas de carbono almacenadas en Bosques Naturales de Colombia
por Region natural ..............................................................................
Contenido general
19
20
35
7
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
Tabla 4. Estimacion de las Reservas de carbono almacenadas
en Bosques Naturales de Colombia por Zonas de vida.............................. 36
Tabla 5. Resultados de la Estimacion de las Reservas de carbono almacenadas
en Bosques Naturales de Colombia por Deparatmeno.............................. 37
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Distribución de la Biomasa aérea en Bosques Tropicales ........................ 10
Figura 2. Dendrograma de Clusters para el filtrado de los datos de campo............. 21
Figura 3. Histograma de frecuencia de los datos de parcelas de biomasa aérea
en bosques de Colombia...................................................................... 22
Figura 4. Distribución de los datos de campo utilizados en el análisis..................... 23
Figura 5. Puntos de GLAS14 con datos de biomasa para Colombia en el año 2007.. 26
Figura 6. Desempeño del algoritmo Random Forest con las diferentes
variables corridas individualmente........................................................ 32
Figura 7. Distribución de los Contenidos de Carbono aéreo en Colombia
para el año 2007............................................................................... 33
Figura 8. Resultado de la validación de resultados modelo Random Forest.............. 34
Figura 9. Contenidos de Carbono por Corporaciones Autónomas Regionales
de Colombia........................................................................................ 38
Figura 10. Identificación de categorías de Carbono en los Bosques de Colombia...... 39
Figura 11. Identificación de los Hotspots de Biomasa en bosques de Colombia........ 40
8
INTRODUCCIÓN
Se estima que los ecosistemas terrestres almacenan alrededor de 2,000 Gt de Carbono
y una quinta parte de estos se encuentra en los bosques tropicales (Brown, 1997). Las
emisiones mundiales de CO2 debidas a deforestación contribuyen con alrededor del 20%
del total de emisiones de gases efecto invernadero (IPCC, 2007) y son equivalentes a
aproximadamente 5.8 Gt de dióxido de carbono al año.
Para tomar medidas efectivas orientadas a reducir las emisiones debidas a deforestación
es necesario cuantificar la distribución del carbono almacenado en los bosques. No obstante, el conocimiento espacial y temporalmente explícito de la variabilidad en la biomasa aérea es un tema crítico desde el punto de vista científico ya que es allí donde se concentran
gran parte de los errores sobre los emisiones de carbono por deforestación y degradación.
La biomasa aérea puede ser estimada en campo con bajas incertidumbres, ya sea por medio de la cosecha directa de especímenes o por medio de parcelas en las que la biomasa
de árboles individuales es estimada a partir de su relación alométrica con determinadas
características de los árboles medidas en campo. Sin embargo, coleccionar estos datos
para áreas extensas puede ser inviable por costos, tiempos y otras dificultades logísticas
(Houghton et al., 2001), por lo que se recomienda la integración de la información de
campo con datos derivados de sensores remotos (GOEF-GOLD, 2009). En ese sentido,
a nivel mundial y durante los últimos veinte años, diversas metodologías y tipos de sensores han sido utilizados para integrar los datos de imágenes de satélite con los datos
estimados en campo, presentándose resultados muy variables o con limitaciones para su
uso operacional en áreas extensas de ecosistemas tropicales (Patenaude et al., 2005;
Lu, 2006).
Sin embargo, Baccini et al. (2008) realizaron un mapa de biomasa aérea para África
central combinando datos derivados de imágenes MODIS con datos de carbono aéreo derivados de parcelas usando el algoritmo Random Forests. Este tipo de metodología se
convierte en una opción de bajo costo para tener estimativos regionales o nacionales espacialmente explícitos sobre el comportamiento de la biomasa aérea. Por otro lado, Saatchi
et al. (2007) realizaron un análisis de la distribución de la biomasa aérea en bosques de
la cuenca amazónica a partir de la fusión de información espectral con otra información espacial biofísica que influye en las diferencias en los contenidos de carbono en los bosques.
Introducción
9
ESTIMACIÓN DE LA BIOMASA AÉREA USANDO DATOS DE CAMPO
E INFORMACIÓN DE SENSORES REMOTOS
Avanzando en esta línea; Saatchi et al. (2011) combinaron diferentes productos geoespaciales derivados de sensores remotos en un análisis multi-variante, y así elaboraron
un mapa de distribución de la biomasa para el pan-trópico. Como resultado, identificaron
las áreas tropicales con mayores contenidos de biomasa, localizadas principalmente en
las Américas (Figura 1). De acuerdo con este estudio, Colombia es el quinto país tropical
con mayores contenidos de carbono aéreo después de Brasil, República Democrática del
Congo, Indonesia y Perú.
Figura 1. Distribución de la Biomasa aérea en Bosques Tropicales
Fuente: Saatchi et al. 2011)
Estos métodos que fusionan diferentes fuentes de datos geo-espaciales, especialmente
los que integran imágenes derivadas de sensores ópticos de baja resolución espacial con
datos de sensores activos LiDAR son una opción costo-efectiva para tener estimativos
nacionalesdeloscontenidosdecarbonoenbosques.Usandocomoguíaestastresaproximaciones metodológicas, se propone y se aplica un método con el objetivo que los resultados contribuyan en la identificación de las zonas con mayores contenidos de Carbono y que
sea útil como insumo para el estudio de la dinámica de la biomasa aérea en los bosques
del país.
10
1.
METODOLOGÍA
Objetivos
11
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
12
La distribución de la biomasa en los bosques es una función de las características intrínsecas de cada tipo de bosque, su estructura y de otras condiciones biofísicas del lugar.
Utilizando unos valores de biomasa aérea en bosques colombianos estimados a partir de
información de parcelas de campo y utilizando ecuaciones desarrolladas en el proyecto
“Capacidad técnica para apoyar REDD en Colombia” (Yepes et al., 2010); información espectral, biofísica y climática, se busca predecir un valor de biomasa aérea a nivel nacional
F(x) para el año 2007 donde se optimicen los predictores óptimos y donde la varianza y el
sesgo se reduzcan al máximo.
ŷ = F{x1, x2, ...,Xn} = F(x)
ŷ
Donde {x1, x2...,Xn} son las variables predictivas es
la biomasa estimada (tn/ha)
1.1 PREPARACIÓN VARIABLES
Como resultado de un proceso de revisión de literatura científica relacionada con la estimación del almacenamiento de biomasa basada en el procesamiento digital de imágenes
de sensores remotos, se identificaron 18 variables espacialmente explicitas que están
relacionadas con la distribución de la biomasa aérea. A continuación se describen las variables utilizadas.
1.1.1 Valores espectrales derivados de MODIS
La Información obtenida de sensores ópticos ha sido utilizada frecuentemente para la determinación de la biomasa aérea al integrarse con datos de campo. Esto se hace bajo la
premisa de que existe una sensibilidad de la reflectancia óptica a variaciones en la estructura del dosel de la vegetación (Goetz et al., 2009).
Sin embargo, los resultados de estos análisis suelen ser variables y poco consistentes
para áreas extensas, debido entre otros, a la inestabilidad de las condiciones de la superficie terrestre y/o de la atmósfera. Esta deficiencia se puede minimizar trabajando con imágenes a las que se les realicen correcciones atmosféricas y radiométricas o utilizando un
Metodología
13
ESTIMACIÓN DE LA BIOMASA AÉREA USANDO DATOS DE CAMPO
E INFORMACIÓN DE SENSORES REMOTOS
conjunto de imágenes ópticas de alta resolución temporal, que al ser compuestas ayudan
a reducir los artefactos debidos a las características de los sensores o por las variaciones
en las relaciones suelo-atmósfera. Para este ejercicio se utilizó un compuesto de los mosaicos de 16 días de la colección cinco del producto MODIS MCD43A4 (500m) que proporcionan datos ajustados de la luz reflejada gracias al uso de una función de distribución
bidireccional de la reflectancia (BRDF) con la que se realiza una corrección en función de
las geometrías angulares de iluminación del sol y de observación de los sensores MODIS
Terra y Aqua (Strahler et al., 1999).
Las escenas MODIS para el territorio nacional fueron re-proyectadas1 de la proyección
MODISsinusoidalaUTMzona18WGS84ysere-muestrearonpormediodelatécnicade
vecinomáscercano,queaseguralamenorperdidadeinformaciónespectral.Usandola
información complementaria de control de calidad proporcionada por MODIS o por medio
de la selección y enmascaramiento de los pixeles contaminados por presencia de nubes,
las 23 imágenes quincenales para el año 2007 fueron integradas para generar un mosaico
anual promedio, logrando un producto con la mayor probabilidad de tener datos de reflectancia de alta calidad y con el menor porcentaje de nubes.
Diferentes estudios han encontrado que las bandas en el infrarrojo medio son las que más
se relacionan con la biomasa aérea o con la estructura de los bosques (Boyd et al., 1999;
Lu et al., 2004). Sin embargo, las bandas visibles son menos sensibles a condiciones
atmosféricas (Roy & Ravan, 1996) por lo que se utilizaron las 7 bandas en el análisis suponiendo que cada una aporta información complementaria.
1.1.2 ÍNDICES DE VEGETACIÓN
Baccini et al. (2008), utilizando solamente valores de biomasa estimada con datos de campo y la información espectral del producto MOD43B4 de MODIS en África central, y aplicando el algoritmo de Random Forests,obtuvieronestimativosdebiomasaconbajas/
medias incertidumbres. Sin embargo, en el caso de Colombia se encontró que la varianza
explicada usando únicamente las 7 bandas espectrales y este mismo algoritmo llegaba tan
solo al 46%, por lo que es necesario evaluar el uso de otras variables geo-espaciales que
ayuden a explicar las diferencias en los contenidos de carbono en bosques.
Los índices de vegetación son estimativos de la luz visible absorbida por el dosel de la vegetación (Sellers et al., 1985) y se han utilizado frecuentemente para realizar estimaciones de
la biomasa en vegetación. Sin embargo, su utilización para el seguimiento de la biomasa aérea presenta problemas de saturación en bosques con valores altos de biomasa, generando
correlaciones bajas a medias entre los índices y la biomasa aérea en bosques densos cuando
se usan individualmente. No obstante, tienen la ventaja de que con su uso se reduce el efecto
atmosférico o topográfico presente en las imágenes de sensores remotos. En el presente
análisis se utilizaron los índices de vegetación más comúnmente utilizados: NDVI y EVI.
1
14
Usando la herramienta MODIS Re-projection Tool -MRT-.
1.1.2.1Índice de Vegetación Normalizado - NDVI
El índice de vegetación normalizado (NDVI) (Rouse et al., 1974) relaciona la banda espectral del rojo (MODIS Banda 1) con la banda espectral del infrarrojo cercano (MODIS
banda 2), esta relación representa una medida del total de vegetación verde por unidad de
superficie. Varios estudios han encontrado relaciones fuertes entre el NDVI y la fracción de
radiación fotosintéticamente activa (fPAR). Además, la sumatoria de los valores de NDVI
en un periodo de tiempo se relaciona con la producción primaria bruta (GPP). Sin embargo,
la información de vegetación derivada del índice NDVI obtenido a través de sensores remotos, viene mezclada con información atmosférica, por lo que se hace necesario mejorar los
datos iniciales con técnicas que reduzcan este efecto.
De acuerdo con esto, sobre la serie de 23 conjuntos de datos de 250 m de resolución del
producto MOD13Q12 de MODIS del año 2007 fue aplicado un filtrado de datos usando el
algoritmo Harmonic Analysis of Time series -HANTS-, con el cual se detectan y se depuran
las observaciones afectadas por nubes y las observaciones restantes se interpolan para
reconstruir imágenes continuas (Roerink et al., 2000).. A partir de la aplicación de este
algoritmo se obtuvo una serie interpolada libre de efectos atmosféricos, con las cuales se
generó un compuesto anual de NDVI para el año 2007 (compuesto anual máximo).
1.1.2.2 Índice de Vegetación Mejorado - EVI
El índice de vegetación mejorado (EVI) es complementario al NDVI. A diferencia de este
último, el primero es más sensible a variaciones en la estructura del dosel, al índice de
área foliar (LAI) y a la fisionomía de las plantas (Haute et al., 2002). El índice EVI no está
muy relacionado con fPAR, por estar más influenciado por la región espectral del infrarrojo
medio; sin embargo, amplifica la señal del dosel de la vegetación y reduce la influencia
originada por factores atmosféricos al incorporar la banda espectral del azul. Así por
ejemplo, Anaya et al. (2009) encontraron relaciones medias-altas entre este índice y la
biomasa aérea para los bosques del país.
Cada uno de los mosaicos quincenales del Índice EVI del producto MODIS MOD13Q1 fue
filtrado espacialmente generando un enmascaramiento de los pixeles dudosos y de aquellos contaminados por la presencia de nubes. Posteriormente la serie anual fue filtrada
temporalmente usando el algoritmo HANTS. Finalmente, la serie interpolada resultante fue
integrada para generar mosaicos anuales de valor promedio para el año 2007.
2
ProductoquereúnelosÍndicesdevegetación(NDVI,EVI,VI),losproductosdereflectancia(bandasMODIS1,2,3y7)paracada16díasaunaresolución
de250m.
Metodología
15
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
1.1.3 Índices Topográficos
Muchos autores han planteado que información espectral o los índices de vegetación usados individualmente son insuficientes para establecer un modelo efectivo que estime el
almacenamiento de biomasa aérea, especialmente en sitios con altos contenidos de biomasa (Steininger, 2000; Lu et al., 2002). Como alternativa se ha propuesto que la biomasa en bosques sea modelada usando información SIG (Iverson et al., 1994), para lo
cual, algunas aproximaciones metodológicas han venido utilizando información espectral,
complementada con índices de vegetación e información topográfica y climática para tener
mejores correlaciones con los datos de campo.
De esta forma, una estrategia alternativa para modelar efectivamente las diferencias en el
almacenamiento de biomasa entre diferentes tipos de bosques, cuando no hay suficiente
información disponible, es basarse en los parámetros biofísicos (p.e. la topografía del
terreno) que ayudan a predecir la vegetación potencial existente en un sitio. Al usar los
diferentes tipos de información topográfica disponible se asume que la distribución de la
densidad de biomasa está basada en las cantidades potenciales que el paisaje puede sostener. Para el presente análisis se utilizaron cinco métricas que complementan el análisis
de biomasa, a saber:
1.1.3.1 Altitud
Para espacializar esta variable se utilizó el modelo digital de elevaciones SRTM de 90 metros que fue re-muestreado a 250 metros usando la interpolación de vecino más cercano,
esto para hacerlo compatible con las demás variables utilizadas en este ejercicio.
1.1.3.2 Índice de Humedad relativo a la topografía del Terreno -TRMIEl índice TRMI es un índice lineal de los siguientes cuatro elementos del paisaje derivados
de un modelo digital de elevación (Parker, 1982):
• Posición relativa de la pendiente,
• Forma de la pendiente,
• Aspecto de la pendiente
• Gradiente de la pendiente.
Este índice es utilizado para modelar los parámetros que influencian el movimiento superficial del agua, la pérdida de agua por evaporación o la retención de agua en el terreno.
Se basa en la premisa que las relaciones entre la pendiente y el aspecto pueden afectar
la radiación solar y las tasas de evaporación o de retención de agua en el suelo (Manis
et al., 2002); y al incorporarlo en el modelo se asume que esas diferencias potenciales
en radiación solar o en retención de agua influyen en el establecimiento de la vegetación
y en su productividad.
16
1.1.3.3 Índice de Rugosidad del Terreno - TRI
El índice de rugosidad del terreno TRI cuantifica la diferencia en la información de
elevación entre un pixel y los ocho pixeles adyacentes en un modelo digital de elevación
(Riley et al., 1999). El algoritmo obtiene interactivamente un valor para cada pixel que
es el resultado de la raíz cuadrada del promedio de los cuadrados de las diferencias entre
ese pixel y sus ocho vecinos adyacentes. Este índice aporta información sobre el cambio
relativo en la altura de la pendiente para cada pixel.
Como insumo para la generación de este índice se utilizó el modelo corregido Shuttle
Radar Topography Mission -SRTM- (Gesch et al., 2006). re-muestreado a una resolución de 250 m. Como resultado final se definieron 7 clases, donde los valores bajos
indican superficies planas y valores altos señalan grandes cambios en elevación entre un
pixel y sus vecinos, de la siguiente manera:
• Clase 1. 0-80 m: Representa una superficie plana.
• Clase 2. 81-116 m: Representa una superficie casi plana.
• Clase 3. 117-161 m: Representa una superficie un poco rugosa.
• Clase 4. 162-239 m: Representa una superficie medianamente rugosa.
• Clase 5. 240-497 m: Representa una superficie Moderadamente rugosa.
• Clase 6. 498-958 m: Representa una superficie altamente rugosa.
• Clase 7. 959-4367 m: Representa una superficie extremadamente rugosa.
1.1.3.4 Índice de Paisaje (Landform)
El paisaje influye sobre muchas características ambientales, dentro de las que se incluyen
las propiedades físicas de los suelos, las condiciones atmosféricas alrededor del suelo y el
crecimiento, composición y distribución de las diferentes comunidades vegetales. El índice
de paisaje desarrollado por MacNab (1993) caracteriza las condiciones topográficas de un
sitio en un contexto regional al cuantificar la forma geométrica de la superficie terrestre
con respecto a los diferentes tipos de formas del paisaje.
Este índice fue modificado por Manis (2000) e incorporó valores de la pendiente y de la
humedad con respecto a la posición topográfica del terreno para determinar diez categorías de paisaje así: 1) valles, 2) pendientes suaves, 3) crestas moderadas, abanicos
y colinas, 4) terrazas y planicies casi planas, 5) pendientes empinadas muy húmedas, 6)
pendientes empinadas moderadamente secas, 7) pendientes empinadas moderadamente
secas, 8) pendientes empinadas muy secas, 9) acantilados y cañones de clima templado,
10) acantilados y cañones cálidos.
Metodología
17
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
1.1.3.5 Pendiente
La pendiente cuantifica el máximo cambio en elevación sobre la distancia entre cada celda
y sus ocho vecinos, de tal manera que si presenta valores bajos corresponderá a terrenos
planos; y en sitios con valores altos, el terreno es más empinado. Como insumo para la
generación de este índice se utilizó el modelo corregido Shuttle Radar Topography Mission
-SRTM- (Gesch et al., 2006). Originalmente con una resolución espacial de 90m, fue
re-muestreado a una resolución de 250m, esto para hacerlo compatible con las demás
variables utilizadas en este ejercicio. Su implementación utilizó el algoritmo desarrollado
por Srinivasan et al. (1991).
1.1.4 Índices climáticos
Las variables climáticas como precipitación, temperatura y radiación están correlacionadas con la estructura y función de la vegetación (Prentice, 1990) y ha sido aplicadas
frecuentemente en la determinación de escenarios climáticos futuros y cambios en la distribución de la vegetación en la tierra (Rivas-Martínez, 2008).
1.1.4.1 Índice ombrotérmico IOd3
La clasificación bioclimática de Rivas- Martínez sintetiza las pautas de variación de clima
y su relación con los diferentes tipos de vegetación. Los índices ombrotérmicos de esta
clasificación son útiles como variables diagnósticas de la estacionalidad, por eso se utilizó
el índice ombrotérmico del trimestre más seco del año (IOd3) que es la relación
entre la precipitación del trimestre más seco del año sobre la temperatura en ese mismo
periodo de tal manera que:
Iod3 = (Pd3/Td3)*10
Donde, Pd3 = Precipitación del trimestre más seco del año.
Td3 = Temperatura media del trimestre más seco del año.
1.1.4.2 Precipitación Media Anual
Las diferencias en precipitación y temperatura afectan la distribución y composición de las
comunidades bióticas. Comúnmente el valor que se utiliza es el promedio anual multianual
de agua que cae de la atmósfera expresado en milímetros (e.g. lluvia, nieve o granizo). Para
modelar la precipitación se utilizó el mapa de precipitación media anual que se encuentra
en el Atlas Climatológico de Colombia (Ideam, 2005), el cual es el resultado de un modelo
interpolado con técnicas de Krigging de la información de las estaciones climatológicas del
país para el periodo 1970-2000.
18
1.1.4.3 Temperatura Media Anual
Es utilizada como una medida de bio-temperatura, la cual indica los ámbitos de variación
dentro de los cuales hay vida vegetativa activa. Al igual que con la información de precipitación, la información se obtuvo del mapa de Temperatura Media Anual del Atlas Climatológico de Colombia (Ideam, 2005) que proviene de un modelo interpolado con técnicas de
krigging de las series climatológicas de 1970-2000.
1.2 PREPARACIÓN FINAL DE LAS VARIABLES
Esta etapa está relacionada con la revisión de la concordancia geográfica entre las 18
variables espaciales usadas en el modelo, incluyendo las siete bandas del producto MODIS MCD43A4 (Tabla 1), estas variables se apilaron y re-muestrearon a una resolución
de 250 m.
Tabla 1. Variables espaciales utilizadas en el modelo
Identificador
Resolución
espacial
MODIS MCD43A4 Banda 1 (620-670 µm)
Mod Rojo
500 m
MODIS MCD43A4 Banda 2 (841-876 µm)
Mod NIR
500 m
MODIS MCD43A4 Banda 3 (459-479 µm)
Mod verde
500 m
MODIS MCD43A4 Banda 4 (545-565 µm)
Mod Azul
500 m
MODIS MCD43A4 Banda 5 (1230-1250 µm)
Mod MIR (1230-1250 µm)
500 m
MODIS MCD43A4 Banda 6 (1628-1652 µm)
Mod MIR (1628-1652 µm)
500 m
MODIS MCD43A4 Banda 7 (2105-2155 µm)
Mod MIR (2105-2155 µm)
500 m
NDVI mean
250 m
Valor Promedio EVI (2007)
EVI mean
250 m
Precipitación Media Anual
Prec
250 m
Valor Máximo NDVI 2007
Max NDVI
250 m
Temperatura Media Anual
Temp
250 m
IOd3
Iod3
250 m
DEM SRTM
DEM
250 m
Índice Topográfico de Humedad Relativa
TRMI
250 m
Landform
250 m
CLa_tri_250
250 m
Pend
250 m
Variable
Valor promedio NDVI (2007)
Landform
TRI
Pendiente
Metodología
19
ESTIMACIÓN DE LA BIOMASA AÉREA USANDO DATOS DE CAMPO
E INFORMACIÓN DE SENSORES REMOTOS
1.3 PREPARACIÓN DE LOS DATOS DE CAMPO
Separtiódeunconjuntode3.020parcelasdeinventarioforestaldetipopermanentesy/o
temporales establecidas entre los años de 1988 a 2010 por 27 instituciones e investigadores independientes. (Tabla 2). Dichas parcelas varían tanto en el diseño de muestreo
utilizado como en su configuración. Por ejemplo, en cuanto a área oscilan entre 0.025 ha
a 1.5 ha.
La biomasa aérea fue estimada para cada una de esas parcelas usando las 6 ecuaciones
alométricas desarrolladas en el marco del proyecto “Capacidad técnica para apoyar REDD
en Colombia” (Yepes et al., 2010).
Tabla 2. Fuentes de los datos de parcelas permanentes/temporales utilizadas
Institución/Investigador
AgenciadeEstadosUnidosparaelDesarrolloInternacional(USAID)
575
Corporación Autónoma Regional de Antioquia (Corantioquia)
158
CorporaciónAutónomaRegionaldeAntioquia(Corantioquia)/UniversidadNacionaldeColombia
6
CorporaciónAutónomaRegionaldeLaGuajira(Corpoguajira)/FundaciónDesarrolloGuajiro
3
CorporaciónAutónomaRegionaldeLaGuajira(Corpoguajira)/Hidrocaribe
4
Corporación Autónoma Regional de Nariño (Corponariño)
CorporaciónAutónomaRegionaldeSucre(Carsucre)/FundaciónSabanas
Corporación Autónoma Regional de la Orinoquía (Corporinoquía)
CorporaciónAutónomaRegionaldelosVallesdelSinúySanJorge(CVS)/ConservaciónInternacional
CorporaciónAutónomaRegionaldelosVallesdelSinúySanJorge(CVS)/UniversidadNacionaldeColombia
Corporación Autónoma Regional del Canal del Dique (Cardique)
Corporación Autónoma Regional del Cauca (CRC)
Corporación Autónoma Regional del Chocó (Codechocó)
Corporación Autónoma Regional del Tolima (Cortolima)
Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca (CVC)
CorporaciónparaeldesarrollosostenibledelUrabá(Corpourabá)
DireccióndeInvestigaciónMedellín/UniversidadNacionaldeColombia
88
6
285
1
36
5
5
257
9
937
2
2
Fundación Natura
20
Fundación Puerto Rastrojo
81
Fundación Tropenbos
1
Incoplan S.A.
55
Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM)
13
InstitutodeInvestigacionesMarinasyCosterasJoséBenitoVivesDeAndréis(Invemar)/UrráE.S.P.
Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt (IAvH)
Joost F. Duivenvoorden
Missouri Botanical Garden
Álvaro J. Duque
20
No. De
Parcelas
4
239
94
34
100
Sobre estos datos se aplicó un filtrado estadístico, identificando y eliminando aquellos que
presentaban:
1. Inexactitudes cartográficas. Para esto se obtuvo el valor de NDVI corregido atmosféricamente en cada uno de los pixeles con biomasa calculada (n=3020) y para cada
quincena del año 2007. A las series resultantes se les realizó un análisis de Clústeres
Jerárquicos en el software R (método de vinculación completa). Con la primera división del dendrograma se separaron los puntos que se encuentran en bosque de los
que se encuentran ubicados en zonas tales como cuerpos de agua, pastos, etc. y que
a lo largo de las 21 tomas anuales, tienen una respuesta totalmente distinta a las
parcelas de bosque. Un detalle de esta situación se presenta en la Figura 2.
Figura 2. Dendrograma de Clusters para el filtrado de los datos de campo
2. Valores extremos. Los datos de biomasa utilizados fueron obtenidos a partir de parcelas en campo que varían en cuanto a la metodología utilizada, diseño de la parcela y
fueron levantadas por diferentes investigadores a lo largo de un periodo de 20 años.
La biomasa estimada en estas parcelas varía desde 0.2 tn/ha hasta alrededor de
2000 tn/ha. Los valores extremos fueron excluidos del análisis usando el software
estadístico R, quedando para el análisis final aquellas parcelas con estimados de biomasa entre 60 tn/ha y 800 tn/ha, como se presenta en la Figura 3.
Metodología
21
ESTIMACIÓN DE LA BIOMASA AÉREA USANDO DATOS DE CAMPO
E INFORMACIÓN DE SENSORES REMOTOS
Frecuencia
Figura 3. Histograma de frecuencia de los datos de parcelas de biomasa aérea
para los bosques de Colombia.
Biomasa Aérea (tn/ha)
A partir de estos procesos de filtrado de datos se seleccionó un conjunto de 2.583 estimadosdebiomasa/carbonoendiferentesbosquesdeColombia,consolidandounáreatotalde
685 ha (Figura 4). Este proceso también permitió identificar que algunos tipos de bosque
se encuentran sub-representados o no presentan ningún tipo de información de biomasa
asociada.
22
Figura 4. Distribución de los datos de Campo utilizados en el Análisis
Fuente: Este estudio
Metodología
23
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
1.4 INCORPORACIÓN DE INFORMACIÓN DE GLAS/ICESAT
Para obtener un mapa “wall-to-wall” de estimativos del carbono almacenado en la cobertura boscosa a través del procesamiento digital de imágenes de sensores remotos, los
datos de campo existentes no son suficientes, siendo además necesario levantar información de biomasa en coberturas no boscosas. Como alternativa metodológica complementamos los datos de parcelas con información de sensores activos, como es el caso
de los conjuntos de datos LiDAR. Este sensor es capaz de captar información de altura
del dosel de la vegetación, y esta puede ser relacionada con información de esta variable
medida en campo.
El Geoscience Laser Altimeter System -GLAS- es un sensor LiDAR a bordo del satélite ICESat que fue lanzado en enero de 2003. Aunque el objetivo principal de la misión era
monitorear las capas de hielo de los polos, uno de sus objetivos secundarios era la medición de la altura del dosel a nivel mundial aprovechando la capacidad del sensor para medir
directamente el componente vertical de la vegetación (Lefsky, 2002). A lo largo de diferentes misiones entre los años de 2003-2009, este sensor obtuvo información de altura de la
vegetación para todo el mundo en gránulos de aproximadamente 60 m. Actualmente, esta
misión satelital no se encuentra operativa debido a fallos en los sistemas de navegación.
Basados en este conjunto de datos, se han realizado varios estudios que relacionan la información captada por el sensor con mediciones tomadas en campo en el trópico (Nelson et
al., 1999; Drake et al., 2003), obteniendo precisiones muy variables. Las incertidumbres
asociadas a estos estudios, se deben sobre todo a las variaciones topográficas que afectan la respuesta del sensor LiDAR. Lefsky y colaboradores (2005) realizaron un análisis
en que correlacionaron los datos de altura derivados de IceSAT con los datos de biomasa
estimados en campo (r2 = 73%, RMSE = 58.3 Mg/ha) en bosques húmedos tropicales de
Tapajos, Brasil utilizando la ecuación que se presenta a continuación:
(Biomasa aérea) AGB = 20.7 + 0.098 * H2(Est)
Donde H es la altura estimada por el sensor GLAS
Analizando los datos disponibles para Colombia, se encontró que del total de información
captada para el año 2007 por el sensor GLAS de IceSAT, solamente 6 puntos están a menos de 50 metros de los datos de parcelas disponibles para este proyecto. Esta situación
plantea una situación difícil para utilizar el conjunto de datos GLAS, siendo insuficientes
los datos para realizar una correlación entre los datos LiDAR y la información de campo
existente.
Como una forma alternativa para resolver esta situación, se generó información de biomasa a partir de los datos de altura de GLAS (producto GLAS014 versión 031) aplicando
directamente la ecuación propuesta por Lefsky et al., 2005 en Brasil para las condiciones
de Bosque Húmedo Tropical.
24
No obstante, los datos GLAS presentan errores en zonas de pendientes altas y medias,
por lo cual utilizando los índices topográficos derivados del DEM SRTM de 90 m se filtraron los puntos de GLAS eliminando aquellos que se encontraban en zonas entre colinadas
hasta escarpadas. Posteriormente, para cada pixel donde había más de dos datos de
LiDAR, se obtuvo el valor de la mediana de los valores de biomasa estimados para obtener como resultado conjunto de 2.169 puntos con información de biomasa derivados de
GLAS014 para el año 2007, como se presenta en la Figura 4.
1.5PREPARACIÓN FINAL DE LOS DATOS DE CAMPO
Para conformar un único conjunto de datos de valores de biomasa para alimentar el modelo
predictivo, los datos de parcelas filtrados fueron integrados a los datos de biomasa estimados a partir de GLAS. Adicionalmente, se agregaron puntos de biomasa para coberturas no boscosas a partir de información secundaria para tener un conjunto total de 5.976
“parcelas” con información de biomasa aérea.
Metodología
25
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
Figura 5. Puntos de GLAS14 con datos de biomasa para Colombia en el año 2007
26
1.6 ANALISIS EN RANDOM FORESTS
La información de inventarios forestales existente en el país fue obtenida por diversos investigadores a lo largo de un periodo de veinte años (1990-2010 aproximadamente), en el
marco de una gran variedad de proyectos y aplicando metodologías de muestreo distintas.
Esta situación implica que la información base del análisis no es homogénea, muestra una
distribución agrupada, y tan solo comprende un área muestreada de alrededor de 685
ha de los 60 millones de ha en bosque con que cuenta el país, siendo sub-muestreados
algunos tipos de bosque. Sin embargo, este conjunto de datos es el mayor y más completo
repositorio de información de datos de carbono con el que cuenta el país.
Los datos obtenidos con los diferentes sensores remotos tampoco están exentos de errores, tanto en el momento de la toma por el efecto de las geometrías de la trayectoria del
sensor y del sol, como por efectos atmosféricos, de las diferentes relaciones suelo atmósfera o como resultado de las diferentes fases del procesamiento digital de las imágenes.
Además, la información de sensores ópticos correlacionada individualmente con la biomasa
aérea no arroja resultados satisfactorios; y se hace necesario integrarla con otro tipo de
información espectral o biofísica que puede o no estar altamente correlacionada entre si.
En este sentido, el procedimiento de análisis debe utilizar métodos explicativos acordes
con los datos existentes o con los que pueda llegar a tener el país en un futuro. Así entonces, el mejor modelo es aquel que identifique la correcta “complejidad del modelo”. Por
ello, diferentes tipos de procedimientos fueron revisados en el desarrollo del presente
proyecto (e.g. regresión lineal, regresiones logísticas, análisis discriminante, árboles de
decisión, máxima entropía, etc.); y finalmente se seleccionó el uso de la familia de los algoritmos de árboles de decisiones. Específicamente se seleccionó el algoritmo Random
Forests (Brieman, 2001) por ser un método rápido, efectivo computacionalmente, robusto con la presencia de datos ruidosos, que ofrece posibilidades para la explicación de los
datos y al que se pueden realizar estimativos de error (Tsymbal et al., 2006). Además es
un método comparable y según las pruebas realizadas presenta en la mayoría de los casos
una mejor capacidad de predicción que los métodos de regresión clásicos. Por último, es
un procedimiento no paramétrico que es muy útil cuando hay muchas variables correlacionadas y pocos datos, o cuando hay interacciones complejas entre las variables predictivas
o cuando hay muchos datos faltantes.
Random Forests (Bosque al azar) es un clasificador que consiste en una colección independiente, idénticamente distribuida y al azar de clasificadores organizados en árboles,
en donde cada árbol aporta un único voto a la clase más popular de X. Básicamente, para
los agrupamientos Random Forests selecciona al azar un subconjunto de los atributos
para luego volver a seleccionar el mejor corte entre estos. Posteriormente el proceso se
repite en cada uno de los árboles (muchos árboles crecen de la misma manera) para así
construir un bosque. Finalmente todos los árboles son usados en el resultado final a partir
del promedio de los resultados de cada uno de los árboles.
Metodología
27
ESTIMACIÓN DE LA BIOMASA AÉREA USANDO DATOS DE CAMPO
E INFORMACIÓN DE SENSORES REMOTOS
Random Forests fue implementado en el lenguaje de programación R por Baccini et
al. (2008) para la estimación de biomasa aérea usando sensores remotos de resolución
gruesa, y ya ha sido probado en áreas extensas de África para la estimación de la biomasa
aérea. Complementariamente se realizó la calibración del algoritmo mediante su aplicación
repetida, analizando los efectos de cada una de las diferentes variables en la explicación del
modelo y la posterior calibración de los diferentes parámetros del modelo.
Supuestos:
• Las variables topográficas, climáticas y basadas en sensores remotos son útiles y
suficientes para explicar la biomasa aérea en el país.
• Separtedelapremisadequeexisteunasensibilidaddelareflectanciaópticaavariaciones en la estructura del dosel de la vegetación (Goetz et al., 2009).
• Lasdiferenciasentécnicasdepre-procesamientoyprocesamientoutilizadasnoestán
afectando los resultados (Foody et al., 2003), y su geolocalización corresponde al
pixel adecuado.
• Lasparcelasseencuentranbienubicadasespacialmente.
• Lasdiferenciasenbiomasaentreelañodetomadelosdatosdecampoyelañodela
imágenes no son considerables.
28
.
E
LTADO
Evaluación de metodologías y sistemas
para modelar y proyectar la deforestación en Colombia
29
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
30
El algoritmo Random Forests tiene opciones para cuantificar el desempeño del modelo
predictivo. Por esto, se ejecutaron diferentes corridas en el que se comparó el desempeño
usando solamente los datos de entrenamiento, como se presenta en la Figura 6.
El algoritmo permitió identificar que las variables que más ayudan a explicar la varianza de
la información de Biomasa son:
• Índice ombrotérmico (IOd3),
• Precipitación media anual
• Banda del infrarrojo medio (MODIS MCD43A4 Banda 6).
Sin embargo, el desempeño del modelo mejora cuando se utilizan todas las variables en
conjunto. De otra parte, el modelo también identifica que las variables que menos explican
la varianza de los datos son las topográficas, específicamente, Landform y TRI; así como
el valor máximo anual de NDVI, por lo cual estas variables fueron excluidas en las corridas
finales del modelo.
En el resultado final, se encuentran cerca de 2´200.000 ha en áreas sin información
(1.96% del área total), las cuales corresponden a zonas en donde para cada una de las
variables espectrales del año 2007, hubo presencia de nubes o pixeles que no cumplieron
con el control de calidad. La mayoría de estas áreas se localizan en la cordillera central de
la región de los Andes de Colombia.
Resultados
31
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
Figura 6. Desempeño del algoritmo Random Forest con las diferentes variables corridas individualmente.
R2 = 1– ((MSE OOB)/varianza observada)
0.9
0.8
Coef. De Determinación
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
Espacialmente, el sur de la Amazonía y el Chocó son las áreas donde más se concentran
los bosques con contenidos de carbono altos Los bosques colombianos presentan variaciones en el almacenamiento de carbono de entre 1 y 376,32 tn/ha (Figura 7). Tomando
solamente las áreas de bosque determinadas por el mapa de bosque/No bosque para el
año 2007 con imágenes MODIS (Cabrera et al, 2011), el promedio de carbono almacenado en los bosques naturales de Colombia es de 128.80 +/- 28.7 tn/ha. El contenido de
Carbono aéreo varía en los diferentes tipos de bosque (Holdridge) entre 65,7 ± 21,5 tn
ha-1 a 135,29 ± 37,51 tn ha1.
32
Figura 7. Distribución de los Contenidos de Carbono aéreo en Colombia para el año 2007
Resultados
33
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
El total de carbono almacenado en los bosques colombianos asciende a 7.810 millones de
tn de C para el año 2007. Las reservas estimadas con este método son similares a las
reportadas en otros estudios (Anaya et al., 2009; Ideam, 2010). Aunque los resultados
del modelo indican que hay sobreestimación en los sitios con bajos valores de biomasa y de
subestimación en los altos y que se deben levantar más datos de campo en coberturas no
boscosas. Se resalta además, el alto contenido de reservas de carbono almacenadas en
coberturas no boscosas (3.181 millones de t de C), especialmente las localizadas dentro
de las zonas de vida Bosque Pluvial Premontano y Bosque pluvial Tropical.
2.1VALIDACIÓN
La precisión de este mapa está determinada por la precisión y resolución de toda la información usada para construirlo. Los errores, tanto en la generación de cada una de las variables
espaciales, como en los datos de biomasa por parcela y su ubicación espacial se propagan
en el modelo, sin embargo, para este ejercicio estos efectos no fueron cuantificados.
Para la validación de los resultados generados a través del algoritmo Random Forests
se realizó la siguiente metodología:
• Se seleccionó al azar el 25% de los puntos con información de biomasa/carbono en
campo y estos se excluyeron del modelo. Estos puntos fueron utilizados para validación, correlacionando el valor de biomasa de la parcela con el resultado del modelo en
el pixel de 250 m donde esta se encuentra.
Los resultados presentan un r2 de 0.80 y un RMSE de 41 tn C/ha existiendo una sobreestimación en los valores bajos y una subestimación en los altos (Figura 8).
Biomasa estimada en el modelo (tn/ha)
Figura 8. Resultado de la validación de los resultados del modelo de Random Forests
34
800
R² = 0.8049
RMSE = 82.64 tn/ha
700
600
500
400
300
200
100
0
0
100
200
300
400
500
600
700
Biomasa estimada en campo (tn/ha)
800
900
2.2 ANÁLISIS POR REGIONES NATURALES
Para este estudio, la delimitación de las cinco regiones naturales: i) Amazonia, ii) Orinoquia, iii) Pacifico, iv) Andes y v) Caribe; parte de las características biofísicas (orografía
y clima, principalmente), y los patrones regionales de vegetación (Romero et al, 2004;
Ideam et al., 2007).
En este sentido, el análisis realizado indica que la mayoría del carbono almacenado en los
Bosques Naturales en Colombia está localizado en las regiones Amazónica (ascendiendo a
5.586 millones de tn C) y Andina (1.098 millones de tn de C) (Tabla 3). Sin embargo, se
identifica que la región del Pacífico presenta las áreas boscosas con uno de los promedios
másaltosdeCarbono(131tnC/ha),auncuandoeslaregiónconlamenorextensióntotal
con cerca de 7 millones de ha.
Tabla 3. Reservas de carbono almacenadas en Bosques Naturales de Colombia
por Región Natural
Región Natural
C (tn *
1000000)
Media (tn C/ha)
STD (tn C/ha)
137
21
5.586,77
Orinoquia
81
23
294,34
Pacífico
131
38
609,99
Andes
120
27
1.098,41
Caribe
95
28
220,66
Amazonia
En términos generales se identifica un gradiente de distribución donde los contenidos de
carbono aumentan en dirección noroccidental – suroriental para la región de la Amazonia,
principalmente asociados al Bosque húmedo Tropical y Bosque muy húmedo Tropical. En la región del Pacifico se observa que los mayores contenidos se localizan en el norte
de esta región.
Respecto de la región de los Andes, las áreas con mayores contenidos de Carbono se
localizan en el piedemonte amazónico de la Cordillera Oriental y el piedemonte Pacifico
de la Cordillera Occidental. Así mismo, es importante resaltar los contenidos de Carbono
para el bajo Cauca antioqueño y estribaciones de la serranía de San Lucas. Para la región
Caribe, los contenidos de Carbono están asociados principalmente a dos sectores, el más
importante de ellos la Sierra Nevada de Santa Marta y los Montes de María. Finalmente,
la región de la Orinoquia concentra los menores Stocks de Carbono en el país, éstos se
encuentran asociados a los bosques de galería de los principales ríos andinenses, y a las
áreas inundables del occidente del departamento de Arauca.
2.3 ANÁLISIS POR ZONAS DE VIDA
El proyecto “Capacidad técnica para apoyar REDD en Colombia” identificó que el sistema
de clasificación de Zonas de Vida (Holdridge, 1978) permite una buena representación de
Resultados
35
ESTIMACIÓN DE LA BIOMASA AÉREA USANDO DATOS DE CAMPO
E INFORMACIÓN DE SENSORES REMOTOS
los contenidos de carbono para los Bosques Naturales en Colombia, razón por la cual fue
escogido como el sistema de clasificación para estratificar los tipos de Bosque Natural.
Así entonces, de acuerdo con los resultados de los contenidos de Carbono para el año
2007 en Colombia analizados por zonas de vida, los mayores contenidos de Carbono aéreo están concentrados en el Bosque Húmedo Tropical (5.929 millones de tn C) y en
menor medida en el Bosque muy Húmedo Tropical (659 millones de tn C), como se
presenta en la Tabla 4. Así mismo, se encuentra que el Bosque muy Húmedo Tropical
eselquemayorescontenidospromediodecarbonoalmacena(135,29tnC/ha),juntocon
el Bosque Húmedo Tropical(131,87tnC/ha)yelBosque Pluvial Pre-montano
(131,64tnC/ha).
Tabla 4. Estimación de las reservas de Carbono almacenadas
en Bosques Naturales de Colombia por Zonas de Vida.
Zona de Vida
Símbolo
Media (tn C/ha) STD (tn C/ha)
C (tn*
1000000)
Bosque húmedo Montano
Bh-M
81,92
21,31
2,37
Bosque húmedo Montano-bajo
Bh-MB
129,76
26,83
202,61
Bosque húmedo Pre-montano
Bh-PM
112,20
28,41
117,70
Bosque húmedo Tropical
Bh-T
131,87
25,94
5.926,10
Bosque muy húmedo Montano
Bmh-M
90,72
22,59
93,04
Bosque muy húmedo Montano-bajo
Bmh-MB
128,52
25,41
202,08
Bosque muy húmedo Pre-montano
Bmh-PM
118,73
21,70
280,63
Bosque muy húmedo Tropical
Bmh-T
135,29
37,51
659,10
Bosque muy seco Tropical
Bms-T
65,16
21,50
3,77
Bosque pluvial Montano
Bp-M
91,65
23,79
37,80
Bosque pluvial Montano-bajo
Bp-MB
131,64
24,15
17,49
Bosque pluvial Pre-montano
Bp-PM
127,70
23,11
59,24
Bosque pluvial Tropical
Bp-T
113,84
22,06
18,88
Bosque seco Montano-bajo
Bs-MB
95,48
26,08
1,91
Bosque seco Pre-montano
Bs-PM
83,21
18,65
0,28
Bosque seco Tropical
Bs-T
84,18
28,58
59,35
Otras Zonas de vida
----
-----
-----
127,83
Los menores contenidos de Carbono se encuentran en las zonas de vida asociadas a procesos de estacionalidad climática, así entonces se identifica que el Bosque seco Pre-Montano
es el tipo de Bosque con los menores contenidos de Carbono con cerca de 300.000 tn.
2.4 ANÁLISIS POR DEPARTAMENTOS
A nivel departamental, se identifica que las reservas de Carbono en bosque natural están concentradas principalmente en los siguientes departamentos Amazónicos: Amazonas
(20,8% del total), Caquetá (12,14 %), Guainía (10,27%) y Vaupés (9,91%), es decir,
estos cuatro departamentos almacenan cerca del 53% del C arbono total de los bosques
36
naturales del país. Sin embargo, otros departamentos como el Chocó y Guaviare también
presentan áreas de Bosque Natural con valores de Carbono altos, como se presenta en
Tabla 5.
En términos de contenido promedio de Carbono por pixel, se identifica que los departamentos de Amazonas, Vaupés y Chocó son los que presentan los valores más altos, con
contenidospromediode152.97tnC/ha,148.95tnC/hay135tnC/ha,respectivamente.
Tabla 5. Resultados de la estimación de las reservas de carbono almacenadas
en la biomasa aérea en bosques naturales de Colombia por Departamento
DEPARTAMENTO
Media (tn C/ha)
STD (tn C/ha)
C (tn* 1000000)
AMAZONAS
152,97
15,45
1.624,48
ANTIOQUIA
117,41
28,11
230,03
ARAUCA
92,44
28,09
59,50
ATLANTICO
68,97
16,25
0,56
BOLIVAR
106,93
24,88
84,93
BOYACA
114,62
25,84
46,63
CALDAS
106,39
21,25
8,87
CAQUETA
133,43
19,47
948,09
83,68
26,09
66,35
CAUCA
116,92
29,58
152,31
CESAR
92,20
27,59
23,60
CHOCO
135,98
38,83
439,77
83,91
23,33
0,47
CUNDINAMARCA
107,59
30,27
27,04
CORDOBA
107,59
24,79
51,29
GUAINIA
121,69
19,23
802,07
GUAVIARE
126,31
13,00
642,03
HUILA
123,17
31,01
59,40
LAGUAJIRA
91,39
30,31
21,24
MAGDALENA
100,62
34,57
42,95
META
106,58
27,86
388,88
NARIÑO
123,61
31,69
193,51
NORTE DE SANTANDER
118,20
22,64
84,18
PUTUMAYO
136,90
19,50
272,20
99,62
28,64
3,33
RISARALDA
125,76
31,57
9,78
SANTANDER
107,52
25,88
63,40
SUCRE
70,14
15,61
4,31
TOLIMA
108,07
29,77
43,32
VALLEDELCAUCA
115,32
31,12
74,25
VAUPES
148,95
15,27
774,23
VICHADA
114,49
29,11
567,70
CASANARE
BOGOTA,D.C
QUINDIO
Resultados
37
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
2.5 CORPORACIONES AUTÓNOMAS REGIONALES - CARs
Finalmente, de acuerdo con los cálculos obtenidos por Corporaciones Autónomas Regionales, se observa que la mayoría de los stocks de carbono están concentrados en las jurisdicciones de cinco Corporaciones Autónomas Regionales: Corpoamazonía, Corporación para
el desarrollo sostenible del norte y el oriente amazónico -CDA, Corporinoquia, Codechocó
y Cormacarena, en su orden de magnitud como se presenta en la Figura 9.
Figura 9. Contenidos de Carbono totales por Corporaciones Autónomas Regionales de Colombia
Corpoguajira
Corponariño
CRC
CVC
CARDIQUE
CARSUCRE
CVS
Corpoamazonia
CAM
CDA
CRQ
DAMA
Cormacarena
Corpoguavio
Cortolima
Corpochivor
CARDER
Corpocaldas
CAR
AMVA
Cornare
Corpoboyaca
Corporinoquia
CDMB
CAS
Corantioquia
Codechoco
Corpouraba
Corpomojana
Corponor
CSB
Corpocesar
CRA
Corpamag
0,00
C (t* 1000000)
500,00
1000,00
1500,00
2000,00
2500,00
3000,00
2.6 “HOTSPOTS” DE CONTENIDOS DE CARBONO
Para la identificación de los Hotspots de contenidos de biomasa se partió del mapa de
biomasa aérea para los Bosques de Colombia para el año 2007; el cual fue dividido en
tres categorías de contenidos de biomasa por el método estadístico de cuantiles, así
(Figura 10):
38
I. Valores medios. Almacenamiento de Carbono de hasta 248 tn/ha;
II. Valores medio-altos. Almacenamiento de Carbono entre 248 tn/ha y 317 tn/ha;
III. Valores altos. Almacenamiento de Carbono mayores a 317 tn/ha.
Figura 10. Categorías de contenidos de Carbono en los Bosques de Colombia
Resultados
39
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
En términos espaciales, los bosques en la categoría I (valores medios de carbono aéreo)
se localizan principalmente en la región de la Orinoquía, la región Caribe y en los bosques
asociados al relieve residual del escudo Guyanés en los departamentos de Guainía y Vichada, (Figura 11.)
Figura 11. Identificación de los “Hotspots” de contenido de biomasa en bosques de Colombia.
40
En categorías altas se encuentran 17.611.072 ha de Bosque y están localizados principalmente en la región de la Amazonía, en jurisdicción de los departamentos de Amazonas y
Vaupés; así mismo en el Departamento de Chocó en la región del Pacífico; y en la vertiente
oriental de la cordillera Oriental. Dentro de esta categoría, el 77% de las áreas (cerca
de 14 millones de ha) se distribuyen en extensiones continuas de más de 1.000 ha, considerándose como los “puntos calientes” de contenidos de Carbono para los Bosques de
Colombia, como se presenta en la Figura 11.
Analizando los datos obtenidos con información de otros tipos de entidades territoriales,
se identifica que las áreas con valores altos de carbono aéreo están concentradas principalmente en la jurisdicción de Resguardos Indígenas (64.16%), Áreas protegidas del
Sistema de Parques Nacionales Naturales (18.6%), y en la jurisdicción de los Consejos
Comunitarios de Comunidades Afro-descendientes (4.83%). En estas tres categorías de
manejo del territorio se concentran aproximadamente el 70% de las áreas continuas de
valores altos de carbono de más de 1000 ha. Este resultado puede servir de guía sobre
las medidas de conservación o sobre las restricciones en el uso del suelo que permiten la
permanencia de bosques con altos contenidos de carbono.
Resultados
41
ESTIMACIÓN DE LA BIOMASA AÉREA USANDO DATOS DE CAMPO
E INFORMACIÓN DE SENSORES REMOTOS
42
.
O
L
O E
E OME DA
O E
Evaluación de metodologías y sistemas
para modelar y proyectar la deforestación en Colombia
43
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
44
A partir de la información espectral de resolución gruesa, junto con información biofísica,
y utilizando el algoritmo de Random Forests se pueden tener estimaciones con incertidumbres medias-altas de biomasa aérea en bosques de Colombia. Este resultado es prometedor para avanzar en el estudio de la dinámica de los stocks de carbono en el país. Sin
embargo, se requiere más investigación sobre las relaciones entre la dinámica del carbono
y las variaciones en los valores de reflectancia obtenidos de MODIS.
Es recomendable realizar una evaluación de la representación de las parcelas por tamaño
de pixel. Este ejercicio no tuvo en cuenta esto, ya que no había suficiente información que
cumpliera este requisito. Sin embargo para la toma de datos en campo en un futuro, se
debe considerar la utilización de métodos de muestreo agrupados y en donde las respuestas combinadas de coberturas se reduzcan. Igualmente para potenciar el uso de datos de
IceSAT LiDAR, se deberían tomar datos de campo en lugares donde haya datos disponibles
de este sensor que permitan determinar ecuaciones alométricas basadas en datos de
altura de LiDAR y específicas para los bosques del país.
En un futuro es necesario desarrollar análisis de propagación de los errores y mapas de
incertidumbre de los resultados a partir de los resultados de RMSE que se pueden tener
para cada pixel.
Esta metodología presentada se puede replicar a diferentes escalas y con la integración
de diferentes fuentes de información. Se debería realizar otros análisis a otras escalas
espaciales y/o temporales.
Hay errores de sobreestimación en los sitios con valores bajos de biomasa y de subestimación en los altos. Para mejorar el desempeño del modelo es necesario levantar información
de stocks de carbono en coberturas no boscosas de tal manera que los datos de parcelas
cubran todo el conjunto de variabilidad de condiciones naturales y de intervención humana.
Esto sobretodo tiene más relevancia considerando el alto contenido de contenidos de carbono presentes en coberturas no boscosas en el país (3.181 millones de t de C).
Los datos de campo fueron obtenidos durante un periodo de más de 20 años. Es necesario cuantificar las diferencias entre el año de toma de los datos de campo y el año de las
imágenes.
Conclusiones y recomendaciones
45
estimación de la biomasa aérea usando datos de campo
e información de sensores remotos
46
literatura citada
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