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


Versión 1.0

JUAN MANUEL SANTOS CALDERÓNPresidente de la República

BEATRIZ ELENA URIBE BOTEROMinistra de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial

SANDRA BESSUDO LIONAlta Consejera Presidencial para la Gestión Ambiental, la Biodiversidad y el Cambio Climático

CARLOS CASTAÑO URIBEViceministro de Ambiente

RICARDO JOSÉ LOZANO PICÓNDirector General Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales – IDEAM

LUZ MARINA ARÉVALO SÁNCHEZSubdirectora Ecosistemas e Información Ambiental – IDEAM

FOTOGRAFÍAS DE LA CARÁTULALina María García FlórezWilson Giraldo PamplonaRonan Montañés ValenciaSebastián Ramírez EcheverriGustavo Galindo García

DISEÑO CARÁTULAGrupo Comunicaciones – IDEAM

DISEÑO Y DIAGRAMACIÓNMauricio Ochoa P. - Editorial Scripto Ltda.

IMPRESIÓN Y ACABADOSEditorial Scripto Ltda.PBX: 756 20 03

Publicación aprobada por el Comité de Comunicaciones y Publicaciones del IDEAMNoviembre de 2011, ColombiaISBN: 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 Co-lombia”, 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 TERRITORIALINSTITUTO DE HIDROLOGÍA, METEOROLOGÍA Y ESTUDIOS AMBIENTALES - IDEAM

RICARDO JOSÉ LOZANO PICÓNDirector General

CAROLINA CHINCHILLA TORRESSecretaria General

CONSEJO DIRECTIVO

BEATRIZ ELENA URIBE BOTEROMinistra de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial

GERMÁN CARDONA GUTIÉRREZMinistro de Transporte

HERNANDO JOSÉ GÓMEZ RESTREPODirector Departamento Nacional de Planeación

ADRIANA SOTO CARREÑODesignada de la Presidencia de la República

LUÍS ALFONSO ESCOBAR TRUJILLORepresentante de las CARs

OSCAR JOSÉ MESA SÁNCHEZRepresentante del Consejo Nacional de Ciencia

y Tecnología

JORGE BUSTAMANTE ROLDÁNDirector del Departamento Administrativo Nacional de

Estadística-DANE

DIRECTIVAS

LUZ MARINA ARÉVALO SÁNCHEZSubdirectora de Ecosistemas e Información Ambiental

MARGARITA GUTIÉRREZ ARIASSubdirectora de Estudios Ambientales

MARÍA TERESA MARTÍNEZ GÓMEZJefe de Oficina Servicio de Pronóstico y Alertas

LILIANA MALAMBO MARTÍNEZJefe Oficina Asesora de Planeación

MARTHA DUARTE ORTEGAJefe Oficina de Control Interno (E)

OMAR FRANCO TORRESSubdirector de Hidrología

ERNESTO RANGEL MATILLASubdirector de Meteorología

ALICIA BARÓN LEGUIZAMÓNJefe de la Oficina de Informática (E)

FERNEY BAQUERO FIGUEREDOJefe Oficina Asesoría Jurídica

MARCELA SIERRA CUELLOCoordinadora 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 DávilaCoordinadora General

María Fernanda Ordoñez CastroAsistente de Coordinación

Álvaro Javier Duque MontoyaCoordinador Componente Carbono

Edersson Cabrera MontenegroCoordinador 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

• WoodsHoleResearchCenter-WHRC• USAID/Colombia.AgenciadeEstadosUnidosparaelDesarrolloInternacional.• AgenciadeEstadosUnidosparaelDesarrolloInternacional(USAID)• Corporación Autónoma Regional de Antioquia (Corantioquia)• CorporaciónAutónomaRegionaldeAntioquia(Corantioquia)/UniversidadNacionaldeColombia• CorporaciónAutónomaRegionaldeLaGuajira(Corpoguajira)/FundaciónDesarrolloGuajiro• CorporaciónAutónomaRegionaldeLaGuajira(Corpoguajira)/Hidrocaribe• 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• Fundación Natura• Fundación Puerto Rastrojo• Fundación Tropenbos• Incoplan S.A.• InstitutodeInvestigacionesMarinasyCosterasJoséBenitoVivesDeAndréis(Invemar)/UrráE.S.P.• Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt (IAvH)• Missouri Botanical Garden

PERSONAS NATURALES

• Joost F. Duivenvoorden

Coordinación GeneralMaría Claudia García Dávila

María Fernanda Ordóñez CastroJuanita González Lamus

Carlos Alberto Noguera CruzHenry Alterio González

Equipo Técnico CarbonoÁlvaro Javier Duque Montoya

Adriana Patricia Yepes QuinteroDiego Alejandro Navarrete Encinales

Juan Fernando Phillips BernalLina María Carreño CorreaKeneth Roy Cabrera Torres

Esteban Álvarez DávilaWalter Gil Torres

Equipo Técnico Procesamiento Digital de Imágenes

Edersson Cabrera MontenegroDiana Marcela Vargas Galvis

Gustavo Galindo GarcíaLina Katherine Vergara ChaparroAna María Pacheco PascagazaJuan Carlos Rubiano Rubiano

Paola Giraldo RodríguezEdilia González Mateus

Luisa Fernanda Pinzón FloresEdwin Iván Granados Vega

Paola Margarita Pabón OtáloraKarol Constanza Ramírez Hernández

Daniel Alberto Aguilar CorralesHenry Omar Augusto Castellanos Quiroz

Helio Carrillo Peñuela

Equipo Técnico Proyecciones de DeforestaciónAndrés Alejandro Etter Rothlisberger

Armando Hilario Sarmiento LópezJosé Julián González ArenasSergio Alonso Orrego SuazaCristian David Ramírez Sosa

Equipo Técnico Componente TecnológicoMaría Liseth Rodríguez Montenegro

Edwin Yesid Carrillo VegaEmilio José Barrios Cárdenas

Equipo Técnico Proyecto Piloto REDDAdriana Patricia Yepes Quintero

William Giovanny Laguado CervantesJohana Herrera Montoya

Proyecto “Capacidad Institucional, Técnica y Científica para Apoyar Proyectosde Reducción de Emisiones Por Deforestación y Degradación –REDD– en Colombia”

Comité Técnico

Andrea García GuerreroCoordinadora Grupo de Mitigación de Cambio ClimáticoMinisterio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial

Xiomara Sanclemente ManriqueDirectora de Ecosistemas

Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial

Luz Marina Arévalo SánchezSubdirectora Ecosistemas e Información Ambiental Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales -IDEAM-

María Margarita Gutiérrez AriasSubdirectora de Estudios Ambientales

Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales -IDEAM-

Ana Cristina Villegas RestrepoOficial de Proyecto

Fundación Gordon y Betty Moore

Elsa Matilde Escobar ÁngelDirectora EjecutivaFundación Natura

Álvaro Javier Duque MontoyaProfesor Asociado

Departamento de Ciencias Forestales,UniversidadnacionaldeColombia

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CONTENIDO GENERAL

INTRODUCCIÓN ............................................................................................ 9 1. METODOLOGÍA ....................................................................................... 11

1.1. PREPARACIÓNVARIABLES ................................................................ 13 1.1.1.Valores espectrales derivados de MODIS .......................................... 13 1.1.2. Índices de Vegetación ..................................................................... 14 1.1.3. Índices Topográficos ....................................................................... 16 1.1.4. Índices climáticos .......................................................................... 18 1.2. PREPARACIÓNFINALDELASVARIABLES .......................................... 19 1.3. PREPARACIÓNDELOSDATOSDECAMPO ......................................... 20 1.4.INCORPORACIÓNDEINFORMACIÓNDEGLAS/ICESAT ........................ 24 1.5.PREPARACIÓNFINALDELOSDATOSDECAMPO ................................. 25 1.6.ANALISIS EN RANDOM FORESTS. ....................................................... 27

2. RESULTADOS .......................................................................................... 29 2.1.VALIDACIÓN ..................................................................................... 34 2.2.ANÁLISISPORREGIONESNATURALES ................................................ 35 2.3.ANÁLISIS POR ZONAS DE VIDA .......................................................... 35 2.4.ANÁLISIS POR DEPARTAMENTOS ....................................................... 36 2.5.CORPORACIONESAUTÓNOMASREGIONALES-CARs .......................... 38 2.6.“HOTSPOTS” DE CONTENIDOS DE CARBONO ....................................... 38

3. CONCLUSIONESYRECOMENDACIONES .................................................... 43

LITERATURACITADA ........................................................................................ 47

LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Variables espaciales utilizadas en el modelo ........................................... 19 Tabla2.Fuentesdelosdatosdeparcelaspermanentes/temporalesutilizadas ....... 20 Tabla 3. Reservas de carbono almacenadas en Bosques Naturales de Colombia por Region natural .............................................................................. 35

Contenido general

ESTImACIóN DE LA BIOmASA AéREA uSANDO DATOS DE CAmpO E INfORmACIóN DE SENSORES REmOTOS

8

Tabla 4. Estimacion de las Reservas de carbono almacenadas en Bosques Naturales de Colombia por Zonas de vida ............................. 36Tabla 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 ....................... 10Figura 2. Dendrograma de Clusters para el filtrado de los datos de campo. ........... 21Figura 3. Histograma de frecuencia de los datos de parcelas de biomasa aérea en bosques de Colombia. .................................................................... 22Figura 4. Distribución de los datos de campo utilizados en el análisis .................... 23Figura 5. Puntos de GLAS14 con datos de biomasa para Colombia en el año 2007 . 26Figura 6. Desempeño del algoritmo Random Forest con las diferentes variables corridas individualmente ....................................................... 32Figura 7. Distribución de los Contenidos de Carbono aéreo en Colombia para el año 2007 .............................................................................. 33Figura 8. Resultado de la validación de resultados modelo Random Forest ............. 34Figura 9. Contenidos de Carbono por Corporaciones Autónomas Regionales de Colombia ....................................................................................... 38Figura 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

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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 obstan-te, el conocimiento espacial y temporalmente explícito de la variabilidad en la biomasa aé-rea 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 me-dio 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 sen-sores 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 de-rivados 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 espa-cialmente 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 es-pacial biofísica que influye en las diferencias en los contenidos de carbono en los bosques.

Introducción

ESTIMACIÓN DE LA BIOMASA AÉREA USANDO DATOS DE CAMPO E INFORMACIÓN DE SENSORES REMOTOS

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Avanzando en esta línea; Saatchi et al. (2011) combinaron diferentes productos geo-espaciales 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.Usandocomoguíaestastresaproxi-maciones metodológicas, se propone y se aplica un método con el objetivo que los resulta-dos 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.

1.METODOLOGÍA

11 Objetivos

1.METODOLOGÍA


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13

La distribución de la biomasa en los bosques es una función de las características intrín-secas de cada tipo de bosque, su estructura y de otras condiciones biofísicas del lugar. Utilizandounosvaloresdebiomasaaéreaenbosquescolombianosestimadosapartirdeinformación de parcelas de campo y utilizando ecuaciones desarrolladas en el proyecto “Capacidad técnica para apoyar REDD en Colombia” (Yepes et al., 2010); información es-pectral, 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)

Donde {x1, x2...,Xn}sonlasvariablespredictivaseslabiomasaestimada(tn/ha)

1.1 pREpARACIóN VARIABLES

Como resultado de un proceso de revisión de literatura científica relacionada con la esti-mación 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 va-riables utilizadas.

1.1.1 VALORES ESpECTRALES DERIVADOS DE mODIS

La Información obtenida de sensores ópticos ha sido utilizada frecuentemente para la de-terminación 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 estruc-tura 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 super-ficieterrestrey/odelaatmósfera.Estadeficienciasepuedeminimizartrabajandoconimá-genes a las que se les realicen correcciones atmosféricas y radiométricas o utilizando un

metodología

ŷ


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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 mo-saicos de 16 días de la colección cinco del producto MODIS MCD43A4 (500m) que pro-porcionan 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-muestrearonpormediodelatécnicadevecinomáscercano,queaseguralamenorperdidadeinformaciónespectral.Usandolainformación 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 reflec-tancia 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 su-poniendo 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 cam-po y la información espectral del producto MOD43B4 de MODIS en África central, y apli-cando 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 vege-tación (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 aé-rea 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 Usando la herramienta MODIS Re-projection Tool -MRT-.

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1.1.2.1Índice de Vegetación Normalizado - NDVI

El índice de vegetación normalizado (NDVI) (Rouse et al., 1974) relaciona la banda es-pectral 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 remo-tos, 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 aque-llos 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)paracada16díasaunaresoluciónde250m.

Metodología


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1.1.3 ÍNDICES TOpOGRáfICOS

Muchos autores han planteado que información espectral o los índices de vegetación usa-dos individualmente son insuficientes para establecer un modelo efectivo que estime el almacenamiento de biomasa aérea, especialmente en sitios con altos contenidos de bio-masa (Steininger, 2000; Lu et al., 2002). Como alternativa se ha propuesto que la bio-masa 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 sos-tener. 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 me-tros 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 -TRmI-

El índice TRMI es un índice lineal de los siguientes cuatro elementos del paisaje derivados de un modelo digital de elevación (Parker, 1982):

• Posiciónrelativadelapendiente,

• Formadelapendiente,

• Aspectodelapendiente

• Gradientedelapendiente.

Este índice es utilizado para modelar los parámetros que influencian el movimiento super-ficial 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.

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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 re-solución 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:

• Clase1.0-80m:Representaunasuperficieplana.

• Clase2.81-116m:Representaunasuperficiecasiplana.

• Clase3.117-161m:Representaunasuperficieunpocorugosa.

• Clase4.162-239m:Representaunasuperficiemedianamenterugosa.

• Clase5.240-497m:RepresentaunasuperficieModeradamenterugosa.

• Clase6.498-958m:Representaunasuperficiealtamenterugosa.

• Clase7.959-4367m:Representaunasuperficieextremadamenterugosa.

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 cate-gorías 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


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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 correlacio-nadas 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 dis-tribución 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.

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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 precipi-tación, la información se obtuvo del mapa de Temperatura Media Anual del Atlas Climato-lógico 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 MO-DIS MCD43A4 (Tabla 1), estas variables se apilaron y re-muestrearon a una resolución de 250 m.

Tabla 1. Variables espaciales utilizadas en el modelo

Variable 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



Valor promedio NDVI (2007) 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 Landform 250 m

TRI CLa_tri_250 250 m

Pendiente Pend 250 m

Metodología


20

1.3 PREPARACIÓN DE LOS DATOS DE CAMPO

Separtiódeunconjuntode3.020parcelasdeinventarioforestaldetipopermanentesy/otemporales establecidas entre los años de 1988 a 2010 por 27 instituciones e investi-gadores 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 No. De Parcelas

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) 88

CorporaciónAutónomaRegionaldeSucre(Carsucre)/FundaciónSabanas 6

Corporación Autónoma Regional de la Orinoquía (Corporinoquía) 285

CorporaciónAutónomaRegionaldelosVallesdelSinúySanJorge(CVS)/ConservaciónInternacional 1

CorporaciónAutónomaRegionaldelosVallesdelSinúySanJorge(CVS)/UniversidadNacionaldeColombia 36

Corporación Autónoma Regional del Canal del Dique (Cardique) 5

Corporación Autónoma Regional del Cauca (CRC) 5

Corporación Autónoma Regional del Chocó (Codechocó) 257

Corporación Autónoma Regional del Tolima (Cortolima) 9

Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca (CVC) 937

CorporaciónparaeldesarrollosostenibledelUrabá(Corpourabá) 2

DireccióndeInvestigaciónMedellín/UniversidadNacionaldeColombia 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. 4

Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt (IAvH) 239

Joost F. Duivenvoorden 94

Missouri Botanical Garden 34

Álvaro J. Duque 100

21

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 atmos-féricamente 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 divi-sión 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 parcelasdebosque.UndetalledeestasituaciónsepresentaenlaFigura2.

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 par-

celas 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 desde0.2 tn/ha hasta alrededor de2000tn/ha.Losvaloresextremosfueronexcluidosdelanálisisusandoelsoftwareestadístico R, quedando para el análisis final aquellas parcelas con estimados de bio-masaentre60tn/hay800tn/ha,comosepresentaenlaFigura3.

metodología


22

Figura 3. Histograma de frecuencia de los datos de parcelas de biomasa aérea para los bosques de Colombia.

Fre

cuencia

Biomasa Aérea (tn/ha)

A partir de estos procesos de filtrado de datos se seleccionó un conjunto de 2.583 estima-dosdebiomasa/carbonoendiferentesbosquesdeColombia,consolidandounáreatotalde685 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.

23 metodología

Figura 4. Distribución de los datos de Campo utilizados en el Análisis

Fuente: Este estudio


24

1.4 INCORpORACIóN DE INfORmACIóN DE GLAS/ICESAT

Para obtener un mapa “wall-to-wall” de estimativos del carbono almacenado en la cober-tura boscosa a través del procesamiento digital de imágenes de sensores remotos, los datos de campo existentes no son suficientes, siendo además necesario levantar infor-mación de biomasa en coberturas no boscosas. Como alternativa metodológica comple-mentamos 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 saté-lite 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 medi-ción 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 diferen-tes 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 infor-mación 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 afec-tan 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=58.3Mg/ha)enbosqueshúmedostropicalesdeTapajos, 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 me-nos 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 bio-masa 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.

25

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 filtra-ron 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 obte-ner 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.

1.5 pREpARACIóN 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 esti-mados a partir de GLAS. Adicionalmente, se agregaron puntos de biomasa para cobertu-ras no boscosas a partir de información secundaria para tener un conjunto total de 5.976 “parcelas” con información de biomasa aérea.

metodología


26

Figura 5. Puntos de GLAS14 con datos de biomasa para Colombia en el año 2007

27

1.6 ANALISIS EN RANDOm fORESTS

La información de inventarios forestales existente en el país fue obtenida por diversos in-vestigadores 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 erro-res, 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 atmós-fera 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 en-tonces, 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 al-goritmos de árboles de decisiones. Específicamente se seleccionó el algoritmo Random Forests (Brieman, 2001) por ser un método rápido, efectivo computacionalmente, robus-to 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 correlacio-nadas 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 in-dependiente, 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


28

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:

• Lasvariables topográficas,climáticasybasadasensensores remotossonútiles ysuficientes para explicar la biomasa aérea en el país.

• Separtedelapremisadequeexisteunasensibilidaddelareflectanciaópticaavaria-ciones en la estructura del dosel de la vegetación (Goetz et al., 2009).

• Lasdiferenciasentécnicasdepre-procesamientoyprocesamientoutilizadasnoestánafectando los resultados (Foody et al., 2003), y su geolocalización corresponde al pixel adecuado.

• Lasparcelasseencuentranbienubicadasespacialmente.

• Lasdiferenciasenbiomasaentreelañodetomadelosdatosdecampoyelañodelaimágenes no son considerables.

E LTADO

.

29 Evaluación de metodologías y sistemas para modelar y proyectar la deforestación en Colombia

E LTADO

.


30

31

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:

• Índiceombrotérmico(IOd3),

• Precipitaciónmediaanual

• Bandadelinfrarrojomedio(MODISMCD43A4Banda6).

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


32

Figura 6. Desempeño del algoritmo Random Forest con las diferentes variables corridas individualmente. R2 = 1– ((MSE OOB)/varianza observada)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

Coef

. De

Det

erm

inac

ión

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 varia-cionesenelalmacenamientodecarbonodeentre1y376,32tn/ha(Figura7).Tomandosolamentelasáreasdebosquedeterminadasporelmapadebosque/Nobosqueparaelaño 2007 con imágenes MODIS (Cabrera et al, 2011), el promedio de carbono almace-nadoenlosbosquesnaturalesdeColombiaesde128.80+/-28.7tn/ha.ElcontenidodeCarbono aéreo varía en los diferentes tipos de bosque (Holdridge) entre 65,7 ± 21,5 tn ha-1 a 135,29 ± 37,51 tn ha1.

33

Figura 7. Distribución de los Contenidos de Carbono aéreo en Colombia para el año 2007

Resultados


34

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.

2.1 VALIDACIóN

La precisión de este mapa está determinada por la precisión y resolución de toda la informa-ción 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:

• Seseleccionóalazarel25%delospuntosconinformacióndebiomasa/carbonoencampo y estos se excluyeron del modelo. Estos puntos fueron utilizados para valida-ción, 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 de0.80yunRMSEde41tnC/haexistiendounasobrees-timación en los valores bajos y una subestimación en los altos (Figura 8).

Figura 8. Resultado de la validación de los resultados del modelo de Random Forests

R² = 0.8049RMSE = 82.64 tn/ha

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900

Biom

asa

estim

ada

en e

l mod

elo

(tn/

ha)

Biomasa estimada en campo (tn/ha)

35

2.2 ANÁLISIS POR REGIONES NATURALES

Para este estudio, la delimitación de las cinco regiones naturales: i) Amazonia, ii) Orino-quia, 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),auncuandoeslaregiónconlamenorextensióntotalcon cerca de 7 millones de ha.

Tabla 3. Reservas de carbono almacenadas en Bosques Naturales de Colombia por Región Natural

Región Natural Media (tn C/ha) STD (tn C/ha) C (tn * 1000000)

Amazonia 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

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 Tropi-cal. 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


36

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 aé-reo 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),juntoconel 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 proce-sos 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 es-tán 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

37

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 departa-mentos 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

CASANARE 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

BOGOTA,D.C 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

QUINDIO 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

Resultados


38

2.5 CORpORACIONES AuTóNOmAS REGIONALES - CARs

Finalmente, de acuerdo con los cálculos obtenidos por Corporaciones Autónomas Regiona-les, se observa que la mayoría de los stocks de carbono están concentrados en las jurisdic-ciones 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

0,00 500,00 1000,00 1500,00 2000,00 2500,00 3000,00

CorpamagCRA

CorpocesarCSB

CorponorCorpomojana

CorpourabaCodechoco

CorantioquiaCAS

CDMBCorporinoquia

CorpoboyacaCornare

AMVACAR

CorpocaldasCARDER

CorpochivorCortolima

CorpoguavioCormacarena

DAMACRQCDA

CAMCorpoamazonia

CVSCARSUCRECARDIQUE

CVCCRC

CorponariñoCorpoguajira

C (t* 1000000)

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):

39

I. Valores medios.AlmacenamientodeCarbonodehasta248tn/ha;

II. Valores medio-altos.AlmacenamientodeCarbonoentre248tn/hay317tn/ha;

III. Valores altos.AlmacenamientodeCarbonomayoresa317tn/ha.

Figura 10. Categorías de contenidos de Carbono en los Bosques de Colombia

Resultados


40

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 Vicha-da, (Figura 11.)

Figura 11. Identificación de los “Hotspots” de contenido de biomasa en bosques de Colombia.

41

En categorías altas se encuentran 17.611.072 ha de Bosque y están localizados principal-mente 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, con-siderándose 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 prin-cipalmente 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


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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 incerti-dumbres medias-altas de biomasa aérea en bosques de Colombia. Este resultado es pro-metedor 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 respues-tas 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 espacialesy/otemporales.

Hay errores de sobreestimación en los sitios con valores bajos de biomasa y de subestima-ción 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 car-bono 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 necesa-rio cuantificar las diferencias entre el año de toma de los datos de campo y el año de las imágenes.

Conclusiones y recomendaciones


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