Método de los promedios anuales en el monitoreo de los cambios de cobertura por deforestación usando el sensor MODIS

Resumen

La deforestación de los bosques, a través de la expansión agrícola, la conversión de áreas boscosas a pasturas, el desarrollo de infraestructura, la tala destructiva, los incendios, etc. representan casi el 20% de las emisiones de gases de efecto invernadero a nivel mundial, más que todo el sector de transporte global y sólo superada por el sector energético. Por lo tanto, con el fin de limitar los impactos del cambio climático dentro de los límites, que la sociedad razonablemente es capaz de tolerar, las temperaturas medias globales deben estabilizarse dentro de los dos grados centígrados. Este objetivo será prácticamente imposible de lograr sin reducir las emisiones del sector forestal, además de otras acciones de mitigación (REDD+).

Si bien es cierto existen metodologías para el monitoreo de la deforestación, la mayoría de estos métodos, por no decir todos, requieren la designación del usuario de una definición de umbral que permita clasificar e identificar un cambio en el uso del suelo por deforestación. La determinación de los umbrales añade un coste significativo a los esfuerzos crecientes de detección de cambios en las distintas regiones y limita el estudio en diversas regiones que sufren cambios en la cobertura y que es necesario cuantificarlo. Se necesita, entonces, un análisis histórico a partir de datos de satélite archivado para modelar el comportamiento normal y el comportamiento anormal, es decir, la perturbación (Hargrove et al. 2009). Hay una necesidad crítica que permite el análisis de series de tiempo independiente de umbrales o definiciones para detectar alteraciones específicas. 

Este trabajo presenta un método que realiza, en un primer paso, un preprocesamiento de series de tiempo de índices EVI-MODIS antes de detectar y cuantificar los cambios de cobertura por deforestación. La metodología básicamente consiste en tener la serie de tiempo completa luego de interpolar los datos faltantes al filtrar los pixeles perturbados con la banda de fiabilidad del producto MOD13Q1. Luego de tener la serie completa para cualquier pixel, se promedia cada año los datos de tal manera que tengamos 13 valores desde el 2001-2013. Finalmente utilizaremos los límites de control de la estadística clásica para observar qué promedio está fuera de control y detectarlo como un cambio de uso por deforestación.