Análisis multitemporal del cambio de uso de Suelo, utilizando el método de Markov, en la Provincia de Coronel Portillo, Departamento de Ucayali período 2000 – 2030

Abstract

El propósito del estudio fue evaluar y analizar el cambio de uso de suelo que existe en la provincia de Coronel Portillo al año 2030, teniendo como base los años 2000, 2010 y 2019. La metodología consistió en el análisis de las coberturas de suelo con la leyenda Corine Land Cover adaptada para el Perú y el análisis con el modelo matemático de predicción, las cadenas de Markov, representada con imágenes satelitales del Landsat durante el periodo 2010 - 2019, para obtener una predicción al 2030 en la provincia de Coronel Portillo, ubicado con coordenadas del centroide en UTM WGS84, E: 603628.34 y N: 9041305.61. Se procesaron imágenes satelitales del Landsat 5,7 y 8, a través de la clasificación supervisada en sistemas de información geográfica y la identificación de los usos de suelos según la clasificación de coberturas establecida en la leyenda Corine Land Cover (AIDER, 2013) , También, se desarrolló muestras de entrenamiento de forma manual en las coberturas que se identificaron para la clasificación del uso actual de territorio de la provincia de Coronel Portillo, realizando la validación de la exactitud por medio del índice de Kappa, obteniendo para el año 2000 un valor de concordancia de 0.93 lo que significa una fuerza de acuerdo casi perfecta; la validación para el año 2010, se determinó un valor de concordancia de 0.76 y una fuerza de acuerdo sustancial; mientras que para el año 2019, se obtuvo un valor de 0.92, lo que representa una fuerza de concordancia casi perfecta. Para el resultado final del modelo prospectivo se registró cambios de uso de suelo como se detalla a continuación: en la cobertura de áreas agrícolas 575850.31 ha siendo la cobertura de mayor incremento; así mismo, en la cobertura bosques corresponde a un total de 3041489.81 ha. De acuerdo a la prospectiva de cambio de uso de suelo al año 2030 realizado, se proyecta tener una pérdida anual de bosques de 18 000 ha por año; concordante al promedio de pérdida anual que presentó el programa Geobosques (2023).

Description

lufeagar@gmail.com

Keywords

Cadenas de Markov, Imágenes Satelitales, Indice de Kappa, Prospectiva, Sistemas de Información Geográfica, Uso del Suelo, Mitigación y adaptación al cambio climático

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