Mapeo de claros en zonas madereras de la Amazonia mediante tecnologías de teledetección y aprendizaje automático

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.51359/2238-6211.2025.263037

Palabras clave:

geoprocesamiento, recursos forestales, silvicultura, sostenibilidad, Amazon

Resumen

La teledetección se utiliza ampliamente para vigilar los bosques tropicales. En Brasil, el Proyecto PRODES es una referencia para el control y seguimiento de la deforestación, que utilizaba imágenes Landsat 5 con una resolución espacial media (de 10 a 30 metros). A lo largo de los años, se han mejorado otras herramientas, generando datos de mejor calidad en menos tiempo. Actualmente, se dispone de mapas base mensuales de 64 países tropicales, con alta resolución espacial (de 1 a 5 metros), que permiten cartografiar los claros de vegetación. El objetivo de este estudio era evaluar la eficacia de las imágenes Planet para cuantificar los claros formados por la tala. El área estudiada fue una Unidad de Producción Anual (UPA) de la Selva Nacional de Jamari, en régimen de concesión forestal. Las imágenes se procesaron y, a continuación, se aplicaron el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y la clasificación supervisada mediante el modelo probabilístico de mezcla gaussiana para identificar los claros causados por la tala. Además de las imágenes de satélite, se utilizaron los datos del estudio de daños sobre el terreno recogidos por la empresa de servicios públicos. La clasificación de las imágenes mostró que el 9,43% de la superficie de explotación efectiva de la UPA había sido desbrozada y la cuantificación de los daños sobre el terreno mostró un 11,91%. No fue posible clasificar con las imágenes los claros de pistas de arrastre y los claros de tala con copas pequeñas. Sin embargo, el estudio demostró ser eficaz para controlar los claros causados por carreteras y la tala de árboles con copas grandes. Esto pone de relieve su importancia para el control y la vigilancia de la deforestación en la Amazonia.

Biografía del autor/a

Gean Paulino Montagnolli, Universidade Federal de Rondônia

Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais, Universidade Federal de Rondônia (UNIR), Rolim de Moura/RO.

Carolaine Maia de Souza, Universidade Federal de Rondônia

Mestranda do Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais, Universidade Federal de Rondônia (UNIR), Rolim de Moura/RO.

Suelen Tainã Silva Fagundes, MADEFLONA Industria Madeireira Ltda.

Engenheira Florestal da Empresa Madeflona Industrial madeireira.

Jhony Vendruscolo, Universidade Federal de Rondônia

Doutor em Ciência do Solo (UFPB), Professor do Departamento Acadêmico de Engenharia Florestal, Universidade Federal de Rondônia (UNIR), Rolim de Moura/RO.

Marta Silvana Volpato Sccoti, Universidade Federal de Santa Maria

Doutora em Engenharia Florestal (UFSM), Professora do Departamento de Engenharia Florestal na Universidade Federal de Santa Maria.

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Publicado

2025-12-22

Cómo citar

Montagnolli, G. P., Souza, C. M. de, Fagundes, S. T. S., Vendruscolo, J., & Sccoti, M. S. V. (2025). Mapeo de claros en zonas madereras de la Amazonia mediante tecnologías de teledetección y aprendizaje automático. Revista De Geografia, 42(3), 297–317. https://doi.org/10.51359/2238-6211.2025.263037