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SISTEMA DE MONITOREO DE LA
DEFORESTACIÓN PARA AMÉRICA
          LATINA:
          Terra-
          Terra-i


                          Alberto Gonzales
                    Representante de TNC en Perú
                         1º. Setiembre 2011
RETOS AMBIENTALES DE LA REGIÓN (GEO-5):
                               (GEO-

   •Pérdida de la biodiversidad
   •Cambio Climático
   •Uso del suelo, degradación y desertificación
   •Agua dulce
   •Océanos y mares
   •Deforestación
   •Gobernabilidad ambiental
ESTADO DE LA SOSTENIBILIDAD AMBIENTAL:
                            AMBIENTAL:
Avances: Incremento de áreas protegidas, disminución del consumo de
sustancias que afectan el ozono, expansión de la cobertura de agua y
saneamiento, etc.


Obstáculos: Aumento de la deforestación (asociado a pérdida de la
biodiversidad y aumento de emisiones de CO2).


LAC carece de información actualizada para poder elaborar modelos:
        Anticipación de tendencias
        Toma de mejores decisiones
Terra-
Terra-i:
Sistema de monitoreo de cambios en el hábitat basado en el estado de la vegetación
(MODIS) y la precipitación (TRMM) para detectar desviaciones del patrón normal del
ciclo regular de la vegetación en el tiempo.
ENFOQUE CONCEPTUAL:
La intensidad del verde de la vegetación sigue un ciclo natural que depende de factores
climáticos, variables de sitio y de las alteraciones (naturales o antrópicas).




Terra-i es un modelo capaz de predecir la evolución de la intensidad verde de la
vegetación, con base a medidas del comportamiento de la vegetación en el tiempo y
medidas climáticas actuales para detectar cambios significativos en el habitad.
METODOLOGÍA:

1.       Se emplea información satelital del NDVI de MODIS (250m de resolución

espacial y 16 días de frecuencia) y datos de precipitación de la misión TRMM (28km de
resolución espacial y 3 horas de frecuencia).


2.       El software extrae los datos de baja calidad de las imágenes (nubes) e

interpola entre los datos de buena calidad para llenar vacios de información.



3.       Los modelos se entrenan con datos satelitales entre Febrero de 2000 y

Diciembre de 2003 y los cambios en el hábitat son detectados a partir de Enero de
2004 hasta la fecha actual.
METODOLOGÍA:
              NDVI                    Quality




    Clúster          NDVI Limpio                TRMM




                     Probabilidades
METODOLOGÍA:
Detección de Cambios


                                     Cambio
     NDVI
     Actual                                No



                       Diferencia    Esta en el
                       con la       intervalo de
                       predicción    confianza ?



 NDVI Pasado
                                            Si
 TRMM…

                                      Normal
VENTAJAS DE TERRA-I:
            TERRA-

1.      Uso de algoritmos para la “limpieza” de las imágenes NDVI e interpolación
da datos para llenar los vacios de información.


2.     Aplicación de algoritmos de segmentación (Clustering) con el fin
segmentar o dividir el área analizada en diferentes tipos de vegetación.


3.       Uso de una Red Neuronal que “aprende” como se comporta el ciclo
natural de la vegetación en cada uno de los clusters con el fin de predecir el
comportamiento del NDVI (datos 2000-2003) y comparar con los datos actuales.
DESARROLLO DEL SISTEMA DE MONITOREO DE LA
             DEFORESTACION: Terra-i
                             Terra-

Financiamiento: GEF

Ejecutores: TNC & CIAT

Objetivo: Desarrollar capacidades en agencias gubernamentales para aplicar
herramientas de manejo adaptativo para un uso sostenible del suelo, a través del
desarrollo de un sistema de alarma temprana para detectar cambios en el uso del suelo
y sus impactos.
COMPONENTE 1: ACTUALIZACIÓN DE TECNOLOGÍA

Objetivos:
Mejorar la resolución espacial del sistema y renovar la interfaz de la página web
(especialmente diseñada para agentes de toma de decisión).


Resultados:
Sistema de detección de cobertura terrestre mejorado disponible en internet para
agencias gubernamentales.

La actualización de la data (mapas interactivos en la web e información GIS) se realizará
cada 16 días con una resolución de 6.5 hectáreas.
COMPONENTE 2: CONSTRUCCIÓN DE CAPACIDADES

Objetivos:
Construcción de capacidades para el uso efectivo de Terra-i.


Resultados:
Fortalecimiento de capacidades gubernamentales para monitorear avances en las
metas de sostenibilidad ambiental.

Adopción de medidas relacionadas al uso de los recursos biológicos (diversidad
biológica, cambio climático).

Apoyo para las comunidades locales en la implementación de acciones de remediación.
COMPONENTE 3: PROYECTO PILOTO

Objetivos:
Aplicación práctica de los componentes 1 y 2.


Resultados:
Planes de manejo de suelo y recursos hídricos basados en uso sostenible de recursos y
en evaluaciones socio económicas.

Uso eficiente de recursos hídricos basado en la asignación entre los usuarios que
compiten por el recurso.
COMPONENTE 4: ESCENARIOS SOSTENIBLES

Objetivos:
Desarrollo de soluciones basadas en escenarios de predicción de cambio de uso
de suelo con información de Terra-i.


Resultados:
Desarrollo de un software basado en Terra-i y capacitación de miembros de
agencias gubernamentales para su uso.

Dirección de análisis prospectivos sobre uso del suelo (identificando amenazas
y presiones)        Planificación de conservación a largo plazo.
COMPONENTE 5: EXPANSIÓN Y DIFUSIÓN

Objetivos:
Evaluar la efectividad de la conservación e identificar las mejores políticas que
contribuyan al cumplimiento de metas internacionales en relación a deforestación,
biodiversidad y degradación del suelo.

Influenciar agendas científicas identificando asuntos políticos emergentes.


Resultados:
Agenda con las necesidades de análisis que involucren a Terra-i y cursos de
capacitación en la aplicación del sistema.
Asistencia técnica para el análisis de cambio de uso de suelo específico al país de
aplicación.
Transferencia de conocimiento para la construcción de soluciones basadas en
escenarios.
PARTICIPACIÓN FINANCIERA

Escenarios de montos aproximados por área focal y país participante (millones
USD)


                   No. de países que
                   participan

                                              TOTAL MSB            TOTAL
                      4        6       12      STAR (SFM)        PROYECTO
No. de
              2     0.750 0.500 0.250              6         2            8
Áreas
Focales       3     0.500 0.333 0.167              6         2            8
MUCHAS GRACIAS!!!!

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Terra-i - Alberto Gonzales (TNC Perú)

  • 1. SISTEMA DE MONITOREO DE LA DEFORESTACIÓN PARA AMÉRICA LATINA: Terra- Terra-i Alberto Gonzales Representante de TNC en Perú 1º. Setiembre 2011
  • 2. RETOS AMBIENTALES DE LA REGIÓN (GEO-5): (GEO- •Pérdida de la biodiversidad •Cambio Climático •Uso del suelo, degradación y desertificación •Agua dulce •Océanos y mares •Deforestación •Gobernabilidad ambiental
  • 3. ESTADO DE LA SOSTENIBILIDAD AMBIENTAL: AMBIENTAL: Avances: Incremento de áreas protegidas, disminución del consumo de sustancias que afectan el ozono, expansión de la cobertura de agua y saneamiento, etc. Obstáculos: Aumento de la deforestación (asociado a pérdida de la biodiversidad y aumento de emisiones de CO2). LAC carece de información actualizada para poder elaborar modelos: Anticipación de tendencias Toma de mejores decisiones
  • 4. Terra- Terra-i: Sistema de monitoreo de cambios en el hábitat basado en el estado de la vegetación (MODIS) y la precipitación (TRMM) para detectar desviaciones del patrón normal del ciclo regular de la vegetación en el tiempo.
  • 5. ENFOQUE CONCEPTUAL: La intensidad del verde de la vegetación sigue un ciclo natural que depende de factores climáticos, variables de sitio y de las alteraciones (naturales o antrópicas). Terra-i es un modelo capaz de predecir la evolución de la intensidad verde de la vegetación, con base a medidas del comportamiento de la vegetación en el tiempo y medidas climáticas actuales para detectar cambios significativos en el habitad.
  • 6. METODOLOGÍA: 1. Se emplea información satelital del NDVI de MODIS (250m de resolución espacial y 16 días de frecuencia) y datos de precipitación de la misión TRMM (28km de resolución espacial y 3 horas de frecuencia). 2. El software extrae los datos de baja calidad de las imágenes (nubes) e interpola entre los datos de buena calidad para llenar vacios de información. 3. Los modelos se entrenan con datos satelitales entre Febrero de 2000 y Diciembre de 2003 y los cambios en el hábitat son detectados a partir de Enero de 2004 hasta la fecha actual.
  • 7. METODOLOGÍA: NDVI Quality Clúster NDVI Limpio TRMM Probabilidades
  • 8. METODOLOGÍA: Detección de Cambios Cambio NDVI Actual No Diferencia Esta en el con la intervalo de predicción confianza ? NDVI Pasado Si TRMM… Normal
  • 9. VENTAJAS DE TERRA-I: TERRA- 1. Uso de algoritmos para la “limpieza” de las imágenes NDVI e interpolación da datos para llenar los vacios de información. 2. Aplicación de algoritmos de segmentación (Clustering) con el fin segmentar o dividir el área analizada en diferentes tipos de vegetación. 3. Uso de una Red Neuronal que “aprende” como se comporta el ciclo natural de la vegetación en cada uno de los clusters con el fin de predecir el comportamiento del NDVI (datos 2000-2003) y comparar con los datos actuales.
  • 10. DESARROLLO DEL SISTEMA DE MONITOREO DE LA DEFORESTACION: Terra-i Terra- Financiamiento: GEF Ejecutores: TNC & CIAT Objetivo: Desarrollar capacidades en agencias gubernamentales para aplicar herramientas de manejo adaptativo para un uso sostenible del suelo, a través del desarrollo de un sistema de alarma temprana para detectar cambios en el uso del suelo y sus impactos.
  • 11. COMPONENTE 1: ACTUALIZACIÓN DE TECNOLOGÍA Objetivos: Mejorar la resolución espacial del sistema y renovar la interfaz de la página web (especialmente diseñada para agentes de toma de decisión). Resultados: Sistema de detección de cobertura terrestre mejorado disponible en internet para agencias gubernamentales. La actualización de la data (mapas interactivos en la web e información GIS) se realizará cada 16 días con una resolución de 6.5 hectáreas.
  • 12. COMPONENTE 2: CONSTRUCCIÓN DE CAPACIDADES Objetivos: Construcción de capacidades para el uso efectivo de Terra-i. Resultados: Fortalecimiento de capacidades gubernamentales para monitorear avances en las metas de sostenibilidad ambiental. Adopción de medidas relacionadas al uso de los recursos biológicos (diversidad biológica, cambio climático). Apoyo para las comunidades locales en la implementación de acciones de remediación.
  • 13. COMPONENTE 3: PROYECTO PILOTO Objetivos: Aplicación práctica de los componentes 1 y 2. Resultados: Planes de manejo de suelo y recursos hídricos basados en uso sostenible de recursos y en evaluaciones socio económicas. Uso eficiente de recursos hídricos basado en la asignación entre los usuarios que compiten por el recurso.
  • 14. COMPONENTE 4: ESCENARIOS SOSTENIBLES Objetivos: Desarrollo de soluciones basadas en escenarios de predicción de cambio de uso de suelo con información de Terra-i. Resultados: Desarrollo de un software basado en Terra-i y capacitación de miembros de agencias gubernamentales para su uso. Dirección de análisis prospectivos sobre uso del suelo (identificando amenazas y presiones) Planificación de conservación a largo plazo.
  • 15. COMPONENTE 5: EXPANSIÓN Y DIFUSIÓN Objetivos: Evaluar la efectividad de la conservación e identificar las mejores políticas que contribuyan al cumplimiento de metas internacionales en relación a deforestación, biodiversidad y degradación del suelo. Influenciar agendas científicas identificando asuntos políticos emergentes. Resultados: Agenda con las necesidades de análisis que involucren a Terra-i y cursos de capacitación en la aplicación del sistema. Asistencia técnica para el análisis de cambio de uso de suelo específico al país de aplicación. Transferencia de conocimiento para la construcción de soluciones basadas en escenarios.
  • 16. PARTICIPACIÓN FINANCIERA Escenarios de montos aproximados por área focal y país participante (millones USD) No. de países que participan TOTAL MSB TOTAL 4 6 12 STAR (SFM) PROYECTO No. de 2 0.750 0.500 0.250 6 2 8 Áreas Focales 3 0.500 0.333 0.167 6 2 8