Interpretación de:
Tendencia anual, anomalías y predicción del comportamiento de cobertura de vegetación con imágenes Landsat y MOD13Q1, microcuenca Apacheta, Región Ayacucho
https://doi.org/10.4995/raet.2022.15672Moncada, W., Willems, B., Pereda, A., Aldana, C., Gonzales, J., 2022: Tendencia anual, anomalías y predicción del comportamiento de cobertura de vegetación con imágenes Landsat y MOD13Q1, microcuenca Apacheta, Región Ayacucho, Rev. Teledetec., https://doi.org/10.4995/raet.2022.15672
Intérprete
Zubieta Barragán Ricardo
Fecha de interpretación
20/07/2026
Resultados y conclusiones
El artículo analiza la tendencia anual, anomalías y predicción del comportamiento de la cobertura de vegetación, para ello usa imágenes satelitales Landsat y el producto MOD13Q1 del sensor MODIS . La zona de estudio es la microcuenca Apacheta de la Región Ayacucho, ubicado al sur del Perú. Los resultados muestran una tendencia anual de cobertura de vegetación creciente de alrededor 3000 ha con imágenes Landsat y el producto MOD13Q1, para finales del 2020. Las anomalías de cobertura de vegetación también evidencian un significativo incremento en los últimos 9 años.
Metodología y datos
Se clasificaron 194 imágenes Landsat de los sensores TM, ETM+ y OLI, libres de nubes, (5-6 imágenes/año) desde enero de 1985 hasta diciembre de 2020. Asimismo, se descargó datos del producto MOD13Q1 del sensor MODIS (V6-L3), resolución 250 m, cada 16 días, se realiza del servidor NASA https://lpdaac.usgs.gov/products/mod13q1v006/. Se utilizó el índice comunmente conocido como NDVI. Se propuso una clasificación de rango de valores de NDVI para la clasificación de la cobertura de la vegetación. En campo, para la selección de puntos con diferentes clases de la cobertura de la vegetación, el autor menciona que ha realizado un muestreo aleatorio simple in situ (235 observaciones de clases de CV con GPS, Tabla 1), donde cada punto tiene la misma probabilidad de ser seleccionado a través de la funcionalidad de los espacios. Para la validación de las clases de la cobertura de vegetación se contrastaron las clases estimadas de los rangos de valores del NDVI calculados en las imágenes Landsat en correspondencia con las clases observadas in situ en los mismos puntos de coordenadas. Esta correlación se da sobre las similitudes obtenidas de la diagonal principal de la matriz de convolución, asmismo se usó el índice Kappa.
Limitaciones de la investigación
El comportamiento del pronóstico de la cobertura de la vegetación para los años 2021 al 2022 es estacional con mayor sesgo debido a que los datos no provienen de una distribución normal. El índice Kappa de valor medio 0,746 (p–valor=0,032) valida la hipótesis acerca de la concordancia entre las clases de CV provenientes del NDVI y observaciones in situ. La clasificación de datos en campo es observacional (por ejemplo, presencia de agua, zona de suelo, zona vegeteación escasa y suelo desnudo, zona de vegetación dispersa, zona de vegetación densa), carece de un análisis más profundo de la biomasa en los distintos ecosistemas. Cabe resaltar que la humedad de la vegetación en estos ecosistemas tampoco es analizada.
Recomendaciones
Se sugiere monitorear el contenido de humedad en la vegetación para un análisis más robusto de la cobertura vegetal. Una alternativa potencial para reducir la incertidumbre de la aplicabilidad de datos satelitales para caracterizar el comportamiento espacial y temporal de la vegetación, es la evaluación de distintos indices espectrales.
Adaptación: Bosques, Agricultura
Mitigación: ---
Escala: Distrital
Ámbito geográfico: microcuenca Apacheta, Región Ayacucho
Palabras clave: Landsat ; MODIS; Vegetación ,
Cita de la interpretación
Zubieta Barragán, Ricardo, 2026: Interpretación de Moncada et al. (2022, doi:10.4995/raet.2022.15672), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/a24f003d-daa3-450e-891d-4ae10f67cc29