1. Se presenta la metodología y resultados del mapeo de cobertura vegetal y uso del suelo del distrito de Pichanaki, Perú utilizando imágenes satelitales LANDSAT TM de 2006. 2. Se identificaron 7 clases de cobertura, incluyendo bosque primario (37.62% del área), bosques secundarios (12.86%), y tierras de cultivo (11.36%). 3. La metodología involucró correcciones geométricas e imágenes, clasificación supervisada e interpretación visual, verificación de

1. TAREA 5. MEMORIA DESCRIPTIVA
PROYECTO PD 138/02 REV.2 (F) EVALUACIÓN INTEGRAL Y ESTRATEGIA PARA EL
MANEJO SOSTENIBLE DE LOS BOSQUES SECUNDARIOS DE LA REGIÓN DE
SELVA CENTRAL
COMPONENTE SIG Y CARTOGRÁFICO
MEMORIA DESCRIPTIVA
MAPA DEL DISTRITO DE PICHANAKI
(Distrito de Pichanaki, Provincia de Chanchamayo, Región Junín)
Generado a partir de imagen satelital del 09 de agosto del año 2006
AUTOR: Marco Antonio Bravo Ferro

2. MEMORIA DESCRIPTIVA DEL MAPA DE COBERTURA VEGETAL Y USO ACTUAL DEL
SUELO DEL SECTOR BELEN DE ANAPIARI
RESUMEN
1. INTRODUCCION
2. OBJETIVOS
3. METODOLOGIA
• AREA DE ESTUDIO
• MATERIALES Y METODOS
o Materiales
o Metodología
4. RESULTADOS
• Acopio de información de campo (ground truth)
• Caracterización de las clases de cobertura vegetal del área en estudio
• Leyenda final
• Mapa de cobertura vegetal y uso del suelo del sector Belén de Anapiari
5 ANALISIS Y DISCUSION
6 CONCLUSIONES
7 RECOMENDACIONES
8 BIBLIOGRAFIA

3. RESUMEN
Se presenta la metodología modificada y resultados obtenidos del mapeo de cobertura vegetal y
uso del suelo del distrito de Pichanaki, provincia de Chanchamayo, Región Junín. Se utilizó una
imagen de satélite LANDSAT TM del año 2006, Sistemas de Información Geográfica (SIG) y
muestreo de campo extensivo para generar el producto final. Las bandas 5,4 y 2 fueron utilizadas
para la clasificación de la imagen; siendo la 5 y 4 las que mas eficientemente segregan los estadios
adulto de los jóvenes bosque secundarios. En las 110700.94 ha, se identificaron 7 clases. Una
clase particular, por su extensión en el sector, corresponde al Bosque Primario y a las asociaciones
Primarias Remanentes, cubriendo un área de 46384.22 ha, es decir el 37.62 % del área evaluada.
Por otra parte, la cantidad de Bosques Secundario se hallan con 12.86%. El porcentaje de tierras
de cultivo con 11.36%, comparados con el patrón de uso de otros sectores estudiados indican un
uso creciente de tierra explotada. Cabe destacar que la cobertura de nubes presentes en la imagen
seleccionada representa el 33.59% de la clasificación.
1. INTRODUCCION
A medida que los bosques tropicales primarios son diezmados, para ser reemplazados por
cultivos agrícolas y pastizales, como resultado de una presión antropica imparable, los
esfuerzos de la comunidad internacional están focalizados en el estudio y manejo sostenible de
los bosques secundarios. Tarea ardua que conlleva retos tecnológicos y socios políticos, La
identificación y caracterización de los bosques secundarios en la región de Selva Central del
Perú involucra todo un esquema de planeamiento e investigación en las diferentes disciplinas
aplicadas a la obtención de información espacial de la cobertura vegetal. En el se hace uso
particular de las imágenes de satélite como fuente primaria principal de información. Al
respecto, existen limitados antecedentes sobre estudio específico concerniente a la generación
de información cartográfica de bosques secundarios utilizando estas fuentes. Es así que se ha
formulado una metodología mixta en la que se hace uso de interpretación visual, interpretación
automatizada, verificación de campo extensivo (espacialmente hablando) pero de baja
intensidad y software especializado para la generación del mapa, enfatizando los diferentes
estados sucesionales de los bosques secundarios
El objetivo de este trabajo consiste básicamente en aplicar la metodología propuesta, la que fue
modificada de acuerdo con los resultados de la aplicación piloto realizada anteriormente. En
este caso, el área localizada en el distrito de Pichanaki fue evaluado siguiendo el método
propuesto.
2. OBJETIVOS
Identificar, caracterizar y mapear la cobertura vegetal y usos de la tierra, enfatizando a los
bosques secundarios y sus estadíos sucesionales, en el distrito de Pichanaki.
3. METODOLOGÍA
3.1 Área de estudio
El área evaluada del distrito de Pichanaki se encuentra ubicada en la Región Junín, provincia de
Chanchamayo. Este distrito forma parte de la llamada Selva Central del Perú, considerada
como Selva Alta (3) o Pie de Monte, ubicado altitudinalmente a los 525 msnm. La provincia de
Chanchamayo, con su capital Chanchamayo ocupa un área de 732.02 Km2. Está conformada
por los valles que forman los ríos: Chanchamayo, Mazamari y Pangoa.

4. • Hidrografía
El sistema hidrográfico esta compuesto por el Río Perene y el río Pichanaki y
conformando su red hidrográfica los ríos de Quimiriqui, Amauta, Autiqui,
Panoritiri, Tigre, Bravo, entre otros, los cuales conforman la cuenca del Perené.
• Suelos
Las terrazas antiguas de laderas de la selva alta se caracterizan por estar
conformado mayormente por suelos Utisoles. Son suelos rojos y amarillos, ácidos
y de baja fertilidad natural. Son usualmente profundos y bien drenados,
exhibiendo un marcado incremento del contenido de arcillas con la profundidad.
Además, por estar con frecuencia en laderas, son susceptibles a la erosión. Los
Entisoles, suelos jóvenes de perfil poco diferenciado le siguen en orden de
importancia. (10)
• Infraestructura vial
La principal vía de acceso a la Selva Central es la Carretera Central, la que
penetra hasta la ciudad de La merced, pasando por Tarma. La distancia entre la
Capital de la republica, Lima y la cuidad de Pichanaki es de 400 km. Existen
trochas carrozables y caminos afirmados, anteriormente trochas de extracción
forestal, que comunican los centros poblados y la vía principal.
• Población
La población total del distrito de Pichanaki, según el censo de 20033, fue de
44,861 habitantes. En el caso de Chanchamayo, se censaron 23,605 habitantes,
siendo el 73.21 % rural. El Distrito de Chanchamayo cuenta con 16 Comunidades
Nativas, en tanto que Perene, con 32, y 10 Comunidades Campesinas. El 26.99
% de la población distrital de Chanchamayo es nativa, siendo la etnia Ashaninka
la predominante; el 73.01 % lo conforman los colonos (16)
• Actividades productivas
La agricultura de subsistencia es la principal actividad económica de los nativos,
siendo sus principales cultivos la yuca, el plátano, el maíz, el maní, la sacha
papa, la pituca, el camote, el arroz, el frijol, los cítricos, las piñas y los frutales. La
tierra es trabajada en forma comunitaria y los productos, consumidos en forma
equitativa.
3.2 Materiales y métodos
3.2.1 Información de base
3.2.1.1 Características ecológicas de base
De acuerdo con Holdridge, L.R. y a información generada por INRENA, la
zona de estudio se encuentra en la formación bmh-BMT (bosque muy
húmedo-Montano Bajo Tropical), Bosque pluvial Pre montano Tropical (bp-
PT), Bosque húmedo Pre montano Tropical (bh-PT), Bosque pluvial Montano
Bajo Tropical (bp-MBT), Bosque pluvial Montano Tropical (bp-MT) y Páramo
pluvial Subalpino Tropical (pp-SaT).

5. 3.2.1.2 Caracterización de los tipos de bosque secundario
Definiciones: De acuerdo con las nuevas Directrices de la OIMT para la
restauración, ordenación y rehabilitación de bosques tropicales secundarios y
degradados, los bosques se clasifican en las siguientes categorías:
• Bosque Primario: Bosque que nunca ha sido alterado por el hombre o que
su afectación por la caza, la recolección de productos y la tala de árboles ha
sido mínima, de tal forma que su estructura, sus funciones y su dinámica
naturales no han sufrido cambios que excedan la capacidad de resiliencia del
ecosistema.
• Bosque Natural Modificado: Bosque primario manejado o explotado para la
producción de madera y otros productos forestales no maderables, fauna
silvestre u otros fines.
o Bosque primario manejado: Bosque primario en el que la extracción
sostenible de madera y productos no maderables, el manejo de la
fauna silvestre y otros usos han cambiado la estructura y la
composición de las especies del bosque primario original.
o Bosques secundarios y degradados: Bosques o tierras forestales que
se han alterado más allá de los efectos normales de los procesos
naturales mediante el uso insostenible o a través de desastres
naturales tales como tormentas, incendios, deslizamientos de tierras o
inundaciones. Se identifican tres subcategorías:
Los bosques primarios degradados: son bosques primarios (u
“originales”) en los que la estructura, procesos, funciones y
dinámica de la cobertura boscosa inicial se han alterado más allá
de la resistencia a corto plazo del ecosistema, quedando afectada
la capacidad de resiliencia.
Los bosques secundarios: están compuestos por vegetación
boscosa que ha vuelto a crecer en tierra donde la cobertura
boscosa original fue, en su mayor parte desmontada (< 10 % de la
cobertura boscosa original). Estos, por lo general, se desarrollan
naturalmente en tierras abandonadas después de cultivos
migratorios, pastizales o fracaso de plantaciones de árboles.
Las tierras forestales degradadas: son tierras previamente
boscosas que fueron severamente dañadas por la extracción
excesiva de productos forestales, prácticas deficientes de manejo,
incendios reiterados, el pastoreo de ganado, u otras alteraciones o
usos de la tierra que dañan la vegetación en tal grado que se inhibe
o retrasa seriamente el restablecimiento del bosque posterior al
abandono. (Restaurando los bosques: Directrices de la OIMT para
la Restauración, Ordenación y rehabilitación de Bosques Tropicales
Secundarios y Degradados. OIMT – Serie de políticas forestales
N° 13) (11)
3.2.1.3 Otras Unidades Cartográficas
Bosque Primario Remanente (BPR)
Cultivos: Permanente y estacional. En el primer caso generalmente cultivo de
café y cacao bajo sombra de especies arbóreas, plantadas o no, cítricos y. En el
segundo caso, cultivos de pan de llevar en sus diversas especies adaptadas a la
zona, con gran predominancia de, piña, yuca, maíz, y otros
Pastizal
Tierras Forestales Degradadas (Área degradada, como suelo expuesto)
Cuerpos de Agua
Sombras
Nubes

6. 3.2.2 Materiales
• Imágenes de satélite
Imagen de satélite LANDSAT TM del año 2006. De 30 m de resolución
espacial y 7 bandas, en formato img, como fuente primaria de información
digital.
• Cartografía digital:
- Mapa Forestal 2000, escala 1:250000. Utilizada como referencia durante
la interpretación.
- Mapa de deforestación de la Amazonia Peruana 2000,
escala 1:250000. Utilizada como referencia.
- Cartas Nacionales IGN, escala: 1:100000, hidrografía, curvas de nivel.
Como referencia para la corrección geométrica de las imágenes y la
composición cartográfica.
- Mapa Físico Político del Perú, 1981, escala: 1:250000. utilizado en la
composición cartográfica.
- Centros poblados, 2003, escala: 1:100000. Utilizado en la composición
cartográfica.
- Red vial 2003, escala 1:100000. Utilizado en la composición cartográfica.
• Software especializado
- Erdas Imagine v 9.1, utilizado en la preparación así como en la
interpretación de las imágenes.
- ArcGis/ArcInfo v 9.2, utilizado en el análisis espacial y conversión de data
geoespacial.
• Equipo
- Computadora portátil
- Plotter HP
- GPS Garmin Plus III
- Cámara fotográfica
- Impresora laser a color

7. 3.2.3 Metodología
Los pasos establecidos para los análisis de la data se ilustran seguidamente en la figura N⁰ 1.
Las siguientes secciones, que describen los principales procedimientos implementados se
baso en el trabajo realizado por INRENA (6). En este análisis se ha puesto particular
atención a la definición de las variables estructurales de la vegetación en estudio, así como
también al análisis espectral de la data con el objetivo de lograr un mejor entendimiento de los
estadios sucesionales presentes en las áreas de estudio. La preparación o
acondicionamiento (correcciones y realces) de la imagen original, así como la interpretación y
generación del mapa (6), se realizo siguiendo las etapas que se mencionan a continuación.
(Figura 1. Esquema metodológico para la generación del mapa de bosques secundarios)
Imagen original
Correcciones y realces
Corrección geométrica
Corrección atmosférica
Imagen corregida
Figura N 1. Esquema metodológico para la generación del mapa de Bosques secundarios
Selección del área de trabajo
Generación de banda sintética (b3 + b4)
Clasificación
supervisada
Clasificación no
supervisadaÍndice de vegetación
Trabajo de campo
(Muestras)Interpretación visual
Leyenda de trabajo
Clasificación mixta
A posteriori
Análisis
estadístico
Filtrado espacial
Generalización
Vectorización
Mapa final Calculo de precision

8. a. Corrección geométrica
La imagen satelital LANDSAT TM del año 2006 se encontró errada en mas
de 1000 metros con respecto a su posición real en la proyección UTM,
datum horizontal WGS 84 y zona 18, por lo que fue necesario la corrección
geométrica para disminuir el error posicional. La escena completa fue
rectificada teniendo como referencia información digital de la Carta Nacional
a escala 1:100,000 del IGN. La corrección se llevó a cabo utilizando la
ecuación polinomial de segundo grado y 26 puntos de control para la
imagen completa, lográndose un error máximo de 30 m.
b. Generación de la banda sintética
Información especializada sobre estudios de bosques secundarios en el
trópico húmedo, es limitada. Sin embargo Ima Celia, G. Vieira (15), reporta
importantes hallazgos, particularmente en la clasificación sucesional de los
bosques utilizando sus propiedades espectrales y características
ecológicas. En trabajo similar, Steininger (14) reporta una buena
separación entre bosques secundarios de 2 a 19 años de edad, cerca de
Manaos, Brasil, utilizando las bandas 5 y 7, y la suma de las bandas 3 y 4
en imágenes LANDSAT TM. Basado en esta experiencia se genero la
banda sintética 8, con la suma de las bandas 3 y 4, previamente corregidas.
c. Realces
Para efectos de facilitar y mejorar la interpretación visual, se realizaron los
siguientes tratamientos: ecualización, estrechamiento del histograma,
diferentes composiciones de color, corrección atmosférica, y filtrados.
Finalmente se extrajo la información concerniente al área de estudio, y
sobre ésta, el trabajo de clasificación.
c. Acopio de información de campo (ground truth)
La verificación de campo es una etapa importante en este trabajo, pues
conlleva a contrastar la realidad y tener más criterios para el análisis
espacial.
La cantidad y geometría de las áreas de muestreo no está normalizada y
más bien está subordinada a la relación costo – precisión, a la complejidad
del paisaje y a las confusiones en la reflectancia de los elementos en
estudio, que pudieran existir. En este respecto, existen muchos métodos
para colectar información de referencia, algunos de los cuales requiere
evaluaciones cualitativas y otras requieren mediciones cuantitativas
detalladas.
Dependiendo de la confiabilidad, dificultad y costos de colección de la
información, se determina la técnica valida para un proyecto dado [7, 12].
En este caso, los objetivos del estudio requieren de un inventario forestal, el
cual se ha realizado siguiendo la metodología que se indica a continuación
y la información, utilizada como insumo para correlacionarla con las firmas
espectrales de los campos de entrenamiento colectadas en la imagen
satelital.
d. Determinación de las Unidades Muestrales y parcelas de muestreo

9. Sobre el mapa generado a partir de la clasificación no supervisada, se
eligieron y delimitaron áreas representativas de la cobertura vegetal y uso
de la tierra, además de un adecuado acceso vial. La delimitacion de 2000
hectáreas de territorio como unidad muestral se baso en la intensidad de
muestreo de 0.60 % (para bosques con individuos de 40 cm < DAP > 20
cm) y dentro de la cual se distribuyeron 100 muestras de 0.12 ha, siguiendo
la metodología BOLFOR.
e. Generación de la leyenda de trabajo.
La leyenda de trabajo fue generada después del trabajo de campo. Se
encontró la clase Purma (Bosque Secundario), en total se identificaron tres
clases de cobertura vegetal, de las cuales dos corresponden a coberturas
boscosas, una a cultivos (permanentes y estacionales), y dos a suelo
expuesto. La clase cultivo permanente corresponde a los cítricos, y a la
combinación arbórea con cacao, café, siendo las especies arbóreas,
maderables, plantadas o no. Considerando que la deforestación extensiva
(cultivo migratorio) empezó en los años 50 (4), los bosques secundarios
más antiguos de selva central tiene alrededor de 50 años, y en nuestro
medio la incertidumbre sobre la edad es marcada. Por lo expuesto, y
acogiendo las observaciones de Grafe (1981), mencionado en Lampretch
(8), se tomaron los rangos de edad de 1 a 3, de 4 a 6, de 7 a 10 y mayor a
10 años como bosque secundario tardío (BST). Estas etapas de sucesión
presentan características estructurales y específicas, peculiares en cada
una de ellas que permite su análisis.
f. Clasificación mixta del área de estudio
Previamente a la clasificación, se colectaron los pixeles correspondiente a
cada parcela muestreada (tipo de cobertura vegetal) y georeferenciada en
el campo (sitios de entrenamiento), desplegando las bandas 1,2, y 3 de la
imagen, las que permitían distinguir visualmente con mayor eficiencia los
distintos tipos de bosque, asociaciones vegetales o clases de uso del suelo
(7). Posteriormente se realizó la clasificación supervisada utilizando el
método no parametrico del paralelepípedo, y en el parametrico, el de la
mínima distancia.
El Índice Diferencial de Vegetación Normalizado (NDVI) (1), el cual es una
clasificación de la imagen utilizando el cociente entre la diferencia y la suma
de las bandas 3 y 4, complementa muy eficientemente a la interpretación
visual, mejorando así la discriminación de las clases. Los valores que
arroja esta clasificación varían de -1 a 1, representando los valores
negativos a las nubes y agua, y los valores cercanos a cero a roca y suelo
expuesto, mientras que las áreas cubiertas por vegetación varían entre 0.1
y 0.6, hallándose las de mayor densidad (bosques) por encima de 0.6.
g. Análisis estadístico.
Un componente importante en el cual se apoya el estudio de la dinámica
poblacional de los bosques secundarios, sus características estructurales y
sus relaciones con sus reflectancias, es sin lugar a dudas el análisis
estadístico de la información de campo y de las conclusiones que de el se
extraen. La literatura consultada y particularmente aquella que trata de
explicar las respuestas del recurso forestal a la intervención antropogénica,
se sustenta en comparaciones, correlaciones y tendencias basadas en

10. hipótesis planteadas a priori. Estas a su turno conforman el insumo para la
generación de los mapas temáticos, y el respaldo matemático para el
análisis espacio temporal de la vegetación. Se realiza un análisis grafico de
la información de campo utilizando los “box plots”, correlaciones entre las
variables consideradas, ANOVA, y comparaciones múltiples utilizando la
prueba de Duncan y Tukey para encontrar semejanzas o diferencias entre
clases.
h. Generación del mapa final.
La clasificación así generada y aún en formato raster generalmente
contiene lo que en el lenguaje común se le denomina “sal y pimienta”, que
no son más que píxeles o grupos de ellos esparcidos dentro de las
unidades homogéneas que no le corresponden. Para eliminar estos píxeles
se utilizan filtros, así mismo se reagruparon a fin de generar el mapa final a
la escala de trabajo de 1:5,000 y la de salida de 1:30,000 y unidad de área
mínima a mapear de 0.25 hectáreas.
Finalmente, el mapa en formato raster fue convertido a formato vectorial, y
utilizando software SIG, el acabado o presentación final.
h. Calculo de precisión del mapa (validación)
Todo trabajo de mapeo apoyado en tecnología de percepción remota,
particularmente la tecnología satelital, requiere de compromisos entre la
información satelital usada para generar el mapa, y el nivel de precisión
requerido del mismo (13). Los mapas, siendo modelos de la realidad, son
raramente 100% correctos. Por lo tanto, el fundamento del compromiso
reside en la aceptación de un nivel de error en el producto cartográfico, a
cambio del uso de una tecnología relativamente barata (soles / hectárea
mapeada).
Evaluar la precisión para determinar si la información de un mapa se
encuentra dentro de los estándares de aceptación es quizás una de las
etapas mas criticas de todo el proceso de mapeo, por cuanto indicará que
tan útiles son los productos cartográficos y que tan confiables son las
conclusiones obtenidas de esta información espacial.
La comparación entre la información que proporciona el mapa y la realidad,
para efectos de evaluar la precisión puede apoyarse en dos fuentes de
referencia: información satelital de mayor resolución espacial, fotografía
aérea de gran escala (donde se tenga la certeza que la data geoespacial de
referencia es la correcta), o data acopiada en el campo especialmente para
su comparación con el producto cartográfico generado (13)
Acopio de información
Para efectos del presente trabajo, la fuente de comparación estará
conformada en su totalidad por información colectada en visitas de campo a
zonas localizadas dentro de las áreas muestrales. El muestreo será
realizado al azar siguiendo el método itinerante, a lo largo de trochas
carrozables, con la ayuda de un GPS navegador.

11. Coeficiente KAPPA
El coeficiente KAPPA mide la bondad de la clasificación, comparada con la
probabilidad de asignar puntos al azar, a categorías correctas. Por lo tanto,
la importancia y fortaleza del análisis de KAPPA radica en la posibilidad de
probar si un mapa de uso y cobertura del suelo es significativamente mejor
que si dicho mapa hubiese sido generado asignándole al azar, el tipo
cobertura o clase temática (13), a los polígonos generados durante la
clasificación. El coeficiente KAPPA es ampliamente usado porque todos
los elementos de la matriz de error contribuyen en el cálculo y no solamente
los valores de la diagonal mayor, descontándose además por los aciertos
debidos al azar (12).
El coeficiente KAPPA representa la proporción de acierto obtenido después
de restar aquella que puede ocurrir por pura suerte (12). Se representa
típicamente entre 0 y 1; donde 1 indica total concordancia, y es una medida
de la precisión cuando expresado en porcentaje. Senseman (13),
caracteriza los valores de KAPPA en tres grupos: un valor > 0.80 (80%)
representa una fuerte concordancia; entre 0.40 y 0.80 (40% a 80%)
representa una moderada concordancia, y un valor < 0.40 (40%) representa
una pobre concordancia.
Tabla de contingencia o matriz de error
La matriz de error compara información de los sitios de referencia con la
información del mapa para un número determinado de áreas muestreadas.
Es una tabla de dos entradas en la que las columnas usualmente
representan las clases de la información asumidas correctas, llamada
información de referencia. Las filas representan generalmente las
categorías o clases del mapa de la información generada a partir de los
sensores remotos (Tabla N° 20). El análisis que se presenta si bien no se
ha sustentado con la data colectada en campo, sino con los puntos de
entrenamiento sobre la imagen satelital, grafica en parte la metodología de
cálculo, quedando pendiente la segunda parte del mismo (Índice Kappa)
como objetivo del próximo fase.
Coeficiente KAPPA
El Coeficiente KAPPA será calculado según la ecuación siguiente (12):
Donde:
k = coeficiente Kappa
r = número de filas en la matriza de error
Xii = número de observaciones en la fila i y columna i
Xi+ = total de la fila i
X+i = total de la columna i
N = número total de observaciones

12. HIPOTESIS
La utilización de imágenes de satélites y Sistemas de Información Geográfica (SIG), para
generar mapas temáticos es de empleo común. Esta tecnología se puede utilizar
exitosamente en la identificación y mapeo de bosques secundarios tropicales en sus
diversos estados sucesionales, en territorios de la Selva Central del Perú.
4. RESULTADOS
4.1 Acopio de información de campo (ground truth)
El numero de parcelas establecidas y georefrenciadas en gabinete fue de 100 para cada
unidad muestral. Sin embargo, aprovechando la relativamente fácil accesibilidad y clima
favorable, se logro colectar información en 100 parcelas.
La información colectada en campo, de cada parcela de muestreo, es abundante en
cantidad y numero de parámetros. A efectos de contar con los elementos necesarios
para los análisis de tratamientos silvicultura les y toma de decisiones para el mejor
manejo posible del recurso forestal y uso de la tierra, fue necesario el detalle que se
presenta en el componente de evaluación forestal. Por el contrario, esta información tubo
que simplificarse a las variables que más correlacionaba con la correspondiente
reflectancia de los elementos en estudio de la imagen satelital, y que ayudan a diferenciar
entre los diversos tipos de vegetación.
4.2 Leyenda final
La leyenda final (Figura N° 2), representa la caracterización del paisaje de la zona de
estudio en ocho clases de cobertura vegetal, y uso del suelo. De estas, cinco
corresponden a coberturas boscosas, una a cultivos estacionales, y otra a permanentes,
en los que se encuentran asociaciones de cacao, café, cítricos y especies arbóreas
maderables, plantadas o no, otra a pastizales, y una clase de suelo expuesto. También
se presenta una clase sin información (nubes y sombras)
Figura N° 2 Leyenda del mapa de Cobertura Vegetal y Uso del Suelo del distrito de
Pichanaki.
Como es bien sabido, existen diversos criterios e intentos para estandarizar en el ámbito
internacional la clasificación de coberturas vegetales y usos de la tierra, pero estos no
han sido adoptados de manera uniforme. Sin embargo existen dos criterios de
clasificación, los que son comúnmente utilizados para generar leyendas de trabajos
cartográficos. Dentro de estas se tiene: jerárquica y no jerárquica; en el caso de las
subdivisiones detalladas, y en el caso de la elección de las clases; antes del trabajo de
campo y después del trabajo de campo. Para el presente estudio, se utilizo una

13. combinación de ambos criterios, resultando una leyenda coherente y representativa del
paisaje evaluado. La leyenda final se presenta en la figura Nº 2.
4.3 Mapa de cobertura vegetal y uso de la tierra del distrito de Pichanaki
El mapa final se presenta en la figura N° 5. En el se muestran las siguientes coberturas
temáticas o capas: centro poblado, ríos/quebradas, límites de las áreas muestrales,
clases de cobertura vegetal y uso actual de la tierra. El área total mapeada es de
110,700.94 hectáreas. Este territorio evaluado tiene como referencias principales a los
distritos de Perene al oeste, Puerto Bermudez de la Provincia de Oxapampa al norte, Rio
Tambo y Rio Negro de la provincia de Satipo por el este y finalmente a Pampa Hermosa
de la provincia de Satipo y al distrito de Vitoc de la provincia de Chanchamayo ubicadas
al sur del área muestral. La carretera que une la ciudad de La Merced con Pichanaki se
encuentra a 10 km de distancia siguiendo una trocha carrozable sinuosa.
En general, este resulta otro de los paisajes conspicuos de los estudiados, encontrándose
a la asociación Forestal/Cafetal como la clase menos fragmentada. No por la presencia
de extensas propiedades, sino, por la contigüidad de las pequeñas parcelas con las
mismas características estructurales de la cubierta vegetal, así como con la reflectancia
de las mismas. Esto se corrobora con la información colectada de los mismos parceleros,
referente a la propiedad promedio entre 5 ha y 10 ha.
4.4 Matriz de error para el mapa de cobertura vegetal y uso del suelo del sector Belén
de Anapiari
La matriz de error que se muestra en la tabla Nº 2, presenta una correspondencia
moderada, representada por una precisión de 99.62 %. Es notable la precisión de 99.76
y 99.38% para los Bosques. Igualmente, la cobertura de cultivos presenta un alto grado
de certidumbre con 98.92 %. El resultado muestra una moderada concordancia entre el
mapa elaborado y la verificación de campo.
Tabla Nº 2 Matriz de error para el mapa del distrito de Pichanaki
Referencia
TIPO DE COBERTURA SUEL EXP C. AGUA NUBE NUBE/SOMBRA SOMBRA CULTIVO B.SEC B. PRIM SUEL. EXP EN SIERRA TOTAL Exact (%)
SUELO EXPUESTO 293 0 0 0 0 5 0 0 0 298 98.32
CUERPO DE AGUA 0 377 0 0 0 0 0 0 0 377 100.00
NUBE 0 0 707 0 0 0 0 0 0 707 100.00
NUBE EN SOMBRA 0 0 0 439 0 0 0 0 0 439 100.00
SOMBRA 0 0 0 0 673 0 0 0 0 673 100.00
CULTIVO 9 0 0 0 0 1277 5 0 0 1291 98.92
BOSQUE SECU 0 0 0 0 0 1 420 0 0 421 99.76
BOSQUE PRIM 0 0 0 0 0 0 3 483 0 486 99.38
SUELO EXP EN SIERRA 0 0 0 0 0 2 0 0 1898 1900 99.89
TOTAL 302 377 707 439 673 1285 428 483 1898 6592
Exact (%) 97.02 100.00 100.00 100.00 100.00 99.38 98.13 100.00 100.00 99.62
Mapa

14. 5 ANÁLISIS Y DISCUSIÓN
Figura Nº 3 Firmas Espectrales Promedios para las coberturas del distrito de Pichanaki
0.0
50.0
100.0
150.0
200.0
250.0
300.0
350.0
400.0
450.0
BANDA1
BANDA2
BANDA3
BANDA4
BANDA5
BANDA6
BANDA7
BANDA8
SUELO EXPUESTO
CUERPO DE AGUA
NUBE
NUBE EN SOMBRA
SOMBRA
CULTIVO
BOSQUE SECUNDARIO
BOSQUE PRIMARIO
SUELO EXPUESTO EN
SIERRA
REFLECTANCIA PROMEDIO
POR TIPO DE COBERTURA
Y US O DEL S UELO PARA
EL DIS TRITO
PICHANAKI
Figura N 4 Distribución porcentual de las clases mapeadas, para el distrito de Pichanaki
AREA EN % POR TIPO DE COBERTURA
38%
13%11%
1%
3%0%
34%
BOSQUEPRIMARIO
BOSQUESECUNDARIO
CULTIVOS
SUELO EXPUESTO
SUELO EXP. EN SIERRA
CUERPOS DE AGUA
SIN EVALUAR

15. La mejor separación espectral de la mayoría de las clases de cobertura vegetal se logro con
las bandas 5 y 4 de la imagen satelital Lansat; Los Pastizales, que presentaron baja
reflectancia en la banda 1 y 2 fueron los bosques primarios remanentes y los bosques
tardíos y bosques secundarios. La sombra de las copas, especialmente en bosques
primarios remanentes y bosques secundarios maduros tiene un efecto marcado en las
respuestas espectrales, generando una considerable variabilidad. Esta característica se debe
probablemente a la textura gruesa en bosques maduros, sean secundarios o primarios
remanentes. Contrariamente, en bosques muy jóvenes la textura es fina, debido a su
distribución homogénea en altura, en clases diametricas y especies.
Indudablemente existen otros factores influenciando las diferencias espectrales entre los
distintos estadios de bosques secundarios. Estos podrían deberse a la composición química
de las hojas, estructura de las mismas, o contenido de agua que caracteriza a cada una de
las clases sucesionales del bosque, del mismo modo, la conformación estructural y
composición especifica.
Steininger (14) encontró buena separación entre bosques de 2 a 19 anos de edad cerca de
Manaus, Brasil, utilizando las bandas 5 y 7, y la suma de las bandas 3 y 4, en imágenes
LANDSAT TM. El mismo autor observo que bosques mayores de 10 anos de edad tienen
una copa irregular, que comienzan a parecerse mas a un bosque maduro.
Bosque Primario Remanente (BPR)
En total se han cuantificado 46384.22ha (37.62 %) de Bosque Primario Remanente (BPR).
Califican como uno de los tipos de cobertura relativamente menos fragmentados dentro del
área de evaluación, después de la clase asociación Forestal/Cafetal. Estos espacios
cubiertos por BPR se encuentran diseminados en todo el territorio evaluado, no demostrando
un patrón espacial determinado.
Están compuestos por una diversidad de especies de árboles Las especies representativas
son Caimitillo Portería neglecta, Cedro huasca Cedrela sp. , Cedro macho masha Guarea
sp.1, Cetico, Yongor Cecropia sp., Guayaba de monte Psidium edulis, Moena Ocotea sp.2,
Moena amarilla Aniba amazonica, Papaya caspi Jacaratia sp., Sacha palta Persea sp.,
Sapotillo Quararibea cordata, Shimbillo, Pacae de monte Inga sp.2, Tulpay mashonaste
Clarisia racemosa
Los bosques primarios remanentes presentan una
textura gruesa y tonalidad obscura en la imagen
satelital, características conspicuas que ayudaron en
su identificación. Las bandas 1 y 2 segregan muy
bien a este tipo de cobertura, respecto del resto, no
así la banda 3. La matriz de error de la tabla Nº 2
demuestra la mayor precisión con 79.4 % de
aciertos.
Cultivos
Contrariamente a todos los sectores
precedentemente estudiados, Pichanaki presenta
una mínima extensión dedicada al cultivo estacional,
reconociéndose solamente 14016.87 ha, es decir
11.37% del tarea, notándose un comportamiento de
ocupación del territorio bastante conservador del
campesino. Sin embargo, este hallazgo no significa
que no exista una presión antropogénica marcada sobre el territorio, pues la gran extensión
de la clase Asociación/Cafetales indica que si la hay. En este caso si existe un patrón de

16. ocupación, como se puede observar en el mapa, las parcelas de cultivo se hallan
generalmente contiguas a los cursos de agua, hallándose asociadas a estas, los pastizales y
suelos expuestos, que dicho sea de paso son mínimos.
6. CONCLUSIONES
Se identificaron tres clases de cobertura vegetal y uso del suelo: Bosque primario
(BP), Bosque Secundario (BS) y Cultivos. La clase de suelo expuesto, que podría ser
resultado de la degradación extrema de la cobertura vegetal o afloramiento de rocoso
esta igualmente identificada.
El análisis espacial demuestra un patrón definido del uso de la tierra. Notoriamente
una gran extensión territorial destinado al cultivo de café, asociado con arboles
maderables y un mínimo uso de la tierra como barbecho. Aunado a ello se puede
notar asimismo que el 37.62% del territorio evaluado esta cubierto por bosques
primarios remanentes y secundarios.
Basado en el análisis espacial y la comparación con el paisaje de otros sectores
estudiados, se puede decir que la presión antropica se ha estabilizado o en su
defecto la actitud del poblador es contraria al típico migrante de la cultura de
barbecho para el distrito de Pichanaki.
Por ser una zona eminentemente cafetalera, y según el análisis espacial de la
ocupación de la tierra, se puede afirmar que existe una estabilización de la presión
antropica sobre el cambio de uso.
El calculo de precisión en base a verificación de campo dio como resultado 99.62 %
considerando todas las clases mencionadas. Valor considerado moderado según
Senseman (13).
7. RECOMENDACIONES
Llevar a cabo un estudio socioeconómico y catastral de los predios, para
evaluar el grado de compromiso con el medioambiente y satisfacción
económica del poblador.
Realizar un análisis espacio temporal para discernir con mayor precisión la
dinámica del uso de la tierra, y las edades de los bosques jóvenes, dada las
características especiales del sector.
A pesar de la aparente estabilización de la presión antropica sobre el cambio de
uso de la tierra, seria de gran utilidad la realización de una zonificacion
ecológica-económica del sector estudiado.

17. 8. BIBLIOGRAFIA
1 Batistella Mateus. 2001. Landscape Change and Land-Use/Land-Cover Dynamics
in Rondonia, Brazilian Amazon. Tesis de doctorado. School of Public and
Environmental Affairs, Indiana University, USA. 367 pag.
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Amazonia, Iquitos, Perú. 444 p.
3 FAO. 2001. Causas y Tendencias de la Deforestación en América Latina.
Programa de Evaluación de los Recursos Forestales. Departamento de Montes.
Roma, Italia. 91 p.
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Eshcormes, perene. CODESU, SEPIA, Universidad de Ucayali. Pucallpa, Perú
2004. 31 Pág.
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Mapa Forestal 1995. Lima, Perú. 129 p.
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Piura, Perú. Marzo, 2003. 50 p.
7 Instituto Nacional de Recursos Naturales (INRENA) – Proyecto Algarrobo. 2003.
Memoria Descriptiva del Mapa de Bosques Secos del Departamento de Piura.
2003. Piura, Perú. 40 p.
8 Lampretch Hans. 1990. Silvicultura de los Trópicos. Los ecosistemas forestales
en los bosques tropicales y sus especies arbóreas – posibilidades y métodos para
un aprovechamiento sostenido. Cooperación Técnica República Federal de
Alemania. Eschborn. 335 Pág. 28
9 Levien, L.M. and Fisher, C.S. 1998. Statewide change detection using
multitemporal remote sensing data. Seventh Forest Service remote sensing
application conference in Nassau Bay, Texas, April 6-10, 1998. 9 p.
10 Oficina Nacional de Evaluación de Recursos Naturales (ONERN). Evaluación e
integración del Potencial Económico y Social de la Zona Perene – Chanchamayo –
Ene. Tomo I. Lima, 1962, 145 Pág.
11 Organización Internacional de Maderas Tropicales OIMT. 2002 Restaurando los
bosques: Directrices de la OIMT para la Restauración, Ordenación y rehabilitación
de Bosques Tropicales Secundarios y Degradados. OIMT – Serie de políticas
forestales N° 13 : 89 Pág.
12 Rosenfield, G.H. 1981. Analysis of variance of thematic mapping experimental data.
Photogrammetric enginnering and remote sensing. 48:1685 – 1692.
13 Senseman, G.M. et all, 1995. Accuracy Assessment of the discrete clasification of
remotely – sensed digital data for land cover mapping. USACERL Technical report
En-95/04. April, 1995. 8 p.

18. 14 Steininger, M.K. 2000. Satellite estimation of tropical secondary forest above –
ground biomas: data from Brazil and Bolivia. International Journal of Remote
Sensing. 21: 1139-1157
15 Vieira, Ima Celia, G. et all, 2003. Classifying successional forests using Landsat
spectral properties and ecological characteristics in eastern Amazonia. Remote
Sensing of Environment 87:470-481 pag.
16 ht//www.Chanchamayo.com

19. Figura N 5 Mapa de Cobertura Vegetal y Uso del Suelo del distrito de Pichanaki