METODOLOGIA DE MAPEO DE AGUAJALES EN LAS REGIONES DE SAN MARTIN Y UCAYALI

0
Metodologia de Mapeo de Aguajales en
las regiones de San Martin y Ucayali
Kazuyo Hirose
Proyecto ProBosque JICA
JUEVES DEL CONOCIMIENTO
19 Diciembre, 2019
SERFOR, Peru
1
1. Introduccion
2. Datos y metodos
3. Resultados
4. Verificacion
5. Capacidad de desarrollo
Contenido

2
1. Introduccion
(1) Distribución e Importancia de los
humedales/turberas
(1) Mapa de humedales de Perú
3
(1) Distribución e Importancia de los
humedales/turberas

4
Distribución de la reserva de turba de carbono en los
trópicos
(Page et al., 2011, Lawson et al., 2014, Dargie et al., 2017)
SSPS: San San Pond Sak, Panama
PMF Pastaza-Maranon Foreland, Peru
CC; Cuvette Centrale, Republic of Congo/Democratic Republic of Congo
TB: Tasek Bera, Malaysia, K: Kalimantan, Indonesia
(1) Cuenca del Amazonas
(2) Cuenca del Congo
(3) Indonesia-Malaysia Islands
Las 3 cuencas de turberas tropicales mas grandes del mundo
(1) 4.4Gt Carbono (2) 30.6Gt Carbono (3) 57.4Gt Carbono
5
Las 3 cuencas de turberas tropicales mas grandes del mundo
20.7Mha
PeruPeru
5Mha
Area de turberas por pais (20 primeros)
Nuevo 14.6Mha Congo Basin
(Dargie et l., 2017)

6
(1) Biomasa aérea
(2) Biomasa subterránea
Cuerpo de agua
(1) Biomasa aérea
+
(2) Biomasa subterránea
Humedales/turberas Bosque interior
Importancia de reserva de carbono
(Mitigación del cambio climático)
Importancia de los humedales/turberas
(1) Bioma
Peat carbon
Aguajales (Mauritia Flexuosa)
Importancia de los humedales
Suministro de agua dulce
Alimentos, materiales de
construcción.
La biodiversidad
Control de inundaciones
Recarga de aguas
subterráneas
Mitigación del cambio
climático
(Convención de Ramsar)
https://www.ramsar.org/about/the-
importance-of-wetlands
(1) Biomasa aérea
4 - 5 veces más
carbono
(en turberas de
Indonesia)
7
(2) Mapa de humedales de Perú

8
MAPEOY MONITOREO DE LOS BOSQUES HÚMEDOS AMAZÓNICOS EN EL
PERÚ (Compendio de artículos técnicos y científicos), 2017
Editado por:
© Ministerio del Ambiente. Programa Nacional de Conservación de Bosques para la Mitigación del Cambio Climático (PNCBMCC)
Av. 2 de Mayo 1545, 5to piso, San Isidro. Lima, Perú
Primera edición: julio de 2017
2.4.1. Clasificación de humedales al año 2011
Para la creación de muestras se utilizó la
combinación RGB543,que se caracteriza
por mostrar colores en verde oscuro
(humedales con gran presencia de
vegetación), fucsia (humedales con
existencia de herbazales) y morado
(humedales con gran presencia de
material orgánico en los suelos).
Figura 5. Muestras de humedales y
no humedales tomadas manualmente
(combinación RGB543).
http://sinia.minam.gob.pe/documentos/mapeo-monitoreo-bosques-humedos-amazonicos-peru-compendio-articulos
Ú Ó
Mapa más reciente de humedales de MINAM (2017)
9
Otros Mapas de Humedales (MINAM)
Mapas
preparados por
terceros
MINAM
(2017)
Loreto 5,983,551 5,982,549
San Martín 31,175 51,433
Ucayali 201,458 92,672 ?
Necesario para reducir la incertidumbrepppp
Mapas de humedales preparados por terceros
Varios mapas de humedales

10
Varios mapas de humedales
Bosque de Santa Elenaque de Santa El
(San Martín)
Aguaje puro
Aguaje puro
11
2. Datos y metodología de mapeo de aguajales

12
LANDSAT
PALSAR, PALSR-2
(Banda L <25cm)
Sentinel-1, RADARSAT
(Banda C <6cm)
ASTER
TerraSAR-X
(Banda X <3cm)
RapidEye, QuickBird,
WorldView-2/3, SPOT,
etc.
(1) Sensor Óptico
(2) Microondas (Radar de Apertura Sintética/SAR)
(3) Modelo de Elevación Digital (DEM)
SRTM (SAR) ASTER (OPS) PRISM (OPS)
Mt. Fuji
M (OPS)
Mt. Aso
ASTER (OPS
Matsumoto Basin
Rayos Gamma
Rayos X
Ultravioletas
Visible
Infrarrojo cercano
Oncda corta
Infrarrojo
10-11
Longitud de onda (m)
10-9
10-7
10-6
1
.1
.01
.001
10-5
10
100
Microonda(2)
Radio AM
1000
10-3
10-4
Onda de radio
Radio FM
Sentinel-2
Datoss paraa mapeoo dee aguajaless conn teledetección
13
Landsat-5, -8
(TOA DN)
Sentinel-2
(TOA DN)
PALSAR
(DN)
SRTM/DEM
(Sink included)
Landsat-5, -8
(SR %)
Sentinel-2
(SR %)
PALSAR
(Backscatter/dB)
SRTM/DEM
(No sink)
PASO-1
PASO-2
Ajuste espectral, Segmentacion y ajuste de limites con
toda la data
Preparación (Descarga de imagenes desde sitios web importación a QGIS)
PASO-3
PASO-4
PASO-5
Verificacion en campo (incluido el uso de Drones)
Mapa final de humedales (aguajales)
Correccion atmosferica
Conversion
de la
dispersion
Llenado
de vacios
Metodología de mapeo de humedales

14
Sensorr Ópticoo (((Bandass dee infrarrojoss de onda corta)
Imágenes satelitales de media resolución (10-30m)
(1) 10-20m
(2) 30m
(3) 30m
(4) 15-30m
Las bandas de infrarrojos de onda corta son útiles
https://twitter.com/usgslandsat/status/837696716417687553
Comparación de bandas ASTER, Landsat 7 y 8 con Sentinel-2
Transferenciaatmosférica(%)
Transmisión atmosférica
Longitud de onda (nm)
15
Especificaciones de ALOS-2/PALSAR
Pictures : Courtesy ofPictures : Courtesy of
ALOS/PALSAR ALOS-2/PALSAR-2
Altitud 701 Km 628 Km
Rango de frecuencia Banda L (23.6cm/ 1.27 GHz) Banda L (24.9cm /1.2 GHZ)
Resolución / Cobertura 10m/70km (Modo fino)
12.5m, 25m/70km (Polarización)
100m/250-350km (Scan SAR)
1-3m/25km (Spotlight)
3m, 6m, 10m/50 or 70km (Strip map)
100m/350km (Scan SAR)
Fequencia de revisita 46 días 14 días (máximo)
Ángulo de inclinación / Fuera
del nadir
8-60 grados/ 7-51 grados 8-70 grados
Polarización HH, VV, HH+HV, VV+VH, HH+HV+VH+VV
ALOS / PALSAR
(Advanced Land Observing Satellite)
http://global.jaxa.jp/projects/sat/alos2/index.html
ALOS/PALSAR
(24 de Febrero 2006 – 22 de Abril 2011)
ALOS-2/PALSAR-2
(24 de Mayo 2014 - 2021) Objetivo: 7 años

16
La banda L penetra los bosques y permite recoger información
sobre los humedales, los ríos, la estructura geológica y otras
cubiertas a través de las nubes/vegetación.
La banda X y la banda C no pueden penetrar los bosques. No es
posible recoger información debido a las señales sensibles.
Banda X (<3cm), Banda C (<6cm) Banda L (<25cm)
Comportamiento de la banda L y la
banda C en bosques de humedales
(Evans et, al, 2013)
Introducción a SAR
17
Banda L /HH (PALSAR) vs. Banda C/VV (Sentinele -l-1)
A,B,C: Humedales, D,E,F: Non-Humedales
Leyenda
10 de diciembre 2017 21 de febrero 2018 8 escenas apiladas, 2006-2011)

18
Modelo de Elevación Digital (DEM)
A
B
Foto en B
Elevación(m)
830m
810m
820m
Sección A-B
Aguajales
19
Modelo de Elevación Digital (DEM) Humedales < 5 deg.
>

20
3. Resultados
21
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
B1 B2 B3 B4 B5 B7
Reflectancia
Patron espectral (Landsat-5/ 2008/08/12)
Aguaje
Mixed-Forest
Upland-Forest
Grass
Efectividad delel indicee del aguaje con NIRR-R-SWIR
NIR-SWIR: infrarrojo cercano a infrarrojo de onda corta

22
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
Aguaje Index
Pure-Aguaje Upland-Forest Mixed-Forest-Aguaje
Band 5/ Band 6
23
Efectividad del indice del aguaje con NIRR-R-SWIR (74 Puntos)
Aguaje
Mixed-wetland forest
Grass
Non-wetland forest
Aguaje

24
Landsat-8 Surface Reflectance Y2018 (San Martin) 1) Aguaje
2) Mixed wetland forest
3) Non-wetland forest
4) Grass
5) Rice field
6) Mountain forest
NDVI>0.8
Yes
No
4) Grass
3> B5/B6>2.5
No
Yes
2) Mixed, 4) Grass
0.35> B5 >0.25
No
2) Mixed, 5) Rice, 6) Mountain
Yes
0.13> B6 >0.1
No
3) Non-wetland, 5) Rice, 6) Mountain
Yes
0.055> B7 >0.03
No
5) Rice, 6) Mountain
Yes
Slope < 5 degree
No
No water bodies (hilly areas)
Yes
PALSAR2 > -6dB Aguaje
Yes
25
NDVI>0.8
Yes
No
4) Grass
3> B5/B6>2.5
No
Yes
2) Mixed, 4) Grass
0.35> B5 >0.25
No
2) Mixed, 5) Rice, 6) Mountain
Yes
0.13> B6 >0.1
No
3) Non-wetland, 5) Rice, 6)
Mountain
Yes
0.055> B7 >0.03
No
5) Rice, 6) Mountain
Yes
No
Yes
No water bodies
(hilly areas)
Slope < 5 degree
PALSAR2 > -6dB Aguaje
Yes
Landsat-8 Surface Reflectance Y2018 (San Martin)

26
Indicee del aguajee(e((Landsatat-t-8/ Rationing:: 2.5<< Band5/Band66 <3<3)
Puree Aguaje
27
Nuevas áreas de descubrimiento de aguajales (San Martin)

28
4. Verificación
29
Verificación por diferentes enfoques para
comprender la distribución de aguajales
integralmente
Type Altitude (m)
4 Observacion por
sobrevuelo
> 300 m
3 Observacion con dron 50 – 150m
2 Observacion en terreno 0 m
1 Observacion perforando
el suelo
-10 – 0 m

30
Verificación de campo del mapeo de aguaje
en los departamentos de San Martín y
Ucayali
(Noviembre - Diciembre, 2018)
1. Observacion perforando el suelo
31
Informe de actividades: Servicio de colecta de muestras de
turba para la áreas seleccionadas de Ucayali y San Martí
I. Metodología
PROTOCOLO DE MUESTREO DE TURBA
Materiales requeridos:
1.Bolsas plásticas herméticas.
2.Paleta y cuchillo para el corte y la extracción de muestras
del corer.
3.Cinta métrica
4.Corer ruso
5.Plumón indeleble
I f d i id d S i i
Verificación de campo (2018/12)

32
Tarapoto
Moyobamba
Pucallpa
Pelejo
Yurimaguas
San Martin
Ucayali
33
SMM-M--6
SMM-M--7 SMM-M--8
Distribucion del bosque humedo (Departamento de San Martin)
SMM-M--6
SMM-M--7 SMM-M--8
SMM-M--6
SMM-M--7 SMM-M--8

34
UCYY-YYY--2
UCYY-YYYY--3
UCYY-YYY--4
UCYY-YYY--6
UCYY-YYY--5
UCYY-YYY--2
UCYY-YYY--3
UCYY-YYY--4
UCYY-YYY--6
UCYY-YYY--5
UCYY-YYY--2
UCYY-YYY--3
UCYY-YYY--4
UCYY-YYY--6
UCYY-YYY--5
Distribucion del bosque humedo (Departamento de San Martin)
35
Características de muestra de turbas en campo (diciembre 2018)
Point SNM-PS7 (360cm)

36
Características de muestra de turbas en campo (diciembre 2018)
Contenido de carbono : 27.03 – 52. 95 %
Densidad : 0.09 – 0.26 g/cc
37
Verificación de campo
(San Martin)
2. Observacion en terreno

38
Verificación de campoo (Oeste de Rioja)
AguajalAguaja
puro
Bosque Mixed
Bosque Mixed
+Aguaje?
Aguaje
Aguaje
Suero de
turba(30-
40cm)
Suero de turba
(30-40cm)
Agua negra
=Alto
Carbono
Area-A Area-B
Area-A Area-A Area-B
Area-B
Area-B
39
Verificación de campoo (Yuracyacuu -- Sinamal)
Sinamal
Yuracyacu
Aguajal puro con 110cm de capa de turba
Beneficioo economicoBenee
3
enee
33 -
efne
---- 8
ioo econeficif
8888 sacos
nomcon
ss de
miconom
ee frutosss puedenn ser33 8888 acosa
tomados
oss dedaco
ss desde
rutosree fr
eee una
s puedenptoss
aa palmera
n sersenn
aa detomados
aguaje
sdoss
ee en
esdee unauded
nn promedio
apaaa p
ooo.aaguajeagu
30
e enenuajee
00 sacos
romeprp
ss de
edioome
ee frutos
o.
ss puedenn tomar0300 sa
por un
osacoa
nnn dia
ss
aaa y
rutosfrdeded
yyyy pueden
puedenp n omartoss p
nnn vender a 30por unn iadia yyy uedenpu
soles (US$ 9) por
n venvdenn
rr saco
Frutossss deeee aguaje
Sentinel-2 (2018/07/28, RGB:8A,11,12)

40
Band L PALSARR-R-2 y observación con drones
Aguajales recientemente detectados
por PALSAR-2 en Moyobamba
Evaluación de altura arbórea de aguajales y
bosque mixto con uso de drones (Moyobamba)
Hierba
Suelo
Elevación(m)
Sentinel-2 (2017/07/23) ALOS-2/HH (2017/01/31)
15m altitud
Image de dron
41
3. Observacion por dron
Verificación de campo con dron
(San Martin & Ucayali)

42
Verificación de campo con dron (San Martin)
43
8
63
0% 80% <
Frequency
Aguaje Coverage (%)
Resultado de verificacion de Dron
(San Martin)
Resultadoo dee verificaciónn dee Dronn (2019/09/177-7-18)
Punto de verificacion: 71
Mayoria de aguaje : 63 (90%)
No aguaje : 8 (10%)

44
Aguajales recientemente detectados por la
banda L PALSAR en Masisea, Ucayali
A
Foto A,B,C,D
X
Foto X
Aguajales recientemente detectados por la banda L PALSAR
Leyenda
Efecto de doble rebote
Agua
1,5-2m de distancia
entre aguajales
45
Aguajales recientemente detectados por la
banda L PALSAR en Masisea, Ucayali
Foto A,B,C,D
Foto X
Aguajales recientemente detectados por la banda L PALSAR
Leyenda
Image de dron

46
Verificacion de Mapa Aguajales
Ucayali (region) Empleando
Sobrevuelo en Avioneta
4. Observavion en sobrevuelo
47
Ruta de Avioneta
(1250km)
Verificaciónn dee Avionetaa (2019/10/0909-9-10)

48
También se ha coordinado con la empresa que brinda
servicio de filmación para poder contar con tres
cámaras GOPRO instaladas en la avioneta y de esta
forma poder contar con fotos georeferenciadas de las
zonas a sobrevolar.
49
Colocación de dos cámaras
(una de fotografía y otra de
video) en la cola de la
aeronave
Colocación de cámara en
el ala de la avioneta

50
Aeropuerto
(Pucallpa)
Foto en la siguiente diapositiva
Aguaje puro
51
Agua en humedales
Aguaje puro (punto 18)

52
X-Y
Coordinates
from GOPRO
Aguaje puroBosque mixto
Límite de aguaje
Bosquee puro fue discriminado
53
Resultadoo dee verificaciónn dee Avionetaa (20199/10/0909-9-10)
11
13 12
30
54
0 - 20% 20 - 40% 40 - 60% 60 - 80% 80 - 100%
Frequency
Aguaje Coverage (%)
Resultado de verificacion de
Avioneta (Ucayali)
Punto de verificacion: 121
Mayoria de aguaje : 84 (70%)
Menor a non-aguaje : 36 (30%)
No aguaje : 10 (8%)
70%
30%

54
5. Capacidad de desarrollo
55
Ano Fecha Departamento Numero de
participantes
1 2018 24-26 Abril San Martin 9
2 2018 8-10 Mayo Ucayali 12
3 2018 16-17 Octubre San martin 12
4 2019 4-6 Agosto San Martin 22
5 2019 19-21 Agosto Ucayali 23
Capacidades desarrolladas en sensoramiento re
moto & GIS para mapeo de humedales/aguajales
(Abril, 2018 – Agosto, 2019)

56
https://www.serfor.gob.pe/noticias/regiones-amazonicas-aplicaran-
tecnologia-avanzada-para-elaborar-mapa-de-humedales
Taller, ProBosque JICA, San Martin (6-8 Agosto, 2019)
57
1) Lectura & Practica 2) Trabajo de campo 3) Integración de datos
Observación en campo
Rutas y posición GPS
Verificación en campo con
GPS
Fundamentos de SR&GIS
Practica con empleo de datos
Datos: Sentinel-1,2, Landsat, SRTM,
ASTER, PALSAR, Google Earth, otros
Integración de datos de campo y
datos de gabinete (GPS, uso de
tierras, etc.)
Presentación de los participantes
Entrenamiento de ProBosque en
San Martin, Peru (Abril 2018)
Imagenes de satelite
gratuitas & Software
gratuito
Conceptoo delel cursoo dee entrenamiento
Diaaa 1 Diaaa 2 Diaa 3

58
1. Dia & hora: 19 – 21 Agosto, 2019 (08:30-17:00)
2. Dirección: ANA Ucayali (19 – 21 Agosto)
Area de Campoverde para trabajo de campo (20 Agosto)
3. Propósito: Incrementar la capacidad de los participantes
para entender las tecnicas basicas de SR/GIS
4. Meta: Empleo de tecnicas de SR/GIS para mapeo de
bosques húmedos (ej. Aguaje)
[Participantes] Total 23 personas
SERFOR Lima (1 persona), SERFOR-CAF (5 personas)
ANA Ucayali (1 persona)
SERNANP Ucayali (3 personas)
ARA Ucayali (8 personas)
ARA Loreto (4 personas)
Universidad Nacional de Ucayali (1 persona)
Entrenamientoo en Ucayali (199 –– 211 Agostoo 2019)
59
Entrenamientoo en Ucayali (199 –– 211 Agostoo 2019)

60
Entrenamientoo en San Martin (66 –– 888 Agostoo 2019)
61
COP25

62
https://www.gob.pe/institucion/minam/noticias/70163-cop25-destacan-
potencial-de-las-turberas-y-humedales-de-la-amazonia-peruana-para-
enfrentar-el-cambio-climatico
Madrid, 2 de diciembre de 2019.
“El Perú es el tercer país, después de
Indonesia y Congo, en extensión de turberas
tropicales que son una solución basada en la
naturaleza para hacer frente al cambio
climático”, expresó el viceministro de
Desarrollo Estratégico de los Recursos
Naturales del Ministerio del Ambiente (MINAM),
Gabriel Quijandría Acosta, durante su
participación en el evento “Mapeo y Monitoreo
de Turberas para la Acción Climática”.
Este evento fue organizado por la Agencia
Japonesa de Cooperación Internacional (JICA),
en el marco de la Vigésima Quinta Conferencia
de las Partes sobre Cambio Climático (COP25),
que se lleva a cabo en la ciudad de Madrid,
España, del 2 al 13 de diciembre.
Viceministro Gabriel Quijandría destacó la experiencia del Perú y la cooperación japonesa
63
2016
-2020/3
……….
1. Mapeo Aguaje
(San Martin, Ucayali)
2. Verificacion por ARA
3. Mapeo Aguaje Peru
4. Estimación del stock de
carbono
5. Discusión para el
acuerdo de París y las
contribuciones
determinadas a nivel
naciona (NDC)
Para el próximo paso en laa acción climáticaa (propuesto)

64
Gracias
SERFOR Lima (all support)SERFOR Lima (all support)SS
MINAM Lima (all support)MINAM Lima (all support)M
ARA San Martin (support on field)ARA San MartiA
ARA Ucayali
n (support on fieldarti
(support on field)ARA UcayaliA support on field)(s
IIAP (support with knowledge
ld)
ee & equipmentnt)IIAP (support with knowledgeI e & equipmen& nt)
SERNANP (Pacaya Samiria, Allpahuayo Mishana,SERNANP (Pacaya Samiria,S
El Sira, Sierra del Divisor)El Sira, Sierra del Divisor)
CNH (MINAM, ANA, SERFOR, IIAP, etc)CNH (MINAM, ANA, SERFOR, IIAP, etCC
Native communities, local people...Native commN
and JICA &
munities, locmm
&& ProBosque
cal people...oc
ee JICA team
65
1. Con los datos de la distribución de aguajales
obtenida en la metodología planteada es
posible contribuir al mapa de zonificacion
forestal y/o al mapa de ecosistemas frágiles
del SERFOR?
2. Es posible emplear los datos para la gestión
sostenible de la producción de aguaje de la
cual se beneficia alguna parte de la población
amazónica?
3. Cuales son los próximos retos o pasos que se
presentan desde ahora?
Tema de discusion

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