Alertas GLAD: nueva herramienta contra la deforestación en Paraguay

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Por Alejandra Gill *

A pesar de la vigencia de leyes que regulan el cambio de uso del suelo en Paraguay, la deforestación ilegal continúa amenazando a los bosques, los cuales brindan servicios ambientales esenciales para el bienestar humano. De acuerdo con el Instituto Forestal Nacional (INFONA) se deforestaron ilegalmente alrededor de 640.000 hectáreas de bosques en la Región Oriental en el período 2005-2018. 

Esto lleva a plantear acciones para optimizar el control y monitoreo de los mismos. Es así como en un proceso de cocreación, el INFONA y el Fondo Mundial de Conservación (WWF) trabajaron para fortalecer el sistema de monitoreo de bosques, con el fin de lograr un control casi en tiempo real de la deforestación

Como resultado, se desarrolló la herramienta digital “Priorización espacial de alertas GLAD en Paraguay”, la cual permitirá identificar casos recientes de deforestación ilegal en áreas prioritarias para la conservación de manera automática, objetiva y transparente. 

Desde el 2016, el sistema de alertas GLAD (llamado así por el Laboratorio Global Land Analysis and Discovery de la Universidad de Maryland) identifica áreas de pérdida probable en la cobertura arbórea. 

Es uno de los productos más consultados a nivel mundial y se encuentra disponible en la plataforma Global Forest Watch. Para Paraguay los datos de alertas GLAD han sido incluidos en el sistema a finales de 2018, siendo su área actual de cobertura unos 30° al norte y al sur de la línea del Ecuador.

Área de cobertura de las alertas GLAD
Área de cobertura de las alertas GLAD.

Estas alertas son generadas en el Laboratorio GLAD liderado por los doctores Matt Hansen y Peter Potapov. Las alertas GLAD poseen una frecuencia semanal generada a través de árboles de decisiones algoritmos automatizados en la plataforma Google Earth Engine (GEE) para calcular la probabilidad media de perturbación forestal.

Esto se da a partir de la comparación y mediciones derivadas de imágenes satelitales Landsat 7 y 8, de fechas anteriores a la perturbación. Los píxeles con probabilidad mayor al 50 % se registran como alertas de pérdida de cobertura arbórea.  

Debido al alto volumen de alertas cada mes y teniendo en cuenta las condiciones legales y ambientales del país, se adaptó la metodología Places to Watch o “Lugares por Observar”, desarrollada por Mikaela Weisse y colaboradores. 

De esta manera fue posible realizar diversos análisis, asegurando el filtrado de las alertas GLAD en áreas de interés, denominadas capas o criterios de filtro. Estas consisten en capas de información geoespacial de fuentes locales y oficiales como cobertura forestal, áreas protegidas, comunidades indígenas, plantaciones forestales y los planes de uso de la tierra. Estos últimos son autorizados por el INFONA.

Dos versiones

Se generaron dos versiones de la herramienta. La primera y principal consiste en un script o secuencia de comandos  desarrollado en el lenguaje de programación JavaScript en el Editor de código de GEE, el cual requiere de una cuenta de Gmail para su acceso. 

La segunda se trata de la misma herramienta pero visualizada en la aplicación web denominada GEE App, para todo público. Esta aplicación permitirá realizar los mismos análisis y visualizar las distintas capas de información sin la necesidad de ser usuario de GEE, pero no permite descargar los resultados. 

Para facilitar los análisis y el uso de la herramienta se desarrolló una interfaz amigable para el usuario a fin de disponer las capas de información y ejecutar todo el proceso en el mismo lugar.

Consta de varios parámetros, como la selección del (1) Área de estudio; (2) Tamaño de celda; (3) Fecha de análisis; (4) Criterios y pesos; (5) Metodología 1 o 2; (6) Número de celdas a ser priorizadas y; por último, el usuario puede descargar los resultados obtenidos del análisis (solo en el Editor de código de GEE).

Se desarrollaron dos propuestas metodológicas, ya que se pretende ofrecer flexibilidad al usuario para optar por la metodología que más se ajuste a sus necesidades de análisis. 

Para ambas metodologías se utilizó una grilla para todo el país, cuyo tamaño de celda también puede elegir el usuario: 10, 15, 20, 25 y 50 km de lado. La primera se basa en la metodología original de Places to Watch, la cual relaciona la proporción de los diferentes criterios y el número de alertas en cada celda. 

En cambio, la segunda metodología calcula si las alertas GLAD interceptan los criterios de filtro, y a su vez se tiene en cuenta a las deforestaciones de mayor envergadura.

Resultados

Interfaz del usuario en el Editor de Código de Google Earth Engine.

Como resultado principal, las celdas de color rojo indican los puntajes más altos en el valor de priorización, naranja un valor medio, amarillo bajo y en blanco muy bajo. Los valores más altos indican que estos son los lugares que poseen mayores perturbaciones con respecto a las capas de interés o criterios de filtros y la metodología seleccionada.

Debido a la gran cantidad de datos generados en la herramienta y la necesidad de que estos insumos sean utilizados rápidamente, surgió la propuesta de generar reportes de la manera más automática posible. Es por ello que se desarrolló una plantilla para que el usuario pueda elaborar reportes semiautomáticos utilizando el software de código abierto Quantum GIS (QGIS).

Estos reportes permiten generar información sobre los casos de deforestación a los técnicos de campo o fiscalizadores lo antes posible.

La disponibilidad de herramientas confiables como la presentada es importante para el desarrollo de capacidades en el país, sobre todo para actores clave encargados del monitoreo, conservación y gestión sostenible de los bosques nativosWWF-Paraguay y el INFONA han creado un programa de entrenamiento en formato digital. Así también, videos tutoriales y una guía del usuario estarán disponibles para todo público.

Otro propósito sustancial de disponer de técnicas confiables es seguir desarrollando la herramienta de manera conjunta en el futuro (existe un Grupo Google de difusión, consultas y discusión de la herramienta), potenciar sus ventajas, adaptar a las necesidades de las diferentes instituciones y explorar posibles sinergias con otras plataformas y metodologías sobre monitoreo de bosques. 

Gracias a los avances tecnológicos utilizados para el desarrollo de esta innovadora herramienta, sumado a un trabajo coordinado entre las instituciones responsables y con el apoyo de la sociedad civil, se podría lograr un impacto positivo en la conservación y un manejo sostenible del patrimonio natural del Paraguay. 

Referencias

  1. Instituto Forestal Nacional (INFONA). 2019. Mapa de Cobertura Forestal Preliminar año 2000 y 2018. Sistema Satelital de Monitoreo Terrestre. Dirección de Sistema Nacional de Información Forestal.
  2. Hansen, M.C., A. Krylov, A. Tyukavina, P.V. Potapov, S. Turubanova, B. Zutta, S. Ifo, B. Margono, F. Stolle, and R. Moore. 2016. Humid tropical forest disturbance alerts using Landsat data. Environmental Research Letters, 11 (3). 
  3. Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. 2017. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18-27. doi:10.1016/j.rse.2017.06.031
  4. Weisse, M.J., R. Petersen, S. Sargent, S. Gibbes. 2017. Places to Watch: Identifying High-Priority Forest Disturbance from Near-Real Time Satellite Data. Nota técnica. Washington, DC: World Resources Institute. 

 

* Alejandra Gill es Oficial del Laboratorio SIG de WWF Paraguay. Es ingeniera ambiental egresada de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Asunción. Cuenta con una maestría en manejo de recursos naturales y gestión ambiental del territorio en la misma institución de egreso.

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