Herramientas Disponibles

Transcripción

1 Herramientas Disponibles Taller de Monitoreo REDD+ Medicion, Reporte y Verificación Entrenando a los Capacitadores Sylvia Wilson USGS Eastern Geographic Science Center

2 PORQUE USAR SENSORES REMOTOS? Los sensores remotos nos ayudan grandemente a mejorar la precision incluso cuando los datos de campo son adecuados y de buena calidad (Nasset) Los datos de campo son a veces dispersos, faltantes en algunas areas o no existen, y el uso de sensores remotos es la mejor práctica disponible y el reporte (y REDD) se trata de cambio, no de los stocks existentes 2

3 PORQUE USAR SENSORES REMOTOS? MGD Version Suministro de Datos para la estimación de emisiones y absorciones 3.1 Datos de Actividad 3.2.1Datos ópticos de baja resolución Datos ópticos de resolución media Datos ópticos de alta resolución Radar de abertura sintética Lidar 3

4 METODOS ACTUALES EN GFOI? Los socios de GFOI a traves del dessarrollo de capacidades apoyan la implementación de diferentes metodos El Uso de Series de Tiempo utilizando imagenes Landsat Diferentes métodos desarrollados por diferentes universidades, y agencias Algunos en proceso de investigación, otros un poco más operativos Cubo de datos que facilita el mapeo a larga escala Desarrollado en un inicio por CSRIO en Australia Adoptado y adaptado por NASA CEOS dentro de GFOI SEPAL desarrollado por FAO para facilitar el uso de herramientas de acceso libre desde el procesamiento hasta el reporte de datos BEEODA, conjunto de herramientas de acceso desarrolladas por la Universidad de Boston 4

5 SERIES DE TIEMPO? Tres enfoques principales: Mejores imagenes seleccionar las mejores imagenes en intervalos de pixeles cambio de la cobertura del bosque global cada 5 años (GLS) Compuestos seleccionar los mejores pixeles en series de tiempo usando determinado criterios cambio de la cobertura del bosque global cada 5 años(glad, LandTrendr, VCT) Todas las imagenes incluir todas las observaciones permite el monitoreo y la conversion entre coberturas (CCDC, BFAST) Time series analysis of activity data 7/6/2016

6 Source: Pontus Olofsson BU ime series analysis of activity data 7/6/2016

7 Monitoreo Operacional de Extension de Bosques y Cambios Extension y dinamicas de la cobertura arborea del 2000 al 2014 El product de cambios anuales en cobertura arborea y ciertos compuestos anuales de Landsat estan disponibles para ser descargados:

8 Monitoreo Operacional de Extension de Bosques y Cambios Perdida anual de cobertura arborea El monitoreo operacional de la extension de bosques y cambios en esta a nivel global es uno de los principales proyectos de GLAD. Este Proyecto empezo en el 2012, y es una colaboracion con Google, el World Resources Institute, y la iniciativa Global Forest Watch.

9 . MAPEO DE PERDIDA DE BOSQUES HUMEDOS AMAZONICOS DEL PERU ENTRE LOS PERIODOS 2000 AL MAPA BASE DE USO ACTUAL DE LA TIERRA 2011 JURISDICCIÓN AMAZONICA. PROYECTO REDD+ MINAM PROGRAMA NACIONAL DE CONSERVACIÓN DE BOSQUES Lima, Julio del 2016

10 OBJETIVOS: - MAPA DE BOSQUE/NO BOSQUE PARA EL AÑO MAPA DE PÉRDIDA ANUAL DE COBERTURA BOSCOSA ENTRE LOS AÑOS

11 Flujo de trabajo Selección de escenas ETM (+11,000) - Años ( ) USGS EROS Centro de Datos - 70 a 80 % máximo de nubes - Producto L1T + 11,000 escenas Landsat Pre- Procesamiento in house calibración a reflectancia TOA Evaluación de la calidad Normalización basada en MODIS Banco de datos Banco de imágenes Control de calidad y enmascaramiento de nubes Creación de métricas multitemporales Fuente de datos para la interpretación y clasificación

12 MOSAICO DE IMAGENES MODIS Promedio de las 10 mejores vistas en un periodo ( )

13 Indonesia, Riau province Image Process o Raw Digital Numbers

14 Indonesia, Riau province Image Process o o Raw Digital Numbers Top-of-Atmosphere reflectance and Normalization

15 Indonesia, Riau province Image Process o o o Raw Digital Numbers Top-of-Atmosphere reflectance and Normalization Cloud masking and Compositing

16 Indonesia, Riau province Image Process o o o Raw Digital Numbers Top-of-Atmosphere reflectance and Normalization Cloud masking and Compositing

17 Indonesia, Riau province Image Process o o o Raw Digital Numbers Top-of-Atmosphere reflectance and Normalization Cloud masking and Compositing

18 Indonesia, Riau province Image Process o o o Raw Digital Numbers Top-of-Atmosphere reflectance and Normalization Cloud masking and Compositing

19 Indonesia, Riau province Image Process o o o Raw Digital Numbers Top-of-Atmosphere reflectance and Normalization Cloud masking and Compositing

20 Indonesia, Riau province Image Process o o o Raw Digital Numbers Top-of-Atmosphere reflectance and Normalization Cloud masking and Compositing

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22 Mapa de Bosque/No Bosque para el Año 2000 Bosque Bosque ribereño, Bosque de terrazas, bosques de colina y lomadas, bosques de pacales, aguajales, bosque de varillales, palmerales No bosque Bosque secundario, herbazales, sabana hidrofílica, áreas de cultivo, presencia de suelo, área urbana, infraestructura

23 Mapa de Bosque/No Bosque para el Año 2000 Bosque/No

24 Cobertura de bosque para el año 2000

25 Mapa de Cambio (pérdida) en la cobertura de bosques Data 2000 Data 2014 Clasificación Bosque Bosque secundario/suelo/áreas de cultivo/otros Pérdida Bosque Lecho de río Pérdida

26 Perdida de cobertura de Bosques

27 Perdida de cobertura de Bosques

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29 HECTAREAS HECTAREAS SISTEMA NACIONAL DE MONITOREO DE LA COBERTURA DE BOSQUES PROYECCIÓN DE LA PÉRDIDA DE BOSQUES NIVEL NACIONAL 400,000 Pérdida de bosque , , , ,000-28% 150, ,000 50, ha 83,995 79,832 72,874 93, ,62 74, ,18 105,70 152,16 136,20 123,56 149,47 150,28 177,57 400,000 Proyección de la pérdida de bosque , , , ,000 Contribuciones nacionales, para la mitigación y adaptación ante el cambio climático a ser enviado a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático (CMNUCC). 150, ,000 50,000 IMPACTOS PBI Forestal Emisiones de GEI Ecosistemas/ biodiversidad y servicios ecosistémicos Delitos contra el bosque ha 177,5 187,7 198,5 209,6 221,2 233,3 245,8 258,7 272,1 285,9 300,1 314,8 330,0 345,6 361,6 378,0

30 MAPA BASE DE USO ACTUAL DE LA TIERRA 2011 JURISDICCIÓN AMAZONICA.

31 PROCESO DE PRE-PROCESAMIENTO Y CLASIFICACIÓN POR OBJETOS 1. Compilación de Insumos Cartografia Digital Equipos de Computo Programas de Geoprocesamiento Data Satelital (Descarga, Selección y Recopilación) 2. Pre - Procesamiento Generación de Máscaras Aplicación de la Máscara Normalización Radiométrica Elaboración de mosaico Regionales Rellenado de vacíos de Información Generación de Información Complementaria 3. Procesamiento Elaboración del Árbol de proceso Generación de los Segmentos Generación de Muestras de Entrenamiento Clasificación de Uso del Suelo 4. Post- Clasificación Edición de la clasificación con información Secundaria Cruce con el límite de Bosque y No Bosque de la Universidad de Maryland 5. Evaluación de la Exactitud Diseño de muestreo Generación de muestas randomizadas Comparación de la clasificación con imagenes satelitales de Alta Resolución Validación del mapa de uso actual Validación por expertos y conocedores locales

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33 LORETO

34 LORETO

35 LORETO Vegetación secundaria

36 ANÁLISIS DE RESULTADOS CLASES IPCC Clases IPCC Sub Clases Áreas IPCC (HA) Porcentaje ipcc Tierras Forestales Bosque 63,705, Tierras Agrícolas Áreas Agrícolas 1,408, Humedales Humedales 6,107, Asentamientos Áreas Artificial izadas 47, Cuerpos de Agua Cuerpos de Agua 1,742, Praderas Otras Tierras Pajonal Pastizales/Herbazales Sabanas Hidromorficas Vegetación secundaria Áreas Mineras Tierras Desnudas 5,289, , Total 78,369,

37 ANÁLISIS DE RESULTADOS SUB CLASES Clases IPCC Sub Clases Áreas IPCC (HA) Porcentaje ipcc Áreas Sub Clases (HA) Porcentaje Sub Clases Tierras Forestales Bosque 63,705, ,705, Tierras Agrícolas Áreas Agrícolas 1,408, ,408, Humedales Humedales 6,107, ,107, Asentamientos Áreas Artificial izadas 47, , Cuerpos de Agua Cuerpos de Agua 1,742, ,742, Praderas Otras Tierras Pajonal 16, Pastizales/Herbaz ales 1,773, Sabanas 5,289, Hidromorficas 3, Vegetación secundaria 3,496, Áreas Mineras 35, , Tierras Desnudas 32,

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40 CONTEXTO Colombia tiene un área total de km² 55,14% corresponde al área continental 44,85% a la superficie marítima Mosaico Landsat, cortesía Universidad de Maryland

41 Proceso de generación de compuestos temporales de Imágenes de Satélite. Costo eficiente Semi-Automatizado Ahorro de tiempo 950 IMÁGENES LANDSAT SERIE HISTÓRICA LANDSAT 8 OLI 2014 COMPUESTO TEMPORAL 2014

42 DETECCIÓN DETEMPORAL CAMBIOS DEFORESTACIÓN (PÉRDIDA DE BOSQUE, INDICADO EN COLOR ROJO). COMPONENTES PRINCIPALES COMPUESTO MULTITEMPORALES COMPUESTO TEMPORAL Imagen cortesía Iniciativa GFOI

43 Uso imágenes de satélite

44 Evolución en el monitoreo de la la deforestación 2009 Escala Gruesa: # de imágenes: 108 imágenes, de 828 disponibles Escala: 1: Periodo de reporte: 7 años ( ) Interpretes: 3 intérpretes + 1 exp. monitoreo deforestación Almacenamiento: 17 GB (Más del 20% de la capacidad) Procesamiento: procesador 1.66 GHz, 2 núcleos, 2 GB RAM Tiempo : 6 meses

45 Evolución en el monitoreo de la la deforestación Escala Fina: , # de imágenes: 539 imágenes, de 1060 disponibles Escala: 1: Periodo de reporte: 10 años y 5 años Interpretes: 5 intérpretes + 1 exp. monitoreo deforestación Almacenamiento: 1.3 TB Procesamiento: 5 estaciones 2 procesador es 3 GHz, 4 núcleos, 8 GB RAM Tiempo : 18 meses

46 Evolución en el monitoreo de la la deforestación Escala Fina: , , # de imágenes: 2173 imágenes, de 9484 disponibles Escala: 1: Periodo de reporte: 2 años y 1 año Interpretes: 5 intérpretes + 1 Control calidad + 1 exp. monitoreo deforestación Almacenamiento: 3.93 TB Procesamiento: Vblock, 16 Blades c/u 2 procesador es 2.8 GHz, 10 núcleos, 128 GB RAM Tiempo : 6 meses

47 Evolución en el monitoreo de la la deforestación 2015 Piloto Cubo de Datos # de imágenes: 1532 imágenes (4 escenas L7/L ) Escala: 1: Periodo de reporte: según necesidad Almacenamiento: 1 TB Procesamiento: Vblock, 16 Blades c/u 2 procesador es 2.8 GHz, 10 núcleos, 128 GB RAM Tiempo : 2h por producto Que es y porque un Cubo de Datos?

48 Iniciativa Cubo de Datos a nivel internacional. GEO: Group on Earth Observations GFOI: Global Forest Observation Initiative CEOS: Commite on Earth Observation Satellites Cubo de Datos Australiano: CSIRO Cubo de Datos de Kenia: NASA Piloto de Cubo de Datos Colombia

49 55 CEOS Agencias operan 134 Satélites de OT (más de 300 sensores) Sentinel 2 Landsat 8

50 PARADIGMA DE LAS 3 V S

51 Cubo de Datos y t(λ) x Herramienta que permite la exploración interactiva multidimensional de los datos basada en capacidades de análisis de técnicas SOLAP. Capacidad de procesar diferentes programas satelitales (Landsat, MODIS, Sentinel, RapidEye, etc.) Permite maximizar el uso de datos mediante la centralización y estandarización mejorando la disponibilidad, administración, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes y variedad de datos

52 RESULTADOS POR COMPONENTE Componente conceptual y montaje de la plataforma informática Análisis del problema y de las aplicaciones posibles del Cubo de Datos Como se hace el procesamiento digital de imágenes tradicionalmente? Como se hace el procesamiento digital de imágenes con el Cubo de Datos?

53 DISEÑO CDCOL Componente conceptual y montaje de la plataforma informática

54 Componente desarrollo aplicativo Piloto y L7 L5 Bn B2 B t (λ) x 1532 escenas ingestadas 2 sensores (Landsat 7 y Landsat 8) 4 escenas (7-59, 7-58, 8-59, 8-58) 20 tiles 15 años ( ) 500 GB apróx (imágenes) GB productos Mosaico Landsat, cortesía Universidad de Maryland

55 Componente desarrollo aplicativo Piloto y L7 L5 Bn B2 B t (λ) Compuesto temporal (Mediana) x 2 horas de procesamiento x Tile Mosaico Landsat, cortesía Universidad de Maryland

56 Componente desarrollo aplicativo Piloto Pixel 1 - Reflectancia de Superficie Pixel 2 - Reflectancia de Superficie BANDA 4 Infrarojo Cercano BANDA 5 Infrarojo Medio BANDA 3 Rojo BANDA 4 Infrarojo Cercano BANDA 5 Infrarojo Medio BANDA 3 Rojo

57 RESULTADOS POR COMPONENTE Componente conceptual y montaje de la plataforma informática Análisis del problema y de las aplicaciones posibles del Cubo de Datos Monitoreo de biodiversidad Ordenación del territorio Monitoreo de frecuencias de inundación Monitoreo de ecosistemas Monitoreo de cultivos Índices de humedad y vegetación Monitoreo de la deforestación Agricultura de precisión Hidrología Monitoreo de uso/cobertura de la Tierra Información catastro-rural Niveles de elevación de zonas marinas Monitoreo de la superficie de bosques Identificación de procesos de remoción en masa Monitoreo de áreas de interés prioritario Monitoreo de ecosistemas vulnerables (páramos, humedales, entre otros) Monitoreo de riesgos Desarrollo de la línea base del proyecto

58 GRACIAS POR SU ATENCIÓN Mayor información

59 Mayor información: GRACIAS!