MINISTERIO DEL AMBIENTE Y LOS RECURSOS NATURALES MARENA. Estrategia Nacional de Deforestación Evitada ENDE-REDD+

Transcripción

1 MINISTERIO DEL AMBIENTE Y LOS RECURSOS NATURALES MARENA Estrategia Nacional de Deforestación Evitada ENDE-REDD+ METODOLOGIA DE VALIDACIÓN DE LOS MAPAS DE USOS DE LA TIERRA DE NICARAGUA Años de mapas: 2000, 2005, 2010 y 2015 Julio de 2016 Managua, Nicaragua

2 Sheila Zamora Coordinadora del equipo de Contabilidad de Carbono MARENA Tyrone López Especialista en INGEI MARENA Jorge Rodríguez Especialista en Sistemas de Información Geográfica MARENA Miguel Blanco Especialista informático y Geoservidores MARENA Wing Lau Director Inventario Nacional Forestal INAFOR Claudio González Técnico Inventario Nacional Forestal INAFOR Orlando Lagos Especialista Monitoreo de Bosques MARENA PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 2

3 Contenido PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 3

4 Actualmente, la comunidad internacional ha llegado al acuerdo de establecer y desarrollar mecanismos financieros para la lucha contra el cambio climático, es así que surge el mecanismo REDD+. Este mecanismo implica la implementación de cinco actividades, estas son: i) Reducción de la deforestación, II) Reducción de la degradación, III) Conservación, IV) Manejo sostenible de los bosques y, v) Aumento de los stocks forestales de carbono. La implementación de las medidas anteriormente, requieren de una contabilización inicial (nivel de referencia) y periódica, es así que las actividades de monitoreo de los bosques ha venido tomando mucha fuerza, esto como instrumento para desarrollar la medición, reporte y verificación (MRV). Uno de los pilares de MRV es el sistema de teledetección, el que tiene como tarea esencial la preparación de datos de actividad y la identificación de los cambios que se dan en los usos de la tierra, incluidos los atributos espacialmente explícitos de las distintas categorías de usos y las transiciones entre las mismas. En este contexto, Nicaragua se encuentra desarrollando la etapa de preparación de la Estrategia Nacional de Deforestación Evitada (ENDE-REDD+). Una de los procesos que de forma concreta está siendo desarrollado es el establecimiento de un Nivel de Referencia de las Emisiones por Deforestación y la Degradación Forestal (NREF) y el Sistema Nacional de Monitoreo de Bosques (SNMB). Hasta la fecha, el país está preparando el nivel de referencia de emisiones y absorciones de CO2 para el periodo , sin embargo se está contemplando la posibilidad de poder utilizar el periodo del 2005 al En este sentido, el país ha decidido emplear cuatro mapas de usos de la tierra para la preparación de los datos de actividad, estos mapas son de los años 2000, 2005, 2010 y 2015, todos ellos elaborados con base a datos de imágenes Landsat con una resolución espacial de 30 x 30 metros el pixel. En correspondencia a las directrices técnicas establecidas por la CMNUCC, el IPCC y el FCPF, el país debe presentar unos datos de actividad y factores de emisión que cumplan con principios de transparencia, exactitud y exhaustividad. En virtud de esto, el país realizará un proceso de validación de los mencionados mapas, lo que implica el cálculo de estadísticos de precisión, nivel de errores y confusiones, resultados del proceso de clasificación de las imágenes satelitales utilizadas para la elaboración de los mapas de usos. El mapa del 2000, es un mapa que tiene carácter oficial, y fue elaborado por el Ministerio Agropecuario y Forestal en el Este mapa está acompañado de un informe oficial, donde se presentan los datos de la validación efectuada para este producto y se considera que no es pertinente realizar otra validación de este mapa. Los mapas del 2005 y 2010, fueron elaborados por un proyecto regional financiado por la cooperación alemana. De estos mapas no se dispone datos de validación de la clasificación, por esta razón se describe posteriormente la metodología a utilizarse para la validación de los datos de esta PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 4

5 fecha. Finalmente el mapa del 2015, se elabora en el 2016 y la metodología de validación varia un poco en vista de la disponibilidad de información actual de puntos de control en el campo. Con la finalidad de desarrollar el proceso de validación o exactitud de los mapas de usos de la tierra, se ha preparado la metodología para este fin, la cual es presentada a través de este documento. El resultado de este proceso de validación se denomina Exactitud Temática 1. 1 Según ISO 19113, exactitud temática es la exactitud de los atributos cuantitativos o no cuantitativos de la correspondiente clasificaciones de los elementos y de sus relaciones. Eso es aplicable por ejemplo para el caso de clasificaciones de imágenes satelitales. De acuerdo a la STNNIG-Colombia, la exactitud temática describe el grado de fidelidad de los valores de los atributos asignados a los elementos en la base de datos con respecto a su verdadera característica representadas en el mundo real. PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 5

6 Contar con insumos cartográficos fiables que permitan generar datos de actividad consistentes para la construcción del nivel de referencia de las emisiones de CO2 por deforestación y degradación forestal. o o o Determinar los niveles de precisión global de los mapas de usos de la tierra de Nicaragua. Cuantificar el nivel de error por omisiones y comisiones relacionadas a las clasificaciones de las imágenes LandSat utilizadas para la elaboración de los mapas de usos de la tierra. Calcular los estadísticos Kappa y elaborar matrices de confusiones para identificar las clases que presentan la mayor confusión en el proceso de clasificación de las imágenes satelitales utilizadas. PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 6

7 A continuación se presentan una serie de conceptos claves que se consideran necesarios para la mejor comprensión de la metodología presentada. Los conceptos están referidos a la temática de los datos de actividad, los análisis estadísticos y los procesos de clasificación de las imágenes de satélite. Bosque: Es una asociación vegetal natural o plantada, en cualquier etapa del ciclo natural de vida, dominada por árboles y arbustos o una combinación de ellos de cualquier tamaño con una cobertura de dosel mayor a diez por ciento (10%), que con o sin manejo es capaz de producir madera, otros productos forestales, bienes y servicios ambientales (REDD/CCAD-GIZ, 2014). Para efectos del programa ENDE-REDD+ de Nicaragua, el concepto de bosque es: (definición acordada por la mesa interinstitucional) Cobertura de Suelo: Es la cobertura biofísica que se puede observar sobre la superficie de la tierra y comprende los diferentes tipos de bosque y categorías no boscosas distribuidas en un área determinada (CCAD-GIZ, 2012) Uso de Suelo: Comprende todas las acciones que realice el hombre sobre una cobertura específica parcial o permanente con la intensión de cambiarla o mantenerla (REDD/CCAD-GIZ, 2015) Mapa de cobertura bosque y cambio de bosque-no bosque: Es la representación cartográfica de los resultados del análisis de cobertura de bosque y cambio de bosque a no bosque en periodos determinados (CCAD-GIZ, 2015) Deforestación: Es la conversión de los bosques a otro tipo de uso de la tierra o la reducción de la cubierta de copa, a menos del límite del diez por ciento. La CNUCC define deforestación como la conversión por actividad humana directa de tierras boscosas en tierra no forestales (IPCC, 2002). Coeficiente Kappa: Es un coeficiente que mide la diferencia entre el acuerdo mapa-realidad observado y el que cabría esperar simplemente por azar, intenta delimitar el grado de ajuste debido solo a la exactitud de la clasificación, prescindiendo del causado por factores aleatorios (INUAMA, 2009). Error de comisión: Es el error que resulta de la clasificación en la cual un píxel correspondiendo a una clase de cobertura pero que no fue clasificado de esa manera (MINAM, 2014) Error de omisión: Es el error que resulta de la clasificación en la cual un píxel clasificado como una clase de cobertura a la que no pertenece (MINAM, 2014). Exactitud: Es el nivel de concordancia entre el valor real y el resultado de las observaciones o estimaciones de una característica (MINAM, 2014). PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 7

8 Exactitud del productor: Porcentaje de elementos bien clasificados para cada clase. Indica en qué medida ha sido bien clasificada una clase dada (MINAM, 2014). Exactitud del usuario: Valor correctamente clasificado de una clase respecto al total dado como dicha clase (MINAM, 2014). Exactitud temática: Describe el grado de fidelidad de los valores de los atributos asignados a los elementos en la base de datos con respecto a su verdadera característica representadas en el mundo real y la clasificación correcta de los objetos y sus relaciones de acuerdo con las especificaciones del producto (ISO 19113). Firma Espectral: Es lo que se refleja visiblemente en un objeto de acuerdo a una combinación de radiaciones de distintas longitudes de onda (color); Rojo Verde Azul (Red Green Blue) lo cual es el mismo sistema que utiliza nuestra retina (CCAD-GIZ, 2012). Imagen Satelital: Es la representación visual de la información capturada por un sensor desde un satélite que orbita sobre nuestro planeta (INEGI, 2016) Matriz de confusión: Tabla de contingencia donde se muestran los resultados del muestreo de control de la calidad de una clasificación automática, enfrentando los resultados de la clasificación y la verdad-terreno, inferida ésta normalmente por muestreo (MINAM, 2014). Nivel de confianza: Corresponde a un rango que incluye el valor real de un parámetro desconocido con un nivel de confianza determinado (probabilidad). Normalmente se utiliza un intervalo de confianza del 95%, es decir, que existe una probabilidad del 95% de incluir un valor verdadero (MINAM, 2014). Precisión: Es el nivel de concordancia entre medidas repetidas de la misma característica. Se representa como una estrecha agrupación de resultados de los puntos de muestreo o parcelas. La precisión es inversamente proporcional al error (MINAM, 2014). REDD+: Reducción de emisiones derivadas de la deforestación y la degradación forestal; además de la conservación, el manejo sostenible y el mejoramiento del stock de carbono de los bosques en los países en desarrollo (CMNUCC 2007). Resolución Espacial Medida de la distancia angular o linear más pequeña que puede captar un sensor de la tierra representada por un pixel (SERVIR, 2011). Resolución Espectral: Indica el número de anchura de las bandas espectrales que pueden discriminar el Sensor (SERVIR, 2011). En el caso de una imagen Landsat 7 tiene una resolución espectral de ocho bandas, aunque para la determinación de la cobertura del suelo se utilizan mayoritariamente las bandas 3, 4 y 5. SIG (Sistemas de Información Geográfica): Es un conjunto de herramientas que integra y relaciona diversos componentes (usuarios, software, hardware, procesos), que permiten la organización, almacenamiento, manipulación, análisis y modelización de grandes cantidades de datos PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 8

9 procedentes del mundo real que están incorporados a una referencia espacial que conducen a la toma de decisiones de una manera más eficaz (Wikipedia, 2016). Teledetección: Es la ciencia y el arte de obtener información acerca de la superficie de la tierra sin entrar en contacto con ella. Esto se realiza detectando y grabando la energía emitida o reflejada y procesando, analizando y aplicando esta información (SERVIR, 2011). El satélite LandSat es el primer satélite que los Estados Unidos pusieron en órbita para el monitoreo de los recursos naturales. Actualmente la constelación LANDSAT está administrada por la NASA, aunque la producción y comercialización de imágenes está a cargo del Servicio Geológico de los Estados Unidos. Las imágenes LandSat están compuestas por 7 u 8 bandas espectrales, elegidas especialmente para el monitoreo de la vegetación, aplicaciones geológicas y para el estudio y evaluación de los recursos naturales. Dichas bandas pueden combinarse produciendo una gama de imágenes de color que incrementan notablemente sus aplicaciones. Las imágenes Landsat tienen una alta aplicabilidad debido a sus múltiples bandas, las cuales a su vez permiten la diferenciación de las distintas cubiertas del terreno, lo que permite identificar muchos parámetros geográficos. No. Banda Rango Micrómetro Tabla 1. Utilización de imágenes LandSat Aplicación Mapeo de aguas costeras, Diferenciación entre suelo y vegetación, Diferenciación entre vegetación conífera y decidua Mapeo de vegetación, calidad del agua Absorción de la clorofila, diferenciación de especies vegetales, áreas urbanas y uso del suelo, agricultura, calidad del agua Delimitación de cuerpos de agua, mapa geomorfológico y geológico, identificación de áreas de incendios y áreas húmedas, agricultura y vegetación Uso del suelo, medición de humedad en la vegetación, diferenciación entre nubes y nieve, agricultura, vegetación Mapeo de stress térmico en plantas, corrientes marinas, propiedades termales del suelo Identificación de minerales, mapeo hidrotermal PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 9

10 Como se explicó en el capítulo introductorio, la validación de los mapas producto de la clasificación de las imágenes de satélite se realizará para las fechas del 2000 (ya existe informe del proceso de clasificación y su validación estadística), 2005, 2010 y Los materiales utilizados para la elaboración de los mapas de usos de la tierra fueron generados a partir de información contenida y procesada con base a imágenes de satélite. En la siguiente tabla se presentan los años de cada una de las escenas Landsat que fueron utilizadas para la elaboración de los mapas de uso del suelo los cuatro mapas de uso del suelo. Tabla 2. Fechas de imágenes LandSat utilizadas para la elaboración de los mapas de uso No Nombre del producto Fechas de imágenes utilizadas Elaborado por 1 Mapa forestal , 2000, 2001 MAGFOR 2 Uso del suelo , 2004, 2005, 2006, Proyecto GIZ 3 Uso del suelo , 2010, 2011, 2012 Proyecto GIZ 4 Uso del suelo , 2016 MARENA - INETER Mapas de cobertura forestal y usos de la tierra. Dichos insumos son una serie temporal correspondiente a un período de quince años, éstos son: años 2000, 2005, 2010 y Los mapas poseen un total de 22 clases de usos del suelo. Puntos de control. Los puntos de control, es una capa en formato shape, que tienen una geo localización aleatoria donde se ubican los puntos para validar la clasificación de dichos mapas versus el uso determinado por los expertos. Para el mapa del 2000, se utilizaron 150 puntos de control provenientes del inventario nacional forestal. Para los mapas del 2005 y 2010, los puntos de control se asignaran de manera aleatoria y serán 500 en total para cada mapa. Como no se puede hacer el control de campo sobre la cobertura del suelo en años pasados, se requerirá de la identificación de la cobertura del suelo para cada uno de los puntos de control, mediante la interpretación visual por parte de expertos y conocedores del territorio nacional. La interpretación visual se realizara sobre las imágenes LandSat del año en que corresponde la clasificación, pero además se podrá auxiliar de cualquier otra información adicional de uso del suelo que se tenga disponible y que sea confiables (i.e. datos del inventario forestal u puntos de control de campo recogidos en otras investigaciones). Para el mapa del 2015, elaborado con imágenes Landsat (se elabora con imágenes Landsat para mantener la consistencia en la clasificación con los mapas elaborados anteriormente del 2000, 2005 y 2010) se utilizan de más de 300 puntos de control de campo, los cuales PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 10

11 fueron levantados para la elaboración reciente del mapa de uso del suelo 20 5, elaborado con imágenes de satélite de alta resolución rapideye. Imágenes Landsat. Están comprendidas por las propias imágenes que se usaron como base para la elaboración de los mapas de cobertura y usos de la tierra, así como otras imágenes con fechas próximas a las imágenes de base, a partir de las cuales se extraerán los usos del suelo. En los casos donde las imágenes que se usen como base de información primaria para la validación presenten áreas afectadas por nubes o sombras, se usará ortofotos e imágenes satelitales auxiliares (LandSat, SPOT, RapidEye) contenidas en sitios web como Bing Maps, el Servicio Geológico de Estados Unidos a través del sitio así como herramientas tecnológicas como Google Earth, Terraincognita, SASplanet, en donde se alojan datos geoespaciales que de mucho interés. También se podrá usar mapas oficiales con fechas lo más próximas posible a las fechas de los mapas a validar. En este sentido, podría emplearse datos del INF realizado en el año 2007 para validar el mapa de cobertura del año 2005; mientras que para el año 2010 deberá considerarse el mapa de cobertura que el país ha elaborado durante el año Software especializado para el procesamiento de los datos. El proceso de validación se realizará empleando el software ArcGis 9.1. Las imágenes de media resolución permiten desarrollar el análisis visual con detalle y por tanto posibilitan la comprobación de los resultados obtenidos de la clasificación con imágenes de mediana resolución (LANDSAT TM, ETM, LANDSAT 7) usadas para elaborar los mapas de cobertura y uso de la tierra de los diferentes años (2000, 2005, 2010 y 2015). Asimismo, el uso de imágenes de media resolución en el proceso de validación del mapa permite observar áreas de difícil acceso y resulta complementario al proceso de validación de campo, reduciéndose el tiempo de validación. Para el análisis e interpretación de cada una de las diferentes imágenes Landsat, se desplegará la capa de puntos de control y todas las capas de las imágenes a ser interpretadas. La interpretación de las imágenes será empírica, para lo cual será de vital importancia la experiencia del intérprete. Se reitera la posibilidad de usar cartografía auxiliar cuando el intérprete lo estime necesario. Para la validación de los puntos de la malla se harán combinaciones que permitan identificar las distintas coberturas que hay en el terreno. Las combinaciones a usar podrán de tipo falso color (por PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 11

12 ejemplo, combinación de bandas 4, 3, 2 ó 4, 5, 3), a lo cual se podrá añadir efectos causados por la aplicación de contrastes. Las combinaciones a emplear permiten diferenciar muy bien los diferentes tipos de vegetación, resaltar áreas descubiertas y cuerpos de agua. Asimismo Inicialmente para la interpretación se consideró que en áreas boscosas, influenciadas principalmente por carreteras existe mayor actividad antropogénica, así como en las inmediaciones de los centros poblados conectados por el transporte, y las zonas utilizadas para agricultura intensiva y extensiva, para poder determinar lo que probablemente se encuentre a sus alrededores (Pastizales/Cultivos, vegetación secundaria, entre otros) y definir la categoría a la que corresponda cada una de estas zonas. Luego de tener definidas estas características esenciales el trabajo a nivel de oficina, se desarrolló mediante la integración de técnicas de interpretación visual tomando muy en cuenta elementos como la forma, la textura, el tono, el color y el entorno espacial de los elementos representados en las imágenes. La escala de interpretación de cada segmento de la imagen es muy importante en función de los criterios antes mencionados. Una vez cargada todas las capas necesarias para el proceso de validación se analizó cada punto de control teniendo como base la capa clasificada de los diferentes años y así utilizarla como segmentos los cuales nos indican la diferenciación de los elementos clasificados en el mapa para luego completar la base de datos en la tabla de atributos de los puntos de control En el siguiente esquema, se presenta de forma sencilla el procedimiento para realizar la validación de la clasificación de los mapas. En resumen, se evalúan los resultados de la clasificación confrontando con puntos de control con un uso del suelo conocido vs el uso del suelo que fue determinado con la clasificación de las imágenes. Se utilizan una serie de análisis estadísticos específicos para este tipo de validación y se obtiene finalmente estimadores de la valides de los mapas. PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 12

13 Ilustración 1. Proceso de validación de los mapas Ubicación de puntos de control Para la validación de los mapas del 2005 y 2010, los puntos de control se determinaran de forma aleatoria. Se identificarán 500 puntos de control para la validación de cada mapa. La generación aleatoria de los puntos se realizará con la aplicación del sistema de información geográfica. Se utilizará una clase de entidad de restricción para más de una entidad (para cada clase de uso). Se especificará la cantidad total de puntos aleatorios que se generarán (diferente de la cantidad de puntos aleatorios que se colocarán dentro de cada entidad. La cantidad de puntos para cada entidad se distribuirá de forma proporcional al área que ocupa esta en toda la extensión del mapa). Primero se utilizará la herramienta Disolver para que la clase de entidad de restricción contenga una única entidad y, a continuación, debe usar esa clase de entidad disuelta como clase de entidad obligada. Se definirá como la extensión total para la asignación de puntos de control a la parte continental del mapa de Nicaragua. Se utilizara una distancia lineal mínima permitida de 2 km en los puntos aleatorios. Para la validación del mapa del 2015, se utilizaran los puntos de control de campo que tomaron para la elaboración del mapa de uso del suelo elaborado por INETER en 2015 con imágenes Rapideye. Asignación de valores a los puntos de control Para los mapas del 2005 y 2010, se utilizaran las imágenes Landsat a partir de las cuales se generaron los mapas de uso del suelo de estas fechas. Para asignar el valor o la categoría de uso a los puntos PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 13

14 aleatorios de control, se utilizara el conocimiento de expertos forestales con amplios conocimientos del país y experiencia en procesamiento de imágenes de satélite para la elaboración de mapas de uso del suelo. Los puntos de control serán sobrepuestos en las imágenes de satélite y para cada uno de ellos el experto identificara cual es el uso del suelo en el sitio donde se ubicó cada punto. En caso de dudas por presencia de nubes otras circunstancias, se utilizaran otras fuentes de información para evaluar el uso del suelo en este punto. Verificación de cobertura utilizando otros insumos La verificación de cobertura es de suma importancia ya que de esto depende una buena validación de los puntos de control a evaluar. La verificación se hace en base a otros insumos cartográficos ya sea imágenes satelitales de otros sensores como también en base a puntos de control de la zona. Asimismo se hace uso de otras herramientas SIG (Bing maps, Google Earth) para cerciorase de la cobertura que existe en el polígono seleccionado. Es importante saber que el uso de los insumos está en función del año de la cobertura a evaluar ya que se debe utilizar insumos de la misma temporalidad. Identificación de puntos de control Una vez identificada el tipo de cobertura se le asigna un valor numérico al punto de control con base a la leyenda definida en la clasificación de los mapas. Para esto se selecciona el punto a validar y se le aplica un Field Calculator para asignarle el valor correspondiente a la categoría identificada en el segmento de interés. Este proceso se resume como la comparación de los datos reales del uso del suelo identificado en los puntos de control vs los resultados de la clasificación del uso del suelo en el mapa a validar. Intersección de puntos validados vs mapa clasificado Teniendo validado todos los puntos de control se procede a realizar un intersecto de la red de puntos con la clasificación del mapa a evaluar. Este procedimiento se realiza con le herramienta de Intersect ubicada en la pestaña de Geoprocessing. La ventada de la herramienta solamente requiere de la red de puntos de control y la capa del mapa clasificado. El objetivo del intersecto es para poder realizar los cálculos de precisión y error en la validación. Análisis estadísticos para validar los mapas Matrices de confusión. La validación de los mapas de cobertura y usos de la tierra será efectuada mediante la construcción de matrices de confusión, que permitan hacer una contraposición entre clases y conocer así la confusión que se presenta entre las mismas, serán calculados los errores de omisión y comisión en la clasificación, así como los estadísticos siguientes: PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 14

15 Precisión global de la clasificación. Se calculará dividiendo el número total de píxeles correctamente clasificados por el número total de píxeles de referencia y expresándolo como porcentaje (MINAM, 2014). Donde: P=Precisión global de la clasificación. Xii= Pixel correctamente clasificado No total de pixeles de referencia m= tamaño de la muestra m P = Xii /N i=1 Precisión del productor. Resultará de dividir el número de pixeles correctamente clasificados en cada categoría por el número de píxeles de referencia utilizados para dicha categoría (MINAM, 2014). P p = X ii XΣi Donde: P=Precisión del productor. Xii= Pixel correctamente clasificado en cada categoría X Σi = Número de pixeles de referencia utilizados para la categoría Precisión del usuario. Se calculará dividiendo el número de píxeles correctamente clasificados en cada categoría por el número total de píxeles que fueron clasificados en dicha categoría (MINAM, 2014). P u = X ii XiΣ Donde: P=Precisión del productor. Xii= Pixel correctamente clasificado en cada categoría X iσ = Número de pixeles que fueron clasificados para la categoría Coeficiente Kappa. El estadístico mide la diferencia entre la exactitud lograda en la clasificación con un clasificador automático (software) y la probabilidad de lograr una clasificación correcta con una clasificación aleatoria (MINAM, 2014). m m K = N i=1 X ii i=1 X iσ X Σi N 2 m X iσ X Σi Donde: m = número total de clases. N = número total de píxeles en las m clases de referencia. Xii = elementos de la diagonal de la matriz de confusión. XiΣ = suma de los píxeles de la clase i de referencia. i=1 PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 15

16 XΣi = suma de los píxeles clasificados como la clase i. Las validaciones usando los métodos anteriormente descritos, requieren de la existencia de áreas de entrenamiento o puntos de control de verdad terreno. Los datos que se vayan generando serán incorporados en una hoja Excel, en donde se realizarán los cálculos de los distintos estadísticos a realizar. PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 16

17 CCAD-GIZ, Validación del mapa de cobertura forestal y uso de la tierra del año Sitio piloto cantón de Puriscal, República de Costa Rica. El Salvador 2012, 32 pág. Disponible en línea: CCAD-GIZ, Mapa de cobertura forestal y uso de la tierra, año 2015, sitio piloto de cantón de Puriscal. Metodología y resultados preliminares. Costa Rica, pág. Disponible en línea: CMNUCC, Convención Marco sobre el Cambio Climático. Informe de la conferencia de las partes sobre su 13 º periodo de sesiones celebrado en Bali del 3 al 15 de diciembre del Disponible en línea: INEGI, Elementos de percepción remota. Página oficial con información geográfica y demográfica de México. Disponible en línea: INUAMA, Utilización de software libre para el análisis de la evolución de usos del suelo en la cuenca del Segura mediante teledetección. Instituto Universitario del Agua y Medio Ambiente. España pág. Disponible en línea: IPCC, Orientaciones del IPCC sobre las buenas prácticas para UTCUTS. Capítulo 4: Métodos complementarios y orientación sobre las buenas prácticas que emanan del Protocolo de Kioto. 132 pág. Disponible en línea: MINAM, Ministerio del Ambiente del Perú, Protocolo de Evaluación de la Exactitud Temática del Mapa de Deforestación. Dirección General de Ordenamiento Territorial, Perú, pág. REDD/CCAD-GIZ, Metodología para el levantamiento de puntos de control en la verificación del mapa de superficie forestal y cobertura de la tierra de Honduras. Programa Regional REDD/CCAD-GIZ. Nota Técnica No 7, Octubre Disponible en línea: REDD/CCAD-GIZ, Mapa de cobertura forestal y uso de la tierra de la cuenca hidrográfica del canal de Panamá. Programa Regional REDD/CCAD-GIZ. Nota Técnica No 13. Panamá, octubre 2015, 44 pág. Disponible en línea: SERVIR, Introducción a la teledetección. 74 pág. PROYECTO ENDE-REDD+. NICARAGUA 17