Determinación de la cobertura y uso del suelo en la cuenca binacional Mayo Chinchipe, empleando imágenes Sentinel y Google Earth Engine, 2024
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Fecha
2026-09-18
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Universidad Nacional de Jaén
Resumen
La cuenca binacional Mayo Chinchipe es un espacio natural que forma parte del corredor biológico transfronterizo andino amazónico entre Perú y Ecuador, desempeña un papel fundamental para abordar la crisis actual de la falta de agua y reducción de biodiversidad, dado que son escasas las instituciones gubernamentales en implementar políticas de protección y conservación de estos recursos, resulta necesario realizar un diagnóstico de cobertura y uso del suelo (LUC) con los recursos informáticos que están a disposición de investigadores sin generar mayores costos. En esta investigación se desarrolló un método que combina imágenes multiespectrales de Sentinel 2, la plataforma Google Earth Engine y un estudio de campo para determinar LUC del año 2024. Usando bandas espectrales de Sentinel 2, índices multiespectrales, Transformación Tasseled Cap; además, un Modelo Digital
de Elevación de Alos PalSAR para generar índices topográficos. Se aplicó el algoritmo de aprendizaje automático Random Forest (RF), obteniendo como principales coberturas al bosque natural con 4,985.00 km2 , vegetación herbácea y arbustiva con 1,364 km2, pasturas, cultivos permanentes y suelo desnudo y con escasa vegetación con 1,156.97, 1,061.4 y 680.6 km2
respectivamente. Con datos registrados en campo se realizó la validación temática, obteniendo 96.5 % de precisión general y un 0.95 de coeficiente Kappa. Se determinaron 506.8 km2 de LUC en suelos con pendientes mayor a 75%. El enfoque propuesto demostró que el procesamiento de imágenes satelitales de Sentinel 2 en GEE puede determinar LUC en espacios con ecosistemas heterogéneos y topografías complejas.
Descripción
Palabras clave
Clasificación supervisada, Índices topográficos, Clases, Random Forest, Implicancia ambiental.
Citación
Chasquero, J. (2026). “Determinación de la cobertura y uso del suelo en la cuenca binacional Mayo Chinchipe, empleando imágenes Sentinel y Google Earth Engine, 2024” [Tesis de posgrado, Universidad Nacional de Jaén, Maestría en Recursos Hídricos con mención en Gestión Integral de Cuencas Hidrográficas y Diplomacia del Agua”]. Repositorio institucional UNJ.