Perspectivas sobre el uso de tecnología de teledetección para el monitoreo de la deforestación y degradación forestal

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.70881/mcj/v2/n3/37

Palabras clave:

teledetección, deforestación, degradación forestal, sensores remotos, conservación forestal

Resumen

La teledetección es clave para monitorear la deforestación y degradación forestal, amenazas críticas para la biodiversidad y el clima. Este artículo revisa avances tecnológicos, como el uso de satélites Landsat y Sentinel-2, que permiten detectar cambios en la cobertura boscosa, monitorear actividades ilegales y mapear áreas degradadas. Aunque enfrenta desafíos como la limitada resolución espacial y la falta de metodologías estandarizadas, tecnologías emergentes como la inteligencia artificial prometen optimizar los análisis y el monitoreo en tiempo real. Estas herramientas no solo fortalecen la conservación de los bosques, sino que también facilitan políticas públicas basadas en evidencia. La democratización del acceso a estas tecnologías podría cerrar brechas en países en desarrollo, promoviendo estrategias inclusivas de manejo sostenible. La innovación continua en teledetección es esencial para mitigar la deforestación y sus impactos globales.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

  • Saavedra-Mera, Karina Auxiliadora, Universidad Cesar Vallejo

    Licenciada enQuímica y Biología, Magisteren Agroindustria con mención en Gestión de la Calidad y Seguridad Alimentaria, docenteinvestigadora a tiempo completo en la Universidad Técnica Luis Vargas Torres Sede Santo Domingo

Referencias

Boné-Andrade, M. F. (2023). Inclusión Digital y Acceso a Tecnologías de la Información en Zonas Rurales de Ecuador. Revista Científica Zambos, 2(2), 1-16. https://doi.org/10.69484/rcz/v2/n2/40 DOI: https://doi.org/10.69484/rcz/v2/n2/40

Caicedo-Aldaz, J. C., & Herrera-Sánchez, D. J. (2022). El Rol de la Agroecología en el Desarrollo Rural Sostenible en Ecuador. Revista Científica Zambos, 1(2), 1-16. https://doi.org/10.69484/rcz/v1/n2/24 DOI: https://doi.org/10.69484/rcz/v1/n2/24

Chicaiza-Ortiz, C. D., Rivadeneira-Arias, V. del C., Herrera-Feijoo, R. J., & Andrade, J. C. (2023). Biotecnología Ambiental, Aplicaciones y Tendencias. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.25 DOI: https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.25

Erazo-Luzuriaga, A. F., Ramos-Secaira, F. M., Galarza-Sánchez, P. C., & Boné-Andrade, M. F. (2023). La inteligencia artificial aplicada a la optimización de programas informáticos. Journal of Economic and Social Science Research, 3(1), 48–63. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v3/n1/61 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v3/n1/61

Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). (2022). Acelerando el monitoreo innovador de los bosques. FAO. https://openknowledge.fao.org/handle/20.500.12692/2443

García-Mendoza, C., Ramírez-Ávila, J., & González-Sánchez, L. (2023). Perspectivas de conservación en la Selva Maya: Análisis mediante teledetección. Journal of Environmental Studies, 45(3), 215-230.

Gómez, C., White, J. C., & Wulder, M. A. (2016). Optical remotely sensed time series data for land cover classification: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 116, 55-72. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.03.008 DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.03.008

González-Marcillo, R. L., Guamán-Rivera, S. A., Guerrero-Pincay, A. E., & Ortiz-Naveda, N. R. (2023). Pastos Tropicales de la Amazonia Ecuatoriana Tomo I: Avances científicos sobre sistemas silvopastoriles como estrategia de reconversión de la ganadería. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.46 DOI: https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.46

Guamán-Rivera, S. A. (2022). Desarrollo de Políticas Agrarias y su Influencia en los Pequeños Agricultores Ecuatorianos. Revista Científica Zambos, 1(3), 15-28. https://doi.org/10.69484/rcz/v1/n3/30 DOI: https://doi.org/10.69484/rcz/v1/n3/30

Guamán-Rivera, S. A., & Flores-Mancheno, C. I. (2023). Seguridad Alimentaria y Producción Agrícola Sostenible en Ecuador. Revista Científica Zambos, 2(1), 1-20. https://doi.org/10.69484/rcz/v2/n1/35 DOI: https://doi.org/10.69484/rcz/v2/n1/35

Hansen, M. C., Potapov, P. V., Moore, R., Hancher, M., Turubanova, S. A., Tyukavina, A., ... & Townshend, J. R. G. (2013). High-resolution global maps of 21st-century forest cover change. Science, 342(6160), 850-853. https://doi.org/10.1126/science.1244693 DOI: https://doi.org/10.1126/science.1244693

Herrera-Feijoo, R. J. (2024). Principales amenazas e iniciativas de conservación de la biodiversidad en Ecuador. Journal of Economic and Social Science Research, 4(1), 33–56. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n1/85 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n1/85

Herrera-Feijoo, R. J., Chicaiza-Ortiz, C. D., Rivadeneira-Arias, V. del C., & Andrade, J. C. (2023). Análisis bibliométrico como una herramienta en la biotecnología ambiental. In Biotecnología Ambiental, Aplicaciones y Tendencias (pp. 72–91). Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.cl.2022.17 DOI: https://doi.org/10.55813/egaea.cl.2022.17

Hirschmugl, M., Gallaun, H., Dees, M., Datta, P., Deutscher, J., Koutsias, N., & Schardt, M. (2017). Methods for Mapping Forest Disturbance and Degradation from Optical Earth Observation Data: a Review. Remote Sensing, 9(8), 827. https://doi.org/10.3390/rs9080827 DOI: https://doi.org/10.3390/rs9080827

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). (2021). Amazon deforestation monitoring project. DETER Program. https://www.inpe.br/deter

Jeri, V. B. S. (2021). Revisión Bibliográfica de uso de sensores remotos para la detección de cambios en la cobertura vegetal impactada por la deforestación. [Tesis de licenciatura, Universidad César Vallejo]. Repositorio Institucional UCV. https://repositorio.ucv.edu.pe/handle/20.500.12692/62806

Jiménez-López, A. (2021). Detección de deforestación y degradación en reservas naturales de Ecuador. Revista de Geografía y Ambiente, 38(2), 98-112.

Montalván-Vélez, C. L., Mogrovejo-Zambrano, J. N., Romero-Vitte, I. J., & Pinargote-Carrera, M. L. D. C. (2024). Introducción a la Inteligencia Artificial: Conceptos Básicos y Aplicaciones Cotidianas . Journal of Economic and Social Science Research, 4(1), 173–183. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n1/93 DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n1/93

Neto, E., Faria, F. A., de Oliveira, A. A. S., & Fazenda, Á. L. (2024). A Satellite Band Selection Framework for Amazon Forest Deforestation Detection Task. arXiv preprint arXiv:2404.02659. https://arxiv.org/abs/2404.02659 DOI: https://doi.org/10.1145/3638529.3654000

Neves, C. N., Feitosa, R. Q., Ortega Adarme, M. X., & Giraldi, G. A. (2023). Combining recurrent and residual learning for deforestation monitoring using multitemporal SAR images. arXiv preprint arXiv:2310.05697. https://arxiv.org/abs/2310.05697

Novo Gómez, M. (2021). Teledetección y Sistemas de Información Geográfica en el ámbito forestal. [Tesis de maestría, Universidad de Vigo]. Repositorio Institucional UVigo. https://investigo.biblioteca.uvigo.es/xmlui/handle/11093/2736

Puerta Tuesta, R. H., Iannacone Oliver, J. A., & Reátegui Inga, M. E. (2023). Una revisión del uso de imágenes Sentinel-2 para el monitoreo de la cobertura boscosa a nivel global. Ingeniería y Competitividad, 25(3), 29-42. https://doi.org/10.25100/iyc.v25i3.12708 DOI: https://doi.org/10.25100/iyc.v25i3.12708

Rojas, F. E., & Saavedra-Mera, K. A. . (2022). Diversificación de Cultivos y su Impacto Económico en las Fincas Ecuatorianas. Revista Científica Zambos, 1(1), 51-68. https://doi.org/10.69484/rcz/v1/n1/21 DOI: https://doi.org/10.69484/rcz/v1/n1/21

Vargas-Fonseca, A. D., Borja-Cuadros, O. M., & Cristiano-Mendivelso, J. F. (2023). Introducción a la estructura ecológica principal del Distrito Capital y su región ambiental: Conceptos fundamentales, ordenamiento territorial e instrumentos jurídicos. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.34 DOI: https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.34

Zhu, X. X., Tuia, D., Mou, L., Xia, G. S., Zhang, L., Xu, F., & Fraundorfer, F. (2017). Deep learning in remote sensing: A comprehensive review and list of resources. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 5(4), 8-36. https://doi.org/10.1109/MGRS.2017.2762307 DOI: https://doi.org/10.1109/MGRS.2017.2762307

Descargas

Publicado

2024-07-20

Cómo citar

Saavedra-Mera, K. A. (2024). Perspectivas sobre el uso de tecnología de teledetección para el monitoreo de la deforestación y degradación forestal. Multidisciplinary Collaborative Journal, 2(3), 1-12. https://doi.org/10.70881/mcj/v2/n3/37

Artículos similares

1-10 de 21

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.

Artículos más leídos del mismo autor/a

1 2 3 4 5 6 > >>