Monitoreo de la cobertura boscosa en la región del Catatumbo (2018–2023) mediante Google Earth Engine (GEE): un enfoque basado en Sistemas de Información Geográfica (SIG) para la gestión forestal

Este estudio pretende evaluar los posibles cambios ocurridos en los bosques del Catatumbo, entre los años 2018-2023 a partir de un proceso de teledetección. Para este fin, se realizó un proceso de selección y depurado de imágenes Sentinel-2, con las cuales se generó una composición para cada año, a estas se les aplicaron algunos índices, los cuales fueron incorporados como bandas adicionales en conjunto a puntos de verificación establecidos manualmente durante el proceso de entrenamiento de un modelo de clasificación supervisada basado en el algoritmo Random Forest en Google Earth Engine (GEE). Los resultados de este modelo de clasificación arrojaron precisiones globales superiores al 85% y coeficientes de Kappa cercanos a 1. Obteniendo una aparente ganancia neta de 283,83 km2 de cobertura boscosa para el área de estudio en el periodo de tiempo evaluado, sin embargo, dicho aumento, se atribuía a errores de clasificación del modelo por la presencia de nubosidad en las imágenes. En contraste, en las áreas despejadas, se identificaron posibles pérdidas de bosque en los municipios de Tibú (84,38 km2), San Calixto (41,96 km2), El Tarra (3,96 km2) y Hacarí (0,88 km2). En síntesis, se evidenció una ganancia neta de bosque, considerada efecto del sesgo del modelo por la nubosidad, es decir, este resultado fue condicionado por los datos de entrada. Sin embargo, se resalta la utilidad de GEE para el monitoreo a gran escala y la necesidad de validar los resultados, con trabajo de verificación en campo que permita respaldar los hallazgos de los análisis remotos.

• Autores: Orjuela Márquez, Víctor Alfonso; Acevedo Idárraga, Luz Adriana
• Tipo de recurso: Tesis
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad de San Buenaventura
• Repositorio: Repositorio USB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/26531
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10819/26531
• Palabra clave: 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computación; Problemas ambientales; Deforestación; Coberturas boscosas; Google Earth Engine; Sentinel; Cobertura boscosa; Sentinel-2; Monitoreo; forest cover
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2