Estimación de la variabilidad espacial y temporal de la deforestación por minería aurífera aluvial en la Quebrada Guacamayo, utilizando el método de segmentación por umbrales a partir de imágenes de satélite

Abstract

Muestra la utilidad de las imágenes de satélite y su importancia en la detección y estimación de la cuantificación de áreas deforestadas a causa de la minería aurífera aluvial. El área de estudio es la Quebrada Guacamayo ubicada en la región Madre de Dios, Perú. En la investigación se utilizan imágenes de satélite registradas por los sensores TM, ETM+ y OLI (resolución espacial de 30 m x 30 m) a bordo de los satélites Landsat 5, Landsat 7 y Landsat 8, respectivamente. Estas imágenes son procesadas mediante el software de procesamiento de imágenes ENVI v5.2, obteniendo la reflectancia de la superficie del suelo. Posteriormente se calcula el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) el cual es utilizado para determinar los umbrales mediante la técnica de segmentación por umbrales. Esta técnica se basa en la conglomeración de pixeles de un determinado tipo de superficie que a su vez permite delimitar las áreas deforestadas por minería aurífera de suelos desnudos de escaza vegetación, vegetación natural, áreas de cultivo y cuerpos de agua. De acuerdo al análisis de la segmentación aplicado a las imágenes, se determina que el umbral superior es de 0.52, mientras que el umbral inferior es de -0.28. Los resultados obtenidos muestran que la deforestación por minería aurífera en la Quebrada Guacamayo, comienza a desarrollarse entre los años 2006 y 2007. Se determina que la tasa promedio anual durante el periodo de estudio (2006 - 2015) es de 1,260 ha/año. El mayor incremento anual de la deforestación por esta actividad, se da entre los años 2010 - 2011, a raíz de un incremento del precio del oro para este periodo, con un área estimada de 1746.45 ha. Finalmente el análisis estadístico muestra que los datos del precio promedio anual del oro y el incremento anual de la deforestación por minería aurífera, presenta una alta relación lineal entre ambas variables, con un coeficiente de correlación de Pearson de r = 0.95.