Comparando Fuentes de Cobertura Forestal Global en R: Un Estudio de Caso en Meta, Colombia
Los bosques desempeñan un papel crucial en la conservación de la biodiversidad, la captura de carbono y la regulación del clima. Sin embargo, diferentes fuentes de datos de cobertura forestal pueden arrojar resultados variados, afectando las decisiones sobre el uso de la tierra y los esfuerzos de conservación. En esta publicación, comparamos dos conjuntos de datos de cobertura forestal ampliamente utilizados: Global Forest Watch (GFW) y el Cambio Global de Bosques de Hansen (GFC), utilizando R para analizar sus diferencias en el Meta, Colombia.
Por Fabio Castro
3/18/20251 min leer
Fuentes de Datos
Utilizamos dos conjuntos de datos clave:
Global Forest Watch (GFW) – Disponible en Global Forest Watch, este conjunto de datos proporciona información anual sobre la cobertura y pérdida de bosques, basada en múltiples fuentes de teledetección.
Hansen Global Forest Change (GFC) – Producido por Hansen et al. y disponible en Google Earth Engine (GEE), este conjunto de datos ofrece detección de cambios en la cobertura forestal con alta resolución desde el año 2000 hasta 2023.
Estudio de Caso: Análisis de Cobertura Forestal en Meta, Colombia
Meta es una región ecológicamente importante en Colombia, con extensos bosques. Analizamos la distribución espacial de la cobertura forestal utilizando ambos conjuntos de datos para evaluar diferencias y similitudes.
Extracción y Procesamiento de Datos
Descargamos los datos raster de Global Forest Watch para Meta y extraímos la cobertura forestal de Hansen desde Google Earth Engine, usando el conjunto de datos UMD/hansen/global_forest_change_2023_v1_11. La extracción se realizó utilizando el límite administrativo de Meta. Descarga todos los datos para el tutorial aquí (55.3 MB).
Pasos en R:
Preprocesar ambos conjuntos de datos: asegurar la misma proyección y resolución.
Recortar los datos según el límite de Meta.
Reclasificar las categorías de cobertura forestal para hacerlas comparables.
Calcular estadísticas de área para cada categoría.
Tambien puedes visitar el canal de Fabio aquí
Gracias por leer! No olvides compartir este tutorial con alguien más que pueda serle útil o interesarle :)