Pilot study to develop a high resolution land cover product for Colombia using Google Earth Engine computing
Grant
Overview
Affiliation
Research
View All
Overview
abstract
La cobertura del suelo se define en términos genéricos como el conjunto de atributos de la superficie terrestre y del subsuelo inmediato de la Tierra, incluida la biota, el suelo, la topografía, las aguas superficiales y las estructuras humanas. Los cambios en la cobertura del suelo son la variación en el tiempo entre clases de cobertura, por ejemplo, una transición de cobertura de bosque a agricultura o viceversa (ejemplo en Figura 1). Los cambios de la cobertura del suelo pueden ocurrir debido a diferentes dinámicas, entre las cuales: la expansión de la frontera agropecuaria, la urbanización o la creación de un cuerpo hídrico superficial (Armenteras et al., 2013; Etter et al., 2006). Estos cambios pueden ocurrir naturalmente (debido a fenómenos naturales tal como sequías o aluviones), resultar de fenómenos antrópicos de “gran escala” ligados al cambio climático o más frecuentemente ser el resultado de perturbaciones antropogénicas “inmediatas” (Etter et al., 2008), como actividades de deforestación. Colombia en su promoción de caminos de paz asistió en paralelo a crecientes problemáticas ambientales: por ejemplo, la extensión de la deforestación aumentó grandemente en los dos últimos años (IDEAM, 2018), debido a la rápida expansión de la frontera agropecuaria, incremento de cultivos ilícitos, especulación de tierras y minería ilegal (Armenteras & Rodriguez Eraso, 2014). Con su inmensa biodiversidad, importantes recursos de agua dulce, extensa cobertura forestal y ecosistemas preciosos y frágiles, Colombia necesita urgentemente información espacialmente explicita y actualizada sobre su cobertura del suelo y la distribución de sus recursos bióticos y abióticos. Los tomadores de decisiones, la academia, las entidades no gubernamentales que trabajan en la gestión del medio ambiente necesitan constantemente información actualizada, de diferentes intervalos temporales y espacialmente explicita para evaluaciones locales, regionales o nacionales sobre recursos naturales y las actividades humanas como base para el desarrollo de acciones y políticas solidas (Mayer&Lopez, 2011; de Leeuw et al., 2010). Con esta y otras justificaciones a escala global, varias bases de datos geoespaciales se han generado para proveer información espacial y temporal de carácter temático y de alta precisión a los diferentes tomadores de decisión (Bartholomé &Belward, 2005; Eva et al., 2004; Friedl et al., 2010). Un claro ejemplo son los databases espaciales de uso y cobertura del suelo Corine Land Cover (EEA, 2010), dos de los cuales disponibles para Colombia (años 2006, 2012). Sin embargo, los productos de uso y cobertura del suelo Corine para Colombia sufren actualmente varias limitaciones: i) no tienen alta resolución espacial; ii) sufren de generalizaciones (simplificación a través de unidades mínimas de mapeo); iii) no tienen resolución temporal suficiente; iv) necesitan un trabajo supervisado muy largo y costoso de interpretación de imágenes para generarse. A nivel nacional, el IDEAM está encargado de generar capas a alta resolución (30 m) de bosques y deforestación, pero ni esta ni otras entidades gubernamentales están encargadas de generar otras clases temáticas a alta resolución y de fundamental interés para aplicaciones ambientales y de planeación (herbazales, suelo desnudo, cobertura urbana, etc).
Land cover is defined in generic terms as the set of attributes of the Earth's surface and immediate subsoil, including biota, soil, topography, surface water and human structures. Land cover change is the variation over time between land cover classes, for example, a transition from forest to agricultural cover or vice versa (example in Figure 1). Land cover changes can occur due to different dynamics, including: expansion of the agricultural frontier, urbanization, or the creation of a surface water body (Armenteras et al., 2013; Etter et al., 2006). These changes can occur naturally (due to natural phenomena such as droughts or alluviums), result from "large-scale" anthropogenic phenomena linked to climate change, or more frequently be the result of "immediate" anthropogenic disturbances (Etter et al., 2008), such as deforestation activities. Colombia's promotion of peace paths has been accompanied by growing environmental problems: for example, the extent of deforestation has increased greatly in the last two years (IDEAM, 2018), due to the rapid expansion of the agricultural frontier, the increase in illicit crops, land speculation and illegal mining (Armenteras & Rodriguez Eraso, 2014). With its immense biodiversity, important freshwater resources, extensive forest cover and precious and fragile ecosystems, Colombia urgently needs spatially explicit and up-to-date information on its land cover and the distribution of its biotic and abiotic resources. Decision makers, academia, and non-governmental entities working in environmental management constantly need updated information from different time intervals and spatially explicit for local, regional or national assessments on natural resources and human activities as a basis for the development of solid actions and policies (Mayer&Lopez, 2011; de Leeuw et al., 2010). With this and other justifications on a global scale, several geospatial databases have been generated to provide thematic and highly accurate spatial and temporal information to different decision makers (Bartholomé &Belward, 2005; Eva et al., 2004; Friedl et al., 2010). A clear example is the spatial databases of land use and land cover Corine Land Cover (EEA, 2010), two of which are available for Colombia (years 2006, 2012). However, the Corine Land Use and Cover products for Colombia currently suffer from several limitations: i) they do not have high spatial resolution; ii) they suffer from generalizations (simplification through minimum mapping units); iii) they do not have sufficient temporal resolution; iv) they require very long and expensive supervised image interpretation work to be generated. At the national level, IDEAM is in charge of generating high resolution (30 m) layers of forests and deforestation, but neither this nor other government entities are in charge of generating other thematic classes at high resolution and of fundamental interest for environmental and planning applications (grasslands, bare soil, urban coverage, etc).
