Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 5 No. 12
Diciembre del 2024
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ANÁLISIS DE IMÁGENES LANDSAT PARA CAMBIOS DE USO DEL SUELO EN
VILACOTA MAURE
ANALYSIS OF LANDSAT IMAGES FOR LAND USE CHANGE IN VILACOTA MAURE
Autores:
1
Yudy Marily Bustincio Bustincio,
2
Rosa María Juli Cáceres,
3
Abigail Elizabeth Canqui
Santos,
4
Dhulce Medina Poma y
5
Miguel Ángel Rosas Cachicatari.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0004-3662-2212
²ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-8763-8047
3
ORCID ID: https://orcid.org/0009-0009-6950-8543
4
ORCID ID: https://orcid.org/0009-0005-0085-7826
5
ORCID ID: https://orcid.org/0009-0005-8924-9607
¹E-mail de contacto: ymbustinciob@unjbg.edu.pe
²E-mail de contacto: rmjulic@unjbg.edu.pe
³E-mail de contacto: aecanquis@unjbg.edu.pe
4
E-mail de contacto: dmmedinap@unjbg.edu.pe
5
E-mail de contacto: marosasc@unjbg.edu.pe
Afiliación: ¹*²*³*
4
*
5
*Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, (Perú).
Articulo recibido: 30 de Octubre del 2024
Articulo revisado: 1 de Noviembre del 2024
Articulo aprobado: 20 de Diciembre del 2024
¹Estudiante del VIII ciclo de la carrera profesional de Ingeniería Ambiental de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, (Perú).
²Estudiante del VIII ciclo de la carrera profesional de Ingeniería Ambiental de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, (Perú).
³Estudiante del VIII ciclo de la carrera profesional de Ingeniería Ambiental de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, (Perú).
4
Estudiante del VIII ciclo de la carrera profesional de Ingeniería Ambiental de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, (Perú).
5
Estudiante del VIII ciclo de la carrera profesional de Ingeniería Ambiental de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, (Perú).
Resumen
Este estudio tuvo como principal objetivo
analizar los cambios en el uso del suelo en el
Área de Conservación Regional Vilacota Maure
(ACR Vilacota Maure) ubicado en Tacna-Perú,
mediante imágenes satelitales Landsat de los
años 2003, 2008, 2013, 2018, obtenidas del
portal del Servicio Geológico de los Estados
Unidos (USGS). La metodología incluyó el uso
del software QGIS 3.24 para la clasificación
supervisada de las imágenes, y la validación de
los resultados se realizaron a través del índice
Kappa, además de elaborar matrices de
transición para evaluar las tasas de cambio en
tres categorías de uso del suelo: suelo expuesto,
bosques y cuerpos de agua. Los resultados
revelaron un aumento del suelo expuesto,
presentando un incremento del 1.582% entre
2013 y 2018. Los bosques mostraron una
disminución significativa del 18.974% en el
mismo periodo, indicando una pérdida
acelerada de cobertura forestal. Sobre los
cuerpos de agua, presentaron una reducción del
1.215% en el último intervalo de tiempo. El
índice kappa mostró una concordancia
aceptable, obteniendo entre 79% a 100%, según
los años evaluados. Estos resultados
demuestran que él ACR Vilacota Maure ha
experimentado cambios notables en su
cobertura de suelo durante los 15 años
estudiados. El incremento del suelo expuesto y
la reducción de los bosques indican una
degradación ambiental relacionada con
actividades antropogénicas. El software QGIS
3.24 y las imágenes satelitales han mostrado ser
eficaces para el monitoreo de estos cambios,
resaltando su importancia para la gestión
sostenible de áreas protegidas y la planificación
ambiental en la región.
Palabras clave: Uso de suelo, Índice Kappa,
USGS, Degradación, Sostenible, Monitoreo.
Abstrac
The main objective of this study was to analyze
the changes in land use in the Vilacota Maure
Regional Conservation Area (ACR Vilacota
Maure) located in Tacna-Peru, using Landsat
satellite images from 2003, 2008, 2013, 2018,
obtained from the United States Geological
Survey (USGS) portal. The methodology
included the use of QGIS 3.24 software for
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supervised classification of the images, and the
validation of the results was carried out through
the Kappa index, in addition to developing
transition matrices to evaluate the rates of
change in three categories of land use: exposed
soil, forests, and water bodies. The results
revealed an increase in exposed soil, showing
an increase of 1,582% between 2013 and 2018.
Forests showed a significant decrease of
18,974% in the same period, indicating an
accelerated loss of forest cover. Regarding
water bodies, they showed a reduction of
1,215% in the last time interval. The kappa
index showed an acceptable concordance,
obtaining between 79% and 100%, depending
on the years evaluated. These results
demonstrate that the ACR Vilacota Maure has
experienced notable changes in its land cover
during the 15 years studied. The increase in
exposed soil and the reduction of forests
indicate an environmental degradation related
to anthropogenic activities. The QGIS 3.24
software and satellite images have proven to be
effective for monitoring these changes,
highlighting their importance for the sustainable
management of protected areas and
environmental planning in the region.
Keywords: Land use, Kappa index, USGS,
Degradation, Sustainable, Monitoring.
Sumário
O objetivo principal deste estudo foi analisar as
mudanças no uso do solo na Área de
Conservação Regional Vilacota Maure (ACR
Vilacota Maure) localizada em Tacna-Peru,
utilizando imagens de satélite Landsat dos anos
2003, 2008, 2013, 2018, obtidas do portal de o
Serviço Geológico dos Estados Unidos
(USGS). A metodologia incluiu a utilização do
software QGIS 3.24 para a classificação
supervisionada das imagens, e a validação dos
resultados foi realizada através do índice
Kappa, além do desenvolvimento de matrizes
de transição para avaliar as taxas de mudança
em três categorias de uso do solo: solo exposto,
florestas e corpos d’água. Os resultados
revelaram um aumento do solo exposto,
apresentando um aumento de 1.582% entre
2013 e 2018. As florestas apresentaram uma
diminuição significativa de 18.974% no
mesmo período, indicando uma perda
acelerada de cobertura florestal. Em relação aos
corpos d’água, apresentaram redução de
1.215% no último intervalo de tempo. O índice
kappa apresentou concordância aceitável,
obtendo entre 79% e 100%, dependendo dos
anos avaliados. Estes resultados demonstram
que o ACR Vilacota Maure sofreu mudanças
notáveis na sua cobertura do solo durante os 15
anos estudados. O aumento do solo exposto e a
redução das florestas indicam degradação
ambiental relacionada às atividades antrópicas.
O software QGIS 3.24 e as imagens de satélite
têm se mostrado eficazes no monitoramento
dessas mudanças, destacando sua importância
para a gestão sustentável das áreas protegidas e
o planejamento ambiental na região.
Palavras-chave: Uso da terra, Índice Kappa,
USGS, Degradação, Sustentável,
Monitoramento.
Introducción
El Área de Conservación de Vilacota Maure se
encuentra ubicada en la provincia de Candarave
y Región de Tacna. Los cambios con el
transcurrir de los años respecto al uso de suelo,
cuerpos de agua y bosques se pueden generar
por diferentes hechos, tales como las
actividades antropogénicas, factores
climatológicos o el cambio climático.
El cambio de suelo ha evolucionado de ser un
asunto local a una cuestión ambiental de
alcance global (Foley et al., 2005). Según Lara
(2023) nos dice que, existe una rápida
disminución del cambio de cobertura y que los
factores que la determinan han crecido de
manera nunca antes visto en los últimos 50
años, siendo considerado el cambio de uso de
suelo como el que tiene un impacto mucho
mayor a nivel global.
Esta problemática debido a las alteraciones
persistentes de los ecosistemas causadas por
actividades antropogénicas está deteriorando
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de manera significativa la vegetación natural
(Loza et al., 2021). Por otro lado, también
afecta el equilibrio del planeta, contribuyendo
al cambio climático y alterando los servicios
ecosistémicos (Song et al., 2018); así mismo,
amenazan la capacidad de los ecosistemas para
proporcionar servicios esenciales como
alimentación, agua, regulación climática y
protección contra enfermedades (Foley et al.,
2005).
La modelación de imágenes espacio-
temporales de la conversión de uso de suelo es
fundamental para comprender las causas y
consecuencias de estos cambios (Long et al.,
2007). Este enfoque permite evaluar la
dinámica del suelo a lo largo de diferentes
períodos, además de proporcionar una
comprensión de cómo y por qué ocurren estos
cambios. Asimismo, facilita la identificación
de las áreas más susceptibles a experimentar
transformaciones (Dziezko, 2014).
En este contexto, la clasificación supervisada
se presenta como una metodología clave para
el análisis de imágenes satelitales. A través de
esta técnica, es posible categorizar el uso del
suelo de manera precisa, utilizando algoritmos
que procesan la información disponible. Este
enfoque permite identificar y diferenciar las
diversas clases de uso del suelo a lo largo del
tiempo, ofreciendo una perspectiva detallada
de cómo ha cambiado el paisaje. Por lo tanto,
el presente trabajo de investigación tuvo como
objetivo analizar los cambios de uso de suelo
en el Área de Conservación Regional Vilacota
Maure, utilizando imágenes satelitales de los
años 2003, 2008, 2013 y 2018.
Metodología
Mediante el software de QGIS 3.24, se delimitó
el área de estudio (Zuloaga et al., 2023), el Área
de Conservación Regional Vilacota Maure. Se
trabajó con cuatro imágenes satelitales del área
de estudio, correspondientes a los años 2003,
2008, 2013 y 2018. Las imágenes se encuentran
en la Zona UTM 19, se escogió este intervalo
aproximado de 5 años, en contraste con las
investigaciones de Zuloaga et al. (2023) quienes
realizaron una evaluación del cambio de uso y
cobertura de la tierra entre los años de 2006 y
2021 con un intervalo de 4 a 5 años mientras
que Flórez et al. (2017) tomaron tres años con
un intervalo de 5 a 10 años. Debido a eso se optó
por escoger un intervalo de 5 años para la
evaluación de las imágenes.
Las imágenes de satélite de las fechas
seleccionadas se obtuvieron del portal de
Internet del Servicio Geológico de los Estados
Unidos (United States Geological Survey
USGS) siguiendo la metodología empleada por
las investigaciones de Barrero et al. (2022),
Bouhali et al. (2024), Jácome et al. (2024) y
Vilema et al. (2023). Las imágenes fueron
georreferenciadas usando coordenadas en la
proyección cartográfica Universal Transversal
de Mercator, para su integración dentro del
entorno SIG, con una resolución espacial
(30x30m) (Barrero et al., 2022). Esta resolución
proporciona un nivel de detalle adecuado para
el análisis de cambios de uso del suelo a escala
regional (Kimerling, 2011).
Se creó un mosaico compuesto de las bandas 4-
3-2 (IRM-IRC-rojo) para el proceso de
clasificación (Reynoso et al., 2015) en cada una
de las imágenes satelitales. La información de
cobertura vegetal se generó mediante una
clasificación supervisada en el software QGIS
3.24 empleando el método estadístico de
máxima verosimilitud (Jácome et al., 2024).
Con este procedimiento se seleccionaron 3 tipos
de coberturas empleadas en la investigación de
Imaña et al. (2019) y Zuloaga et al. (2023):
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suelo expuesto (1), bosques (2) y cuerpos de
agua (3).
La validación de la asignación de usos de suelo
y la confiabilidad de las clasificaciones que se
obtienen en los resultados se determina a través
del índice Kappa y de la matriz de transición
(Reynoso et al., 2015). El índice Kappa fue
realizado en las investigaciones de Imaña et al.
(2019), como medida de concordancia entre
variables cualitativas.
La ecuación para el cálculo del índice Kappa es:
𝒌=
𝑷
𝟏
−𝑷
𝟐
𝟏−𝑷
𝟐
Donde
➢ κ = índice Kappa
➢ P1 = proporción de acuerdo entre las
clasificaciones obtenidas sobre imagen
satélite y sobre el terreno.
➢ P2 = probabilidad de acuerdo entre
clasificaciones debida al azar.
Posteriormente se procedió con la elaboración
de las matrices de transición para estimar la tasa
de cambio entre años (Zuloaga et al. 2023). Para
ello se realizó la fórmula empleada por la FAO
(1996) empleada en las investigaciones de
Zuloaga et al. (2023) y Leija et al. (2022)
𝐓𝐂=[(
𝐬
𝟐
𝐬
𝟏
)
𝟏
𝐧
−𝟏]∗𝟏𝟎𝟎
➢ TC= Tasa de cambio
➢ S2= Superficie en la fecha 2
➢ S1= Superficie en la fecha 1
➢ n= número de años de diferencia entre las
dos fechas
A partir de esta información, se elaboraron
cuatro mapas que muestran la clasificación del
uso del suelo en los años 2003, 2008, 2013 y
2018. Además, se generaron tres mapas que
representan el cambio de una categoría a otra
entre los distintos períodos (2003 a 2008, 2008
a 2013 y 2013 a 2018), siguiendo el enfoque
utilizado en las investigaciones de Zuloaga et
al. (2023).
Resultados y discusiones
Delimitación del área de estudio
La zona de estudio corresponde al Área de
Conservación Regional Vilacota Maure,
situada en los distritos de Palca (provincia de
Tacna), Susapaya, Ticaco y Tarata (provincia
de Tarata), así como en Candarave (provincia
de Candarave), todos pertenecientes al
departamento de Tacna. Esta área abarca una
superficie de ciento veinticuatro mil trescientas
trece hectáreas y mil ochocientos metros
cuadrados (124.313,18 ha) (Gobierno Regional
de Tacna, 2012).
Figura 1. Delimitación del área de estudio
Fuente: Elaboración propia
Mapas de clasificación sobre el uso de tierra
para los años 2003, 2008, 2013 y 2018
La presente investigación tiene como objetivo
principal analizar los cambios de uso de suelo
en el Área de Conservación Regional Vilacota
Maure con imágenes satelitales durante los
años 2003, 2008, 2013 y 2018, en este caso se
muestra a cuatro mapas (Figura 2) elaborados a
partir de 3 tipos de cobertura de suelo; suelo
expuesto, bosques y cuerpos de agua para cada
uno de los años establecidos.
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Figura 2. Mapa de uso de tierra para los años 2003, 2008, 2013 y 2018 en el Área de Conservación
Regional Vilacota Maure.
Fuente: Elaboración propia
Índice Kappa
Al utilizar la ecuación para el cálculo del índice
Kappa, se evalúa la concordancia entre el mapa
temático y los datos reales del 1 al 100%. La
valoración obtenida para los años 2003 y 2013
es del 100%, mientras que para el año 2008
resulta un 94.99% demostrando que existe una
muy buena concordancia. Para el año 2018 el
índice de fiabilidad es de 79% indicando que
existe una buena concordancia (Cuevas 2007)
Figura 3. Mapa de cambio de uso de tierra entre el año 2003 a 2018, Área de Conservación Regional
Vilacota Maure
Fuente: Elaboración propia
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En la tabla 1, se muestra una pérdida del
0,098% de suelos expuestos y un 1,961 de
cuerpos de agua, mientras que hay un aumento
de; 0,909% de los bosques.
Tabla 1. Tasa de cambio de uso de tierra entre
2003 y 2008
Categoría
Área 2003
(ha)
Área 2008
(ha)
Tasa de
cambio (%)
Suelo
expuesto
108584
108056
-0,098
Bosques
14297
14959
0,909
Cuerpos de
agua
1421
1287
-1,961
Fuente: Elaboración propia
En la Tabla 2, se observa que el suelo expuesto
en 2008 es de 95.907,737 ha, a su vez
convirtiéndose 12.047,024 ha en bosques y
599,336 ha en cuerpos de agua. Mientras que
los bosques presentan 2.617,150 ha, perdieron
11.579,583 ha convirtiéndose en suelo
expuesto, y 85,607 ha pasaron a ser espacios de
cuerpos de agua para el año correspondiente.
Por otro lado, se puede ver que un total de
535,467 ha de cuerpos de agua pasaron a ser
espacios de suelo expuesto, el cambio a
bosques es de 283,372 ha lo cual demuestra un
cambio en los cuerpos de agua. Siendo así, se
presentan un cambio de 602,256 ha para lo que
son cuerpos de agua en el área de estudio
Vilacota Maure.
Tabla 2. Matriz de transición para los años 2003 y 2008
Año 2008
Suelo expuesto
Bosques
Cuerpos de agua
Año 2003
Suelo expuesto
95.907,737
12.047,024
599,336
Bosques
11.579,583
2.617,150
85,607
Cuerpos de agua
535,467
283,372
602,256
Total tiempo 1
108.022,787
14.947,546
1.287,199
Fuente: Elaboración propia
En la tabla 3, se muestra el aumento de 0,179%
de suelos expuestos, mientras que la categoría
bosques pierde el 1,927% de su cobertura; por
el contrario, los cuerpos de agua incrementan
en un 5,761%.
Tabla 3. Tasa de cambio de uso de tierra entre
2008 y 2013
Categoría
Área 2008
(ha)
Área 2013
(ha)
Tasa de
cambio (%)
Suelo
expuesto
108056
109029
0,179
Bosques
14959
13572
-1,927
Cuerpos de
agua
1287
1703
5,761
Fuente: Elaboración propia
En la tabla 4, se observa que el suelo expuesto
en 2013 es de 96.754,560 ha, a su vez
convirtiéndose 10.538,774 ha en bosques y
726,006 ha en cuerpos de agua. Mientras que
los bosques presentan 2.903,673 ha, perdieron
11.693,444 ha convirtiéndose en suelo
expuesto, y 350,564 ha pasaron a ser espacios
de cuerpos de agua para el año correspondiente.
Por otro lado, puede ver que un total de 551,167
ha de cuerpos de agua pasaron a ser espacios de
suelo expuesto, el cambio a bosques es de
110,604 ha lo cual demuestra un cambio en los
cuerpos de agua. Siendo así, se presentan un
cambio de 625,437 ha para lo que son cuerpos
de agua en el área de estudio Vilacota Maure.
Tabla 2. Matriz de transición para los años 2008 y 2013
Año 2013
Suelo expuesto
Bosques
Cuerpos de agua
Año 2008
Suelo expuesto
96.754,560
10.538,774
726,006
Bosques
11.693,444
2.903,673
350,564
Cuerpos de agua
551,167
110,604
625,437
Total tiempo 1
108.999,170
13.553,051
1.702,007
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En la tabla 5 se observa el incremento de suelo
expuesto en un 1,582% de suelos expuestos,
mientras que la categoría bosques pierde el
18,974% de su cobertura, a su vez los cuerpos
de agua disminuyen en un 1,215%.
Tabla 5. Tasa de cambio de uso de tierra entre
2013 y 2018
Categoría
Área 2013
(ha)
Área 2018
(ha)
Tasa de
cambio (%)
Suelo expuesto
109029
117932
1,582
Bosques
13572
4740
-18,974
Cuerpos de
agua
1703
1602
-1,215
Fuente: Elaboración propia
En la Tabla 6, se observa que el suelo expuesto
en 2008 es de 108.829,782 ha, a su vez
convirtiéndose 61,474 ha en bosques y 116,320
ha en cuerpos de agua. Mientras que los
bosques presentan 4.664,284 ha, perdieron
8.832,696 ha convirtiéndose en suelo expuesto,
y 56,012 ha pasaron a ser espacios de cuerpos
de agua para el año correspondiente. Por otro
lado, se puede ver que un total de 234,161 ha
de cuerpos de agua pasaron a ser espacios de
suelo expuesto, el cambio a bosques es de
8,872 ha lo cual demuestra un cambio en los
cuerpos de agua. Siendo así, se presenta un
cambio de 1.429,311 ha para lo que son
cuerpos de agua en el área de estudio Vilacota
Maure.
Tabla 6. Tasa de cambio de uso de tierra entre 2013 y 2018
Año 2018
Suelo expuesto
Bosques
Cuerpos de agua
Año 2013
Suelo expuesto
108.829,782
61,474
116,320
Bosques
8.832,696
4.664,284
56,012
Cuerpos de agua
234,161
8,872
1.429,311
Total tiempo 1
117.896,639
4.734,630
1.601,643
Fuente: Elaboración propia
Conclusiones
El análisis de imágenes satelitales de Landsat
entre 2003 y 2018 en el Área de Conservación
Regional Vilacota Maure revela
modificaciones morfológicas importantes en
cuanto al uso del suelo, lo que refleja una
degradación ambiental progresiva.
Utilizando el software QGIS 3.24, se
identifican cambios significativos en las áreas
ocupadas por las tres categorías de uso del
suelo entre 2003 y 2018. En 2003, los bosques
predominan en gran parte del área, con una
presencia moderada de suelo expuesto y masas
de agua localizadas. Para 2008, se observa una
disminución de los bosques y una expansión
del suelo expuesto. En 2013, se evidencia una
mayor pérdida de bosques, consolidándose el
suelo expuesto como la categoría
predominante, mientras las masas de agua
permanecen estables. En 2018, el suelo
expuesto tiene mayor extensión, los bosques se
reducen a pequeñas áreas y las masas de agua
presentan una variación mínima.
Se determina que existe una concordancia entre
el mapa temático y los datos reales del 100% en
los años 2003 y del 2013, mientras que para el
año 2008 resulta un 94,99%. Así mismo,
existen cambios importantes en cuanto al uso
del suelo, donde se evidencia el aumento de
suelos expuestos en un 11,8736 % lo que refleja
una degradación ambiental progresiva,
mientras que los bosques junto con los cuerpos
de aguas presentan una reducción constante
atribuidos a factores antropogénicos y
climáticos.
Referencias Bibliográficas
Barrero H., Vistín D., Bastidas, H., Muñoz, E.,
Zárate, Y., & Guerra, D. (2022). Dinámica
de cambio de uso de suelo del sector
Guangras en el Parque Nacional Sangay,
Ecuador. Revista Cubana de Ciencias
Forestales, 10(1), 44-
58.http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S231
0-34692022000100044&script=sci_arttext
Dziezko, P. (2014). Land-cover modelling
using corine land cover data and multi-layer
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 5 No. 12
Diciembre del 2024
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perceptron. Quaestiones Geographicae, v.
33, n. 1, p. 5-22, DOI:
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.2478/qu
ageo-2014-0004
El-Bouhali, A., Amyay, M., & Ech-Chahdi, K.
E. (2024). Combined impact of drought and
land use changes on water resources in the
Tabular Middle Atlas, Morocco. Revista de
estudios andaluces, (48), 202-220.
https://dx.doi.org/10.12795/rea.2024.i48.10
Flórez, G., Rincón, A., Cardona, P., & Alzate,
A. (2017). Análisis multitemporal de las
coberturas vegetales en el área de
influencia de las minas de oro ubicadas en
la parte alta del sector de Maltería en
Manizales, Colombia. Dyna, 84(201), 95-
101.https://doi.org/10.15446/dyna.v84n201
.55759
Foley, J., Defries, R., Asner, G., Barford, C.,
Bo-nan, G., Carpenter, S., Chapin, S., Coe,
M., Daily, G., Gibbs, H., Helkowski, J.,
Holloway, T., Howard, E., Kucharik, C.,
Monfreda, Ch., Patz, J., Prentice, C., Ra-
mankutty, N., & Snyder. P. (2005). Global
Consequences of Land Use. Science,
309(5534), 570-574.
https://doi.org/10.1126/science.1111772
Imaña, J., Banks, E., Oliveira, N., & Riesco, G.
(2019). Análisis de imágenes Landsat para
la determinación de cambios de uso del
suelo en un área de preservación ambiental
(APA) en la zona de influencia de la ciudad
de Brasilia (Brasil). Revista forestal del
Perú, 34(2), 163.
https://doi.org/10.21704/rfp.v34i2.1327
Jácome, G., Farinango, D., León, M., &
Rosales, O. (2024). Efectos del cambio de
cobertura vegetal en la distribución
potencial de la Mosquera (Croton wagneri
Müll. arg.) en la cuenca hidrográfica del río
Mira, Ecuador.
https://doi.org/10.14198/INGEO.27083
Kimerling. (2011). Resolución DEM, densidad
de píxeles del mapa de salida y escala de
mapa más grande adecuada [Blog]. Blog de
ArcGIS. https://www.esri.com/arcgis-
blog/products/product/imagery/dem-
resolution-output-map-pixel-density-and-
largest-appropriate-map-scale/
Landis, J., & Koch, G. (1977). The
measurement of observer agreement for
categorical data. Biometrics, 33(1), 159.
https://doi.org/10.2307/2529310
Lara, B., Gandini, M., & Salese, S. (2023).
Cambios en los servicios ecosistémicos de
regulación y su relación con los cambios en
el uso del suelo en la región pampeana
(Argentina). Revista Chapingo Serie
Ciencias Forestales Y Del Ambiente, 29(3),
3–16.
https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2022.10.0
73
Leija, E., Pavón, N., Sánchez, A., & Ángeles,
G. (2021). Dinámica espacio-temporal de
uso, cambio de uso y cobertura de suelo en
la región centro de la Sierra Madre
Oriental: implicaciones para una estrategia
REDD+ (Reducción de Emisiones por la
Deforestación y Degradación). Revista
cartográfica, (102), 43-68.
https://doi.org/10.35424/rcarto.i102.832
Long,H., Heilig, G. Li,X. & Zhang,M. (2007).
Socio-economic development and land-use
change: Analysis of rural housing land
transition in the Transect of the Yangtse
River, China. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2005.1
1.003
Lozano. D., & Taype, I. (2021). Análisis
multitemporal de asociaciones vegetales y
cambios de uso del suelo en una localidad
altoandina, Puno-Perú. (2021). Uniciencia ,
35 (2), 1-19. https://doi.org/10.15359/ru.35-
2.3
Reynoso R., Valdez J., Escalona, M., & de los
Santos Posadas, H. M. (2015). Análisis de la
dinámica del uso del suelo de la cuenca
Metztitlán en Hidalgo, México. Ingeniería
Hidráulica y Ambiental, 36(3), 102-111.
http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S1680-
03382015000300008&script=sci_arttext&tl
ng=pt
Song, P., Hansen, C, Stehman, V et al. Cambio
global del suelo de 1982 a 2016. Nature
560, 639–643 (2018).
https://doi.org/10.1038/s41586-018-0411-9
Tipula C., Vilca, L., Chocano, I., & Estalla, M.
(2024). Analysis of vegetation cover change
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 5 No. 12
Diciembre del 2024
Página 173
with satellite images using Landsat 8 in the
Inambari district in the period 2013-2023.
Estudios y Perspectivas Revista Científica y
Académica, 4(1), 1109–1117.
https://doi.org/10.61384/r.c.a..v4i1.150
Vilema, B., León, M., Layana, E., & Rosales,
O. (2023). Cambios en la cobertura del
matorral seco montano del valle Chota
(Imbabura y Carchi, Ecuador) entre 1990 y
2020. Revista peruana de biología, 30(4).
doi:
http://dx.doi.org/10.15381/rpb.v30i4.24672
Zuloaga, J., & Gabriel, E. (2023). Cambio de
uso de tierra y su impacto en la cobertura
vegetal del Parque Nacional Tingo María
entre los años 2006-2021. Revista
Kawsaypacha: Sociedad Y Medio Ambiente,
(12), A-009.
https://doi.org/10.18800/kawsaypacha.202
302.A009
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4.0 Internacional. Copyright © Yudy Marily
Bustincio Bustincio, Rosa María Juli Cáceres,
Abigail Elizabeth Canqui Santos, Dhulce Medina
Poma y Miguel Ángel Rosas Cachicatari.