Dinámica espacial de los pastizales en las microcuencas ganaderas de Pomacochas y Ventilla (Amazonas) utilizando datos Landsat en la plataforma de GEE, 1990 - 2020

En Perú, el monitoreo de los pastizales es fundamental para apoyar las políticas públicas relacionadas con la identificación, recuperación y manejo de los sistemas ganaderos. En este contexto, en este estudio se evaluó la dinámica espacial de los pastizales en las microcuencas de Pomacochas y Ventilla, Amazonas (Perú). Para ello, se utilizaron imágenes Landsat 5, 7 y 8 e índices de vegetación (índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), Índice de Vegetación mejorado (EVI) e Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (SAVI). Los datos se procesaron en Google Earth Engine para los años 1990, 2000, 2010 y 2020 mediante el uso del algoritmo de clasificación Random Forest (RF). Esto permitió el mapeo superficial de pastizales con presiones superiores al 85% en ambas microcuencas. Por su parte, la dinámica espacial de pastizales para el periodo 1990–2020, estuvo caracterizado por un incremento de 18% para Pomacochas (2457.03 a 3659. 37 ha) y de 9.5% en Ventilla (1932.38 a 4056.26 ha). En efecto, este estudio pretende brindar información útil para la planificación territorial y con potencial replicabilidad para otras regiones ganaderas del país. Además, podría utilizarse para mejorar la gestión de los pastizales y promover la ganadería semiextensiva

Spatiotemporal Dynamics of Grasslands Using Landsat Data in Livestock Micro-Watersheds in Amazonas (NW Peru)

In Peru, grasslands monitoring is essential to support public policies related to the identification, recovery and management of livestock systems. In this study, therefore, we evaluated the spatial dynamics of grasslands in Pomacochas and Ventilla micro-watersheds (Amazonas, NW Peru). To do this, we used Landsat 5, 7 and 8 images and vegetation indices (normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI) and soil adjusted vegetation index (SAVI). The data were processed in Google Earth Engine (GEE) platform for 1990, 2000, 2010 and 2020 through random forest (RF) classification reaching accuracies above 85%. The application of RF in GEE allowed surface mapping of grasslands with pressures higher than 85%. Interestingly, our results reported the increase of grasslands in both Pomacochas (from 2457.03 ha to 3659.37 ha) and Ventilla (from 1932.38 ha to 4056.26 ha) micro-watersheds during 1990–2020. Effectively, this study aims to provide useful information for territorial planning with potential replicability for other cattle-raising regions of the country. It could further be used to improve grassland management and promote semi-extensive livestock farming