Estimación de las reservas y fugas de carbono aéreo en el área de influencia de concesiones de bertholletia excelsa mediante la fusión de imágenes sentinel y Lidar espacial GEDI, Tahuamanu – Madre de Dios

Abstract

El objetivo de este estudio fue estimar las reservas y fugas de carbono aéreo en el área de influencia de las concesiones de Bertholletia excelsa en Tahuamanu, Madre de Dios, utilizando datos de alta resolución de teledetección. Se generó un modelo de Random Forest (RF) utilizando datos GEDI L4B, imágenes Sentinel-1 (S1) y Sentinel-2 (S2) y un Modelo Digital de Elevación (DEM) para estimar y cuantificar la densidad de biomasa aérea (AGBD). En la eficiencia del modelo, las bandas infrarrojas de S2 (B12 y B11), y la elevación fueron las variables más importantes en el análisis, los resultados mostraron una densidad promedio de AGBD en el área de influencia de 241,66 Mg/ha y en las concesiones de 241,08 Mg/ha. El rendimiento del modelo reporto una alta eficiencia en la etapa de entrenamiento (R² = 0,79), pero los resultados de validación indicaron sobreajuste (R² = 0,62, RMSE = 65,71 Mg/ha, rRMSE = 27,07%). Estos resultados indican que el modelo no es totalmente generalizable. Las reservas aéreas de carbono se estimaron en 1,993,370,696.62 MgC para el área de influencia y 155 411 610,95 MgC para las concesiones. La densidad promedio de carbono fue de 120,54 MgC/ha, valor comparable al área de influencia (120,83 MgC/ha). Se definió un cinturón de fugas de carbono mediante un Análisis Multicriterio de Evaluación con lógica difusa, donde la deforestación y las vías principales fueron los factores que más contribuyeron al riesgo, siendo las áreas con potencial de fuga en el área de influencia alrededor de 400 468 662,72 MgC. Los resultados destacan la importancia de las concesiones de B. excelsa como reservorios de carbono y la necesidad de implementar estrategias de conservación que puedan ser adoptadas por políticos y gestores. Finalmente, si bien, la metodología desarrollada representa una herramienta útil para el monitoreo y planificación en el contexto de REDD+, es necesario abordar las limitaciones del modelo con la finalidad de mejorar la representatividad de los datos que correspondan correctamente la validación.