Bogotá - Ciencias Humanas - Especialización en Análisis Espacial · 2025
Estimación de la biomasa aérea forestal en predios en la zona rural de Cáqueza Cundinamarca y su potencial de vinculación a mercados voluntarios de carbono
El presente proyecto se propone tres objetivos: i) Identificar las áreas con mayor presencia de ecosistemas de bosques, ii) estimar la biomasa aérea mediante modelos de aprendizaje automático con datos de campo y variables ambientales derivadas de imágenes satelitales, y iii) determinar el potencial de vinculación a mercados voluntarios de carbono. Con el desarrollo de los objetivos del proyecto buscamos incrementar el conocimiento sobre los beneficios de las actividades de conservación y restauración de ecosistemas y recursos naturales, orientado hacia la financiación de proyectos o iniciativas particulares por entidades gubernamentales, organizaciones internacionales o empresas privadas (Texto tomado de la fuente).
Texto completo 87 páginas con texto de 93
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Contenido
- Introducciónp. 17
- Marco de Referenciap. 19
- Marco de teóricop. 19
- 1.1.1 Biomasa forestal - Aéreap. 19
- 1.1.2 Sensores remotosp. 20
- Imágenes Planet Scopep. 20
- 1.1.3 Índice espectral de vegetación (NDVI)p. 22
- 1.1.4 Machine learningp. 22
- 1.1.5 Mercados ambientalesp. 18
- Contexto mercados de carbonop. 24
- Mercados de Carbono Voluntariosp. 26
- Elementos del mercado de carbonop. 27
- Estado del Artep. 27
- Objetivosp. 31
- Objetivo Generalp. 31
- Objetivos Específicosp. 31
- Metodologíap. 33
- Zona de estudiop. 33
- Identificación de Áreas Forestalesp. 34
- 3.2.1 ESDA y análisis espacial NDVIp. 36
- Estimación de Biomasa Aéreap. 38
- 3.3.1 Definición de Variables Predictorasp. 38
- 3.3.2 Preparación y Procesamiento de Datosp. 40
- 3.3.3 Extracción y Análisis de Datos de Biomasa Aéreap. 42
- 3.3.4 Implementación del Modelo predictivop. 46
- 3.3.5 Aplicación del Modelo y Validaciónp. 50
- 3.4.1 Potencial de los mercados de carbono en Colombiap. 51
- 3.4.2 Requisitos para la vinculaciónp. 55
- Resultadosp. 57
- Identificación de áreas forestalesp. 34
- 4.1.1 Resultados análisis espacialp. 57
- 4.1.2 Resultados de ESDA y análisis espacial NDVIp. 60
- Estimación biomasa aérea forestalp. 67
- Determinación de potencial de vinculación a mercados de carbonop. 76
- Conclusiones y recomendacionesp. 84
- Discusión, conclusiones y recomendacionesp. 83
- 5.1.1 Discusiónp. 83
- 5.1.2 Conclusiones y recomendacionesp. 84
- A. Anexo: Modelos predictivos desarrolladosp. 86
- Bibliografíap. 87
- Ilustración 1 Imagen satelital PlanetScope de la zona de estudiop. 21
- Ilustración 2 Ciclo de proyectos de mercado de carbonop. 27
- Ilustración 3 Mapa del municipio de Cáquezap. 34
- Ilustración 4 NDVI del municipio de Cáquezap. 36
- Ilustración 5 Procesamiento de imagenes saltelitales de los predictoresp. 40
- Ilustración 6 Estadísticos analizadosp. 61
- Ilustración 7 Polígonos de Voronoi con los datos de NDVIp. 62
- Ilustración 8 Mapa del índice de Moranp. 65
- Ilustración 9 Representación de los valores de Carbono por cada modelop. 77
- Figura 1 Tipos de técnicas de machine learningp. 23
- Figura 2 Esquema metodológico del trabajo de gradop. 33
- Figura 3 Desarrollo de modelos en GEEp. 47
- Figura 4 Esquema de trabajo - Potencial de vinculación MC voluntariosp. 54
- Figura 5 Requisitos de vinculación a mercados de voluntarios de carbonop. 55
- Figura 6 Ráster de AGB estimada - RFp. 74
- Figura 7 Ráster de AGB estimada - CARTp. 75
- Figura 8 Ráster de AGB estimada -GBTp. 76
- Mapa 1 Mapa Nacional de stock de carbono orgánicop. 52
- Mapa 2 Áreas identificadas con posibles ecosistemas boscosos en Cáquezap. 59
- Gráfica 1 Distribución de áreas de interés Cáquezap. 58
- Gráfica 3 Gráfica tipo Pareto importancia de las variables predictoras - CARTp. 70
- Gráfica 4 Gráfica tipo Pareto importancia de las variables predictoras - GBTp. 70
- Tabla 1 Consolidado proyectos de mercados de carbono en Colombiap. 25
- Tabla 2 Proyectos de mercado de carbono por Sectorp. 25
- boscosas, albergar especies forestales, o tener potencial para reforestaciónp. 35
- Tabla 4 Descripción de los puntos aleatorios con valores de NDVIp. 37
- Tabla 5 Pruebas de normalidadp. 37
- Tabla 6 Variables predictoras utilizadasp. 39
- Tabla 7 Puntos de AGB muestrados, ForestPlotsp. 43
- Tabla 8 Puntos de AGB muestrados por Yepesp. 43
- Tabla 9 Puntos de AGB muestrados, múltiples autores. Anayap. 44
- Tabla 10 Áreas de coberturas de interés Cáquezap. 57
- Tabla 11 Área del ecosistema estrategico de Cáquezap. 58
- Tabla 12 Valor de indicadores por Variables -RFp. 68
- Tabla 13 Valor de indicadores por Variables -CARTp. 68
- Tabla 14 Valor de indicadores por Variables -GBTp. 68
- Tabla 15 Valores de R² y RSME por Fold - RFp. 71
- Tabla 16 Valores de R² y RSME con el set depurado - RFp. 72
- Tabla 17 Valores de R² y RSME por Fold - CARTp. 72
- Tabla 18 Valores de R² y RSME con el set depurado - CARTp. 73
- Tabla 19 Valores de R² y RSME por Fold – GBTp. 73
- Tabla 20 Valores de R² y RSME con el set depurado - GBTp. 73