Implementación de SIG y RPA’S para monitoreo y evaluación de la deforestación en el proyecto REDD+Castañeros

Abstract

La creciente presión sobre los ecosistemas amazónicos por agricultura migratoria, minería ilegal y tala no regulada, en la región Madre de Dios en Perú, exige herramientas eficaces de monitoreo y gestión territorial. En este marco, el uso integrado de Sistemas de Información Geográfica (SIG), teledetección satelital y aeronaves pilotadas remotamente (RPA) se vuelve clave para producir información precisa, georreferenciada y trazable que sustente decisiones y procesos de verificación externa. En la Amazonía peruana, Bosques Amazónicos S.A. (BAM) lidera iniciativas Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques (REDD) y reforestación; entre ellas, el proyecto REDD+ Castañeros, que protege más de 400 000 ha con participación de más de 500 concesionarios, incursionando en el mercado voluntario de carbono. Asimismo, frente al creciente escrutinio sobre los resultados de las iniciativas de conservación, se hace cada vez más necesaria la clarificación y transparencia de los trabajos realizados y de la información reportada, asegurando su trazabilidad, veracidad y utilidad para procesos de verificación externa. Con el propósito de describir la implementación del uso integrado SIG y RPA para el monitoreo y evaluación de la deforestación en REDD+ Castañeros, se consolidó un sistema operativo y auditable que articula línea base y geodatabase institucional, flujos estandarizados de preprocesamiento, cálculo de índices, detección de cambios, emisión de alertas y validación en campo, culminando con fotogrametría. El trabajo se sistematizó en etapas replicables: preparación, análisis satelital, operación RPA, validación, análisis y soporte a verificación, cada una genera productos concretos (mapas, ortomosaicos, tablas e indicadores). El equipo SIG, inicialmente conformado solo por mi persona y luego fortalecido con un asistente, ha sido clave para el desarrollo e implementación del proyecto REDD+ Castañeros orientado a la reducción de la deforestación. La incorporación de tecnología geoespacial aplicada por profesionales forestales con conocimiento de los procesos ecológicos y sucesionales permitió no solo identificar y monitorear las áreas en riesgo, sino también comprender las causas y la dinámica de la deforestación en el territorio, aportando información técnica directa para la toma de decisiones. La implementación del equipo SIG ha contribuido, además, a la emisión de créditos de carbono que benefician directamente a más de 800 familias castañeras e indirectamente a actores locales vinculados a la cadena de valor y a la gobernanza territorial en Madre de Dios.The increasing pressure on Amazonian ecosystems from slash-and-burn agriculture, illegal mining, and unregulated logging in the Madre de Dios region of Peru demands effective monitoring and land management tools. In this context, the integrated use of Geographic Information Systems (GIS), satellite remote sensing, and remotely piloted aircraft (RPAs) is crucial for producing accurate, georeferenced, and traceable information to support decision making and external verification processes. In the Peruvian Amazon, Bosques Amazónicos S.A. (BAM) leads Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD) and reforestation initiatives, including the REDD+ Castañeros project, which protects over 400,000 hectares with the participation of more than 500 concession holders, and is entering the voluntary carbon market. Furthermore, given the increasing scrutiny of conservation initiative outcomes, the clarification and transparency of the work carried out and the information reported are becoming ever more crucial, ensuring its traceability, accuracy, and usefulness for external verification processes. To describe the implementation of integrated GIS and RPA use for monitoring and evaluating deforestation in the REDD+ Chestnut Groves project, an operational and auditable system was consolidated. This system integrates the institutional baseline and geodatabase, standardized preprocessing workflows, index calculations, change detection, alert issuance, and field validation, culminating in photogrammetry. The work was systematized into replicable stages: preparation, satellite analysis, RPA operation, validation, analysis, and verification support. Each stage generates concrete products (maps, orthomosaics, tables, and indicators). The GIS team, initially composed solely of myself and later strengthened with an assistant, has been key to the development and implementation of the REDD+ Brazil Nut Harvesters project, aimed at reducing deforestation. The incorporation of geospatial technology, applied by forestry professionals with knowledge of ecological and successional processes, allowed us not only to identify and monitor areas at risk, but also to understand the causes and dynamics of deforestation in the region, providing direct technical information for decision-making. The implementation of the GIS team has also contributed to the issuance of carbon credits that directly benefit more than 800 Brazil nut harvesting families and indirectly benefit local stakeholders linked to the value chain and territorial governance in Madre de Dios.