Dinámica del cambio de uso y cobertura del suelo mediante imágenes Landsat y plataforma Google Earth Engine en Quillo, Ancash

Abstract

El análisis del cambio en el uso y cobertura del suelo en el distrito de Quillo, Áncash, evidencia un incremento sostenido de las áreas agrícolas, impulsado por actividades antrópicas, a pesar del bajo crecimiento demográfico. Este estudio tiene como objetivo principal Analizar el cambio de uso y cobertura del suelo a una escala de (5-6 años) empleando 8 imágenes satelitales de Landsat 5,8 y 9 (1988-2024) en épocas húmeda y seca, considerando variaciones estacionales. Se aplicó el algoritmo Random Forest en Google Earth Engine para la clasificación, utilizando datos de referencia y métricas de precisión para su validación. Los resultados evidencian una expansión significativa de la superficie agrícola (96.6 km² en la época húmeda) y de las áreas urbanas (0.3 km² en la misma estación), en detrimento de coberturas naturales clave. En particular, se registró una reducción sustancial del pajonal andino (-93.0 km²), el matorral arbustivo (-141.6 km² en la época húmeda), las áreas sin vegetación (-29.3 km²), el cardonal (-7.3 km²) y las áreas húmedas continentales ( 2.2 km²). A nivel de subcuencas, los resultados evidencian una alteración estructural del ecosistema altoandinos, comprometiendo su función en la regulación hídrica y la estabilidad del suelo, lo que podría intensificar procesos de erosión, pérdida de biodiversidad y reducción de servicios ecosistémicos esenciales. El modelo Random Forest mostró una alta precisión en la clasificación (exactitud global >80%, índice Kappa >0.80), validando su eficacia para el monitoreo de cambios de uso de suelo. Estos hallazgos subrayan la necesidad de estrategias de gestión sostenible que equilibren el crecimiento agrícola con la conservación ambiental, minimizando la degradación de los ecosistemas naturales y promoviendo prácticas de uso del suelo responsables.The analysis of land use and land cover change in the Quillo district, Áncash, reveals a sustained expansion of agricultural areas driven by anthropogenic activities, despite low demographic growth. This study aims to analyze land use and land cover changes over 5–6 year intervals, utilizing eight Landsat 5, 8, and 9 satellite images (1988–2024) during wet and dry seasons, accounting for seasonal variations. The classification was performed using the Random Forest algorithm in Google Earth Engine, with reference data and accuracy metrics for validation. The results indicate a significant expansion of agricultural land (96.6 km² in the wet season) and urban areas (0.3 km² in the same period) at the expense of key natural covers. Specifically, there was a substantial reduction in Andean grasslands (-93.0 km²), shrublands (-141.6 km² in the wet season), barren lands (-29.3 km²), cactus formations (-7.3 km²), and continental wetlands (-2.2 km²). At the sub-basin level, findings reveal a structural alteration of high Andean ecosystems, compromising their role in water regulation and soil stability, which could intensify erosion, biodiversity loss, and the decline of essential ecosystem services. The Random Forest model demonstrated high classification accuracy (overall accuracy >80%, Kappa index >0.80), validating its effectiveness for monitoring land use change. These findings highlight the urgent need for sustainable land management strategies that balance agricultural expansion with environmental conservation, minimizing ecosystem degradation and promoting responsible land use practices.