Análisis de la deforestación en el distrito de Vitoc 2014-2024 y su proyección al año 2050 con teledetección

Abstract

La presente investigación analiza la dinámica de la cobertura vegetal entre los años 2014 y 2024 y proyecta la deforestación al año 2050 en el distrito de Vitoc, provincia de Chanchamayo, región Junín. Se emplearon imágenes satelitales Landsat 8 procesadas en la plataforma Google Earth Engine, mediante clasificación supervisada con el algoritmo Random Forest y validación en campo. La cobertura vegetal fue clasificada en bosques, áreas deforestadas, cuerpos de agua y vegetación herbácea y/o arbustiva. Los resultados evidenciaron una pérdida acumulada de 539,4 ha de bosque en el periodo 2014–2024, concentrada principalmente en zonas cercanas a centros poblados y vías de acceso, asociada a la expansión de la frontera agrícola. La validación alcanzó un índice Kappa de 0,81, indicando alta precisión. La proyección al año 2050 se realizó mediante el modelo DINAMICA EGO, el cual mostró mejor desempeño que GEE, estimándose que las áreas deforestadas alcanzarán 5 262 ha, mientras que la cobertura boscosa se reducirá a 22 774 ha, representando una pérdida adicional de 5,21 % respecto al año 2024. Se concluye que la deforestación en el distrito presenta una tendencia creciente asociada a factores antrópicos, constituyendo una base técnica para la toma de decisiones orientadas a la gestión sostenible del territorio.This study analyzes the dynamics of vegetation cover between 2014 and 2024 and projects deforestation to the year 2050 in the district of Vitoc, located in the province of Chanchamayo, Junín region. Landsat 8 satellite imagery was processed using Google Earth Engine, applying supervised classification through the Random Forest algorithm and field validation techniques. Vegetation cover was classified into four categories: forests, deforested areas, water bodies, and herbaceous and/or shrub vegetation. Results showed a cumulative forest loss of 539.4 hectares during the 2014–2024 period, mainly concentrated near populated areas and road networks, associated with agricultural frontier expansion. Classification validation achieved a Kappa index of 0.81, indicating high accuracy. The 2050 projection was performed using the DINAMICA EGO model, which demonstrated better performance compared to GEE. It is estimated that deforested areas will reach 5,262 hectares, while forest cover will decrease to approximately 22,774 hectares, representing an additional loss of 5.21% compared to 2024. The findings indicate an increasing trend in deforestation driven by anthropogenic factors, providing a technical basis for decision-making aimed at sustainable land management.