INTRIDUCCION

El objetivo de este trabajo es realizar un análisis de detección de cambios en zonas urbanísticas utilizando imágenes Sentinel-2. Se emplea el Índice de Diferencia Normalizada Edificada (NDBI) para identificar áreas urbanas o en desarrollo frente a zonas naturalizadas (vegetación, agua o suelos desnudos).

En este caso, el análisis se centra en un área de bosque tropical, ecosistema altamente biodiverso y de gran importancia para la regulación del ciclo hídrico, la captura de carbono y la conservación de especies. La expansión urbana y de actividades agrícolas en estas zonas genera un impacto directo sobre la cobertura forestal, provocando fragmentación del hábitat, pérdida de biodiversidad y alteraciones en los servicios ecosistémicos.

El análisis no busca solo identificar áreas urbanas consolidadas, sino también suelos desnudos y nuevas áreas de uso agropecuario, que funcionan como indicadores tempranos de expansión urbana y de degradación forestal. Estas áreas representan zonas de transición donde el bosque natural está siendo reemplazado por infraestructura, cultivos o áreas de desarrollo humano, y su detección temprana es fundamental para implementar estrategias de conservación y planificación territorial sostenible.

En ese sentido este tipo de análisis multitemporal proporciona información valiosa para la gestión sostenible de los bosques tropicales, al permitir cuantificar no solo la extensión de la expansión urbana sino también su efecto en la cobertura forestal, generando mapas de cambio y estadísticas que facilitan la identificación de zonas críticas de pérdida de bosque, así como la planificación de medidas de mitigación o conservación efectivas.

ANTECEDENTES

Desde aproximadamente 2017, varias colonias menonitas (en particular las identificadas como Vanderland, Osterreich, Providencia — en la región de Tierra Blanca, Loreto — así como Masisea en Ucayali y Chipiar en la frontera Loreto‑Ucayali, han activado procesos de deforestación extensiva en bosques tropicales primarios para establecerse y desarrollar actividades agrícolas mecanizadas. Según el programa Monitoring of the Andean Amazon Program (MAAP), solo cinco de estas colonias han deforestado más de 4 800 ha entre 2017 y 2022. 

Posteriormente, el monitoreo actualizado indica que la cifra ha superado las 7 000 ha hasta agosto de 2023, con un tercio del total (2 426 ha) concentradas en el intervalo 2022‑agosto 2023. 

En el caso de la colonia Chipiar, por ejemplo, se documentaron 2 221 ha deforestadas desde 2020, de las cuales el 76 % ocurrió en 2022‑2023. 

Estos procesos implican la conversión de bosque primario a terrenos agrícolas o de asentamiento de estos grupos, mediante el uso de maquinaria pesada, quemas forestales y tala, lo que altera profundamente la cobertura forestal, la estructura del ecosistema y los servicios ecosistémicos. Las investigaciones señalan que buena parte de estos cambios se producen sin autorizaciones formales, siendo objeto de investigaciones de la Fiscalía Especializada en Materia Ambiental en Perú. 

Este fenómeno adquiere relevancia para el análisis de expansión urbana o usos humanos sobre bosques tropicales porque representa no solamente un reemplazo gradual de vegetación por infraestructura, sino también una señal de anticipación de urbanización o desarrollo productivo (suelos desnudos, parcelas agrícolas, caminos de acceso) que pueden preceder a asentamientos definitivos. Por tanto, cuantificar estas pérdidas de bosque sirve como indicador temprano de transformación del paisaje que va más allá del tradicional “urbano” y revela dinámicas de cambio de uso de suelo que afectan directamente la conservación del bosque tropical.

DESCRIPCION DE AREA DE ESTUDIO

El área de estudio se ubica en la Amazonía peruana, comprendiendo parte de los distritos de Padre Márquez (Región Loreto) y Nueva Requena (Región Ucayali), en una zona de transición entre bosques tropicales primarios y áreas ya intervenidas por asentamientos humanos. 

El área se encuentra vinculada al establecimiento reciente de una colonia menonita, que ha desarrollado actividades agrícolas mecanizadas y ha construido asentamientos para su población, provocando la deforestación de bosque tropical primario y la conversión de tierras a suelo desnudo y parcelas productivas.

OBJETIVOS

Analizar la dinámica de cambio en la cobertura terrestre en el ámbito de los distritos de Padre Márquez (Loreto) y Nueva Requena (Ucayali), con énfasis en la detección y cuantificación de la expansión urbana y agrícola asociada a la colonia menonita, mediante la aplicación del Índice de Diferencia Normalizada Edificada (NDBI) y técnicas de análisis multitemporal a partir de imágenes Sentinel 2.

METODOLOGIA

La delimitación del área de estudio

se realizó mediante la digitalización de un polígono de estudio en Google Earth Engine (GEE) basado en imágenes satelital.

Preprocesamiento de imágenes

Se utilizaron imágenes satelitales Sentinel-2 MSI Nivel 2A del repositorio COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED. Se seleccionaron tres fechas representativas del periodo seco (junio–agosto) de los años 2020, 2022 y 2024, lo que permite minimizar la interferencia de nubosidad y facilitar la comparación multitemporal.

Para garantizar la calidad del análisis se aplicaron los siguientes pasos:

• Filtrado temporal de las imágenes según rango de fechas (junio–agosto) por cada año analizado.
• Filtrado espacial por el polígono de estudio.
• Eliminación de nubes y sombras mediante una función personalizada basada en la banda SCL (Scene Classification Layer), excluyendo los valores correspondientes a nubes medias, altas, cirros y sombras.
• Generación de mosaicos anuales a partir del cálculo de la mediana de las imágenes limpias, con el fin de reducir ruido y obtener una representación espectral estable.

Cálculo del índice NDBI

El NDBI se calculó para cada mosaico mediante la ecuación:

Donde:

• SWIR = Banda 11 (B11)
• NIR = Banda 8 (B8)

El índice NDBI resalta las áreas urbanas o construidas, pero también identifica suelos desnudos o áreas degradadas, que son indicadores de expansión urbana o agrícola.

Clasificación y detección de cambios

Se crearon muestras de entrenamiento para dos clases:

• Cambio (1): zonas con transformación visible (suelo desnudo, áreas edificadas o agrícolas).
• No cambio (0): zonas estables sin modificación visible.

Se generaron pares de imágenes multitemporales:

• 2020–2022
• 2022–2024

Se aplicó el clasificador Random Forest con 50 árboles de decisión, utilizando las bandas NDBI de cada par de años como variables de entrada.

Las imágenes clasificadas se reclasificaron en dos valores:

• 0 = No cambio
• 1 = Cambio

Cálculo de áreas de cambio

Se generaron máscaras de cambio a partir de los resultados de clasificación, multiplicando los píxeles clasificados como cambio por el área de píxel (10 m × 10 m).

La suma total de píxeles de cambio se transformó a kilómetros cuadrados (km²) para cuantificar la superficie afectada.

Exportación y análisis espacial

Los archivos resultantes se exportaron en formato GeoTIFF y Asset para su posterior análisis en entornos SIG (como ArcGIS Pro o QGIS), permitiendo:

• Evaluar la distribución espacial del cambio.
• Analizar la relación entre las zonas deforestadas y la cercanía a caminos o áreas agrícolas.

Elaborar mapas temáticos comparativos por año.

Resultados

El análisis multitemporal de cambio de cobertura se efectuó mediante la aplicación del Índice de Diferencia Normalizada Edificada (NDBI) sobre imágenes Sentinel en los periodos 2020–2022 y 2022–2024. Este procedimiento permitió identificar las áreas con incremento en reflectancia en el infrarrojo de onda corta (SWIR) y disminución en el infrarrojo cercano (NIR), asociadas a superficies artificiales o de suelo desnudo, que son indicativas de procesos de expansión urbana y pérdida de cobertura boscosa.

Los valores de NDBI obtenidos presentaron un desplazamiento promedio positivo en los píxeles clasificados como cambio, confirmando la sustitución progresiva de coberturas forestales de alta reflectancia en NIR por superficies de mayor respuesta en SWIR. La comparación de histogramas de ambos periodos evidenció una ampliación del rango de valores edificados, lo que sugiere una consolidación del proceso de conversión de suelo.

Es así que durante el periodo 2020–2022, el análisis espacial evidenció un total de 136.54 m² de superficie clasificada como área de cambio positivo en el NDBI, correspondiente a zonas de eliminación de vegetación natural y apertura de áreas para uso antrópico. Estas unidades se localizaron principalmente en los márgenes de caminos secundarios y sectores adyacentes a los núcleos iniciales de ocupación menonita, donde se observó un patrón de cambio disperso y de baja densidad, compatible con fases tempranas de establecimiento y conversión de bosques primarios.

En el periodo 2022–2024, la superficie transformada aumentó a 235.96 m², lo que representa un incremento del 72.8 % en relación con el periodo anterior. La espacialización de los resultados muestra un patrón de cambio más continuo y concentrado, con tendencia hacia la consolidación de zonas agrícolas y residenciales dentro del área de estudio. Este comportamiento evidencia una intensificación del proceso de deforestación y expansión del uso urbano-rural, característico de los modelos de colonización basados en apertura de bosques tropicales para actividades agropecuarias.

En síntesis, los resultados confirman que durante el periodo de 2020 -2024 se evidencio un proceso de crecimiento rural no planificado de 372.20 m² en total, lo que se traduce en perdida de bosque tropical primario, con una tendencia creciente en los últimos cuatro años. Este patrón constituye un indicador de presión sobre los ecosistemas amazónicos y sustenta la necesidad de fortalecer los mecanismos de monitoreo satelital continuo y de control territorial en la zona de estudio.

CONCLUSIONES

El análisis multitemporal del NDBI permitió identificar y cuantificar con precisión los patrones de expansión urbana y pérdida de cobertura forestal en el ámbito de los distritos de Padre Márquez (Loreto) y Nueva Requena (Ucayali), evidenciando una transformación progresiva del paisaje amazónico entre los años 2020 y 2024.

Los resultados obtenidos muestran un incremento significativo de la superficie afectada, pasando de 136.54 m² en el periodo 2020–2022 a 235.96 m² en el periodo 2022–2024, lo que representa un aumento del 72.8 % en las áreas de cambio. Este comportamiento refleja una aceleración de la deforestación vinculada a la expansión de asentamientos humanos y actividades productivas, principalmente de origen menonita.

La aplicación del NDBI se consolida como una herramienta eficaz para la detección de cambios en áreas urbanas y suelos desnudos, permitiendo diferenciar zonas edificadas y áreas en proceso de conversión. En contextos amazónicos, este índice es especialmente útil para detectar de manera temprana la apertura de bosque tropical primario para fines agrícolas o de asentamiento, sirviendo como un indicador indirecto de presión sobre ecosistemas naturales.

RECOMENDACIONES

Implementar un sistema de monitoreo satelital permanente, basado en plataformas como Google Earth Engine (GEE), para la detección temprana de deforestación y expansión de áreas agrícolas o urbanas. Se recomienda integrar índices espectrales complementarios como NDVI, NBR y SAVI, además del NDBI, para mejorar la precisión en la discriminación de coberturas.

BIBLIOGRAFIA

Finer, M., & Ariñez, A. (2022, octubre 18). Mennonites have deforested 4,800 hectares (11,900 acres) in the Peruvian Amazon (MAAP #166). Monitoring of the Andean Amazon Program. https://www.maapprogram.org/mennonites-peru-4800/ MAAP+1

Finer, M., & Mamani, N. (2024, octubre 23). Mennonite Colonies Continue Major Deforestation in Peruvian Amazon (MAAP #222). Monitoring of the Andean Amazon Program. https://www.maapprogram.org/mennonites-deforestation-peru-amazon/

Zúñiga, J., & Rodríguez, E. (2022). Aplicación de índices espectrales en el monitoreo de deforestación inducida por colonias menonitas en la Amazonía peruana. Revista Amazónica de Investigación Ambiental, 8(2), 101–116.