<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Validación y refinamiento de alertas de deforestación para la amazonia colombiana mediante el método MapBiomas alerta

Cargando...
Miniatura

Fecha

Fecha

2026-05-07

Título de la revista

ISSN de la revista

Título del volumen

Editor

Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Compartir

Citar documento

Puentes Puentes, Cristian Leonardo (2026). Validación y refinamiento de alertas de deforestación para la amazonia colombiana mediante el método MapBiomas alerta. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. https://hdl.handle.net/11349/101568

Gestores bibliográficos

Altmetric

El indicador aparece cuando Altmetric registra menciones para este documento.

Documentos PDF

Resumen

This technical report documents the outcomes of an internship carried out at the Gaia Amazonas Foundation within the framework of the MapBiomas Alerta project, aimed at validating and refining deforestation alerts in the Colombian Amazon to optimize the precision of open geospatial data using SCCON, Google Earth Engine, and Alerts Workspace platforms. Through a multi-temporal human-validation methodology supported by a structured catalog of technical criteria, 682 initial alerts (4,224.69 hectares) were processed, identifying and filtering out 33.58% of false positives mainly caused by spatial redundancy among sensors. Following advanced stages of manual geometric polygon refinement and a rigorous internal quality audit that yielded a 97.28% reliability rate, the official publication of 378 final alerts was consolidated (3,429.32 hectares), heavily concentrated within the departments of Caquetá, Guaviare, and Meta. The spatial analysis characterized extensive livestock farming as the primary land-use driver (45.24%), while successfully identifying 25.66% of the alerts as indigenous traditional cultural land use (chagras), thereby preventing the criminalization of ancestral subsistence practices. Lastly, visual quality glitches during the re-exporting process of Planet imagery were identified as the main technical bottleneck (accounting for 78.26% of rejections during the refinement phase), leading to the recommendation of integrating partial automated filtering tools within the platform to optimize operational times without replacing essential human interpretation.

Descripción

Este informe técnico documenta los resultados de la pasantía realizada en la Fundación Gaia Amazonas dentro del proyecto MapBiomas Alerta, cuyo objetivo fue validar y refinar alertas de deforestación en la Amazonía colombiana para optimizar la precisión de los datos geoespaciales públicos mediante el uso de las plataformas SCCON, Google Earth Engine y Alerts Workspace. A través de una metodología multitemporal de validación humana apoyada en un catálogo estructurado de criterios técnicos, se procesaron inicialmente 682 alertas (4.224,69 hectáreas), logrando identificar y descartar un 33,58% de falsos positivos causados principalmente por redundancia espacial entre sensores. Tras fases avanzadas de refinamiento geométrico manual y una rigurosa auditoría interna que alcanzó el 97,28% de confiabilidad, se consolidó la publicación oficial de 378 alertas finales (3.429,32 hectáreas) concentradas críticamente en los departamentos de Caquetá, Guaviare y Meta. El análisis espacial caracterizó la ganadería extensiva como el principal motor de transformación del suelo (45,24%), al tiempo que permitió identificar un 25,66% de las alertas como áreas de uso cultural tradicional indígena (chagras comunitarias), evitando la criminalización de estas prácticas ancestrales. Finalmente, se determinó que los fallos de calidad visual en la reexportación de imágenes Planet constituyeron el principal cuello de botella operativo (78,26% de los rechazos en refinamiento), por lo que se recomienda la implementación de herramientas de automatización parcial en la plataforma para disminuir tiempos de procesamiento sin sustituir el criterio técnico humano.

Citación