Resumen


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La presente investigación evaluó el cambio espacio-temporal en el bosque subtropical del distrito de Malakand mediante técnicas de teledetección y SIG. El objetivo principal era identificar las diferentes clases de cobertura del suelo y determinar los cambios temporales de la cobertura forestal en el área de estudio. Este estudio se basó en dos técnicas de clasificación diferentes para la clasificación de la cubierta del suelo. En este estudio, se adquirieron cuatro imágenes Landsat con un intervalo de 10 años desde 1988 hasta 2018. La clasificación de máxima verosimilitud y la clasificación de mínima distancia se aplicaron a las cuatro imágenes paso a paso. La superficie total del distrito de Malakand se registró como 975,32 km2. En lo que respecta a la cobertura porcentual de la superficie, el bosque cubrió el 22,1 % de la superficie total, mientras que los asentamientos, la agricultura, las tierras baldías y el agua cubrieron el 17,7, el 23,3, el 33 y el 3,9 % respectivamente en 1988. Durante el año 2018, el bosque cubrió el 9,3 % de la superficie total, así también los asentamientos de otras clases, la agricultura, la tierra estéril y el agua han cubierto el 33,8, 22,3, 31,8 y 3,7 respectivamente. El cambio en la superficie forestal a lo largo del tiempo fue de 60,4 km2, lo que equivale a un 6,2 % durante el período 1998-2008 y, en última instancia, la deforestación global fue de 124,4 km2, lo que equivale a una pérdida del 12,7 % de la superficie forestal perdida entre 1998 y 2018. Por lo tanto, la superficie forestal se transformó en asentamientos y tierras baldías de 1988 a 2018. Se calculó el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) para 1988, 1998, 2008 y 2018. Según el análisis del NDVI, la deforestación total a lo largo del tiempo fue de 166,29 km2 en los últimos 30 años (1988-2018), con un porcentaje de deforestación del 43,66 % de superficie perdida. Las imágenes Landsat tienen una resolución de 30 metros y los cambios en las áreas forestales pequeñas no pueden ser detectados por las imágenes Landsat, a diferencia de los productos de alta resolución que pueden detectar más deforestación en comparación.

Autores/as

Syed Hassan Raza

ORCID iD
Departamento de Silvicultura y Manejo de Pastizales, PMAS Universidad de Agricultura Arid, Rawalpind
Pakistán

Muhammad Irfan Ashraf

ORCID iD
Departamento de Silvicultura y Manejo de Pastizales, PMAS Universidad de Agricultura Arid, Rawalpind
Pakistán

Areeba Binte Imran

ORCID iD
Departamento de Silvicultura y Manejo de Pastizales, PMAS Universidad de Agricultura Arid, Rawalpind
Pakistán

Ishfaq Ahmad Khan

ORCID iD
Departamento de Silvicultura y Manejo de Pastizales, PMAS Universidad de Agricultura Arid, Rawalpind
Malasia

Syed Ghayoor Ali Shah

ORCID iD
Departamento de Silvicultura y Manejo de Pastizales, PMAS Universidad de Agricultura Arid, Rawalpind
Pakistán

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Palabras clave

Deforestation; Spatio-temporal analysis; Landsat, Supervised Classification; NDVI.

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