Enhanced Amazon Wetland Map with Multi-Source Remote Sensing Data

dc.contributor.authorSouza Ribeiro, João Victor
dc.contributor.authorMelo da Silva, Ana Paula
dc.contributor.authorOliveira Farias, Ricardo
dc.contributor.authorGomes-Martins, Lúcia Helena
dc.date.accessioned2026-04-27T21:14:05Z
dc.date.available2026-04-27T21:14:05Z
dc.date.issued2025-09-12
dc.description.abstractLos humedales amazónicos constituyen el ecosistema de agua dulce más grande y diverso del mundo, caracterizado por una variada vegetación inundada y el estuario del río Amazonas. Este ecosistema crítico es vulnerable a los cambios en el uso del suelo, la construcción de represas, la minería y el cambio climático. Si bien varios estudios han utilizado la teledetección para mapear los humedales en esta región, persiste una incertidumbre significativa que limita la evaluación de los impactos y las prioridades de conservación para los humedales amazónicos. Este estudio tiene como objetivo mejorar el mapeo de humedales mediante la integración de mapas existentes, datos de teledetección, conocimiento experto y computación en la nube a través de Earth Engine. Desarrollamos un sistema armonizado de clasificación regional de humedales adaptable a cada país, lo que nos permitió entrenar y construir un modelo de bosque aleatorio para clasificar los humedales utilizando un conjunto de datos de teledetección robusto. En 2020, los humedales abarcaban 151,7 millones de hectáreas (Mha), o el 22,0 % del área de estudio, más 7,4 Mha adicionales en zonas deforestadas. Las cuatro clases de humedales dominantes representaron el 98,5% del área total: Llanura aluvial forestal (89,0 Mha; 58,6%), Llanura aluvial herbácea de tierras bajas (29,6 Mha; 19,6%), Llanura aluvial de matorrales (16,7 Mha; 11,0%) y Aguas abiertas (14,1 Mha; 9,3%). La precisión general del mapeo fue del 82,2%. Del total de humedales en 2020, el 52,6% (es decir, 79,8 Mha) estaban protegidos en Territorios Indígenas, Unidades de Conservación y Sitios Ramsar. Las amenazas a los humedales mapeados incluyeron 7,4 Mha de pérdida debido a incendios y deforestación, con 800.000 ha adicionales perdidas entre 2021 y 2024 debido a la agricultura, la expansión urbana y la minería de oro. Cabe destacar que 21 millones de hectáreas de humedales se vieron directamente afectadas por la disminución de las precipitaciones y del agua superficial en 2020. Nuestros esfuerzos de cartografía ayudarán a identificar prioridades para la protección de los humedales y a fundamentar la toma de decisiones informadas por parte de los gobiernos locales y las comunidades ancestrales para la implementación de planes de conservación y gestión. Dado que el 47,4 % de los humedales cartografiados no están protegidos y presentan algún nivel de amenazas y presión, también existen oportunidades para ampliar las áreas protegidas e implementar prácticas eficaces de gestión y conservación.
dc.description.peer-reviewRevisión por pares
dc.formatapplication/pdfen
dc.identifier.citationSouza, C. M., Ferreira, B. G., Brandão, I. M., Rios, S., Aguilar-Brand, J., Schirmbeck, J., Valero, E., Restrepo-Galvis, M. A., Mollinedo-Veneros, E., Terneus, E., Rivero, N., Schirmbeck, L. W., Oliveira-Miranda, M. A., Augusto, C. C., Gonzales, J. E. V., Espinosa, J., Amilibia, J. C., Bentos, T. V., Silva, S. R., … Wiederhecker, H. C. (2025). Enhanced Amazon Wetland Map with Multi-Source Remote Sensing Data. En Remote Sensing (Vol. 17, Número 21). https://doi.org/10.3390/rs17213644
dc.identifier.doien
dc.identifier.issn2238-1910
dc.identifier.journalen
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12921/899
dc.language.isoen
dc.publisherUniversidad Federal del Amazonas (UFAM)
dc.relation.urien
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
dc.sourceRepositorio Institucional - IIAPen
dc.sourceInstituto de Investigaciones de la Amazonía Peruanaen
dc.subjecthumedal
dc.subjectAmazonia
dc.subjectgestión
dc.subjectconservación
dc.subjectuso de la tierra
dc.subjectcambio climático
dc.titleEnhanced Amazon Wetland Map with Multi-Source Remote Sensing Data
dc.typeArticle

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