11 jul9 Min. de lectura
La Pérdida de Cobertura Arbórea ≠ Deforestación: ¿Por Qué es Importante el Mapeo Preciso de Bosques en la Era de las Regulaciones de Sostenibilidad?
- Gusi Ayu Putri Chandrika Sari
- 7 jul
- 8 Min. de lectura
Nota del editor:
La Forest Accuracy Test representa el compromiso de Koltiva con la integridad geoespacial, liderado por Roland Sinulingga, Responsable de Medio Ambiente en KOLTIVA. Diseñada para evaluar la precisión de los conjuntos de datos de cobertura forestal, esta iniciativa garantiza que KoltiTrace MIS funcione con datos confiables, apoyando a los clientes en el cumplimiento de los requisitos de trazabilidad e informes de sostenibilidad con confianza.
Resumen ejecutivo:
La pérdida de cobertura arbórea no siempre equivale a deforestación. Mientras que la deforestación se refiere específicamente a la conversión permanente e inducida por el ser humano de bosques naturales en usos del suelo no forestales —como la agricultura comercial, la expansión urbana o la minería—, la pérdida de cobertura arbórea es un término más amplio. Abarca la eliminación total de cobertura arbórea por cualquier motivo, incluidos eventos naturales (como tormentas o incendios) y actividades humanas. Esta pérdida puede ser temporal o permanente, a diferencia de la deforestación, que implica un cambio de uso del suelo duradero (World Resources Institute, 2025).
En el monitoreo forestal, no todos los mapas ofrecen el mismo nivel de precisión. La Forest Accuracy Test es un método riguroso que se utiliza para evaluar qué tan exactamente se capturan atributos clave del bosque, como la cobertura arbórea, la composición de especies, el área y los cambios temporales. Aplica un muestreo basado en cuadrículas y métricas estadísticas de precisión para evaluar mapas forestales comúnmente utilizados, incluidos los de Global Forest Watch (GFW), Joint Research Centre (JRC) y Science Based Targets Network (SBTN), los cuales han sido utilizados en la herramienta Land Use Tracker (LUT) en KoltiTrace MIS.
Los resultados se han integrado en KoltiTrace MIS, fortaleciendo sus funciones de inteligencia geoespacial. Esta integración proporciona a los usuarios datos validados científicamente, lo que permite una trazabilidad más precisa, informes de cumplimiento normativo mejorados y decisiones de sostenibilidad basadas en datos.
Desde principios del siglo XXI, el mundo ha perdido aproximadamente 517 millones de hectáreas de cobertura arbórea, lo que representa alrededor del 13 % del dosel arbóreo total del planeta en el año 2000. Lo más alarmante es que esta pérdida se está acelerando: de 13,4 millones de hectáreas en 2001 a casi 29,6 millones de hectáreas en 2024 (World Resources Institute, 2025).
Sin embargo, en medio de esta creciente preocupación, a menudo se pasa por alto una verdad fundamental: la pérdida de cobertura arbórea no equivale necesariamente a deforestación.
¿Pérdida de cobertura arbórea ≠ Deforestación?
Definir qué constituye un bosque—y, por extensión, qué califica como deforestación o degradación forestal—es mucho más complejo de lo que parece. Definiciones variables, conjuntos de datos contradictorios y diferentes interpretaciones de imágenes satelitales contribuyen a una gran confusión. A esto se suma la creciente presión de regulaciones de sostenibilidad como el Reglamento de Deforestación de la UE (EUDR), lo que hace que la necesidad de claridad sea urgente.
La pérdida de cobertura arbórea se refiere a la eliminación del dosel arbóreo por cualquier motivo, ya sea causado por el ser humano o por perturbaciones naturales. Esta pérdida puede ser temporal o permanente (World Resources Institute, s.f.). En cambio, la deforestación suele definirse como la conversión permanente y provocada por el ser humano de bosques naturales en usos del suelo no forestales, como plantaciones, sitios mineros o áreas urbanas (World Resources Institute, 2025).
Índice de Contenidos:
Por qué Importan las Definiciones
Aunque a menudo se usan indistintamente, la pérdida de cobertura arbórea y la deforestación representan eventos ecológicos distintos, con implicaciones muy diferentes en cuanto al uso del suelo, la biodiversidad, las emisiones de carbono y el cumplimiento normativo.
Por ejemplo, la pérdida de cobertura arbórea puede deberse a la tala de madera, donde los árboles se cortan para la producción de madera y la tierra es posteriormente reforestada o se deja regenerar de forma natural (World Resources Institute, 2025).
En cambio, la deforestación implica la conversión permanente de un área forestal a usos no forestales, como la agricultura a gran escala, el desarrollo urbano o la minería. Esta transformación conlleva la pérdida de ecosistemas forestales y biodiversidad, y un aumento significativo de las emisiones de carbono.
Esta distinción es especialmente crítica para marcos regulatorios como el Reglamento de la UE sobre Deforestación (EUDR), que exige a las empresas un seguimiento preciso de los cambios en el uso del suelo. Confundir una pérdida temporal de árboles o no relacionada con la deforestación con deforestación real puede generar informes inexactos, daños reputacionales e incluso consecuencias legales.
El Enfoque de Koltiva: Construyendo Confianza con Datos Verificables
El World Resources Institute enfatiza esta diferencia: “La existencia de cobertura arbórea no siempre significa que haya un bosque, la pérdida de cobertura arbórea no siempre implica pérdida de bosque o deforestación, y el aumento de cobertura arbórea no siempre implica ganancia de bosque o restauración” (World Resources Institute, s.f.). Esta complejidad representa un desafío para los sistemas de monitoreo satelital, que a menudo detectan cambios en el dosel arbóreo sin identificar la causa subyacente. Como resultado, los usuarios deben evaluar los datos en su contexto, distinguiendo entre bosques manejados, ecosistemas naturales y cultivos comerciales de árboles.
Estas distinciones tienen implicaciones concretas. Los esfuerzos actuales por mejorar los datos espaciales a escala global buscan optimizar la forma en que se monitorea e interpreta la pérdida de bosques. Muchas herramientas de monitoreo, incluidas las utilizadas en plataformas de trazabilidad, pueden detectar cambios en la cobertura arbórea, pero a menudo no pueden determinar con precisión los impulsores específicos detrás de dichos cambios.
Este enfoque de múltiples fuentes refleja una realidad crítica: no existe un único mapa “correcto” o universal. Cada conjunto de datos se basa en metodologías, supuestos y definiciones diferentes.
Reconociendo que no hay una solución única para todos los casos, KoltiTrace MIS permite a los usuarios seleccionar el conjunto de datos más relevante según la geografía, el tipo de uso del suelo y los requisitos de reporte. Integra múltiples fuentes de datos —incluidas las del Centro Común de Investigación (JRC), Global Forest Watch (GFW) y la Science Based Targets Network (SBTN)— para proporcionar información contextualizada sobre la pérdida de bosques. Estas se presentan junto con nuestro conjunto de datos propio, que ofrece capacidades avanzadas de detección de cobertura forestal y cambios en el uso del suelo.
Como resultado, seleccionar el conjunto de datos más adecuado se convierte en una decisión estratégica y dependiente del contexto, que influye directamente en la precisión del cumplimiento normativo y en la efectividad de las intervenciones en sostenibilidad.
En Koltiva, creemos que la confianza comienza con la integridad y la transparencia de los datos. Por eso, nuestro experto en geoespacial, Roland Sinulingga, líder ambiental con 13 años de experiencia en Sistemas de Información Geográfica (SIG), lanzó la Prueba de Precisión Forestal (Forest Accuracy Test) para responder a una pregunta que muchos se hacen con frecuencia:“¿En qué mapa podemos confiar para verificar con precisión la deforestación?”
La Prueba de Precisión Forestal: ¿En qué mapa podemos confiar?
En el mundo del monitoreo forestal, no todos los mapas son iguales. La Prueba de Precisión Forestal es una metodología rigurosa desarrollada para evaluar la precisión con la que se miden o cartografían atributos forestales, como la cobertura arbórea, la composición de especies, la superficie o los cambios a lo largo del tiempo. Estas pruebas son esenciales para validar datos provenientes de sensores remotos, software de inventario forestal y bases de datos cartográficas, garantizando que las decisiones sobre la gestión forestal se basen en información confiable.
Liderada por nuestro Responsable Ambiental, esta Prueba de Precisión Forestal cumple tres propósitos principales:
Evaluar la precisión de los conjuntos de datos de código abierto disponiblesLa prueba evalúa qué tan bien cada conjunto de datos refleja las condiciones forestales reales en terreno. Al comparar las clasificaciones derivadas de satélites con datos de referencia, identifica fortalezas y limitaciones en la capacidad de cada fuente para detectar cobertura forestal y cambios.
Establecer una jerarquía de prioridad entre los conjuntos de datosNo todos los conjuntos de datos funcionan con la misma precisión en todos los paisajes. Esta prueba ayuda a clasificar los conjuntos de datos según su confiabilidad, permitiendo a los usuarios priorizar aquellos más adecuados para geografías o necesidades regulatorias específicas.
Informar políticas y toma de decisionesAl ofrecer una comparación clara y basada en evidencia, la prueba respalda a gobiernos, empresas y profesionales de la sostenibilidad en la selección del conjunto de datos forestales más adecuado para cumplimiento normativo, certificación o reportes. Ayuda a responder una pregunta crítica: ¿En qué mapa debemos confiar?
¿Cómo funciona la Prueba de Precisión Forestal?
Área de Estudio
El análisis se centró en los distritos de Sigi y Poso en Célebes Central, Indonesia. Estas dos zonas presentan características de cobertura terrestre distintas. Poso cuenta con un paisaje heterogéneo, que combina bosques de plantación mixtos y fincas de cacao. En cambio, Sigi es más homogénea, con áreas limitadas de plantaciones mixtas y cacao, y zonas de degradación notables debido a su superposición con el Parque Nacional Lore Lindu.
Enfoque de Muestreo por Cuadrícula
El área de estudio se dividió en una cuadrícula sistemática de 10 kilómetros para asegurar una representación justa de los distintos tipos de terreno. Este método evita sesgos por estratificación del terreno, lo que lo hace ideal para paisajes heterogéneos y permite comparaciones equitativas (“de manzana a manzana”) entre conjuntos de datos.
Matriz de Confusión y Coeficiente Kappa
Los resultados de clasificación de cada conjunto de datos fueron evaluados en comparación con los datos de referencia utilizando una matriz de confusión. El Coeficiente Kappa se utilizó para cuantificar los niveles de concordancia entre los conjuntos de datos.
Fórmula de Kappa:
La interpretación del Coeficiente Kappa:
La prueba incluyó todas las fuentes cartográficas integradas en el KoltiTrace MIS Land Use Tracker: JRC, GFW y SBTN.
¿Qué encontramos?
La imagen anterior muestra varias visualizaciones de conjuntos de datos de cobertura forestal junto con imágenes de alta resolución. Entre los conjuntos de datos evaluados (JRC, GFW y SBTN), el conjunto de datos de cobertura forestal 2020 de Global Forest Watch obtuvo un Coeficiente Kappa de 0.849, lo que indica una “concordancia casi perfecta”.
Este hallazgo respalda científicamente nuestra decisión de utilizar los datos de GFW como capa base para nuestro conjunto de datos avanzado, que combina:
Datos de cobertura forestal de GFW
Herramientas de verificación de escritorio
Modelado histórico del uso del suelo utilizando el algoritmo CCDC (Detección y Clasificación de Cambios Continuos). El método CCDC rastrea patrones espectrales a lo largo del tiempo, detectando incluso la pérdida de bosque en etapas tempranas, lo que ayuda a los usuarios a identificar deforestación real y no solo cambios en la cobertura arbórea.
“Aunque el conjunto de datos muestra una alta precisión, la validación en campo sigue siendo necesaria para confirmar los resultados. De cara al futuro, la integración de tecnologías GIS, IA y teledetección mejorará aún más nuestro análisis espacial. Koltiva tiene como objetivo desarrollar su propio algoritmo de detección forestal para lograr una precisión aún mayor”, sugiere Roland con base en este estudio.
¿Qué significa esto para los usuarios de KoltiTrace?
Con los resultados del Forest Accuracy Test integrados en KoltiTrace MIS, nuestros usuarios obtienen:
✅ Confianza en la precisión de los datos para el cumplimiento normativo, certificaciones e informes
✅ Flexibilidad para elegir conjuntos de datos alineados con políticas o metas de sostenibilidad
✅ Credibilidad a través de una metodología transparente y validada
En Koltiva, estamos comprometidos a ofrecer herramientas geoespaciales precisas y confiables. Con los datos del Forest Accuracy Test, nuestros clientes pueden tomar decisiones informadas sobre la cobertura del suelo, respaldadas por información validada y nuestro compromiso con la transparencia. Este es solo uno de los muchos pasos que damos para seguir liderando en trazabilidad digital y abastecimiento sostenible.
Recursos:
World Resources Institute. (n.d.). Key terms and definitions: Forests. WRI Research. https://www.wri.org/research/key-terms-and-definitions
Weisse, M., & Goldman, E. (2025). Forest loss. Global Forest Review. World Resources Institute. https://gfr.wri.org/forest-extent-indicators/forest-loss
Autor: Gusi Ayu Putri Chandrika Sari, Oficial de Redes Sociales en KOLTIVA
Expertos Técnicos: Roland Sinulingga, Líder de Medio Ambiente en KOLTIVA
Editor: Daniel A. Prasetyo, Jefe de Relaciones Públicas y Comunicaciones Corporativas en KOLTIVA
Sobre el Experto:
Roland Sinulingga es un profesional experimentado en geo-información con más de 13 años de experiencia en Sistemas de Información Geográfica (SIG) y teledetección. Su trabajo abarca la gestión de recursos naturales, evaluaciones HCV/HCS, monitoreo de plantaciones, planificación espacial y desarrollo sostenible. Roland ha liderado y apoyado proyectos técnicos en toda Indonesia —desde Aceh hasta Papúa— así como en Japón y los Países Bajos. Con una profunda experiencia en bases de datos espaciales y observación de la Tierra, aporta un fuerte compromiso con la aplicación de inteligencia geoespacial para el uso sostenible del suelo y la protección ambiental.
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