Mining and Logging Threat: Exploração madeireira

MAAP #136: Desmatamento na Amazônia 2020 (Final)

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Mapa base. Pontos críticos de perda florestal na Amazônia em 2020. Dados: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, RAISG, MAAP. As letras AE correspondem aos exemplos de zoom abaixo.

*Para baixar o relatório, clique em “Imprimir” em vez de “Baixar PDF” na parte superior da página.

Em janeiro, apresentamos o primeiro panorama do desmatamento da Amazônia em 2020 com base em dados de alerta de alerta precoce ( MAAP #132 ).

Aqui, atualizamos esta análise com base nos dados anuais mais definitivos e recém-divulgados.*

O  Mapa Base ilustra os resultados finais e indica os principais focos  de perda de floresta primária na Amazônia em 2020.

Destacamos várias  descobertas importantes :

  • A Amazônia perdeu quase 2,3 milhões de hectares (5,6 milhões de acres) de floresta primária em 2020 nos nove países que abrange.
  • Isso representa um aumento de 17% na perda de floresta primária na Amazônia em relação ao ano anterior (2019) e o terceiro maior total anual registrado desde 2000 (veja o gráfico abaixo)
  • Os países com maior perda de floresta primária na Amazônia em 2020 são 1) Brasil, 2) Bolívia, 3) Peru, 4) Colômbia, 5) Venezuela e 6) Equador.
  • 65% ocorreram no Brasil (que ultrapassou 1,5 milhões de hectares perdidos), seguido por 10% na Bolívia, 8% no Peru e 6% na Colômbia (os demais países estão todos abaixo de 2%).
  • Para Bolívia, Equador e Peru, 2020 registrou a maior perda histórica de floresta primária na Amazônia. Para a Colômbia, foi a segunda maior já registrada.

Em todos os gráficos de dados, o laranja indica a perda de floresta primária em 2020 e o vermelho indica todos os anos com totais maiores que 2020.

Por exemplo, a Amazônia perdeu quase 2,3 milhões de hectares em 2020 (laranja), o terceiro maior número já registrado, atrás apenas de 2016 e 2017 (vermelho).

Observe que os três anos com os maiores índices (2016, 2017 e 2020) tiveram uma coisa importante em comum: incêndios florestais descontrolados na Amazônia brasileira.

Veja abaixo gráficos específicos por país, principais descobertas e imagens de satélite dos quatro principais países de desmatamento da Amazônia em 2020 (Brasil, Bolívia, Peru e Colômbia).

Amazônia brasileira

2020 teve a sexta maior perda de floresta primária já registrada (1,5 milhão de hectares) e um aumento de 13% em relação a 2019.

Muitos dos pontos críticos de 2020 ocorreram na Amazônia brasileira , onde o desmatamento em massa se estendeu por quase toda a região sul.

Um fenômeno comum observado nas imagens de satélite em agosto foi que as áreas de floresta tropical foram primeiro desmatadas e depois queimadas, causando grandes incêndios devido à abundante biomassa recentemente cortada (Imagem A). Esse também foi o padrão observado na temporada de incêndios de alto perfil na Amazônia em 2019. Grande parte do desmatamento nessas áreas parece estar associado à expansão das áreas de pastagem para gado .

Em setembro de 2020 (e diferente de 2019), houve uma mudança para incêndios florestais reais na Amazônia (Imagem B). Veja MAAP #129 para mais informações sobre a ligação entre desmatamento e incêndio em 2020.

Observe que os três anos com os maiores índices (2016, 2017 e 2020) tiveram uma coisa importante em comum: incêndios florestais descontrolados na Amazônia brasileira.

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Imagem A. Desmatamento na Amazônia brasileira (estado do Amazonas) de 2.540 hectares entre janeiro (painel esquerdo) e novembro (painel direito) de 2020. Dados: Planet.
Imagem B. Incêndio florestal na Amazônia brasileira (estado do Pará) que queimou 9.000 hectares entre março (painel esquerdo) e outubro (painel direito) de 2020. Dados: Planet.

Amazônia boliviana

2020 teve a maior perda de floresta primária já registrada na Amazônia boliviana, ultrapassando 240.000 hectares.

De fato, os focos mais intensos em toda a Amazônia ocorreram no sudeste da Bolívia, onde os incêndios devastaram as florestas amazônicas mais secas (conhecidas como ecossistemas Chiquitano e Chaco).

A imagem C mostra a queima de uma área enorme (mais de 260.000 hectares ) nas florestas secas de Chiquitano (departamento de Santa Cruz).

Imagem C. Incêndio florestal na Amazônia boliviana (Santa Cruz) que queimou mais de 260.000 hectares entre abril (painel esquerdo) e novembro (painel direito) de 2020. Dados: ESA.

Amazônia peruana

2020 também teve a maior perda de floresta primária já registrada na Amazônia peruana, ultrapassando 190.000 hectares.

Esse desmatamento está concentrado na região central. No lado positivo, a mineração ilegal de ouro que assolava a região sul diminuiu graças à ação efetiva do governo (veja MAAP #130 ).

A Imagem D mostra o desmatamento em expansão (mais de 110 hectares) e a construção de estradas para exploração madeireira (3,6 km) em um território indígena ao sul do Parque Nacional Sierra del Divisor, na Amazônia peruana central (região de Ucayali). O desmatamento parece estar associado a uma fronteira de expansão de agricultura de pequena escala ou pastagem para gado.

Imagem D. Desmatamento e construção de estradas para exploração madeireira na Amazônia peruana (região de Ucayali) entre março (painel esquerdo) e novembro (painel direito) de 2020. Dados: Planet.

Amazônia Colombiana

2020 teve a segunda maior perda de floresta primária já registrada na Amazônia colombiana, quase 140.000 hectares.

Conforme descrito em relatórios anteriores (veja MAAP #120 ), há um “arco de desmatamento” concentrado na Amazônia noroeste colombiana. Este arco impacta inúmeras áreas protegidas (incluindo parques nacionais) e Reservas Indígenas.

Por exemplo, a Imagem E mostra o desmatamento recente de mais de 500 hectares no Parque Nacional de Chiribiquete. Desmatamento semelhante naquele setor do parque parece ser conversão para pasto de gado .

Imagem E. Desmatamento na Amazônia colombiana de mais de 500 hectares no Parque Nacional Chiribiqete entre janeiro (painel esquerdo) e dezembro (painel direito) de 2020. Dados: ESA, Planet.

*Notas e Metodologia

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A análise foi baseada em dados anuais de resolução de 30 metros produzidos pela Universidade de Maryland (Hansen et al 2013), obtidos da página de download de dados “Global Forest Change 2000–2020” . Também é possível visualizar e interagir com os dados no portal principal Global Forest Change .

Importante, esses dados detectam e classificam áreas queimadas como perda florestal. Quase todos os incêndios na Amazônia são causados ​​pelo homem. Além disso, esses dados incluem algumas perdas florestais causadas por forças naturais (deslizamentos de terra, tempestades de vento, etc.).

Observe que, ao comparar 2020 com os primeiros anos, há várias diferenças metodológicas da Universidade de Maryland introduzidas nos dados após 2011. Para obter mais detalhes, consulte “ Notas do usuário para atualização da versão 1.8 ”.

Vale ressaltar que descobrimos que os alertas de alerta precoce (GLAD) são um bom (e muitas vezes conservador) indicador dos dados anuais finais.

Nossa distribuição geográfica inclui nove países e consiste em uma combinação do limite da bacia hidrográfica da Amazônia (mais notavelmente na Bolívia) e do limite biogeográfico da Amazônia (mais notavelmente na Colômbia), conforme definido pela RAISG. Veja o Mapa Base acima para delinear esse limite híbrido da Amazônia, projetado para inclusão máxima. A inclusão do limite da bacia hidrográfica na Bolívia é uma mudança recente incorporada para melhor incluir o impacto nas florestas secas da Amazônia do Chaco.

Aplicamos um filtro para calcular apenas a perda de floresta primária. Para nossa estimativa de  perda de floresta primária  , cruzamos os dados de perda de cobertura florestal com o conjunto de dados adicional “florestas tropicais úmidas primárias” de 2001 (Turubanova et al 2018). Para mais detalhes sobre esta parte da metodologia, consulte o  Blog Técnico  do Global Forest Watch (Goldman e Weisse 2019).

Para identificar os hotspots de desmatamento, conduzimos uma estimativa de densidade kernel. Este tipo de análise calcula a magnitude por unidade de área de um fenômeno particular, neste caso, a perda de cobertura florestal. Conduzimos esta análise usando a ferramenta Kernel Density do Spatial Analyst Tool Box do ArcGIS. Usamos os seguintes parâmetros:

Raio de busca: 15.000 unidades de camada (metros)
Função de densidade do kernel: Função do kernel quártico
Tamanho da célula no mapa: 200 x 200 metros (4 hectares)
Todo o resto foi deixado na configuração padrão.

Para o Mapa Base, usamos as seguintes porcentagens de concentração: Média: 7-10%; Alta: 11-20%; Muito Alta: >20%.

Hansen, MC, PV Potapov, R. Moore, M. Hancher, SA Turubanova, A. Tyukavina, D. Thau, SV Stehman, SJ Goetz, TR Loveland, A. Kommareddy, A. Egorov, L. Chini, CO Justice e JRG Townshend. 2013. “Mapas globais de alta resolução da mudança da cobertura florestal do século XXI.” Science 342 (15 de novembro): 850–53.

Reconhecimentos

Agradecemos a E. Ortiz (AAF), M. Silman (WFU) e M. Weisse (WRI/GFW) pelos comentários úteis sobre este relatório.

Este trabalho foi apoiado pela NORAD (Agência Norueguesa para Cooperação para o Desenvolvimento) e pelo ICFC (Fundo Internacional de Conservação do Canadá).

Citação

Finer M, Mamani N (2020) Pontos críticos de desmatamento na Amazônia 2020 (final). MAAP: 136.

MAAP #99: Detecção de exploração madeireira ilegal na Amazônia peruana

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Nova estrada madeireira na Amazônia peruana. Dados: Planet.

Na Amazônia peruana, a maior parte da exploração madeireira é seletiva (não desmatamento), com os alvos sendo espécies de maior valor. Assim, a exploração madeireira ilegal é difícil de detectar com imagens de satélite.

No entanto, no MAAP #85 , apresentamos o potencial das imagens de satélite na identificação de estradas de exploração madeireira , que são um dos principais indicadores da atividade madeireira na remota Amazônia.

Aqui, damos um passo adiante e mostramos como combinar dados de estradas de exploração madeireira com dados adicionais de uso da terra, como licenças e concessões florestais, para identificar possível exploração madeireira ilegal.

Esta análise, baseada na Amazônia peruana, tem duas partes. Primeiro , identificamos a construção de novas estradas de exploração madeireira em 2018, atualizando nosso conjunto de dados anterior de 2015-17 (veja Base Map ).

Em segundo lugar, analisamos essas novas estradas de exploração madeireira em relação às informações espaciais adicionais agora disponíveis nos portais da web do governo*, a fim de identificar possíveis ilegalidades.

*Analisamos informações em vários sites agora disponíveis de autoridades nacionais e regionais, como SISFOR (OSINFOR), GEOSERFOR (SERFOR) e IDERs (Spatial Data Infrastructure of Regional government). Esses novos recursos fornecem informações valiosas, no entanto, podem ter limitações na capacidade de atualizar constantemente informações sobre o status de concessões e licenças florestais.

Mapa Base. Estradas de exploração madeireira. Dados: MAAP, SERNANP

Mapa Base

O Mapa Base ilustra a localização precisa das estradas madeireiras construídas na Amazônia peruana nos últimos quatro anos.

Anteriormente ( MAAP #85 ), estimamos a construção de 2.200 quilômetros de estradas de exploração madeireira durante 2015-17 (amarelo).

Aqui, estimamos a construção de mais 1.100 km em 2018 ( rosa ).

Assim, no total, documentamos a construção de 3.300 km de estradas madeireiras nos últimos quatro anos (2015-18).

Observe que essas estradas madeireiras estão concentradas principalmente nas regiões de Ucayali, Madre de Dios (nordeste) e Loreto (sul).

Casos de Possível Exploração Florestal Ilegal

A. Estradas de exploração madeireira em áreas não florestais

O Zoom A mostra a construção de uma estrada de exploração madeireira além da divisa de uma licença florestal, em uma área não florestal. Neste caso, a estrada se estende perto (200 metros) da divisa de uma área protegida (Reserva Comunal Ashaninka). É importante ressaltar que este tipo de análise requer informações frequentemente atualizadas das entidades que concedem licenças florestais, como governos regionais .  

Zoom A. Dados: Planeta, MAAP, SERNANP, OSINFOR, IBC

B. Estradas de exploração madeireira em concessões canceladas

O Zoom B mostra a construção de estradas de exploração madeireira dentro de concessões madeireiras classificadas como “Caducado” ou canceladas (não mais ativas). Esse tipo de análise também requer informações frequentemente atualizadas sobre o status das concessionárias florestais.

Zoom B. Dados: Planeta, MAAP, OSINFOR, GOREU

C. Estradas de exploração madeireira em concessões de castanha-do-brasil

O Zoom C mostra a construção de estradas de exploração madeireira dentro de uma concessão florestal de castanha-do-brasil. Embora alguma extração de madeira gerenciada seja permitida em concessões de castanha-do-brasil, a construção extensiva de duas estradas de exploração madeireira, juntamente com os limites irregulares da área de exploração madeireira, chamaram a atenção. Uma investigação detalhada do Serviço Florestal Peruano (SERFOR) e do promotor ambiental (FEMA) revelou a ilegalidade dessa atividade madeireira (veja este artigo  da Mongabay para mais informações).

Zoom C. Dados: Planeta, MAAP, OSINFOR

D. Estradas de exploração madeireira em áreas protegidas

O Zoom D mostra parte de uma estrada de exploração madeireira entrando em uma área protegida (Reserva Comunal El Sira). Parece que esta seção da reserva se sobrepõe a uma licença florestal obtida após a criação da área protegida. Vale ressaltar que, de acordo com a lei peruana, a extração de madeira não é permitida dentro de áreas protegidas como El Sira.

Zoom D. Dados: Planeta, MAAP, SERNANP, OSINFOR, GOREU, IBC

O SERNANP (Serviço Nacional de Áreas Naturais Protegidas do Peru) comunicou esses fatos à região da Promotoria Provincial Especializada em Meio Ambiente de Ucayali (sede de Atalaya). Além disso, o SERNANP está gerenciando o processo de anulação da licença, uma vez que não conta com o parecer técnico do SERNANP, requisito conforme estabelecido pela regulamentação atual.

Referências

Planet Team (2017). Planet Application Program Interface: No espaço para a vida na Terra. São Francisco, CA.  https://api.planet.com

Agradecimentos

Agradecemos à OSINFOR, SERNANP Alfredo Cóndor (ACCA) e Lorena Durand (ACCA) pelos comentários úteis a este relatório.

Citação

Villa L, Finer M (2019) Detecção de exploração madeireira ilegal na Amazônia peruana. MAAP: 99.

Síntese do MAAP nº 3: Desmatamento na Amazônia Andina (Tendências, Pontos Críticos, Motores)

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Imagem de satélite do desmatamento produzida pela United Cacao. Fonte: DigitalGlobe (Nextview)

O MAAP , uma iniciativa da organização  Amazon Conservation , usa tecnologia de satélite de ponta   para monitorar  o desmatamento  em  tempo quase real  na  megadiversa  Amazônia Andina  (Peru, Colômbia, Equador e Bolívia).

O monitoramento é baseado em  5 sistemas de satélite: Landsat (NASA/USGS), Sentinel (Agência Espacial Europeia), PeruSAT-1 e as empresas Planet e DigitalGlobe. Para mais informações sobre nossa metodologia inovadora, veja este artigo recente na Science Magazine .

Lançado em 2015, o MAAP publicou quase 100 relatórios de alto impacto sobre os principais problemas atuais do desmatamento na Amazônia.

Aqui, apresentamos nosso terceiro relatório anual de síntese com o objetivo de descrever concisamente o panorama geral: tendências, padrões, pontos críticos e impulsionadores do desmatamento na Amazônia andina.

Nossas principais descobertas incluem:

Tendências :  O desmatamento na Amazônia andina atingiu  4,2 milhões de hectares  (10,4 milhões de acres) desde 2001. O desmatamento anual vem aumentando nos últimos anos, com um pico em  2017  (426.000 hectares).  O Peru  teve o maior desmatamento anual, seguido pela crescente  Colômbia (na verdade, a Colômbia ultrapassou o Peru em 2017). A grande maioria dos eventos de desmatamento são de  pequena escala  (‹5 hectares).

Hotspots : Apresentamos o primeiro  mapa de hotspots de desmatamento em escala regional para a Amazônia andina, permitindo comparações espaciais entre Peru, Colômbia e Equador. Discutimos seis dos hotspots mais importantes.

Drivers : Apresentamos  o MAAP Interactive , um mapa dinâmico com informações detalhadas sobre os principais drivers do desmatamento: mineração de ouro, agricultura (óleo de palma e cacau), pecuária, exploração madeireira e represas. Agricultura e pecuária causam o impacto mais disseminado na região, enquanto a mineração de ouro é mais intensa no sul do Peru.

Mudanças Climáticas . Estimamos a perda de  59 milhões  de toneladas métricas de carbono na Amazônia peruana durante os últimos cinco anos (2013-17) devido à perda florestal. Em contraste, também mostramos que áreas protegidas e terras indígenas salvaguardaram  3,17 bilhões  de toneladas métricas de carbono.

I. Tendências de desmatamento

A imagem 1 mostra as tendências de perda florestal na Amazônia andina entre 2001 e 2017.* O gráfico à esquerda mostra dados por país, enquanto o gráfico à direita mostra dados por tamanho do evento de perda florestal.

Imagem 1. Perda anual de florestas por país e tamanho. Dados: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, UMD/GLAD, Global Forest Watch, MINAM/PNCB, RAISG.

Tendências por país

Nos últimos 17 anos (2001-2017) , o desmatamento ultrapassou 4,2 milhões de hectares (10,4 milhões de acres) na Amazônia andina (veja a linha verde ). Desse total, 50% é Peru (2,1 milhões de hectares/5,2 milhões de acres), 41% Colômbia (1,7 milhões de hectares/4,27 milhões de acres) e 9% Equador (887.000 acres/359.000 hectares). Esta análise não incluiu a Bolívia.

Desde 2007, tem havido uma  tendência crescente de desmatamento , com pico nos últimos dois anos (2016-17). De fato, 2017 teve a maior perda anual de floresta já registrada, com 426.000 hectares (mais de um milhão de acres), mais que o dobro da perda total de floresta em 2006.

O Peru  teve a maior média anual de desmatamento na Amazônia entre 2009 e 2016. Os últimos quatro anos têm os maiores totais anuais de desmatamento já registrados no país, com picos em 2014 (177.566 hectares/439.000 acres) e 2016 (164.662 hectares/406.888 acres). De acordo com novos dados do Ministério do Meio Ambiente peruano, houve um declínio importante em 2017  (155.914 hectares/385.272 acres), mas ainda é o quarto maior total anual já registrado.

Houve um aumento no desmatamento na  Colômbia  nos últimos dois anos. Note que em 2017 , a Colômbia ultrapassou o Peru com um recorde de 214.700 hectares (530.400 acres) desmatados.

O desmatamento também está aumentando no  Equador , com picos de 32.000 hectares (79.000 acres) em 2016 e 55.500 hectares (137.000) acres em 2017.

Para contextualizar, o Brasil teve uma taxa média de perda de desmatamento de 639.403 hectares (1,58 milhão de acres) nos últimos anos.

* Dados: Colômbia e Equador: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA; Peru: MINAM/PNCB, UMD/GLAD. Embora essas informações incluam eventos de perda de florestas naturais, elas servem como nossa melhor estimativa de desmatamento resultante de causas antropogênicas. Estima-se que a perda não antrópica compreenda aproximadamente 3,5% da perda total. Observe que a análise não inclui a Bolívia.

Tendências por tamanho

O padrão relacionado ao tamanho dos eventos de desmatamento na Amazônia Andina permaneceu relativamente consistente nos últimos 17 anos. Mais notável: a vasta maioria (74%) dos eventos de desmatamento são de pequena escala (‹5 hectares). Apenas 2% dos eventos de desmatamento são de grande escala (>100 hectares). Os 24% restantes são de média escala (5-100 hectares).

Esses resultados são importantes para os esforços de conservação. Abordar essa situação complexa – na qual a maioria dos eventos de desmatamento são de pequena escala – requer significativamente mais atenção e recursos. Além disso, embora o desmatamento em larga escala (geralmente associado a práticas agroindustriais) não seja tão comum, ele ainda representa uma séria ameaça latente, devido ao fato de que apenas um pequeno número de projetos agroindustriais (por exemplo, óleo de palma) são capazes de destruir rapidamente milhares de acres de floresta primária.

II. Pontos críticos de desflorestação

Imagem 2: Pontos críticos de desmatamento 2015-2017. Dados: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA.

Apresentamos o primeiro mapa de hotspots de desmatamento em escala regional na Amazônia Andina (Colômbia, Equador, Peru).  A Imagem 2 mostra os resultados dos últimos três, 2015 – 2017.

As zonas mais críticas (densidade de desmatamento “alta”) são indicadas em vermelho . Elas incluem:

A.  Amazônia Central Peruana: Nos últimos 10 anos, esta zona, localizada nas regiões de Ucayali e Huánuco, tem consistentemente tido uma das maiores concentrações de desmatamento no Peru ( Inserção A ). Seus principais motores incluem o óleo de palma e o pastoreio de gado.

B.  Amazônia peruana meridional: Esta zona, localizada na região de Madre de Dios, é impactada pela mineração de ouro ( Inserção B1 ) e, cada vez mais, pela agricultura de pequena e média escala ao longo da Rodovia Interoceânica ( Inserção B2 ).

C.  Amazônia Central Peruana: Uma nova plantação de dendezeiros localizada na região de San Martín foi identificada como um evento recente de desmatamento em larga escala nesta zona ( Detalhe C ).

D.  Amazônia Colombiana Sudoeste: O pastoreio de gado é o principal fator de desmatamento documentado nesta zona, localizada nos departamentos de Caquetá e Putumayo ( Detalhe D ).

E.  Amazônia Norte Colombiana: Há um desmatamento crescente ao longo de uma nova estrada nesta zona, localizada no departamento de Guaviare ( Inserção E ).

F.  Amazônia Norte do Equador: Esta zona está localizada na província de Orellana, onde a agricultura de pequena e média escala, incluindo o dendê, é o principal responsável pelo desmatamento ( Detalhe F ).

III. Motores da Desflorestação     

MAAP Interativo (captura de tela)

Um dos principais objetivos do MAAP é melhorar a disponibilidade de informações precisas e atualizadas sobre os atuais drivers (causas) do desmatamento na Amazônia Andina. De fato, um dos nossos avanços mais importantes foi o uso de imagens de alta resolução para identificar os atuais drivers do desmatamento.

Para melhorar a análise e o entendimento dos drivers identificados, criamos um Mapa Interativo que exibe a localização espacial de cada driver associado a cada relatório MAAP. Uma característica importante deste mapa é a capacidade de filtrar os dados por driver, selecionando as caixas de interesse.

A Imagem 3  mostra uma captura de tela do  Mapa Interativo . Observe que ele contém informações detalhadas sobre esses  principais impulsionadores : mineração de ouro, óleo de palma, cacau, agricultura de pequena escala, pastagem para gado, estradas de exploração madeireira e represas. Ele também inclui  causas naturais , como inundações, incêndios florestais e quedas de árvores. Além disso, ele destaca eventos de desmatamento em áreas protegidas .

Abaixo, discutimos os principais fatores de desmatamento e degradação com mais detalhes.

Agricultura  – óleo de palma, cacau e outras culturas

Imagem 4: Mapa interativo, agricultura. Dados: MAAP.

A imagem 4 mostra os resultados do mapa interativo ao aplicar os filtros relacionados à agricultura.

Legenda:
Óleo de palma (verde brilhante)
Cacau (marrom)
Outras culturas (verde escuro)

A atividade agrícola é uma das principais causas do desmatamento na Amazônia andina.

A maior parte do desmatamento relacionado à agricultura é causada por  plantações de pequena e média escala (‹50 hectares).

O desmatamento para plantações agroindustriais em larga escala é muito menos comum, mas representa uma ameaça latente crítica.

Agricultura de Pequena e Média Escala

O desmatamento causado pela agricultura de pequena e média escala é muito mais disseminado, mas muitas vezes é difícil identificar o fator causador por meio de imagens de satélite.

Identificamos alguns casos específicos de dendê em Huánuco, Ucayali, Loreto e San Martín ( MAAP #48 , MAAP #26 , MAAP #16 ).

Cacau e mamão  são novos motores em Madre de Dios. Nós documentamos o desmatamento de cacau ao longo do Rio Las Piedras ( MAAP #23 , MAAP #40 ) e mamão ao longo da Rodovia Interoceânica ( MAAP #42 ).

O cultivo de milho e arroz parece estar transformando a área ao redor da cidade de Iberia em um hotspot de desmatamento ( MAAP #28 ). Em outros casos, documentamos o desmatamento resultante da agricultura de pequena e média escala, embora não tenha sido possível identificar o tipo de cultivo ( MAAP #75 , MAAP #78 ).

Além disso, a agricultura de pequena escala é possivelmente um fator determinante nos incêndios florestais que degradam a Amazônia durante a estação seca ( MAAP #45 , MAAP #47 ).

O cultivo de coca ilícita é uma causa de desmatamento em algumas áreas do Peru e da Colômbia. Por exemplo, no sul do Peru, o cultivo de coca está gerando desmatamento dentro do Parque Nacional Bahuaja Sonene e áreas vizinhas.

Pecuária

Image 5: Interactive Map, cattle ranching. Data: MAAP.

Por meio da análise de imagens de satélite de alta resolução, desenvolvemos uma metodologia para identificar áreas desmatadas pela pecuária.*

A Imagem 5 mostra os resultados do Mapa Interativo ao aplicar o filtro “Pastagem de gado” , indicando os exemplos documentados no Peru e na Colômbia.

Legenda:
Pecuária (laranja)

A pecuária é o principal impulsionador do desmatamento na Amazônia central peruana ( MAAP #26 , MAAP #37 , MAAP #45 , MAAP #78 ). Também identificamos o desmatamento recente da pecuária no nordeste do Peru ( MAAP #78 ).

Na Amazônia colombiana, a pecuária é um dos principais impulsionadores diretos dos maiores focos de desmatamento do país ( MAAP #63 , MAAP #77 ).

* Imediatamente após um grande evento de desmatamento, a paisagem de árvores derrubadas é semelhante tanto para agricultura quanto para pastagem de gado. No entanto, ao estudar um arquivo de imagens e voltar no tempo para analisar casos de desmatamento mais antigos, é possível distinguir entre os drivers. Por exemplo, após um ou dois anos, agricultura e pastagem de gado parecem muito diferentes nas imagens. A primeira tende a ter fileiras organizadas de novos plantios, enquanto a última é principalmente pastagem.

Mineração de ouro

Imagem 6: Mapa interativo, mineração de ouro. Dados: MAAP.

A Imagem 6 mostra os resultados do Mapa Interativo ao aplicar o filtro “Garagem de ouro” .

Legenda:
Mineração de ouro  (amarelo)
*Com ponto indica dentro da área protegida

A área que foi mais impactada pela mineração de ouro é claramente a Amazônia peruana meridional , onde estimamos o desmatamento total de mais de 63.800 hectares . Destes, pelo menos 7.000 hectares foram perdidos desde 2013. As duas zonas mais críticas são La Pampa e Alto Malinowski em Madre de Dios ( MAAP #87 , MAAP #75 , MAAP #79 ). Outra área crítica existe em Cusco na zona de amortecimento da Reserva Comunal Amarakaeri, onde o desmatamento da mineração está agora a menos de um quilômetro do limite da área protegida ( MAAP #71 ).

É importante destacar dois casos importantes em que o governo peruano tomou medidas efetivas para deter a mineração ilegal dentro de áreas protegidas ( MAAP #64 ). Em setembro de 2015, mineradores ilegais invadiram  a Reserva Nacional de Tambopata  e desmataram 550 hectares ao longo de um período de dois anos. No final de 2016, o governo intensificou suas intervenções e a invasão foi detida em 2017. Em relação à  Reserva Comunitária de Amarakaeri , em junho de 2015, revelamos o desmatamento da invasão de mineração de 11 hectares. Ao longo das semanas seguintes, SERNANP e ECA Amarakaeri implementaram medidas e rapidamente detiveram a atividade ilegal.

Outras pequenas frentes de mineração de ouro estão surgindo no norte e centro da Amazônia peruana ( MAAP #45 , MAAP #49 ).

Além disso, também documentamos o desmatamento ligado a atividades ilegais de mineração de ouro no Parque Nacional Puinawai, na Amazônia colombiana.

Registro

Image 7: Interactive Map, logging roads. Data: MAAP.

No MAAP #85,  propusemos uma nova ferramenta para abordar  a extração ilegal de madeira  na Amazônia peruana: utilizar imagens de satélite para monitorar a construção de estradas de extração de madeira quase em tempo real.

A Imagem 7 mostra os resultados do Mapa Interativo ao aplicar o filtro “Caminhos de exploração madeireira” .

Legenda:
Estrada de exploração madeireira  (roxo)

Estimamos que 2.200 quilômetros de estradas florestais foram construídas na Amazônia peruana durante os últimos três anos (2015-2017). As estradas estão concentradas no sul de Loreto, Ucayali e noroeste de Madre de Dios.

Estradas

Imagem 8: Mapa interativo, estradas. Dados: MAAP.

Está bem documentado que as estradas são um dos principais causadores do desmatamento na Amazônia, principalmente porque facilitam o acesso humano e as atividades relacionadas à agricultura, pecuária, mineração e exploração madeireira.

A Imagem 8 mostra os resultados do Mapa Interativo ao aplicar o filtro “Estradas” .

Legenda:
Estrada  (cinza)

Analisamos duas propostas controversas de estradas em Madre de Dios, Peru.

A estrada Nuevo Edén – Boca Manu – Boca Colorado atravessaria a zona tampão de duas áreas protegidas: Reserva Comunal Amarakaeri e Parque Nacional Manu ( MAAP #29 ).

A outra, a rodovia Puerto Esperanza-Iñapari , atravessaria o Parque Nacional Purús e ameaçaria o território dos povos indígenas em isolamento voluntário que vivem nesta área remota ( MAAP #76 ).

Barragens hidrelétricas

A Imagem 9 mostra os resultados do Mapa Interativo ao aplicar o filtro “Barragens” .

Legenda:
Barragem Hidroelétrica  (azul claro)

Até o momento, analisamos três hidrelétricas localizadas no Brasil. Documentamos a perda de 36.100 hectares de floresta associada a inundações produzidas por duas hidrelétricas ( San Antonio e Jirau ) no Rio Madeira, perto da fronteira com a Bolívia ( MAAP #34 ). Também analisamos o controverso complexo hidrelétrico de Belo Monte , localizado no Rio Xingú , e estimamos que 19.880 hectares de terra foram inundados. De acordo com as imagens, essa terra é uma combinação de áreas florestais e áreas agrícolas ( MAAP #66 ).

Além disso, mostramos uma imagem de altíssima resolução da localização exata da proposta de construção da barragem hidrelétrica Chadín-2 no Rio Marañón, no Peru ( MAAP #80 ).

Hidrocarboneto (petróleo e gás)

Imagem 10: Mapa interativo, hidrocarboneto. Dados: MAAP.

A Imagem 10 mostra os resultados do Mapa Interativo ao aplicar o filtro “ Hidrocarboneto “ .

Legenda:
Hidrocarboneto  (preto)

Nosso primeiro relatório sobre este setor focou no  Parque Nacional Yasuní na Amazônia equatoriana. Documentamos as quantidades de desmatamento direto e indireto de 417 hectares ( MAAP #82 ).

Também mostramos a localização do desmatamento recente em dois blocos de hidrocarbonetos no Peru: Bloco 67 no norte e Bloco 57 no sul.

Mudanças climáticas

As florestas tropicais, especialmente a Amazônia, sequestram enormes quantidades de  carbono , um dos principais gases de efeito estufa que causam as mudanças climáticas.

No  MAAP #81 , estimamos a perda de  59 milhões  de toneladas métricas de carbono na Amazônia peruana durante os últimos cinco anos (2013-17) devido à perda florestal, especialmente  o desmatamento  por atividades de mineração e agricultura. Esta descoberta revela que a perda florestal representa quase metade  ( 47% ) das emissões anuais de carbono do Peru, incluindo a queima de combustíveis fósseis.

Em contraste, no MAAP #83 mostramos que áreas protegidas e terras indígenas salvaguardaram  3,17 bilhões  de toneladas métricas de carbono, até 2017. Isso é o equivalente a 2,5 anos de emissões de carbono dos  Estados Unidos .

A repartição dos resultados é:
1,85 bilhão de  toneladas salvaguardadas  no sistema nacional de áreas protegidas do Peru;
1,15 bilhão  de toneladas salvaguardadas em terras de comunidades nativas tituladas; e
309,7 milhões  de toneladas salvaguardadas em Reservas Territoriais para povos indígenas em isolamento voluntário.

Citação

Finer M, Mamani N (2018) Desmatamento na Amazônia Andina (Tendências, Hotspots, Drivers). Síntese MAAP #3.

MAAP #94: Detecção de exploração madeireira na Amazônia peruana com imagens de alta resolução

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Mapa Base. Atividades de Exploração Florestal. Fonte: ACCA/ACA.

No  MAAP #85 , mostramos como satélites de média e alta resolução (como Landsat, Planet e Sentinel-1) podem ser usados ​​para monitorar a construção de estradas de exploração madeireira em tempo quase real.

Aqui, mostramos o potencial de satélites de altíssima resolução (como o DigitalGlobe e o Skysat da Planet) para identificar as atividades associadas à exploração madeireira, incluindo a exploração ilegal .

Estas atividades incluem (ver Mapa Base ):
1.  Corte seletivo de árvores de alto valor,
2. Construção de estradas de exploração madeireira (estradas de acesso),
3.  Acampamentos de exploração madeireira
, 4. Armazenamento e transporte

A seguir, mostramos uma série de imagens de altíssima resolução (> 50 centímetros ), que permitem uma identificação clara dessas atividades.

Observe que mostramos imagens de possível exploração madeireira legal em áreas autorizadas (Imagens 1, 2, 5, 6, 7, 9, 10) e exploração madeireira ilegal confirmada em áreas não autorizadas (Imagens 3, 4, 8, 11, 12).*

1. Corte seletivo de árvores de alto valor

As imagens a seguir (1-4) mostram exemplos de exploração madeireira seletiva . É importante notar que as Imagens 3 e 4 mostram exemplos de exploração madeireira ilegal confirmada .

Imagem 1: Corte seletivo em área florestal (Ucayali). Dados: DigitalGlobe
Imagem 2: Corte seletivo em área florestal (Ucayali). Dados: DigitalGlobe
Imagem 3: Extração ilegal confirmada em área não autorizada. Dados: DigitalGlobe
Imagem 4: Extração ilegal confirmada em área não autorizada. Dados: DigitalGlobe

2. Construção de estradas de exploração madeireira

As imagens a seguir (5-8) mostram exemplos da construção de estradas de exploração madeireira para acesso a áreas de exploração madeireira e transporte subsequente da madeira para áreas de coleta. Na Imagem 7, observe que é possível identificar até o nível de caminhões de exploração madeireira. A Imagem 8 mostra um exemplo de um caminho de exploração madeireira ilegal em uma área não autorizada.

Imagem 5. Estrada de exploração madeireira (Loreto). Dados: DigitalGlobe
Imagem 6. Estrada de exploração madeireira (Ucayali). Dados: DigitalGlobe
Imagem 7. Estrada de exploração madeireira e caminhões de exploração madeireira. Dados: Skysat (Planet)
Imagem 8. Caminho de exploração madeireira ilegal. Dados: DigitalGlobe

3. Acampamentos de exploração madeireira

As imagens a seguir (9-12) mostram exemplos de acampamentos de exploração madeireira . Observe que as Imagens 11 e 12 mostram acampamentos ilegais em áreas não autorizadas.

Imagem 9. Acampamento de exploração madeireira em área florestal (Loreto). Dados: DigitalGlobe.
Imagem 10. Acampamento de exploração madeireira em área florestal (Ucayali). Dados: DigitalGlobe.
Imagem 11. Acampamento de extração ilegal de madeira em área não autorizada. Dados: DigitalGlobe
Imagem 12. Acampamento de extração ilegal de madeira em área não autorizada. Dados: DigitalGlobe

4. Armazenamento e transporte

As imagens a seguir (13-15) mostram exemplos de grandes áreas de armazenamento de madeira ao longo de grandes rios e o subsequente transporte fluvial por barco até as serrarias. Na Figura 15, observe que os satélites de radar (como o Sentinel-1) podem identificar navios de transporte de madeira de forma relativamente clara.

Imagem 13. Área de armazenamento de madeira. Dados: DigitalGlobe.
Imagem 14. Área de armazenamento de madeira. Dados: DigitalGlobe.
Imagem 15. Detecção de barcos de transporte de madeira. Dados: ESA (Sentinel-1B)

Anexo

Imagens de antes e depois. Aqui mostramos algumas das imagens como acima, mas com um painel adicional mostrando como era a área antes da atividade de extração de madeira.

Imagem 1: Corte seletivo em área florestal (Ucayali). Dados: DigitalGlobe
Imagem 8. Caminho de exploração madeireira ilegal. Dados: DigitalGlobe
Imagem 10. Acampamento de exploração madeireira em área florestal (Ucayali). Dados: DigitalGlobe.
Imagem 11. Acampamento de extração ilegal de madeira em área não autorizada. Dados: DigitalGlobe

*Notas

Determinamos a exploração madeireira ilegal incorporando informações espaciais adicionais sobre áreas florestais e de conservação. Embora imagens de altíssima resolução permitam a detecção de atividades relacionadas à exploração madeireira seletiva, a determinação da legalidade dessas atividades frequentemente requer informações complementares e detalhadas das entidades governamentais correspondentes.

Citação

Villa L, Finer M (2018) Detecção de exploração madeireira na Amazônia peruana com imagens de alta resolução. MAAP: 94.

MAAP #93: Redução das florestas primárias da Amazônia peruana

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Mapa base. Dados: SERNANP, IBC, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, PNCB/MINAM, GLCF/UMD, ANA..

As florestas primárias da Amazônia peruana, a segunda maior extensão da Amazônia depois do Brasil, estão diminuindo constantemente devido ao desmatamento.

Aqui, analisamos dados históricos e atuais para identificar os padrões.

A boa notícia : como mostra o Mapa Base , a Amazônia peruana ainda abriga uma extensa floresta primária.* Estimamos que a extensão atual da floresta primária da Amazônia peruana seja de  67 milhões de hectares (165 milhões de acres), maior que a área total da França.

É importante destacar que descobrimos que 48% das florestas primárias atuais (32,2 milhões de hectares) estão localizadas em áreas protegidas e territórios indígenas oficialmente reconhecidos (ver Anexo).**

A má notícia : as florestas primárias da Amazônia peruana estão diminuindo constantemente.

Estimamos que a extensão original das florestas primárias seja de 73,1 milhões de hectares (180,6 milhões de acres). Assim, houve uma perda histórica de 6,1 milhões de hectares (15 milhões de acres), ou 8% do original. Um terço da perda histórica (2 milhões de hectares) ocorreu desde 2001.

Abaixo, mostramos três zooms (em formato GIF) do desmatamento crescente e da redução das florestas primárias no sul, centro e norte da Amazônia peruana

GIF do desmatamento na Amazônia peruana meridional. Dados: ver Mapa Base

Amazônia peruana meridional

Observe estas três tendências importantes no GIF (clique para ampliar):

  • Aumento do desmatamento ao longo do percurso da Rodovia Interoceânica ;
  • Aumento do desmatamento para mineração de ouro em diversas frentes diferentes perto da seção sudoeste da rodovia;
  • Aumento do desmatamento agrícola ao redor da Península Ibérica, ao longo do trecho norte da rodovia perto da fronteira com o Brasil.
GIF do desmatamento na Amazônia central peruana. Dados: ver Mapa Base

Amazônia peruana central

Observe estas três tendências importantes no GIF (clique para ampliar):

  • O substancial desmatamento histórico (pré-1990) ao redor das cidades de Pucallpa e Tarapoto ;
  • Aumento do desmatamento ao longo da estrada que segue para o oeste de Pucallpa;
  • Desmatamento em larga escala para plantações de dendezeiros fora de Pucallpa e Yurimaguas.

Mapa base mais áreas protegidas e comunidades indígenas. Dados: SERNANP, IBC, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, PNCB/MINAM, GLCF/UMD, RAISG, Ministério da Cultura.

Amazônia peruana do norte

Observe estas três tendências importantes no GIF (clique para ampliar):

  • O desmatamento histórico (pré-1990) ao redor de Iquitos ;
  • Aumento do desmatamento ao longo da rodovia Iquitos-Nauta ;
  • Desmatamento em larga escala para plantação da United Cacao perto da cidade de Tamshiyacu.
Mapa base mais áreas protegidas e comunidades indígenas. Dados: SERNANP, IBC, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, PNCB/MINAM, GLCF/UMD, RAISG, Ministério da Cultura.

Anexo

O Mapa Base com três categorias adicionais: Áreas Protegidas, intituladas Comunidades Nativas e Reservas Indígenas.

Notas

*Definição de floresta primária : De acordo com o Decreto Supremo (nº 018-2015-MINAGRI) que aprova o Regulamento de Gestão Florestal sob a estrutura da nova Lei Florestal de 2011 (nº 29763), a definição oficial de floresta primária no Peru é: “Floresta com vegetação original caracterizada por uma abundância de árvores maduras com espécies de dossel superior ou dominante, que evoluiu naturalmente”. Usando métodos de sensoriamento remoto, nossa interpretação dessa definição são áreas que, desde a primeira imagem disponível, são caracterizadas por densa cobertura de dossel fechado e não sofreram grandes eventos de desmatamento.

Deve ser enfatizado que nossa definição de floresta primária não significa que a área seja intocada. Essas florestas primárias podem ter sido degradadas por extração seletiva de madeira e caça.

**Florestas primárias históricas da Amazônia peruana: 73.188.344 hectares. Florestas primárias atuais da Amazônia peruana: 67.043.378 hectares. Desse total, 27,6% estão localizados em áreas protegidas designadas (18,5 milhões de hectares), 18% em Comunidades Nativas tituladas (12 milhões de hectares) e 4% em Reservas Indígenas/Territórios designados para povos indígenas em isolamento voluntário (2,9 milhões de hectares). Há alguma sobreposição entre essas três categorias, e a porcentagem combinada final (48%) leva isso em consideração.

Metodologia

Para gerar a estimativa da extensão original (histórica) de florestas primárias na Amazônia peruana, combinamos duas fontes de dados baseadas em satélite. Primeiro, usamos dados do Global Land Cover Facility ( GLCF 2014 ), que estabeleceu uma linha de base de cobertura florestal a partir de 1990 (os produtos GLCF são baseados na coleção Landsat  Global Land Survey  , que foi compilada para anos por volta de 1975, 1990, 2000 e 2005). As áreas sem dados devido a sombras e nuvens foram preenchidas com dados GLCF cobrindo o período de 2000-2005. A camada histórica de floresta primária foi criada pela combinação das três camadas de dados GLCF a seguir: “Floresta Persistente”, “Ganho Florestal” e “Perda Florestal”. Em seguida, incorporamos a camada de dados “Hidrografia” gerada pelo Ministério do Meio Ambiente peruano ( Programa Nacional de Conservación de Bosques ) para evitar incluir corpos d’água. Definimos o limite da análise como a bacia hidrográfica da Amazônia. Geralmente definimos “floresta primária histórica da Amazônia peruana” como a extensão de florestas primárias antes da colonização europeia do Peru (por volta de 1750).

Para gerar a estimativa das florestas primárias atuais, subtraímos as áreas determinadas para sofrer desmatamento ou perda florestal de 1990 a 2017. Para dados cobrindo 1990-2000, incorporamos dois conjuntos de dados: perda florestal GLCF 1990-2000 e “Nenhuma floresta em 2000” (“Nenhum bosque al 2000”) gerados pelo Ministério do Meio Ambiente peruano. Para dados cobrindo 2001-2016, usamos dados anuais gerados pelo Ministério do Meio Ambiente peruano. Finalmente, para 2017, usamos dados de alerta de alerta precoce gerados pelo Ministério do Meio Ambiente peruano. Como resultado, definimos florestas primárias atuais como uma área de floresta histórica sem perda florestal observável (resolução de 30 metros) de 1990 a 2017.

Global Land Cover Facility (GLCF) e Goddard Space Flight Center (GSFC). 2014. Mudança na cobertura florestal do GLCF 2000-2005, Global Land Cover Facility, Universidade de Maryland, College Park.

Citação:

Finer M, Mamani N (2018) Redução das florestas primárias da Amazônia peruana. MAAP: 93.

MAAP #91: Apresentando o PeruSAT-1, o novo satélite de alta resolução do Peru

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PeruSat-1. Crédito: Airbus DS

Em setembro de 2016, foi lançado o primeiro satélite do Peru, o PeruSAT-1 . É o satélite de observação da Terra mais poderoso da América Latina, capturando imagens com resolução de 0,70 metros.

O satélite de última geração foi construído pela Airbus (França) e agora é operado pela Agência Espacial Peruana, CONIDA.

A organização Amazon Conservation obteve acesso antecipado às imagens para impulsionar os esforços relacionados ao monitoramento do desmatamento em tempo quase real .

Abaixo, apresentamos uma série de imagens do PeruSAT que demonstram sua poderosa utilidade em termos de detecção e compreensão do desmatamento na Amazônia peruana.

Mineração de ouro

Temos relatado extensivamente sobre o desmatamento contínuo da mineração de ouro na Amazônia peruana do sul (veja MAAP #87 ). Agora estamos usando o PeruSAT para identificar frentes de desmatamento de mineração ativas e emergentes. Por exemplo, nas imagens a seguir de uma zona de mineração ativa, é possível observar claramente o impacto ambiental e identificar acampamentos de mineração e piscinas de águas residuais.

Imagem PeruSAT-1 de mineração de ouro ativa. Dados: ®CONIDA (2018), Distribuição CONIDA, Peru; Todos os direitos reservados.
Imagem PeruSAT-1 (zoom) de mineração de ouro ativa. Dados: ®CONIDA (2018), Distribuição CONIDA, Peru; Todos os direitos reservados.

Expansão Agrícola

A imagem a seguir mostra uma plantação de mamão que surgiu após um evento recente de desmatamento perto da rodovia Interoceânica no sul da Amazônia peruana (Mavila, Madre de Dios). Veja MAAP #42 para mais detalhes sobre o mamão emergindo como novo impulsionador do desmatamento nesta área.

.

Imagem PeruSAT-1 de plantação de mamão. Dados: ®CONIDA (2018), Distribuição CONIDA, Peru; Todos os direitos reservados.

Estradas de exploração madeireira

A imagem a seguir mostra, em alta resolução, uma nova estrada madeireira que atravessa uma floresta primária no sul da Amazônia peruana (distrito de Iñapari, Madre de Dios).

Imagem PeruSAT-1 de estrada de exploração madeireira. Dados: ®CONIDA (2018), Distribuição CONIDA, Peru; Todos os direitos reservados.

Citação

Villa L, Finer M (2018) Apresentando o PeruSAT-1, o novo satélite de alta resolução do Peru. MAAP: 91.

MAAP #85: Exploração madeireira ilegal na Amazônia peruana e como os satélites podem ajudar a lidar com isso

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Exemplo de nova estrada de exploração madeireira na Amazônia peruana. Dados: Planet

Propomos uma nova ferramenta para lidar com a extração ilegal de madeira  na Amazônia peruana: usar  satélites de última geração para monitorar a construção de estradas de extração de madeira quase em tempo real.

A extração ilegal de madeira na Amazônia é difícil de detectar porque se trata de extração seletiva de árvores individuais valiosas, e não de grandes cortes rasos.

No entanto, uma nova geração de satélites pode detectar rapidamente novas estradas de exploração madeireira , o que por sua vez pode indicar a vanguarda da exploração madeireira ilegal.

Aqui, analisamos imagens de satélite para identificar todas as novas estradas de exploração madeireira construídas na Amazônia peruana nos últimos três anos ( 2015-17 ).

Em seguida, mostramos como é possível rastrear a construção de estradas de exploração madeireira em tempo quase real, usando três sistemas baseados em satélite : alertas GLAD, Sentinel-1 (satélites de radar) e Planet (satélites ópticos).

A Tecnologia

GLAD alerts. Source: GFW

Os alertas GLAD detectam rapidamente áreas de perda florestal recente (com base em imagens Landsat de resolução de 30 metros) e destacam esses pixels. Por exemplo, a imagem à direita mostra alertas GLAD para uma estrada de exploração madeireira recente. Os satélites descritos abaixo podem então dar zoom nessas áreas destacadas e continuar o monitoramento quase em tempo real.

Os satélites Sentinel-1 da Agência Espacial Europeia  oferecem gratuitamente uma nova imagem a cada 12 dias, independentemente das condições meteorológicas, pois a tecnologia de radar permite que penetre nas nuvens (ver MAAP #79 ).

A empresa Planet  tem uma frota de mais de 175 mini satélites, alinhados como pérolas em um colar, que são capazes de capturar uma imagem óptica de alta resolução quase diariamente, embora as nuvens continuem sendo um problema (veja  MAAP #59 ).

Principais descobertas

Mapa Base. Estradas de exploração madeireira na Amazônia peruana. Dados: MAAP, SERNANP, IBC. Clique para ampliar.

O Mapa Base ilustra a localização de todas as estradas madeireiras construídas na Amazônia peruana desde 2001.

Estimamos a construção de 1.365 milhas (2.200 km) de estradas de exploração madeireira durante os últimos três anos (2015-17). Indicamos essas estradas em vermelho .

Note que as estradas estão concentradas em três zonas :

  • Loreto do Sul, entre os Parques Nacionais Cordillera Azul e Sierra del Divisor;
  • Ucayali do Sul; e
  • Nordeste Madre de Dios.

Outra descoberta importante é a velocidade potencial de construção de estradas para extração de madeira: até 2,5 km por semana.

Em seguida, nos concentramos em duas estradas madeireiras emblemáticas (perto dos Parques Nacionais Sierra del Divisor e Cordillera Azul , respectivamente) para demonstrar a viabilidade do monitoramento quase em tempo real com base nos satélites Sentinel-1 e Planet.

A. Logging Road near Sierra del Divisor

Image A1 is a GIF that shows a series of radar images (Sentinel-1) of the construction of a logging road between 2015 and 2017 just north of Sierra del Divisor National Park. The length of the road is 43 miles (69 km). Image A2 is a Planet image showing the status of the road as of the end of 2017.

Imagem A1. Construção de estrada de exploração madeireira perto de Sierra del Divisor. Dados: ESA
Imagem A2. Estrada de exploração madeireira perto de Sierra del Divisor. Dados: Planet

B. Estrada de exploração madeireira perto  da Cordilheira Azul

A imagem B1 é um GIF que mostra uma série de imagens de radar (Sentinel-1) da construção de uma estrada de exploração madeireira entre 2015 e 2017 a leste do Parque Nacional Cordillera Azu. O comprimento da estrada é de 33 milhas (53 km). A imagem B2  é uma imagem do Planet mostrando o status da estrada no final de 2017.

Imagem B1. Construção de estrada de exploração madeireira perto da Cordilheira Azul. Dados: ESA
Imagem B2. Estrada de exploração madeireira perto da Cordilheira Azul. Dados: Planet

Notas

1  Nem toda extração ilegal de madeira requer estradas, mas estradas de extração de madeira podem indicar algumas das operações mais organizadas, financiadas e de larga escala.

Coordenadas

Zona A: -6,966982,-74,6521
Zona B: -7,650428,-75,552979

Citação

Villa L, Finer M (2018) Extração ilegal de madeira na Amazônia peruana e como os satélites podem ajudar. MAAP: 85.

MAAP #69: Padrões alarmantes de desmatamento na Amazônia Central Peruana

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Image 68. Base map. Data: PNCB/MINAM, UMD/GLAD, SERNANP.

Graças aos alertas de perda florestal precoce (conhecidos como GLAD), detectamos recentemente vários novos padrões alarmantes de desmatamento em florestas primárias remotas da Amazônia central peruana.

Elas parecem estar relacionadas a atividades agrícolas de média ou grande escala devido às suas características distintas: caminhos de acesso retos que se estendem de estradas secundárias construídas profundamente na floresta primária e desmatamento de lotes retangulares/quadrados .

Esses padrões são significativos porque são muito diferentes dos padrões usuais observados na agricultura de pequena escala na Amazônia peruana: parcelas dispersas sem grandes características lineares.

Aqui, mostramos imagens de satélite de três áreas na Amazônia central peruana (veja o Mapa Base ) que recentemente experimentaram esses padrões alarmantes e merecem atenção urgente devido à ameaça de desmatamento rápido de grandes áreas de floresta primária.*

La Pampa, Madre de Dios (Inset A)

Illegal gold mining deforestation continues to expand in the buffer zone of Tambopata National Reserve in the southern Peruvian Amazon. The Peruvian Government has conducted several interventions this year, most notably in July. However, between July and August we documented the additional loss of 67 acres (27 hectares), increasing the 2017 total deforestation in this zone to 1,280 acres (517 hectares). Image 68a is a GIF illustrating the gold mining deforestation from January to September 2017.

Imagem 68a. Dados: Planeta

Arara, Madre de Dios (inserção F)

Ao norte de La Pampa, em outra zona de mineração de ouro, conhecida como Guacamayo, documentamos o rápido desmatamento de 182 acres (74 hectares). Esta área recentemente desmatada está localizada próxima à zona de mineração (dentro de uma concessão florestal), e parece ser causada por atividade agrícola.

Imagem 68f. Dados: Planeta

Ibéria, Madre de Dios (inserção G)

Ao redor da cidade de Iberia, localizada ao longo da rodovia Interoceânica perto da fronteira com o Brasil, tornou-se recentemente um grande hotspot de desmatamento (veja  MAAP #28  e  MAAP #47 ). Entre junho e agosto de 2017, detectamos o desmatamento de 1.075 acres (435 hectares). Grande parte desse desmatamento está dentro de concessões florestais, indicando que as concessões foram invadidas. O desmatamento parece ser causado pela agricultura (de acordo com fontes locais, a limpeza é para plantações de milho).

Imagem 68g. Dados: Planeta.

Sul da Sierra del Divisor, Ucayali (inserção H)

Na Amazônia peruana central, logo ao sul do Parque Nacional Sierra del Divisor, detectamos a nova construção de 25 km de estradas de exploração madeireira nas concessões florestais que cercam o parque. Também detectamos o desmatamento de 138 acres (56 hectares), próximo ao limite do Parque Nacional para o que parece ser atividade agrícola.

Imagem 68h. Dados: Planeta, SERNANP

Nueva Requena, Ucayali (detalhe I)

Também na Amazônia peruana central, no distrito de Nueva Requena, perto de duas controversas plantações de óleo de palma ( MAAP #41 ), detectamos o desmatamento de 1.130 acres (457 hectares) em terras florestais estaduais (conhecidas como Floresta de Produção Permanente). Isso inclui 26 km de novas estradas agrícolas e de exploração madeireira. É importante notar que essa área foi notícia recentemente em relação ao assassinato de seis fazendeiros por disputa de direitos de terra .

Imagem 68i. Dados: Planeta

Referências

Planet Team (2017). Planet Application Program Interface: No espaço para a vida na Terra. São Francisco, CA.  https://api.planet.com .

Citação

Finer M, Novoa S, Olexy T (2017) 2017 Pontos críticos de desmatamento na Amazônia peruana (Parte 2). MAAP: 68.