IDENTIFICATION OF A SET OF VARIABLES FOR THE CLASSIFICATION OF PARAMO SOILS USING A NONPARAMETRIC MODEL, REMOTE SENSING, AND ORGANIC CARBON

Abstract

Páramo ecosystems harbor important biodiversity and provide essential environmental services such as water regulation and carbon sequestration. Unfortunately, the scarcity of information on their land uses makes it difficult to generate sustainable strategies for their conservation. The purpose of this study is to develop a methodology to easily monitor and document the conservation status, degradation rates, and land use changes in the páramo. We analyzed the performance of two nonparametric models (the CART decision tree, CDT, and multivariate adaptive regression curves, MARS) in the páramos of the Chambo sub-basin (Ecuador). We used three types of attributes: digital elevation model (DEM), land use cover (Sentinel 2), and organic carbon content (Global Soil Organic Carbon Map data, GSOC) and a categorical variable, land use. We obtained a set of selected variables which perform well with both models, and which let us monitor the land uses of the páramos. Comparing our results with the last report of the Ecuadorian Ministry of Environment (2012), we found that 9% of the páramo has been lost in the last 8 years

Keywords

páramo; sustainability; land use; predictive nonparametric models; natural conservation; degradation of natural resources; remote sensing

Resumen

Los ecosistemas de páramo albergan una importante biodiversidad y proporcionan recursos ambientales esenciales.servicios como la regulación del agua y el secuestro de carbono. Desafortunadamente, la escasez de informaciónen sus usos de suelo dificulta generar estrategias sostenibles para su conservación. losEl propósito de este estudio es desarrollar una metodología para monitorear y documentar fácilmente la conservaciónestado, tasas de degradación y cambios en el uso de la tierra en el páramo. Analizamos el desempeño de dosmodelos no paramétricos (el árbol de decisión CART, CDT y curvas de regresión adaptativa multivariante,MARS) en los páramos de la subcuenca Chambo (Ecuador). Utilizamos tres tipos de atributos: digitalmodelo de elevación (DEM), cobertura de uso del suelo (Sentinel 2) y contenido de carbono orgánico (Global Soil OrganicDatos del Mapa de Carbono, GSOC) y una variable categórica, uso del suelo. Obtuvimos un conjunto de variables seleccionadasque funcionan bien con ambos modelos y que nos permiten monitorear los usos del suelo de los páramos.Comparando nuestros resultados con el último informe del Ministerio del Ambiente de Ecuador (2012),encontró que el 9% del páramo se ha perdido en los últimos 8 años

Palabras Clave

páramo; sustentabilidad; uso del suelo; modelos predictivos no paramétricos; conservación natural; degradación de los recursos naturales; Sensores remotos

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