Medición de los Impactos en los Servicios Ecosistémicos

El objetivo de este building block es brindarle a los desarrolladores e implementadores de proyectos de restauración de ecosistemas y paisajes, una herramienta que utiliza sensores remotos, factores de incremento y la integración de los dos anteriores; como una forma de evaluar la eficacia de las intervenciones de restauración en el terreno.

 

Para evaluar la línea de impacto de servicios ecosistémicos con base a sensores remotos, se recopilan datos base (linea base, unidades de manejo e imagenes recientes) y se calcula el diferencial entre el año inicial y año final; a traves de: la definición de las tablas de incremento, la normalizan y ajuste de imagenes, y, la modelación de los servicios ecosistemicos.

 

El enfoque de factores de incremento se utilizan para las tierras de cultivo y/o cría de ganado en donde los índices espectrales derivados de imagenes satelitales no logra detectar de manera precisa cambios en la vegetación; y se calcula a traves de: definición de datos base, la categorización de practicas de restauración y estimación de factores de incremento por medida implementada.

 

Al ejecutar este proceso se dispone del área impactada directa e indirectamente.

  • Tener una linea base con los mismas variables y modelos geoespaciales para hacer comparaciones creíbles y confiables en el tiempo.
  • Tener una base de datos de unidades de manejo que reflejara claramente las acciones de restauración que fueron ejecutadas en campo.
  • Implementar un proceso de entrenamiento y desarrollo de capacidades con un asesor asignado, donde se resuelvan dudas e incertidumbres sobre aspectos metodologicos y tecnologias a emplear, lo anterior facilita su adopción.
  • Las bases de datos que incluyen las medidas de restauración en los territorios deben ser confiables y de preferencia que hayan sido verificadas a traves de supervisión y control de datos en campo.
  • Si los desarrolladores y ejecutores de proyectos de restauración implementan estos metodos en diferentes áreas; es importante homogenizar las variables, su tratamiento y la escala en la que lo ejecutan.