Evaluación de la dinámica vegetacional en la Provincia de Arauco, Región del Biobío, mediante el procesamiento de imágenes Landsat en Google Earth Engine (GEE), periodo 1985-2025.
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Date
2025
Authors
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Publisher
Universidad de Concepción
Abstract
La dinámica vegetacional en la provincia de Arauco está caracterizada por importantes transformaciones en el uso del suelo, impulsadas por la presencia de especies de rápido crecimiento, urbanización y desarrollo agropecuario, lo que ha modificado significativamente la estructura del paisaje. El objetivo de este trabajo fue evaluar y cuantificar estas transiciones mediante la plataforma Google Earth Engine (GEE), procesando series temporales de imágenes Landsat para el periodo 1985-2025. Esta aproximación permitió generar un diagnóstico cuantitativo de alta resolución temporal sobre la evolución del paisaje en los últimos 40 años, orientado a sustentar procesos de planificación sostenible.
La metodología consistió en la armonización espectral de sensores y la aplicación de algoritmos de enmascaramiento de nubes para garantizar la consistencia de los datos. Se calcularon los índices NDVI y EVI para caracterizar la vegetación, construyendo perfiles fenológicos por clase de cobertura. Finalmente, se ejecutó una clasificación supervisada que permitió mapear las transiciones entre usos de suelo.
Los resultados indican una reconfiguración estructural de la matriz forestal, destacando el incremento de las especies del género Eucalyptus spp., que pasaron de una presencia marginal en 1985 a un 31,4% en el 2025, de forma concomitante con una reducción de las plantaciones de Pino al 14,1%. En contraste, el Bosque Nativo exhibió una notable resiliencia, manteniéndose en un 21% de la superficie provincial. No obstante, se detectó una vulnerabilidad crítica en los ecosistemas litorales, con una pérdida del 75% de la superficie de dunas. El análisis de las series temporales de EVI permitió diferenciar la estabilidad funcional de los ecosistemas naturales frente al dinamismo de los ciclos de cosecha forestal, los cuales presentan oscilaciones espectrales importantes asociadas a manejos silvícolas.
Se concluye que la modificación del paisaje hacia modelos productivos plantea desafíos en la continuidad, permanencia y protección de los servicios ecosistémicos. Los hallazgos subrayan la eficacia de GEE para el monitoreo a gran escala y proporcionan una base técnica en el diseño de políticas de ordenamiento, orientadas hacia un modelo de gobernanza territorial integrada, que equilibre el desarrollo económico con la conservación vegetacional y resguardo de los recursos hídricos.
Vegetation dynamics in Arauco Province have been shaped by significant land-use changes over the past four decades, primarily driven by the expansion of commercial forestry, urban growth, and agricultural development. These processes have led to a structural reconfiguration of the landscape, raising concerns about ecosystem functionality and long-term sustainability. This study evaluates and quantifies these transformations using the Google Earth Engine (GEE) platform by processing Landsat time-series imagery for the 1985-2025 period. The methodology involved spectral harmonization, cloud masking, and the calculation of NDVI and EVI indices to characterize vegetation vigor and phenological patterns. Finally, a supervised classification was performed to assess transitions between land-cover classes. Results indicate a profound shift in the forestry matrix, with Eucalyptus spp. increasing from a marginal presence in 1985 to 31.4% in 2025, occurring concomitantly with a reduction in Pinus spp. to 14.1%. While native forests showed notable resilience, maintaining approximately 21% of the provincial area, a critical vulnerability was detected in coastal ecosystems, specifically a 75% loss in dune surface area. EVI time-series analysis effectively differentiated the functional stability of natural ecosystems from the abrupt spectral oscillations of intensive forestry cycles. These findings highlight a trend toward landscape homogenization, posing risks to essential ecosystem services. This study provides a scientific baseline for land-use planning and the design of policies aimed at an integrated territorial governance model that balances economic productivity with the conservation of biodiversity and water resources. Furthermore, it demonstrates the robustness of GEE for large-scale, long-term environmental monitoring.
Vegetation dynamics in Arauco Province have been shaped by significant land-use changes over the past four decades, primarily driven by the expansion of commercial forestry, urban growth, and agricultural development. These processes have led to a structural reconfiguration of the landscape, raising concerns about ecosystem functionality and long-term sustainability. This study evaluates and quantifies these transformations using the Google Earth Engine (GEE) platform by processing Landsat time-series imagery for the 1985-2025 period. The methodology involved spectral harmonization, cloud masking, and the calculation of NDVI and EVI indices to characterize vegetation vigor and phenological patterns. Finally, a supervised classification was performed to assess transitions between land-cover classes. Results indicate a profound shift in the forestry matrix, with Eucalyptus spp. increasing from a marginal presence in 1985 to 31.4% in 2025, occurring concomitantly with a reduction in Pinus spp. to 14.1%. While native forests showed notable resilience, maintaining approximately 21% of the provincial area, a critical vulnerability was detected in coastal ecosystems, specifically a 75% loss in dune surface area. EVI time-series analysis effectively differentiated the functional stability of natural ecosystems from the abrupt spectral oscillations of intensive forestry cycles. These findings highlight a trend toward landscape homogenization, posing risks to essential ecosystem services. This study provides a scientific baseline for land-use planning and the design of policies aimed at an integrated territorial governance model that balances economic productivity with the conservation of biodiversity and water resources. Furthermore, it demonstrates the robustness of GEE for large-scale, long-term environmental monitoring.
Description
Tesis presentada para optar al grado de Magíster en Análisis Geográfico.
Keywords
Dinámica de la vegetación, Imágenes de percepción remota, Satélites landsat, Uso de la tierra