10th International Scientific Conference on Agricultural Development and SustainabilityAGROCENTRO 2023 "Agrocentro 2021"

10th International Scientific Conference on Agricultural Development and SustainabilityAGROCENTRO 2023

Agrocentro 2021

LAND USE ANALYSIS IN SELECTED MUNICIPALITIES TO ESTIMATE GHG REMOVAL AND EMISSIONS

Abstract

Within the process of preparing the national inventory of greenhouse gases (GHG) in Cuba, the non-estimation of GHG emissions and removals from category 3.B has been identified as the main gap. Land. Within this category, only subcategory 3.B.1.a has been estimated. Forest lands that remain as such, causing an underestimation of the Agriculture, Forestry and Other Land Uses (AFOLU) sector. The objective of the work is to carry out an analysis of the dynamics of land use in selected municipalities, to later estimate GHG emissions and removals from these variations. The cartography was elaborated from the supervised classification of Landsat 8 images. Several classifications were generated using artificial intelligence algorithms in the RStudio software, it was decided to work with Random Forest because with it results with better precision were obtained. The procedure used allowed obtaining six classes of land cover, which are consistent with the IPCC guidelines. The obtaining of relatively high precision values ​​in the supervised classifications 87.69%, validates its implementation in other areas of the country and its use to make estimates of GHG emissions and removals in the sector.

Resumen

Dentro del proceso de elaboración del inventario nacional de gases de efecto invernadero (GEI) en Cuba se ha identificado como principal vacío la no estimación de las emisiones y absorciones de GEI provenientes de la categoría 3.B. Tierras. Dentro de dicha categoría solo se ha logrado estimar la subcategoría 3.B.1.a. Tierras forestales que permanecen como tales, lo que ocasiona una subestimación del sector Agricultura, Silvicultura y Otros Usos de la Tierra (AFOLU). El objetivo del trabajo es realizar un análisis de la dinámica del uso del suelo en municipios seleccionados, para posteriormente estimar las emisiones y remociones de GEI a partir de estas variaciones. La cartografía se elaboró a partir de la clasificación supervisada de imágenes Landsat 8. Se generaron varias clasificaciones utilizando algoritmos de inteligencia artificial en el software RStudio, se decidió trabajar con Random Forest porque con él se obtuvieron resultados con mejor precisión. El procedimiento empleado permitió la obtención de seis clases de cobertura de suelo, las cuales son coherentes con las directrices del IPCC. La obtención de valores de precisión relativamente altos en las clasificaciones supervisadas 87.69%, validan su implementación en otras zonas del país y su uso para realizar estimaciones de emisiones y remociones de GEI en el sector.

About The Speaker

Luis Enrique Pérez - Borroto Vega

MsC. Luis Enrique Pérez - Borroto Vega

Centro Meteorológico Provincial de Villa Clara Flag of Cuba
Practical Info
Presentation
Spanish / Español
November 23, 2021 11:10 AM
15 minutes
L4
Authors
MsC. Luis Enrique Pérez - Borroto Vega
MsC. Ismabel María Domínguez Hurtado
Rosabel Rodríguez Rojas
Vladimir Núñez Caraballo
Keywords
Agronomía
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