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The commitment by over 100 governments covering over 90% of the world’s forests at the COP26 in Glasgow to end deforestation by 2030 requires more effective forest monitoring systems. The near real-time (NRT) change detection of forest cover loss enables forest landowners, government agencies and local communities to monitor natural and anthropogenic disturbances in a much timelier fashion than the thematic maps that are released every year. NRT deforestation alerts enable the establishment of more up-to-date forest inventories and rapid responses to unlicensed logging. The Copernicus Sentinel-2 satellites provide operational Earth observation (EO) data from multi-spectral optical/near-infrared wavelengths every five days at a global scale and at 10 m resolution. The amount of acquired data requires cloud computing or high-performance computing for ongoing monitoring systems and an automated system for processing, analyzing and delivering the information promptly. Here, we present a Sentinel-2-based NRT change detection system, assess its performance over two study sites, Manantlán in Mexico and Cartagena del Chairá in Colombia, and evaluate the forest changes that occurred in 2018. An independent validation with very high-resolution PlanetScope (~3 m) and RapidEye (~5 m) data suggests that the proposed NRT change detection system can accurately detect forest cover loss (> 87%), other vegetation loss (> 76%) and other vegetation gain (> 71%). Furthermore, the proposed NRT change detection system is designed to be attuned using in situ data. Therefore, it is scalable to larger regions, entire countries and even continents.

Los bosques tropicales de montaña (BTM) en la región Andina de Colombia se encuentran por encima de 1 500m, y han sido fuertemente deforestados. A pesar de la presunción general de que la productividad y las reservas de carbono en estos ecosistemas son bajas, los estudios al respecto son escasos. Este estudio tuvo por objetivo i) estimar la biomasa aérea (BA) de los bosques localizados en el sur de la región Andina colombiana, ii) identificar el potencial de almacenamiento de carbono en bosques dominados por el roble negro Colombobalanus excelsa e identificar la relación entre la BA y la altitud, y iii) analizar su papel en mecanismos de conservación, como el Pago por Servicios Ambientales (PSA) y la Reducción de Emisiones por deforestación y Degradación (REDD+). Veintiséis parcelas de 0.25ha fueron distribuidas al azar, y se midieron todos los árboles con D≥10cm. Los resultados obtenidos de BA y carbono almacenado fueron similares a los reportados para bosques tropicales de tierras bajas. Esto se puede explicar por la abundancia y dominancia de C. excelsa, que contribuye con más del 81% de la BA/carbono; el error asociado a las estimaciones fue de 10.58%. Se encontró una relación negativa y significativa entre la BA y la altitud, pero los valores más altos de BA estuvieron en las altitudes medias (≈1 700-1 800m), donde las condiciones ambientales podrían ser favorables para su crecimiento. El potencial de almacenamiento de carbono de estos bosques fue alto. Los resultados permiten tener elementos importantes para entender el papel de los BTM como sumideros de carbono. Sin embargo, si la tasa histórica de deforestación en el área de estudio continúa, las emisiones brutas de CO2e a la atmósfera podrían convertirlos en una fuente de emisiones importante. Actualmente, los BTM son vulnerables a la deforestación, especialmente los bosques de roble negro debido a su valor comercial. Teniendo en cuenta el alto potencial de almacenamiento de carbono, la presencia de especies endémicas, y las funciones estratégicas que pueden desempeñar estos ecosistemas, se recomienda que sean considerados relevantes para REDD+, PSA u otra estrategia de conservación.

Los bosques tropicales almacenan grandes cantidades de carbono en su biomasa, y por ello juegan un papel determinante en el ciclo global de este elemento. Las variables biofísicas determinan la capacidad de almacenamiento de los bosques como reservorios de carbono. No obstante en los últimos años, la deforestación tropical ha hecho que estos ecosistemas se conviertan en fuente de emisiones de dióxico de carbono (CO2) a la atmósfera. El presente estudio quiso evaluar la distribución de la biomasa aérea (BA) y carbono en relación con la variación altitudinal de los bosques naturales del departamento de Antioquia (Colombia), así como las pérdidas potenciales asociadas con la deforestación, durante el periodo 2000-2007. Para ello se empleó información estructural (diámetro, biomasa aérea) proveniente de 16 parcelas permanentes de 1,0 ha, dentro de las cuales se midió la vegetación leñosa arbórea. Se cuantificó la deforestación a nivel departamental usando imágenes de sensores remotos MODIS para el período 2000-2007. Los resultados evidencian que la BA y los contenidos de carbono en los bosques naturales de Antioquia, presentan una relación inversa con la altitud. La BA promedio fue 244 ± 63 Mg ha-1 y la tasa de deforestación en el período 2000-2007 fue 25.279 ha año-1. Durante este período se perdieron en total 176.950 ha de bosque natural, con las cuales se emitieron potencialmente a la atmósfera 79.161,29 Gg CO2. En Antioquia posiblemente problemáticas como la deforestación, pueden llegar a destruir considerablemente estos ecosistemas, ocasionando la pérdida de servicios ecosistémicos importantes como el almacenamiento de carbono.Tropical forests store large amounts of carbon (C2) in their biomass, thus playing a key role in the global cycle of this element. The carbon storage capability of tropical forests is largely determined by biophysical factors. However, in recent years tropical deforestation has converted this ecosystem into a source of carbon emissions into the atmosphere. In this study, our goal was to evaluate the distribution of above-ground biomass (AGB) along a complex environmental gradient of natural forests in the Department of Antioquia (Colombia); as well as to assess the potential amount of carbon released into the atmosphere by deforestation between 2000 and 2007. We used structural information (diameter, aerial biomass) from 16 1-ha permanent plots where woody vegetation was sampled. Deforestation in the department was quantified using MODIS terra images obtained from 2000-2007. We found a negative relationship between AGB and altitude in natural forests in Antioquia. Mean AGB was 244 ± 63 Mg ha-1 and the deforestation rate in the 2000-2007 period was 25, 279 ha yr-1. During this time, 176,950 ha of natural forest were lost, which means a total of 79,161.29 Gg CO2 were released into the atmosphere. In Antioquia, problems such as deforestation may result in a considerable destruction to this ecosystem, causing the loss of important ecosystem services, such as carbon storage.

Due to the fast deforestation rates in the tropics, multiple international efforts have been launched to reduce deforestation and develop consistent methodologies to assess forest extension and change. Since 2010 Colombia implemented the Mainstream Sustainable Cattle Ranching project with the participation of small farmers in a payment for environmental services (PES) scheme where zero deforestation agreements are signed. To assess the fulfillment of such agreements at farm level, ALOS-1 and ALOS-2 PALSAR fine beam dual imagery for years 2010 and 2016 was processed with ad-hoc routines to estimate stable forest, deforestation, and stable nonforest extension for 2615 participant farms in five heterogeneous regions of Colombia. Landsat VNIR imagery was integrated in the processing chain to reduce classification uncertainties due to radar limitations. Farms associated with Meta Foothills regions showed zero deforestation during the period analyzed (2010–2016), while other regions showed low deforestation rates with the exception of the Cesar River Valley (75 ha). Results, suggests that topography and dry weather conditions have an effect on radar-based mapping accuracy, i.e., deforestation and forest classes showed lower user accuracy values on mountainous and dry regions revealing overestimations in these environments. Nevertheless, overall ALOS Phased Array L-band SAR (PALSAR) data provided overall accurate, relevant, and consistent information for forest change analysis for local zero deforestation agreements assessment. Improvements to preprocessing routines and integration of high dense radar time series should be further investigated to reduce classification errors from complex topography conditions.