Examinando por Autor "Delgado, Ellen"

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Efectividad de áreas de conservación privada comunal en bosques montanos nublados del norte del Perú
(Instituto Pirenaico de Ecología, 2021-11-26) Delgado, Ellen; Mori, Gerson; Barboza Castillo, Elgar; Rojas Briceño, Nilton B.; Torres Guzmán, Cristóbal; Oliva Cruz, Manuel; Chavez Quintana, Segundo G.; Salas López, Rolando; López de la Lama, Rocío; Sevillano Ríos, C. Steven; Sarmiento, Fausto
Las Áreas de Conservación Privada (ACP) son uno de los mecanismos de conservación, gestionadas por ciudadanos privados que más protagonismo han adquirido en los escenarios de conservación local en los últimos años. En este estudio evaluamos la efectividad de cuatro ACP gestionadas por comunidades locales (CC). Se aplicó el Índice de Efectividad Compuesto (IEC) para determinar la efectividad del diseño, la integridad ecológica y la gestión. Los resultados muestran sistemas de gestión con una efectividad media, tres de las cuatro ACP evaluados (Copallín, Huaylla Belén-Colcamar y Tilacancha) reportan un diseño efectivo. Los rangos altitudinales protegidos están entre 2500 y 3500 m.s.n.m., con un índice de representatividad de la superficie promedio de 4,55% con respecto al área conservada en la categoría ACP para el departamento de Amazonas. La evaluación de la integridad ecológica indica que las ACP presentan menor superficie transformada (TS) (0-10%) y mayor TS en sus áreas circundantes, especialmente en el ACP Tilacancha (13,37% de TS en un buffer de 1,5 km). La suma ponderada de los índices individuales resulta en índices de efectividad compuestos de mayor a menor para el ACP Copallín (2,22), Hierba Buena Allpayacku (1,82), Huaylla Belen Colcamar (1,81) y Tilacancha (1,56).
Mapping of coffee cultivation based on land use/land cover in the tropics of Cajamarca (Peru): An integration of Sentinel data, machine learning, and Google Earth Engine
(Elsevier B.V., 2026-08-12) Barboza, Elgar; Aragon, Amanda; Pizarro, Samuel; Roman Peña, Alcides; Adams, Brandon; Delgado, Ellen; Cotrina Sanchez, Alexander; Tariq, Aqil; Medina Medina, Angel; Tuesta Trauco, Katerin; Rivera Fernandez, Abner; Zabaleta Santisteban, Jhon; Ocaña, Candy; Madden, Marguerite
Coffee cultivation is a strategic economic activity in the Andean-Amazonian region of Peru, characterized by its diversity of production systems and complex landscape. In this study, a methodological approach based on multitemporal mapping of land cover and land use (LULC) was developed to identify coffee crops by integrating optical satellite imagery (Sentinel-2) and radar data (Sentinel-1), as well as topographic variables, processed on the Google Earth Engine (GEE) platform, with supervised classification based on the Random Forest (RF) algorithm. The study area covered the provinces of Jaen and San Ignacio (Cajamarca), the main coffee-growing areas in the country's north. A time series of satellite data from 2019 to 2024 was used, considering two climatic seasons (dry and wet). The 69 spectral, textural, and topographic variables were evaluated but subsequently reduced to 22 using the Variance Inflation Factor (VIF). The classification distinguished 11 LULC classes, including shade-grown and non-shade-grown coffee, achieving an overall accuracy of over 84% and a Kappa index of 0.90. The binary coffee maps made it possible to quantify and analyze the spatial dynamics of the crop in both provinces, showing a growing trend toward shade-grown coffee, especially in San Ignacio. The proposed approach proved to be operational for mountainous tropical areas with high cloud cover.