| Summary: | El diseño de los planes de conservación regional y la protección de áreas naturales empieza con la creación de mapas de vegetación. Sin embargo, muchos de los mapas de vegetación para la Amazonia carecen de precisión, limitando el desarrollo de estrategias efectivas y convincentes de conservación. En este estudio se usaron imágenes registradas por el sensor OLI del satélite Landsat-8, modelos de elevación digital (SRTM) y mapas temáticos de carbono, para identificar los patrones de vegetación y los stocks de carbono sobre el suelo de la Amazonía suroccidental del Parque Nacional del Manu. Primero se clasificaron los tipos de vegetación en siete clases dentro de dos unidades fisiográficas (tierra firme y planicie aluvial). Se usó el método de clasificación de árbol de decisiones empleando la topografía (pendiente, elevación) y datos de cobertura fraccional (VF, VNF y S) resultantes del procesamiento de las imágenes del sensor OLI, como datos de entrada. El mapa final fue evaluado tomando puntos de control de campo y puntos de referencia de imágenes satelitales de alta resolución. La precisión global del mapa de vegetación fue de 73% y el índice kappa (0.64) mostró una considerable correlación de la exactitud del mapa producido con la realidad. Por último, la estimación de carbono sobre el suelo mostró que los stocks más grandes se encuentran en los bosques de colinas de la llanura amazónica (tierra firme) y bosques maduros de tierras inundables (planicie aluvial), entre ambos comprenden el 97.6% del total de los stocks de carbono sobre el suelo de los siete tipos de vegetación evaluados. Nuestros resultados muestran que los datos SRTM e imágenes del sensor OLI del Landsat-8 pueden ser usados para mapear los bosques amazónicos suroccidentales con una considerable efectividad y con costos reducidos, por lo cual, llegan a ser útiles para los planes de protección y conservación. === Tesis
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