Source: http://docplayer.es/1288187-Universidad-politecnica-de-madrid-master-en-investigacion-forestal-avanzada-trabajo-fin-de-master.html
Timestamp: 2018-02-23 11:24:12+00:00

Document:
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID MÁSTER EN INVESTIGACIÓN FORESTAL AVANZADA TRABAJO FIN DE MÁSTER - PDF
Download "UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID MÁSTER EN INVESTIGACIÓN FORESTAL AVANZADA TRABAJO FIN DE MÁSTER"
Benito Revuelta Naranjo
1 UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS DE MONTES MÁSTER EN INVESTIGACIÓN FORESTAL AVANZADA TRABAJO FIN DE MÁSTER La teledetección como herramienta para la evaluación de la vulnerabilidad de ecosistemas forestales latinoamericanos frente al cambio climático: fragmentación y conectividad. ESTADO DEL ARTE Autora: María Encina Aulló Maestro Directora: Silvia Merino de Miguel Profesor Titular de Escuela Universitaria Interino. Departamento de Construcción y Vías Rurales. UPM Director: Ignacio García-Amorena Gómez del Moral Profesor Titular. Departamento de Silvopascicultura. UPM MADRID, SEPTIEMBRE DE 2013
2 La teledetección como herramienta para la evaluación de la vulnerabilidad de ecosistemas forestales latinoamericanos frente al cambio climático: fragmentación y conectividad. ESTADO DEL ARTE Autor: María Encina Aulló Maestro Director: Silvia Merino de Miguel Director: Ignacio García-Amorena Gómez del Moral Departamento: Silvopascicultura RESUMEN Se presenta en este documento una revisión del Estado del Arte de la aplicación de técnicas de teledetección para la elaboración de estudios de vulnerabilidad de ecosistemas forestales latinoamericanos ante los efectos del cambio climático. Entendiendo que los cambios en el clima pueden afectar a la distribución de especies, comprender los patrones de distribución espacial de los ecosistemas es fundamental para reducir la vulnerabilidad de los mismos frente al cambio climático y para fortalecer sus procesos de adaptación al mismo. En ese sentido, se propone en el marco del Proyecto CLIMIFORAD Impactos Potenciales del Cambio Climático en Ecosistemas Forestales en Cordilleras Latinoamericanas y Herramientas para la Adaptación de la Gestión, realizar una revisión bibliográfica acerca de las aplicaciones de la teledetección para elaborar cartografía de vegetación y estudios de conectividad y fragmentación sobre ecosistemas forestales de alta montaña. En este sentido, para poder establecer un diagnóstico claro del estado de vulnerabilidad de un ecosistema, es necesario comprender sus patrones de distribución. Se hace un repaso, en primer lugar, a la cartografía global y regional de vegetación para centrar el trabajo después sobre aplicaciones de técnicas de teledetección en territorios de interés para el Proyecto. Queda claro con esta revisión que existen hoy día iniciativas importantes y muy desarrolladas que contemplan la clasificación de la vegetación mundial a partir de imágenes de satélite entre los que destacan CORINE LandCover y GLCF. Además, para la elaboración de cartografía de uso de suelo aplicando técnicas de teledetección, se vienen utilizando algoritmos de clasificación supervisada en detrimento de los no supervisados que ofrecen peores adaptaciones a las leyendas buscadas. Con respecto a los estudios de fragmentación, existen diversos índices que se han venido aplicando para el estudio de los mismos entre los que destacan Tasa de Cambio y Tasa de Deforestación.
3 Remote sensing as a tool for assessing the vulnerability of forest ecosystems to climate change in Latin America: fragmentation and connectivity: STATE OF THE ART Author: María Encina Aulló Maestro Director: Silvia Merino de Miguel Director: Ignacio García-Amorena Gómez del Moral Department: Silvopascicultura ABSTRACT We present in this document a review of the State of the Art of the application of remote sensing techniques for conducting studies of American forest ecosystem vulnerability to climate change effects. Understanding that changes in climate can affect the distribution of species, understand the spatial distribution of ecosystems is essential to reduce vulnerability to such climate change and to strength their adaptation processes. In that sense, it is proposed in the framework of the CLIMIFORAD " Potential Impacts of Climate Change on Forest Ecosystems in Latin American Cordilleras and Tools for Management Adaptation ", to review the literature on applications of remote sensing to develop vegetation mapping and connectivity and fragmentation studies on high mountain forest ecosystems. Therefore to establish a clear diagnosis of the state of vulnerability of an ecosystem, it is necessary to understand their distribution patterns. It takes a look, first, at the global and regional mapping of vegetation to concentrate on work after applications of remote sensing techniques in areas of interest to the Project. It is clear from this review that now exist highly developed important initiatives that provide for global vegetation classification from satellite images among them Land Cover and GLCF CORINE. Also, for the development of land use mapping using remote sensing techniques have been used supervised classification algorithms at the expense of offering worse unsupervised adaptations sought legends. Regarding fragmentation studies, there are several indices that have been applied to study the same among which Exchange rate and rate of deforestation.
4 frente al cambio climático: fragmentación y conectividad. ESTADO DEL ARTE ÍNDICE INDICE 1.INTRODUCCIÓN Fragmentación y conectividad como indicadores de vulnerabilidad Marco específico de estudio Objetivos SECCIÓN I: Cartografía global o regional de vegetación SECCIÓN II: Antecedentes en territorios de interés CLIMIFORAD MÉXICO. Parque Nacional Izta-Popo Zoquiapan COSTA RICA. Bosque Modelo Reventazón CHILE. Bosque Modelo Comuna de Panguipulli HONDURAS. Parque Nacional Cerro Azul Meámbar COLOMBIA. Bosque modelo Departamento de Risaralda- Cuenca del río Otún SECCIÓN III: Antecedentes de estudios de conectividad, fragmentación y vulnerabilidad de ecosistemas al cambio climático basados en técnicas de teledetección MÉXICO COSTA RICA CHILE HONDURAS COLOMBIA CONCLUSIONES PERSPECTIVAS FUTURAS BIBLIOGRAFÍA
5 INTRODUCCIÓN 1. INTRODUCCIÓN Según la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático (CMNUCC, 1992), por cambio climático se entiende una variación en el clima atribuida directa o indirectamente a la actividad humana que altera la composición de la atmósfera mundial y que se suma a la variabilidad natural del mismo. Los cambios en el clima pueden afectar a la distribución de especies las cuales pueden llegar a mostrar contracciones importantes en su hábitat disponible y alcanzable, habiendo llegado algunas a la extinción (Parmesan, 2006). Por otra parte, el cambio climático puede causar la instalación de especies invasoras potencialmente perjudiciales para un ecosistema (Kirilenko et al., 2000). En este sentido, se define vulnerabilidad de los ecosistemas al cambio climático como el grado en que los mismos son capaces o incapaces de afrontar sus impactos negativos (IPCC, 2007). Para América Latina, el Grupo de Trabajo II del Panel Intergubernamental de Cambio Climático (IPCC) (Parry et al. 2007) detectó zonas especialmente vulnerables a los efectos del cambio climático. Como evidencia Stern (2006), bajo algunas proyecciones de evolución del clima, se podría producir, para el año 2055, una reducción en la producción de maíz de cerca del 15%, en promedio. De producirse este hecho, pondría en peligro las condiciones de vida y bienestar de millones de personas en América Latina (Stern, 2006; Conde-Álvarez & Saldaña- Zorrilla, 2007). Comprender los patrones de distribución espacial de los ecosistemas es fundamental para reducir la vulnerabilidad de los mismos frente al cambio climático y para fortalecer los procesos de adaptación de los ecosistemas al mismo (Gould, 2000). Conocer estos patrones a través de inventarios clásicos de vegetación, es una tarea complicada, cara y dilatada en el tiempo (Kerr & Ostrovsky, 2003). En este sentido, la fotografía aérea juega un papel importante para el estudio de pequeñas superficies a elevados niveles de detalle, no suponiendo, sin embargo, una buena alternativa para estudios sobre grandes extensiones territoriales, para los que la elevada precisión no es tan importante. Frente a estas necesidades, la teledetección espacial supone una buena alternativa para analizar grandes áreas de la superficie de la Tierra, para generar mapas y monitorizar procesos (Jennings, 2000; Saveraid et al. 2001; Kerr & Ostrovsky, 2003). La teledetección resulta en la actualidad una herramienta imprescindible para el estudio de la conservación ecológica y otras importantes aplicaciones biológicas, aunque sus resultados se deben apoyar siempre en 5
6 INTRODUCCIÓN aplicaciones ecológicas tradicionales como datos de inventario y trabajo de campo (Kerr & Ostrovsky, 2003). 1.1 Fragmentación y conectividad como indicadores de vulnerabilidad La vulnerabilidad de las especies ante el calentamiento global hace referencia a su capacidad para responder y adaptarse a las nuevas condiciones climáticas, de manera que aquellas especies que tengan una capacidad de respuesta limitada, serán más vulnerables (McKinney, 1997). En este sentido, la vulnerabilidad de una especie ante el cambio climático dependerá, fundamentalmente de dos factores: i) su capacidad para mantener poblaciones en su área de distribución actual a pesar del cambio en las condiciones ambientales (persistencia), y ii) el potencial para colonizar zonas actualmente deshabitadas pero que serán climáticamente favorables en el futuro (Bellard et al., 2012). Ambos factores dependerán de manera directa de la disponibilidad de hábitat (fragmentación), así como de la conectividad del mismo. De nada sirve que la especie sea persistente si el hábitat disponible está cada vez más fragmentado, ni el potencial colonizador de una especie se podrá poner de manifiesto si la conectividad entre sus óptimos de hábitat se encuentra excesivamente reducida. La fragmentación de un hábitat se define normalmente como un proceso de pérdida de hábitat y/o rotura del mismo a escala de paisaje (Fahrig, 2003). Para poder establecer un diagnóstico claro del estado de vulnerabilidad de un ecosistema, es necesario comprender que las especies suelen presentar patrones de distribución discontinuos producidos por la variación espacial de las condiciones ambientales que determinan la calidad de sus hábitats (Santos & Tellería, 2006). Pero no es este parcelado natural, sin embargo, el que interesa desde el punto de vista de la conservación, sino su atomización adicional por causa de la acción de los efectos del cambio climático en adición a la presión de la actividad humana. Este proceso de reducción y fragmentación de los hábitats constituye una de las mayores amenazas para la conservación (Santos y Tellería, 2006). La conectividad es una propiedad de los ecosistemas que consiste en la función de conexión entre manchas (teselas) de hábitat. El concepto de conectividad ha sido definido por varios autores para explicar cómo la disposición espacial y la calidad de los elementos del paisaje afectan a la movilización de organismos entre parcelas de su hábitat (Merriam, 1984, 1991; Taylor et al., 1993; Forman, 1995 & Bennett, 2004). La conectividad se consigue cuando las distancias entre teselas vecinas de hábitat son lo suficientemente cortas como para permitir que los individuos de una determinada especie puedan moverse entre ellas con facilidad. El 6
7 INTRODUCCIÓN estado de conectividad de un hábitat concreto se entiende entonces función directa del estado de fragmentación del mismo. Por último, es importante señalar, que la fragmentación implica tres variables que caracterizan el patrón principal de hábitat: número de teselas, tamaño de las teselas y aislamiento de cada tesela (conectividad entre teselas de hábitat). Las distintas combinaciones de estos tres factores definen el estado de fragmentación del hábitat en estudio (Fig. 1). 0 FIG. 1. ESTADO DE FRAGMENTACIÓN DE UN HÁBITAT. 0: PATRÓN ORIGINAL DE DISTRIBUCIÓN DEL HÁBITAT. A E: POSIBLES VARIACIONES DEL PATRÓN ORIGINAL ORIGEN DE SU FRAGMENTACIÓN. MODIFICADO POR AULLÓ MAESTRO, M.E. DE FAHRIG, Como efectos negativos de la fragmentación de un ecosistema, las especies serán incapaces de atravesar la porción no habitada de paisaje por lo que quedará confinado a un mayor número de pequeñas teselas de hábitat, reduciendo como consecuencia el tamaño de la población y su probabilidad de persistencia, aumentando de esta manera su vulnerabilidad. 1.2 Marco específico de estudio En el marco del Proyecto Impactos Potenciales del Cambio Climático en ecosistemas forestales en cordilleras Iberoamericanas y herramientas para la adaptación de la gestión (CLIMIFORAD Climate change, Iberoamerican Mountain Forests and Adaptation), se pretende contribuir al proceso de adaptación regional al cambio climático por medio de un mayor conocimiento de sus impactos sobre ecosistemas forestales de alta montaña, y a través del desarrollo de herramientas que permitan una mejor gestión forestal en el contexto del cambio climático. 7
8 INTRODUCCIÓN En el citado proyecto se prioriza el estudio de ecosistemas forestales de alta montaña, para lo que realiza actividades en cinco territorios representativos de Latinoamérica (Tabla 1). Territorio Breve descripción Superficie (ha) Es una de las áreas protegidas más antiguas de México. Fue creado Parque Nacional en 1935 con el fin de proteger las montañas que conforman la Sierra Izta-Popo Nevada, en el centro oriental del Eje Volcánico Transversal, y Zoquiapan, MÉXICO declarado por la UNESCO como Reserva de la Biosfera Los Volcanes en Bosque Modelo Reventazón, COSTA RICA Bosque Modelo Comuna de Panguipulli, CHILE Parque Nacional Cerro Azul Meámbar, HONDURAS Bosque modelo Departamento de Risaralda, COLOMBIA Ubicado en la Provincia de Cartago, abarca la cuenca media y alta del río Reventazón, la cuenca media del río Pacuaré, en su vertiente atlántica y la parte alta de la gran cuenca del Tárcoles en su vertiente pacífica. Forma parte de las áreas de conservación Cordillera Volcánica Central, La Amistad Pacífico y la Amistad Caribe. La Comuna de Panguipulli está situada al noroeste de la Provincia de Valdivia, en la Décima Región de Los Lagos. Incluye hectáreas de bosque natural. Con la presencia de bosques de montaña de muy alto valor biológico, la ecorregión de los bosques templados lluviosos de Chile (Ecorregión Valdiviana) constituye uno de los 25 puntos calientes (Hot Spot) de biodiversidad a nivel mundial. Ubicado en la Región Central de Honduras, entre los departamentos de Comayagua y Cortes, está dividido en dos zonas de manejo, la zona núcleo con 9.157,86 hectáreas, y la zona de amortiguamiento con ,22 hectáreas. El Bosque modelo Departamento de Risaralda- Cuenca del río Otún, Jurisdicción de la Corporación Autónoma Regional de Risaralda Carder, es una entidad territorial ubicada en el sector central de la región andina, centro occidente de Colombia. Su superficie representa el 0.3% del área total del país, y hace parte del llamado Eje Cafetero. TABLA 1. DESCRIPCIÓN TERRITORIOS REFERENCIA PROYECTO CLIMIFORAD Estos territorios presentan una importante cobertura de ecosistemas de alta montaña y han sido seleccionados por un comité de expertos integrado por personal investigador de los Centros Nacionales de Investigación Forestal de los países integrantes. Territorio Parque Nacional Izta- Popo Zoquiapan, MÉXICO Bosque Modelo Reventazón, COSTA RICA Bosque Modelo Comuna de Panguipulli, CHILE Parque Nacional Cerro Azul Meámbar, HONDURAS Bosque modelo Departamento de Risaralda, COLOMBIA Justificación Es el remanente más importante de bosques de coníferas y praderas de alta montaña en el centro del país. Su ubicación lo hace indispensable para la generación de servicios ambientales en beneficio de la región más densamente poblada de México. Produce el 38% de la energía hidroeléctrica del país y el 50% del agua que consume el área metropolitana de San José. Incluye importantes fuentes de agua potable y tierras de origen volcánico muy fértiles. Constituye uno de los 25 Hot Spot de biodiversidad a nivel mundial y cuenta con la presencia de bosques de montaña de muy alto valor biológico. Es fuente de agua para la generación de energía hidroeléctrica y cultivo de tierras fértiles. Integra importantes áreas de bosque natural, áreas protegidas y una gran diversidad geográfica y climática. Cultivo de café, granos básicos, piña, cítricos, repollo, pataste, rambután y tomates entre otros. Alta riqueza biológica y ecológica de la zona. Centro de abastecimiento de agua de varias poblaciones y ciudades. Área de turismo ecológico y conservación ambiental. TABLA 2. JUSTIFICACIÓN TERRITORIOS DE REFERENCIA PROYECTO CLIMIFORAD 8
9 SECCIÓN I El cambio climático representa una amenaza en estos territorios y para las poblaciones que dependen de los servicios ecosistémicos que prestan (Tabla 2). Las opciones de supervivencia de estas comunidades dependen de la búsqueda de fuentes alternativas de ingresos (sustitución) o la migración de los ecosistemas de los que dependen hacia zonas más apropiadas (Läderach et al. 2010). 1.3 Objetivos En este trabajo se pretende establecer una base teórica y un conocimiento detallado de la aplicación de técnicas de teledetección en estudios de dinámica de la vegetación de ecosistemas de montaña Latinoamericanos, especialmente en los señalados (Tabla 1), a través de los siguientes objetivos específicos: 1. Metodologías y algoritmos más utilizados. Conocer las aplicaciones existentes de técnicas de teledetección para la elaboración de cartografía de vegetación en los territorios de interés anteriormente detallados, o territorios con similares características, cuya metodología sea extrapolable a los mismos. 2. Metodologías e índices más utilizados. Conocer las aplicaciones existentes sobre imágenes de satélite para elaborar estudios de conectividad y fragmentación en los territorios de interés anteriormente señalados, o territorios con similares características, cuya metodología sea extrapolable a los mismos. 3. Detectar los huecos de información en el marco del Proyecto CLIMIFORAD. Análisis comparado del estado de aplicación de técnicas de teledetección para análisis de vulnerabilidad y estudios de vegetación en los territorios señalados. 2. SECCIÓN I: Cartografía global o regional de vegetación. Los métodos de cartografía de vegetación sobre imágenes de satélite, tienen sus orígenes en la fotointerpretación. Gracias a la distribución espacial característica, a la densidad y estructura de ramas y hojas, y a su color y textura característicos, se facilita la fotointerpretación clásica sobre fotografía aérea. Durante de la Segunda Guerra Mundial, se comenzó a utilizar el infrarrojo para detectar el estado de salud de la vegetación. Bajo condiciones de estrés, las hojas envejecen disminuyendo su densidad foliar y su reflectancia, es decir, la cantidad de luz del sol reflejada en particular en la longitud de onda del infrarrojo cercano (Jackson, 1986; Ustin & Gamon, 2010). 9
10 SECCIÓN I El desarrollo de sensores digitales y los avances informáticos, han permitido el desarrollo del análisis computacional de imágenes de satélite a lo largo de las dos últimas décadas. Esta tecnología ha permitido monitorizar de manera sistemática los ecosistemas forestales, lo que ha facilitado un mayor desarrollo de la clasificación de la vegetación utilizando diferentes enfoques. La teledetección comienza a desarrollarse con fuerza a principios de la década de 1970 s. Desde ese momento, se han venido utilizando diferentes satélites para la cartografía de la cobertura del suelo (Ustin & Gamon, 2010), estos proporcionan mediciones a muy alta resolución espacial (métrica o submétrica) y a escalas tan concretas que permiten superponer sus resultados a los tradicionales trabajos en campo. Tienen la limitación de que las imágenes cubren extensiones espaciales más limitadas. La clasificación de una imagen digital procedente de teledetección para crear un mapa de vegetación formado por una serie de clases, es un caso particular del problema general de clasificar N individuos (píxeles) procedentes de una muestra (escena), en un conjunto de M clases (categorías de la leyenda, M<N), en función de una serie de K variables (bandas espectrales: X1, X2,...,XK). Este problema se resuelve en dos fases: (i) determinar del número de clases y (ii) asignar cada uno de los N individuos (píxeles) a una de las M clases (leyenda) utilizando una regla de decisión basada en las propiedades de los individuos. En teledetección el conjunto de variables está compuesto por la reflectividad en cada una de las bandas. Sin embargo, además de esta información espectral puede utilizarse información textural (características en la vecindad de un pixel: reflectividad media, varianza, autocorrelación...); información contextual (necesaria coherencia en cuanto a la clasificación de píxeles vecinos) o incluso información complementaria (altitud, orientación...). En ecología se ha venido históricamente organizando la vegetación en categorías funcionales de vegetación para su estudio (Ustin & Gamon, 2010). La determinación de estas categorías puede hacerse básicamente mediante dos criterios (Duda et al., 2001; Bow, 2002; Chuvieco, 2008; Macedo-Cruz et al. 2010): 1. Clasificación no supervisada. No se establece ninguna clase a priori, aunque es necesario determinar el número de clases que queremos establecer, dejando que el algoritmo las defina mediante un procedimiento estadístico o regla de decisión. 10
11 SECCIÓN I 2. Clasificación supervisada. Se parte de un conjunto de clases conocido a priori. Estas clases deben caracterizarse en función del conjunto de variables mediante la medición de las mismas en individuos cuya pertenencia a una de las clases no presente dudas (áreas de entrenamiento). La clasificación no supervisada se basa principalmente en la aplicación de dos tipos de algoritmos (ISODATA y K-Means) de agrupamiento secuencial y ha sido aplicada en estudios de cobertura terrestre como los de Gutiérrez et al. (2005), Du (2007) y Macedo-Cruz et al. (2010). La clasificación supervisada tiene sin embargo mucha mayor aplicación en estudios de cobertura del suelo y por tanto un mayor desarrollo y variedad de algoritmos para ejecutarla. Gallo (1999) utiliza para su clasificación el algoritmo supervisado de máxima probabilidad. Este algoritmo se basa en la probabilidad de que cada píxel pertenezca a una clase particular y asume que las probabilidades son iguales para cada clase y que los valores de los píxeles de la imagen se distribuyen de manera normal (Chuvieco, 1990; Jensen, 1996; Gallo, 1999). Los algoritmos basados en redes neuronales han sido ampliamente utilizados (Brenes, 2009; Mena et al 2006; Paegelow et al, 2003), así como las cadenas de Markov (Lambin, 1994; Paegelow et al, 2003). Otros algoritmos supervisados que se aplican en la actualidad son los basados en la Distancia de Mahalanobis (similar a la clasificación de máxima probabilidad) y en la Mínima distancia (minimiza la distancia entre el píxel y el centroide de la clase). El primer satélite de observación de la tierra ERTS 1 (Earth Resources Technology Satellite), más tarde rebautizado Landsat, dio origen al desarrollo de un sistema de clasificación de la cubierta vegetal para América del Norte que todavía está en uso y se basa en la clasificación de tipos fisonómicos (Anderson et al., 1976). A partir de mediados de la década de 1980, la investigación sobre imágenes de satélite se centra en la elaboración de cartografía con el objetivo de evaluar las consecuencias del cambio de uso de la tierra y del cambio climático. Hasta este momento, la mayoría de los mapas mundiales de vegetación se basaban en la cartografía vegetación potencial (Holdridge, 1978), y no en medidas reales de la cobertura terrestre. Así, la primera cartografía global de la cobertura del suelo se lleva a cabo mediante el análisis de datos mensuales de los sensores meteorológicos NOAA-AVHRR. Realizado inicialmente para el continente africano, Tucker et al. (1986) mostraron que era posible utilizar el Índice de Vegetación Normalizado, NDVI (Normalized Difference 11
12 SECCIÓN I Vegetation Index) obtenido a partir de datos de satélites meteorológicos para elaborar un mapa a escala continental coherente con la vegetación existente. Siguiendo este enfoque, DeFries et al. (2000) elaboró un mapa de cobertura terrestre con 12 categorías de vegetación basado en formas de vida, tipo de hoja y duración de hoja. Los métodos de cartografía a nivel global que empezaron con datos AVHRR han ido basando sus estudios en otros sensores. Lanzado en 2000, MODIS ha dado lugar a una nueva generación de mapas basados en tipos de reales de vegetación. Se citan a continuación algunos de los proyectos más emblemáticos sobre elaboración de cartografía de vegetación a partir de imágenes de satélite. Global Land Cover Facility (GLCF) (www.landcover.org) es una iniciativa de la NASA y producto de la actividad del Departamento de Geografía de la Universidad de Maryland como Socio de la Earth Science Information Partners (ESIPs) en colaboración con el Institute for Advanced Computer Studies (UMIACS). Su objetivo fue la elaboración de un programa de archivo y distribución de datos destinado a facilitar los esfuerzos en la investigación de la cobertura de la Tierra (Lindsay et al., 1999). Global Land Cover 2000 Project (GLC 2000) (Bartholomé & Bellward, 2005): Generado por un consorcio internacional de 30 grupos de investigación coordinado por la European Commission s Joint Research Centre (JRC). Tiene como objetivo general, proporcionar una base de datos de cobertura de suelo, armonizada en todo el mundo para el año Para lograr este objetivo GLC 2000 utiliza el conjunto de datos VEGA 2000: un conjunto de datos de 14 meses de imágenes globales diarias pre-procesadas y adquiridas por el sensor VEGETATION a bordo del satélite SPOT 4. GlobCover (Arino et al., 2008): es un mapa de la superficie terrestre creado a partir de imágenes del satélite Envisat de la Agencia Espacial Europea (ESA). Algunas partes del mundo (este de la cuenca amazónica, América Central, Filipinas, noreste de Quebec y Labrador, península Coreana) todavía no están totalmente cubiertas. Se encuentra en desarrollo una nueva metodología combinando datos ASAR (Advanced Synthetic Aperture Radar) y MERIS (MEdium Resolution Imaging Spectrometer) para cubrir estas zonas. ECOCLIMAP: es un mapa de cobertura de la Tierra que combina varios conjuntos de datos disponibles de la cobertura terrestre (Champeaux et al., 2005). Su resolución es de 12
13 SECCIÓN I 1Km. Este mapa de cobertura fue desarrollado para ser utilizado en meteorología y modelización del clima (Champeaux et al., 2005). IGBP-DISCover (Loveland et al. 1997): Los investigadores del Servicio Geológico de EEUU, de la Universidad de Nebraska, del Centro Común de Investigación de Lincoln y de la European Commission s Joint Research Centre (JRC), crearon una base de datos de las características de la cubierta de la Tierra a 1Km de resolución. Esta base de datos ofrece una vista general de las regiones biogeográficas y ecoclimáticas de la superficie terrestre. En un ámbito algo más reducido, es imprescindible hablar de la iniciativa europea CORINE Land Cover (en adelante CLC), no como ejemplo de aplicación sobre los territorios en estudio (puesto que solo se ha desarrollado en territorio europeo), sino como punto de partida de muchas iniciativas en el continente americano a diferentes escalas y niveles de detalle. La leyenda de CLC ha valido de ejemplo para muchas otras clasificaciones en distintos territorios a la hora de clasificar imágenes de satélite. El Programa CORINE se inicia el 27 de junio de 1985, en virtud de una decisión del Consejo de Ministros de la Unión Europea (CE/338/85). Dentro de este programa se crea el proyecto CORINE Land Cover (CLC) con el objetivo fundamental de obtener una base de datos europea y homogénea de ocupación del suelo a escala 1: , útil para el análisis territorial y la gestión de políticas europeas. Proyecto Imágenes Resolución Satélite Sensor espacial Multispectral Scanner System 82 m Landsat (MSS) GLCF Thematic Mapper (TM) 28,5 m IRS-1b Linear Imaging Self-scanning 36 m GLC 2000 SPOT 4 VEGETATION 10 m monoespectral 20 m multiespectral GlobCover MERIS Full resolution Full Swath (FRS) 300 m Algoritmos Árboles de decisión ISODATA Clustering jerárquico ECOCLIMAP NOAA AVHRR 1,1 Km IGBP-DisCover NOAA AVHRR 1,1 Km Clustering jerárquico CORINE Landsat Thematic Mapper (TM) 28,5 m Fotointerpretación SPOT 4 HVR (High Visible Resolution) 20 m manual SERENA MODIS Terra 500 m Árboles de decisión TABLA 3. TABLA RESUMEN DE LAS PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS DE LOS PROYECTOS MENCIONADOS Y teniendo como marco Latinoamérica y Caribe (LAC), habríamos de tener en cuenta el mapa de cobertura de LAC que se crea en el contexto del Proyecto SERENA (Latin American Network for Monitoring and Studying of Natural Resources). Blanco et al. (2013) describen el proceso de creación de un mapa de cobertura de América Latina y el Caribe tomando como punto de partida otros productos disponibles con leyendas más generales o diferentes (GLC, 13
14 SECCIÓN II GlobCover, etc.). La Tabla 3 representa una tabla resumen de las principales características de los proyectos mencionados. 3. SECCIÓN II: Antecedentes en territorios de interés CLIMIFORAD 3.1. MÉXICO. Parque Nacional Izta-Popo Zoquiapan. Las bases de datos disponibles sobre vegetación y uso de suelo para todo el territorio Nacional mexicano son las del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) series I, II, III e IV (Tabla 4) y los inventarios forestales de 1994 y La primera cartografía de uso de suelo para territorio mexicano, Serie I, fue desarrollada por el INEGI en el año 1981 mediante la interpretación de fotografías aéreas, validadas con trabajo de campo (INEGI, 1981). Entre 1992 y 1993 el Instituto de Geografía de la UNAM (Universidad Nacional Autónoma de México) actualizó la cartografía proveniente de la Serie I en base a imágenes Landsat TM que fueron interpretadas visualmente. Durante el año 2000, el Instituto de Geografía de la UNAM llevó a cabo la primera fase del Inventario Forestal Nacional (IFN) que consistió en la actualización de la información digital de la Serie II de INEGI a partir de la interpretación de Imágenes Landsat ETM+ a escala 1: Mediante los trabajos conjuntos de los gobiernos de Canadá, Estados Unidos de América y México se elaboró el mapa de Cobertura del Suelo En el año 2009, se publica el Inventario forestal Nacional y de Suelos (IFNyS), México, La integración del INFyS se realizó con base en la información cartográfica de uso del suelo y vegetación a escala 1: serie IV del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), la cual se fundamenta en imágenes de satélite SPOT del año EVENTO FUENTE DE DATOS RESOLUCIÓN ESPACIAL SERIE I Fotografía aérea METODOLOGÍA Tecnología analógica, digitalización manual FECHA DE REFERENCIA DATOS DE CAMPO 1980 s Imágenes Landsat SERIE II Tecnología analógica, TM (1993), 50 metros 1990 s digitalización manual multiespectrales Imágenes Landsat SERIE III ETM+ (2002) 27,5 metros Tecnología digital, SIG multiespectrales Imágenes SPOT SERIE IV (2007 y 2008), 10 metros Tecnología digital, SIG multiespectrales Imágenes SPOT SERIE V (2012 a 2013), 10 metros Tecnología digital, SIG 2011-actualidad multiespectrales TABLA 4: COMPARACIÓN DE MATERIALES Y MÉTODOS UTILIZADOS PARA LA CARTOGRAFÍA 1: DE USO DEL SUELO Y VEGETACIÓN DE INEGI. 14
15 SECCIÓN II Por último, como resultado del Proyecto Fin de Carrera Elaboración de un mapa de vegetación del Parque Nacional Izta-Popo (México) y propuesta metodológica para la monitorización de los efectos del cambio climático (Aulló-Maestro, 2012), se presenta la clasificación de tres imágenes SPOT-5 que cubren toda la superficie del Parque Nacional y zona de influencia COSTA RICA. Bosque Modelo Reventazón. Como tal, para el BM Reventazón, no se han encontrado trabajos de aplicación de técnicas de teledetección para elaboración de mapas de vegetación, sin embargo, dicho territorio forma parte del área de conservación Corredor Biológico Volcánica Central de Talamanca (CBVC- T) dónde si se han encontrado trabajos al respecto. Brenes (2009) crea mapas de uso de suelo para el CBVC-T de los años 1986, 1996, 2001 y En este estudio se utilizaron 5 imágenes de satélite: una imagen Aster de 15 metros de resolución del 2008, una imagen Landsat ETM+ (Enhanced Tematic Mapper Plus) del 2001 (28.5 m), dos imágenes Landsat TM (Tematic Mapper) de 1996 (28.5 m) y de 1986 (28.5 m) y por último una imagen Landsat MSS (Multiespectral Scanner) de 1979 (57.5 m). En Marzo de 2012, el Ministerio de Ambiente, Energía y Telecomunicaciones (MINAET) de Costa Rica en conjunto con el Fondo Nacional de Financiamiento Forestal (FONAFIFO), con el apoyo técnico de la Universidad de Alberta (Canadá) en el marco del Programa Forestal Huetar Norte, publican el Estudio de cobertura forestal de Costa Rica La escala final de este estudio fue de 1: El estudio se realiza sobre 25 imágenes de satélite SPOT 2, 4 y 5, que no cubren toda la superficie del país como se había esperado, por lo que la superficie restante se clasifica sobre imágenes ASTER del satélite TERRA y ALI (Advanced Land Imager) del satélite EO-1 (Earth Observing-1). Con la clasificación de dichas imágenes se elaboró el mapa de cobertura forestal de Costa Rica para el año 2012 y se comparó con los resultados obtenidos para el año 2005, teniendo como objetivo realizar una comparativa entre la superficie forestal del país en este intervalo de tiempo. Este estudio se encuentra con la problemática principal de que el estudio de 2005 se realiza íntegramente sobre imágenes Landsat y el de 2012 sobre imágenes SPOT, ASTER y ALI, de diferentes resoluciones. El último mapa de uso de suelo para el CBVC-T fue elaborado en el año 2010 como resultado del informe final del Proyecto CLIMBE Climate change and biodiversity loss: the effects on ecosystem services. 15
16 SECCIÓN II 3.3. CHILE. Bosque Modelo Comuna de Panguipulli En los años 1980 s, comienzan a aparecer las primeras experiencias con imágenes de satélite en Chile con el fin de aprovechar los variados beneficios de estos datos digitales, abriendo un nuevo campo de aplicaciones en el ámbito forestal que propiciarían un mejor manejo y planificación de los recursos al orientar de mejor manera las decisiones adoptadas al respecto. Una de las primeras experiencias realizadas en esta temática fue el proyecto Teledetección para Manejo Forestal Dinámico (Temford), en el que CONAF (Corporación Nacional Forestal) desarrolló, en 1983, una metodología de clasificación tanto para el bosque nativo en la V y VI regiones como para plantaciones de Pinus radiata D. Don, utilizando imágenes Landsat MSS y TM. Hasta el año 1996, la utilización de imágenes de satélite en el sector forestal a nivel nacional se basó casi exclusivamente en la interpretación visual tradicional. En el año 1997 la CONAF dio a conocer el Catastro y Evaluación de los Recursos Vegetacionales Nativos de Chile, realizado en conjunto con la Comisión Nacional de Medioambiente (CONAMA) y las Universidades Austral, Católica de Chile y Católica de Temuco. Mediante este estudio, se pudo recopilar información detallada y hasta ese momento desconocida sobre el uso del suelo en el territorio nacional. En 1999, la Universidad Austral de Chile, publica el Catastro Forestal Nacional de Chile en el que dan cifras actualizadas al año 1995 sobre la superficie forestal a nivel nacional, incluyendo los bosques nativos y sus subdivisiones. Desde 1999, la Teledetección espacial, a través del análisis multitemporal de imágenes satelitales, ha sido utilizada como herramienta de actualización de este catastro, como parte del proyecto Establecimiento de un sistema de seguimiento y monitoreo del estado de conservación de las formaciones vegetales naturales (CONAF y CONAMA, 2002). Segura y Trincado (2003), desarrollaron y evaluaron una metodología para generar cartografía digital de uso del suelo de la Reserva Nacional Valdivia a partir de imágenes del sensor Landsat TM, confeccionando un grupo de cinco índices de vegetación para la obtención de distintas combinaciones de bandas. En Valdivia en el año 2004 se publica el documento Diagnóstico Comuna de Panguipulli (Vergara et al., 2004), una colaboración entre el Programa Eco-Región de Los Lagos Sustentable y la Municipalidad de Panguipulli. En el que describe que la superficie de bosques nativos en el este área alcanza las hectáreas siendo el principal uso de suelo de la comuna. 16
17 SECCIÓN II 3.4. HONDURAS. Parque Nacional Cerro Azul Meámbar En Honduras se han desarrollado importantes proyectos para poder definir la cobertura vegetal nacional. En 1965, la Organización de la Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), realizó el primer mapa forestal de Honduras a partir de fotografías aéreas tomadas en ciertas áreas del país, apoyado con recorridos de campo. En 1989, la AFE- COHDEFOR (Administración Forestal del Estado) con apoyo de la cooperación de Alemania, inició el Proyecto Mapa Forestal de Honduras. La idea original era obtener una clasificación del uso del suelo digital mediante la interpretación automatizada de imágenes del satélite Landsat-TM, de metros de resolución espacial. Algunas de las limitaciones de estos mapas (que fueron producidos basados en imágenes de diferente año debido a la poca disponibilidad de imágenes sin nubes de un mismo año), fue la aparición de problemas a la hora de unir las imágenes (doce imágenes del país). A partir del año 2009, Honduras cuenta con una metodología replicable para elaborar y actualizar mapas de cobertura vegetal y uso forestal y de los ecosistemas nacionales (Rivera et al., 2011). El propósito de dicho trabajo fue el desarrollo y transferencia de una metodología utilizando MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectrometer) para crear un mapa de cobertura vegetal a nivel de país. Desarrollar el mapa no fue el principal objetivo del proyecto, pero sí, el de contar con un sistema eficiente de monitoreo de la cobertura vegetal en forma permanente y fortalecer la capacidad técnica de los especialistas de la ESNACIFOR (Escuela Nacional de Ciencias Forestales) para que continúen monitorizando los recursos nacionales en el futuro. En el año 2005, Pfeffer estudia la asignación del uso del suelo a labores agrícolas utilizando la obra clásica de Boserup (1965) que examinó la función de los barbechos en el proceso de intensificación del uso del suelo en condiciones de aumento de la población y la escasez de tierras. El mapa actualizado de uso de suelo de que se dispone en la actualidad para PANACAM (Parque Nacional Cerro Azul Meámbar) tuvo como base un mapa de uso de suelos elaborado el año Las teselas de bosque latifoliado fueron georreferenciados en campo, las de pino, se digitalizaron mediante visitas a campo y con la ayuda de los guardas, los demás usos fueron delimitados con la ayuda de orto-fotografías e imágenes de Google Earth sobre las que se hizo una supervisión en campo para comprobación. 17
18 SECCIÓN II 3.5. COLOMBIA. Bosque modelo Departamento de Risaralda- Cuenca del río Otún. El primer mapa de bosques de Colombia elaborado en 1966 se llevó a cabo a partir de fotografías aéreas y verificaciones de campo. El segundo fue iniciado en 1978 en conjunto entre IGAC (Instituto Geográfico Agustín Codazzi), INDERENA (Instituto Nacional de los Recursos Naturales Renovables y del Ambiente) y CONIF (Corporación Nacional de Investigación y Fomento Forestal). En 1996, IDEAM (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales) elabora el Mapa de Coberturas Vegetales, Uso y Ocupación del Territorio mediante el procesamiento de 67 imágenes de satélite Landsat TM, definiéndose 10 grandes clases de cobertura y habiéndose identificado un total de 39 unidades o tipos de vegetación, agrupados por regiones, condición edáfica y de humedad. Las coberturas Nacionales se refieren a los mapas consolidados de cobertura terrestre para todo el país y que son producto del trabajo conjunto Interinstitucional, liderado en la actualidad por el IDEAM y en el que participan instituciones del SINA (Sistema Nacional Ambiental), el Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) y Sistema de Parques Nacionales Naturales (PNN); los cuales han conformado el Comité Nacional de Coberturas de la Tierra. Los principales resultados de este esfuerzo interinstitucional son la elaboración de los mapas de Cobertura de la Tierra para dos períodos: y Algunas Instituciones han iniciado la reinterpretación de las coberturas terrestres para el período , siendo esta una prioridad para el país que continuará en ejecución en los próximos años. Dentro del Bosque Modelo Departamento de Risaralda, cuentan con mapas de coberturas para los períodos y los siguientes territorios: Parque Natural Los Nevados, Parque Nacional Natural Macizo del Tatamá y Santuario de Fauna y Flora Otún Quimbaya. Las imágenes Landsat utilizadas proporcionan un mapa de uso de suelo a escala 1: En Julio de 2011, una iniciativa conjunta de la Corporación Nacional de Investigación y Fomento forestal (CONIF) y la Corporación Autónoma Regional de Risaralda (CARDER), llevaron a cabo una actualización de los usos de la tierra para la zona de los catorce municipios del Departamento de Risaralda a escala 1: a partir de la interpretación de imágenes de satélite. El estudio se realizó sobre 18 imágenes de satélite RapidEye con una resolución de 5 metros que cubren entre sí la totalidad del Departamento. 18
19 SECCIÓN III 4. SECCIÓN III: Antecedentes de estudios de conectividad, fragmentación y vulnerabilidad de ecosistemas al cambio climático basados en técnicas de teledetección En cuánto se pasa a hablar de vulnerabilidad de ecosistemas forestales Latinoamericanos frente al cambio climático, se puede observar que una gran cantidad de estudios se basan en el estudio de la distribución potencial de la vegetación del futuro bajo diferentes escenarios de cambio climático (Felicísimo et al., 2009; Villers & Trejo, 1998). Son los menos los que analizan qué ha pasado hasta ahora en los ecosistemas en estudio. Es necesario un enfoque mucho más práctico para entender la tendencia de la conectividad de cada ecosistema en particular. Es necesario, ir más allá de las cuestiones teóricas de conectividad y plasmar su medida en números concretos. El programa de Evaluación de Recursos Forestales de la FAO (FRA, por sus siglas en Inglés) ha venido desarrollando y utilizando desde 1980, métodos para la evaluación de los cambios de la cobertura y estimación de las tasas de deforestación en los países latinoamericanos MÉXICO Villers y Trejo (1998) publican en la Revista Interciencia el impacto esperado de los efectos del cambio climático sobre los bosques y áreas protegidas de México. En el año 2002, Velázquez presenta un trabajo de Patrones y Tasas de cambio de Uso de suelo en México, apoyado en la leyenda que se describe para el Inventario Nacional Forestal del año 2000, sobreponiendo las cartografías IFN 2000, INEGI serie I e INEGI Serie II. En dicho trabajo, con el fin de obtener las estadísticas de cambio así como su localización geográfica, se superpusieron las fuentes cartográficas corregidas digitalmente. A partir de esta dinámica de cambio observada, se calcularon las Tasas de Cambio de acuerdo a la ecuación utilizada por la FAO (1996) (Ecuación 1). Esta tasa expresa el cambio en porcentaje de la superficie al inicio de cada año. S δ = n S 1 n δ = Tasa de Cambio S 1 = Superficie en la fecha 1 S 2 = Superficie en la fecha 2 n = Número de años entre las dos fechas ECUACIÓN 1. ECUACIÓN DE TASA DE CAMBIO. FAO, 1996 El trabajo más representativo sobre el Parque Nacional Izta-Popo, se presenta en el año 2007 (Galicia & García-Romero, 2007) y evalúa el cambio de uso de suelo en los bosques templados de montaña de México, sobre imágenes de satélite en tres periodos: , 19
20 SECCIÓN III y El método empleado para el cálculo de las tasas de deforestación entre 1970 y 2000 en este caso fue el desarrollado por Trejo y Dirzo (2000) (Ecuación 2): A A r A = 1 1 t r = Tasa de deforestación A 1 = Cobertura forestal natural al comienzo del periodo A 2 = Cobertura forestal natural al final del periodo t = Número de años que contempla el análisis 4.2. COSTA RICA ECUACIÓN 2. ECUACIÓN TASA DE DEFORESTACIÓN. TREJO Y DIRZO, Calvo-Alvarado (2009) señala que pocos países latinoamericanos cuentan con estudios tan detallados y frecuentes sobre la dinámica de su cobertura forestal como Costa Rica. Esto se debe a los esfuerzos realizados en los últimos años por la adecuada clasificación de imágenes satélite (Quesada et al., 1998; Sánchez-Azofeifa et al., 2002a,b, 2006; Arroyo-Mora et al., 2005 a y b; Calvo-Alvarado et al., 2009). En el año 2002, Sánchez-Azofeifa presenta un análisis cuantitativo de la deforestación de la Península de Osa en Costa Rica utilizando técnicas de teledetección. Se realizó utilizando 3 imágenes, una Landsat MSS (Multispectral Scanner) con una resolución espacial de 80 metros tomada el 22 de enero de 1979 y dos Landsat Mapper TM (Temathic Mapper) de 28,5 m resolución espacial, una tomada el 17 de enero de 1987 y la otra el 13 de marzo de Las imágenes se clasificaron individualmente en 5 clases y cada clasificación produjo un mapa individual que se utilizó para analizar la tendencia a deforestación y fragmentación. Los mapas de la cubierta forestal generados para 1979, 1987 y 1997 se utilizaron para estimar la extensión y tasa de deforestación y fragmentación durante los períodos de y La fragmentación se evaluó mediante 3 parámetros básicos: porcentaje total de paisaje, media de superficie forestal y el número de islas forestales. Una descripción completa de estos indicadores de fragmentación se puede encontrar en McGarigal y Marks (1995). Con respecto a la fragmentación de la cobertura forestal, se tienen además estudios sobre imágenes de satélite para todo el territorio costarricense continental, insular y marino excluyendo la Isla del Coco (Calvo-Obando & Ortiz-Malavassi, 2012). Con respecto a los estudios ya realizados sobre conectividad de ecosistemas y fragmentación de los mismos, existen igualmente estudios sobre CBVC-T. Murrieta (2006) utiliza para realizar un análisis a escala de paisaje, un mapa actualizado de uso de suelo que considera catorce categorías de uso, fotografías aéreas de los años 1998 y 2003 a escala 1: y resolución 1m y una imagen SPOT del año 2002 con una resolución de 14,5m x 14,5m. 20

References: resolución 
 resolución 
 Resolución 
 RESOLUCIÓN 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución