Conservación de la cobertura vegetal en Maderas del Carmen Coahuila, análisis multitemporal con índice SAVI
DOI:
https://doi.org/10.29298/rmcf.v13i71.1192Palabras clave:
Conservacion, índice SAVI, manejo, multitemporal, Maderas del Carmen, OcampoResumen
Se analizaron evidencias de manejo en la cobertura vegetal, a partir de valores del Índice de Vegetación Normalizado de Suelo (SAVI) en terrenos privados y comunales de las áreas naturales protegidas Maderas del Carmen y Ocampo; los índices se generaron de tres imágenes de satélite Landsat de 1985, 2001 y 2019; los valores del índice se capturaron en áreas de bosque, matorral y pastizal de clasificaciones supervisadas obtenidas con áreas de entrenamiento usando las series II, IV y VI de Uso de Suelo y Vegetación de Inegi; y se agregó el factor manejo del recurso procedente de mapas prediales. En una red de puntos espaciada a 500 m dentro del área, se capturó la presencia de bosque, matorral y pastizal; la intensidad de manejo en terrenos privados (conservación y con manejo), así como terrenos comunales con manejo, además del valor del índice SAVI de tres fechas; con ello, se generó una base de datos para el análisis del comportamiento del índice (cobertura vegetal). Las pruebas de Chi cuadrada no detectaron una distribución normal. La varianza del índice se realizó por ecosistema y el factor de manejo (intensivo, moderado y de conservación). Los resultados indicaron diferencias significativas en la prueba H no paramétrica de Kruskal Wallis (α>0.95, Z = 2.394 valor crítico) en las tres fechas para todos los ecosistemas e intensidades de manejo. En bosques y pastizales los terrenos bajo manejo de conservación registraron los valores más altos de Índice de Vegetación; y en matorrales correspondió a los sitios de manejo moderado.
Descargas
Citas
Alanís R., E., J. Jiménez P., M. A. González T., E. J. Treviño G., O. A. Aguirre C., J. I. Yerena Y. y J. M. Mata B. 2014. Efecto de los incendios en la estructura del sotobosque de un ecosistema templado. Revista Mexicana de Ciencias Forestales 5(22):74-85. Doi: 10.29298/rmcf.v5i22.351. DOI: https://doi.org/10.29298/rmcf.v5i22.351
Alencar da Silva, A., K. M., M. C. Parodi D., R. Silva. N. y D. Opazo A. 2019. Variabilidad espacial y temporal de la cobertura vegetal de los años 1984 a 2011 en la Cuenca hidrográfica del Río Moxotó, Parnambuco, Brasil. Diálogo Andino 58:139-150. Doi: 10.4067/S0719-26812019000100139. DOI: https://doi.org/10.4067/S0719-26812019000100139
Barati, S., B. Rayegani, M. Saati, A. Sharifi and M. Nasri. 2011. Comparison the accuracies of different spectral indices for estimation of vegetation cover fraction in sparse vegetated areas. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 14(1):49-56. Doi: 10.1016/j.ejrs.2011.06.001. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2011.06.001
Brondi R., N. F., F. X. Lasso G. y A. Espinosa T. 2016. Mapeo del índice de peligro de incendio forestal en el bosque de coníferas del Área Natural Protegida de Flora y Fauna: Maderas del Carmen, Coahuila. Industrial Data 19(1):78-88. Doi: 10.15381/idata.v19i1.12540. DOI: https://doi.org/10.15381/idata.v19i1.12540
Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas (CONANP). 2016. Áreas protegidas decretadas. Ciudad de México: Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales. http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/. Descarga en: Regionalización (172), Bióticas (69). (fecha de consulta 3 de mayo de 2021).
Environmental Systems Research Institute (ESRI). 2020. ArcGIS Desktop: Release 10. Environmental Systems Research Institute. Redlands, CA., USA.
Fick, S. E. and R. J. Hijmans. 2017. WorldClim 2: new 1km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 37(12):4302-4315. Doi: 10.1002/joc.5086. DOI: https://doi.org/10.1002/joc.5086
Fox J. 2020. The R Commander: A basic-Statistics GUI for R Current Version 2.7-1, https://socialsciences.mcmaster.ca/jfox/Misc/Rcmdr/ (10 de febrero de 2021).
GloVis. 2005. Global Visualization (GloVis) Viewer. U. S. Department of the Interior, U. S. Geological Survey. https://glovis.usgs.gov/. (5 de mayo de 2021).
Gonzaga A., C. 2015. Aplicación de índices de vegetación derivados de imágenes satelitales para análisis de coberturas vegetales en la provincia de Loja, Ecuador. CEDAMAZ 5(1):30-41. https://revistas.unl.edu.ec/index.php/cedamaz/article/view/43 (14 de junio de 2021).
Hansen, M. C., P. V. Potapov, M. Moore, M. Hancher, S. A. Turubanova, A. Tyukavina, D. Thau, S. V. Stehman, S. J. Goetz T. R. Loveland, A. Kommareddy, A. Egorov, L. Chini, C. G. Justice and J. R. G. Townshend. 2013. High-resolution global maps of 21st-Century forest cover change. Science 342(6160):850-853. Doi: 10.1126/science.1244693. DOI: https://doi.org/10.1126/science.1244693
Instituto Nacional de Estadística y Geografía e Informática (INEGI) y Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO) e Instituto Nacional de Ecología, (INE). 2008. Ecorregiones terrestres de México. http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/. Descarga en: Regionalización (172), Bióticas (69). (14 de mayo de 2021).
Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI). 2001. Uso del suelo y vegetación, escala 1:250 000, serie II (continuo nacional). Descarga en: Vegetación y uso del suelo (65) INEGI (7). http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/. (12 de mayo de 2020).
Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI). 2016. Uso del suelo y vegetación, escala 1:250 000, serie VI (continuo nacional). Descarga en: Vegetación y uso del suelo (65), INEGI (7). http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/. (12 de mayo de 2020).
Jenness, J. 2012. Repeating Shapes. Jennes Enterprises. Flagstaff, AZ., U. S. A. http://www.jennessent.com/arcgis/repeat_shapes.htm. (23 de mayo de 2020).
Miller E., T., J. E. McCormack, G. Levandoski and B. R. McKinney. 2018. Sixty years on: birds of the Sierra del Carmen, Coahuila, Mexico, revisited. Bulletin of the British Ornitologist Club. 138(4):318-334. Doi: 10.25226/bboc.v138i4.2018.a4. DOI: https://doi.org/10.25226/bboc.v138i4.2018.a4
Muldavin, E. H., G. Harper, P. Neville and S. Wood. 2004. A Vegetation Classification of the Sierra del Carmen, U. S. A. and México. In: Hoyt, C. A. and J. Karges (editors). Proceedings of the Sixth Symposium on the Natural Resources of the Chihuahuan Desert Region. Chihuahuan Desert Research Institute. Fort Davis, TX., U. S. A. pp. 117–150. http://www.cdri.org/uploads/3/1/7/8/31783917/final_chapter_9_muldavin.pdf. (10 de febrero de 2021).
Pettorelli, N., S. Ryan, T. Mueller, N. Bunnefeld, B. Jędrzejewska, M. Lima and K. Kausrud. 2011. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI): unforeseen successes in animal ecology. Climate Research 46:15-27. Doi: 10.3354/cr00936. DOI: https://doi.org/10.3354/cr00936
QGIS Development Team. 2020. QGIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation Project. http://qgis.org (20 de junio de 2020).
Secretaría del Medio Ambiente y Recursos Naturales (Semarnat) y Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas (Conanp). Programa de Manejo Área de Protección de Flora y Fauna Maderas del Carmen. Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas. Tlalpan, México D. F., México. 156 p.
Secretaría del Medio Ambiente y Recursos Naturales (Semarnat) y Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas (Conanp). 2015. Programa de Manejo Área de Protección de Flora y Fauna Ocampo. Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas. Miguel Hidalgo, México D. F., México. 164 p.
Statistix 8.1. 2003. User’s Manual. Analytical Software, Tallahassee. Analytical Software. PO Box 12185. Tallahassee, FL., U. S. A. 396 p. ISBN 1-881789-06-3.
Schultz, M., A. Shapiro, J. G. P. W. Clevers, C. Beech and M. Herold. 2018. Forest cover and vegetation degradation detection in the Kavango Sambezi Transfrontier Conservation Area Using BFAST Monitor. Remote Sensing 10(11):1850. Doi: 10.3390/rs10111850. DOI: https://doi.org/10.3390/rs10111850
Vani, V. and V. R. Mandla. 2017. Comparative study of NDVI and SAVI vegetation indices in Anantapur district semi-arid areas. International Journal of Civil Engineering and Technology 8(4):559-566. https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJCIET/VOLUME_8_ISSUE_4/IJCIET_08_04_063.pdf. (25 de agosto de 2021).
White, J. D. and P. Swint. 2014. Fire effects in the northern Chihuahuan Desert derived from Landsat-5 Thematic Mapper spectral indices. Journal of Applied Remote Sensing 8(1):083667. Spectral indices. Doi: 10.1117/1.JRS.8.083667. DOI: https://doi.org/10.1117/1.JRS.8.083667
Xiao, Q., J. Tao, Y. Xiao and F. Qian. 2017. Monitoring vegetation cover in Chongqing between 2001 and 2010 using remote sensing data. Environmental Monitoring and Assessment 189(10):493. Doi: 10.1007/s10661-017-6210-1. DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-017-6210-1
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Revista Mexicana de Ciencias Forestales
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Los autores que publiquen en la Revista Mexicana de Ciencias Forestales aceptan las siguientes condiciones:
De acuerdo con la legislación de derechos de autor, la Revista Mexicana de Ciencias Forestales reconoce y respeta el derecho moral de los autores, así como la titularidad del derecho patrimonial, el cual será cedido a la revista para su difusión en acceso abierto.
Todos los textos publicados por la Revista Mexicana de Ciencias Forestales –sin excepción– se distribuyen amparados bajo la licenciaCreative Commons 4.0 Atribución-No Comercial (CC BY-NC 4.0 Internacional), que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista. (no permite el uso comercial)
Los autores pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en la Revista Mexicana de Ciencias Forestales (por ejemplo, incluirlo en un repositorio institucional o darlo a conocer en otros medios en papel o electrónicos) siempre que indique clara y explícitamente que el trabajo se publicó por primera vez en la Revista Mexicana de Ciencias Forestales.
Para todo lo anterior, los autores deben remitir el formato de carta-cesión de la propiedad de los derechos de la primera publicación debidamente requisitado y firmado por los autores/as. Este formato debe ser remitido en archivo PDF al correo: editorial.forestal@inifap.gob.mx
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-No Comercial 4.0 Internacional.