Fotogrametría aérea aplicada a encinos (Quercus spp.) en Sierra La Laguna, B.C.S. Recomendaciones para su identificación y conservación

Abstract

"El monitoreo de la vegetación resulta imprescindible para diseñar estrategias referentes al manejo y conservación forestal. Como alternativa eficiente se han desarrollado métodos precisos como sensores multiespectrales aerotransportados, que mediante fotogrametría procesan imágenes para conocer la forma, tamaño y posición de los objetos sin estar en contacto con ellos. Esta opción implica beneficios para el monitoreo de la vegetación ya que aunada a la estimación de índices de vegetación (IV) es posible evaluar a las especies vegetales gracias a la firma espectral que las identifica. En este sentido, el objetivo principal de este trabajo fue implementar un modelo de clasificación supervisada utilizando imágenes aéreas de alta resolución para identificar y estimar la cobertura y la altura de los encinos en San Antonio de la Sierra, B.C.S, localidad en la que se desarrollan tres especies del género Quercus. La metodología se aplicó en un polígono de 20.9 hectáreas, en el que se geo-posicionaron e identificaron los encinos; con un hipsómetro se midió la altura del 30% de los encinos. Para lo anterior, se obtuvieron imágenes con un vehículo aéreo no tripulado, equipado con dos sensores para medir la reflectancia en la parte visible de la luz (RGB) y en el infrarrojo cercano (NIR). A partir de las imágenes aéreas se estimaron los IV en la temporada seca y de lluvias. Además de los mosaicos creados de cada sensor, se construyó el Modelo digital de superficie, de terreno y a partir de estos el modelo de elevación del dosel (MED) que contenía los datos de altura de los encinos. Los resultados sugieren que por sí solos los IV basados en las bandas RGB en la temporada de estiaje, muestran un mejor desempeño (precisión 50%, kappa 0.25) que aquellos basados en el NIR (precisión 53%, kappa 0.15) o en la temporada de lluvias con IV RGB (precisión 47%, kappa 0.18). Al integrar los datos de altura de la vegetación, obtenidos mediante los modelos fotogramétricos, el desempeño mejora al evaluar un IV RGB en época seca (precisión 72.7%, kappa 0.59) a diferencia del modelo con un IV basado en el NIR (precisión 62.4%, kappa 0.40) o en época lluviosa con un IV RGB (precisión 66.3%, kappa 0.44). Una vez que se incluyen al algoritmo de clasificación todos los índices de vegetación (RGB y NIR) y el modelo digital de elevación, se logra con los IV RGB una precisión del 81% en temporada de estiaje contra el 74% obtenido en temporada húmeda y el 71% con los IV basados en el NIR. Utilizando el mejor modelo de clasificación obtenido, se estimó que los encinos cubren 4.16 hectáreas de las 20.9 ha, Q. albocincta, Q. tuberculata y Q. devia cubren el 0.29%, 19.9% y 1.44%, respectivamente. Con relación a la estimación de la altura de los encinos, se obtuvo una baja relación lineal entre la observada y la estimada por el MED (r2= 0.29). Separando por especies, la mayor relación lineal se encontró para Q. albocincta con r2=0.46. Los resultados obtenidos demuestran que la fotogrametría y la clasificación supervisada con índices basados en el RGB son eficientes para identificar encinos en la temporada seca en la cual los cambios fenológicos favorecen su identificación, principalmente de Q. tuberculata y Q. devia. Asimismo, el modelo de elevación del dosel es una herramienta que mejora el desempeño de los modelos de clasificación, sin embargo, no es un buen estimador de la altura debido a la cobertura foliar y al abrupto relieve. Se concluye que esta metodología puede ser replicada en otras localidades de Sierra La Laguna y con ello ampliar el conocimiento actual de la distribución y cobertura del género Quercus."