Modelo para la identificación de especies de mangle mediante fotografía aérea con VANT y algoritmo de clasificación Random Forest, en Bahía de La Paz, BCS
Resumen
"El manglar es un ecosistema altamente productivo y, de gran riqueza biológica, que proporciona gran variedad de recursos y servicios ambientales. En la península de Baja California, los manglares se encuentran en el límite norte de su distribución, por lo que presentan diferencias en su estructura y morfología con respecto a manglares en otras localidades más cercanas al ecuador donde estos se alcanzan tallas y abundancias más altas. Al mismo tiempo, su manejo y monitoreo ha sido intermitente, careciendo de información básica para su conservación. Esta investigación tiene como objetivo principal establecer un método para la identificación de especies de mangle en ecosistemas semiáridos basado en fotogrametría aérea y modelos de clasificación supervisada (Random Forest). Además, contempla la descripción de índices de vegetación (IV) basados tanto en la parte visible de la luz (RGB), como en el infrarrojo cercano (IRC). Los resultados de este trabajo sugieren que los IV por sí solos y basados en la parte visible de la luz, no muestran mejor desempeño en la identificación de las especies de mangle, que aquellos basados en el IRC (Precisión: RGB = 54.82 %, IRC = 60.98 %). Sin embargo, sí se incluye la altura de la vegetación, obtenida mediante fotogrametría, los IV basados en RGB obtienen mejores resultados de precisión que los basados en el IRC (Precisión: RGB = 95.09%; IRC = 61.63%). Al integrar todos los IV y la altura de la vegetación, fue posible clasificar correctamente a las 3 especies de mangle, con una precisión de 97.51% y 92.84%, usando los IV basados en el RGB o en el IRC, respectivamente. A partir del mejor modelo (usando todos los IV basados en el RGB y la altura) se generó un mosaico temático con las clases analizadas (A. germinans, B. marítima, L. racemosa, Matorral halófilo, R. mangle y Suelo), y se estimó que las especies de mangle, Avicennia germinans, Laguncularia racemosa y Rhizophora mangle, ocupan el 7.6%, 2.3% y 0.8 % de la superficie del área de estudio, respectivamente. Los resultados obtenidos de este trabajo muestran el alto potencial que tiene la fotogrametría aérea en conjunto con los métodos de clasificación supervisada para evaluar de manera remota la distribución espacial y el porcentaje de cobertura de las especies de mangle en ecosistemas semiáridos, información esencial para desarrollar planes de manejo para este tipo de vegetación."