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INDICES DE VEGETACIÓN DERIVADOS DEL SENSOR ASTER EN RELACIÓN CON LAS CARACTERÍSTICAS FLORÍSTICAS Y ESTRUCTURALES DE LOS BOSQUES DE MANGLES, EN EL MUNICIPIO DE NUQUÍ

María del Pilar Velandia Díaz Universidad Distrital Francisco José de Caldas – Fundación MarViva II FORO MUNDO UNIGIS CALI 2014

TABLA DE CONTENIDO • Introducción • Metodología – Área de estudio – Materiales y métodos • Resultados y discusión • Conclusiones

INTRODUCCIÓN

• Los índices de vegetación surgen aproximadamente en los años setenta.

• Son parámetros calculados a partir de los valores de reflectividad a distintas longitudes de onda.

• A partir de ellos se pueden obtener características de la vegetación, como por ejemplo: zonas de sequía, IAF, vigor de las coberturas, biomasa y productividad

Fuente: Chuvieco, 1995

• Se pretende correlacionar la información proveniente de parcelas permanentes con los índices de vegetación calculados y así contribuir a la creación de estrategias para realizar un adecuado manejo y posible monitoreo para los bosques de manglar.

• Se realizó el preprocesamiento a la imagen, posteriormente se calcularon los índices de vegetación y por ultimo con esta información se realizaron modelos de regresión para cada una de las variables estructurales y florísticas.

METODOLOGÍA

• ÁREA DE ESTUDIO

Fuente: Instituto de investigaciones ambientales del pacifico.

Nuquí cuenta con un área de 2259,4 ha de bosque de manglar.

Las parcelas permanentes se encuentran ubicadas en los consejos comunitarios de Jurubira, Tribugá, Nuquí y Panguí

METODOLOGÍA

• MATERIALES Y MÉTODOS

Imagen proveniente del sensor ASTER nivel 1B, año 2009

• Parcelas permanentes – 17 parcelas cada una con un área de 0,1 ha, para un total de 1,7 ha.

– Coordenadas X y Y, diámetro, altura total, altura de las raíces y nombre científico.

VARIABLES DEPENDIENTES ESTRUCTURALES Diámetro promedio

Dp

área basal

AB

Altura promedio

Hp

Volumen total

VT

Biomasa

B

Densidad

D

FLORISTICAS Índice de valor de importancia de la especie Avicennia germinans

IVIAg

Índice de valor de importancia de la especie Mora oleífera

IVIMo

Índice de valor de importancia de la especie Pelliciera rhizophorae

IVIPr

Índice de valor de importancia de la especie Rhizophora harrisonni

IVIRh

Índice de valor de importancia de la especie Rhizophora mangle

IVIRm

Índice de valor de importancia de la especie Laguncularia racemosa

IVILr

VARIABLES INDEPENDIENTES Banda verde del espectro visible (Banda 1)

B1

Banda roja del espectro visible (Banda 2)

B2

Banda del infrarrojo cercano (Banda 3)

B3

Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI)

NDVI

Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI) con L=0,5

SAVI0,5

Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI) con L=0,25

SAVI 0,25

Segunda versión del Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI2)

SAVI2

Índice de vegetación ajustado al suelo modificado segunda versión

MSAVI2

Preprocesamiento

Transformación de ND a VRad

ERDAS 10. Converse a radiance

Recorte de la imagen

AOI

Corrección atmosférica

Método de Chávez, 1988

Transformación de VRad a VRef

Calculo de los índices de vegetación

Procesamiento

NDVI NDVI

SAVI NDVI

SAVI2 NDVI

MSAVI NDVI

• NDVI > 0,4

• SAVI 0,25 > 0,2

• SAVI 0,5 > 0,2

• SAVI 2 > 1,2

• MSAVI 2 > 1

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Características estructurales y florísticas

Índices de vegetación

Variables independientes

Variables dependientes

Modelos de regresión

• Modelos de regresión – Selección de variables. Método Stepwise – Distancia de Cook. Datos atípicos

• Supuestos – Prueba de Ryan – Joiner. Normalidad – Prueba f. Significancia – Prueba de Durbin Watson. Independencia – Prueba Barlett. Varianza constante

ESTRUCTURALES

VARIABLES

MODELOS DE REGRESIÓN AJUSTADOS

R² (%)

Diámetro promedio

DAP (cm)= ‐ 0,667 VERDE + 216 INFRARROJO + 33,8 NDVI ‐ 142 SAVI 0,25 + 239 SAVI 0,5 + 76,6 SAVI 2 ‐ 415 MSAVI

83,2

Altura total promedio

HT (m) = 1,5 NDVI ‐ 11 SAVI 0,25 +13 SAVI 0,5 ‐ 4,97 SAVI 2 + 1,9 MSAVI

67,0

Área basal

AB (m2/ha) = ‐ 0,651 VERDE ‐ 3,5 ROJO + 143 INFRARROJO + 46 NDVI +235 SAVI 0,25 ‐ 423 SAVI 0,5 + 59,3 SAVI 2 ‐ 49 MSAVI

58,7

Volumen

VOL = ‐ 0,502 VERDE + 201 INFRARROJO + 37,9 NDVI + 9 SAVI 0,25 ‐ 8 SAVI 0,5 + 77,5 SAVI 2 ‐ 308 MSAVI

52,5

Biomasa

BIOMASA (ton/ha) = 204 INFRARROJO + 26,5 NDVI ‐ 108 SAVI 0,25 + 207 SAVI 0,5 + 71,0 SAVI 2 ‐ 393 MSAVI

56,1

IVI Avicennia germinans

IVI Ag = ‐ 0,899 VERDE ‐ 43,4 ROJO + 427 INFRARROJO ‐ 125 NDVI + 703 SAVI 0,25 ‐ 563 SAVI 0,5 + 69 SAVI 2 ‐ 495 MSAVI IVI Mo = ‐ 181 INFRARROJO + 37,9 NDVI + 378 SAVI 0,25 ‐803 SAVI 0,5 ‐ 36,8 SAVI 2 + 606 MSAVI

42,3

IVI Pelliciera rhizophorae

IVI Pr = ‐ 8,9 ROJO + 116 INFRARROJO ‐ 8 NDVI ‐ 71 SAVI 0,25 + 182 SAVI 0,5 + 15 SAVI 2 ‐ 229 MSAVI

64,4

IVI Rhizophora harrisonni

IVI Rh = ‐ 0,087 VERDE + 273 INFRARROJO ‐ 7,2 NDVI ‐ 281 SAVI 0,25 + 610 SAVI 0,5 + 89,1 SAVI 2 ‐ 679 MSAVI IVI Rm = 1,32 VERDE + 99,2 ROJO ‐ 616 INFRARROJO + 296 NDVI ‐ 2102 SAVI 0,25 + 2224 SAVI 0,5 ‐ 51,7 SAVI 2 + 218 MSAVI

38,4

FLORISTICAS

IVI Mora oleifera

IVI Rhizophora mangle

IVI Laguncularia racemosa

IVI Lr = 0,412 VERDE + 109 ROJO ‐ 130 INFRARROJO + 342 NDVI ‐ 2460 SAVI 0,25 + 2933 SAVI 0,5 + 162 SAVI 2 ‐ 865 MSAVI

72,8

58,2

63,7

< 5 cm

> 10 cm

< 5 metros

> 10 metros

ZONIFICACIÓN

Zona de uso sostenible: NDVI = 0,3 – 0,5 SAVI2 = 1,2 – 1,7 IVI Rh = 70% – 90% DP = 17,5 – 22 cm Zona de recuperación NDVI = < 0,3 SAVI2 = < 1,2 IVI Rh = < 70% DP = < 17,5 cm Zona de preservación NDVI = > 0,5 SAVI2 = > 1,7 IVI Rh = > 90% DP = > 22 cm

CONCLUSIONES

• A partir de información obtenida en campo acerca de las características estructurales y/o florísticas de la vegetación en ciertos puntos de muestreo, junto con la información de imágenes de satélite, fue posible estimar para un área más grande estas mismas características mediante modelos de regresión con coeficientes de determinación elevados.

• En la presente investigación fue posible mediante los índices de vegetación, realizar una zonificación del recurso forestal en tres zonas a saber, uso sostenible, recuperación y preservación, las cuales contribuyen al desarrollo del plan de manejo de los bosques de mangle en el municipio de Nuquí, que se viene realizando por parte de la Fundación MarViva.

Gracias