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