11 maria del pilar velandia
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INDICES DE VEGETACIÓN DERIVADOS DEL SENSORASTER EN RELACIÓN CON LAS CARACTERÍSTICASFLORÍSTICAS Y ESTRUCTURALES DE LOS BOSQUESDE MANGLES, EN EL MUNICIPIO DE NUQUÍ
María del Pilar Velandia DíazUniversidad 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 losaños setenta.
• Son parámetros calculados a partir de los valores dereflectividad a distintas longitudes de onda.
• A partir de ellos se pueden obtener características de lavegetación, como por ejemplo: zonas de sequía, IAF, vigor delas coberturas, biomasa yproductividad
Fuente: Chuvieco, 1995
• Se pretende correlacionar la informaciónproveniente de parcelas permanentes con los índicesde vegetación calculados y así contribuir a la creaciónde estrategias para realizar un adecuado manejo yposible monitoreo para los bosques de manglar.
• Se realizó el preprocesamiento a la imagen,posteriormente se calcularon los índices devegetación y por ultimo con esta información serealizaron modelos de regresión para cada una de lasvariables estructurales y florísticas.
• ÁREA DE ESTUDIO
METODOLOGÍA
Fuente: Instituto de investigaciones ambientales del pacifico.
Nuquí cuenta con un área de2259,4 ha de bosque de manglar.
Las parcelas permanentes seencuentran ubicadas en losconsejos comunitarios deJurubira, Tribugá, Nuquí y Panguí
• MATERIALES Y MÉTODOS
METODOLOGÍA
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 especieMora 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
Prep
rocesamiento
Transformación de ND a VRad
Recorte de la imagen
Corrección atmosférica
Transformación de VRad a VRef
Método de Chávez, 1988
AOI
ERDAS 10. Converse a radiance
Procesam
iento
NDVI
SAVI
SAVI2
MSAVICalculo de
los índ
ices de vegetación
NDVI
NDVI
NDVI
NDVI
• NDVI> 0,4
• SAVI 0,25> 0,2
• SAVI 0,5> 0,2
• SAVI 2> 1,2
• MSAVI 2> 1
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Índices de vegetaciónVariables
independientes
Características estructurales y florísticasVariables 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
VARIABLES MODELOS DE REGRESIÓN AJUSTADOS R² (%)
ESTR
UCT
URA
LES
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 ‐ 308MSAVI
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
FLORISTICAS
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 ‐ 495MSAVI
42,3
IVI Mora oleifera IVI Mo = ‐ 181 INFRARROJO + 37,9 NDVI + 378 SAVI 0,25 ‐803 SAVI 0,5 ‐ 36,8 SAVI 2 + 606 MSAVI
72,8
IVI Pelliciera rhizophorae IVI Pr = ‐ 8,9 ROJO + 116 INFRARROJO ‐ 8 NDVI ‐ 71 SAVI 0,25 + 182 SAVI 0,5 + 15 SAVI 2 ‐ 229MSAVI
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
38,4
IVI Rhizophora mangle IVI Rm = 1,32 VERDE + 99,2 ROJO ‐ 616 INFRARROJO+ 296 NDVI ‐ 2102 SAVI 0,25 + 2224 SAVI 0,5 ‐ 51,7 SAVI 2 + 218MSAVI
58,2
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
63,7
< 5 cm
> 10 cm
< 5 metros
> 10 metros
ZONIFICACIÓN
Zona de uso sostenible:NDVI = 0,3 – 0,5SAVI2 = 1,2 – 1,7IVI Rh = 70% – 90%DP = 17,5 – 22 cm
Zona de recuperaciónNDVI = < 0,3SAVI2 = < 1,2IVI Rh = < 70%DP = < 17,5 cm
Zona de preservaciónNDVI = > 0,5SAVI2 = > 1,7IVI Rh = > 90%DP = > 22 cm
CONCLUSIONES
• A partir de información obtenida en campo acerca de lascaracterísticas estructurales y/o florísticas de la vegetación enciertos puntos de muestreo, junto con la información deimágenes de satélite, fue posible estimar para un área másgrande estas mismas características mediante modelos deregresión con coeficientes de determinación elevados.
• En la presente investigación fue posible mediante los índicesde vegetación, realizar una zonificación del recurso forestal entres zonas a saber, uso sostenible, recuperación ypreservación, las cuales contribuyen al desarrollo del plan demanejo de los bosques de mangle en el municipio de Nuquí,que se viene realizando por parte de la Fundación MarViva.
Gracias