El comportamiento de los incendios forestales varía debido a diversos factores, donde el nivel de severidad condiciona la respuesta que tendrán los ecosistemas ante el fuego, como lo es la capacidad de regeneración natural. No obstante, poco se ha estudiado al respecto en México, lo que ha limitado las estrategias de restauración. De acuerdo a esto, se realizó un análisis comparativo de la respuesta de la regeneración natural del arbolado en tres rangos de altura (0–0.30 m, 0.31–1.0 m y 1.1– 3.0 m), considerando un diseño experimental con dos factores: 1) diferentes condiciones de severidad del incendio (sin incendio, incendio moderado, incendio extremo); y 2) tres regiones de bosques de pino-encino (Sierra de Quilla, el bosque La Primavera y la Sierra de Tapalpa, Jalisco). Para el análisis comparativo se generaron ANOVA y prueba de Tukey, con base a diseño experimental factorial (región y severidad). Los resultados sugieren que existe una diferencia significativa entre las condiciones de severidad de los incendios y entre las regiones, para el rango de altura de 0 a 0.30 m, apreciándose una mayor regeneración en las áreas con incendios moderados. Esto se remarca, en Tapalpa donde se estiman en promedio 160,000 individuos ha-1. Por otra parte, con respecto los otros estratos de regeneración (0.31 –1.0 m y 1.1–3.0 m) no se encontraron diferencias significativas entre las condiciones de severidad del fuego, considerando solo la regeneración de pino. Se concluye que la ocurrencia de un incendio moderado puede propiciar una mayor incidencia de regeneración natural.
Los efectos de los incendios forestales en los ecosistemas son variables dependiendo de la severidad del fuego, sin embargo su evaluación en campo significa un importante gasto de recursos, ya sea por la amplitud, o inaccesibilidad. Debido a esto se han implementado estrategias alternas, como el uso de índices espectrales derivados de sensores remotos. Sin embargo, existe un amplio número y diversidad de estos, por lo que en este trabajo se hizo un análisis comparativo en relación a la detección y clasificación de la severidad de un incendio forestal, ocurrido en 2018 en un bosque de pino-encino. Los índices se derivaron de imágenes Landsat 8 (OLI) y se agruparon como: a) Monotemporales (Consideran una sola fecha imagen): NIR, NDVI, NDWI, NBR, EVI, NBRT, BAI, OSAVI, GCI, SIPI, GNDVI, GEMI; y b) Bitemporales (Para su estimación se usan dos fechas de imágenes): RdNBR, dNBR, RBR, RI, NRI, dNDVI. Para la selección se determinó, a través de una matriz de confusión, la precisión global y el coeficiente kappa. Debido a que se observó una diferencia dependiendo del tiempo transcurrido después de la ocurrencia del incendio, se definió el índice PK (coeficiente kappa/precisión global). De esta forma, el mejor índice para la detección y clasificación de la severidad del incendio fue el NBR. También se observó que la precisión está relacionada a la temporalidad, de esta forma los mejores índices definidos después del incendio fueron: NBR, GNDVI, RdNBR, Dnbr, RBR, RI y BAI; mientras que los definidos después de lluvias fueron: NBR, NBRT, NDVI y NDWI.
In Mexico, the authorization of a forest use is subject to having information collected in the field, through a forest inventory.However, forests are often located in difficult access conditions. This implies that their evaluation takes a long time and isexpensive, however, the current availability of remote sensors has supported the development of strategies that are not only cheaper,but also accurate. One of these is based on the extrapolation perspective, through which estimates of areas with low samplingintensity can be derived, based on information from areas where data with normal sampling intensities have been obtained.However, both areas must have homogeneous conditions in terms of species, densities, structures, topographic conditions, etc.According to the above, the objective of this work was to exemplify the extrapolation process carried out in temperate forests of thestate of Chihuahua, Mexico. Through a traditional forest inventory, information was obtained from a region called La Nopalera, withwhich a model was developed, through regression and correlation trees (CART), for which the following variables were considereda) Field: density, possibility of use (m / ha) and crown diameter; b) From remote sensors: spectral bands of Landsat images andaerial photographs. The model was implemented in another forest region called Chocachi, for which information derived from a lowintensity forest inventory was used. As a result, it was possible to estimate the possibility of exploitation in the latter region. Thefield values of the Nopalera region did not show a 1 to 1 relationship, in reference to the Chocachi, since the extrapolation estimatesunderestimated the values obtained in the field. However, based on a correlation equation, it was possible to establish the value of2.4 as a correction factor
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