Rodalización mediante sistemas de información geográfica y sensores remotos

Abstract

Este trabajo de investigación se realizó en el ejido Pueblo Nuevo, estado de Durango, México. El objetivo es establecer una metodología para modelar y crear la división dasocrática de zonas forestales hasta nivel de subrodal. Para ello se utilizó información topográfica del Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI) escala 1:50 000 y una imagen de satélite Landsat-ETM+ del 8 de abril del 2000. A partir de la información topográfica se generó un modelo digital de elevación con resolución espacial de 15 x 15 m, y se modelaron cuencas, subcuencas, microcuencas, submicrocuencas y cauces. La imagen Landsat-ETM+ fue remuestreada a 15 x 15 m con ayuda de la imagen pancromática para obtener mayor resolución espacial. Se clasificó la imagen por medio de estadísticas supervisadas con trabajo de campo para mapear los diferentes tipos de comunidades vegetales y usos de suelo. Se digitalizaron los rodales actuales creados por los prestadores de servicios técnicos forestales del ejido para su comparación. A partir del modelo digital de elevación se generaron los modelos de pendientes y exposición, para buscar asociación comparativa con los polígonos de rodales actuales. Se comparó la distribución de comunidades vegetales clasificadas contra el modelo de exposición para determinar patrones preferenciales de distribución. Los rodales modelados fueron obtenidos de la integración de las submicrocuencas modeladas y del modelo de patrones preferenciales de distribución de la vegetación. Y los subrodales fueron generados de la integración de los rodales modelados y de la clasificación de tipos de vegetación de la imagen Landsat-ETM+.

Effect of Landscape Composition and Configuration on the Diversity of Amphibians and Reptiles

“…In this study, landscape is defined from a wildlife/ spatial perspective as an area of land containing a mosaic of habitat patches available to local species (Dunning et al, 1992). To generate a vegetation and land use map, the landscape was stratified using corrected multi-spectral Sentinel B satellite image (10-m spatial resolution; Murguía et al, 2004; Aguilar Arias et al, 2015). This was accomplished using the QGIS 3.2 Semi-Automatic Classification plugin (Congedo, 2016; QGIS Development Team, 2018).…”

“…In this study, landscape is defined from a wildlife/ spatial perspective as an area of land containing a mosaic of habitat patches available to local species (Dunning et al, 1992). To generate a vegetation and land use map, South American Journal of Herpetology, 29, 2023, 77-87 Effect of landscape composition and configuration on the diversity of amphibians and reptiles Andrea Santizo-Nanduca, Tamara M. Rioja-Paradela, Arturo Carrillo-Reyes, Gamaliel Castañeda-Gaytán, Laura Porras-Murillo the landscape was stratified using corrected multi-spectral Sentinel B satellite image (10-m spatial resolution; Murguía et al, 2004;Aguilar Arias et al, 2015). This was accomplished using the QGIS 3.2 Semi-Automatic Classification plugin (Congedo, 2016;QGIS Development Team, 2018).…”

Modelación espacial de área basal y volumen de madera en bosques manejados de Pinus patula y P. teocote en el ejido Atopixco, Hidalgo

“…Para escalas grandes (>1:25 000) a escala de rodal, la precisión alcanzada a la fecha no es suficiente para propósitos de manejo forestal (Mäkelä y Pekkarinen, 2001). De aquí que los esfuerzos por modelar el comportamiento del volumen de madera (Lee et al, 1995), el área basal (González et al, 2004) o la geometría de claros a escalas grandes (Silbernagel y Moeur, 2001), se encaminen a comprender los efectos de la absorción y reflectancia de las estructura arbórea (hojas y ramas) (McRoberts et al, 2002), las limitaciones de la resolución espacial y espectral de los sensores remotos (Valdez et al, 2006) y a estudiar modelos matemáticos que mejor describan el comportamiento ecológico de las masas forestales (Franco-López et al, 2001;García-García et al, 2006). En especial, la importancia del análisis estadístico en el proceso de interpolación de datos espaciales y la dependencia del valor de un atributo en función de su localización geográfica (Miranda-Salas y Condal, 2003).…”

A step-wise land-cover classification of the tropical forests of the Southern Yucatán, Mexico

“…Inclusion of both a more detailed forest characterization and anthropogenic classes requires exhaustive knowledge of the vegetation in question, and can result in substantial research cost and effort (e.g. González Murguía et al 2004). In some cases, it may require forest mensuration to create floristically defined forest classes (Salovaara et al 2005), while others measure forest biomass to distinguish between forest types (Lu 2005).…”