Análisis de la Variabilidad en la Cobertura de Manglares en las Islas Galápagos a través de un Análisis Multitemporal con Imágenes Satelitales Landsat 7 y Landsat 8
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
El presente trabajo se basó en el análisis de cambio de la cobertura de manglar y su variabilidad en la provincia de Galápagos en un periodo de veinte años, los manglares son ecosistemas que proporcionan beneficios ecológicos, económicos, así como culturales, pero sub- valorizados por lo que se van perdiendo año a año por actividades antrópicas.
La zona de estudio presentó una extensión de terreno de 822778.6 Ha y la metodología aplicada residió en identificar las zonas donde la cobertura vegetal era manglar, para ello se consideró el uso de imágenes satelitales del sensor Landsat 7 y 8, para los años 2000, 2005, 2010, 2015 y 2020 respectivamente. Consecutivamente, se realizaron los mapas de uso de suelo y cobertura vegetal correspondientes a cada año de estudio. Se analizó la comparación año con año y se generaron matrices de cambio, se observó que el año de mayor cobertura vegetal de manglar fue el 2020 con un área total de 3915.3 Ha. De igual forma, se identificó al 2000 como el año con menos cobertura de manglar reflejando un total de 2977.6 Ha. La variación de dichos valores responde a la alta presencia de especies arbóreas asociadas como: manzanillo, acacia y botoncillo entre otras, además de cambios ambientales y meteorológicos. Finalmente, para la validación de resultados se emplearon dos métodos: un muestreo estratificado para la clasificación supervisada, y un análisis y comparación con otros estudios de manglares en las Islas Galápagos.
Descargas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
INVESTIGATIO es de acceso abierto y el contenido está disponible de manera gratuita a través de su sitio web: http://revistas.uees.edu.ec/index.php/IRR/.
Para reforzar nuestra política de acceso abierto, la revista INVESTIGATIO se publica bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial 4.0 Internacional (CC-BY-NC 4.0), la cual permite compartir (copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato) y adaptar (remezclar, transformar y crear a partir del material), bajo la condición de que se den los créditos correspondientes y no se haga uso comercial de los materiales.
Citas
Alexakis, D., Gryllakis, M., Koutroulis, A., Agapiou, A., Themistocleous, K., Tsanis, I., Michaelides, S., Pashiardis, S., Demetrou, C., Aristeidou, K., Retails, A., Tymvous, F., & Handjimitsis, D. (2013). Gis and remote sensing techniques for the assessment of land use changes impact on flood hidrology: The case study of Yialias basin in Cyprus. Natural hazards and earth system sciences discussions, 1, 4833-4869. https://doi.org/10.5194/nhessd-1-4833-2013
Angulo, C., Suárez, L., & Mollicone, D. (2011). Dinámica de la deforestación en Venezuela: Análisis de los cambios a partir de mapas históricos. Interciencia, 36(8), 578-586.
Bocco, G., Mendoza, M., & Masera, O. (2001). Dinámica del cambio del uso del suelo en Michoacán. Una propuesta metodológica para el estudio de los procesos de deforestación. Investigaciones Geográficas, 44, 18-38. https://doi.org/10.14350/rig.59133
Briceño, F. (2005). Las cadenas de Markiw en el análisis de cambios y asignación de usos de la tierra. Revista Geográfica Venezolana, 46(1), 35-45.
Carvajal-Oses, M., Herrera-Ulloa, Á., Valdés-Rodríguez, B., & Campos-Rodríguez, R. (2020). Manglares y sus Servicios Ecosistémicos: Hacia un Desarrollo Sostenible. Gestión y Ambiente, 22(2), 277-290. https://doi.org/10.15446/ga.v22n2.80639
Chuvieco, E. (2010). Teledetección Ambiental: La observación de la tierra desde el espacio. (Primera). Ariel.
Congalton, R., & Green, K. (2009). Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data Principles and Practices. Taylor & Francis Group.
Consejo de Gobierno del Régimen Especial de Galápagos. (2016). Plan Galápagos. Plan de Desarrollo Sustentable y Ordenamiento Territorial del Régimen Especial de Galápagos. https://www.gobiernogalapagos.gob.ec/wp-content/uploads/downloads/2017/04/Plan-Galapagos-2015-2020_12.pdf
Cristobal, J., Pons, X., & Serra, P. (2003). Sobre el uso operativo de Landsat 7 ETM en Europa. 193-196. http://www.aet.org.es/congresos/x/cac45.pdf
Díaz Gaxiola, J. M. (2011). Una revisión sobre los manglares: Características, problemáticas y su marco jurídico. Importancia de los manglares, el daño de los efectos antropogénicos y su marco jurídico: caso sistema lagunar de Topolobampo. Ra Ximhai, 355-370. https://doi.org/10.35197/rx.07.03.2011.05.jd
Echeverría-Ávila, S., Pérez-Ceballos, R., Zaldívar-Jímenez, M., Canales-Delgadillo, J., Brito-Pérez, R., Merino-Ibarra, M., & Vovides, A. (2019). Regeneración natural de sitios de manglar degradado en respuesta a la restauración hidrológica. Madera y Bosques, 25(1). https://doi.org/10.21829/myb.2019.2511754
Flórez- Yepes, G., Rincon-Snatamaría, A., Cardona, P., & Alzate-Alvarez, A. (2017). Análisis multitemporal de las coberturas vegetales en el área de influencia de las minas de oro ubicadas en la parte alta del sector de Maltería en Manizales, Colombia. Dyna, 84(201), 95-101.
Giri, C., Ochieng, E., Tieszen, LL., Zhu, Z., Singh, A., & Loveland, T. (2013). Distribución mundial de bosques de manglares, 2000. entro de aplicaciones y datos socioeconómicos de la NASA (SEDAC).
Graham, E., & Danulat, E. (2003). Reserva Marina de Galápagos. Línea base de la biodiversidad. Fundación Charles Darwin para las Islas Galápagos.
Guaillas, M. (2015). Análisis de cambios de usos de suelo multitemporal en el Cantón Cuenca [Universidad del Azuay]. https://dspace.uazuay.edu.ec/bitstream/datos/4935/1/11374.pdf
Heumann, B. (2011). An object-based classification of mangroves using a hybrid decision tree-support vector machine approach. Remote Sensing, 3(11), 2440-2460. https://doi.org/10.3390/rs3112440
Komar, O., Schlein, O., & Lara, K. (2014). Guía para el monitoreo de integridad ecológica en el Sistema Nacional de Áreas Protegidas y Vida Silvestre de Honduras. ICF, SINFOR, Escuela Agrícola Panamericana/ Universidad Zamorano.
Ministerio del Ambiente, & Ministerio de Agricultura, pesca y ganadería. (2015). Protocolo metodológico para la elaboración del mapa de cobertura y uso de la tierra del Ecuador Continental 2013-2014, Escala 1:100000. Ministerio del Ambiente del Ecuador y Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca. http://app.sni.gob.ec/sni-link/sni/Portal SNI 2014/USO DE LA TIERRA/01-METODOLOGIA_MAPA_COBERTURA_USO.pdf
Moity, N., Delgado, B., & Salinas-De-León, P. (2019). Mangroves in the Galapagos islands: Distribution and dynamics. PLoS ONE, 14(1), 29-32. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209313
Moreno, A. (2005). Sistemas y Análisis de la información geográfica. RA-MA Editorial.
Olguín, E. J., Hernández, M., & Sánchez, G. (2007). Contaminación de manglares por hidrocarburos y estrategias de biorremediación, fitorremediación y restauración. Revista internacional de contaminación ambiental, 23(3), 139-154.
Ortiz, M. (2019). Análisis de los efectos de la erupción del volcán Tungurahua a través del procesamiento e interpretación de imágenes satelitales para tomar medidas de protección civil [Escuela Superior Politécnica del Chimborazo]. http://dspace.espoch.edu.ec/bitstream/123456789/13434/1/98T00250.pdf
Palacios, D. (2004). Seasonal patterns of sea-surface temperature and ocean color around the Galápagos: Regional and local influences. Deep-Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography, 51(1–3), 43-57. https://doi.org/10.1016/j.dsr2.2003.08.001
Palacios, L., Paz, F., Oropeza, J., Figuero, B., Martínez, M., Ortiz, C., & Exeibo, A. (2018). Corrector atmosférico en imágenes Landsat. Terra Latinoamericana, 36(4). https://doi.org/10.28940/terra.v36i4.232
Pérez, U., & Bosque, J. (2007). Transiciones de la cobertura y uso de la tierra en el periodo 1991-2005 en la cuenca del río Combeima, Colombia. Serie geográfica, 14, 163-178.
Phiri, D., & Morgenroth, J. (2017). Developments in Landsat Land Cover Classification Methods: A review. Remote Sensing, 9(9), 967. https://doi.org/doi:10.3390/rs9090967
Ponvert, D., & Lau Quan, A. (2013). Uso de las imágenes de satélites y los SIG en el campo de la Ingeniería Agrícola. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 22(4). http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2071-00542013000400013
Poveda, G., & Avilés, P. (2018). Situación de los manglares de la ciudad de Guayaquil-provincia del Guayas-Ecuador. Revista DELOS Desarrollo Local Sostenible, 31.
Quezada, A., Sevilla, J., & Avilés, E. (2022). Estimación de la tasa de deforestación en Pastaza y Orellana- Ecuador mediante el análisis multitemporal de imágenes satelitales durante el período 2000-2020. Revista ALFA, 6(17), 282-299. https://doi.org/10.33996/revistaalfa.v6i17.168
Rodriguez, G., Afre, M., Rojas, Y., & Pérez, A. (2019). Servicios ecosistémicos en manglares: Potencial para seguridad alimentaria en comunidades costeras. Revista Cubana de Ciencias Forestales, 7(1).
Rosales, Y., & Apaza, H. (2022). Análisis de imágenes satelitales Landsat 8 por componentes principales y MNF para la detección de zonas del derrame de petróleo Repson en la Costa Peruana. TecnoHumanismo, 2(2), 172-189.
Sacristán-Romero, F. (2005). La tecnología al servicio del medio ambiente. Ra Ximhai, 1(3), 601-632.
Sahagún, F., & Reyes, H. (2018). Impactos por cambio de uso de suelo en las áreas protegidas de la región central de la Sierra Madre Oriental, México. CienciaUAT, 1(2), 6-21.
Salinas, W., Terrazas, M., & Mora, A. (2020). Análisis multitemporal de cambios de uso de la tierra en San Fernando, Tamaulipas, durante el periodo 1987 a 2017. CienciaUAT, 14(2). https://doi.org/10.29059/cienciauat.v14i2.1298
Suarez Moncada, J. (2012). Comunidades biológicas en los manglares de Isabela, Santa Cruz y San Cristóbal [Universidad de Guayaquil]. http://repositorio.ug.edu.ec/bitstream/redug/1680/1/Comunidades biológicas en los manglares de Isabela... Suárez%2C Jennifer.pdf
Tanner, M., Moity, N., Costa, M., Marin, J., Aburto, O., & Salinas, P. (2019). Mangroves in the Galapagos: Ecosystem services and their valuation. Ecological economics, 160(12-24). https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2019.01.024
Tinajero, J., Lozada, P., Zabala, M., & Jiménez, N. (2019). Sistema de procesamiento digital de imágenes satelitales para cálculo de áreas de interés. Ciencia Digital, 3(3.4), 29-48. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v3i3.4..832
TNC-CLIRSEN. (2006). Cartografía de Galápagos 2006, conservación en otra dimensión. The Nature Conservancy-Centro de Levantamientos Integrados de Recursos Naturales por Sensores Remotos, 1-13.
UEGPS. (2018). Metodología para la clasificación de coberturas a partir del procesamiento de imágenes satelitales. Ministerio de Agricultura y Riego.
United States Geological Survey. (2018). Earth Explorer. Earth Explorer USGS. https://earthexplorer.usgs.gov/
Vidal, J., Gallardo, J., & Peralta, C. (2020). Potencial del acervo de imágenes Landsat disponible en Google Earth Engine para el estudio del territorio mexicano. Investigaciones Geográficas, 101. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112020000100110
Yáñez-Arancibia, A., Day, J. W., Twilley, R. R., & Day, R. H. (2013). Manglares: Ecosistema centinela frente al cambio climático, Golfo de México. Madera y Bosques, 20, 39. https://doi.org/10.21829/myb.2014.200147