Ingeniería Geográfica y Ambiental · 2017

Transformación del bosque tropical seco en la región del alto magdalena (Tolima- Colombia): valor predictivo de variables ambientales.

El conocimiento de la transformación de la biodiversidad a partir de la teledetección y la estimación y análisis de índices espectrales pueden convertirse en una manera práctica de evaluar el territorio y sus recursos, además de ser una técnica que puede proveer información base para guiar la toma de decisiones en la identificación de áreas prioritarias de conservación. En esta investigación se determinó el valor predictivo de variables ambientales (topográficas, hidrológicas antrópicas y de Biomasa) por medio de procedimientos estadísticos con el propósito de analizar y establecer de ser posible la transformación espacio-temporal para los años subsecuentes de la cobertura de Bosque Seco Tropical en la región del alto Magdalena (Colombia). Se procesó una serie compuesta de 112 imágenes de los sensores Landsat 4-5 TM, Landsat 7 ETM+ y Landsat 8, correspondientes a los periodos de época seca y húmeda en las temporalidades 1987, 2000 y 2014; junto a una serie subsecuente para los años 1990, 1995 y 2010 utilizados como años de control para los valores de las variables de Biomasa (Índices NDVI y NDII). Para mejorar el nivel de interpretación de los cambios que presentaba la cobertura se realizó una corrección de los valores por medio del TVI (Índice de Vegetación Transformado) y los rangos establecidos por Kalacska et al. (2004) para NDVI en BTs. Para las variables de perturbación antropogénica e hidrológicas, se aplicó y modifico la metodología sugerida por Quijas (2011) en donde se evaluaron una serie de distancias euclidianas a partir de sitios de muestreo respecto a las coberturas más cercanas y con mayor impacto en las comunidades vegetales, que para este caso fueron Pastos, Cultivos y tierra desnuda y degradada. No obstante, considerando como la escala espacial puede llegar a afectar la capacidad de distintas variables predictoras de biomasa, se calculó a partir de los valores de los índices de biomasa vegetal (NDVI, NDII) tres escalas espaciales: 50, 150 y 300 m. Estos datos se agregaron como el quinto grupo de variable predictora y se denominaron “Donas”. Finalizado el procesamiento, se obtuvo un total de 28 variables predictivas, que fueron agrupadas y procesadas según su atributo por medio de los programas estadísticos SPSS y JMP para obtener los 15 mejores modelos de prueba para cada año, dando como resultado un algoritmo matemático de predicción con las mejores variables para establecer área. Los datos obtenidos se presentan a continuación.

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