Caracterización espectral y monitoreo de bosques de manglar con Teledetección en el litoral Pacífico colombiano: Bajo Baudó, Chocó.

Pub Date : 2021-08-27 DOI:10.17163/lgr.n34.2021.02
Mauricio Alejandro Perea Ardila, Julián Leal Villamil, Fernando Oviedo Barrero
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Abstract

El Pacífico colombiano posee extensas zonas en bosques de manglar (BM), que es un ecosistema estratégico de gran importancia ambiental y socioeconómica para la mitigación del cambio climático. Este trabajo tuvo por objetivo realizar la caracterización espectral y monitoreo de 66,59 km2 para cuatro densidades de BM en el Bajo Baudó (Colombia), empleando tres imágenes Landsat (1998, 2014 y 2017), combinaciones de bandas espectrales y tres índices de vegetación (IV) (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada - NDVI, Índice de Vegetación Ajustado al Suelo - SAVI y el Índice combinado de reconocimiento de manglares - CMRI). Los resultados demostraron que la mejor combinación de bandas espectrales para la identificación visual de los BM correspondió a infrarrojo color (NIR, Rojo, Verde) y falso color compuesto 1 (NIR, SWIR, Rojo). La firma espectral de los BM tuvo diferentes comportamientos para las cuatro densidades bajo las condiciones de pleamar y bajamar. Durante los 19 años analizados, se registró una diferencia de hasta el 17,9% en el valor promedio de la reflectancia en los BM. De igual manera, los valores de IV fueron proporcionales a las densidades de BM, pero su valor se notó reducido por efectos de la marea al momento de la captura de las imágenes; los mayores aumentos de IV se registraron sobre la zona costera de transición tierra-agua donde existe una fuerte interacción con la condición mareal. Esta investigación aporta a la caracterización y monitoreo espacial de BM con sensores remotos y el estudio espectral de este importante ecosistema en Colombia.
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哥伦比亚太平洋海岸红树林的光谱特征和遥感监测:Bajo baudo, choco。
哥伦比亚太平洋地区有大片红树林,这是一个对减缓气候变化具有重大环境和社会经济重要性的战略生态系统。这个工作有旨在从事66.59监视平方公里光谱定性为四个BM在Baudó低密度(哥伦比亚)、使用三个陆地卫星图像(1998年、2014年和2017年),光谱带组合和三个植被指数(IV)区别标准化植被指数(NDVI与地面植被指数——赛维和红树林- CMRI识别组合指数)。结果表明,红外颜色(NIR, red, green)和复合假颜色1 (NIR, SWIR, red)是视觉识别BM的最佳光谱波段组合。在涨潮和低潮条件下,BM的光谱特征对所有四种密度都有不同的行为。在分析的19年里,BM的平均反射率差异高达17.9%。同样,IV值与BM密度成正比,但在拍摄图像时,由于潮汐的影响,IV值降低了;在本研究中,我们观察到在沿海陆水过渡带观测到的IV增加最大,该带与潮汐条件有很强的相互作用。这项研究为哥伦比亚这一重要生态系统的遥感特征和空间监测以及光谱研究提供了依据。
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