Evaluación de la composición de humedales costeros mediante imágenes satelitales

Los humedales tienen características hidrológicas que dan lugar a suelos y comunidades vegetales y animales que tienen adaptaciones especiales para vivir o para utilizar el entorno de los humedales (Messina y Conner, 2000). La fotografía aérea se ha utilizado como una herramienta para mapear un humedal, pero las técnicas de teledetección por satélite tienen la ventaja de ser una herramienta más rápida y de bajo costo. A continuación, se describe las ventajas y desventajas de ambos métodos, centrándose en la información que puede brindar el satélite ASTER.

La fotografía aérea se utiliza comúnmente en la cartografía de los humedales. La foto-interpretación no es una tarea sencilla (Tiner, 1996) debido a la presencia de amplios ecotonos, áreas de transición donde las comunidades de grado están dentro de otras y por la existencia de complejos geomorfológicos, edáficos y gradientes hidrológicos (Warthon et al 1982;. Sharitz Mitsch y 1993; Rice y Peet 1997, Townsend y Walsh, 2001). 

Figura 1. El Parque Nacional de Doñana es una de las reservas europeas de humedales más importantes y un sitio importante para las aves migratorias.

Figura 1. El Parque Nacional de Doñana es una de las reservas europeas de humedales más importantes y un sitio importante para las aves migratorias.

Los humedales no están permanentemente inundados o saturados y el grado de humedad del suelo complica la interpretación del paisaje. El Inventario Nacional de Humedales (NWI) que actualmente utiliza fotografías estereoscópicas con el fin de detectar las depresiones de los humedales y así facilitar la identificación de las inclinaciones. Desafortunadamente, los humedales no sólo se forman en las depresiones sino que también se pueden encontrar en pisos amplios y en zonas de pendiente suave (Tiner, 1996). Otros problemas de la foto-interpretación se producen cuando la vegetación de los humedales más secos, no son dramáticamente diferentes de las zonas altas adyacentes y zonas de ecotono son difíciles de establecer. Además, los pequeños cambios en la elevación pueden provocar grandes variaciones en las características hidrológicas de los humedales (Warthon et al, 1982; White et al, 1983; Hupp, 1986).

Como vemos el uso tradicional de la fotografía aérea para delimitar los humedales puede ser extremadamente desafiante. Las características espectrales de un dosel de los humedales no son marcadamente diferentes de las copas de los árboles. Además, la cubierta esconde el carácter hidrológico del suelo, la vegetación del sotobosque y las características topográficas del terreno, todos los cuales son parámetros clave para la determinación de un humedal.

Por ello una forma alternativa de detección de los humedales consiste en el uso de la teledetección de imágenes por satélite. La observación desde satélites espaciales ofrece una oportunidad única para acceder a información a gran escala y para parametrizar modelos ambientales (Foody y Curran, 1994; Yamagata, 1999). El valor de la teledetección para el estudio de la Tierra se encuentra en representar los detalles que no son visibles para los seres humanos por otros medios. Otra ventaja importante de los datos de teledetección es la capacidad de investigar los distintos tipos de cambios ambientales en una manera fácil, rápida y económica.

La observación por satélite, puede identificar el tipo de recurso, caracterizar la tierra en general, el tipo de cobertura, también puede identificar los humedales que emergen y se sumergen, y dar detalles de humedales ubicados en áreas grandes o inaccesibles (Lyon y McCarthy, 1995). También hay evidencia en la literatura que las imágenes satelitales anuales proporcionan mayores detalles y presentan una mayor precisión para clasificar los humedales, mediante la captura de los cambios fenológicos en toda la temporada de crecimiento.

Se recomienda combinar la información procedente de sensores de los satélites con los Sistemas de Información Geográfica (SIG), los conjuntos de datos ya identifican los rasgos característicos de suelo de humedales. SIG puede ser usado para combinar la información acerca de los suelos, hidrografía, vegetación, topografía con la teledetección, así, mejorar la determinación e identificación de los humedales. Una combinación de la teledetección y análisis de datos de SIG a su vez puede localizar y delimitar los humedales, determinar el tipo de cobertura del suelo y la vegetación; datos que no podrían ser identificados si sólo se considera una de estas herramientas.

                                            Figura 2. Imagen ASTER de la locación de Virginia (en verde).

                                            Figura 2. Imagen ASTER de la locación de Virginia (en verde).

Referencias

  • HUPP, C.R., 1986, Upstream variation in bottomland vegetation patterns, northwestern Virginia.Bulletin of the Torrey Botanical Club, 113, 421-430.

  • MESSINA, M.G, and CONNER, W.H., 2000, Southern Forested WetlandsEcology and Management. (Boca Raton, FL: Lewis Publishers/CRC Press).

  • RICE, S. K., and PEET, R.K., 1997, Vegetation of the lower Roanoke River floodplain. Report to The Nature Conservancy, Durham, NC.

  • TINER, R.W., 1996, National water summary on wetland resources. U.S. Geological Survey Water-Supply Paper 2425, pp. 431, Washington, DC, USA.

  • TOWNSEND, P.A. and WALSH, S.J., 2001, Remote sensing of forested wetlands: application of multitemporal and multispectral satellite imagery to determine plant community composition and structure in southeastern USA. Plant Ecology, 157129- 149.

  • WARTHON, C.H., KITCHENS, M.W., PENDLETON, E.C., and SIPE, T.W., 1982, The ecology of bottomland hardwood swamps of the southeast—a community profile. US Fish and Wildlife Service, Office of the Biological Survey, Washington, DC, USA.

  • YAMAGATA, Y., 1999, Advanced remote sensing techniques for monitoring complex ecosystems: spectral indices, unmixing, and classification of wetlands. Research Report from the National Institute for Environmental Studies, Japan (in Japanese), 141, 1-7.

 
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