Miguel Ángel Castillo Santiago El Colegio de la Frontera Sur

Presentación del tema: "Miguel Ángel Castillo Santiago El Colegio de la Frontera Sur"— Transcripción de la presentación:

1 Emisiones de CO2 por cambio en la cobertura del suelo en la Selva Lacandona
Miguel Ángel Castillo Santiago El Colegio de la Frontera Sur San Cristóbal de las Casas, Chis.

2 El Colegio de la Frontera Sur
Campeche Chetumal Villahermosa San Cristóbal Tapachula

3 Aspectos a abordar en la presentación
Aplicación de las imágenes descargadas las estaciones ERMEXS (SPOT) y ERIS (Landsat 5). Estudio de caso: Estimación de biomasa del bosque a nivel del paisaje y estimación de emisiones de CO2.

4 Aplicaciones de las imágenes en ECOSUR

5 Característica de muchos estudios ecológicos previos
Carencia de un componente analítico espacial. Énfasis en el estudio de los procesos a nivel local. Dificultad para extrapolar la información obtenida a nivel local a todo el paisaje.

6 Disponibilidad actual de imágenes
Aproximadamente hace tres años, se modificaron los términos de la licencia de las imágenes SPOT captadas por la estación receptora de imágenes de satélite ERMEXS (ubicada en México DF) Los centros públicos de investigación/docencia tienen ahora acceso a las imágenes SPOT. Disponibilidad de imágenes Landsat 5 de fecha reciente (2008) descargadas a través de la estación receptora de imágenes de satélite ERIS (Chetumal, Quintana Roo).

7 Estudios en curso Delimitación de la cobertura arbórea
Tipos de vegetación. Mapeo de hábitat Cambio de la cobertura/uso del suelo Estimación de variables de la estructura del bosque tropical

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9 Modelo para estimar emisiones de CO2

10 Área y contenidos de C por tipo de vegetación
Gris claro: carbono en biomasa Gris oscuro: carbono en suelo Tomado de: Malhi et al. (2002)

11 El carbono de los bosques tropicales
Los bosques tropicales representan los mayores almacenes de C (Mahli et al. 2002) Los bosques tropicales se están perdiendo a tasas elevadas. En México, 265,000 ha/año, (bosques templados 90,000 ha/año) (Mas et al. 2004). La magnitud de las emisiones de CO2 derivadas del cambio en la cobertura y uso del suelo, representa el componente de mayor incertidumbre en el ciclo global del C (Ramankutty et al. 2007)

12 Estimación de la biomasa a nivel regional: fuentes de incertidumbre
Incertidumbre asociadas a la medición de parcelas individuales: Biomasa viva y muerta; aérea y subterránea; lianas, palmas, árboles pequeños, y otros componentes de la biomasa. Incertidumbre derivada de los métodos de extrapolación de las datos de parcelas al paisaje entero. Mayor causa de incertidumbre (Saatchi et al. 2007)

13 Objetivos específicos
Estimar las extensiones de los tipos de vegetación en el área de estudio. Analizar la estructura, composición y diversidad arbórea de los bosques (maduros y secundarios). Desarrollar un enfoque metodológico basado en imágenes satélitales, para extrapolar la información de la biomasa. Analizar la dinámica del cambio en la cobertura del suelo y elaborar modelo de cambios.

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15 Extrapolación de variables de la estructura a nivel del paisaje

16 Extrapolación de variables de la estructura del bosque
Factores que afectan la estructura del bosque Métodos Tipo de suelo Nutrientes del suelo Posición topográfica Niveles de perturbación humana … Mapas de tipos de vegetación Percepción remota Biomasa Volumen de madera Área basal Altura del dosel,

17 Modelado Variables del bosque Variables de la imagen Inf. Espectral:
Bandas espectrales Índices espectrales de vegetación Componentes principales Inf. Espacial: Textura (1er y 2do orden) Enfoques de modelación Biomasa Área basal Volumen de madera Altura del dosel Modelos de regresión Redes neuronales Geoestadística kNN

18 Características de las relaciones IEV-biomasa
Frecuentemente relaciones no lineales entre los índices de vegetación y la biomasa. Se presentan comportamientos asintóticos de la relación IEV y biomasa. Saturación a bajos niveles de biomasa (aprox. 150 t/ha) Relación inversa, posiblemente debido al incremento de sombras.

19 Índices Espectrales de Vegetación:
SR = IRC /Rojo (Jordan 1969) NDVI = (IRC – Rojo) /(IRC + Rojo) (Tucker 1979) SAVI = (IRC – Rojo) /(IRC + Rojo + L) (Huete 1988) GEMI = η(1 – 0.25η) – {(Rojo – 0.125) /(1 – Rojo)} (Verstraete & Pinty 1996) donde: L = 0.5; η = {2(IRC2 – Rojo2) + 1.5IRC + 0.5Rojo} /{IRC + Rojo + 0.5}

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21 Medidas de textura

22 Castillo-Santiago,M. A. , Ricker, M. , & de Jong,B. en prensa
Castillo-Santiago,M.A., Ricker, M., & de Jong,B. en prensa. Estimation of tropical forest structure from SPOT-5 satellite images. International Journal of Remote Sensing.

23 Modelo seleccionado ABGT = 19.94 – 0.29×IRC + 0.42×VARIRC
AGBT = (AGBλ -1)/λ (transformación Box-Cox) Donde λ = 0.3 R2 = 0.713 Validación cruzada RMSE = 59.7 t/ha RMSE (%) = 21.3

24 Mapa de biomasa Unidades t/ha

25 Cambio en el uso del suelo
Tres períodos analizados 1986,1997 y 2005. Las imágenes de 1986 y 1997 fueron Landsat TM, menor resolución que SPOT5 Se agruparon clases de vegetación debido a dificultades para separar espectralmente algunas tipos de vegetación con TM

26 Cambio en la cobertura del suelo 1986-1997-2005

27 Cambio en la cobertura del suelo 1986-1997-2005
TDA= 2.3% TDA=4.8% 81,100 ha deforestadas en el período

28 Matriz de cambios

29 Escenarios de cambio en la cobertura 2005-2015
Emisión de C de acuerdo a escenario A: 2,156,499 tC

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33 Proyección a 2015 Se perderían 28,471 ha de bosque tropical entre 2005 y 2015. Equivalentes a 4,312,998 t de biomasa. Equivalente a 791,435 tCO2/año ≈ 1.5% de las emisiones anuales para México. Marqués representa ≈0.1% de la superficie de México.

34 Conclusiones La reflectancia registrada en las imágenes o sus transformaciones proporciona poca información para explicar variables de la estructura. Solo adecuada para bajos niveles de biomasa. El incremento en resolución espectral puede superar el problema de saturación

35 Conclusiones (2) El uso de información espacial (textura) puede incrementar la precisión sustancialmente en imágenes de alta resolución. Permite modelar valores de biomasa propios del bosque maduro.

36 Conclusiones (3) El cambio de uso del suelo presenta patrones de alta concentración. Las tasas de deforestación continúan aumentando. El cambio de uso del suelo no es unidireccional (abandono de tierras, reuso de la vegetación secundaria, cambio de uso agric a pecuario).

37 Ceiba pentandra ejido La Victoria, Marqués de Comillas
Hojas juveniles de Coccoloba belizensis, Ejido La Corona, MdeC

38 Hymenaea courbaril, MdeC

39 Sabana Bosque secundario de selva media

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