Construcción de mapas de LAI y fAPAR de la reserva de la biósfera mariposa monarca y su comparación con mapas globales
La Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca (RBMM) presenta un nivel crítico de deforestación que pone en peligro el fenómeno migratorio de la mariposa. Variables biofísicas, como el índice de área foliar (LAI) y la fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida por las plantas (fAPAR), pu...
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2017
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riuat-123456789-19382018-01-11T23:01:58Z Construcción de mapas de LAI y fAPAR de la reserva de la biósfera mariposa monarca y su comparación con mapas globales Variable biofísica SPOT GEOLAND2 GEOV1 serie de tiempo. BIOLOGÍA Y QUÍMICA [2] La Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca (RBMM) presenta un nivel crítico de deforestación que pone en peligro el fenómeno migratorio de la mariposa. Variables biofísicas, como el índice de área foliar (LAI) y la fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida por las plantas (fAPAR), pueden ayudar en el diagnóstico del estado de una masa forestal. Es posible construir mapas de alta resolución de estas variables con imágenes satelitales y datos de campo; también existen series de mapas globales de baja resolución. En el presente trabajo se construyeron mapas de LAI y fAPAR de la RBMM, a partir de una imagen SPOT 4 con resolución espacial de 20 m y datos de campo, y se compararon con los mapas de la serie GEOV1 con resolución espacial de 1 km, de las mismas variables y fecha, con el fin de valorar la posibilidad de utilizarlos conjuntamente. Para construir los mapas de alta resolución, se realizó un muestreo en el verano de 2007, en 62 sitios de bosque en la RBMM. A cada sitio se asociaron los datos radiométricos del pixel correspondiente de una imagen SPOT de agosto de 2007, en la que las zonas con nubes se sustituyeron por los mismos pixeles de imágenes de fechas cercanas. Para cada variable, se ajustaron 45 modelos lineales, entre los que se eligió el de mayor índice de concordancia (0.45). Estas funciones se aplicaron a cada pixel de la imagen SPOT para construir los mapas, que se validaron con datos de campo, presentando errores relativos aceptables (RMSEr, LAI: 20 %; fAPAR: 8 %). La comparación de los mapas con los GEOV1 mostró una correlación significativa (r > 0.5) y un error relativo aceptable (RMSEr, LAI: 19 %; fAPAR: 8 %). Este resultado alienta la utilización conjunta de mapas de alta resolución y series de tiempo 2017-11-08T23:04:18Z 2017-11-08T23:04:18Z 2014-06-30 Artículo http://riuat.uat.edu.mx/handle/123456789/1938 Español[ 65] España Boquera, M., Champo Jiménez, O., Sánchez Vargas, N., Lobit, P., López Pérez, L., & Cruz de León, J. (2014). Construcción de mapas de LAI y fAPAR de la Reserva de la Biósfera Mariposa Monarca y su comparación con mapas globales. CienciaUAT, 8(2), 22 31. Recuperado de http://www.revistaciencia.uat.edu.mx/index.php/CienciaUAT/article/view/293 http://www.revistaciencia.uat.edu.mx/index.php/CienciaUAT/article/view/293 Acceso Abierto BY SA México[ 143] CienciaUAT, (2007 7858) Vol.8 (2014) |
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La Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca (RBMM) presenta un nivel crítico de deforestación que pone en peligro el fenómeno migratorio de la mariposa. Variables biofísicas, como el índice de área foliar (LAI) y la fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida por las plantas (fAPAR), pueden ayudar en el diagnóstico del estado de una masa forestal. Es posible construir mapas de alta resolución de estas variables con imágenes satelitales y datos de campo; también existen series de mapas globales de baja resolución. En el presente trabajo se construyeron mapas de LAI y fAPAR de la RBMM, a partir de una imagen SPOT 4 con resolución espacial de 20 m y datos de campo, y se compararon con los mapas de la serie GEOV1 con resolución espacial de 1 km, de las mismas variables y fecha, con el fin de valorar la posibilidad de utilizarlos conjuntamente. Para construir los mapas de alta resolución, se realizó un muestreo en el verano de 2007, en 62 sitios de bosque en la RBMM. A cada sitio se asociaron los datos radiométricos del pixel correspondiente de una imagen SPOT de agosto de 2007, en la que las zonas con nubes se sustituyeron por los mismos pixeles de imágenes de fechas cercanas. Para cada variable, se ajustaron 45 modelos lineales, entre los que se eligió el de mayor índice de concordancia (0.45). Estas funciones se aplicaron a cada pixel de la imagen SPOT para construir los mapas, que se validaron con datos de campo, presentando errores relativos aceptables (RMSEr, LAI: 20 %; fAPAR: 8 %). La comparación de los mapas con los GEOV1 mostró una correlación significativa (r > 0.5) y un error relativo aceptable (RMSEr, LAI: 19 %; fAPAR: 8 %). Este resultado alienta la utilización conjunta de mapas de alta resolución y series de tiempo |
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