ecologÍa de paisaje en el corredor...
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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE HONDURAS FACULTAD DE CIENCIAS ESPACIALES
Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio
“ECOLOGÍA DE PAISAJE EN EL CORREDOR BIOLÓGICO CARIBE DEL DEPARTAMENTO DE ATLANTIDA,
HONDURAS: BUSCANDO LA CONECTIVIDAD”
Presentado por:
THELMA MARÍA MEJÍA ORDÓÑEZ
Previa Opción al Grado de: Máster en Ordenamiento y Gestión del Territorio
DR. WALTER FABIÁN SIONE Tutor
Tegucigalpa, M. D. C. Honduras, C. A. Mayo de 2013
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AUTORIDADES DE LA
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE HONDURAS
Julieta Castellanos Ruiz Rectora
Rutilia Calderón Padilla Vicerrectora Académica
Mayra Falck Reyes Vicerrector de Relaciones Internacionales
Ajax Irías Coello Vicerrectora de Asuntos Estudiantiles
Emma Virginia Rivera Mejía Secretaria General
Leticia Salomón Directora del Sistema de Estudios de Postgrado
María Cristina Pineda de Carias Decana de la Facultad de Ciencias Espaciales
Tribunal Examinador:
María Cristina Pineda de Carias Profesora Facultad de Ciencias Espaciales
Eduardo Moreno Segura
Profesor Facultad de Ciencias Espaciales Departamento de Ciencia y Tecnologías de la Información Geográfica
Vilma Lorena Ochoa López
Profesora Facultad de Ciencias Espaciales Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio
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Contenido
AGRADECIMIENTO ............................................................................................................................. 5
DEDICATORIA ...................................................................................................................................... 6
RESUMEN .............................................................................................................................................. 7
1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................... 9
2. OBJETIVOS ................................................................................................................................. 13
3. MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL...................................................................................... 14
3.1. La Teledetección e Imágenes de Satélite........................................................................ 14
3.2. Procesamiento Digital de Imágenes de Satélite ............................................................. 15
3.3. Clasificación de Imágenes de Satélite ............................................................................. 16
3.4. Ecología de Paisaje............................................................................................................. 18
3.4.1. Historia del concepto ................................................................................................... 18
3.4.2. Configuración del Mosaico ......................................................................................... 20
3.4.3. Cuantificación de la configuración del paisaje ........................................................ 23
3.4.4. El Proceso de la Fragmentación de Ecosistemas .................................................. 25
3.5. Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) ............................................................. 29
3.6. Conservación y Áreas Protegidas ..................................................................................... 31
4. DESCRIPCIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO .............................................................................. 33
4.1. Ubicación Geográfica .......................................................................................................... 33
4.2. Áreas Protegidas ................................................................................................................. 35
4.3. Ecosistemas y vegetación ................................................................................................. 37
4.4. Fauna .................................................................................................................................... 42
4.5. Cuencas Hidrográficas ....................................................................................................... 44
4.6. Rubros Económicos ............................................................................................................ 44
5. METODOLOGÍA .......................................................................................................................... 48
5.1. Selección de la imagen de satélite ................................................................................... 48
5.2. Procesamiento Digital de la imagen ................................................................................. 49
5.2.1. Pre-procesamiento ...................................................................................................... 49
5.2.2. Correcciones Geométricas ......................................................................................... 49
5.2.3. Corrección Radiométrica ............................................................................................ 49
5.3. Clasificación de la Cobertura del Suelo ........................................................................... 50
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5.4. Descripción y Análisis del Patrón de Paisaje .................................................................. 53
5.4.1. Métricas de Composición ........................................................................................... 56
5.4.2. Métricas de Forma ....................................................................................................... 56
5.4.3. Métricas de Configuración ......................................................................................... 57
6. RESULTADOS ............................................................................................................................. 58
6.1. Procesamiento Digital de la imagen satelital .................................................................. 58
6.2. Clasificación de la Cobertura del suelo ............................................................................ 58
6.3. Las Métricas del Patrón de Paisaje .................................................................................. 67
6.3.1. Métricas de Composición ........................................................................................... 67
6.3.2. Métricas de Forma ....................................................................................................... 72
6.3.3. Métricas de Configuración ......................................................................................... 76
6.3.4. Métricas de la Conectividad ....................................................................................... 77
7. DISCUSIÓN .................................................................................................................................. 79
7.1. Clasificación de la cobertura del suelo ............................................................................. 79
7.2. Métricas del Patrón de Paisaje .......................................................................................... 80
8. CONCLUSIONES ........................................................................................................................ 83
9. RECOMENDACIONES ............................................................................................................... 84
10. BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................................ 85
11. ANEXOS ................................................................................................................................... 92
ANEXO 1. ARCHIVO METADATOS: ........................................................................................... 92
ANEXO 2. RESULTADOS DE LA EVALUACION DE LA PRECISIÓN DE LA
CLASIFICACION NO SUPERVISADA ......................................................................................... 96
ANEXO 3. MÉTRICAS DE COMPOSICIÓN DEL PAISAJE. .................................................... 98
ANEXO 4. MÉTRICAS DE FORMA. .......................................................................................... 100
ANEXO 5. MÉTRICAS DE CONFIGURACIÓN. ....................................................................... 103
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AGRADECIMIENTO
Presento un especial agradecimiento a la Decana de la Facultad de Ciencias Espaciales Dra. María Cristina Pineda de Carias, al Director de la Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio en representación de la Universidad de Alcalá Dr. Joaquín Bosque Sendra y a la Coordinadora de la Maestría M. Sc. Vilma Lorena Ochoa López, por la oportunidad y apoyo que me brindaron en el Programa de esta Maestría. A mi Profesor Tutor Dr. Walter Fabián Sione por su guía y acertados consejos. A mis compañeros Rafael Enrique Corrales Andino y Marco Antonio Carias por su amistad y desinteresado apoyo técnico durante las muchas consultas realizadas. Al Dr. Gustavo Daniel Buzzai y Dr. Francisco Maza Vásquez por su confianza e inspiración para terminar lo empezado. A todos los Maestros que de una u otra manera participaron en mi formación académica muy importante para lograr la elaboración de la presente investigación. Al Sr. Alcalde del Municipio de La Venta, Francisco Morazán, Lic. José Adán Sierra Castro, por haberme permitido realizar la Práctica Profesional Supervisada en la Alcaldía de ese bello y querido pueblo, lo mismo para todas las personas que me brindaron su apoyo. A la Dirección de Investigación Científica de la UNAH, por la asignación de una Beca de Investigación como apoyo para la realización de la presente Tesis. A todos mis compañeros de la maestría por acompañarnos y apoyarnos mutuamente durante nuestros días de estudiante. A la Lic. Mirna Palma, Administradora de la Facultad, por su atenta y puntual gestión cuando fue necesaria.
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DEDICATORIA
Todo mi esfuerzo, dedicación y tiempo invertido para finalizar la presente investigación se lo dedico a mis hijos KARLA VERONICA, JOSE ABILIO, MARIO ALEJANDRO Y CESAR RICARDO, extendiéndolo hasta sus retoñes mis nietos, ya que todos ellos son la alegría de mi vida. A mi madre MARIA DEL ROSARIO ORDÓÑEZ ORDÓÑEZ por el apoyo que siempre me ha dado.
“En el reino animal, las tortugas son lentas…pero, a pesar de todo, llegan,” T. Mejía.
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RESUMEN La investigación se realizó en el Corredor Biológico Caribe, en la zona se ubican
geográficamente las Áreas Protegidas Parque Nacional Pico Bonito, Refugio de Vida
Silvestre Barras de Cuero y Salado, Parque Nacional Punta Izopo, Parque Nacional
Jeannette Kawas, Jardín Botánico Lancetilla y el Refugio de Vida Silvestre Montaña de
Texiguat. Se realizó análisis de una imagen satelital del área de estudio para obtener una
clasificación de la del suelo. En base a diferentes clases de coberturas definidas se
caracterizó el patrón espacial del paisaje mediante la cuantificación de Métricas de
Composición, Métricas de Forma y Métricas de Configuración. Los resultados mostraron que
el Área Total fue de 217,389.87 ha y se encuentra fragmentada en 7,030 fragmentos
distribuidos en 4 diferentes coberturas del suelo, de las cuales 3 son de cobertura vegetal
(Bosque, Arbustales y Manglares), y una de origen antrópico los Cultivos. El 66.1% del
paisaje está cubierto por Bosque. Los fragmentos de mayor tamaño corresponden a la Clase
Bosque, con un Índice de Fragmento Mayor de 22.79%, aquí pesan dos fragmentos, uno con
18,171.8 ha y otro con 85,995.5 ha. El Índice de Forma para Bosque fue 1.7 ± 0.89, significa
que los fragmentos tienden a una forma irregular. El Índice de Forma comparado con el
Índice de Relación Perímetro-Área de la Dimensión Fractal (igual a 1.5), para las diferentes
coberturas, reflejo la complejidad de la forma de los fragmentos, que va de irregular
aproximándose a compleja o convoluta, y los Arbustales con un índice de 1.6, tienen una
forma más compleja que las otras coberturas, desde el punto de vista ecológico esto es
desfavorable para el movimiento de la fauna porque permite una mayor exposición ante
depredadores. El Índice de Contigüidad también evalúa la forma basado en la conectancia y
contigüidad, los valores obtenidos se acercan al máximo valor de la escala, igual a 1, que
significa una alta contigüidad y conectancia entre fragmentos de las coberturas
correspondientes. En las Métricas de Configuración el Índice de Proximidad, en Bosque fue
mayor, a medida que el índice se incrementa desde cero significa que los fragmentos se
presentan más contiguos o cercanos y muestran una menor distribución fragmentada. El
menor Índice lo presentó la cobertura de Arbustales con 12.1, extremadamente bajo en
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comparación con el Bosque, esto significa que los Arbustales están más fragmentados y
menos juntos. Los resultados para la Distancia Euclidiana del Vecino Más Cercano, la
cobertura Bosque obtuvo un promedio de 212.9, en Arbustales de 290 y en Cultivos de 199,
a mayores valores promedio existe una mayor aislación entre los fragmentos. El análisis de
los resultados en base a la ecología del paisaje, mostró que a pesar de que la cobertura
vegetal se encuentra muy fragmentada, aún la cobertura de Bosque conserva contigüidad,
proximidad, esto indica la existencia de conectividad ecológica que permite el movimiento de
las especies de fauna en el sitio.
Palabras claves: Fragmentación, Ecología de Paisaje, Corredores, Conectividad
Ecológica.
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1. INTRODUCCIÓN
La Ecología de Paisaje es un enfoque científico de carácter transdiciplinario con una
aportación especialmente trascendental de la ecología y la geografía, pues adoptó
algunos principios y conceptos propios de la ecología para el estudio del paisaje a
partir del análisis geográfico que destaca la variabilidad espacial, escalar y temporal
que requieren sus estudios (Vila et al, 2006), y uno de sus objetivos principales es el
estudio de los efectos entre el patrón espacial y los procesos ecológicos que se
manifiestan a escala del paisaje (Forman, 1995; Matteucci y Buzai, 1998).
El análisis del patrón espacial se realiza mediante la cuantificación de la estructura,
que permite caracterizar la complejidad del paisaje en base a un conjunto de valores
numéricos como los índices o métricas, esto tomando en consideración las
principales propiedades del paisaje: estructura, función y cambio. Para comprender
mejor la interrelación entre las propiedades se ha propuesto un modelo de estudio
del patrón espacial en mosaico, que propone una representación del paisaje
compuesta por tres elementos: fragmentos – corredores – matriz (Forman, 1995;
Matteucci y Buzai, 1998).
En la actualidad la fragmentación de los ecosistemas en nuestros paisajes, ocurre
como un proceso acelerado debido en primer lugar, al crecimiento de la población
que busca territorios para el desarrollo de actividades antrópicas, dejando
fragmentos de bosques inmersos en una matriz especialmente de carácter agrícola,
lo mismo ocurre con la expansión urbana en las principales ciudades (Katán, 2002).
Esto ha afectado las áreas protegidas pues el proceso de fragmentación ha
trascendido sus límites (Simonetti et al., 2002).
Considerando la fragmentación de los ecosistemas, han aparecido iniciativas para
crear redes de conectividad, mediante la aplicación de estudios del patrón espacial
del paisaje para determinar la situación en cuanto a estructura, función y cambios,
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que permiten definir con fundamento científico, los posibles corredores de conexión
(Hoctor et al., 2000; Haddad, 1999, Simberlof, et al., 1992; Marull, et al. 2008).
A finales de la década de los noventa y en el marco de las investigaciones sobre
“corredores biológicos” surge el Corredor Biológico Mesoamericano (CBM), como
una iniciativa regional de la Comisión Centroamericana de Ambiente y Desarrollo
(CCAD), el cual está formado por los siete países de Centroamérica: Guatemala,
Belice, Honduras, El Salvador, Nicaragua, Costa Rica, Panamá y por algunos
estados del Sur de México como Tabasco, Quintana Roo, Campeche, Yucatán y
Chiapas. Se considera que el CBM Regional tiene una extensión de
aproximadamente 768,999 K2 y que alberga alrededor de un 8% de la biodiversidad
del planeta (CCAD, 2000; CBM, 2001b; Miller, et al., 2001).
El CBM pretende integrar espacios boscosos naturales con la intención de garantizar
el flujo de la biodiversidad en diversos sitios de los países de la región
mesoamericana por lo que propuso establecer y mantener la conectividad entre las
áreas protegidas y los hábitat naturales remanentes. Su objetivo central es conservar
la diversidad biológica de la región, al tiempo que se fomenta el desarrollo sostenible.
Esta propuesta se basa en dos premisas: que los fragmentos de hábitats unidos por
corredores tienen mayor viabilidad que aquellos de igual tamaño pero aislados y sin
corredores y que una de las estrategias esenciales para conservar la biodiversidad
es analizar la estructura y la dinámica a nivel de paisaje regional (CBM, 2001b;
CCAD, 2003).
El Corredor Biológico Mesoamericano se define como: “Un sistema de ordenamiento
territorial compuesto de áreas naturales bajo regímenes de administración especial,
zonas núcleo, de amortiguamiento, de usos múltiples y de interconexión;
organizando, consolidando y brindando un conjunto de bienes y servicios
ambientales a la sociedad centroamericana y mundial, proporcionando los espacios
de concertación social para promover la inversión en la conservación y uso
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sostenible los recursos naturales”. (Fuente: XIX Cumbre de Presidentes
Centroamericanos 1997, citado por Miller et al, 2001; CCAD, 2003).
En Honduras esta iniciativa comenzó en 1996 (Miller et al, 2001; CBM, 2003). El
CBM-Honduras, ha identificado y priorizado algunas áreas como corredores
nacionales y transfronterizos, entre estos últimos están El Golfo de Honduras, El
Golfo de Fonseca, El Trifinio y como corredores de interconexión nacional: El
Corredor Caribe que va desde la Bahía de Tela hasta la Bahía de Trujillo; el Corredor
de la región del Lago de Yojoa que incluye el Parque Nacional Montaña de Santa
Bárbara, el área de Usos Múltiples Lago de Yojoa, el Parque Nacional Cerro Azul
Meambar y la zona del embalse de la Represa El Cajón (CBM, 2006).
El principal objetivo que se planteó el CBM, fue el de restablecer “la conectividad
biológica” entre las áreas protegidas que se encuentran desde los cinco estados del
sur de México pasando por los países centroamericanos hasta Panamá, integrando
los espacios boscosos naturales con la intención de garantizar el flujo de la
biodiversidad (Miller et al, 2001; CBM, 2001a; CBM, 2003).
Uno de los corredores de interconexión de áreas protegidas es el Corredor Biológico
del Caribe Hondureño (CBCH), es una gran franja de territorio que incluye varias
áreas protegidas de gran importancia para Honduras por su alta biodiversidad. Está
definido desde la frontera con Guatemala hasta el límite occidental de la Reserva del
Hombre y de la Biosfera del Río Plátano.
El CBCH se ubica geográfica al norte del departamento de Cortés, el departamento
de Colón y el departamento de Atlántida, focalizando sus acciones especialmente en
la zona que forman una red de 8 áreas protegidas y sus zonas de interconexión,
entre estas la del Parque Nacional Pico Bonito y el Refugio de Vida Silvestre
Montaña de Texiguat, la cual se nombró como Corredor PIBOTEX, y fue designada
como un área piloto para generar experiencias que puedan ser replicables en el resto
del corredor nacional y regional (CBM, 2003).
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El paisaje del Corredor Biológico del Caribe Hondureño (CBCH), está formado por un
mosaico de ecosistemas dentro de una matriz de sistemas agrícolas y ganaderos,
mezclados entre los fragmentos de bosque natural, con diferentes grados de
intervención, que a la vez albergan una alta diversidad de flora y fauna que en
general es desconocida y muy amenazada por la reducción de sus hábitats (CCAD,
1998; CBM 2001a; CBM-Hn y REHDES. 2002; CBM, 2006).
En la presente investigación se analizó y caracterizó el patrón de paisaje, en el
CBCH en el área del Departamento de Atlántida, específicamente en la zona del
corredor que une 6 de las 8 áreas protegidas del sitio. El análisis se realizó desde
una perspectiva de la ecología de paisaje para determinar la relación entre la
configuración espacial de la cobertura y usos del suelo con la conectividad ecológica
entre los diferentes fragmentos de vegetación natural que permiten el movimiento,
distribución y dispersión de la flora y la fauna. El trabajo fue apoyado con
herramientas de la percepción remota para el procesamiento y análisis de imágenes
de satélite y la integración de un Sistema de Información Geográfica (SIG), que
facilito la comprensión de la heterogeneidad espacial en el sitio de estudio.
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2. OBJETIVOS
Objetivo General
Analizar el patrón de paisaje del Corredor Biológico del Caribe Hondureño (CBCH),
en el sitio de interconexión de las áreas protegidas del Departamento de Atlántida,
mediante la cuantificación de la estructura, composición y conectividad ecológica en
los fragmentos de las diferentes coberturas del suelo.
Objetivos Específicos:
1. Realizar el procesamiento digital de la imagen de satélite aplicando el
método de Clasificación No Supervisada, para definir diferentes clases de
coberturas y uso del suelo en el área de estudio.
2. Identificar los elementos de la configuración del paisaje como la matriz y la
fragmentación de las diferentes clases de coberturas del suelo.
3. Determinar y describir el patrón, mediante la cuantificación de métricas de
composición, forma y configuración del paisaje.
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3. MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL
3.1. La Teledetección e Imágenes de Satélite
La percepción remota constituye el campo de estudio de la teledetección como una
técnica que permite obtener imágenes de la superficie de la tierra desde sensores
aéreos o espaciales (Chuvieco, 2008; Jensen, 2005).
El lanzamiento del primer satélite de observación de la tierra con acceso civil, ocurrió
en 1960, el TIROS-1, con misiones de observación meteorológica que permitió el
conocimiento de las condiciones atmosféricas. Esta experiencia permitió que la
NASA creara proyectos dedicados exclusivamente a la cartografía y evaluación de
los recursos naturales a partir del lanzamiento en 1972, del primer satélite de la serie
ERTS (Earth Resources Technollogy Satellite), que para 1975 con el segundo
satélite se llamó LANDSAT. El acceso a las imágenes producidas permitió el
desarrollo de la investigación científica en diversas temáticas como inundaciones,
incendios, deforestación, inventarios forestales, agrícolas, entre otras (Chuvieco et al.
2002, Chuvieco, 2008).
Los sensores remotos tienen un valor muy significativo en las investigaciones sobre
los recursos de la Tierra y para estudios ecológicos con enfoque en vegetación una
de las mejores herramientas desarrolladas han sido los sensores Landsat Thematic
Mapper (TM) y Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) con la
producción de imágenes multiespectrales usando un Detector Discreto y Espejos de
Escaneo (Jensen, 2005).
El sistema Landsat produce imágenes de satélite con una resolución de 30 X 30 m y
opera con siete bandas espectrales diferentes muy útiles para el monitoreo de
vegetación: la banda 1 fue diseñada para penetración en cuerpos de agua, es útil
para el mapeo de costas, para diferenciar entre suelo y vegetación y para clasificar
distintas coberturas boscosas; la banda 2 se utiliza para evaluar el vigor de la
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vegetación sana, midiendo su máximo de reflectancia (o radiancia) verde; la banda 3
es una banda de absorción de clorofila, que se usa en la clasificación de la cubierta
vegetal; la banda 4 es útil para determinar el contenido de biomasa, para la
delimitación de cuerpos de agua y para la clasificación de las rocas; la banda 5 es
indicativa del contenido de humedad de la vegetación y del suelo; la banda 6 que es
el infrarrojo termal, es útil en el análisis del stress de la vegetación, en la
determinación de la humedad del suelo y en el mapeo termal, la banda 7 que
corresponde al Infrarrojo, es para identificar roca alterada de manera hidrotermal y la
detección de minerales (Rey-Benayas & Pope, 1995; Jensen, 2005).
3.2. Procesamiento Digital de Imágenes de Satélite
Las imágenes de satélite producto de la Teledetección, son consideradas una
representación digital del paisaje y su procesamiento y análisis provee una gran
cantidad de información espacial relacionada tanto con los cambios naturales en el
tiempo como con impactos provocados por las actividades humanas sobre los
sistemas ecológicos, es decir, esta tecnología de la información geográfica, es una
herramienta útil para la obtención, análisis, modelización y visualización de la
información ambiental (Chuvieco, 2008, García et al., 2004).
Una imagen de satélite en formato digital está conformada por las diferentes bandas
espectrales, la unión de estas bandas en una sola imagen, permitirá juntar las
características de cada una de ellas, facilitando de este modo la interpretación de los
componentes del paisaje. Una vez realizada la unión, se procede con la visualización
bajo ciertos parámetros. El despliegue preliminar de la imagen permite determinar si
requiere algún ajuste o tratamiento posterior que facilite el análisis y comprensión de
los componentes del paisaje (Chuvieco, 2008).
Por lo general las imágenes de satélite requieren de algunos ajustes o tratamientos,
entre estos, la Geo-referenciación (Corrección Geométrica), que consiste en realizar
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cambios en la posición que ocupan los píxeles de la imagen, en relación a la
ubicación geográfica real, es decir, se le asigna a la imagen un sistema de
proyección; es una rectificación crucial para lograr la precisión geométrica que
permita realizar cualquier análisis, como identificación de coberturas y uso del suelo
(Chuvieco, 2008).
La Corrección Atmosférica, se realiza debido a que la energía solar que es reflejada
desde la Tierra es atenuada por efectos atmosféricos que son dependientes de la
longitud de onda, variables en tiempo y espacio y dependientes de la reflectividad de
la superficie. Para la realización de correcciones atmosféricas, debe conocerse las
características ópticas de la atmósfera. El procedimiento de corrección depende, en
cierta medida, del tipo de efecto atmosférico y de la aplicación específica de los
datos de teledetección (Chuvieco, 2008).
Después de realizado los ajustes o tratamientos para el mejoramiento de la calidad
de la imagen satelital, esta queda lista para aplicar el análisis de acuerdo al estudio
que ha sido planteado. Actualmente existe una gran variedad de Programas
(Software) comerciales y de uso libre que son utilizados con este objetivo (Jensen,
2005).
3.3. Clasificación de Imágenes de Satélite
Las imágenes de satélite obtenidas por sensores remotos, son un cumulo de
información de la superficie terrestre que pueden ser analizadas para extraer
información temática como los cambios de la cobertura y uso de la tierra a una
escala de nivel local, regional y global (Conde et al., 2009; Jensen, 2005).
Uno de los métodos más utilizado para extraer la información es a partir de la
clasificación basada en uso y cobertura de la tierra que se realiza mediante técnicas
de reconocimiento del patrón estadístico aplicado a datos de sensores remotos
17
multiespectral, procedimiento que asume que la imagen de un área geográfica
específica es tomada en múltiples bandas del espectro electromagnético y que tienen
un registro geométrico de confianza (Conde et al., 2009; Chuvieco, 2008; Jensen,
2005).
La clasificación multiespectral puede ser realizada por una variedad de métodos,
como los algoritmos basados en estadística paramétrica y no paramétrica, el uso de
la clasificación lógica supervisada y no supervisada, la clasificación lógica orientada
en pixeles o por objetos, entre otros (Civco, et al., 2002; Jensen, 2005).
Los métodos paramétricos tales como la clasificación de máximo umbral (máximum
likelihood) y la clasificación no supervisada asumen una distribución normal de los
datos del sensor remoto y el conocimiento acerca de las formas de las clases
definidas en función de la densidad. Los métodos no paramétricos tales como el
clasificador del vecino más cercano, el clasificador fuzzy y por redes neuronales
(neural networks) que pueden ser aplicados a datos de sensores remotos no
presentan una distribución normal y no asume el supuesto de densidad de clases
conocidas (Jensen, 2005; Civco, et al., 2002).
En la Clasificación No Supervisada las identidades de los tipos de coberturas de la
tierra, pueden ser especificadas como clases dentro de un escenario conocido a
priori o no. El procesamiento mediante la computadora agrupa pixeles con
características similares espectrales en clúster de acuerdo a criterios estadísticos
determinados y es mediante el análisis, que se observan y combinan grupos
espectrales en diferentes clases de información con lo que se produce un mapa con
categorías discretas de la cobertura de la tierra (Conde et al., 2009; Paruelo, 2008;
Jensen, 2005; Arango et al., 2005; Civco, et al., 2002).
La Clasificación No Supervisada es un método efectivo de análisis de imágenes de
sensores remotos con datos en bandas multiespectrales, para extracción de
información sobre la cobertura de la tierra. Esta clasificación comparada con la
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Clasificación Supervisada, normalmente requiere de una cantidad mínima de
entradas iniciales para el análisis. (Jensen, 2005).
Uno de los algoritmos que se utiliza en el proceso de la Clasificación No Supervisada
es el llamado ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique), que
representa un set de procedimientos incorporados dentro de un algoritmo. Este
algoritmo es una modificación del algoritmo k-medias clúster (k-means clustering), el
cual incluye: a) agrupamiento de clúster, si su distancia de separación en la
característica multiespectral es baja en comparación con la indicada por el usuario y
b) reglas para partir un simple clúster dentro de dos clúster (Jensen, 2005, Leica
Geosystems, 2005a y 2005b).
3.4. Ecología de Paisaje
3.4.1. Historia del concepto
Fue a finales de la década de los años 1930 que el geógrafo Carl Troll utilizó por
primera vez la expresión “Landscape ecology” y que definió como: “el estudio de toda
la complejidad de relaciones causa-efecto que existen entre las comunidades de
seres vivos y sus condiciones ambientales en una sección específica del paisaje”,
definición esta que complemento la de “paisaje” definido como: ”el conjunto de
características de una región de la tierra”, definición que utilizaba Alexander von
Humboldt (pionero de la geobotánica y la geografía física), en el siglo XIX (Vila et al,
2006).
Farina (2006), menciona que en la década de los años ochenta surge el despegue
definitivo de la Ecología de Paisaje y el desplazamiento desde Europa a Estados
Unidos. En este período se adoptan nuevos conceptos en la disciplina y ocurren
nuevos avances en investigación relacionada con la fragmentación de los hábitats, la
conservación de la biodiversidad, los corredores biológicos y la conectividad, lo
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mismo que el desarrollo de métodos cuantitativos y estadísticos, entre otros temas
(Forman, 1995; Matteucci, 2006).
El concepto de paisaje se ha venido desarrollando a través de la historia y como
mencionan Martínez, et al (2003), existen varias maneras de concebirlo y se puede
analizar desde dos aproximaciones: “el paisaje total” y “el paisaje visual”. En el
estudio del paisaje total, el interés es “el paisaje” como indicador o fuente de
información sintética del territorio, considerando que el paisaje es un conjunto de
fenómenos naturales y culturales de un territorio, que posee una estructura ordenada
que constituye un sistema de relaciones. En el paisaje visual, este se analiza de
acuerdo a lo que el observador es capaz de percibir en el territorio es decir, el paisaje
como expresión espacial y visual del medio o los aspectos visibles de la realidad
(Chuvieco, 2008).
Según Matteucci (2004), Ecología del Paisaje se define como “…una rama de la
ecología que estudia las relaciones entre el patrón espacial y los procesos.
Llamamos patrón a la configuración, dentro de un territorio dado, de los diversos
fragmentos de relativa homogeneidad interna en cuanto a funciones ecosistémicas o
usos de la tierra. La organización espacial de estos fragmentos; esto es, tamaños
relativos, tipo de distribución espacial; distancia y conectividad entre ellos, influyen en
las tasas y los tipos de procesos biológicos y humanos en el territorio. Así mismo, los
tipos y tasas de los procesos ecológicos y especialmente, los sociales afectan la
configuración espacial”.
Y desde el punto de vista de la integración de la Geografía y la Ecología como
ciencias que juegan un papel primordial en su definición, Vila et al (2006), definen
“Landscape Ecology” como “una visión holística de la realidad que intenta integrar al
máximo su extremada y dinámica complejidad. Una visión de síntesis fundamentada
especialmente en la incorporación, por una parte, de la interpretación de la
heterogeneidad horizontal, un enfoque propio de la geografía que centra su atención
en la distribución de los paisajes a lo largo de territorio. Y, por otra parte, el análisis
20
de la heterogeneidad vertical, una perspectiva propia de la ecología, que hace
hincapié en la interrelación entre los distintos elementos bióticos y abióticos en una
porción determinada de paisaje”.
3.4.2. Configuración del Mosaico
En Ecología de Paisaje el elemento base de interpretación es el concepto de
mosaico, que está compuesto por un conjunto de elementos: los fragmentos
(patches), los corredores (corridors) y la matriz (matrix). Es muy frecuente el uso del
modelo de fragmento-corredor-matriz (Forman, 1995; Vilá et al, 2006; Matteucci,
2004), para describir el patrón del paisaje en base a la extensión y configuración de
sus tres elementos principales:
El Fragmento: Los paisajes se componen de un mosaico de fragmentos. McGarigal
y Marks (1995), mencionan que los ecólogos de paisajes han utilizado una
variedad de términos para referirse a este elemento básico del paisaje entre
ellos parche, biotopo, ecotopo, elemento del paisaje, unidad de paisaje, célula
de paisaje, geotopo, faces, hábitat y sitio. Cualquiera de estos términos puede
ser usado de acuerdo a las preferencias del investigador. Los fragmentos
pueden ser definidos de acuerdo al fenómeno bajo consideración. Los
fragmentos son dinámicos y ocurren sobre una variedad de escalas espacial y
temporal. El fragmento es un área relativamente homogénea para ciertos
atributos, inserta en la matriz pero diferenciada de sus alrededores. Las
fronteras de los fragmentos son impuestas artificialmente y tienen un sentido
cuando se refieren a una escala específica (McGarigal y Marks, 1995).
El Corredor: los corredores son elementos lineares del paisaje que pueden ser
definidos sobre las bases de estructura o función. Un Corredor se define como
un estrecho sendero (o franja) de tierra la cual difiere de la matriz por sus
lados. Es un espacio con contenido biótico y uso del suelo similar a los
21
fragmentos que conecta, puede ser hábitat, refugio, conductor o barrera de
organismos y materiales Los corredores pueden ser franjas aisladas que
usualmente llegan hasta un fragmento de vegetación con las mismas
características. De acuerdo a su forma y contexto un corredor estructural
puede funcionar como hábitat, dispersores o como barreras. Existen tres tipos
de corredores estructurales: a) corredor lineal en el cual su amplitud es
estrecha; b) corredor de franja en el cual la amplitud del corredor es muy
amplia; c) Corredor de galería (stream corridors) son una categoría especial
de corredores ubicados en los flujos de agua, ríos, quebradas (McGarigal y
Marks, 1995; USGS, 1998).
Los corredores pueden ser definidos de acuerdo a su función en el paisaje:
a) Corredor hábitat elemento del paisaje que sirve para sobrevivencia,
natalidad y movimiento, puede ser temporal o permanente, este tipo de
corredor aumenta la conectividad en el paisaje para diferentes organismos;
b) Corredor de movimiento facilitado que brinda facilidades para el
movimiento y la sobrevivencia entre los diferentes parches, este también
incrementa la conectividad en el paisaje;
c) Corredor de filtro o barrera este puede prohibir o impedir
diferencialmente el flujo de energía, nutrientes minerales y/o especies a
través del mismo, este tipo de barrera o filtro disminuye la conectividad en
la matriz; y
d) Corredor de efecto de los recursos bióticos y abióticos alrededor de la
matriz, este tipo de corredor modifica las entradas de energía, nutrientes
minerales y/o especies alrededor de la matriz (McGarigal y Marks, 1995).
22
La función de un corredor puede variar entre organismos debido a las
diferencias en como los organismos perciben el ambiente. (McGarigal y Marks,
1995).
Los corredores pueden funcionar como hábitat para especies con pocos
requerimientos de espacios para su hogar, en especial si los corredores son
suficientemente anchos y mantienen cierto hábitat sin efecto de borde,
también como barreras físicas o bióticas que evitan el paso de vientos o de
ciertos organismos, además como almacenes de nutrientes o retenedores de
suelo y agua, como fuentes de algunos de los recursos captados (nutrientes,
energía, alimento, etc.) o como corredores de paso (Hobbs, 1992; Gurrutxaga
y Lozano, 2009).
El funcionamiento de los corredores depende de sus características
estructurales, como la relación borde/interior (cuando es baja, se espera
mayor integridad del corredor, cuando es demasiado alta, el corredor de
manera práctica, puede ser considerado solo borde), la complejidad de la
vegetación que sustenta y la continuidad en su conectividad (a mayor
conectividad, mayor interconexión). Se ha señalado que un conjunto de
pequeños fragmentos discontinuos pueden facilitar el movimiento de algunas
especies entre fragmentos mayores (Haddad, 2000; Fahrig, 2007; Falcy y
Estades, 2007).
Los corredores biológicos se pueden considerar como una estrategia de
conservación de la biodiversidad, pues permiten la conectividad a través del
paisaje ya que se conciben como conectores ecológicos que favorecen la
conectividad del paisaje para especies concretas o para grupos funcionales de
taxones con rangos de movilidad y requerimientos similares, es decir no
existen los corredores universales que sirvan para el movimiento del conjunto
de especies silvestres presentes en el territorio (Hobbs, 1992; Gurrutxaga, Del
Barrio y Lozano, 2008).
23
La Matriz: La matriz es el tipo de elemento más extenso y mayormente conectado y
juega un papel dominante en el funcionamiento del paisaje (Forman, 1995).
Por ejemplo en una gran área continua de bosque embebido en un número de
fragmentos disturbados, el bosque constituye la matriz, debido a que es un
área grande del mismo tipo de bosque, está altamente conectado y ejerce una
influencia dominante en la flora y la fauna y en los procesos ecológicos. En la
mayoría de paisajes el tipo de matriz es obvia para el investigador o
manejador. La manera en que se constituye la matriz dependerá de la escala
de investigación o manejo (McGarigal y Marks, 1995).
La migración de los organismos de un fragmento a otro los obliga a atravesar
matrices con diversos hábitats intermedios. La matriz puede ser inhóspita de
forma variable, en función de las características de las especies y de la matriz
misma. Una matriz de vegetación arbustiva favorece el movimiento de
mamíferos pequeños, comparada con la de un pastizal. La presencia de
corredores dentro de estas matrices favorece la migración de organismos
(McGarigal y Marks, 1995).
3.4.3. Cuantificación de la configuración del paisaje
Forman (1995), planteo que la ecología de paisaje enfoca su estudio en tres
características: la estructura, la funcionalidad y el cambio. Las unidades
morfológicas y estructurales del paisaje se relacionan de manera funcional, al
intercambiar energía, materiales, organismos, información, etc. (Katan, 2002; Farina,
2006). Los cambios en la composición estructural y morfológica del paisaje se
apoyan en la dinámica ecológica y está fuertemente condicionada por la actividad
antrópica (Fahrig, 2007; Fischer & Lindemayer, 2007). La sociedad es, en muchas
ocasiones, la variable ecológica dominante en la determinación de la configuración
del paisaje y en consecuencia, de las implicaciones funcionales que se generan tanto
24
en un momento dado como en su evolución a lo largo del tiempo (McIntyre y Hobbs,
1999).
La cuantificación de la estructura del paisaje es una de las diferentes formas para
describir, interpretar y analizar la configuración espacial de patrones y procesos
ecológicos mediante el estudio de las relaciones y a partir del reconocimiento de que,
según Matteucci, (2004): “a) la modificación de los patrones espaciales por las
actividades humanas causa alteraciones importantes en el funcionamiento del
sistema natural, de lo cual puede causar reveses ecológicos en detrimento de la
economía a mediano y largo plazo; b) el conflicto entre protección de los
mecanismos naturales de regulación y las actividades económicas puede reducirse
considerablemente y hasta eliminarse, si se respetan algunos flujos horizontales
entre ecosistemas naturales y usos de la tierra; esto es, si se planifica sobre un
mosaico bien estructurado”.
El estudio de la estructura, composición y configuración del paisaje, ha sido objeto de
estudio de la ecología de paisaje como ciencia, enfocando su atención al tamaño y
forma de los fragmentos (parches), a la presencia de corredores y su conectividad, lo
mismo que a la distribución espacial de estos elementos que conforman el paisaje
(Fahrig, 2007; Aguilera, 2010). La mayoría de estas características pueden ser
cuantificadas mediante el uso de los Sistemas de Información Geográfica (Buzai,
2008) y del cálculos de métricas o índices (McGarigal y Marks, 1995, Forman, 1995;
Vilá et al, 2006; Matteucci, 2004).
Los índices ecológicos del paisaje aportan información como la proporción de una
clase o categoría de paisaje, de los usos y coberturas, de la forma y los tamaños.
Estos índices forman un conjunto de información en valores numéricos que por sí
solos no explican ninguna característica, pero en conjunto y de manera comparativa
aportan información muy valiosa por ejemplo sobre los cambios que han ocurrido en
cuanto a la fragmentación de los paisajes, al mismo tiempo estos índices permiten la
25
comparación entre paisajes, clases y fragmentos (McGarigal y Marks, 1995, Forman,
1995; Tischendorf y Fahrig, 2000; Vilá et al, 2006; Matteucci, 2004).
McGarigal y Marks (1995), crearon un software de uso libre llamado FRAGSTATS,
compatible para usarlo con ARGIS, que permite de manera muy sencilla, el cálculo
de muchas métricas, dependiendo de los objetivos del investigador. Esto permite
cuantificar y valorar los cambios en el paisaje vinculando los procesos territoriales, la
planificación y la ecología del paisaje, incorporando al análisis y valoración la
dimensión ecológica-espacial del territorio (Aguilera, 2010).
3.4.4. El Proceso de la Fragmentación de Ecosistemas
La fragmentación se ha definido como la división progresiva de un hábitat
relativamente continuo, en un conjunto de fragmentos aislados y de menor tamaño,
que quedan embebidos en una matriz de hábitat degradados cualitativamente muy
diferente al original (Saunders, et al., 1991).
Los procesos de fragmentación son continuos y dinámicos, sus efectos siempre se
asocian a efectos dañinos, derivados de las acciones antrópicas que producen una
modificación de los ecosistemas con la perdida de hábitats y como consecuencia
extinción de especies (Shaffer, 1981, Saunders, et al., 1991; Forman, 1995).
La deforestación es una de las principales causas de la fragmentación de los
ecosistemas naturales y una de las mayores amenazas para la biodiversidad, lo
mismo ocurre con las actividades agrícolas y la producción ganadera que
reemplazan a los bosques y ecosistemas naturales por un paisaje dominado por
terrenos agrícolas activos o en estado de guamiles (en descanso), huertos, pastos,
plantaciones y remanentes de vegetación nativa (Bierregard et al, 1992; Gurrutxaga y
Lozano, 2010).
26
Cuando los paisajes son deforestados y los hábitats naturales modificados,
fragmentados y destruidos, la disponibilidad y la distribución de los recursos son
alterados y el nivel de conectividad dentro de los paisajes se reduce, lo que produce
impactos negativos considerables sobre muchas comunidades de plantas y
animales, sin embargo dentro de un paisaje dominado por actividades humanas se
observan hábitats manejados como cercas vivas, cortinas rompevientos, remanentes
de árboles, bosques de galería, que permiten albergar especies de mamíferos, aves,
reptiles e insectos (Chacón y Harvey, 2008; Harvey y Saenz, 2008; Harvey et al.,
2008).
Forman (1995), menciona que la fragmentación, es un proceso dinámico por el cual
un determinado hábitat va quedando reducido a fragmentos o islas de menor
tamaño, más o menos conectadas entre sí en una matriz de hábitats diferentes al
original, esto conlleva a efectos espaciales que pueden resumirse en tres:
Disminución de la superficie de hábitat: Los procesos de fragmentación llevan
asociados una pérdida de las cubiertas naturales en favor de usos antrópicos
del territorio (urbanísticos, industriales, infraestructuras, agricultura, etcétera).
Reducción del tamaño de los fragmentos, por la división de superficies más o
menos amplias en fragmentos de menor tamaño.
Aislamiento de los fragmentos en el paisaje, provocada por una destrucción
intensa de las superficies naturales aumentando la distancia entre los
fragmentos de hábitat natural. El aislamiento puede medirse a través de
índices que miden la distancia al fragmento más próximo.
Para McIntyre y Hobbs (1999), en la modificación de la estructura del paisaje, se
puede distinguir un gradiente continuo de los efectos humanos en términos de
disturbios exógenos en cuatro niveles de alteración: intacto, salpicado o jaspeado,
fragmentado y relicto; estos representan un continuum de destrucción de una matriz
27
de hábitat continuo. Por disturbios endógenos se considera a los cambios en el
sistema, ocurridos repetidamente a través del tiempo evolucionario (Fischer &
Lindemayer, 2007).
A medida que aumenta la pérdida de superficie, disminuye la conectividad y se hace
más evidente el efecto borde, además los disturbios no solo destruyen hábitats sino
que provocan efectos que modifican la estructura, la composición biótica, la
funcionalidad de los ecosistemas y los hábitats (McIntyre y Hobbs, 1999; Fischer &
Lindemayer, 2007).
El estudio de la fragmentación se ha fundamentado en dos teorías: la Teoría de
Biogeografía de Islas y la Teoría de Metapoblaciones. Ambas se explican mediante
los procesos de extinción y colonización que tienen efectos tanto en las poblaciones
como en las comunidades naturales (Vila et al, 2006, Farina, 2006).
La Teoría de Biogeografía de Islas, desarrollada por Robert MacArthur y E. O. Wilson
en 1967, propone un marco conceptual para el estudio de las relaciones entre “islas”
de diversos tamaños diseminadas en un área en particular. Esta teoría intenta
predecir la riqueza biótica de una isla en función de su tamaño y su distancia a las
áreas continentales, bajo el concepto del equilibrio de las especies. Así mismo
interpreta la operación local de las relaciones ecológicas como la competencia
interespecifica y la adaptación de las especies (Santos y Tellería, 2006; Valdés
2011).
Esta teoría establece varias predicciones: con el tiempo el número de especies de
una isla permanecerá más o menos constante, como resultado de una renovación
continua de las especies; las islas grandes mantendrán más especies que las islas
pequeñas; el número de especies disminuirá al aumentar la distancia de la isla
(Santos y Tellería, 2006; Valdés 2011).
28
La Teoría de las Metapoblaciones: El termino metapoblación fue introducido por
Levins en 1970 para describir una población de poblaciones. Por metapoblación se
entiende al “conjunto de poblaciones locales que viven en fragmentos de hábitat
discretos, las cuales se mantienen conectadas mediante el movimiento de individuos
entre los fragmentos, esto posibilita una dinámica interna propia de extinciones y
colonizaciones” (Gilpin & Hanski, 1991; Farina, 2006).
El modelo teórico de Levins se refiere a un conjunto de subpoblaciones que están
activamente en contacto entre sí. Las Metapoblaciones son sistemas en el cual las
tasas de extinción y recolonización crean un flujo de individuos el cual asegura la
conectividad genética entre las subpoblaciones (Farina, 2006). Esto ocurre muy
frecuente en hábitats fragmentados (Ochoa-Gaona, 2008).
Las dos teorías mencionadas están fuertemente relacionadas con la biogeografía de
Islas, considerando la colonización y la extinción como un proceso fundamental, lo
que involucra la importancia del concepto de Corredor Biológico ya que, el
aislamiento de los parches y el movimiento de los individuos se evalúa en función de
la distancia entre los fragmentos, El grado de conectividad puede controlar la
extinción de las poblaciones y la metapoblación (Fahrig y Merriam, 1985; Farina,
2006; Ochoa-Gaona, 2008).
Son varios los procesos ecológicos afectados por los efectos de la fragmentación del
paisaje, entre ellos aquellos que dependen de vectores de transmisión a través del
paisaje. La dispersión de semillas, la polinización de las plantas, las relaciones
predador-presa, la dispersión de parásitos y epidemias son ejemplos de procesos
ecológicos frágiles por su dependencia de vectores animales que a su vez tienen
limitado el movimiento por el paisaje (Saunders, et al., 1991; Stouffer et al., 1995;
Turner, 1996, Fahrig, 2003).
La fragmentación opera a diferentes escalas, para distintas especies y distintos
hábitats: un paisaje fragmentado para una especie puede no serlo para otra con
29
mayores capacidades de dispersión o requerimiento (Wiens, 1989 y McGarigal y
Marks 1995). Partiendo de este concepto, lo que puede ser un simple parche de
bosque para un organismo, por ejemplo un águila, puede significar todo un paisaje
para un organismo, por ejemplo una mariposa del paisaje (Percepción multiescala)
(Macgarigal y Marks 1995; Gurrutxaga et al., 2008).
3.5. Los Sistemas de Información Geográfica (SIG)
Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) se consideran como una tecnología
que permite el manejo de la información espacial y es aplicada en muchos campos
desde la escala local a la global. Los SIG son una configuración digital mediante el
uso de computadora (hardware es el equipamiento y materiales físicos y software
son los programas de aplicación y otros elementos intangibles), para capturar,
almacenar y procesar información espacial, numérica y cualitativa, creando y
actualizando mapas. Es una tecnología que ha venido a revolucionar la estructura de
los mapas, en contenido y uso (Buzai y Baxendale 2006; Farina, 2006; Peña, 2006).
Los SIG pueden ser clasificados de acuerdo a la aplicación, en Sistemas de
Información Urbana, Sistemas de Soporte en Decisión Espacial, Sistemas de
Información de Suelos, Sistemas de Información de Planificación, Sistemas de
Información de la Tierra, entre otros (Farina, 2006).
Existen varias definiciones para los SIG dado su amplio espectro de aplicaciones en
la era de la Geoinformática, es así que Dacey (1970) citado por Buzai y Baxendale,
(2006), considera que un “Sistema de Información Geográfica puede ser “cualquier
cosa” que funcione como un mapa, al comunicar geográficamente la información
solicitada por los usuarios del sistema”.
Una definición más completa dada por Teixeira et al (1995), citado por Buzai y
Baxendale, (2006), dice: “Conjunto de programas, equipamientos, metodologías,
30
datos y personas (usuarios), perfectamente integrados, de forma que hace posible la
recolección, almacenamiento, procesamiento y el análisis de datos
georreferenciados, así como la producción de información derivada de su aplicación”.
El análisis espacial, desde el punto de vista temático, constituye una serie de
técnicas estadísticas y matemáticas aplicadas al estudio de los datos distribuidos
sobre el espacio geográfico y cuando se le considera desde los Sistemas de
Información Geográfica, el análisis espacial es su núcleo, ya que posibilita trabajar
con las relaciones espaciales de las entidades contenidas en cada capa temática de
la base de datos geográfica (Buzai y Baxendale, 2006).
La información espacial de los atributos de un evento representada en un espacio
geográfico, es fácil de manejar y procesar gracias a la combinación de estadística
espacial, procedimientos matemáticos y computacionales. La combinación de estos
tres componentes crea un Sistema de Información Geográfica (SIG), en el cual la
cartografía digital, el manejo de bases de datos, los procedimientos de sensores
remotos y los diseños computacionales, representan la estructuración de los
componentes (Farina, 2006; Buzai, 2008).
Los SIG tienen aplicaciones en el campo científico, en gestión y en el ámbito
empresarial (Peña, 2006). En Ecología de Paisaje es una herramienta fundamental,
específicamente si es usado como una plataforma para manipular modelos y datos
reales, transfiriendo información desde el análisis implícito al explicito (Farina, 2006;
Peña, 2006). También es importante mencionar que la Ecología de Paisaje revitaliza
a la Geografía tradicional a través de la interdisciplina donde las ciencias de la
naturaleza ocupan un lugar destacado (Buzai y Baxendale, 2006).
31
3.6. Conservación y Áreas Protegidas
Las áreas protegidas desempeñan un papel preponderante en los esfuerzos de
conservación, porque son y serán esenciales para la preservación del vasto número
de organismos que no pueden sobrevivir en regiones con alto impacto humano. Pese
al gran incremento, en décadas recientes, de áreas protegidas, las cuales abarcan
alrededor del 13% de la superficie del planeta (CCAD, 2003), estas por si solas no
podrán preservar la mayoría de la biodiversidad a largo plazo (Noss y Harris, 1986;
López, 1995).
En Honduras, el Sistema Nacional de Áreas Protegidas (SINAPH), está integrado por
91 áreas legalmente registradas, que fueron creadas con el propósito de conservar la
biodiversidad dentro de diferentes ecosistemas terrestres, marino costero y de agua
dulce. Comprenden una extensión de aproximadamente 3.9 millones de hectáreas
que representan el 36% del territorio (SERNA e ICF, 2010).
Las áreas protegidas se consideran una fuente de recursos económicos para las
poblaciones humanas y uno de estos recursos valiosos es la vida silvestre que forma
parte del quehacer cotidiano como fuente de alimento, medicina, cobijo, energía, por
lo que, entre las principales amenazas que sufren las áreas protegidas, están el
crecimiento demográfico, la extracción irracional de los recursos naturales, la
caficultura, la ganadería, la camaricultura y la tenencia de la tierra; al mismo tiempo
traen como consecuencia la deforestación, que se calcula en aproximadamente
80,000 ha por año (SERNA e ICF, 2010).
En la zona de estudio el conjunto de áreas protegidas y sus zonas de interconexión o
corredores biológicos, conserva aproximadamente 300,000 hectáreas, dentro de las
cuales existen remanentes de vegetación natural que proveen hábitats a una alta
diversidad de especies, entre estas el jaguar que utiliza el área como su corredor de
movimiento, alimentación y refugio.
32
Las zonas de interconexión entre las áreas protegidas no pertenecen al Sistema
Nacional de Áreas Protegidas de Honduras (SIMAPH), es un territorio que se
encuentra en propiedad privada, dentro del cual se realiza la mayor actividad
económica y social de la zona de estudio.
33
4. DESCRIPCIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO
Considerando la importancia de los Corredores Biológicos como parte de las
estrategias de conservación y protección y dado que en Honduras se han delimitado
varios corredores o zonas de interconexión entre las diferentes áreas protegidas, se
seleccionó como área de estudio el “Corredor Biológico del Caribe Hondureño”.
4.1. Ubicación Geográfica
Se encuentra geográficamente ubicado entre las coordenadas 16°02´a 15°46´40”
latitud norte y 86°00´ a 87°19´00” longitud oeste, con los siguientes límites: al Norte
El Mar Caribe, al Sur: con la cuenca del Río Aguán y del Río Ulúa, al Este con la
Cuenca del Río Aguán y al Oeste con la Cuenca del Río Chamelecón (CBM, 2001a),
El CBCH se localiza entre los departamentos de Colón, Atlántida, Yoro y Cortés, sus
límites Incluyen a 16 municipios: del departamento de Colon: Trujillo, Santa Fé,
Balfate, Sonaguera, del departamento de Atlántida: Jutiapa, Tela, Arizona, Esparta,
La Ceiba, La Masica, San Francisco, El Porvenir, del departamento de Yoro
Olanchito, Yoro y Morazán, y del Departamento de Cortes Puerto Cortés; cuenta con
una extensión de 417.079 hectáreas (CBM, 2001a). (Fig. 1)
El “Corredor Biológico del Caribe Hondureño (CBCH)” es: “Un sub sistema de
ordenamiento territorial compuesto de áreas naturales protegidas bajo
procedimientos de administración especial (convenios y categorías de manejo),
zonas núcleo, de amortiguamiento, de usos múltiples y área de interconexión;
organizado y consolidado que brindará un conjunto de bienes y servicios ambientales
a la sociedad y grupos de interés en general; proporcionando la inversión en la
conservación y uso sostenible de los recursos naturales, con el fin de contribuir a
mejorar la calidad de vida de los habitantes de la región” (CBM, 2001a).
34
Figura 1.- Mapa de la ubicación geográfica del área de estudio: una sección del “Corredor Biológico Caribe”.
35
4.2. Áreas Protegidas
En el área del CBCH se localizan 8 áreas protegidas, entre ellas la más grande el
“Parque Nacional Pico Bonito” y la más pequeña el “Jardín Botánico de Lancetilla”.
Estas áreas protegidas cuentan con la representación de ecosistemas terrestres y
marino costero que alberga una alta biodiversidad incluyendo especies endémicas de
flora y fauna. En el Cuadro No. 1 se menciona el área en hectáreas y los municipios
a los que pertenece cada una de ellas.
CUADRO No. 1. Áreas Protegidas en el área del Corredor Caribe
ÁREA PROTEGIDA ÁREA
(Hectáreas) MUNICIPIOS
1. Parque Nacional Punta Izopo
15,584
Arizona, Tela, Esparta
2. Refugio de Vida Silvestre
Montaña de Texiguat
33,267
Arizona, La Masica, Esparta y Yoro
3. Jardín Botánico Lancetilla
1,601
Tela
4. Refugio de Vida Silvestre Cuero y
Salado
13,027
San Francisco, El Porvenir, La Masica, Esparta
5. Parque Nacional Jeannette
Kawas
79,381
Tela, Puerto Cortes
6. Parque Nacional Pico Bonito
107,107
San Francisco, La Masica, El Porvenir, La Ceiba
7. Parque Nacional Capiro y
Calentura
6,200
Trujillo, Santa Fe
8. Refugio de Vida Silvestre Laguna
de Guaymoreto
7,100
Trujillo
Fuente: CBM, 2001b
36
Considerando la proximidad entre las áreas protegidas y la presencia de fragmentos
de bosques, se definieron “áreas de interconexión” o “corredores biológicos”, en
base al supuesto de que en estas áreas ocurre de manera natural movimiento de la
biodiversidad. Se definió los siguientes corredores:
1.
Punta Sal – Texiguat
5.
Cuero y Salado – Pico Bonito
2.
Texiguat – Lancetilla
6.
Pico Bonito – Texiguat
3.
Lancetilla – Punta Izopo
7.
Pico Bonito – Capiro Calentura
4.
Punta Izopo – Cuero y Salado
8.
Capiro Calentura – Laguna de Guaymoreto
En la zona de estudio se encuentran solamente las primeras 6 áreas protegidas de
las 8 mencionadas en el Cuadro No. 1, debido a que las áreas de interconexión o los
corredores biológicos definidos entre ellas, forman un círculo que permite considerar
el área como una unidad para el análisis de los datos (Fig. 2).
37
4.3. Ecosistemas y vegetación
Según el Mapa de Ecosistemas Vegetales de Honduras (BM/PAAR/COHDEFOR,
2002), la categoría de Bosque Tropical Siempre Verde presenta 14 ecosistemas, sus
diferencias están marcadas en cuanto a los pisos altitudinales y al drenaje. Se
distribuyen desde el piso de tierras bajas hasta el piso altimontano, la ubicación de
estos ecosistemas está restringida a la región del litoral Atlántico (Fig. 3).
El Bosque Tropical Siempre Verde, es el llamado “Bosque Lluvioso Tropical”, en
Honduras recibe un promedio de precipitación anual entre 2000 y 2500mm (Zuniga,
1990), el dosel superior nunca está sin follaje. Está compuesto por numerosas
especies de rápido crecimiento, muchas de las cuales pueden alcanzar hasta 50m
de altura, generalmente presentan corteza lisa, a menudo gruesa algunos muestran
raíces fulcreas, raíces tubulares, muchas especies presentan en sus troncos grandes
gambas (Mejía, 2002).
Según el Mapa de Ecosistemas de Honduras en la zona de estudio existen 15
diferentes ecosistemas y de la categoría Bosque Tropical siempreverde (BTSV) hay
7 estos son: BTSV Latifoliado de tierras bajas, bien drenado (1), BTSV Latifoliado
submontano (6), BTSV mixto montano inferior (10), BTSV mixto montano superior
(14), BTSV mixto altimontano (16), BTSV Latifoliado pantanoso de tierras bajas
permanentemente inundado, con palmas (21) y BTSV estacional aciculifoliado
montano inferior (40); los otros ecosistemas que se encuentran son: BT semideciduo
latifoliado de tierras bajas, bien drenado (56), BT semideciduo mixto submontano
(60), Bosque de manglar del Caribe sobre sustrato limoso (65), Herbazal pantanoso
con gramíneas, palmas y/o arbustos (90), Pradera salobre pobre en plantas
suculentas (97), Vegetación tropical costera en suelos muy recientes
moderadamente drenado (105), sistemas agropecuario (115), Área urbana (136)
(BM/PAAR/COHDEFOR, 2002), (Fig. 2, 3 y 4).
38
a) BTSV latifoliado b) BTSV semideciduo tierras bajas
c) Manglar del Caribe, Cuero y
Salado d) Bosque de galeria del Rio Cuero
Figura 2. Panorámicas de algunos ecosistemas del área de estudio
En el Bosque Tropical Siempreverde del CBCH, se encuentran especies arbóreas
como: Vochysia hondurensis, Brosimun alicastrum, Bursera simarouba, Pouteria
campechiana, Pouteria Sapota, Virola Koschnyi, Coccoloba anisofil; también son
abundantes algunos helechos de los géneros Adiantum, Cyathea, Pleopeltis,
Thelypteris, Blechnum, Polypodium, y hierbas de los géneros Begonia y Sellaginela,
entre otras (Mejía, 2002).
39
En este ecosistema es muy común encontrar en el sotobosque, diferentes especies
de palmas entre ellas Acrocomia mexicana, y además varias especies de los
géneros Geonoma, Reinhardtia y Chamaedorea, lo mismo que plantas epifitas como
orquídeas Góngora sp., Cattleya sp., Catasetum sp., Epidendrum sp. y Oncidium
sp., además se encuentran varias especies de las familias Bromeliaceae y Araceae
(Mejia,2002) (Fig. 3).
Para el área desde Lancetilla hasta Pico Bonito se han reportado especies vegetales
endémicas como Anthurium lancetillense, Biophylum zunigae, Connarus popenoei,
Critoniopsis thomasii, Dioscorea koepperi, Heptanthus haslettii, Hoffmannia
hondurensis, Lophostachys zunigae, Peperomia cangrejalana, Piper calvescens,
Sommera montana (House, 2000).
40
a) Palma b) Virola en fruto
c) Begonias d) Palma
e) Heliconias en Pico Bonito
Figura 3.- Algunas especies vegetales presentes en el sotobosque del bosque siempreverde en Pico Bonito
41
Figura 4.- Mapa que muestra los Ecosistemas, las Áreas Protegidas y el Corredor en la zona de estudio.
Cuero y Salado
Pico Bonito
Montaña de Texiguat
JB Lancetilla
Punta Izopo Jeannette Kawas
42
4.4. Fauna
El área de estudio es refugio de una alta diversidad biológica, tanto a nivel de
ecosistemas como de especies, sin embargo se ve afectada por las actividades
humanas que se realizan a diario. La agricultura y la ganadería son las principales
actividades económicas de la zona, esto reduce cada vez más el área natural de
movimiento de las especies de fauna y afecta de manera negativa la riqueza y
distribución de especies vegetales.
Una de las especies afectadas en el movimiento dentro de su territorio, es el ocelote
(Leopardus pardalis) que vive en el territorio del CBCH y se ha comprobado que se
mueve entre Pico Bonito y Texiguat (Portillo, 2006). Especies de mamíferos de
menor tamaño, lo mismo que aves, anfibios, reptiles e insectos habitan y se mueven
en los fragmentos de bosques que existen en el sitio de estudio, en la Fig. No. 5 se
muestra algunos ejemplos de anfibios, reptiles y mamíferos como representantes de
la fauna en la zona de estudio.
43
Figura 5. Algunos de los reptiles, anfibios y mamíferos presentes en el sitio de
estudio. En la parte inferior de la figura vemos un ocelote y una guatusa. (Fotos: Townsend, et al, 2010; Portillo, 2006).
44
4.5. Cuencas Hidrográficas
La precipitación que recibe el país es captada en las cuencas hidrográficas que
cubren todo el territorio nacional, dentro de las cuales el 87% de los ríos
desembocan en el Mar Caribe y el restante 13% en el Océano Pacifico (Zúniga,
1990)
En la zona de estudio se encuentran las cuencas de 7 ríos caudalosos como el Río
Cuero, San Juan, Lean, Mezapa y la desembocadura del Rio Ulúa. Estas cuencas se
consideran de gran importancia para el país, pues recibe la mayor precipitación en
Honduras, con un promedio anual entre 2,500 - 2,700 mm (Pineda, 1997).
Tanto las cuencas hidrográficas como sus ríos y afluentes juegan un papel muy
importantes para la biodiversidad, en el área de estudio existen bosques de galería
que brindan refugio a muchas especies (flora y fauna), al mismo tiempo funcionan
como corredores entre los diferentes fragmentos de bosques que aún quedan
(Pineda, 1997).
4.6. Rubros Económicos
El área de estudio se encuentra ubicada en 6 de los 8 Municipios que forman el
Departamento de Atlántida. En estos 6 municipios (Tela, Arizona, Esparta, La
Masica, San Francisco y El Porvenir) se concentra aproximadamente el 50% de la
población, que vive en el Departamento; en La Ceiba, que es la Cabecera
Departamental, se concentra un 25% y el resto en los caseríos de los Municipios de
Jutiapa y La Ceiba (Solís, 1997).
Actualmente el área está conformada por un mosaico de fragmentos de ecosistemas
naturales que han sido modificados como producto de las prácticas agrícolas,
45
agricultura migratoria, ganadería y aprovechamiento forestal, realizado por
pobladores de los asentamientos humanos de la zona (Solís, 1997) (Fig. 6 y 7).
Las actividades de agricultura intensiva que se realizan, especialmente en las áreas
bajas con influencia marina, se destacan por la producción de piña, palma africana,
banano, cacao naranjas, estos se consideran entre los rubros económicos de
exportación más importantes de la zona del Atlántico, entre otras actividades de
importancia se encuentra la pesca artesanal y el turismo (Solís, 1997).
El desarrollo social y económico se ve favorecido por la existencia de infraestructura
como vías de comunicación y acceso como carreteras primarias pavimentadas, las
secundarias y terciarias no están pavimentadas. En el aspecto de atención a la salud
cuentan con centros de salud, clínicas de servicios médicos y parteras comunales.
La educación formal cuenta con escuelas de atención al sistema pre-escolar y
primaria lo mismo que institutos de educación media (CBM, 2001b).
46
a) Agricultura tradicional b) Cultivos de Palma Africana, Tela,
Atlántida.
c) Aldea La Esperanza, colinda con el área de protección del Jardín
Botánico Lancetilla, Tela, Atlántida.
d) Al fondo de la imagen se observa un mosaico de fragmentos de
bosques y la orilla del Rio Cuero, cultivos con barreras vivas
Figura 6.- Vistas panorámicas del sitio.
47
Figura 7. Rubros de importancia económica: en el mapa se muestra el área de cultivos agrícolas como piña, naranjas, palma africana, actividades ganaderas y explotación forestal.
48
5. METODOLOGÍA
Después de limitar y definir el área de estudio, la metodología para realizar la
investigación se organizó en las siguientes etapas:
5.1. Selección de la imagen de satélite
Se realizó una búsqueda en los sitios que proporcionan imágenes satelitales de libre
acceso y se seleccionó una imagen, tomando en cuenta criterios de calidad como
cobertura de nubes para lo cual se consideró que no fuera mayor al 10% de la
superficie a estudiar y que fuera de una fecha lo más reciente posible.
Se seleccionó el sensor ETM (Enhancement Thematic Mapper) de LandSat 7 que es
un sensor multiespectral y posee bandas ubicadas estratégicamente en el espectro
electromagnético para el estudio de la vegetación.
La imagen seleccionada está identificada con el código
p018r049_L71018049_04920070301, con fecha de adquisición 1 de marzo de 2007,
obtenida en la siguiente dirección de internet:
http://glcfapp.glcf.umd.edu:8080/esdi/index.jsp, los datos descriptivos se pueden ver
en el Cuadro No. 2.
CUADRO No.2. Datos sobre las imágenes del Satélite LandSat 7
Sensor Rango Espectral Bandas Resolución
de Pixel
ETM+ multi-
espectral
0.450 - 2.35 µm
1, 2, 3, 4, 5, 7
30 metros
Fuente: NASA Landsat Program, 2003.
49
5.2. Procesamiento Digital de la imagen
El procesamiento digital de la imagen de satélite se realizó con el Programa ERDAS
IMAGINE 9.1, siguiendo las siguientes etapas:
5.2.1. Pre-procesamiento
Consistió en preparar la imagen de trabajo para lo cual se fusionaron las imágenes
originales en formato TIF de las bandas espectrales 1, 2, 3, 4, 5 y 7; como resultado
se obtuvo una imagen en formato ráster cuyo archivo tiene el código de identificación
“.img” que es representativo del Programa ERDAS IMAGINE.
5.2.2. Correcciones Geométricas
Se realizó una corrección geométrica (georreferenciación), procedimiento utilizado para
validar la cartográfica obtenida a partir de una imagen de satélite. Se corrigió
geométricamente la posición de las celdas y atribuyéndoles coordenadas de sitios
conocidos. La imagen original estaba referenciada, pero se realizó algunos ajustes para
eliminar pequeños desfases en la zona oeste del área de estudio. Este procedimiento se
realizó con la herramienta Geometric correction del Programas ERDAS IMAGINE.
5.2.3. Corrección Radiométrica
Para este proceso se utilizó la metodología propuesta por la Facultad de Ciencias
Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires, Argentina (sin año), llamada
“Corrección Atmosférica al Tope de la Atmosfera (TOA)”. El método está diseñado en
una hoja de cálculo o plantilla del Programa Excel, que es compatible con ERDAS
IMAGINE mediante el modulo “Modeler”. La corrección se base en el algoritmo:
50
Donde L: Radiancia
G: Gain
B: Bias
DN: Numero Digital
El modelo se alimenta con los datos del ángulo cenital, azimutal, sensor, fecha de la
imagen, inclinación solar, día juliano, que son proporcionados por el archivo de
Metadatos de la imagen a analizar (ANEXO 1).
5.3. Clasificación de la Cobertura del Suelo
La identificación y clasificación de la cobertura del suelo se realizó mediante el
criterio fisonómico de la vegetación sobre la imagen pre-procesada y corregida
radiométricamente. Se aplicó el método de “Clasificación No Supervisada” del
Módulo de Clasificación del Programa ERDAS IMAGINE, que utiliza el algoritmo
ISODATA, esto permitió describir el número de clases necesarias que representan la
cobertura del área de estudio para los objetivos planteados. El proceso se lleva a
cabo en varios pasos:
Paso 1: Clasificación No Supervisada: se realizó con 100 diferentes clases de
coberturas preliminares y 12 interacciones, se utilizó el criterio de máxima
verosimilitud, para definir los límites entre las clases, en donde se agrupan los
pixeles con características similares espectrales a la clase que tiene mayor
probabilidad de pertenencia.
L = G * DN + B
51
Paso 2: Recodificar (RECODE): las 100 diferentes clases de cobertura obtenidas en
la imagen en el paso 1 se agruparon en las siguientes coberturas:
1. Bosque
4. Cultivos
2. Arbustales
5. Ríos
3. Manglares
6. Lagunas y Mar
7. Urbano y Suelo Desnudo
Estas coberturas se definieron en base a la fisonomía y al conocimiento previo,
algunas clases de cobertura como la de “Bosques” agrupa otras dado que la
resolución espacial no permite la discriminación a nivel de detalle.
Paso 3: ACCURACY ASSESSMENT: correspondió a la evaluación de la exactitud
de la clasificación sobre la imagen recodificada, esto se hizo en base a la emisión
automática de 120 puntos al azar, se calculó una Matriz de Confusión y al mismo
tiempo el Índice de Kappa, con la finalidad de determinar la precisión obtenida para
dicha clasificación. El Índice de Kappa calcula un valor K, para valorar la clasificación
de la imagen en base a la fuerza de concordancia de aciertos y su rango de
valoración es de un mínimo de 0.21 para “Pobre” hasta 1.0 como “Muy Buena”, como
se puede ver en el Cuadro No. 3.
52
CUADRO No. 3.- Escala de Valoración del Índice de Kappa para la “Clasificación No Supervisada” con ERDAS IMAGINE 9.1
VALOR DE K
FUERZA DE LA
CONCORDANCIA
< 0.21 Pobre
0.21 - 0.40 Débil
0.41 - 0.60 Moderada
0.61 - 0.80 Buena
0.81 - 1.0 Muy Buena
Fuente: Sánchez, 2009.
Paso 4: “limpiar la clasificación”: después de la evaluación de la clasificación, se
aplicó un filtro que permitió “limpiar la clasificación”, esto significa reacomodar una
serie de pixeles aislados que quedan mezclados entre las diferentes clases
(conocido también como sal y pimienta) y que no representan áreas significativas, el
filtro permite que sean absorbidos por la clase predominante. Se aplicó dos filtros de
3 x 3 que es lo mínimo recomendado.
Paso 5: CLUMP: implico la identificación y agrupación de los pixeles para asignar un
valor único de identificación, lo mismo que definir el perímetro de las agrupaciones
por clase identificada. En este proceso se utilizó el método de los “8 vecinos
cercanos” en el archivo de la recodificación.
Paso 6: ELIMINATE: consistió en hacer una eliminación de los polígonos más
pequeños que dos hectáreas, es decir que se definió un fragmento mínimo de 2ha.
Paso 7: Validación en el campo: con el objetivo de validar la clasificación, se hizo
giras de reconocimiento del área de estudio, durante la cual se visitó algunos sitios
en los que se tenía dudas sobre la cobertura y otros para confirmar lo que se
53
clasifico. Se levantó coordenadas, se tomó fotografías y se verificó la cobertura del
sitio tomando como base la cobertura obtenida mediante la clasificación no
supervisada.
Paso 8: Elaboración Mapa de Cobertura del suelo: Después de seguir todos los
pasos anteriores se obtuvo como producto un archivo en formato ráster de la
Clasificación No Supervisada de la Cobertura del Suelo, este archivo se convirtió a
formato vectorial, en el Programa ARGIS 9.1, para elaborar el mapa de la cobertura
del suelo.
5.4. Descripción y Análisis del Patrón de Paisaje
La descripción y análisis del patrón del paisaje se realizó mediante el cálculos de 23
métricas utilizando el Programa FRAGSTATS 3.3, según la metodología que
describen McGarigal et al, 2002, Rutledge, 2003 y Matteucci, 2004.
El archivo digital en formato ráster de la clasificación de la cobertura del suelo del
área de estudio, se convirtió a formato ASCII, en el programa ArcGis, 9.1, este
formato consiste de una matriz numérica que identifica cada pixel con las diferentes
clases de cobertura definidas. Con esta matriz se calculó las métricas de ecología de
paisaje, utilizando el Programa FRAGSTATS 3.3, cuyos resultados son compatibles
con el ambiente de ArcGis 9.1.
Estas métricas permiten el análisis mediante la cuantificación de la configuración del
paisaje desde tres puntos de vista:
Métricas de Composición
Métricas de Forma y
Métricas de Configuración.
54
Algunas de las métricas son calculadas como la base principal para el cálculo de
otras métricas, como en el caso del Perímetro, Media del Tamaño del Parche, Área
de Parche, entre otras, al mismo tiempo algunas se calculan a nivel de fragmento (o
parche), clase y paisaje. Las métricas calculadas aparecen en el Cuadro No. 4 y una
descripción más completa en los ANEXOS 3, 4 y 5.
55
Cuadro No. 4. Lista de las métricas para cuantificación de la configuración del paisaje, calculadas utilizando el Programa FRAGSTATS 3.3.
Métricas
Abreviatura
MÉTRICAS DE COMPOSICIÓN:
Nivel de Clase: 1. Número de Fragmentos 2. Media del Tamaño de Fragmentos 3. Índice del Fragmento más Grande 4. Densidad de Fragmentos 5. Porcentaje de Fragmentos
NP MPS LPI PD
PLAND
MÉTRICAS DE FORMA:
Nivel de Fragmento: 6. Área de Fragmento 7. Perímetro de Fragmento 8. Tasa Perímetro-Área 9. Índice de Forma 10. Índice de Dimensión Fractal 11. Dimensión Fractal Perímetro-Área 12. Índice de Contigüidad 13. Radio de Giro
Nivel de Clase:
14. Área Total
AREA PERIM PARA
SHAPE FRAC
PAFRAC CONTIG GYRATE
CA
MÉTRICAS DE CONFIGURACIÓN
Aislación/Proximidad Nivel de Fragmento:
15. Índice de Proximidad 16. Distancia Euclidiana del Vecino más Cercano
PROX ENN
Conectividad
Nivel de Clase: 17. Índice de Cohesión de Fragmento 18. Índice de Conectividad 19. Índice de Agrupamiento 20. Índice de Entremezclado y Yuxtaposición
COHESION CONNECT CLUMPY
IJI
Diversidad Nivel de Paisaje:
21. Riqueza de Fragmentos 22. Índice de Diversidad de Shannon 23. Índice de Equitabilidad de Shannon
PR SHDI SHEI
.
56
5.4.1. Métricas de Composición
Estas métricas describen las características básicas de la fragmentación, se utilizan
dos índices principales para cuantificarlas: el Número de Fragmentos y el Área del
Fragmento, también se utiliza la Media del Área de los Fragmentos. Estos índices no
caracterizan completamente la fragmentación, la Media del Área de los Fragmentos,
por ejemplo, es muy sensible a agregar o a eliminar fragmentos muy pequeños. Para
mejorar la interpretación se calcula además el Índice del Fragmento más Grande en
cada clase, como un porcentaje del total del área del paisaje, esto muestra una idea
del tamaño relativo de los fragmentos. Las métricas calculadas de este grupo fueron:
1. Numero de Fragmentos (Parches) (NP), 2. Media del Tamaño del Fragmento
(MPS), 3. Índice del Fragmento más Grande (LPI), 4. Densidad de Fragmentos (PD),
5. Porcentaje de Fragmento (PLAND). En el ANEXO 3 se describen en detalle las
métricas utilizadas.
5.4.2. Métricas de Forma
Las métricas de forma tratan de cuantificar la complejidad del paisaje, que puede ser
importante en diferentes procesos ecológicos, por ejemplo áreas compactas como un
cuadrado o un círculo pueden ser más protectores para las especies que se
dispersan a través del paisaje en comparación con áreas de forma lineales o
convolutas que pueden entremezclarse con áreas de otros organismos. Estas
métricas se basan en el cálculo del perímetro y del área de los fragmentos. Las
métricas de forma calculadas fueron: 1. Área de Fragmento (AREA), 2. Perímetro
(PERIM), 3. Tasa Perímetro-Área (PARA), 4. Índice de Forma (SHAPE), 5. Índice de
Dimensión Fractal (FRAC), 6. Dimensión Fractal Perímetro-Área (PAFRAC), 7. Índice
de Contigüidad (CONTIG), 8. Radio de Giro (GYRATE), 9. Área total (CA). En el
ANEXO 4 se describen en detalle las métricas de este grupo.
57
5.4.3. Métricas de Configuración
Los índices calculados en este grupo miden el grado de conectividad y/o la aislación
entre la cantidad de los fragmentos que hay en el paisaje. Estos índices se pueden
dividir en dos categorías: los índices basados en la distancia entre los fragmentos y
los índices que comparan el patrón espacial o textura del paisaje. Se utiliza el cálculo
de la distancia al vecino más cercano, es decir mide distancia borde a borde entre los
fragmentos de la misma clase, está relacionado con dispersión y colonización, es
decir al incrementar la distancia entre fragmentos, la probabilidad de dispersión y
colonización es baja. Se calculó las siguientes métricas: 1. Índice de Proximidad
(PROX), 2. Distancia Euclidiana del Vecino más Cercano (ENN), 3. Índice de
Agrupamiento (CLUMPY), 4. Índice de Entremezclado y Yuxtaposición (IJI), 5. Índice
de Cohesión de Fragmento (COHESION), 6. Índice de Conectividad (CONNECT), 7
Riqueza de Fragmentos (PR), 8. Índice de Diversidad de Shannon (SHDI), 9. Índice
de Equitabilidad de Shannon (SHEI). En el ANEXO 5 se describen en detalle estas
métricas.
58
6. RESULTADOS
6.1. Procesamiento Digital de la imagen satelital
La fusión de la imágenes en formato TIF para integrar las diferentes bandas
espectrales 1, 2, 3, 4, 5 y 7, dio como resultado la imagen en formato ráster (.img de
ERDAS), que se observa en la Fig. 8 a), se hizo el corte en el área que corresponde
a la zona de estudio donde se ubica el Corredor Biológico del Caribe Hondureño en
el Departamento de Atlántida (Fig. 8 b).
La corrección radiométrica se realizó solamente en el corte del área de estudio (Fig.
8b). En la Fig. 9 se muestra la comparación de las dos imágenes, en a) sin
corrección y en b) con corrección donde se observa la mejora realzando la definición
de los elementos que forman el paisaje.
6.2. Clasificación de la Cobertura del suelo
Con la imagen en formato ráster (preprocesada) (Fig. 8b), se procedió a realizar la
“Clasificación No Supervisada”. Mediante este proceso automático se definió
preliminarmente 100 clases, que luego, con la imagen del área de estudio mejorada
con la corrección radiométrica y el conocimiento previo, se recodificaron a 7 clases
de cobertura del suelo, donde las tres primeras corresponden a cobertura vegetal
natural: 1. Bosque, 2. Arbustales y 3. Manglares, la 4. Cultivos, representa la
intervención humana, la 5. Ríos y la 6. Lagunas y Mar, corresponden a formaciones
naturales, y la 7. Urbano y Suelo Desnudo, estos dos tipos se juntaron dado su
parecido en cuanto a su firma espectral.
59
Figura 8. En a) Imagen LandSat con la unión de las bandas espectrales 1, 2, 3, 4, 5
y 7 y b) corte del área de trabajo.
60
Figura 9. Corrección radiométrica de la imagen: a) sin corrección y b) con corrección
aquí se observa la diferencia en el realce de la imagen. Ambas imágenes con la combinación de bandas: 4, 3, 2.
a)
b)
61
La precisión de la Clasificación (ACCURACY ASSESSMENT) se realizó en 120
puntos que fueron generados al azar por el programa, sobre la imagen de la
Clasificación No Supervisada recodificada, el resultado fue igual a 87.5% de aciertos
y el cálculo del Estadístico “Índice de Kappa”, que valora la clasificación, resulto igual
a 0.83, que al compararlo con la escala de valoración del Cuadro No. 3, le
correspondió una calificación de “Muy Buena” (En Anexo No. 2 se presentan el
resultado de los cálculos en detalle).
Para limpiar la clasificación obtenida, en la imagen recodificada y después de la
evaluación de la precisión de la clasificación, se aplicó dos filtros de 3 X 3, este
proceso conocido como “Sal y Pimienta”, permitió que muchos polígonos que
aparecen aislados fueran absorbidos por la cobertura más próxima y dominante. Los
resultados de este proceso se muestran en la Fig. 10.
Después que el archivo de la clasificación no supervisada fue limpiado, se realizó el
proceso de identificación y agrupamiento de pixeles por cobertura y definición del
perímetro a todos los fragmentos de las diferentes coberturas (CLUMP), esto al
mismo tiempo permite el cálculo de área de los fragmentos por cobertura, para su
análisis. El archivo obtenido muestra los fragmentos en una escala de grises como
se puede ver en la Fig. 11.
En la tabla de atributos de este archivo, se calculó el perímetro, el área y la
circularidad de cada uno de los fragmentos de las diferentes clases, en el Cuadro No.
5 se puede ver un segmento de esta tabla con las columnas de información que
proporciona. Entre los resultados importantes obtenidos con esta tabla podemos
mencionar los valores mínimos y máximos, por lo que el fragmento más pequeño
tiene un área de 0.09 ha, un perímetro de 84.8 m y una circularidad de 0.004 (el
rango de circularidad va de 0-2, los valores cercanos a 2 sugiere que las áreas son
más circulares que largas), y el fragmento más grande resultó con un área de
62
146,046.96 ha, un perímetro de 800,811.7 m, y una circularidad de 1.6, acercándose
mucho a una forma circular.
Figura 10. Proceso de “Sal y Pimienta” para fusionar polígonos muy pequeños que
aparecen dispersos e insertos en una cobertura más grande y dominante.
Imagen Filtro 1
Filtro 2
63
Figura 11. Imagen de la Clasificación No Supervisada después de aplicar la rutina CLUMP de ERDAS IMAGINE.
Cuadro No. 5. Atributos del archivo ráster de la Clasificación No Supervisada, con aplicación de la rutina CLUMP de ERDAS IMAGINE
Valor
originalX Pixel Y Pixel X Mapa Y Mapa Histograma
Perimetro
exteriorColor Opacidad Area Circularidad
0 0 0 421110 1751130 0 0 255 1 0 -1.#IND
1 1 0 421140 1751130 13802 39325.451 255 1 1242.18 0.100936204
4 46 0 422490 1751130 37 930.62446 255 1 3.33 0.483175798
4 58 0 422850 1751130 106 2199.1526 255 1 9.54 0.247883436
2 139 0 425280 1751130 9 376.06602 255 1 0.81 0.719725188
2 146 0 425490 1751130 71 1621.2489 255 1 6.39 0.305500077
1 153 0 425700 1751130 15 512.13203 255 1 1.35 0.646814501
2 165 0 426060 1751130 41 1041.8377 255 1 3.69 0.427204801
64
El archivo obtenido con la rutina CLUMP, sirvió de base para el siguiente proceso
llamado “ELIMINATE”, que permite definir la unidad mínima mapeable, que en este
caso fue de dos hectáreas, el resultado fue un archivo por coberturas en donde se
agrupan todos los polígonos que les corresponden (Fig. 12).
Figura 12. Imagen que muestra el producto de la rutina “ELIMINATE”. En la imagen
superior: el área de estudio completa y en la inferior un segmento altamente fragmentado.
65
Finalmente el archivo obtenido de la “Clasificación No Supervisada” en formato ráster
y con la unidad mínima mapeable definida (Fig. 10 imagen superior), fue convertido a
formato vector en el Programa ArcGis 9.1, lo que permitió elaborar el Mapa de
Cobertura del Suelo (Fig.13).
66
Figura 13. Mapa de la cobertura del suelo en el área de estudio
67
6.3. Las Métricas del Patrón de Paisaje
El cálculo de las métricas, en el ámbito de la Ecología del Paisaje, se realizó con el
Programa FRAGSTATS, en base a la Composición, Forma y Configuración del
Paisaje, a nivel de fragmento (parche), de clase y finalmente a nivel de paisaje,
algunos resultados son integrados para describir y comprender mejor el patrón del
paisaje.
Estos cálculos se realizaron en la matriz de las coberturas definidas en el análisis de
la imagen de satélite, en formato ráster. La matriz ráster fue transformada a formato
ASCII, produciendo un archivo de formato .txt, que puede ser leído por el programa
FRAGSTATS 3.3, para realizar los cálculos de las métricas de paisaje. Los archivos
resultantes de los cálculos de métricas por FRAGSTATS, fueron importados al
Programa Excel para ordenar y manejar la información. Para el análisis no se
consideró las coberturas: “Ríos”, “Lagunas y Mar” y “Urbano y Suelo Desnudo”, dado
que el énfasis del estudio está basado en el análisis de la fragmentación de la
cobertura vegetal como recursos de conectividad.
6.3.1. Métricas de Composición
Según los resultados de los cálculos de las Métricas de Composición, el paisaje del
área de estudio se encuentra fragmentado en 7,030 fragmentos (NP), distribuidos en
4 diferentes coberturas del suelo, de las cuales 3 son cobertura vegetal: Bosques,
Arbustales y Manglares; y la cuarta que corresponde a Cultivos, que es de origen
antrópico. Los Arbustales tienen mayor cantidad de fragmentos (2,292) comparado
con el Bosque (1,626) y los Manglares en el área de estudio están representados
solo por 14 fragmentos. Los Cultivos tienen una mayor cantidad de fragmentos y se
encuentran distribuidos en toda el área (3,098). (Fig. 14 y Cuadro No. 6).
68
Figura 14. a) Número de Fragmentos y b) Porcentaje de área, según la cobertura del
suelo dentro del paisaje.
Los fragmentos de la Cobertura de Bosque (1,626) fueron agrupados por intervalos
de tamaño, en el primero de 1.98 a 2.97, se registró 956 fragmentos, que se
consideran como los más pequeños en el paisaje, cubren en total 382 hectáreas,
como se observa en la Fig. 15 a), aquí se puede ver además fragmentos en los
intervalos hasta aproximadamente 10 hectáreas, que en total suman 1,189 para un
área total de 5,208 hectáreas.
En la misma Fig. 15 b), c) y d) se puede observar que a medida que el tamaño de los
fragmentos aumenta se reduce el número y para el último intervalo se registró 3
fragmentos que cubren un área de aproximadamente 9,150 hectáreas. En la figura
no se muestran los dos fragmentos más grandes en el bosque que cubren un área
de 104,167 hectáreas.
0500
100015002000250030003500
1626
2292
14
3098
Nú
me
ro d
e f
ragm
en
tos
Cobertura del Sueloa)
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
36.9
4.50.2
14.2
Po
rce
nta
je p
or
Co
be
rtu
ra
Cobertura del Suelob)
69
Figura 15.- Total de fragmentos en la cobertura Bosque por intervalos de tamaño y
área: a) 1.98 a 9.99 ha, b) de 10 a 60 ha.
0
200
400
600
800
1000
1.98 -2.97
3.06 -3.96
4.05 -4.95
5.04 -5.94
6.03 -6.93
7.02 -7.92
8.01 -8.91
9.00 -9.99
382267
169 123 84 68 52 44
956 922
754673
541 505438 418
Fragmentos Área (Ha)
a))
0
1000
2000
3000
4000
10 - 20 20 - 30 30 - 40 40 - 50 50 - 60
210 67 44 84 14
2963
1662 1520
3263
768
Fragmentos Área (Ha)
b))
70
Continuacion Figura 15:
Figura15.- Total de fragmentos en la cobertura Bosque por intervalos de tamaño y
área: c) 60 a 200 ha, d) de 223 a 3446.64 ha.
0
500
1000
1500
2000
2500
60 - 70 70 - 80 80 - 90 90 -100 100- 200
10 9 4 9 15
634 662838 838
2354
Fragmentos Área (Ha)
c))
0
2000
4000
6000
8000
10000
223.38 -230.4
300.78 -357.84
403.74 -486.63
649.71 -740.43
1070.37 -1674.63
2781.36 -3446.64
3 4 4 4 4 3
6811347 1781
2824
5482
9149
Fragmentos Área (Ha)
d)
71
La Media del tamaño del Fragmento (MPS) resultó mayor para el Bosque con 88.4
ha, seguida por los Manglares con 45.8 ha, los Arbustales con 7.7 ha y los Cultivos
con 17.8 ha. Los mayores fragmentos de la cobertura vegetal se encontraron en la
cobertura Bosque con un Índice de Fragmento Mayor (LPI) igual a 22.1%, en este
cálculo pesan dos fragmentos, uno con 18,171.8 ha y otro con 85,995.5 ha. (Cuadro
No. 6). La Densidad de Fragmentos (PD) fue mayor en la cobertura de Cultivos con
0.8 por cada 100ha., en comparación con la de Bosques que presentó 0.42 /100ha
(Cuadro 6).
El 36.9% del paisaje está cubierto por vegetación natural del tipo Bosque, los
Arbustales y Manglares representa un porcentaje muy pequeño en el paisaje, sin
embargo la cobertura de Cultivos representa un 14.2%, como se muestra en la
columna de Porcentaje de Fragmento (PLAND) del Cuadro No. 6.
Cuadro No. 6. Composición del Paisaje
Cobertura del Suelo
Número de
Parches (NP)
Media del Tamaño del
Parches (MPS)
Índice del Parche Mas Grande (%)
(LPI)
Densidad de
Parches (PD)
Porcentaje de Parche (PLAND)
Bosque
1626
88.4 ± 2,184.3
22.1
0.42
36.9
Arbustales
2292
7.7 ± 33,5
0.3
0.59
4.5
Manglares
14
45.8 ± 104.7
0.1
0.004
0.2
Cultivos
3098
17.8 ± 143.7
1.8
0.80
14.2
Valores Totales
7030
72
6.3.2. Métricas de Forma
Una de las métricas muy importante en este grupo es el Área de Fragmento (AREA),
en la cual vemos que el Área Total del paisaje fue de 217,389.87 ha, y la cobertura
Bosque tiene la mayor área en comparación con las demás con un total de 143,758.4
ha. A pesar de que la cobertura de Cultivos se encuentra dispersa en todo el paisaje,
solamente tiene un área de 55, 296.5 ha (Cuadro No.7).
La evaluación de la Forma del fragmento se hizo mediante el cálculo de Índice de
Forma (SHAPE) y el Índice de Relación Perímetro/Área de Dimensión Fractal
(PAFRAC) que indican el grado de complejidad de la forma de los fragmentos que
forman la estructura del paisaje. Ambos Índices de Forma son calculados en base al
Perímetro (PARA) de los fragmentos.
Según los resultados podemos ver que el Bosque tiene un Índice de Forma igual a
1.7 ± 0.89, lo que significa que los fragmentos que forman el Bosque, tienden a una
forma irregular, pues según la puntuación de los cálculos un valor igual a 1 significa
que la forma tiende a ser regular o compacta acercándose a un cuadrado. La
Cobertura de Manglares resulto con un Índice de Forma levemente mayor que 2 que
indica mayor irregularidad que las otras coberturas (Cuadro No. 7 y Fig. 16 a y b).
Comparando el Índice de Forma con el Índice de Relación Perímetro-Área de la
Dimensión Fractal para las diferentes clases de cobertura, que también refleja la
complejidad de la forma de acuerdo al tamaño de los fragmentos, vemos que para
Bosques, Manglares y Cultivos tienen el mismo índice de 1.5, lo que, según la
definición muestran una forma irregular aproximándose a compleja o convolutas, los
Arbustales mostraron un índice de 1.6 que significa que tiene una forma más
compleja que las otras coberturas (Cuadro No. 7).
El Índice de Contigüidad también evalúa la forma de los fragmentos basado en la
conectancia y contigüidad entre los fragmentos, los valores obtenidos para las
73
diferentes coberturas se acercan al máximo valor de este índice que es 1, lo que
significa que hay una alta contigüidad y conectancia entre los fragmentos de las
coberturas correspondientes (Cuadro No. 7).
El Radio de Giro es igual a la distancia media (m) entre cada celda del fragmento y el
centroide del fragmento. Es una medida de la extensión del fragmento, por lo que es
afectado por el tamaño y la compactación del fragmento; para el Bosque el Radio de
Giro en promedio es igual a 174.6 metros, en comparación con los manglares, se ve
que es menor, sin embargo en el Bosque hay una mayor cantidad de fragmentos que
superan en tamaño a los fragmentos de las demás coberturas (Cuadro No. 7).
Cuadro No. 7. Forma del Paisaje
Cobertura del Suelo
Área de Parche (AREA)
HA.
Índice de Forma
(SHAPE) (Promedio
± DE)
Coeficiente de
Variación del Índice de Forma
(%)
Relación Perímetro -Área de
Dimensión Fractal
(PAFRAC)
Índice de Contigüidad
(CONTG)
Radio de Giro
(GYRATE) metros
Bosque
143,758.44
1.7 ± 0.89
53.1
1.5
0.8
174.6
Arbustales
17,693.19
1.6 ± 0.45
28.4
1.6
0.7
113.9
Manglares
641.79
2.1 ± 1.17
54.9
1.5
0.8
340.1
Cultivos
55,296.45
1.6 ± 0.55
34.1
1.5
0.8
147.6
Área Total (CA)
217,389.87
74
Figura 16. a) Muestra el Índice de Forma de los fragmentos en las clases de
cobertura de Bosque, Arbustales y Cultivos.
“Bosque” Índice de
Forma 1.7
“Cultivos” Índice de
Forma 1.6
“Arbustales” Índice de
Forma 1.6
a)
75
Continuación Figura 16:
Figura 16. b) Muestra el Índice de Forma de los fragmentos en las clases de
cobertura de Manglares.
“Manglares” Índice de Forma
2.1
b)
76
6.3.3. Métricas de Configuración
Los resultados sobre la configuración de las diferentes coberturas están relacionados
con la Agregación, Aislación y Proximidad de los fragmentos, factores importantes
en los procesos ecológicos en los paisajes.
Sobre el Índice de Proximidad (PROX), los resultados muestran que en la cobertura
de Bosque fue mayor, a medida que el índice se incrementa desde cero significa que
los fragmentos se presentan más contiguos o cercanos y muestran una menor
distribución fragmentada. El menor Índice lo presentó la cobertura de Arbustales con
un valor de 12.1, extremadamente bajo en comparación con el Bosque que significa
que los Arbustales se encuentran más fragmentados y sus fragmentos se encuentran
menos juntos (Cuadro No. 8).
Los resultados para la Distancia Euclidiana del Vecino Más Cercano (ENN) muestran
que para la cobertura de Manglares, el valor promedio de 2,698.1, fue el mayor en
comparación con la cobertura de Bosque con un promedio de 212.9, a mayores
valores promedios indica que existe una mayor aislación entre los fragmentos, la
cobertura de Manglares solamente presento 14 fragmentos y geográficamente están
muy separados (Cuadro No. 8).
El índice de Agrupamiento (CLUMPY), igual que los anteriores, sigue confirmando
que en la cobertura de Bosque los fragmentos se encuentran más agrupados (0.94),
pues se acerca mucho a 1 que significa máximo agrupamiento de fragmentos, los
menos agrupados resultaron ser los fragmentos de Arbustales (0.83).
El Índice de Entremezclado y Yuxtaposición (IJI), está basado en las adyacencias de
fragmentos. Es igual a 100% cuando el tipo de parche correspondiente es igualmente
adyacente a todos los otros tipos de fragmentos (máximo entremezclado y
yuxtapuesto para otro tipo de fragmento). Los resultados de este índice tienen un
77
comportamiento parecido con todos los fragmentos de las diferentes coberturas, con
excepción de los Cultivos que fue menor el porcentaje, pero es siempre arriba del
50%, dado que el paisaje se encuentra fragmentado en todas sus coberturas y
muchos de los fragmentos no se encuentran muy juntos o adyacentes.
Cuadro No. 8. Configuración del Paisaje: Agregación, Aislación/Proximidad
Cobertura del Suelo
Índice de Proximidad (PROX)
(Promedio ± DE)
Distancia Euclidiana del
Vecino Más Cercano (ENN)
(Promedio ± DE)
Índice de Agrupamiento
(CLUMPY)
Índice de Entremezclado
y Yuxtaposición
(IJI)
Bosque 5,803.4 ± 29,072.3 212.9 ± 216.0 0.94 57.1
Arbustales 12.1 ± 130.7 289.9 ± 299.5 0.83 57.7
Manglares 55.4 ± 148.4 2,698.1 ± 7,557.7 0.92 55.4
Cultivos 124.4 ± 1,128.6 199.0 ± 177.2 0.88 51.8
6.3.4. Métricas de la Conectividad
Estas métricas tienen el propósito de medir la continuidad física y la conectividad
funcional de los fragmentos del paisaje, se calculó el Índice de Conectividad
(CONNECT) que se refiere a los puntos de unión funcionales entre fragmentos de la
misma clase; y el Índice de Cohesión de Fragmentos (COHESION) mide la
conectividad física del tipo de fragmento correspondiente que consiste en la
proporción del peso de la media del área y la tasa perímetro-área, es sensible a la
agregación de los fragmentos e incrementa a medida que están más agrupados o
agregados, es decir más conectado físicamente. (Cuadro No. 9).
78
La configuración del paisaje según los cálculos de índices de conectividad, muestra
que los fragmentos de la cobertura Bosque se encuentran más conectados entre sí,
según el índice de 88.6 en comparación con los Manglares (81.4) y Arbustales (76.5),
es decir los fragmentos de todas las coberturas tienen puntos de unión funcionales
demostrando que existe conectividad entre fragmentos.
Como complemento, el Índice de Cohesión está muy relacionado con el Índice de
Conectividad, y entre más altos resultan sus valores más agregados están los
fragmentos, lo que confirma la conectividad existente. Como vemos en el Cuadro No.
9, la cobertura bosque obtuvo el mayor índice de 99.8 en relación con las otras
coberturas en la cuales los Arbustales tienen el menor índice de 94.1, es decir en
todas las coberturas existe tanto conectividad como cohesión.
Cuadro No. 9. Configuración del Paisaje: La Conectividad
Cobertura del Suelo
Índice de Conectividad (CONNECT)
Índice de Cohesión de
Parche (COHESION)
Bosque
88.6
99.8
Arbustales
76.5
94.1
Manglares
81.4
97.7
Cultivos
80.8
97.1
79
7. DISCUSIÓN
La Ecología del Paisaje, provee herramientas que permiten describir el nivel de
heterogeneidad del paisaje en cuanto a los fragmentos, las clases de cobertura y el
paisaje, además de los aspectos que forman el Patrón del Paisaje, como la relación
entre área/densidad/borde, la forma de los fragmentos, las áreas núcleos, la
contigüidad y contagio, la aislación, la conectividad y la diversidad (McGarigal, 2009).
Se puede describir el paisaje mediante el cálculo de métricas de paisaje a nivel de
fragmento, clase o tipos de fragmentos y a nivel del paisaje. Algunas métricas
cuantifican la configuración, la composición, que tienen importancia ecológica en
procesos independientes e interactivos.
7.1. Clasificación de la cobertura del suelo
La clasificación de la cobertura se hizo con énfasis en los diferentes tipos de
vegetación que se encuentran en el área, pues es el factor más importante para
determinar la fragmentación y la conectividad entre fragmentos. Los nombres de las
diferentes clases de cobertura se asignaron de manera general de acuerdo a la
fisonomía observada y la resolución en la imagen de satélite, considerando los
resultados de la Clasificación No Supervisada. Para describir el patrón de paisaje se
utilizó 4 coberturas 3 para vegetación natural: Bosque, Arbustales y Manglares, y 1
para Cultivos que es una cobertura de origen antrópico.
En la imagen analizada, se observó las coberturas de vegetación natural con
intervención humana, que provoca la fragmentación por actividades de agricultura,
ganadería, aprovechamiento forestal y por la expansión urbana, lo que mostró un
80
paisaje complejo en el cual los fragmentos se encuentran embebidos en una matriz
agrícola mezclada con ganadería, como los Arbustales.
Se pudo observar que el remante de bosque se encuentra ubicado en la parte
montañosa del sitio dentro de los límites de las áreas protegidas, esto permite su
preservación, sin embargo esto no evita el proceso de fragmentación que ocurre
continuamente.
7.2. Métricas del Patrón de Paisaje
Dentro de la composición del paisaje la cobertura de Bosque, incluye los remanentes
de vegetación natural, se encuentra fragmentado en 1,626 parches de diferentes
tamaños, que cubren un área total de 143,758.4 ha. Aquí es importante destacar que
se identificó un total de 1,189 fragmentos de tamaño 1.98 a 9.99 ha (73% del total de
fragmentos de Bosque), cubren un área de 5,207.76 hectáreas, y de esta área, el
32% (955.89 ha.) esta agrupada en 382 fragmentos pequeños de 2 a menos de 3
hectáreas (Fig. No. 13a). Existen 807 fragmentos entre 3 y 10 hectáreas que cubren
un área de 4,251.87 ha.
A medida que aumenta el tamaño de los fragmentos disminuye la cantidad, esto se
muestra en la Fig. No. 13, aquí podemos observar (Fig. 13d) que sumadas las
últimas dos barras tenemos un total de 7 fragmentos con más de 1000 hectáreas
cada uno. En la cobertura de Bosque se registró dos fragmentos uno con 18,171.81
ha y otro con 85,995.45 hectáreas, se encuentran ubicados en la parte alta del área
Protegida Montaña de Texiguat que colinda con el área protegida Pico Bonito.
Algunas de las métricas calculadas en el grupo de configuración del paisaje,
describen el grado de agregación o agrupamiento de los diferentes tipos de
fragmentos, como el Índice de Entremezclado y Yuxtaposición (IJI) y el Índice de
Agrupamiento (CLUMPY). En la agregación se considera entre otras, la textura como
81
un aspecto fundamental en el patrón del paisaje y por su importancia en muchos
procesos ecológicos.
Las métricas de aislación/proximidad están cercanamente relacionadas con la
subdivisión y también con la agregación, describen el grado de aislación espacial de
los fragmentos. Dentro de este grupo de métricas tenemos el Índice de Proximidad
(PROX) que opera a nivel de fragmento, tomando en consideración, para cada
parche, el tamaño y la distancia a todos los fragmentos vecinos de la misma clase,
(según la distancia de búsqueda especificada). Cuantifica el contexto espacial de un
fragmento en relación a los vecinos de la misma clase; el índice distingue
distribuciones poco densas de pequeños fragmentos de hábitat de una configuración
de clúster de fragmentos grandes. La otra métrica que se calculó es la Distancia
Euclidiana al Vecino más Cercano (ENN) que consiste en medir la distancia en una
línea entre el fragmento y su vecino más cercano de la misma clase.
En el caso de la cobertura Bosque, los mayores fragmentos se encuentran en la
zona de montañas con topografía muy brupta, lo que provoca dificultad para el
acceso, pero no evita la fragmentación, como se observó en la imagen, en algunos
sitios de montaña, aparecen los claros de agricultura migratoria, y la ubicación de
pequeños poblados, caminos y carreteras secundarias y terciarias, estas se
consideran barreras para la movilidad de los individuos de las diferentes especies.
Los Manglares se ubican estrictamente por la Laguna de los Micos y en el Área de
Cuero y Salado, el área es pequeña, solo presento 14 fragmentos, sin embargo la
fragmentación es evidente, existe intervención humana que aumenta la
fragmentación de la cobertura. En esta cobertura se ha reportado alta diversidad y se
considera como refugio de aves, mamíferos, reptiles e insectos.
La cobertura de Cultivos, se extiende en casi toda la parte baja o plana del sitio de
estudio, aquí la cobertura de bosque como la matriz original fue completamente
transformada, los fragmentos de las coberturas de vegetación natural se observan
82
embebidos dentro de los cultivos, en menor extensión. Es de hacer notar que en esta
cobertura se encuentran grandes extensiones de cultivos agrícolas para exportación
como la piña, naranjas y la palma aceitera.
En todas las coberturas se ha reportado la presencia de fauna, una de las especies
mayores en el sitio de estudio es el jaguar (Panthera Onca), Castañeda (2011, com.
Pers.), menciono que se le ha reportado moviéndose por algunos cultivos de palma
aceitera.
A pesar de la gran cantidad de fragmentos en las coberturas, estos presentan
agregación y contigüidad, las distancias de separación son cortas, es probable que
los fragmentos soporten los procesos ecológicos y brindan facilidad de movimiento a
las especies. Los valores de la Cohesión en todas las coberturas fue alto, entre 94 y
99.8 para todas las coberturas incluyendo Cultivos, este índice calcula la probabilidad
de conectividad, es alto en cuanto más conectados están los fragmentos.
Sin embargo el proceso de fragmentación no se detiene pues se observó que está
afectando las áreas protegidas, en donde las coberturas de vegetación natural (el
bosque) sigue siendo deforestado especialmente para extracción de especies
arbóreas de importancia económica.
83
8. CONCLUSIONES
El área de estudio es un sitio de alta cobertura vegetal y protegida en un alto
porcentaje del territorio, en el área geográfica se encuentran 8 áreas protegidas que
albergan además, una alta diversidad de especies, de ecosistemas y paisajes, lo
mismo que de población humana.
La matriz de la cobertura vegetal está altamente fragmentada debido a la
intervención humana, es una zona de mucha productividad económica en cuanto a
cultivos de exportación lo mismo que la ganadería y la explotación forestal.
El análisis en base Ecología de Paisaje mostró un patrón de paisaje diverso, en
donde la matriz original de bosque fue transformada a una matriz de cultivos
agrícolas en la parte baja de la zona, en la que se encuentran fragmentos de
Bosques y Arbustales, que a su vez están agrupados y contiguos, con alta
probabilidad de facilitar la movilidad de varias especies de la fauna.
Existe una gran cantidad de fragmentos menores de 10 hectáreas y solamente en la
cobertura de Bosque se encontró fragmentos relativamente grandes (1000 o más
hectáreas), probablemente su ubicación geográfica los protege de la intervención
humana y el clareo para construir infraestructura como carreteras, urbanización lo
mismo que cultivos a gran escala.
Existen fragmentos de Bosque de más de 10,000 hectáreas, probablemente aún se
conservan por estar geográficamente ubicados en territorio de áreas protegidas,
dado que los fragmentos más pequeños se encuentran en el área de interconexión o
corredores biológicos que no están protegidos y la intervención humana es alta.
84
9. RECOMENDACIONES
Como investigación complementaria y dado los resultados de la conectividad
entre los fragmentos de la cobertura bosque, se debe analizar la funcionalidad
de los corredores con mayores posibilidades de conectar especialmente los
fragmentos de mayor tamaño.
La estrategia de ordenamiento territorial para el departamento de Atlántida,
debe tomar en consideración los resultados del presente estudio en cuanto a
la fragmentación y la conectividad de los fragmentos, de manera que se
permita la mejor convivencia entre la biodiversidad.
Es importante que se le presente tanto a los administradores de las Áreas
Protegidas a los pobladores de las comunidades aledañas, lo resultados de la
presente investigación, de manera que conozcan la fragmentación del sitio y
la importancia que tiene este proceso para la conservación de la diversidad.
Se recomienda el diseño de proyectos de monitoreo de la biodiversidad, para
determinar las especies que habitan en los fragmentos y la movilidad entre los
mismos.
El sitio estudiado es una zona de alta diversidad y de endemismos, por lo que
se deben realizar estudios que permitan la identificación de especies que aún
no se han encontrado y promover su protección.
El área del Corredor Biológico Caribe está altamente poblado, por lo que se
deben establecer programas de Educación Ambiental, en los sistemas de
Educación Formal y No Formal, haciendo énfasis en el conocimiento, usos y
protección de la biodiversidad.
85
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11. ANEXOS
ANEXO 1. ARCHIVO METADATOS: METADATOS IMAGEN FTP directory /glcf/Landsat/WRS2/p018/r049/L71018049_04920070301.ETM-GLS2005/ at ftp.glcf.umiacs.umd.edu GROUP = L1_METADATA_FILE GROUP = METADATA_FILE_INFO ORIGIN = "Image courtesy of the U.S. Geological Survey" REQUEST_ID = "9990801310001_29691" PRODUCT_CREATION_TIME = 2008-02-01T07:19:08Z STATION_ID = "EDC" LANDSAT7_XBAND = "2" GROUND_STATION = "EDC" LPS_PROCESSOR_NUMBER = 1 DATEHOUR_CONTACT_PERIOD = "0706102" SUBINTERVAL_NUMBER = "03" END_GROUP = METADATA_FILE_INFO GROUP = PRODUCT_METADATA PRODUCT_TYPE = "L1T" ELEVATION_SOURCE = "GLS DEM" PROCESSING_SOFTWARE = "LPGS_8.1.1" EPHEMERIS_TYPE = "DEFINITIVE" SPACECRAFT_ID = "Landsat7" SENSOR_ID = "ETM+" SENSOR_MODE = "SAM" ACQUISITION_DATE = 2007-03-01 GAP_FILL_ACQ_DATE = (2007-02-13) GAP_FILL = 99.3 REGISTRATION_ACQ_DATE = 2001-03-16 WRS_PATH = 18 STARTING_ROW = 49 ENDING_ROW = 49 BAND_COMBINATION = "123456678" PRODUCT_UL_CORNER_LAT = 16.8607151 PRODUCT_UL_CORNER_LON = -88.5563323 PRODUCT_UR_CORNER_LAT = 16.8653197 PRODUCT_UR_CORNER_LON = -86.2696302 PRODUCT_LL_CORNER_LAT = 14.9303755 PRODUCT_LL_CORNER_LON = -88.5415583 PRODUCT_LR_CORNER_LAT = 14.9344276 PRODUCT_LR_CORNER_LON = -86.2765661 PRODUCT_UL_CORNER_MAPX = 334200.000 PRODUCT_UL_CORNER_MAPY = 1864800.000 PRODUCT_UR_CORNER_MAPX = 577800.000 PRODUCT_UR_CORNER_MAPY = 1864800.000 PRODUCT_LL_CORNER_MAPX = 334200.000 PRODUCT_LL_CORNER_MAPY = 1651200.000 PRODUCT_LR_CORNER_MAPX = 577800.000
93
PRODUCT_LR_CORNER_MAPY = 1651200.000
PRODUCT_SAMPLES_PAN = 16241 PRODUCT_LINES_PAN = 14241 PRODUCT_SAMPLES_REF = 8121 PRODUCT_LINES_REF = 7121 PRODUCT_SAMPLES_THM = 4061 PRODUCT_LINES_THM = 3561 BAND1_FILE_NAME = "L71018049_04920070301_B10.TIF" BAND2_FILE_NAME = "L71018049_04920070301_B20.TIF" BAND3_FILE_NAME = "L71018049_04920070301_B30.TIF" BAND4_FILE_NAME = "L71018049_04920070301_B40.TIF" BAND5_FILE_NAME = "L71018049_04920070301_B50.TIF" BAND61_FILE_NAME = "L71018049_04920070301_B61.TIF" BAND62_FILE_NAME = "L72018049_04920070301_B62.TIF" BAND7_FILE_NAME = "L72018049_04920070301_B70.TIF" BAND8_FILE_NAME = "L72018049_04920070301_B80.TIF" METADATA_L1_FILE_NAME = "L71018049_04920070301_MTL.TIF" CPF_FILE_NAME = "L7CPF20070101_20070331_03" END_GROUP = PRODUCT_METADATA GROUP = MIN_MAX_RADIANCE LMAX_BAND1 = 191.600 LMIN_BAND1 = -6.200 LMAX_BAND2 = 196.500 LMIN_BAND2 = -6.400 LMAX_BAND3 = 152.900 LMIN_BAND3 = -5.000 LMAX_BAND4 = 241.100 LMIN_BAND4 = -5.100 LMAX_BAND5 = 31.060 LMIN_BAND5 = -1.000 LMAX_BAND61 = 17.040 LMIN_BAND61 = 0.000 LMAX_BAND62 = 12.650 LMIN_BAND62 = 3.200 LMAX_BAND7 = 10.800 LMIN_BAND7 = -0.350 LMAX_BAND8 = 243.100 LMIN_BAND8 = -4.700 END_GROUP = MIN_MAX_RADIANCE GROUP = MIN_MAX_PIXEL_VALUE QCALMAX_BAND1 = 255.0 QCALMIN_BAND1 = 1.0 QCALMAX_BAND2 = 255.0 QCALMIN_BAND2 = 1.0 QCALMAX_BAND3 = 255.0 QCALMIN_BAND3 = 1.0 QCALMAX_BAND4 = 255.0 QCALMIN_BAND4 = 1.0 QCALMAX_BAND5 = 255.0 QCALMIN_BAND5 = 1.0 QCALMAX_BAND61 = 255.0
94
QCALMIN_BAND61 = 1.0 QCALMAX_BAND62 = 255.0 QCALMIN_BAND62 = 1.0 QCALMAX_BAND7 = 255.0 QCALMIN_BAND7 = 1.0 QCALMAX_BAND8 = 255.0 QCALMIN_BAND8 = 1.0 END_GROUP = MIN_MAX_PIXEL_VALUE GROUP = PRODUCT_PARAMETERS CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND1 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND2 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND3 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND4 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND5 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND61 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND62 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND7 = "CPF" CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND8 = "CPF" CORRECTION_METHOD_BIAS = "IC" BAND1_GAIN = "H" BAND2_GAIN = "H" BAND3_GAIN = "H" BAND4_GAIN = "L" BAND5_GAIN = "H" BAND6_GAIN1 = "L" BAND6_GAIN2 = "H" BAND7_GAIN = "H" BAND8_GAIN = "L" BAND1_GAIN_CHANGE = "0" BAND2_GAIN_CHANGE = "0" BAND3_GAIN_CHANGE = "0" BAND4_GAIN_CHANGE = "0" BAND5_GAIN_CHANGE = "0" BAND6_GAIN_CHANGE1 = "0" BAND6_GAIN_CHANGE2 = "0" BAND7_GAIN_CHANGE = "0" BAND8_GAIN_CHANGE = "0" BAND1_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND2_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND3_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND4_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND5_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND6_SL_GAIN_CHANGE1 = 0 BAND6_SL_GAIN_CHANGE2 = 0 BAND7_SL_GAIN_CHANGE = 0 BAND8_SL_GAIN_CHANGE = 0 SUN_AZIMUTH = 125.9238250 SUN_ELEVATION = 52.0369260 OUTPUT_FORMAT = "GEOTIFF" END_GROUP = PRODUCT_PARAMETERS GROUP = CORRECTIONS_APPLIED
95
STRIPING_BAND1 = "NONE" STRIPING_BAND2 = "NONE" STRIPING_BAND3 = "NONE" STRIPING_BAND4 = "NONE" STRIPING_BAND5 = "NONE" STRIPING_BAND61 = "NONE" STRIPING_BAND62 = "NONE" STRIPING_BAND7 = "NONE" STRIPING_BAND8 = "NONE" BANDING = "N" COHERENT_NOISE = "N" MEMORY_EFFECT = "N" SCAN_CORRELATED_SHIFT = "N" INOPERABLE_DETECTORS = "N" DROPPED_LINES = "N" END_GROUP = CORRECTIONS_APPLIED GROUP = PROJECTION_PARAMETERS REFERENCE_DATUM = "WGS84" REFERENCE_ELLIPSOID = "WGS84" GRID_CELL_SIZE_PAN = 15.000 GRID_CELL_SIZE_THM = 60.000 GRID_CELL_SIZE_REF = 30.000 ORIENTATION = "NUP" RESAMPLING_OPTION = "CC" SCAN_GAP_INTERPOLATION = 2 MAP_PROJECTION = "UTM" END_GROUP = PROJECTION_PARAMETERS GROUP = UTM_PARAMETERS ZONE_NUMBER = 16 END_GROUP = UTM_PARAMETERS END_GROUP = L1_METADATA_FILE END
96
ANEXO 2. RESULTADOS DE LA EVALUACION DE LA PRECISIÓN DE LA
CLASIFICACION NO SUPERVISADA
CLASSIFICATION ACCURACY ASSESSMENT REPORT -----------------------------------------
Image File : c:/tesis mogt/2007 0301 imagen esdi/img obtenidas final/5 clasificacion/recode_2303.img
User Name : Thelma Mejia Date : Wed Apr 20 21:19:12 2011
ERROR MATRIX
Reference Data
-------------
--------------
Classified Data Sin Datos Bosques Arbustales Manglares
Sin Datos 0 0 0 0 Bosques 0 35 1 0 Arbustales 0 2 6 0 Manglares 0 0 0 0 Cultivos 0 2 1 0 Cuerpos de Agua 0 0 0 0 Lagunas y Mar 0 0 0 0 Urbano y Suelo 0 0 2 0 Column Total 0 39 10 0
Reference Data
--------------
Classified Data Cultivos
Cuerpos de Lagunas y Urbano y S
--------------- ---------- ---------- ---------- ---------- Sin Datos 0 0 0 0 Bosques 0 0 0 2 Arbustales 1 0 0 0 Manglares 0 0 0 0 Cultivos 11 0 0 0 Cuerpos de Agua 0 2 0 0 Lagunas y Mar 0 0 10 0 Urbano y Suelo 2 2 0 41
Column Total 0 0 0 0
----- End of Error Matrix -----
97
ACCURACY TOTALS ---------------- Class Reference Classified Number Producers Users
Name Totals Totals Correct Accuracy Accuracy
---------- ---------- ---------- ------- --------- -----
Sin Datos 0 0 0 --- ---
Bosques 39 38 35 89.74% 92.11%
Arbustales 10 9 6 60.00% 66.67%
Manglares 0 0 0 --- ---
Cultivos 14 14 11 78.57% 78.57%
Cuerpos de Agua 4 2 2 50.00% 100.00%
Lagunas y Mar 10 10 10 100.00% 100.00%
Urbano y Suelo 43 47 41 95.35% 87.23%
Totals 120 120 105
Overall Classification Accuracy = 87.50%
----- End of Accuracy Totals -----
KAPPA (K^) STATISTICS --------------------- Overall Kappa Statistics = 0.8286
Conditional Kappa for each Category. ------------------------------------ Class Name Kappa
---------- ----- Sin Datos 0 Bosques 0.883 Arbustales 0.6364 Manglares 0 Cultivos 0.7574 Cuerpos de Agua 1 Lagunas y Mar 1 Urbano y Suelo Desnudo 0.8011
----- End of Kappa Statistics -----
98
ANEXO 3. MÉTRICAS DE COMPOSICIÓN DEL PAISAJE.
INDICE FORMULA RANGO DE VALORES
1.- Numero de Fragmentos (NP)
NP = ni
1 ≤ NP ≥ Nmax
DESCRIPCION: Este cálculo corresponde al conteo de la cantidad de fragmentos (parches) que existen en el paisaje a evaluar, muestra el número de fragmentos en las diferentes clases, aunque su valor por sí mismo no es significativo, es importante porque puede ser interrelacionado con procesos ecológicos, aunque tiene limitaciones ya que no proporciona información acerca del área, distribución y densidad de los fragmentos, pues solamente es el resultado de un conteo de los fragmentos.
2.- Media del Tamaño de Fragmentos (MPS)
Amin < MPS ≤ Amax
DESCRIPCION: Es el promedio del área de los fragmentos de una clase en particular.
3.- Índice del Fragmento más grande (LPI)
0 < LPI ≤ 100
DESCRIPCION: Es igual al área (m2) del fragmento más grande del tipo de fragmento correspondiente dividido entre el total del área del paisaje (m2), multiplicado por 100 (para convertir a porcentaje), es decir LPI es igual al porcentaje del paisaje representado en el fragmento más grande.
4.- Densidad de fragmentos (PD)
PD > 0
DESCRIPCION: Es igual al número de fragmentos del correspondiente tipo de fragmento, dividido entre el total del área del paisaje (m2), multiplicado por 10,000 y por 100 (para convertir a 100 hectáreas). La información que proporciona esta métrica es limitada, pero es fundamental en los aspectos del patrón de paisaje. Tiene la misma utilidad básica que NP, con la diferencia que esta se expresa por unidad de área y facilita la comparación entre paisajes de diferentes tamaños.
99
5.- Porcentaje de Paisaje (PLAND)
0 < PLAND ≤ 100
DESCRIPCION: Es igual a la suma de las áreas (m2) de todos los fragmentos de cada clase, dividido entre el área del paisaje (m2), multiplicada por 100 (para convertir a porcentaje); es decir PLAND es igual al porcentaje del paisaje representado en cada una de las diferentes clases evaluadas.
(Basado en McGarigal et al, 2002, Rutledge, 2003 y Matteucci, 2004).
100
ANEXO 4. MÉTRICAS DE FORMA.
INDICE FORMULA RANGO DE VALORES
6.- Área de Fragmento (AREA)
AREA > 0
DESCRIPCION: Es igual al área (m2) de cada uno de los ragmentos, dividido entre 10,000 para convertirla a hectáreas. Es el cálculo más simple pero contiene información básica para el cálculo de varios índices a nivel de fragmento, clase y paisaje, además brinda información de utilidad ecológica de mucha importancia sobre el paisaje.
7.- Perímetro de Fragmento (PERIM)
PERIM > 0
DESCRIPCION: Es igual al perímetro (m) del fragmento. Provee información fundamental para cálculo de métricas a nivel de clases y paisaje. El perímetro de un fragmento se trata como borde y la intensidad y distribución de bordes constituye un mejor aspecto del patrón de paisaje. La relación entre el perímetro del fragmento y el área del fragmento es la base para la mayoría de índices de forma.
8.- Tasa Perímetro-Área (PARA):
PARA > 0
DESCRIPCION: Es igual al perímetro del fragmento (m) dividido entre el área del fragmento (m2). Es una medida simple de la complejidad de la forma del fragmento, pero sin estandarización a una forma euclidiana simple. Un problema con esta métrica como índice de forma, es que varía según el tamaño del fragmento.
9.- Índice de Forma (SHAPE):
SHAPE ≥ 1
DESCRIPCION: Es igual al perímetro del fragmento dividido entre el mínimo perímetro posible para un máximo fragmento compacto (en un cuadrado de formato ráster) de la correspondiente área del fragmento. Es igual a 1 cuando el fragmento es totalmente compacto como un cuadrado y se incrementa sin límite a medida que los fragmentos son más irregulares. Un fragmento con forma más irregular, con más salientes, presentara un alto efecto de borde, favoreciendo los flujos transversales y perjudicando la persistencia de las especies en su interior.
101
10.- Índice de Dimensión Fractal (FRAC)
1 ≤ FRAC ≤ 2.
DESCRIPCION: Es igual a dos veces el logaritmo del perímetro (m) del fragmento dividido entre el logaritmo del área (m2) del fragmento; el perímetro es ajustado para corregir el sesgo por ráster en el perímetro. El Índice de Dimensión Fractal refleja la complejidad de la forma a través de un rango de escala espacial (tamaño de los fragmentos).
11.- Dimensión Fractal Perímetro-Área (PAFRAC):
1 ≤PAFRAC≤ 2
DESCRIPCION: Es igual a 2 dividido entre la pendiente de regresión obtenida por la regresión del logaritmo del área (m2) del fragmento por el logaritmo del perímetro (m) del fragmento. El valor obtenido refleja la complejidad a través de escala espacial (tamaño de fragmentos). PAFRAC iguales a 1 indican forman parecidas o iguales a cuadrados y valores cercanos o iguales a dos para formas muy convolutas.
12.- Índice de Contigüidad (CONTIG)
0 ≤ CONTIG ≤ 1
DESCRIPCION: Es igual al valor promedio de contigüidad para las celdas en un fragmento (suma de todas los valores de las celdas dividido entre el número total de pixeles en el fragmento) menos 1, dividido entre la suma de los valores fijos menos 1. El Índice de Contigüidad evalúa la conectancia espacial o contigüidad, de celdas entre una malla de celdas de un fragmento para proveer un índice de configuración de frontera de fragmento y de forma de fragmento. Es igual a 0 para 1 pixel del fragmento e incrementa a 1 como contigüidad de fragmento o conectancia.
13.- Radio de Giro (GYRATE):
GYRATE ≥ 0, sin limite
DESCRIPCION: Es igual a la distancia media (m) entre cada celda del fragmento y el centroide del fragmento. Es una medida de la extensión del fragmento, por lo que es afectado por el tamaño y la compactación del fragmento. Su valor puede ser mayor o igual a cero, cuando es igual a cero el fragmento consiste de una simple celda, e incrementa sin límite según la extensión del fragmento.
102
14.- Área Total (CA):
CA > 0, sin limite
DESCRIPCION: Es igual a la suma de las áreas (m2) de todos los fragmentos de los diferentes tipos o clases, dividido entre 10,000 (para convertir a hectáreas). El área de clases es una medida de la composición del paisaje y es usada para el cálculo de varias métricas a nivel de clase y paisaje.
(Basado en McGarigal et al, 2002, Rutledge, 2003 y Matteucci, 2004).
103
ANEXO 5. MÉTRICAS DE CONFIGURACIÓN.
INDICE FORMULA RANGO DE VALORES
15.- Índice de Proximidad (PROX)
PROX ≥ 0, sin limite
DESCRIPCION: Es igual a la suma del área (m2) del fragmento dividida entre la distancia al cuadrado (m2) del borde cercano del fragmento al fragmento focal de todos los fragmentos correspondiente al tipo de fragmento. Este índice considera el tamaño y proximidad de todos los fragmentos cuyos bordes están en un radio del fragmento focal. PROX es igual a 0 si no tiene vecino de la misma clase del cual se especificó el radio de búsqueda. Se incrementa a medida que va encontrando fragmentos del mismo tipo de acuerdo al radio de giro especificado y los fragmentos se presentan más contiguos o cercanos y muestran una menor distribución fragmentada. El límite superior del PROX es afectado por el radio de giro y la mínima distancia entre fragmentos. El índice no tiene unidades y sin embargo el valor absoluto del índice tiene un valor interpretativo, es usado como un índice de comparación.
16.- Distancia Euclidiana del Vecino más Cercano (ENN)
ENN = hij
ENN > 0, sin limite
DESCRIPCION: Es igual a la distancia (m) al fragmento vecino más cercano de los fragmentos del mismo tipo, basado en la distancia borde a borde. Esta métrica es posiblemente la medida más simple sobre el contexto del fragmento y ha sido extensivamente utilizada para cuantificar la aislación de fragmento. La distancia del vecino más cercano es definida usando la geometría Euclidiana simple, como un test de la distancia lineal entre el fragmento focal y su vecino más cercano de la misma clase.
17.- Índice de Agrupamiento (CLUMPY)
-1 ≤ CLUMPY ≤ 1
DESCRIPCION: Es igual a la desviación proporcional de la proporción de adyacencias similares de la clase correspondiente, bajo la expectativa de una distribución espacial al azar. Esta métrica es calculada de la matriz de adyacencias, la cual muestra la frecuencia con la cual diferentes pares de tipos de fragmentos (incluyendo las adyacencias similares entre el mismo tipo de fragmento) aparecen lado a lado sobre el mapa. Dado cualquier Pi, CLUMPY es igual -1 cuando el tipo de fragmento focal esta máximamente desagregado y CLUMPY es igual a 0 cuando el fragmento focal se distribuye al azar y se acerca a 1 cuando el tipo de fragmento está completamente agregado.
104
18.- Índice de Entremezclado y Yuxtaposición (IJI)
0 < IJI ≤ 100
DESCRIPCION: Es igual a menos la suma de la longitud (m) de cada de borde del tipo de fragmento correspondiente dividida entre la longitud total (m) del borde involucrado del mismo tipo, multiplicado por el logaritmo de la misma cantidad, dividido entre el logaritmo del número de tipos de fragmentos menos 1, multiplicado por 100 (para convertir a porcentaje). Es decir el entremezclado observado sobre el máximo posible entremezclado para un dado número de tipos de fragmento. IJI considera todos los tipos de fragmentos presentes en una imagen. El IJI está basado sobre adyacencias de fragmentos no de celdas, como el índice de contagio. El IJI es igual a 0 cuando el tipo de fragmento es adyacente a solo 1 tipo de fragmento diferente y el número de fragmento incrementa. Es igual a 100 cuando el tipo de fragmento correspondiente es igualmente adyacente a todos los otros tipos de fragmento (máximo entremezclado y yuxtapuesto para otro tipo de fragmento).
19.- Índice de Cohesión de Parche (COHESION)
0 ≤ COHESION < 100
DESCRIPCION: Es igual a 1 menos la suma del perímetro del fragmento (en términos de números de superficie) dividido entre la suma del perímetro por la raíz cuadrada del área del fragmento para los fragmentos del tipo que corresponde, multiplicado por 1 menos el inverso de la sobre la raíz cuadrada del total de celdas en el paisaje, multiplicado por 100 para convertir a porcentaje. El índice de cohesión de fragmento mide la conectividad física del tipo de fragmento correspondiente. Por debajo del umbral de percolación, la cohesión de fragmento es sensible a la agregación de la clase focal. El Índice de Cohesión de fragmento incrementa a medida que el tipo de fragmento está más agrupado o agregado en la distribución, es decir más conectado físicamente. Por arriba del umbral de percolación, la cohesión de fragmento no parece ser sensible a la configuración del fragmento. Su rango de valores se distribuye entre 0 y 100 (porcentaje), se aproxima a 0 cuando la proporción de la clase focal con respecto al paisaje decrece y se subdivide y esta menos conectado físicamente. Incrementa monotónicamente a medida que la proporción de la clase focal se incrementa hacia una asíntota que alcanza una plateau cercano al umbral de percolación.
20.- Índice de Conectividad (CONNECT)
0 ≤ CONNECT < 100
DESCRIPCION: Es igual al número de uniones funcionales entre todos los fragmentos del tipo de fragmento correspondiente, dividido entre el total del número de uniones posibles entre todos los fragmentos de la clase, multiplicado por 100 para convertir a porcentaje. La conectividad es definida como el número de uniones funcionales entre fragmentos de la misma clase, donde cada par de fragmentos está conectado o no, basado sobre una distancia especificada por el investigador. Esta reportado como un porcentaje de la posible conectividad máxima dada por el número de fragmentos. Es igual a 0 cuanto
105
cuando la clase focal consiste de un simple fragmento o ningún fragmento está conectado y es igual a 100 cuando cada uno de los fragmentos de la clase focal está conectado.
21.- Riqueza de Fragmentos (PR)
PR = m
PR ≥ 1
DESCRIPCION: Es igual al número de diferentes fragmentos contenidos en el paisaje. Es posiblemente la medición más simple de la composición del paisaje, este no refleja la abundancia relativa de los fragmentos.
22.- Índice de Diversidad de Shannon (SHDI)
SHDI ≥ 0, sin limite
DESCRIPCION: Es igual a menos la sumatoria, a través de todos los tipos de fragmento, de la abundancia proporcional de cada tipo de fragmento, multiplicado por la proporción. Pi está basada sobre el área total del paisaje. El Índice de Diversidad de Shannon es una medición muy popular en ecología de comunidades aplicado aquí a nivel de paisaje. Es algunas veces más sensible a tipo de fragmentos raros más que el Índice de Diversidad de Simpson. Cuando es igual a 0 el paisaje tiene 1 solo fragmento (no hay diversidad), se incrementa con el numero diferente de tipos de fragmento y/o la distribución proporcional del área entre tipos de fragmentos es más equitativa.
23.- Índice de Equitabilidad de Shannon (SHEI)
0 ≤ SHEI ≤ 1
DESCRIPCION: Es igual a menos la suma, a través de todos los tipos de fragmento, de la abundancia proporcional de cada tipo de fragmento, multiplicada por la proporción dividido entre el logaritmo del número de fragmento. Es decir el Índice de Diversidad de Shannon observado se divide entre el máximo índice para el número de fragmentos. El Índice de Equitabilidad de Shannon es expresado tal que una distribución homogénea del área entre los diferentes fragmentos da como resultado una máxima homogeneidad. De manera que Equitabilidad es el complemento de dominancia.
(Basado en McGarigal et al, 2002, Rutledge, 2003 y Matteucci, 2004).