Aplicaciones de sensores remotos

Aproximaciones generales de sensores remotos a biodiversidad

• Directa: permite identificar organismos individuales, ensamblajes de especies y comunidades ecológicas

Ej: cobertura de la tierra y composición de especies

• Indirecta: basada en parámetros ambientales e índices

Ej: productividad primaria, clima y topografía

Detección directa de sensores remotos USOS

• Estimación de la variedad, tipo y extensión de la cubierta del terreno.

• Estos datos son obtenidos mediante la aplicación de métodos estadísticos de clustering a los datos multiespectrales.

• Usos de la tierra

• National Vegetation Classification System (NVCS) es un sistema de clasificación de cubierta del terreno standard

usado para el modelado de hábitat de vida silvestre.• Detección de fuego: actualmente en tiempo real basado

especialmente en AVHRR y MODIS

Detección directa de sensores remotos de especies y ensamblajes de especies

Tecnología hiperespacial y sus aplicaciones

Sensores con muy alta resolución espacial que permiten resolver objetos, previamente logrado sólo con fotografías aéreas, hacen factible la identificación directa.

IKONOS: resolución espacial de 4m-2.4-2.8m

Banda pancromática 1m-0.6-0.8m

Imágenes satelitales obtenidas de tres satélites con distinta resolución

espacial

Aplicaciones:

Investigación de líneas divisorias de aguas que requieren una resolución de 30m o menos

Imágenes de IKONOS junto con Landsat para elaborar un mapa de expansión de especies de plantas no nativas

Detección directa de sensores remotos de especies y ensamblajes de especies

Tecnología hiperespectral y sus aplicaciones

Sensores hiperespectrales, que a diferencia de los multiespectrales detectan la reflexión de radiación en un espectro continuo de 200 o más bandas, permiten la detección directa.

Hyperion: capta energía en el visible y otras en un rango de 0.4 a 2.5 m en 220 bandas. Resolución espacial de 30m

Aplicaciones:

Permite identificar diferencias finas en clases de cobertura terrestre. Una vez obtenidas las firmas espectrales se pueden comparar con librerías espectrales haciendo posible una rápida clasificación de la cobertura, caracterización y detección de cambios

Mediciones hiperespectrales de atributos de las hojas (Ej: LAI y fracción fotosintéticamente activa) durante distintas estaciones proporciona información sobre el ecosistema, evolución y cambio.

Ej: detección y mapeo de especies exóticas

Detección indirecta de diversidad de especies

Detección de parámetros ambientales o índices como productividad primaria, clima y topografía, permiten la determinación de riqueza de especies y patrones de distribución.

Avances en los sensores remotos proveen datos relevantes acerca de estos tres parámetros.

Ej: el Gap Analisis Program (GAP) es un modelo predictivo del distribución de especies para el desarrollo de mapas de preferencia de hábitat de especies target a partir de datos de cobertura terrestre

Detección indirecta de diversidad de especies

Tecnología para detección de productividad primaria para riqueza de especies

Estas estimaciones usualmente derivan de índices de vegetación (NDVI) o mediciones directas, como productividad primaria neta (NPP).

Hay muchas diferencias entre las relaciones productividad-diversidad, dependiendo de la escala espacial y el tipo de ecosistema (terrestre o acuático)

Aplicaciones: Riqueza de especies arbóreas tiene una regresión con datos

de productividad. Basado en esto, se usaron imágenes del NOAA para derivar relaciones estacionales de mediciones fotosintéticas para determinar riqueza de especies

NDVI: usado para detectar cambios en la cobertura (Ej: selva reemplazada por agricultura)

Indicador de heterogeneidad del paisaje y

diversidad biológica (usado para diseñar áreas

para conservación)

Problemas en el uso del NDVI: Propenso a errores en zonas con relieve escarpado

No se relaciona linealmente con algunos parámetros (LAI)

Puede ser influenciado por la reflectancia de los sustratos por debajo de cubiertas dispersas de vegetación

Detección indirecta de diversidad de especies

Tecnología para detección variables climáticas

Muchas variables climáticas actúan como probables factores limitantes para muchas especies

MODIS: 36 Bandas

Resolución espacial: 250m, 500m y 1km

Resolución temporal: cobertura global en 1 o 2 días

Estas mediciones requieren una validación y recalibración con datos de campo

Aplicaciones:

Se utilizaron climas y NDVI provenientes de NOAA y EUMETSAT para predecir áreas con mayor endemismo de especies de aves en África Este. A estos datos se incorporaron datos digitales de elevación

Detección indirecta de diversidad de especies

Tecnología para detección la estructura de hábitat y topografía

Facilitados por sensores activos que utilizan el retorno de las señales para detectar la altura del dosel, la elevación del suelo y las posiciones y niveles de ramas.

Ventajas: las longitudes de onda de radares pueden penetrar nubes y el dosel arbóreo por lo que permite determinar la estructura de la vegetación y realizar mediciones de biomasa.

Imágenes de radares proporcionan información sobre propiedades dieléctricas, geométricas y rugosidad

Aplicaciones: Mejoramientos en clasificación de tipos de bosques y

en predicción de áreas de endemismo de aves al incorporar datos de elevación.

En ambientes marinos: combinando información de radares con sensores ópticos es posible calibrar reflectancia y diferenciar profundidad del agua y cambios en el fondo marino. También permiten la predicción de la distribución de comunidades bentónicas y conocer los procesos que determinan esa distribución.

En agua dulce: mapeo de canales de corrientes y sistemas riparios

Aplicación de mediciones directas e indirectas en la detección de cambios

• Cambios climáticos: Series de tiempo AVHRR demuestran alteraciones en los últimos 20

años

Variaciones en las poblaciones de corales son debidas principalmente a aumentos de temperatura, y estos cambios pueden ser monitoreados con Landsat

• Pérdida de hábitatA través de medidas de vegetación se estima la pérdida de hábitat

con la que se pueden detectar cambios en la distribución de especies

Ej: se usaron datos de AVHRR, SPOT4/Vegetation, LANDSAT y SPOT4/HRVIR a partir de 1990, para estimar la tasa de deforestación en selvas tropicales

Advertencias

• Altos costos en la adquisición de las imágenes

• Requerimiento de software y hardware especial para su manejo y entrenamiento de quien utiliza esta tecnología

• Necesidad de validar los datos de los sensores remotos con datos de campo, fotos aéreas. Test de precisión de la clasificación.

• Necesidad de calibrar los datos a campo ya que por ejemplo la radiación reflejada interactúa con la atmósfera (Ozono, vapor de agua, aerosoles) generando “ruido” (temperatura de brillo). Nubes y sombras pueden reducir severamente la consistencia de los datos (AVHRR). Los radares son los menos afectados