Teledeteccion Sanidad Forestal
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5/24/2018 Teledeteccion Sanidad Forestal
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Deteccin de rboles plagados en bosques de
oyamel mediante fotografa area infrarroja en
la Reserva de la Biosfera Mariposa MonarcaPablo Leautaud Valenzuela*
a, Jos Lpez Garca
aaInstituto de Geografa, Universidad Nacional Autnoma de Mxico. Circuito Exterior s/n, Cd. Universitaria, Deleg. Coyoacn, Mxico, D.F. CP. 04510.
*Autor para correspondencia: [email protected]
ResumenSe desarrollo una tecnica para la deteccion de plaga
usando fotografas aereas infrarrojas. Se analizo un
area de 1,970 ha donde se localizaron 156 arboles
dan ados, la mayora en zona nu cleo (62%). La
tecnica presento una eiciencia de deteccion del
98%, la cual resulta mayor en relacion al uso de
imagenes de satelite (70-86%), y es mas costo-
eiciente que el sobrevuelo en helicoptero.
Las plagas forestales son agentes queocasionan dan os de tipo mecanico o
isiolo gico a los arboles, como
deformaciones, disminuciones en elcrecimiento, debilitamiento inclusola muerte, causando un impacto
ecologico, economico y socialimportante.1,2,3.
Las observaciones espectrales de la vegetacio n
han aportado un mejor entendimiento de lascaractersticas que distinguen la vegetacion sana y
dan ada; un desplazamiento hacia el azul y unareduccion en el infrarrojo cercano son los efectos
dominantes sobre la relectancia de la vegetacion
dan ada4(Fig. 1).
La percepcio n remota y sistemas de informacio ngeograica (SIG) son una herramienta valiosa en la
gestion forestal. Las evaluaciones del dano
forestal realizadas con imagenes satelitalespresentan una eiciencia en la deteccio n de entre70 y 86%5, mientras que las valoraciones
efectuadas con fotografas aereas obtieneneiciencias de deteccion de entre el 90 y 100%6,4.
En esta investigacin nos avocamos al desarrollo de
una tcnica para la deteccin de plaga forestal en
bosque de oyamel por medio de fotograas areasinfrarrojas.
Figura 1. Caractersticas espectrales en hojas sanas (normal) y hojas
daadas.
AgradecimientosAl programa PAPIIT IN de la UNAM. A la Biol. Itzi Fragoso, Biol. Olmo Flores y Geogr.
Hazziel Padilla, por su apoyo en el trabajo de campo. A los habitantes de la region, en particular a
la Sra. Gracielay su familia, por ser una parte vital del equipo de trabajo y de esta investigacion.
Bibliografa citada. Ramsey, E. W., III, D. K. Chappell, D. M. Jacobs, S. K. Sapkota, & D. G. Baldwin. 1998. Resource management
of forest wetlands: hurricane impact and recovery mapped by combining Landsat TM and NOAA AVHRRdata. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, : -.
. Mukai, Y., & I. Hasegawa. 2000. Extraction of damaged areas of windfall trees by typhoons using Landsat
TM data. International Journal of Remote Sensing, : -.
. Tmmervik, H., M. E. Johnson, J. P. Pedersen, & T. Gunerisussen. 1998. Integration of remote sensing andin situ data in an analysis of air pollution effects on terrestrial ecosystems in the border area betweenNorway and Russia. Environmental Monitoring and Assessment, : 5185.
. Franklin, S. E. 2001. Remote Sensing for Sustainable Forest Management. Lewis Publishers. NY, USA.
.
Cohen, W. B., & M. Fiorella. 1999. Comparison of methods of conifer forest change detection withThematic Mapper imagery. Pages 89102 in R. Lunetta and C. D. Elvidge, Eds. Remote Sensing ChangeDetection: Environmental Monitoring Methods and Applications. Taylor & Francis, London.
. Beaubien, J., & L. Jobin. 1974. Forest insect damage and cover types from high -altitude color-IRphotographs and ERTS- imagery. Proceedings ISP VII Symposium Remote Sensing Photo I nterpretation,Banff, Alberta, Canada.
Materiales y mtodoSe utilizaron fotografas aereas tomadas en
marzo de 2009, haciendo uso de dos camaras
fotograicas; una adquira el espectro visible
(EV) mientras la otra registraba el infrarrojo
(IR). Una vez procesadas las fotografas
individuales se unieron las imagenes EV con las
IR, para obtener un compuesto visible-infrarrojo
(VIR). Las imagenes VIR fueron
georreferenciadas para generar un mosaico
donde se realizo la deteccio n de a rboles
dan ados (Fig. 2a).
Se pusieron a prueba tres metodos de deteccion:
automatico (clasiicacio n espectral no asistida),semiautoma tico (clasiicacio n espectral asistida)
y manual (interpretacion visual). Asmismo, se
aplicaron estos metodos de deteccion a dos
imagenes de satelite (Landsat TM y SPOT-5). Los
arboles dan ados fueron localizados de manera
puntual en el SIG. Se realizo una veriicacion en
campo con ayuda del GPS y fotografas IR
horizontales (Fig. 2b) se corroboro el estado de
salud de los arboles detectados.
ResultadosLas clasiicaciones se vieron afectadas por
la heterogeneidad lumnica de las
fotografas, por lo que no fueron capaces
de discernir la vegetacion sana de la
dan ada. La resolucio n espacial de las
imagenes de satelite impidio la deteccion en los
tres metodos probados. La interpretacion visual
de las fotografas VIR logro reconocer arboles
con un estado medio-avanzado de deterioro;
localizando as156 puntos en el area de estudio
(Fig. 3 y 4).
Figura 2. Compuestos VIR: (A) Fotografa area; (B) Fotografa horizontal.
En los recuadros se aprecian arboles daados que presentan las propiedades
espectrales expuestas en la gura 1.
Figura 3. Arboles detectados por zona de la reserva y por categora de tenencia.
Figura 4. Distribucin de los arboles detectados en la zona de anlisis, donde se aprecia claramente la mayor densidad en la Propiedad Federal.
Discusin y conclusinLa densidad de dano en zona nu cleo (Fig. 3 y 4)pued
explicarse por la ausencia de saneamiento antes de
an o 2006. La veriicacion en campo indico un
eicacia de deteccion del 98%.
Las fotografas aereas VIR demostraron ser utile
para la deteccion de dan o en los bosques de Abie
religiosa de la RBMM. El mtodo desarrollad
mantiene una excelente relacion costo
efectividad, especialmente comparad
con el metodo actual de sobrevuelo e
helicoptero.
Zona Ncleo
Zona deAmorguamiento
Arbolesdetectados: 59
DensidadporKm2:4
Arbolesdetectados: 97
DensidadporKm 2: 11
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5/24/2018 Teledeteccion Sanidad Forestal
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