Caracterización espectral de los bosques de mangles en Cuba a través de sensores remotos: un enfoque metodológico.
Resumen
El empleo de la información satelital para el estudio de los manglares cubanos ha sido limitado. Los métodos generalizados que obtienen datos de campo proveen perspectivas locales y de amplitud temporal restringida, insuficientes para generalizarse a bosques que se distribuyen por cientos de kilómetros de zonas costeras con alta variabilidad espacio temporal. En el presente trabajo se describe y aplica el método para evaluar las características espectrales y su variabilidad espacial de los bosques de mangles en Cuba, a partir de imágenes del Landsat 8 del año 2017, como línea base para futuros estudios. Con las imágenes procesadas se crearon mosaicos de diez índices espectrales de vegetación. La variabilidad espacial se muestreó estadísticamente a partir de 11 584 puntos que permitieron caracterizar las distribuciones de valores entre regiones, zonas costeras y los principales humedales de Cuba. Los índices se correlacionaron entre ellos, con la cobertura arbórea y con distancias a factores de influencia potencial como el mar, cuerpos de agua y poblaciones humanas. Los dos primeros componentes principales, explicaron el 80% de la varianza y permitieron detectar diferencias globales en las distribuciones de puntajes entre regiones. Los manglares de los cuatro sistemas de humedales más extensos del país mostraron patrones particulares de índices espectrales, posiblemente relacionados a sus características geomorfológicas y estructurales. Se discuten las aplicaciones de estas variables en el estudio y monitoreo de este importante ecosistema cubano y se describen sus potencialidades. The uses of remote sensing information for study of Cuban mangroves have been limited. Generalized methods focused on field data provide local perspectives with restricted temporal amplitude, not enough to fully describe forest distribute over thousands of squared kilometers of coastal zones with high spatial and temporal variability. In current paper we describe and apply the method to assess spectral characteristics and describe it spatial variability of Cuban mangrove forest in Cuba, from Landsat 8 imagery in 2017, as baseline for future studies. With processed imagery we create nation-wide mosaic for ten spectral vegetation indexes. Spatial variability was statistically sampled from 11 584 points to characterize values distribution among regions, coastal zones and main wetland systems of Cuba. Indexes were correlated among them, with tree cover and with distances to potential drivers such as sea line, water bodies or rivers and human populations. The two first principal components explained 80% of variance and lead to detection of global differences in scores distribution among regions. Mangrove forest of the four main wetland systems of the country showed specific spectral response patterns according to spectral indexes. Applications of this type of data in the study and monitoring of this important Cuban ecosystem were discussed and its potential described.