Análisis de textura en imágenes de satélite en el ámbito de la biodiversidad y la estructura en un bosque de los Andes colombianos.

Texture analysis in satellite images in the field of biodiversity and structure in a forest in the Colombian Andes.

Este trabajo evalúa la relación entre la textura calculada a partir de una imagen de satélite Ikonos con la diversidad y la estructura a lo largo de un corredor con 43 parcelas en los bosques andinos de Colombia. Para ello, utiliza índices de diversidad calculados en 43 parcelas y mapas detallados de Usos del Suelo que separan los bosques desde un punto de vista estructural. A partir de la imagen se obtuvieron valores de textura utilizando matrices de co-ocurrencia de niveles de gris, GLCM (por sus siglas en Inglés Gray Level Co-occurrence matrix) y GLDV (Grey Level Difference Vector). Tradicionalmente la textura se ha interpretado desde el punto de vista cualitativo entre liso y rugoso, sin embargo nuestra aproximación con el uso de matrices permite una medición cuantitativa.

Los valores de textura se relacionan con información de campo con dos niveles de detalle distintos: primero con estudios de biodiversidad (índice de Shannon y riqueza) en zonas de bosque a partir de levantamiento de parcelas en campo; y segundo con el mapa de Uso del Suelo (bosque natural, bosque plantado, bosque secundario, cultivos y pastos), zonas consideradas como representativas de la estructura de la vegetación. Los resultados se basan en las relaciones entre estructura y diversidad, textura y diversidad y textura y estructura. La textura en Ikonos muestra una alto potencial para separar bosques en diferentes estados sucesionales; sin embargo, la relación entre datos obtenidos por teledetección y diversidad sigue siendo débil. Se alude frecuentemente a imágenes Landsat de la misma zona a modo de referencia o comparación.

1. INTRODUCCIÓN 

Los bosques tropicales son altamente heterogéneos y su caracterización a través del uso de sensores remotos es un gran reto, no solo por la gran cantidad de especies que pueden existir en pocos metros cuadrados sino a la imposibilidad de acceder a los estratos bajos del dosel. Adicionalmente Kalacska et al., (2007) advierte que independientemente de los sensores utilizados, la mayor dificultad para identificar especies en bosques tropicales es su compleja dinámica fenológica. A pesar de las limitaciones propias de esta tecnología, la tendencia en productos obtenidos por plataformas satelitales es hacia el aumento en las resoluciones espacial, espectral y radiométrica, mejorando la separabilidad entre distintos tipos de bosque (Boyd y Danson, 2005) y la discriminación entre especies forestales demostrada a través de espectro ­ radiometría (Van Aardt y Wynne, 2001, Foody y Cutler, 2003). 

Distintos tipos de resolución ofrecen ventajas y desventajas en los dominios espaciales y espectrales (Thenkabail et al., 2003). Una de las ventajas de utilizar imágenes de resolución espacial media, como Landsat, ha sido la posibilidad de estimar indirectamente la estructura de los bosques, dado que los valores de los píxeles integran el dosel, el sotobosque, el suelo y las sombras, permitiendo generalizar la reflectividad dentro de un mismo tipo de cobertura (Asner et al., 1998). Por otro lado la utilización de imágenes de mayor resolución espacial, tipo Ikonos, ofrecen píxeles de mayor pureza y por tanto con mayor capacidad de discernir entre especies o individuos (Wang et al., 2004). Wulder et al. (2004) cita varios estudios donde se han separado diferentes especies de coníferas (Franklin et al., 2000, Key et al., 2001) y se logra la estimación individual de especies arbóreas (Cohen et al., 1995, 2001, Gougeon, 1995).