Seguimiento fenológico en bosque seco tropical con imágenes multiespectrales

Abstract

El bosque seco tropical (bsT) tiene gran diversidad de plantas que se adaptan a las condiciones de estrés hídrico, presenta temperatura superior a 24 °C y escasa precipitación, este ecosistema presenta características en su vegetación como pérdida del follaje, con hojas compuestas y pequeñas también, presentan aguijones o espinas, Por otra parte, los suelos son considerados fértiles, donde aumenta la productividad agrícola y ganadera, ocasionando un aumento en la deforestación, debido a estos factores el bsT se ha venido degradando. Esto se puede evidenciar a través de imágenes satelitales en una secuencia de tiempo, además, al aplicar índices de vegetación permite evaluar la fenología foliar. La metodología implementada para el proyecto fue un procesamiento de datos meteorológicos mediante el análisis de las variables de temperatura y precipitación, luego se implementó la selección de imágenes satelitales (PlanetScope) por sus características de buena resolución espacial y de imágenes tomadas con vehículo aéreo no tripulado, para la observación del comportamiento foliar de especies forestales, mediante la implementación de índices de vegetación los cuales arrojaron valores de vigorosidad y senescencia de la vegetación esto relacionado con las estacionalidades climáticas. Los resultados obtenidos con los índices de vegetación NDVI, GNDVI y MSAVI muestran diferencias en las coberturas a través del tiempo, las cuales corresponden a cambios en las características fenológicas de la vegetación, presenta un mayor cambio fenológico en las especies Astronium graveoles Jacq y Bursera simaruba, donde evidencia cambios en tres épocas siendo las épocas lluviosas vitales para la vigorosidad de la vegetación y épocas secas para la senescencia del follaje, finalmente, se verifico la información en campo. Haciendo uso de imágenes multiespectrales de alta resolución es posible estudiar y observar los cambios de la fenología foliar en diferentes estacionalidades y por un lapso de tiempo obteniendo información constante y a bajo costo