Variación de la cobertura vegetal del Parque Nacional Machalilla mediante la evaluación de índices de vegetación en la provincia de Manabí

Autores/as

  • Marcelo Álvarez Consultor
  • Vinicio Macas Universidad de Guayaquil

DOI:

https://doi.org/10.53591/cna.v12i2.284

Palabras clave:

cobertura, vegetación, cambio, susceptibilidad

Resumen

El sector agrícola y la expansión urbana son amenazas para los bosques en el mundo (FAO, 2016),
entre ellos, el Parque Nacional Machalilla (PNM en adelante). Esta área protegida se encuentra
bajo la Categoría II de conservación (UICN, 2017) y protege uno de los ecosistemas más susceptibles
del Ecuador, el bosque seco tropical (MAE, 2007). El objetivo principal de la investigación fue
determinar la variación de la cobertura vegetal del PNM en un periodo de 30 años, para lo cual se
utilizaron tres imágenes satelitales Landsat, ortofotografías e índices de vegetación con la finalidad
de cuantificar la tasa de cambio para los periodos 1986-2000, 2000-2016 y 1986-2016. Además, se
realizó la clasificación supervisada de imagen del año 2016 para fijar los valores umbrales de los
índices, la cual contó con identificación y verificación de coberturas en campo. De los resultados
obtenidos, se destaca que hubo una tasa anual de pérdida de vegetación natural de 195,28 ha
en el PNM durante los últimos 30 años y que la mayoría de los cambios sucedieron en el periodo
1986-2000 con pérdidas de 181,20 ha/año, siendo el bosque seco más susceptible a pérdida de
vegetación natural. Este análisis geoespacial permitió generar la cartografía de susceptibilidad a
variación de cobertura vegetal del PNM, demostrando que el 73,82% de la pérdida de vegetación
natural se concentra en zonas de muy alta y alta susceptibilidad, las cuales se encuentran cercanas
a poblados y vías como el Valle de Buena Vista de la Comuna de Agua Blanca.

Citas

Aguilar Arias, H., Mora Zamora, R., & Vargas Bolaños, C.

(2014). Metodología para la Corrección Atmosférica de Imágenes ASTER, RAPIDEYE, SPOT 2 Y LANDSAT 8 con el

Módulo FLAASH del Software ENVI. Revista Geográfica de

América Central, 2(53), 39-59.

Ahmed, K., & Akter, S. (2017). Analysis of landcover change

in southwest Bengal delta due to floods by NDVI, NDWI

and K-means cluster with landsat multi-spectral surface

reflectance satellite data. Remote Sensing Applications:

Society and Environment(8), 168-181.

Álvarez-Bermúdez, X., Valero-Gutiérrez, E., Picos-Martín,

J., & Ortiz-Torres, M. (2015). Study of Land Cover of

Monte Forgoselo using Landsat Thematic Mapper 5 Images

(Galicia, NW Spain). DYNA, 82(190), 173-181.

Casal, G., & Freire, J. (2012). Síntesis de la evolución

histórica de la teledectección en España (1889-2012).

Teledetección(38), 109-120. Obtenido de http://www.aet.

org.es/revistas/revista38/Numero38_10.pdf

Chuvieco, E. (2010). Teledetección Ambiental. Barcelona,

España: Planeta, S.A.

Emery, W., Camps, A., & Rodriguez-Cassola, M. (2017).

Introduction to Satellite Remote Sensing. Colorado:

Elsevier B. V. doi:doi.org/10.1016/B978-0-12-809254-

12001-9

FAO. (2016). Organización de las Naciones Unidas para la

Alimentación y la Agricultura. Obtenido de http://www.

fao.org/3/a-i5850s.pdf

Gabàs Masip, J. (2015). Maxwell: la teoría electromagnética

de la luz. Arbor, 191(775), 191. Obtenido de http://arbor.

revistas.csic.es/index.php/arbor/article/view/2068/2628

Ghandi, M., Parthiban, S., Thummalu, N., & Christy, A.

(2015). Ndvi: Vegetation change detection using remote

sensing and GIS–A case study of Vellore district. Procedia

Computer Science, 57, 1199-1210.

IEE. (2016). Proyecto Generación de Geoinformación para la

Gestión del Territorio a Nivel Nacional 1:25000. Cobertura

y Uso de Suelo Parque Nacional Machalilla. Obtenido

de IDEPORTAL/IEE: http://www.ideportal.iee.gob.ec/

nacional/areas_pane/machalilla.html

INEFAN. (febrero de 1997). Instituto Ecuatoriano Forestal y

Áreas Naturales y Vida Silvestre. Recuperado el junio de 27

de 2017, de Dirección Nacional de Áreas Naturales y Vida

Silvestre: http://simce.ambiente.gob.ec/sites/default/

files/documentos/geovanna/Estudio%20del%20Uso%20

Actual%20y%20Potencial%20del%20Suelo%20%E2%80%93%20

Diagnostico%20Hidrol%C3%B3gico%20y%20Calidad%20de%20

Aguas.pdf

IPCC. (2013). Glosario. Cambio Climático 2013 Bases físicas.

(S. Planton, Ed.) Cambridge, New York, Reino Unido, EEUU.

Recuperado el 25 de septiembre de 2017, de https://

www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar5/wg1/WGI_AR5_

glossary_ES.pdf

Knight, J. F., & Lunetta, R. S. (2003). An Experimental

Assessment of Minimum. IEEE Transactions on Geoscience

and Remote Sensing, 41(9), 2132-2134. Obtenido de

http://users.clas.ufl.edu/mbinford/geo4120c/Knight_

and_lunetta_2003_Minimum_Mapping_Unit_size_study_

IEEETrans.pdf

Kong, J. (2014). nternational Conference on Remote Sensing

and Wireless Communications (RSWC 2014). (J. Kong, Ed.)

Shanghai: DEStech Publications, Inc.

Landis, J., & Koch, G. (1977). The measurement of observer

agreement for categorical data. Biometrics(33), 74-159.

Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., & Chipman, J. W. (2015).

Remote Sensing and Image Interpretation (Vol. 7th

Edition). Wisconsin, Estados Unidos: John Wiley & Sons.

Inc. Recuperado el 2017

MAE. (2007). Plan Gerencial del Parque Nacional

Machalilla, 2008-2010. Quito. Obtenido de http://

suia.ambiente.gob.ec/documents/783967/890928/

Plan+Gerencial+del+Parque+Nacional+Machalilla.

pdf/168906c9-242b-46b8-abb8-9786c1cede91

Martínez, S. (11 de Noviembre de 2017). Breve Reseña

Histórica del PNM. (M. Álvarez, Entrevistador)

Mather, P., & Tso, B. (2016). Classification methods for

remotely sensed data. (Segunda ed.). New York: CRC press.

Ministerio del Ambiente. (2012). Línea Base de Deforestación

del Ecuador Continental. Quito. Obtenido de http://

sociobosque.ambiente.gob.ec/files/Folleto%20mapaparte1.pdf

Shultz, M., Clevers, J., Carter, S., Verbesselt, J., Avitabile, V.,

Quang, H., & Herold, M. (2016). Perfomance of vegetation

indeces from Landsat series in deforestation monitoring.

International Journal of Appliend Earth Observation and

Geoinformation, 52, 318-327.

UICN. (2017). Unión Internacional de Conservación para

la Naturaleza. Recuperado el 26 de junio de 2017, de

https://www.iucn.org/es/regiones/am%C3%A9ricadel-sur/nuestro-trabajo/%C3%A1reas-protegidas/

categor%C3%ADas-de-manejo-de-%C3%A1reas-protegidasde-uicn

Yengoh, G., Dent, D., Olsson, L., Tengberg, A., & Tucker, C.

(2014). The use of the Normalized Difference Vegetation

Index (NDVI) to assess land degradation at multiple scales.

(Lund University Center for Sustainability Studies , & STAP/

GEF, Edits.) Lund: LUCSUS.

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Publicado

2021-05-22

Cómo citar

Álvarez, M., & Macas, V. (2021). Variación de la cobertura vegetal del Parque Nacional Machalilla mediante la evaluación de índices de vegetación en la provincia de Manabí. Revista Científica Ciencias Naturales Y Ambientales, 12(2), 49–65. https://doi.org/10.53591/cna.v12i2.284