Metodología para ajustar clasificaciones supervisadas de imágenes satelitales, una contribución a la conservación del Gorrión Serrano (Xenospiza Baileyi)
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Abstract
En el ámbito del inventario y planificación del uso de los recursos naturales, la geomática y los SIG desempeñan un papel fundamental al permitir contextualizar en un sistema espacialmente referido, datos ambientales, tales como: la presencia de una especie a nivel nacional, estatal o regional, las características estructurales de una comunidad vegetal, o la interacción entre ambos componentes ambientales.
El punto medular de la geomática como ingeniería, es la unificación de tecnologías que permitan la adquisición, tratamiento y sistematización de información geográficamente referida. Así mismo, la geomática integra distintas técnicas y herramientas como la teledetección, la adquisición de datos y el manejo de bases de datos geográficas, que facilitan la realización de análisis multivariables que forman las bases de estudios territoriales. Es gracias a esta cualidad, que la geomática resulta en una herramienta invaluable en el monitoreo y cuantificación de procesos ecológicos.
Description
La presente Tesis, en el marco de los esfuerzos de conservación de Xenospiza baileyi, propone un método para afinar clasificaciones supervisadas realizadas a imágenes satelitales empleando probabilidades de ocurrencia a priori atendiendo 3 puntos fundamentalmente:
• Cuantificar el hábitat remanente del gorrión serrano en las poblaciones del S.V.M. al año 2008.
• Determinar el comportamiento de dicho hábitat en una ventana de tiempo de 5 años, correspondientes al periodo 2004-2008.
• Proyectar la tendencia de pérdida/ganancia del hábitat a futuro.
Empleando técnicas de análisis espacial, se realizó una evaluación del área de distribución y de la cantidad de hábitat disponible para el gorrión serrano a través de la modelación de su nicho ecológico y distribución conocida mediante el uso de tecnologías basadas en Sistemas de Información Geográfica, Fotogrametría, Cartografía, Modelación de Distribución de Especies (GARP-Maxent), Percepción Remota, entre otros. (Velázquez 2000, Rojas-Soto et al 2007).
La metodología propuesta se describe de tal forma que pueda ser aplicada en proyectos de conservación de cualquier otra especie, considerando un conocimiento a priori de su distribución potencial, que pueda ser modelado con base en un conjunto de variables bioclimáticas y abióticas propuestas en el presente documento.