Uso de Sensores Remotos para el Conocimiento y Monitoreo de los Ecosistemas de Manglar

Abstract

The completion of the social service in this project allowed the generation of key data for the identification of areas of degradation in the mangrove ecosystem and changes in its vegetation cover, making possible the development of management strategies based on accurate data and ensuring that natural resources are used in a sustainable manner. In addition, this data analysis continues to contribute to the scientific body of knowledge, contributing to future research and conservation policies that will continue to provide information in the regulatory processes that have taken place in recent years in our country. The activities carried out comprise three phases: 1. Organization of data and information for analysis with remote sensors, 2. The objective was to identify changes in the mangrove ecosystem of three Federal Natural Protected Areas, located in Baja California Sur (Bahía Magdalena), Nayarit (Marismas Nacionales) and Yucatán (Ría Lagartos). The main inputs were Sentinel-2 satellite images, which were processed in programs such as SNAP, QGIS and RStudio to obtain biophysical variables such as the leaf area index (LAI), the index of fraction of solar radiation absorbed by vegetation (FPAR) and the fraction of vegetation cover (FVC). Likewise, in the framework of the update of the Mangrove map 2025 carried out by the Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO), the update corresponding to the state of Jalisco was generated. In addition, with the data generated it was possible to carry out a more exhaustive analysis for the monitoring of vegetation in Marismas Nacionales, Nayarit, using monthly composites of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), in order to perform a time series covering the years from 2019 to 2024. With the platform Tools for Analyzing Time Series of Satellite Imagery (TATSSI) generated by the Coordination of Systems, Monitoring and Geospatial Information of CONABIO, it was possible to perform a trend analysis of these monthly composites using the Mann-Kendall method, from which three main products were obtained (Z-statistic, hypothesis test and pvalue) and a map showing the positive and negative trends.

La realización del servicio social en el presente proyecto permitió la generación de datos clave para la identificación de áreas de degradación en el ecosistema de manglar y cambios en su cobertura vegetal, haciendo posible el desarrollo de estrategias de manejo basadas en datos precisos y asegurando que los recursos naturales se utilicen de manera sostenible. Además, este análisis de datos sigue contribuyendo al acervo científico, coadyuvando en futuras investigaciones y políticas de conservación que continúen aportando información en los procesos normativos que se han dado en los últimos años en nuestro país. Las actividades realizadas comprenden tres fases: 1. Organización de datos e información para el análisis con sensores remotos, 2. Generación de cartografía y 3. Elaboración de metadatos de cartografía y sensores remotos. Éstas, con el objetivo de identificar cambios en el ecosistema de manglar de tres Áreas Naturales Protegidas Federales, ubicadas en Baja California Sur (Bahía Magdalena), Nayarit (Marismas Nacionales) y Yucatán (Ría Lagartos). Los insumos principales fueron imágenes satelitales Sentinel-2, que fueron procesadas en programas como SNAP, QGIS y RStudio para la obtención de variables biofísicas como el índice de área foliar (LAI), el índice de fracción de la radiación solar absorbida por la vegetación (FPAR) y la fracción de cobertura vegetal (FVC). Así mismo, en el marco de la actualización del mapa de Manglares 2025 que realiza la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO), se generó la actualización correspondiente al estado de Jalisco. Además, con los datos generados fue posible llevar a cabo un análisis más exhaustivo para el monitoreo de la vegetación en Marismas Nacionales, Nayarit, utilizando compuestos mensuales del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), con la finalidad de realizar una serie de tiempo que comprende los años de 2019 a 2024. Con la plataforma Tools for Analyzing Time Series of Satellite Imagery (TATSSI) generada por la Coordinación de Sistemas, Monitoreo e Información Geoespacial de la CONABIO, fue posible realizar un análisis de tendencias de estos compuestos mensuales utilizando el método de Mann-Kendall, del cual se obtuvieron tres productos principalmente (estadístico Z, prueba de hipótesis y pvalue) y un mapa en el que se muestran las tendencias positivas y negativas.