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Botanical Sciences

versión On-line ISSN 2007-4476versión impresa ISSN 2007-4298

Resumen

CHAVEZ, Daniel; LOPEZ-PORTILLO, Jorge; GALLARDO-CRUZ, J. Alberto  y  MEAVE, Jorge A.. Approaches, potential, and challenges in the use of remote sensing to study mangrove and other tropical wetland forests. Bot. sci [online]. 2024, vol.102, n.1, pp.1-25.  Epub 13-Feb-2024. ISSN 2007-4476.  https://doi.org/10.17129/botsci.3358.

Los humedales arbóreos tropicales están críticamente amenazados por el calentamiento global y otras amenazas antropogénicas; por ello, urge recopilar información confiable sobre estas comunidades vegetales. Aunque la percepción remota ha demostrado gran potencial en el estudio de ecosistemas terrestres, la investigación de los humedales arbóreos con este enfoque requiere mayor desarrollo. El mapeo de los humedales arbóreos (particularmente manglares), que fue el objetivo inicial de este enfoque, aún enfrenta desafíos metodológicos. Inicialmente basado solo en fotografías aéreas, el mapeo de humedales arbóreos se diversificó explosivamente con el lanzamiento de satélites artificiales y la interpretación de imágenes de percepción remota. La precisión de los mapas de estas comunidades aumentó con el uso combinado de imágenes multiespectrales, hiperespectrales, de alta y muy alta resolución. Para evaluar la dinámica temporal (pérdidas, ganancias, desplazamiento horizontal) de los humedales arbóreos necesitamos delimitar de manera precisa su extensión. Aunque todavía se están cartografiando numerosos humedales arbóreos, la investigación actual de estos ecosistemas por percepción remota aborda nuevas preguntas y objetivos (e.g., predecir los atributos comunitarios por medio de modelos matemáticos). A pesar de sustanciales avances recientes, el modelado y la predicción de los atributos de los humedales arbóreos siguen siendo temas poco explorados. La combinación de sensores activos y pasivos es una alternativa promisoria para evaluar con precisión los atributos de estas comunidades, y las tecnologías de radar y LiDAR pueden ayudar a superar dificultades enfrentadas en el pasado. Los avances conceptuales y metodológicos en el futuro permitirán superar los desafíos que aún persisten.

Palabras llave : estructura de la vegetación; mapeo de la vegetación; monitoreo de la vegetación; predicción de atributos comunitarios; sensores activos; sensores pasivos.

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