Resumen

RODRIGUEZ-CASTILLO, José Francisco; FRAUSTO-MARTINEZ, Oscar; UHU-YAM, Wilbert David  y  COLIN-OLIVARES, Orlando. Caracterización morfométrica de depresiones kársticas: zona costera nororiente de la península de Yucatán, México. Ecosistemas y recur. agropecuarios [online]. 2022, vol.9, n.2, e3216.  Epub 02-Jun-2023. ISSN 2007-901X.  https://doi.org/10.19136/era.a9n2.3216.

Estudiar el relieve a través del análisis morfológico permite tipificar formas, elementos y estructuras del relieve kárstico que auxilia en la determinación de la génesis, evolución y dinámica geomorfológica. La implementación de herramientas con nuevos métodos y tecnologías ayuda a desarrollar estudios de mayor precisión en zonas con bajo contraste altitudinal. El objetivo del presente estudio fue analizar y clasificar las depresiones kársticas en la región costera del nororiente de la península de Yucatán. El relieve kárstico se analizó a partir de un mosaico de datos LiDAR (light detection and ranging) y del mosaico de datos AsterGDEM (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiomete Global Digital Elevation Model). Ambas fuentes de datos se acoplaron para generar insumos altimétricos y modelos topográficos base. Con las curvas de nivel se diferenciaron depresiones con una profundidad mínima de 1 m; después, se procesaron y clasificaron las depresiones con análisis de mediciones morfométricas, tipología morfológica del perfil e índice de elongación. Se identificaron 10 672 depresiones, correspondiendo el 67% a depresiones tipo V, 23% tipo U y 10% tipo caja; con respecto al índice de elongación 18% son dolinas, 42% dolinas-úvalas, 13% úvalas y el 27% poljes, las úvalas y poljes poseen mayor complejidad, debido al control estructural del sistema de fallas Holbox, con una orientación principal de NE 7° SO y secundario SE 83° NO, que pone en evidencia en carácter disyuntivo estructural. Se presenta un inventario de depresiones kársticas, que sirven de base para la gestión del territorio kárstico costero.

Palabras llave : Aster; LiDAR; modelos acoplados; percepción remota.

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