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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[La condición actual de los recursos forestales en México: resultados del Inventario Forestal Nacional 2000]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[We describe the procedure and results of the land use and vegetation mapping at the national level (1:250 000 scale) as a first step of the Mexican National Forest Inventory 2000-2001. A geographic-ecologicaliy-sound approach has been followed. The project was sponsored by SEMARNAP (the Mexican ministry of the environment). We developed a classification scheme for the mapping of vegetation and land-use; linked to a nested multi-level legend, so that it could be correlated with and compared to other mapping efforts at the national scale. The legend is hierarchical and includes the nomenclature for 4 aggregation levels: 8 formations 17 vegetation types, 47 communities, 28 sub-communities giving a total of 75 categories. Results include 121 maps, 121 space-images and corresponding metadata and dictionary structures. Area data for forest and other :and covers were provided for the entire country, at state level, and at large watershed scale. Data are also presented in an ad hoc designed web page in the INTERNET. Major cover classes and percentage area resulted shrubs (30%), temperate forests (17%). grasslands (16%), and tropica (dry and wet) forests (16%). Partial mean producer accuracy, for six communities, using nearly 900 aerial photos, was 78%. Accuracy calculation will continue to assess all mapping units, The data produced by this project can be compared to previous data sets; thus, land-cover change in time is straightforward. In addition, the data can be used as input for biodiversity mapping estimation of environmental services crovided by forest communities and potential for wood harvesting.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Nota T&eacute;cnica</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>La condici&oacute;n actual de los recursos forestales en M&eacute;xico: resultados del Inventario Forestal Nacional 2000</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>Current situation of forest resources in Mexico: results of the 2000 National Forest Inventory</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Jos&eacute; Luis Palacio&#45;Prieto* Gerardo Bocco** Alejandro Vel&aacute;zquez* Jean&#45;Fran&ccedil;ois Mas* Francisco Takaki&#45;Takaki*** Arturo Victoria*** Laura Luna&#45;Gonz&aacute;lez* Gabriela G&oacute;mez&#45;Rodr&iacute;guez*</b> <b>Jos&eacute; L&oacute;pez&#45;Garc&iacute;a* Mardocheo Palma Mu&ntilde;oz* Irma Trejo&#45;V&aacute;zquez* Armando Peralta Higuera* Jorge Prado&#45;Molina* Adriana Rodr&iacute;guez&#45;Aguilar* Rafael Mayorga&#45;Saucedo* Francisco Gonz&aacute;lez Medrano*</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>* Instituto de Geograf&iacute;a, UNAM. E&#45;mail:</i> <a href="mailto:palacio@servidor.unam.mx">palacio@servidor.unam.mx</a></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>**Instituto de Ecolog&iacute;a, UNAM. E&#45;mail:</i> <a href="mailto:gbocco@aie.oikos.unam.mx">gbocco@aie.oikos.unam.mx</a></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>***Instituto Nacional de Estad&iacute;stica, Geograf&iacute;a e Inform&aacute;tica (INEGI).</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A partir de fines de 1 999, la SEMARNAP decidi&oacute; desarrollar la primera fase del inventario forestal nacional de M&eacute;xico. A tal efecto, el Instituto de Geograf&iacute;a de la UNAM present&oacute; en febrero de 2000 una propuesta t&eacute;cnica que fue adjudicada por la SEMARNAP. La propuesta del instituto de Geograf&iacute;a respondi&oacute; al inter&eacute;s de SEMARNAP de elaborar una estrategia que rebasara los alcances de los inventarios forestales tradicionales, e incorporara una perspectiva ecol&oacute;gica complementaria.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se evaluaron 194 198 411 ha (1 941 984 km<sup>2</sup>, porci&oacute;n continental del territorio nacional). De esta superficie, los "Matorrales" ocupan la mayor proporci&oacute;n con casi un 30%; le siguen en orden descendiente de superficie los "Bosques", "Cultivos", "Pastizales" y "Selvas" con superficies entre 15 y 17% del total. Las otras tres formaciones ocupan en conjunto alrededor del 5% de la superficie total del pa&iacute;s (v&eacute;ase gr&aacute;fica m&aacute;s abajo).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados obtenidos se plasmaron en los siguientes productos:</font></p>  	    <blockquote> 		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">121 mapas de cubierta vegetal y uso del suelo, a escala 1:250 000, y 1 21 espaciomapas, ambos en formato digital e impresos.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Evaluaci&oacute;n cuantitativa de la calidad de la cartograf&iacute;a mediante fotograf&iacute;a digital detallada.</font></p>  		    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Datos de superficies forestales y otras cubiertas a varios niveles de agregaci&oacute;n.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Diccionario de datos, glosario y metadatos.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">P&aacute;gina en la INTERNET donde se presentan el informe, los anexos y los productos obtenidos.</font></p> 	</blockquote>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Esta investigaci&oacute;n permitir&aacute; a muy corto plazo hacer estimaciones confiables sobre las tasas de deforestaci&oacute;n, ya que las categor&iacute;as mapeadas son compatibles con los sistemas de clasificaci&oacute;n de mayor uso en el pa&iacute;s.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">We describe the procedure and results of the land use and vegetation mapping at the national level (1:250 000 scale) as a first step of the Mexican National Forest Inventory 2000&#45;2001. A geographic&#45;ecologicaliy&#45;sound approach has been followed. The project was sponsored by SEMARNAP (the Mexican ministry of the environment).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">We developed a classification scheme for the mapping of vegetation and lar,d&#45;use; linked to a nested multi&#45;level legend, so that it could be correlated with and compared to other mapping efforts at the national scale. The legend is hierarchical and includes the nomenclature for 4 aggregation levels: 8 formations 17 vegetation types, 47 communities, 28 sub&#45;communities giving a total of 75 categories.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Results include 121 maps, 121 space&#45;images and corresponding metadata and dictionary structures. Area data for forest and other :and covers were provided for the entire country, at state level, and at large watershed scale. Data are also presented in an <i>ad hoc</i> designed web page in the INTERNET.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Major cover classes and percentage area resulted shrubs (30%), temperate forests (17%). grasslands (16%), and tropica (dry and wet) forests (16%). Partial mean producer accuracy, for six communities, using nearly 900 aerial photos, was <i>78%</i>. Accuracy calculation will continue to assess all mapping units,</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">The data produced by this project can be compared to previous data sets; thus, land&#45;cover change in time is straightforward. In addition, the data can be used as input for biodiversity mapping estimation of environmental services crovided by forest communities and potential for wood harvesting.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>ANTECEDENTES</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En M&eacute;xico se han desarrollado m&uacute;ltiples esfuerzos de cartograf&iacute;a de uso del suelo, vegetaci&oacute;n y temas relacionados, entre los que destacan el de Miranda y Hern&aacute;ndez&#45;X (1963), el del Instituto Nacional de Estad&iacute;stica, Geograf&iacute;a e Inform&aacute;tica (INEGI), encargado de elaborar la cartograf&iacute;a en el tema comprendido en 121 mapas en escala 1:250 000 (en 1971 y a&ntilde;os posteriores), Rzedowski (1978), el Inventario forestal de gran visi&oacute;n con base en im&aacute;genes AVHRR (1991), el Inventario Nacional Forestal Peri&oacute;dico (1994), Dirzo y Masera (1996), y el Mapa de Vegetaci&oacute;n utilizando tambi&eacute;n im&aacute;genes AVHRR (1999). Cada una de estas experiencias ha sido realizada para objetivos y con criterios diferentes, as&iacute; como a escalas diversas (desde 1:50 000 hasta 1:8 millones).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por la diversidad de enfoques, objetivos e insumos. las comparaciones se dificultan. Por ejemplo, en algunos casos, se enfatiza en la vegetaci&oacute;n potencial, en otros, en la cobertura vegetal real del terreno. Esta actividad comparativa, sin embargo, es imprescindible para m&uacute;ltiples fines, entre los que destacan el an&aacute;lisis del cambio del uso del suelo y la priorizaci&oacute;n de pol&iacute;ticas de manejo, conservaci&oacute;n y restauraci&oacute;n de los recursos naturales en general.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este contexto, la Secretar&iacute;a de Medio Ambiente, Recursos Naturales y Pesca (SEMARNAP) encarg&oacute; al Instituto de Geograf&iacute;a de la UNAM la formulaci&oacute;n de la primera etapa (cartograf&iacute;a de la cobertura vegetal) del proyecto Inventario Forestal Nacional (IFN) 2000. La propuesta fue adjudicada en marzo de 2000 y ejecutada por un equipo t&eacute;cnico estructurado de manera a of <i>hoc</i> en el Instituto de Geograf&iacute;a de la UNAM, en estrecha relaci&oacute;n con el INEGI y personal t&eacute;cnico de la Direcci&oacute;n Forestal de SEMARNAP.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este trabajo se formularon los criterios para cartografiar los recursos forestales en el contexto de la vegetaci&oacute;n de M&eacute;xico (entendida como la expresi&oacute;n evolutiva de aglomerados de especies en un lugar y a un tiempo determinado). Este marco conceptual deb&iacute;a, por un lado, ser compatible con las principales experiencias previas de cartograf&iacute;a de la vegetaci&oacute;n, y por otro, ser expedito, para permitir el seguimiento de la vegetaci&oacute;n en general a corto, mediano y largo plazos. Para tal fin se desarrollaron tres talleres donde se analizaron cr&iacute;ticamente las contribuciones de las experiencias anteriores.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>OBJETIVOS</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El objetivo central del trabajo fue la elaboraci&oacute;n de la Cartograf&iacute;a Digital e impresa en escala 1:250 000, sus bases de datos y las estad&iacute;sticas asociadas para el inventario forestal nacional 2000&#45;2001. Este proyecto busca, adem&aacute;s de la cartograf&iacute;a de los recursos maderables y no maderables, obtener informaci&oacute;n que sirva como base para otras gestiones ambientales, tales como el cambio de uso del suelo, la estrategia de conservaci&oacute;n de &aacute;reas naturales protegidas, la formulaci&oacute;n de regiones de alto riesgo y. en general, de apoyo a la gesti&oacute;n de los diversos programas federales y estatales, corno, por ejemplo, del Instituto Nacional de Ecolog&iacute;a (INE), los Programas de Desarrollo Regional Sustentable (PRODERS), la Comisi&oacute;n Nacional para el Estudio de la Biodiversidad (CONABIO) y la Comisi&oacute;n Nacional del Agua (CNA).</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>MARCO CONCEPTUAL</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Un sistema jer&aacute;rquico</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Otro de los aspectos innovadores de la presente propuesta es que se trata de un sistema jer&aacute;rquico (<a href="/img/revistas/igeo/n43/a12f1.jpg" target="_blank">Figura 1</a>) que permite cambiar del nivel micro (alta resoluci&oacute;n) al macro (baja resoluci&oacute;n). Este sistema de arreglo de la leyenda debe, adem&aacute;s, ser compatible con la experiencia de INEGI, para facilitar las comparaciones. Esto permitir&aacute; resolver tres problem&aacute;ticas: <i>a)</i> la tipificaci&oacute;n de los ecosistemas a diversos niveles de resoluci&oacute;n espacial; <i>b)</i> una organizaci&oacute;n jer&aacute;rquica de la vegetaci&oacute;n que incluya criterios definidos para cada nivel de agregaci&oacute;n, y <i>c)</i> una representaci&oacute;n objetiva de la din&aacute;mica de la vegetaci&oacute;n por incluir clases en continua transformaci&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El primer punto permitir&aacute; agregar a la leyenda una serie de atributos del medio f&iacute;sico (clima, geolog&iacute;a, relieve y suelo) que caracterizan a cada una de las clases. Este aspecto se cubri&oacute; con una exhaustiva consulta bibliogr&aacute;fica de las fuentes de informaci&oacute;n disponibles (tales como la base de datos de plantas vasculares de CONABIO).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El segundo punto (el sistema de clasificaci&oacute;n jer&aacute;rquico expresado en una leyenda) busca identificar los atributos que mejor explican los patrones de vegetaci&oacute;n a <i>diversas</i> escalas. De acuerdo con esta visi&oacute;n, a medida que se naveg&oacute; a trav&eacute;s de los diversos niveles de resoluci&oacute;n espacial se busc&oacute; identificar el o los atributos que mayor relaci&oacute;n guardan con los l&iacute;mites de los patrones de vegetaci&oacute;n visualizados desde las im&aacute;genes que se utilizaron. La transformaci&oacute;n de los diversos sistemas de clasificaci&oacute;n de la vegetaci&oacute;n en una leyenda que cubriera con las expectativas forestales y ambientales por un lado, y el dise&ntilde;o jer&aacute;rquico y din&aacute;mico por otro, fueron el principal reto acad&eacute;mico del proyecto (<a href="/img/revistas/igeo/n43/a12t1.jpg" target="_blank">Tabla 1</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los criterios para la cartograf&iacute;a de la vegetaci&oacute;n han seguido diversos enfoques entre los que predomina el biol&oacute;gico (con elementos tales como la fenolog&iacute;a, composici&oacute;n flor&iacute;stica, estudios dasom&eacute;tricos, entre otros (<a href="/img/revistas/igeo/n43/a12f3.jpg" target="_blank">Figura 3</a>). Los enfoques geogr&aacute;ficos, no obstante, representan el mismo objeto de estudio desde un enfoque espacial. En este trabajo, ambos enfoques se manejaron como complementarios. Para tal fin se vincularon, a trav&eacute;s de bases de datos digitales, las clases informativas existentes (INEGI) y las espectrales generadas durante este proyecto.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La fuente de informaci&oacute;n para tal fin provino de los trabajos de campo de INEGI ya que para detectar estas clases con vegetaci&oacute;n secundaria se requiere de observaciones escala 1:1 en el campo. Vincular esta informaci&oacute;n de campo a las bases de datos espectrales en escala 1:250 000 represent&oacute; una de las mayores dificultades del proyecto. Para resolver esto se cont&oacute; con la supervisi&oacute;n por parte de int&eacute;rpretes de INEGI y de expertos de cada regi&oacute;n que, en su mayor&iacute;a., participaron en la elaboraci&oacute;n de la cartograf&iacute;a de los a&ntilde;os setenta y participan actualmente en su actualizaci&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El desarrollo del proyecto abarc&oacute; ocho meses, desde su inicio formal en marzo de <i>2000 y su</i> entrega final a fines de octubre del mismo a&ntilde;o, y se desarroll&oacute; enteramente en el Instituto de Geograf&iacute;a de la UNAM, con la colaboraci&oacute;n del INEGI y de t&eacute;cnicos de la Direcci&oacute;n Forestal de la SEMARNAP.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>M&Eacute;TODOS</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El equipo de trabajo se integr&oacute; con 60 participantes para las diferentes etapas de su desarrollo. Los sistemas de c&oacute;mputo utilizados, sin que esto signifique un aval alguno a las marcas, fueron 11 estaciones de trabajo (6 SUN y 5 Silicon Graphics), 35 PCs Pentium III. 3 graficadores ("plotters") de alta resoluci&oacute;n (600 a 1200 dpi), 5 tabletas de digitalizaci&oacute;n, 4 tri&#45;paquetes de ARC/INFO versi&oacute;n 8, varias licencias de PCI, y otros sistemas complementarios basados en computadora personal, tales como ILWIS y sistemas para el procesamiento de gr&aacute;ficos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El proyecto inici&oacute; con una amplia consulta entre los especialistas en cartograf&iacute;a de la vegetaci&oacute;n y del recurso forestal de M&eacute;xico. El primer paso fue el dise&ntilde;o de un modelo y leyenda cartogr&aacute;ficos, con varios niveles de generalizaci&oacute;n, que satisficieran los requerimientos de los diferentes usuarios potenciales del producto. Asimismo, la cartograf&iacute;a de referencia deb&iacute;a servir de base para la segunda etapa del inventario, que permitir&aacute;, mediante intenso trabajo de campo, cuantificar el volumen maderable para su posterior aprovechamiento.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La segunda fase del proyecto, en paralelo con a anterior, consisti&oacute; en la formulaci&oacute;n del esquema t&eacute;cnico de interpretaci&oacute;n usando datos actuales del &uacute;ltimo sensor de la familia Landsat (ETM 7), representaci&oacute;n cartogr&aacute;fica, elaboraci&oacute;n de la estructura de metadatos y diccionario de datos, y producci&oacute;n final, en concordancia con los lineamientos proporcionados por el INEGI en cuanto a cartograf&iacute;a de la cobertura vegetal y uso del suelo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los pasos seguidos en la preparaci&oacute;n de las im&aacute;genes satelitales para su interpretaci&oacute;n visual fueron (<a href="/img/revistas/igeo/n43/a12f2.jpg" target="_blank">Figura 2</a>):</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>a)&nbsp;</i>Selecci&oacute;n de im&aacute;genes Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper (ETM+). Dichas im&aacute;genes son distribuidas por la NASA a trav&eacute;s del EROS Data Center. Los criterios de selecci&oacute;n fueron los siguientes:</font></p>  	    <blockquote> 		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Im&aacute;genes calibradas y con un registro sistem&aacute;tico.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Fechas de noviembre 1999 a mayo 2000. Se dio preferencia a las m&aacute;s recientes.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Ausencia de nubes y de ruido u otras imperfecciones.</font></p> 	</blockquote>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>b)&nbsp;</i>Registro. Se utilizaron puntos de control obtenidos de cartas topogr&aacute;ficas INEGI a escala 1:50 000. El registro se hizo por el m&eacute;todo del vecino m&aacute;s pr&oacute;ximo y el grado del polinomio var&iacute;a de imagen a imagen entre el primer y tercer grado. En caso de que una imagen cubriera m&aacute;s de una zona UTM se registr&oacute; cada zona por separado. El error del registro fue, en todos los casos, de menos de una celda (30 m).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>c)&nbsp;</i>Creaci&oacute;n de mosaicos utilizando la geometr&iacute;a correspondiente a los mapas INEG 1:250 000.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>d)&nbsp;</i>Creaci&oacute;n de composiciones a color (la selecci&oacute;n de bandas a ser combinadas fue una funci&oacute;n de cada &aacute;rea espec&iacute;fica, en consulta con int&eacute;rpretes), incluyendo ecualizaci&oacute;n de histogramas y realce de bordes.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para la interpretaci&oacute;n visual se utilizaron impresiones de los compuestos a color a escala 1:125 000 en graficadores y papel ambos de muy alta calidad. El an&aacute;lisis de los patrones de las respuestas espectrales se complement&oacute; con los mapas digitales de vegetaci&oacute;n y uso del suelo proporcionados por el INEGI (serie II). Estos &uacute;ltimos datos (serie II) son producto de la actualizaci&oacute;n realizada por esta dependencia, a partir de mosaicos de im&aacute;genes Landsat TM 5. de 1992&#45;1993.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se opt&oacute; por la interpretaci&oacute;n visual de im&aacute;genes y no por la automatizada (supervisada o no) despu&eacute;s de una revisi&oacute;n bibliogr&aacute;fica <i>ad&#45;hoc</i> (Sader <i>et al.,</i> 1990 y 1991), por la experiencia del grupo operativo, y por experiencias previas de los coordinadores (Mas y Ram&iacute;rez. 1996; Palacio y Luna, 1995 y 1996).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los pasos detallados de la interpretaci&oacute;n fueron:</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">a. evaluaci&oacute;n de la respuesta espectral de los objetos sobre las im&aacute;genes;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>b. </i>comparaci&oacute;n de lo anterior con los datos proporcionados por los mapas digitales de INEGI (serie II), agregados a la leyenda de este inventario, e impresos en acetatos</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>c. </i>utilizaci&oacute;n de criterios provenientes de fuentes complementarias (mapas de clima, suelo, relieve, etc., y publicaciones cient&iacute;ficas);</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>d. </i>actualizaci&oacute;n de las unidades de INEGI mencionadas, mediante redefinici&oacute;n de contactos entre pol&iacute;gonos o reetiquetamiento:</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">e. definici&oacute;n de la unidad m&iacute;nima mapeable a comunidades vegetales de aproximadamente 1 km<sup>2</sup> en el terreno.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La interpretaci&oacute;n fue supervisada, por regi&oacute;n ecogeogr&aacute;fica, por expertos regionales de INEGI y de otras dependencias oficiales y acad&eacute;micas. Todo el proceso de elaboraci&oacute;n de cada carta qued&oacute; asentado en una bit&aacute;cora con carta donde se registraron las caracter&iacute;sticas particulares de cada una de ellas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se presto especial atenci&oacute;n a las ligas entre hojas de INEGI, de tal manera que los extremos de cada mapa fueran coherentes con os de las hojas adyacentes. Asimismo, se realiz&oacute; un control de calidad de la etiqueta eso cada pol&iacute;gono tanto en formato anal&oacute;gico as&iacute; como a trav&eacute;s de un programa de c&oacute;mputo que permite detectar los pol&iacute;gonos vecinos no probables. Simult&aacute;neamente, se elaboraron espaciemapas (es decir, composiciones de im&aacute;genes satelitales a color, con referencia geogr&aacute;fica) acompa&ntilde;adas de la informaci&oacute;n topogr&aacute;fica b&aacute;sica y una leyenda simplificada de rasgos espectrales.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La generaci&oacute;n de la base de datos estad&iacute;sticos describe, mapa por mapa, las estad&iacute;sticas de cada una de las clases analizadas a nivel nacional. Tambi&eacute;n se generaron bases de datos parciales por entidad federativa y por regi&oacute;n hidrol&oacute;gica, ya que estos aspectos son de alta prioridad para la SEMARNAP. Para asegurar la contabilidad de las estad&iacute;sticas calculadas se implementaron diversos filtros de calidad de informaci&oacute;n durante cada una de las fases de producci&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El c&aacute;lculo de las estad&iacute;sticas derivadas de este proyecto se realiz&oacute; con base en coberturas en proyecci&oacute;n UTM. Enseguida, se establecieron los criterios de calidad indispensables para que los resultados pudieran ser evaluados en sus alcances, a las escalas definidas de interpretaci&oacute;n (1:125 000) y representaci&oacute;n f1:250;000). A tal fin, se dise&ntilde;&oacute; una estrategia de muestreo para validar la interpretaci&oacute;n basada en fotograf&iacute;a digital, adquirida especialmente para el ejercicio, que cubriera en forma significativa estad&iacute;sticamente, toda la variabilidad de las categor&iacute;as cartografiadas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo cartogr&aacute;fico seguido, tanto en lo geom&eacute;trico (datum, elipsoide, proyecci&oacute;n) como en lo tem&aacute;tico, es el de INEGI, Se produjeron, as&iacute; 121 mapas, que corresponden a sus similares de INEGI, escala 1:250 000. La selecci&oacute;n de categorias, paleta de colores etc., se realiz&oacute; de manera automatizada mediante programas de computadora elaborados <i>ad hoc.</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Para</i> asegurar la distribuci&oacute;n oportuna de los productos generados, se dise&ntilde;&oacute; una p&aacute;gina en la INTERNET que presenta la informaci&oacute;n generada. La p&aacute;gina electr&oacute;nica permite acceder a un servidor y poder realizar consultas de los productos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>RESULTADOS Y AN&Aacute;LISIS</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Productos</b></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">A continuaci&oacute;n se describen los productos obtenidos:</font></p>  	    <blockquote> 		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; 121 espaciomapas 1:250 000, que corresponde a la estructura de INEGI para tal escala.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; 121 mapas a escala 1:250 000.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; 121 coberturas en formato vectorial de ARC/INFO,</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Una p&aacute;gina dise&ntilde;ada especialmente para divulgar resultados dentro del Sistema Nacional de Informaci&oacute;n Forestal.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Cuatro tipos de metadatos: para las im&aacute;genes, para los espaciomapas, para los mapas y para las fotograf&iacute;as digitales existentes.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Diccionario de datos que describe las categor&iacute;as cartografiadas a todos los niveles de agregaci&oacute;n. Adem&aacute;s incluye las combinaciones autorizadas, las relaciones posibles, las dimensiones y notas de cada una de las categor&iacute;as descritas.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Glosario donde se describen las definiciones de los t&eacute;rminos t&eacute;cnicos utilizados Este formato es m&aacute;s amigable que el formato del diccionario; se incluyen, adem&aacute;s de las definiciones de las categor&iacute;as de la leyenda, otros conceptos t&eacute;cnicos importantes para una mejor comprensi&oacute;n del informe en general.</font></p> 	</blockquote>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A nivel nacional se presentan estad&iacute;sticas de las formaciones y tipos de vegetaci&oacute;n. A nivel estatal y para cada regi&oacute;n hidrol&oacute;gica se incluye adem&aacute;s de los niveles anteriores la informaci&oacute;n a nivel de comunidad. El nivel jer&aacute;rquico superior utilizado en este estudio comprende a ias "Formaciones" y Otras Coberturas. A este nivel se cuantific&oacute; la superficie de las ocho agrupaciones consideradas; los resultados se presentan en el <a href="/img/revistas/igeo/n43/a12c1.jpg" target="_blank">Cuadro 1</a> y <a href="/img/revistas/igeo/n43/a12f3.jpg" target="_blank">Figura 3</a> (el patr&oacute;n de distribuci&oacute;n de las diversas formaciones muestra un alto grado de fragmentaci&oacute;n, principalmente en el centro y sur del pa&iacute;s).</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los ''Matorrales" cubren la mayor proporci&oacute;n con casi un 30%; los "Cultivos" con una superficie del <i>ci.</i> 24%; le siguen en orden descendiente de superficie los "Bosques", y "Selvas<sup>::</sup> con superficies entre 15 y 17% del total. Los "Pastizales" cubren alrededor de un 10%. Las otras tres formaciones y otras coberturas cubren en su conjunto alrededor del cinco por ciento de la superficie total del pa&iacute;s.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En un nivel jer&aacute;rquico inferior se contemplaron os Tipos de vegetaci&oacute;n" agregados en cada Formaci&oacute;n". La superficie (en hect&aacute;reas) de cada uno de los tipos de vegetaci&oacute;n y otras coberturas se presenta en el <a href="/img/revistas/igeo/n43/a12c2.jpg" target="_blank">Cuadro 2</a>. El Matorral xer&oacute;filo" cubre la mayor superficie (27%); le siguen los categor&iacute;as de "Agricultura de temporal, "Agricultura de riego y humedad", 'Selva caducifolia y subcaducifolia" y "Pastizal con superficies que van del 9 al 12% del total. E, resto de los tipos y coberturas ocupan superficies menores al 7% del pa&iacute;s.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El procedimiento y ia leyenda utilizados en el inventario forestal nacional 1992&#45;1994 arroj&oacute; datos de superficie que no permiten una comparaci&oacute;n directa con los datos generados en el presente inventar&iacute;o. Las diferencias fundamentales son:</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La estructura y categor&iacute;as de la leyenda son diferentes por lo que no pueden compararse f&aacute;cilmente (<a href="/img/revistas/igeo/n43/a12t2.jpg" target="_blank">Tabla 2</a>).</font></p>  	    <blockquote> 		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; El INF 1992&#45;1994 incluy&oacute; los conceptos de coberturas abierta y cerrada que no fueron contempladas en el INF 2000&#45;2001</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; Las categor&iacute;as <i>Bosque y</i> <i>Selva</i> <i>fragmentados</i> del INF 1992&#45;1994 no fueron incluidas en el INF 2000&#45;2001; se prefiri&oacute;, en cambio, manejar categor&iacute;as de alteraci&oacute;n, medidas a trav&eacute;s de la presencia de vegetaci&oacute;n secundar&iacute;a, con base en INEGI.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; La categor&iacute;a <i>&Aacute;reas Forestales Perturbadas</i> del IFN 1992&#45;1994 incluye gran diversidad de clases de diversos or&iacute;genes, tales como matorrales, bosques, selvas, pastizales y &aacute;reas agr&iacute;colas. Esta categor&iacute;a comprende alrededor del 12% de la superficie del pa&iacute;s. Esta clase del IFN 19921994 no permite una comparaci&oacute;n confiable con ninguna de las ciases del IFN 2000&#45;2001.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull; El IFN 1992&#45;1994 cartografi&oacute; sobre im&aacute;genes de sat&eacute;lite el 72% de la superficie del pa&iacute;s. El 28% restante fue tomado de la cartograf&iacute;a de INEGI. La cartograf&iacute;a de 1992&#45;1994 es una combinaci&oacute;n de infamaci&oacute;n actualizada, proveniente de im&aacute;genes (clases forestales), y de informaci&oacute;n de INEGI (serie I; clases no forestales). Este producto h&iacute;brido hace m&aacute;s complicado el proceso de comparaci&oacute;n.</font></p> 	</blockquote>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Existe, sin embargo, una correspondencia entre algunas de las categor&iacute;as que pueden ser comparadas, tales como bosques y matorrales, Esto se debe al uso en ambos casos de datos provenientes de INEGI como material de referencia y al uso de estrategias similares de interpretaci&oacute;n. No es el caso de las selvas, que parecen incrementarse en un porcentaje considerable (4.7%). Lo que probablemente ocurre es que. en el Inventario anterior, la categor&iacute;a selva fue concebida y por lo tanto cartografiada como una clase diferente a la selva en el presente inventario. Suponemos que Importantes superficies correspondientes a matorral subtropical y &aacute;reas forestales perturbadas en el INF 1992&#45;1994 fueron consideradas como selva en el INF 2000&#45;2001.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>La cobertura vegetal en M&eacute;xico y otros pa&iacute;ses intertropicales</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este apartado, se analizan sint&eacute;ticamente los resultados obtenidos en este ejercicio, en relaci&oacute;n con datos an&aacute;logos de algunos pa&iacute;ses que bien por su extensi&oacute;n, o bien por otras caracter&iacute;sticas socioambientales, pueden compararse con M&eacute;xico (Rep&uacute;blica Democr&aacute;tica del Congo, en &Aacute;frica; India e Indonesia, en Asia; y Colombia, Brasil y Argentina, en Am&eacute;rica Latina; <a href="/img/revistas/igeo/n43/a12c3.jpg" target="_blank">Cuadros 3</a> y <a href="/img/revistas/igeo/n43/a12c4.jpg" target="_blank">4</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Como puede apreciarse, en primer lugar, hay una diferencia entre el dato reportado por la FAO para bosques y selvas en M&eacute;xico (29%) y el dato reportado por este trabajo (33%). Esto representa una superficie de 77 679 km<sup>2</sup>. En segundo lugar, la superficie forestal relativa de M&eacute;xico s&oacute;lo es superior a la de India y Argentina, aunque el &aacute;rea <i>per capita</i> s&oacute;lo es superior a India. Estas comparaciones confirman las tendencias se&ntilde;aladas en los antecedentes de este trabajo en donde diversas categor&iacute;as a nivel de comunidad se encuentran ocupando superficies menores al uno por ciento del territorio nacional (<a href="/img/revistas/igeo/n43/a12c5.jpg" target="_blank">Cuadro 5</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>La cobertura vegetal en las regiones hidrol&oacute;gicas de M&eacute;xico</b></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la <a href="/img/revistas/igeo/n43/a12f4.jpg" target="_blank">Figura 4</a> se ordenan las regiones hidrol&oacute;gicas de acuerdo con un &iacute;ndice de antropizaci&oacute;n. Este &iacute;ndice agreg&oacute; todas las coberturas a nivel de formaci&oacute;n en dos categor&iacute;as: "Natural" y "Antr&oacute;pica". En la categor&iacute;a "Natural" se incluy&oacute; la formaci&oacute;n "Bosques", "Selvas", "Matorral", "Vegetaci&oacute;n hidr&oacute;fila", "Otros tipos de vegetaci&oacute;n" y de la formaci&oacute;n "Pastizal" las comunidades "Pradera de alta monta&ntilde;a", "Pastizal natural" y "Sabana''. La categor&iacute;a antr&oacute;pica agrup&oacute; la formaci&oacute;n "Cultivos", la comunidad "Pastizal cultivado", la comunidad "Pastizal inducido" y el uso de suelo "Asentamiento humano" (<a href="/img/revistas/igeo/n43/a12t1.jpg" target="_blank">Tabla 1</a>). La diferencia en superficie entre estas dos categor&iacute;as representa el grado de antropizaci&oacute;n de cada una de las regiones hidrol&oacute;gicas. Las regiones hidrol&oacute;gicas de mejor situaci&oacute;n son las de Baja California (centro&#45;este; centro&#45;oeste y noreste), mientras que las que muestran mayor grado de actividad antr&oacute;pica son Tuxpan&#45;Nautla y Cuenca del r&iacute;o Papaloapan.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>USO POTENCIAL DE LOS RESULTADOS</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados obtenidos en este trabajo pueden utilizarse en varios temas ecol&oacute;gico&#45;ambientales.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>&bull; Biodiversidad</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La acelerada p&eacute;rdida de la vegetaci&oacute;n primaria lleva consigo la p&eacute;rdida de los diversos componentes de la biodiversidad. Los resultados generados en el presente trabaje proporcionan una base de datos de gran utilidad para las tareas de manejo y conservaci&oacute;n de la biodiversidad. Entre esto se destacan tres l&iacute;neas de trabajo: la identificaci&oacute;n de &aacute;reas de alta heterogeneidad (diversidad Beta), la condici&oacute;n de las diversas &aacute;reas protegidas del pa&iacute;s, y la vinculaci&oacute;n entre las diversas bases de datos existentes y entidades geogr&aacute;ficas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El primer resultado de este Inventario muestra un sistema jer&aacute;rquico de agregaci&oacute;n de la vegetaci&oacute;n que permite elaborar cuatro modelos en forma r&aacute;pida. El primer modelo cartogr&aacute;fico, a nivel de formaci&oacute;n (escalas entre 1:8 000 000 y 1:4 000 000), permitir&aacute; visualizar la heterogeneidad a nivel pa&iacute;s y comparar la proporci&oacute;n de coberturas de origen antr&oacute;pico con las coberturas naturales. Se pueden, asimismo, hacer comparaciones con la situaci&oacute;n de otros pa&iacute;ses y ubicar a M&eacute;xico dentro el contexto mundial.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El segundo modelo, a nivel de tipo de vegetaci&oacute;n (escalas entre 1:1 000 000 y 1:500 000), aporta elementos para la planeaci&oacute;n a nivel estatal, la regionalizaci&oacute;n y la b&uacute;squeda de entidades ecol&oacute;gicas. Adicionalmente se pueden generar evaluaciones r&aacute;pidas sobre la distribuci&oacute;n de la biodiversidad y los frentes de cambio de uso de suelo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El tercer mapa, a nivel de comunidad (escalas entre 1:250 000 y 1:125 000) muestra la complejidad para el manejo de diversas regiones a nivel de grupo de municipios (regi&oacute;n econ&oacute;mica). S&eacute; podr&aacute;n generar pol&iacute;ticas de manejo y conservaci&oacute;n de la biodiversidad con base en &iacute;ndices de heterogeneidad municipal y planes conjuntos con municipios vecinos que comparten comunidades y problem&aacute;ticas afines.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El &uacute;ltimo mapa (escala 1:100 000) permitir&aacute; identificar &aacute;reas de alta biodiversidad con alto grado de fragmentaci&oacute;n. Con esta informaci&oacute;n se tendr&iacute;a la base para la elaboraci&oacute;n de planes de manejo regional para modelos de aprovechamiento y conservaci&oacute;n en municipios, comunidades, ejidos y otras organizaciones sociales.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>&bull; Recurso h&iacute;drico, equilibrio en cuencas hidrol&oacute;gicas y erosi&oacute;n/conservaci&oacute;n de suelos</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La relaci&oacute;n entre equilibrio en cuencas hidrol&oacute;gicas y cobertura vegetal del terreno ha sido establecida claramente hace muchos a&ntilde;os. El papel de la cobertura en el balance h&iacute;drico est&aacute; bien comprendido en t&eacute;rminos conceptuales. Existen numerosas' evidencias emp&iacute;ricas en diferentes regiones ecol&oacute;gicas de las consecuencias negativas (directas e indirectas) causadas por la remoci&oacute;n de la cubierta vegetal de una cuenca vertiente.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los datos de cobertura vegetal son clave en la formulaci&oacute;n de situaciones hipot&eacute;ticas (escenarios posibles), y por lo tanto en la predicci&oacute;n de efectos ambientales de los cambios de uso del suelo.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">En forma an&aacute;loga, la relaci&oacute;n entre cobertura vegetal y erosi&oacute;n/conservaci&oacute;n de suelos ha sido estudiada en forma detallada durante al menos 70 a&ntilde;os. Su papel, asimismo, est&aacute; bien entendido en t&eacute;rminos conceptuales. La cobertura del terreno es uno de los factores que integra la ecuaci&oacute;n universal de p&eacute;rdida de suelos (el as&iacute; denominado factor C). Las investigaciones experimentales en el tema indican que el factor cobertura es clave en las predicciones de p&eacute;rdidas de suelos por unidad de &aacute;rea y tiempo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los datos de cobertura proporcionados por el presente trabajo permitir&aacute;n precisar las relaciones establecidas m&aacute;s arriba, a dependencias tales como la Direcci&oacute;n General de Conservaci&oacute;n de Suelos, El factor cobertura es esencial en los modelos de predicci&oacute;n de erosi&oacute;n y en los c&aacute;lculos de obras de conservaci&oacute;n</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El disponer de estos datos a nivel general y regional, as&iacute; como a nivel de cuencas, permite describir, explicar y predecir los patrones de erosi&oacute;n laminar y en c&aacute;rcavas, y estimar la producci&oacute;n de sedimentos y la tasa de depositaci&oacute;n en niveles de base locales y regionales. Asimismo, estos datos ofrecen la posibilidad de establecer escenarios de simulaci&oacute;n para p&eacute;rdidas de suelos y para consecuencias catastr&oacute;ficas de eventos extraordinarios.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>&bull; Riesgos naturales</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En las estad&iacute;sticas mundiales y de nuestro medio, se reflejan tanto la agudizaci&oacute;n del nesgo natural (propensi&oacute;n) como el incremento en la ocurrencia (frecuencia y magnitud) de fen&oacute;menos catastr&oacute;ficos (eventos). La cobertura vegetal y los cambios en el tiempo de la misma desempe&ntilde;an un papel fundamental en ambos procesos. Particularmente, los riesgos y procesos influidos por la cobertura son aqu&eacute;llos desencadenados por eventos hidrometeorol&oacute;gicos extraordinarios, es decir, de alta magnitud pero de relativamente baja frecuencia.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La cobertura vegetal, particularmente la cobertura forestal, act&uacute;a como elemento protector de las laderas frente a dichos eventos extraordinarios, cuya din&aacute;mica es influida por la interferencia antr&oacute;pica en los patrones de cambio global. La cobertura vegetal act&uacute;a de la siguiente manera:</font></p>  	    <blockquote> 		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Directa (eventos)</b></font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">protecci&oacute;n de laderas frente al impacto directo de las tormentas;</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">incremento de la estabilidad de laderas y taludes;</font></p>  		    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">disminuci&oacute;n del escurrimiento y capacidad erosiva de flujos.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Indirecta (riesgos)</b></font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">prevenci&oacute;n de la remoci&oacute;n y depositaci&oacute;n en masa;</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">disminuci&oacute;n de la amenaza a vidas, bienes e infraestructura;</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">disminuci&oacute;n de la amenaza al desarrollo social y econ&oacute;mico de comunidades.</font></p> 	</blockquote>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute; como en los casos anteriores, los datos proporcionados por este trabajo, contribuyen a definir cu&aacute;les son las zonas susceptibles de sufrir altos niveles de afectaci&oacute;n por efectos de eventos extraordinarios. Esta informaci&oacute;n es vital para dependencias tales como el Centro Nacional para Prevenci&oacute;n de los Desastres (CENAPRED).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El componente cobertura es clave en los modelos de predicci&oacute;n de desastres. La disponibilidad de datos cuantitativos confiables permite incrementar la capacidad del estado y de las comunidades en la prevenci&oacute;n de desastres y en la mitigaci&oacute;n de sus consecuencias.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>&bull; An&aacute;lisis del cambio en la cobertura y uso del suelo y fragmentaci&oacute;n</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Uno de los indicadores m&aacute;s importantes, a nivel mundial y en nuestro medio, de un desarrollo balanceado con la conservaci&oacute;n de los recursos naturales, es la cuantificaci&oacute;n del cambio en la cobertura y uso del suelo. La cuantificaci&oacute;n del cambio resulta de la diferencia, mediante sobreposici&oacute;n cartogr&aacute;fica, entre los mapas de cobertura de una fecha base y de una fecha a comparar. De ello resulta una matriz de transici&oacute;n, con un valor de cada clases que ha cambiado (m&aacute;s din&aacute;micas), y una indicaci&oacute;n de aquellas clases que no han cambiado (m&aacute;s estables). Tambi&eacute;n se deriva una evaluaci&oacute;n de clases de cobertura y uso atractoras de territorio de otras clases, y clases de cobertura que ceden territorio a otras clases.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Estos resultados ofrecen una visi&oacute;n sin&oacute;ptica de cambios en el territorio, que tienen repercusiones ambientales y socioecon&oacute;micas. Un ejemplo de esto son los estudios de la deforestaci&oacute;n, un caso particular del  an&aacute;lisis del cambio de cobertura vegetal.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">La deforestaci&oacute;n es un proceso cuyo desarrollo se ha acelerado en regiones intertropicales, a favor de pol&iacute;ticas de incremento de la productividad econ&oacute;mica (usos maderables), pero no del desarrollo integral, o bien, por falta de control en la implementaci&oacute;n de pol&iacute;ticas correctas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Cambio global</b> y <b>captura de carbono</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El cambio dr&aacute;stico de &aacute;reas perturbadas por &aacute;reas totalmente antropizadas, aunado al incremento de) CO<sub>2</sub> en la atm&oacute;sfera producto de la actividad humana, ha sido considerado como la mayor causa de p&eacute;rdida del germo&#45;plasma a nivel global. Desde esta perspectiva, la conservaci&oacute;n y restauraci&oacute;n de la cobertura vegetal primaria y las diversas fases sucesionales son prioritarias para asegurar aspectos esenciales de la calidad de vida del hombre.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La din&aacute;mica del cambio de uso del suelo permitir&aacute; conocer las tendencias hacia qu&eacute; tipo de vegetaci&oacute;n es substituido por qu&eacute; tipo y, por o tanto, qu&eacute; implicaciones tiene esto en el CO<sub>2</sub> existente. Con la informaci&oacute;n adicional de las tasas de incremento anual por especie caracter&iacute;stica de cada una de las comunidades de vegetaci&oacute;n se podr&iacute;a calcular el total de CO<sub>2</sub> que potencialmente se puede capturar por tipo. Esto, multiplicado por la superficie que ocupa cada comunidad, se podr&iacute;a traducir en el total de toneladas de CO<sub>2</sub> que se capturan por a&ntilde;o. Se estima que por cada tonelada de C0<sub>2</sub>capturado se pagan $10.00 (diez d&oacute;lares americanos), por lo que el valor econ&oacute;mico de estas llamadas trampas de carbono se calcula, consecuentemente, al multiplicar el n&uacute;mero de toneladas potenciales a capturar por el n&uacute;mero de hect&aacute;reas disponibles para cada categor&iacute;a.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El impacto que ejerce el cambio de uso de suelo en los patrones clim&aacute;ticos a&uacute;n necesita ser evaluado y desarrollado, as&iacute; como la informaci&oacute;n complementaria necesita ser generada a trav&eacute;s de futuras investigaciones, pero el insumo b&aacute;sico ya se encuentra disponible para todo el pa&iacute;s en formato digital.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>CONCLUSIONES</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El uso de la percepci&oacute;n remota coloca al usuario en la necesidad de clasificar, no objetos naturales, como ocurre durante el trabajo de campo, sino objetos espectrales (es decir, caracterizados por su respuesta espectral en. las bandas que el sensor detecta; Anderson <i>et al.,</i> 1976). Esta limitaci&oacute;n determina la capacidad de discriminaci&oacute;n de clases informativas (es decir, congruentes para su uso en la toma de decisiones) y debe ser compensada por la posibilidad de mapear grandes zonas (capacidad sin&oacute;ptica de los sensores, sean fotos o im&aacute;genes).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este trabajo indica que es posible fusionar un enfoque espectral de interpretaci&oacute;n (cartograf&iacute;a de vegetaci&oacute;n usando im&aacute;genes de sat&eacute;lite, con resoluci&oacute;n de 30 m en el terreno), con datos preexistentes obtenidos mediante fotointerpretaci&oacute;n, interpretaci&oacute;n de im&aacute;genes de sat&eacute;lite, e intensa verificaci&oacute;n de campo (datos proporcionados en formato digital por INEGI, serie II de cartograf&iacute;a de uso del suelo y vegetaci&oacute;n).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De esta manera, y siempre y cuando los int&eacute;rpretes tengan buena experiencia de campo, una estrategia de mapeo puede beneficiarse de los dos componentes mencionados en el p&aacute;rrafo anterior. En cuanto a la interpretaci&oacute;n de im&aacute;genes, el haber optado por un esquema de trabajo visual (y no automatizado, supervisado o no), a partir de las sugerencias bibliogr&aacute;ficas (Batista y Tucker, 1991; Sader <i>et al.,</i> 1990, 1991) permiti&oacute; incorporar toda la experiencia de los int&eacute;rpretes, y no invertir el tiempo en tratamientos automatizados que luego deben editarse de manera pormenorizada.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>PERSPECTIVAS</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De este estudio se deriva la necesidad de actualizar y monitorear en forma permanente la cobertura vegetal. La realizaci&oacute;n de inventarios en tiempos del orden de los meses es complicado y arriesgado, considerando la diversidad de condiciones que caracterizan a M&eacute;xico, Otros pa&iacute;ses (tales como Canad&aacute;, Jap&oacute;n. Costa Rica) cuentan con parcelas permanentes de monitoreo y un sistema de almacenamiento de la informaci&oacute;n que se va generando de manera local y peri&oacute;dica. Los inventarios forestales en estos pa&iacute;ses, por lo tanto, consisten en un ejercicio de actualizaci&oacute;n continuo. Esto se favorece, por un lado, al contar con informaci&oacute;n actualizada, y por el otro con la capacidad de generar informaci&oacute;n expedita. De esta forma se puede alimentar un sistema cie informaci&oacute;n geogr&aacute;fica que apoye as tareas de toma de decisiones.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Otra tarea que resulta necesaria es la generaci&oacute;n de una estrategia nacional para poder vincular la informaci&oacute;n existente de la base datos resultante de este ejercicio. La informaci&oacute;n generada y existente en, por ejemplo, CONABIO y la mayor&iacute;a de las universidades, fue parcialmente incorporada. La raz&oacute;n principal que limit&oacute; este esfuerzo fue el tiempo para la realizaci&oacute;n del proyecto. Esto nos oblig&oacute; a contar exclusivamente con la informaci&oacute;n cartogr&aacute;fica de INEGI.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En otras condiciones, el haber contado con la informaci&oacute;n de campo de INEGI, CONABIO y otras fuentes de informaci&oacute;n nos hubiera permitido incrementar de manera substancial la exactitud y haber generado un mecanismo de integraci&oacute;n de datos puntuales (observaciones de campo) con entidades cartogr&aacute;ficas. Estos aspectos deben ser retomados para integrar los resultados de esfuerzos desvinculados por el momento, y que podr&iacute;an aportar criterios y argumentos relevantes para la definici&oacute;n de pol&iacute;ticas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por otro lado, est&aacute; pendiente la cartograf&iacute;a de formas del relieve, a diferentes escalas, de tal manera que pueda ligarse a la cartograf&iacute;a de suelos y aptitud de uso por un lado, y de vegetaci&oacute;n, por el otro. Este instrumento ser&iacute;a de gran utilidad para tareas de evaluaci&oacute;n de aptitud, conflictos de uso, y planificaci&oacute;n del medio f&iacute;sico, todos ellos insumos cr&iacute;ticos del ordenamiento ecol&oacute;gico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Otro resultado relevante de este proyecto es el trabajo conjunto de m&aacute;s de 60 especialistas, de diversas disciplinas (ge&oacute;grafos, bi&oacute;logos, agr&oacute;nomos, ingenieros forestales, ingenieros en computaci&oacute;n, entre otros), en un grupo solo operativo, funcionando en el Instituto de Geograf&iacute;a de la UNAM. Asimismo, es destacable el enorme esfuerzo interinstitucional (SEMARNAP&#45;INEGI&#45;UNAM) en la definici&oacute;n de metas, objetivos, estrategia y ejecuci&oacute;n del proyecto de manera exitosa en un lapso menor al a&ntilde;o.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las bases de datos espaciales (mapas y espaciomapas) y estad&iacute;sticas, as&iacute; como la p&aacute;gina en la INTERNET conforman un acervo importante acerca de la informaci&oacute;n sobre recursos naturales del pa&iacute;s. Se trata ahora de utilizar la informaci&oacute;n para enriquecer procesos anal&iacute;ticos tanto a nivel gobierno como de los sectores acad&eacute;mico, privado y social.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Un aspecto que ser&aacute; de gran relevancia es, sin duda, el de las tendencias en los cambios en el uso del suelo y su relaci&oacute;n con las pol&iacute;ticas ambientales. Al poderse detectar las zonas de mayor conflicto por cambio, asimismo, se podr&aacute; retroalimentar el esquema de monitoreo de la vegetaci&oacute;n mencionado m&aacute;s arriba. Se espera que este trabajo sirva como punto de partida para ulteriores inventarios del recurso forestal en un contexto ecol&oacute;gico, incluyendo el an&aacute;lisis de cambio de uso del suelo a nivel nacional. El desaf&iacute;o para el futuro ser&aacute; generar una estrategia de monitoreo que permita actualizar de manera eficiente las categor&iacute;as mapeadas y cuantificadas en este estudio, de tal forma de distribuir los esfuerzos anal&iacute;ticos a lo largo del tiempo, as&iacute; como de disponer en forma oportuna de los datos necesarios para apoyar la formulaci&oacute;n de pol&iacute;ticas y la gesti&oacute;n en el &aacute;mbito del recurso forestal de M&eacute;xico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los costos del proyecto estuvieron muy por debajo de las estimaciones en Estados Unidos, donde la hect&aacute;rea mapeada para temas forestales cuesta entre 30 y 40 centavos de d&oacute;lar americano (Franklin <i>et al.,</i> 2000), Esta diferencia se explica por la participaci&oacute;n de la UNAM y de INEGI. Esto garantiz&oacute; un presupuesto moderado, y un nivel de calidad que dif&iacute;cilmente pueda ser proporcionado por consultores for&aacute;neos.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">De manera paralela a las tareas del INF 20002001 se dio inicio a la evaluaci&oacute;n de calidad cartogr&aacute;fica producida. Para esto se realiz&oacute; un planteamiento que incluye la toma de 70 000 fotograf&iacute;as digitales, a lo largo de transectos que cubren todo el territorio nacional. Este procedimiento de evaluaci&oacute;n cartogr&aacute;fica es fundamental para dar una interpretaci&oacute;n adecuada a los datos estad&iacute;sticos obtenidos. Esta parte del proyecto a&uacute;n est&aacute; en proceso y los resultados se describir&aacute;n en un art&iacute;culo futuro.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>AGRADECIMIENTOS</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este art&iacute;culo se deriva del proyecto Inventario Nacional Forestal 2000&#45;2001, financiado por la SEMARNAP. Agradecemos el apoyo recibido por parte del Dr. Jorge Delvalle, Subsecretario de Recursos Naturales del Dr. Fernando Tudela, Coordinador de Asesores, del Dr. Anthony Challenger y de la M. en C. Magdalena Garc&iacute;a Rend&oacute;n, todos ellos de la SEMARNAP, y otros colaboradores de dicha Secretar&iacute;a. Recibimos la colaboraci&oacute;n durante todas las etapas de elaboraci&oacute;n del proyecto de la Direcci&oacute;n General de Geograf&iacute;a del INEGI. Los autores expresan su gratitud al personal t&eacute;cnico participante. En particular agradecemos el apoyo de la M. en C. Julia Carabias, titular de la SEMARNAP, y a la Lic. Guadalupe L&oacute;pez, Directora de Geograf&iacute;a del INEGI.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>REFERENCIAS</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Anderson, J., E. Hardy, J. Roach y R. Witmer (1976), "A land use and land cover classification system for use with remote sensor data. United States", <i>Geological Survey Professional paper 964.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636610&pid=S0188-4611200000030001200001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></i></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Batista, G. y C. Tucker (1991), "Accuracy of digital classification versus visual Interpretation of deforestation in the Amazon", <i>Proceedings of the 6th SELPER Symposium.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636612&pid=S0188-4611200000030001200002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></i></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Dirzo, R. y O. Masera (1996), "Clasificaci&oacute;n y Din&aacute;mica de la Vegetaci&oacute;n en M&eacute;xico", en <i>SEMARNAP. Criterios y terminolog&iacute;a para analizar la deforestaci&oacute;n en M&eacute;xico, M&eacute;xico.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636614&pid=S0188-4611200000030001200003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></i></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">FAO (Food and Agriculture Organization; 1995), <i>Forest resources 1990,</i> FAO, Roma.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636616&pid=S0188-4611200000030001200004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">FAO (1999), <i>Situaci&oacute;n de los bosques del mundo,</i> FAO, Roma.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636618&pid=S0188-4611200000030001200005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Franklin, J., O Woodcock y R. Warbington (2000), "Multi&#45;attribute vegetation maps of forest service lands in California supporting resource management decisions", <i>Photogramm et rie Engineering and Remote Sensing,</i> 66(10): 1209&#45;1217.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636620&pid=S0188-4611200000030001200006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Gardner&#45;Outlaw, T. y R. Engelman (1999), "Forest futures. Population, consumption and wood resources", <i>Population Action International.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636622&pid=S0188-4611200000030001200007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></i></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Mas, J. e I. Ramirez (1996), "Comparison of land use classifications obtained by visual intepretation and digital processing". <i>ITC&#45;Journal</i> (3/4): 278&#45;283.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636624&pid=S0188-4611200000030001200008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Masera, O. (1996), <i>Desforestaci&oacute;n y degradaci&oacute;n forestal en M&eacute;xico,</i> Grupo Interdisciplinary de Tecnolog&iacute;a Rural Apropiada, GIRA, P&aacute;tzcuaro.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636626&pid=S0188-4611200000030001200009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Miranda, F, y E. Hern&aacute;ndez&#45;Xolocotzi (1963), "Los tipos de vegetaci&oacute;n de M&eacute;xico y su clasificaci&oacute;n", <i>Bolet&iacute;n de la Sociedad Bot&aacute;nica de M&eacute;xico</i> 23, CP., SARH, M&eacute;xico.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636628&pid=S0188-4611200000030001200010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Noble, I. y R. Dirzo (1997), "Forests as human&#45;dominated ecosystems", <i>Science,</i> 277(5325):522&#45;525.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636630&pid=S0188-4611200000030001200011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Palacio, J. y L. Luna (1995), "Clasificaci&oacute;n espectral autom&aacute;tica vs. Clasificaci&oacute;n visual. Un ejemplo al sur de la Ciudad de M&eacute;xico", <i>Bolet&iacute;n,</i> Instituto de Geograf&iacute;a, UNAM, M&eacute;xico, 29:25&#45;40.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636632&pid=S0188-4611200000030001200012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Palacio, J. y L. Luna (1996), "Improving spectral results ln a GIS context", <i>Int. J. of Remote Sensing.</i> 17 (11):2201&#45;2209.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636634&pid=S0188-4611200000030001200013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Rzedowski, J. (1978), <i>Vegetaci&oacute;n de M&eacute;xico,</i> Ed. Limusa, Mexico.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636636&pid=S0188-4611200000030001200014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Sader, S, T. Stone y A. Joyce (1990) "Remote sensing of tropical forests: an overview of research and applications using photographic sensors", <i>Photog. Eng. and Remote Sensing,</i> 55( 10): 1343&#45;1351.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636638&pid=S0188-4611200000030001200015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Sader, S, G. Powell y J. Rappole (1991), "Migratory bird habitat monitoring through remote sensing", <i>Int. J. of Remote Sensing,</i> 12(3):363&#45;372</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636640&pid=S0188-4611200000030001200016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">SARH (Secretar&iacute;a de Agricultura y Recursos Hidr&aacute;ulicos: 1994), <i>Inventario Nacional Peri&oacute;dico, Memoria Nacional,</i> Subsecret&aacute;ria Forestal y de Fauna Silvestre, SARH, M&eacute;xico.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636641&pid=S0188-4611200000030001200017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">SEMARNAP (Secretar&iacute;a de Medio Ambiente, Recursos Naturales y Pesca, 1997), <i>Ley Forestal,</i> SEMARNAP, M&eacute;xico.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636643&pid=S0188-4611200000030001200018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Toledo, V. M. (1988), "La diversidad biol&oacute;gica de M&eacute;xico", <i>Ciencia y Desarrollo,</i> M&eacute;xico, 14(81 ): 17&#45;30.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4636645&pid=S0188-4611200000030001200019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      ]]></body><back>
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