David Cibrián Tovar por los consejos, conocimientos y tiempo brindado durante la maestría y en la preparación de la investigación. Fabiola Padilla por proporcionar las bases de datos que ayudaron en la realización de esta tesis.
INTRODUCCIÓN GENERAL
14 El salivazo del pino, Ocoaxo cardonai Castro, afectó negativamente la salud de los bosques de pino de la Sierra Norte de Puebla. Según Pichardo et al., (2017) los signos y síntomas observados durante las excursiones determinaron la presencia del insecto del género Ocoaxo en pinos que sufrieron un cambio en el color de las hojas y un deterioro de la salud.
OBJETIVOS
Objetivo general
15 Dado que se desconocía la intensidad y extensión total del daño causado por la plaga, este trabajo de investigación se realizó utilizando datos espaciales para identificar la intensidad del daño en el área afectada.
Objetivos específicos
REVISIÓN DE LITERATURA
El salivazo de los pinos como plaga forestal
Se alimentan de las acículas durante dos o tres semanas, provocando daños en forma de una banda necrótica que, cuando es abundante, genera un cambio en el color de las acículas (figura 3). Como hay miles de individuos alimentándose al mismo tiempo, el color de las acículas cambia de la copa del árbol y muchas acículas caen prematuramente. 2020 realizó un estudio básico de la biología y comportamiento de esta especie, fue similar a lo observado para O.
La Teledetección satelital en el estudio de la sanidad forestal
- Fusión de imágenes multiespectrales
- Reflectividad de la vegetación en el espectro electromagnético
- Índices de vegetación
21 potenciales de interpretación y desempeño de los datos fuente, y para hacer una descripción visible de la alta calidad de los datos (Zhang, 2010). Los índices de vegetación reciben este nombre porque para su cálculo requieren valores de reflectancia de "banda ancha" de varios cientos de nanómetros, es decir, reflectancia típicamente detectada por sensores remotos en satélites operativos (Gilabert et al., 1997).
Series temporales
- Series de tiempo en la teledetección
- Prueba Pettitt
- Prueba Mann Kendall
- Prueba de Theil- Sen
Un algoritmo que muestra la fuerza y vitalidad de la vegetación en la superficie terrestre. 24 Los índices de vegetación se han convertido en una excelente fuente de información para monitorear y estudiar la vegetación en el espacio y el tiempo (Ceroni et al., 2015). Es una prueba de no normalidad, no paramétrica y basada en rangos.
La prueba de Theil-Sen es una estadística basada en el análisis de la tendencia de la mediana, que puede considerarse robusta (Theil, 1950; Sen, 1968; Hoaglin et al., 2000). Calcula la mediana de las pendientes entre todas las n(n-1)/2 combinaciones de pares de datos de series temporales.
Sequia
- Sequia Meteorológica
- Sequía hidrológica
- Sequía agrícola
- Sequía socioeconómica
Son expresiones que se sustentan en datos climáticos, que se basan en “la desviación de la precipitación respecto de la media durante un período de tiempo determinado” (Valiente, 2001). Este índice se desarrolló en 1993 (McKee et al., 1993) para caracterizar las brechas de lluvia durante un período. Este índice refleja el impacto de la sequía en la disponibilidad de recursos hídricos; Suele calcularse cuando las precipitaciones se distribuyen de forma anormal, durante períodos inferiores a 12 meses (Bergaoui & Alouini, 2001).
Se puede establecer una definición funcional y cuantitativa de sequía para cada escala temporal utilizando el SPI. En la agricultura, la sequía no comienza cuando hay un período sin lluvias, sino cuando las raíces de los cultivos no pueden obtener agua del suelo, lo que depende más de la humedad del suelo que del régimen de precipitaciones (Batista, 2016).
Modelado de nicho ecológico
30 evolución de la especie, el área accesible (M) es aquella que la especie ha explorado (Soberón & Peterson, 2005). La zona de Go es el lugar del mundo donde las condiciones bióticas y ambientales son favorables y que ha sido explorado por la especie (Soberón & Nakamura, 2009). Varios estudios han utilizado SIG para realizar asociaciones de especies huésped-vector, identificar fuentes de infestación y monitorear patrones después de la aplicación de control químico.
Programas como Maxent, DIvaGis y NicheA utilizan la información ambiental disponible en los sitios donde se encuentra la especie.
Literatura citada
Uso de transformaciones de intensidad-tono-saturación para fusionar datos de imágenes SPOT pancromáticas y multiespectrales. Una técnica generalizada de reemplazo de componentes para la mejora espacial de imágenes multiespectrales utilizando un conjunto de datos de mayor resolución. Una técnica rápida de fusión de intensidad, tono y saturación con ajuste espectral para imágenes IKONOS.
Aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes espectrales de series temporales utilizando características multitemporales y espectrales combinadas. Análisis de la variación espacio-temporal de un pinar afectado por la chinche Ocoaxo cardonai en dos microcuencas de
Análisis de la variación espacio temporal del bosque de pino afectado por
Resumen
Abstract
Introducción
Por ejemplo, Spruce et al. 2011) utilizaron NDVI para identificar y rastrear infestaciones de la defoliadora Lymantria dispar en el norte de Estados Unidos. 2020) utilizaron teledetección para detectar infestaciones del escarabajo de la corteza Dendroctonus frontalis Zimmerman en el sureste de Estados Unidos. En México, en 2011, en la Sierra Norte de Puebla, se presentaron los primeros reportes de amarillamiento de agujas de pino y su caída prematura.
Posteriormente se supo que el principal agente causal fue el salivazo del pino (Ocoaxo cardonai Castro) (Castro-Valderrama et al., 2018), pues las ninfas de estos insectos se alimentan de la savia de las raíces de los pinos y de los adultos de los pinos. agujas, lo que provoca decoloración y caída prematura y, en casos más graves, la muerte. Dado que mediante imágenes satelitales se registraron los cambios en el color de las acículas y su posterior caída prematura en rodales de pino, el propósito del presente trabajo de investigación es:
Objetivo
De manera similar, Schrader et al. 2016) utilizaron datos fenológicos registrados con MODIS NDVI para estimar el daño causado por los descortezadores Dendroctonus ponderosae Hopkins, en Pinus contorta Douglas ex Loudon y Dendroctonus rufipennis Kirby, en Picea engelmanni Parry ex Engelmann, en Colorado, EE. UU.
Materiales y métodos
- Descripción del área de estudio
- Obtención de los datos para la elaboración de series de tiempo
- Análisis estadístico
- Zonas de monitoreo y validación
Las series temporales NDVI intermensuales e interanuales (en formato raster) se extrajeron de imágenes satelitales Landsat Tm/ETM, con una resolución espacial de 30 m, todas las series temporales se procesaron mediante la aplicación web Google Earth Engine®; herramienta que puede procesar y analizar datos geoespaciales en la nube, crear imágenes atmosféricamente corregidas y permitir el enmascaramiento de nubes. Luego, para determinar el aumento o disminución por unidad de tiempo de la serie, se utilizó la prueba no paramétrica de Theil-Sen, T-Sen (Sen, 1968), que es la pendiente promedio de una regresión lineal, y ajustada por Yue y Wang (2004), con un enfoque de corrección de la varianza en series correlacionadas.
En cuanto a la identificación de puntos de cambio en los valores medios de las series temporales del NDVI, se realizó mediante la prueba no paramétrica de rango de Pettitt (Ayuso, 2017). Las tendencias del NDVI a escala de píxeles se determinaron utilizando el estimador T-Sen (Sen, 1968), modificado por Yue y Wang (2004), a partir de una secuencia de imágenes interiores adquiridas desde la plataforma Landsat TM/ETM con una resolución espacial de 30 m.
Resultados
- Tendencias y Puntos de cambio de las series de tiempo de los NDVI
- Patrones espaciales de las tendencias en la vegetación afectadas por
43 rotura de agujas; y una vez establecidos, se limitaron a polígonos, siendo las zonas más afectadas en cuanto a la magnitud del impacto de Ocoaxo Cardonai. Área de 48 hojas de vegetación de pino, en el microestanque de estudio (Jiang et al, 2015). Según los resultados obtenidos del análisis espacial, ha) de los píxeles del microestanque mostraron áreas estables (gris), sin cambios evidentes en el NDVI, lo que significa que no hubo cambios en el área foliar de la vegetación. de la saliva, para el período de estudio.
Estas disminuciones coincidieron con los monitoreos de áreas afectadas en 2017 y 2018, verificando la exactitud de este estimador en la identificación de la vegetación afectada por el Ocoaxo cardonai Castro, identificado como el causante de la defoliación de los pinos en las microcuencas de estudio. Finalmente, el 12.97% de la microcuenca de estudio (color verde) equivalente a 2208.73 ha presentó tendencias positivas mayores a 0.005 según la clasificación establecida, lo que significa que su área foliar aumentó.
Conclusión
51 vegetación para el periodo 2010-2019 a nivel de píxel mediante la prueba de Theil-Sen, reveló áreas con disminución de la vegetación forestal, con 1747,94 ha afectadas por la defoliación de pinos.
Literatura citada
Detección de árboles dañados por plagas en bosques religiosos de Abies en la Reserva de la Biosfera de la Mariposa Monarca mediante fotografías aéreas infrarrojas. Evaluación de métodos para detectar la mortalidad de árboles inducida por el escarabajo de la corteza utilizando imágenes Landsat de fecha única y de varias fechas. Caracterización de áreas afectadas por el agente causal de la caída de hojas de pino en Puebla, México.
Assessment of MODIS NDVI time series data products for detecting forest defoliation due to gypsy moth outbreaks. Using MODIS NDVI products to map tree mortality levels in forests affected by mountain pine beetle outbreaks.
Resumen
Abstract
Introducción
Objetivo
Materiales y métodos
- Localización del área de estudio
- Obtención de los datos de ocurrencia
- Variables ambientales
- Modelado de nicho ecológico
- Validación
Broennimann et al., (2012) y Guisan & Zimmermann, (2000) mencionan que aplicando datos de ocurrencia de especies, a través del modelado de nodos ecológicos, utilizando Sistemas de Información Geográfica (SIG) es posible determinar el área de distribución potencial de una especie. obtenido. Para el análisis de la distribución potencial de Ocoaxo cardonai se utilizó la versión de escritorio 3.4.4 del algoritmo de Máxima Entropía (MAXENT [Phillips et al., 2006]). El algoritmo utilizado utiliza una técnica de aprendizaje automático para seleccionar los mejores modelos a partir de los datos disponibles (Phillips et al., 2006).
Todos los puntos se incluyeron para el modelado ya que se obtuvieron pocos registros (Martínez et al., 2016). 62 significa una clasificación aleatoria, mientras que un valor de 1 indica un ajuste perfecto (Yánez et al., 2016).
Resultados y discusiones
Marmion et al., (2009) afirman que los modelos predictivos de distribución de especies son muy útiles y de bajo costo a la hora de planificar y/o gestionar la biodiversidad en regiones con poca información de estudio. Que, en este caso, es conocer la distribución potencial de la especie Ocoaxo para la detección temprana de otra infestación en su área de distribución. Por tanto, la elección de las variables adecuadas es un punto muy importante en la modelización, ya que puede producirse cierto sesgo por desconocimiento del tema de estudio o de la biología de la especie (Yánez et al., 2016).
La distribución geográfica potencial de Ocoaxo cardonai en los microestanques del estudio muestra una distribución potencial ha), con potencial cero ha) del área total de los microestanques. La FIGURA 10 muestra las curvas de respuesta de las variables bioambientales para modelar la distribución geográfica de Ocoaxo Cardonai en las que su distribución es más probable.
Conclusiones
Literatura citada
Modelado de nicho ecológico de especies del género Abies (pinaceae) en México: algunas implicaciones taxonómicas y de conservación. Modelado de la distribución geográfica potencial de dos especies de psitácidas neotropicales utilizando variables climáticas y topográficas.
