Distribución de la cobertura vegetal y del uso del terreno del municipio de Zapotitlán, Puebla, México

Autores/as

  • Mayra Mónica Herández-Moreno Universidad Nacional Autónoma de México http://orcid.org/0000-0002-2866-0700
  • Oswaldo Téllez Valdés Universidad Nacional Autónoma de México
  • Enrique Martínez Meyer Universidad Nacional Autónoma de México
  • Luis Alfredo Islas-Saldaña Universidad Nacional Autónoma de México
  • Víctor Manuel Salazar-Rojas Universidad Nacional Autónoma de México
  • Humberto Macías-Cuéllar Universidad Nacional Autónoma de México

DOI:

https://doi.org/10.22201/ib.20078706e.2021.92.3649

Palabras clave:

Valle de Tehuacán-Cuicatlán, Asociaciones vegetales, Clasificación de imágenes por aprendizaje automatizado, Bosques aleatorios, LANDSAT-8

Resumen

La identificación de la distribución espacial de la cobertura vegetal y el uso del terreno (CVUT) es relevante para la evaluación y planificación del manejo sustentable de cualquier territorio. El objetivo de este trabajo es mostrar la distribución actual de CVUT en el municipio de Zapotitlán, Puebla, con un mapa en escala 1:50,000. Se realizó una clasificación de una imagen de satélite Landsat-8 OLI, utilizando el método de bosques aleatorios, datos de verificación de campo y datos auxiliares (variables topográficas y climáticas). Se obtuvo un valor de exactitud total de la clasificación de 68% y un coeficiente de Kappa de 0.63. El 79.7% de la zona presenta cobertura vegetal natural, siendo la tetechera de Cephalocereus tetetzo la clase dominante (21.2%). En 8.9% del territorio se realizan actividades agrícolas y el 10.1% está desprovista de cobertura vegetal. La zona de estudio presenta un nivel bajo de transformación territorial, sin embargo, elaborar la cartografía de la distribución de la CVUT en la escala geográfica señalada, permitirá analizar los procesos de modificación o conversión, valorar el impacto de las acciones de conservación y orientar acciones de manejo sustentable de las coberturas vegetales reconocidas en el área.

Biografía del autor/a

Mayra Mónica Herández-Moreno, Universidad Nacional Autónoma de México

Laboratorio de Gestión del Conocimiento - UBIPRO Facultad de Estudios Superiores Iztacala 

Oswaldo Téllez Valdés, Universidad Nacional Autónoma de México

Laboratorio de Recursos Naturlaes. UBIPRO Facultad de Estudios Superiores Iztacala

Enrique Martínez Meyer, Universidad Nacional Autónoma de México

Instituto de Biología, 

Biogeografía y Ecología

Luis Alfredo Islas-Saldaña, Universidad Nacional Autónoma de México

Instituto de Investigaciones en Ecosistemas y Sustentabilidad, 

Investigación transdisciplinaria para el manejo de socioecosistemas

Víctor Manuel Salazar-Rojas, Universidad Nacional Autónoma de México

Laboratorio de Gestión del Conocimiento - UBIPRO,

Facultad de Estudios Superiores Iztacala

Humberto Macías-Cuéllar, Universidad Nacional Autónoma de México

Laboratorio de Gestión del Conocimiento - UBIPRO,

Facultad de Estudios Superiores Iztacala

Citas

Adams, B., Iverson, L., Matthews, S., Peters, M., Prasad, A. y Hix, D. M. (2020). Mapping forest composition with landsat time series: An evaluation of seasonal composites and harmonic regression. Remote Sensing, 12, 610. https://doi.org/10.3390/rs12040610

Aldalur, B. y Santamaría, M. (2002). Realce de imágenes: filtrado espacial. Revista de Teledetección, 17, 31–42.

Arias-Toledo A. A., Valverde, V. M. T. y Reyes, S. J. (2000). Las plantas de la región de Zapotitlán Salinas. México D.F.: Semarnap.

Aronoff, S. (2005). Remote sensing for GIS managers. Redlands, California: Environmental Systems Research.

Breinman, L. y Cutler, A. (2018). Package ‘randomForest’. Breinman and Cutler´s random forest for classification and regression. Recuperado 25 abril, 2020 de: https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/

Casas, A., Camou, A., Otero-Arnaiz, A., Rangel-Landa, S., Cruse-Sanders, J., Solís, L. et al. (2014). Manejo tradicional de biodiversidad y ecosistemas en Mesoamérica: el valle de Tehuacán. Investigación Ambiental, 6, 23–44.

Casas, A., Lira, R., Torres, I., Delgado, A., Moreno-Calles, A. I., Rangel-Landa, S. et al. (2016). Ethnobotany for sustainable ecosystem management: a regional perspective in the Tehuacán Valley. En R. Lira, A. Casas y J. Blancas (Eds.), Ethnobotany of Mexico (pp. 179–206). New York: Springer.

Bhatnagar, S., Gill, L., Regan, S., Naughton, O., Johnston, P., Waldren, S. et al. (2020). Mapping vegetation communities inside wetlands using Sentinel-2 imagery in Ireland. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 88, 102083. https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102083

Cheung-Wai, Ch. J. y Paelinckx, D. (2008). Evaluation of random forest and adaboost tree-based ensamble classification and spectral band selection for ecotope mapping using airborne hyperspectral imagery. Remote Sensing of Environment, 112, 2999–3011.

Chilar, J. y Jansen, L. J. (2001). From land cover to land use: a methodology for efficient land use mapping over large areas. Professional Geographer, 53, 275–289.

Cobos, M. E., Townsend, P. A., Barve, N. y Osorio-Olvera, L. (2019). Kuenm: An R package for detailed development of ecological niche models using Maxent. Peer J, 7, e6281. https://doi.org/10.7717/peerj.6281

Conabio (Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad). (2020). Geoportal del Sistema Nacional de Información sobre Biodiversidad. Recuperado el 8 de abril, 2020 de: http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/

Congalton, R. G. y Green, K. (2019). Assessing the accuracy of remotely sensed data principles and practices. 3a Ed. Boca Raton: CRC Press.

Congedo, L. (2016). Semi-automatic classification plugin documentation. http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.29474.02242/1

Cuervo-Robayo, A. P., Téllez, V. O., Gómez-Albores, M. A., Venegas-Barrera, C. S., Manjarrez, J. y Martínez-Meyer, E. (2014). An update of high-resolution monthly climate surfaces for Mexico. International Journal of Climatology, 34, 2427–2437. https://doi.org/10.1002/joc.3848

Dávila, P., Arizmendi, M. C., Valiente-Banuet, A., Villaseñor, J. L., Casas, A y Lira, R. (2002). Biological diversity in the Tehuacán–Cuicatlán Valley, Mexico. Biodiversity and Conservation, 11, 421–442.

EIONET (European Topic Centre on Land Use and Spatial Information). (2020). Recuperada el 02 junio, de 2020 de: https://inspire.ec.europa.eu/theme/lc

Franco, R. (2017). Composiciones LANDSAT en ArcGis. Guía básica. México D. F. Recuperado el 12 abril, 2020 de: http://mixdyr.wordpress.com

García, E. (2004). Modificaciones al sistema de clasificación climática de Köppen, para adaptarlo a las condiciones de la República Mexicana. México D.F.: Instituto de Geografía, UNAM.

Ghosh, A., Sharma, R. y Joshi, P. K. (2014). Random forest classification of urban landscape using Landsat archive and ancillary data: combining seasonal maps with decision level fusion. Applied Geography, 48, 31–41. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2014.01.003

Gómez-Pompa, A. (1965). La vegetación de México. Boletín de la Sociedad Botánica de México, 29, 76–120.

González-Medrano, F. (2003). Las comunidades vegetales de México. México D.F.: INE-Semarnat.

González-Medrano, F. (2012). Las zonas áridas y semiáridas de México y su vegetación. México D.F.: INE-Semarnat.

Guevara, S. (2018). Un nuevo patrimonio mundial el valle de Tehuacán-Cuicatlán: hábitat originario de Mesoamérica. Instituto Nacional de Ecología, México. Recuperado el 03 de marzo, 2020 de: https://www.inecol.mx/inecol/index.php/es/transparencia-inecol/17-ciencia-hoy/800-un-nuevo-patrimonio-mundial-el-valle-de-tehuacan-cuicatlan-habitat-originario-de-mesoamerica

Heywood, V. H. (1954). El concepto de asociación en las comunidades rupícolas. Anales Instituto Botánico A. J. Cavanilles, 11, 463–481.

Hijmans, R. J., van Etten, J., Summer, M., Cheng, J., Bevan, R., Bivand, R. et al. (2019). Package raster. Geographic data analysis and modeling. Recuperado 24 abril, 2020 de: https://cran.r-project.org/web/packages/raster/raster.pdf

Holloway, J. y Mengersen, K. (2018). Statistical machine learning methods and remote sensing for sustainable development goals: a review. Remote Sensing, 10, 1–21. https://doi.org/10.3390/rs10091365

INEGI (Instituto Nacional de Estadística y Geografía). (2002). Conjunto de datos geológicos vectoriales E1406, escala 1:250 000, serie I. Aguascalientes, México: Instituto Nacional de Estadística y Geografía.

INEGI (Instituto Nacional de Estadística y Geografía). (2013). Conjunto de datos vectoriales de información topográfica escala 1:50 000, serie III. México, Aguascalientes, México: Instituto Nacional de Estadística y Geografía.

INEGI (Instituto Nacional de Estadística y Geografía). (2017a). Guía para Interpretación de Cartografía. Uso de Suelo y Vegetación. Escala 1:250,000. Serie VI. Aguascalientes, México: Instituto Nacional de Estadística y Geografía.

INEGI (Instituto Nacional de Estadística y Geografía). (2017b). Conjunto de datos vectoriales de la carta de Uso de Suelo y Vegetación. Escala 1:250,000. Serie VI. Aguascalientes, México: Instituto Nacional de Estadística y Geografía.

Jansen, L. J. M. y Di Gregorio, A. (2002). Parametric Land Cover Classification and Land Use Classification as tools for environmental change detection. Agriculture, Ecosystems and Environment, 91, 89–100.

Jardel, E. J., Maass, M. y Rivera-Monroy, V. H. (2013). La investigación ecológica a largo plazo en México. Jalisco, México: Universidad de Guadalajara, Red Mexicana de Investigación Ecológica a Largo Plazo, Editorial Universitaria.

Kamusoko, C. (2019). Remote sensing image classification in R. Gateway East, Singapore: Springer Geography.

Kuhn, M. (2008). Building predictive models in R using the caret package. Journal of Statistical Software, 28, 1–26.

Lambin, E. F. y Geist, H. J. (2006). Land-use and land cover change. Local processes and global impacts. Berlin: Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Leija, E. G., Valenzuela-Ceballos, S. I., Valencia-Castro, M., Jiménez-González, G., Castañeda-Gaytán, G., Reyes-Hernández, H. et al. (2020). Análisis de cambio en la cobertura vegetal y uso del suelo en la región centro-norte de México. El caso de la cuenca baja del río Nazas. Ecosistemas, 29, 1826. https://doi.org/10.7818/ECOS.1826

Lillesand, T. M., Kiefer, R. W. y Chipman, J. W. (2004). Remote sensing and image interpretation. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons.

López, E., Mendoza, M. E. y Bocco, G. (2010). Cobertura vegetal y uso del terreno. En S. Cram, L. Galicia e I. Israde-Alcántara (Eds.), Atlas de la cuenca del lago de Cuitzeo: análisis de su geografía y entorno socioambiental (pp. 54–59). Ciudad de México, Morelia, Michoacán: Universidad Nacional Autónoma de México/ Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo.

MacNeish R. S. (1992). The origins of agriculture and settled life. Norman y Londres: University of Oklahoma Press.

Manzo-Delgado, L. y Meave, J. A. (2003). La vegetación vista desde el espacio: la fenología foliar a través de la percepción remota. Revista Ciencia, 54, 18–28.

Martínez, E. y Galindo-Leal, C. (2002). La vegetación de Calakmul, Campeche, México: clasificación, descripción y distribución. Boletín de la Sociedad Botánica de México, 71, 7–32.

McAuliffe, J. R., Sundt, P. C., Valiente-Banuet, A., Casas, A. y Viveros, J. L. (2001). Pre-columbian soil erosion persistent ecological changes and collapse of a subsistence agricultural economy in the semi-arid Tehuacan Valley Mexico’s ‘Cradle of Maize’. Journal of Arid Environments, 47, 47–75. http://dx.doi:10.1006/jare.2000.0691

Medina-Sánchez, J., McLaren, S. J., Ortega-Ramírez, J. y Valiente-Banuet, A. (2020). Tectono-stratigraphic basin evolution in the Tehuacán-Mixteca highlands, south western México. Heliyon, 6, 1–18. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e03584

Meyer, D., Dimitriadou, E., Hornik, K., Weingessel, A., Leisch, F., Chang, Ch. et al. (2019). Package ‘e1071’. Misc Functions of the Department of Statistics, Probability theory group, TU, Wein. Recuperado 24 de abril, 2020 de: https://cran.r-project.org/web/packages/e1071/e1071.pdf

Miranda, F. (1952). La vegetación de Chiapas. 2 Vols. Tuxtla Gutiérrez, Chiapas: Ediciones del Gobierno del Estado.

Miranda, F. y Hernández, X. E. (1963). Los tipos de vegetación de México y su clasificación. Boletín de la Sociedad Botánica de México, 28, 29–179.

Montaño, A. N. M., García-Sánchez, R., Ochoa-de la Rosa, G. y Monroy-Ata, A. (2006). Relación entre la vegetación arbustiva, el mezquite y el suelo de un ecosistema semiárido en México. Terra Latinoamericana, 24, 193–205.

Montaño, A. N. M. y Monroy, A. (2000). Conservación ecológica de suelos en zonas áridas y semiáridas de México. Ciencia y Desarrollo, XXVI, 26–37.

Mooney, H. A. y Harrison, A. T. (1972). The vegetation gradient on the lower slopes of the Sierra San Pedro Martir in northwest Baja California. Madroño, 21, 439–445.

Muñoz, I. D. J., Horta, P. G., López, G. F., Hernández, M. M. y Soler, A. A. (2007). El valle de Zapotitlán Salinas, Puebla: marco geográfico regional. En M. C. Arizmendi, G. Ávila, F. López, M. Murguía, S. Rodríguez y S. Solórzano (Eds), Deterioro ambiental en zonas áridas. Diez años de experiencia multidisciplinaria (pp. 21–35). Tlalnepantla, México: FES Iztacala, UNAM.

Muñoz, I. D. J., López, F., Hernández, M. M., Soler, A. A. y López, G. J. (2008). Impacto de la pérdida de la vegetación en las propiedades de un suelo aluvial. Terra Latinoamericana, 27, 237–246.

Orr, B. J, Cowie, A. L., Castillo Sánchez, V. M., Chasek, P., Crossman, N. D., Erlewein, A. et al. (2017). Scientific conceptual framework for land degradation neutrality. A report of the science-policy interface. Bonn: United Nations Convention to Combat Desertification (UNCCD).

Osorio, B. O., Valiente-Banuet, A., Dávila, P. y Medina, R. (1996). Tipos de vegetación y diversidad β en el valle de Zapotitlán Salinas, Puebla, México. Boletín de la Sociedad Botánica de México, 59, 35–38.

Pal, M. (2005). Random forest classifier for remote sensing classification. International Journal of Remote Sensing, 26, 217–222.

Paredes-Flores, M., Lira, S. R. y Dávila, A. P. (2007). Estudio etnobotánico de Zapotitlán Salinas, Puebla. Acta Botanica Mexicana, 79, 13–61.

Pereira e Silva, L., Campos, X. A. P., Marques da Silva, R. y Guimaraes, S. C. A. (2020). Modeling land cover change based on an artificial neural network for a semiarid river basin in northeastern Brazil. Global Ecology and Conservation, 21, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2019.e00811

Pérez-Valladares, C. X., Velázquez, A., Moreno-Calles, A. I., Mas, J. F., Torres-García I., Casas, A. et al. (2019). An expert knowledge approach for mapping vegetation cover based upon free access cartographic data: the Tehuacán-Cuicatlán Valley, Central Mexico. Biodiversity and Conservation, 28, 1361–1388. https://doi.org/10.1007/s10531-019-01723-w

Peterson, A. T., Soberón, J., Pearson, R. G., Anderson, R. P., Martínez-Meyer, E., Nakamura, M. et al. (2011). Ecological niches and geographic distributions. Princeton, New Jersey: Princeton University Press.

Phillips, S. J., Anderson, R. P. y Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190, 231–259.

Priego-Santander, A., Bocco, G., Mendoza, M. y Garrido, A. (2010). Propuesta para la generación automatizada de unidades de paisaje, fundamentos y métodos. México D.F.: Semarnat/ CIGA-UNAM.

Reyes-Palomeque, G., Dupuy, J. M., Portillo-Quintero, C. A., Andrade, J. L., Tun-Dzul, F. J. y Hernández-Stefanoni, J. L. (2021). Mapping forest age and characterizing vegetation structure and species composition in tropical dry forests. Ecological Indicators, 120, 106955. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106955

Ripley, B. (2020). Package ‘nnet’. Feed-forward neural networks and multinomial log-linear models. Recuperado el 30 abril, 2020 de: http://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS4/

Rodriguez-Galiano, V. F. y Chica-Rivas, M. (2014). Evaluation of different machine learning methods for land cover mapping of a Mediterranean area using multi-seasonal Landsat images and Digital Terrain Models. International Journal of Digital Earth, 7, 492–509. https://doi:10.1080/17538947.2012.748848

Rotenberg, E. y Yakir, D. (2010). Contribution of semi-arid forests to the climate system. Science, 327, 451–454.

Rzedowski, J. (2006). Vegetación de México. Edición digital. México D.F.: Conabio. https://www.biodiversidad.gob.mx/publicaciones/librosDig/pdf/VegetacionMx_Cont.pdf

Rzedowski, J., Guzmán, G., Hernández, A. y Múñiz, R. (1964). Cartografía de los principales tipos de vegetación de la mitad septentrional del valle de México. Anales de la Escuela Nacional de Ciencias Biológicas. Instituto Politécnico Nacional, México, 13, 31–57.

Sánchez, P. L. (2007). Diagnóstico y consecuencias ecológicas de la extracción y consumo de leña en Colonia San Martín, Valle de Zapotitlán, Puebla (Tesis). Facultad de Estudios Superiores Iztacala, Universidad Nacional Autónoma de México. Estado de México, México.

Schimel, D. S. (2010). Drylands in the Earth System. Science, 327, 418–419.

Semarnat (Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales) y Conanp (Comisión de Áreas Naturales Protegidas). (2013). Programa de manejo de la Reserva de la Biósfera Tehuacán-Cuicatlán. México D.F.: Semarnat, Conanp.

Sharma, R. C., Hará, K. y Tateishi, R. (2017). High-resolution vegetation mapping in Japan by combinig Sentinel-2 and Landsat 8 based multi-temporal datasets through machine learning and cross-validation approach. Land, 6, 1–11. https://doi:10.3390/land6030050

SRTM. (2018). SRTM 90 m Digital elevation database. Recuperado el 30 de abril, 2020 de: http://srtm.csi.cgiar.org/

Téllez, V. O. (2019). Base de datos de la flora del valle de Tehuacán-Cuicatlán, México. México D.F.: Laboratorio de Recursos Naturales-UBIPRO. FES Iztacala, UNAM.

Teme, RDC. (2020). R: a language and environment for statistical computing.

Valiente-Banuet, A., Casas, A., Alcántara, A., Dávila, P., Flores-Hernández, N., Arizmendi, M. C. et al. (2000). La vegetación del valle de Tehuacán-Cuicatlán. Boletín de la Sociedad Botánica de México, 67, 24–74.

Valiente-Banuet, A, Solis, L., Dávila, P., Arizmendi, M. C., Silva, P. C., Ortega-Ramírez, J. et al. (2009). Guía de la vegetación del valle de Tehuacán-Cuicatlán. México D.F.: UNAM/ Conabio/ INAH/ UAT/ Fundación para la Reserva de la Biósfera Tehuacán–Cuicatlán.

Vallejo, M., Casas, A., Pérez-Negrón, E., Moreno-Calles, A. I., Hernández-Ordoñez, O., Téllez, O. et al. (2015). Agroforestry systems of the lowland alluvial valleys of the Tehuacán-Cuicatlán Biosphere Reserve: an evaluation of their biocultural capacity. Journal of Ethnobiology and Ethnomedicine, 11, 1–18.

Vázquez, D. T. P. (2019). Intervenciones y transformaciones en la organización comunitaria y el manejo de los recursos comunes en Zapotitlán Salinas, Puebla (Tesis de Maestría en Ciencias de la Sostenibilidad). Universidad Nacional Autónoma de México. Ciudad de México, México.

Vega, G. A., López-García, J. y Manzo, D. L. L. (2008). Análisis espectral y visual de vegetación y uso del suelo con imágenes Landsat ETM+ con apoyo de fotografías aéreas digitales en el Corredor Biológico Chichinautzin, Morelos, México. Investigaciones Geográficas, 67, 59–75.

Velasco-Molina, A. (1991). Las zonas áridas y semiáridas: sus características y manejo. México D.F.: Limusa.

Von Thaden, J. J., Laborde, J., Guevara, S. y Mokondoko-Delgadillo, P. (2020). Dinámica de los cambios en el uso del suelo y cobertura vegetal en la Reserva de la Biosfera Los Tuxtlas (2006-2016). Revista Mexicana de Biodiversidad, 91, e913190. https://doi.org/10.22201/ib.20078706e.2020.91.3190

Xie, G., Niculecu, S., Lam, Ch. y Seveno, E. (2019). Machine learning methods and classification of vegetation in Brest France. Remote Sensing Technologies and Applications in Urban Environments, IV, 111570J. https://doi.org/10.1117/12.2533436

Xu, T. y Hutchinson, M. (2013). ANUCLIM v. 6.1. Institute of Advanced Studies. Fenner School of Environment and Society. Australia National University.

Yeo, S., Lafon, V., Alard, D., Curti, C., Dehouck, A. y Benot, M. L. (2020). Classification and mapping of saltmarsh vegetation combining multispectral images with field data. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 236, 106643. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2020.106643

Zaffar, A., Safriel, U., Niemeijer, D. y White, R. (2005). Ecosistemas y bienestar humano. Síntesis sobre desertificación. Informe de la evaluación de los ecosistemas del milenio. Washington D.C.: World Resources Institute.

Zavala, H. J. A. (1980). Estudios ecológicos en el valle semiárido de Zapotitlán de las Salinas, Puebla; clasificación de la vegetación (Tesis). Facultad de Ciencias, UNAM. México D.F.

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Publicado

2021-08-18

Número

Sección

MANEJO Y APROVECHAMIENTO DE RECURSOS