Evaluando el desempeño de índices espectrales para identificar humedales alto andinos

Abstract

Los humedales altoandinos son hábitats fundamentales para las formas de vida que se han adaptado a estos ecosistemas extremos de alta montaña, y para los seres vivos que habitan en las partes bajas de la cuenca; son espacios que albergan alta diversidad de flora y fauna propias de estos lugares y están fuertemente asociados con el componente hídrico. De allí radica la importancia de identificar y monitorear, utilizando métodos fácilmente aplicables y que permitan obtener resultados cada dos semanas aproximadamente, que sean poco costosos y altamente confiables. Los métodos de monitoreo en periodos cortos, económicamente rentables y proveen información confiable, corresponden a las evaluaciones mediante imágenes satelitales, específicamente aplicando los métodos de índices espectrales. De tal modo, el objetivo de la investigación fue evaluar el desempeño de seis índices, considerados como los más utilizados para identificar humedales altoandinos (índice de humedad a nivel de superficie, índice de diferencia normalizada de agua, índice de vegetación de diferencia normalizada, índice de vegetación mejorada, índice de vegetación ajustada a la superficie y tasseled CAP vegetación), en periodos de escasa precipitación, utilizando imágenes Landsat 8 OLI. Comparando el desempeño de los referidos índices en la identificación de humedales mediante el aprendizaje estadístico de validación cruzada y bootstrap, el índice que mostró mejor desempeño fue tasseled CAP vegetación, revelando el valor más bajo del promedio de error medio cuadrático de las iteraciones entre la tasa de error de prueba y el entrenamiento. El índice tasseled CAP vegetación, muestra mayor confiabilidad para identificar y evaluar humedales altoandinos.

Keywords

• Índices espectrales
• ecosistemas de alta montaña
• identificación de humedales
• validación cruzada