Manglares

Satélite de la aldea de Nukuni en Ono-i-Lau, Fiji. Ono-i-Lau es un grupo de islas dentro de un sistema de barrera de arrecifes en el archipiélago fiyiano de las islas Lau. Foto © Planet Labs Inc.

La plataforma Global Mangrove Watch brinda acceso al mapa más completo y actualizado de la extensión de los manglares a escala mundial. La metodología utilizada para crear este mapa a partir de datos de teledetección se resume a continuación. Para una descripción completa ver Se abre en una nueva ventanaBunting et al. 2018.

Manglares Australia Matt Curnock Ocean Image Bank

Árbol de mangle en la isla de Orfeo, Australia. Crédito: Matt Curnock/Ocean Image Bank

Encontrar manglares

Para mapear los manglares, el primer paso es apuntar solo a las áreas donde pueden existir manglares. Utilizando las características del hábitat de los manglares, se puede eliminar gran parte de las áreas no costeras y no tropicales. Se utiliza una combinación de métodos:

  1. Con base en los mapas de manglares existentes, identifique las áreas donde se espera que existan manglares.
  2. Utilizando los datos de elevación de NASA Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), excluya áreas sobre zonas costeras bajas para crear una capa de hábitat de manglar
  3. Usando una máscara de agua costera, excluya las áreas de tierras secas.

Adquirir Imágenes de Teledetección

Una vez que se ha enmarcado el área de interés, el equipo adquiere imágenes de teledetección de dos sensores diferentes: imágenes satelitales ópticas de Landsat 5 / Landsat 7 e imágenes satelitales de radar de ALOS PALSAR Radar. Debido a la nubosidad, las diferencias en la vegetación según las estaciones y otros cambios naturales, se utilizan múltiples imágenes tomadas en diferentes momentos entre 2009 y 2011 para la misma área, corrigiendo, llenando vacíos y complementándose entre sí.

Deltas en Gabón Landsat

Imagen de deltas en Gabón visualizada utilizando diferentes combinaciones de bandas de las bandas Landsat y ALOS PALSAR. Estas combinaciones de colores se utilizaron para identificar áreas inundadas y manglares. Fuente: Aldous et al. 2021

Procesando las Imágenes

Una vez seleccionadas, las imágenes están listas para ser procesadas y generar datos de entrenamiento. Para el mapa de extensión de manglares de Global Mangrove Watch, se utilizaron 128 millones de muestras como datos de entrenamiento.

Clasificación de imagen

Una vez generados los datos de entrenamiento, se realiza la clasificación de las imágenes. En el caso de los mapas de extensión de manglares, la clasificación se basa tanto en datos de radar como ópticos y cada píxel recibe la atribución de una clase de manglares o de no manglares.

Validación

El mapa resultante de la extensión de los manglares se verifica en busca de errores, un proceso de validación que compara la clasificación con áreas conocidas de presencia o ausencia de manglares, que generalmente son diferentes de los datos de entrenamiento.

Creación de actualizaciones anuales de la extensión de los manglares

Con el fin de crear un nuevo mapa de la extensión de los manglares cada año, el equipo de Global Mangrove Watch ha creado un proceso que identifica los cambios en el mapa de la extensión de los manglares de 2010. Este método de detección de cambio de mapa a imagen se usa porque rara vez hay suficientes imágenes disponibles cada año para hacer un nuevo mapa y, al reducir la cantidad de procesamiento de datos, el equipo puede generar productos más rápidos con una entrada computacional mucho menor.

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