El uso de sensores remotos para la detección y monitoreo de humedales: el esfuerzo de DUMAC en México.

| 09 de Septiembre, 2022

Por Laura Jiménez y Norma Rangel

El mapeo de humedales es una tarea que ayuda a localizar y a evaluar el estado de los recursos naturales, también nos ayuda a entender problemáticas que rodean los recursos hídricos, mismos que son aprovechados por la flora, fauna y por los seres humanos. Hasta finales de la década de 1960, las investigaciones enfocadas en los humedales tenían una aproximación académica, que se enfocaba en el análisis ecológico de los hábitats; sin embargo, fue hasta que se reconoció su valor socio-ecológico, cuando se comenzaron a establecer esfuerzos de legislación y de regulación de su uso. Se requirió de un método para facilitar y acelerar la identificación de los tipos y extensión de los humedales, los cuales pueden cubrir desde áreas pequeñas a abarcar grandes extensiones.

Dada la falta de conocimiento que se tenía de los humedales en México al respecto de estos temas, fue que, en 1991, DUMAC inició a través del establecimiento de su Programa de “inventario nacional de humedales” y con la aplicación de técnicas de percepción remota, que incluyen herramientas especializadas para el monitoreo de la tierra usando imágenes satelitales, la generación de la información sobre las características y la extensión de los humedales en México, como la información básica necesaria para guiar sus acciones de conservación de estos ecosistemas, sobre todo aquellos de importancia para la distribución de las aves acuáticas migratorias y residentes.

La percepción remota aplicada a humedales

Comenzando con la descripción de los satélites. Estos son objetos que orbitan alrededor de un planeta, y pueden ser naturales como la Luna o creados artificialmente por los humanos. Los satélites artificiales tienen diferentes funciones para el beneficio de la sociedad como proveer servicios de telecomunicación, meteorológicos, militares o científicos, en donde de manera particular una de sus aplicaciones es el monitoreo de la superficie terrestre. Este tipo de satélites tienen sensores de diferentes características y capacidades que detectan información de la Tierra; y una forma de adquirir la información es medir la cantidad de energía solar que reflejan diferentes objetos en la superficie terrestre. Un ejemplo de lo anterior, puede ser la cantidad de energía solar que refleja el suelo sin vegetación en comparación a un área con vegetación, en donde dependiendo de los colores y las propiedades del suelo y las plantas, la luz se refleja de diferente intensidad.

La información derivada de los sensores se adquiere en forma de imagen satelital, estas están conformadas por matrices de pixeles como se muestra en la figura 1 y se puede comparar con una fotografía común, si se hiciera un acercamiento, con la diferencia de que cada pixel tiene diferentes valores que corresponden a la cantidad de energía que reflejan las diferentes coberturas de la Tierra.

Figura 1. Acercamiento de una imagen satelital, cada cuadro o pixel tiene tonalidades de grises que responden a diferentes valores relacionados a la cantidad de energía solar reflejada por una superficie.

Una de las principales aplicaciones de las imágenes satelitales es la distinción y categorización de diferentes coberturas terrestres, p. e. áreas urbanas, cultivos, bosques, humedales, etc. Esta identificación permite caracterizar sus extensiones, su localización y su distribución. Además, la elaboración de diferentes clasificaciones en un rango de tiempo, permite entender la dinámica de áreas muy extensas de la tierra, por ejemplo, a través de estudios espaciales de cambio de uso y cubierta del suelo como la pérdida de bosques, crecimiento de las ciudades, la expansión de la frontera agrícola, la pérdida de ríos o lagos, etc.

¿Qué son los humedales?

Existen diversas definiciones de humedal en la literatura científica, pero uno de los conceptos más completos y aceptados es el de Cowardin y colaboradores (1979), que define a los humedales como las “áreas en donde la saturación con agua es el factor dominante que determina la naturaleza del desarrollo del suelo y del tipo de comunidades de plantas y animales que vive en su superficie. Una característica que comparten los humedales es que el suelo está saturado al menos periódicamente. Los humedales son áreas de transición entre los sistemas acuáticos y terrestres, en donde el nivel freático usualmente está a nivel de superficie o cerca de esta, o la superficie está cubierta por aguas poco profundas”.

Como la misión de DUMAC es conservar, proteger, restaurar y manejar los humedales de México, ha sido una constante el continuo interés por generar la información base que permita realizar actividades encaminadas a lograr los objetivos de DUMAC, sobre todo en lo que respecta a la localización e identificación de la problemática que afecta a estos sitios e incide en lograr su conservación a largo plazo.

Durante los treinta y un años de experiencia en los que DUMAC ha monitoreado los humedales de México, se ha desarrollado una metodología estandarizada que ha permitido delimitarlos y clasificarlos de forma precisa, utilizando el sistema de clasificación de humedales de Cowardin. Para lograr esto, se han establecido diferentes criterios, entre los que se encuentran la exhaustiva búsqueda de imágenes satelitales de diferentes años que permita caracterizar los diferentes periodos y límites físicos de inundación; también se toma en cuenta la vegetación hidrófila y pionera, que forma parte de estos sistemas y cumplen funciones específicas. Así como los diferentes usos de suelos que están relacionados con la dinámica hidrológica de los humedales: tales como la agricultura de humedad residual como cultivos de arroz, o la acuicultura como la construcción de granjas para la producción de camarón, charcas para la producción de sal, entre otros.

Imágenes de percepción remota

Para hacer detección y clasificación de humedales es importante considerar la resolución espacial, espectral y temporal de las imágenes. Comenzando con la resolución espacial, esta se refiere al tamaño que cubre un pixel en la superficie y se pueden clasificar en alta, moderada y baja resolución, es decir, alta puede ir desde 1 metro o menos, moderada entre 10 a 30 m y baja de 60 a 500 m. Esta característica permite identificar con diferente nivel de detalle las coberturas del suelo. Por ejemplo, en la siguiente imagen se muestra una comparación de un mismo sitio visto con diferentes tipos de imágenes y resolución. Cabe aclarar que la composición de color hace resaltar la vegetación en color rojo y el agua en azul. Lo que vemos en la primera imagen es de Landsat-8 con resolución de 30 metros, donde apenas se distingue un río, porque resalta el agua y con mucho menos detalle lo que lo rodea, en donde principalmente se diferencia la vegetación ribereña. La segunda imagen es del satélite Sentinel-2, con resolución de 10 metros en donde se observa con mejor detalle el canal principal del río, así como los límites laterales del cauce y con mejor detalle los límites de la vegetación ribereña con el matorral de las montañas. Por último, una imagen del satélite comercial WorldView-3 que tiene 2 metros de resolución, en donde se pueden distinguir con más detalle el canal inundado del río, los márgenes del caudal, la vegetación aledaña, y es posible inferir que en la vegetación ribereña predominan los árboles.

FIGURA 2. Comparación de un mismo sitio riberino, visto con diferentes tipos de imágenes y resolución.

c) Imagen Worldview-3

Algunas de las ventajas de usar imágenes de resolución moderada y baja es que con una sola imagen se puede cubrir grandes extensiones de terreno, lo cual facilita el tiempo de procesamiento de la información. Por otro lado, la temporalidad es más amplia, por ejemplo, con imágenes de Landsat se pueden obtener datos desde los años 70s hasta la fecha. Además, la frecuencia de captura de imágenes es mayor. Ejemplificando lo anterior, el satélite Landsat-8 tiene una resolución temporal de 16 días en todo el mundo y una imagen cubre 170 km x 185 km. Otro satélite de baja resolución es MODIS que toma imágenes cada 1 o 2 días con resolución de 250 m y una imagen puede cubrir 2,330 km, por lo tanto, si se quieren analizar los cambios en un periodo de tiempo amplio y a escalas nacionales o mundiales este tipo de imágenes son las más adecuadas.

Otro aspecto importante es la resolución espectral de las imágenes, que consiste básicamente en qué regiones del espectro electromagnético trabaja un sensor y en cuántos canales o bandas divide la información; es decir, mientras más bandas tiene una imagen, se puede obtener mayor información del terreno. Los satélites de observación de la Tierra pueden obtener información desde el espectro visible que es todo lo que podemos ver con el ojo humano, que tiene una longitud de onda de <10^-4m (figura 2), pero además registran información en infrarrojo, térmico y microondas.

En el caso de los sensores de microondas, que se les conoce como radar de apertura sintética (SAR por sus siglas en inglés), estos son pulsos de energía que los mismos sensores lanzan de forma artificial a la superficie terrestre y estos chocan con diferentes superficies y rebotan de regreso al sensor. Sus ventajas es que capturan información a través de las nubes y dependiendo de su capacidad, también puede capturar información bajo las copas de los árboles. Este sensor se ha usado para identificar ciertos tipos de bosques que se inundan ya que la señal tiene un comportamiento particular que causa doble rebote con el agua y los árboles. Por otro lado, con la información térmica, se ha encontrado una correlación entre la temperatura del agua y ciertos tipos de vegetación dentro del agua. También se usa para discriminar entre superficies de agua abierta y de vegetación densa.

FIGURA 3.  En el espectro electromagnético se resalta en amarillo el rango de energía que
pueden trabajar los sensores de observación de la tierra, que va de una frecuencia de
longitud de onda en metros de los 10^-5 a 10^-1. (Fuente de imagen: El País, 2009 (https://elpais.com/sociedad/2009/01/15/actualidad/1231974010_850215.html)

En el caso de los sensores ópticos, los cuales usan el rango de energía visible, infrarroja y térmica, el número de bandas espectrales se pueden combinar en diferente orden para resaltar ciertos atributos de las coberturas de la tierra, como humedales, bosques, pastizales etc. La figura 3 muestra una imagen Worldview-3 de 4 bandas en donde la combinación ayuda a resaltar la vegetación vigorosa en rojo, a menos vigorosa en gris, los cuerpos de agua se visualizan en color azul, mientras que el suelo sin vegetación se distingue en tonos blancos. Con base en esta imagen, se podría pensar que la zona de humedales se limita a las zonas en tono azul que son áreas inundadas y las zonas de tonalidad roja adyacentes a estos, que es la vegetación emergente que se asocia a humedales.

FIGURA 4. Imagen del satélite Worldview-3 mostrando una zona de humedales en Cuatrociénegas, Coahuila.

Por otro lado, si usáramos la imagen Landsat-8 de la figura 4, que tiene 8 bandas, tomando en cuenta la misma área, la composición de colores resaltaría las áreas húmedas e inundadas en tonos azules y tonos que van del morado a lila, mientras que la vegetación vigorosa se vería en tonos grises y el suelo desnudo o con poca vegetación en blanco y verde. Al comparar ambas imágenes, se observa que los humedales se extienden más allá de lo que aparentemente se observa en la imagen Wolrdview-3. Esto es debido a que la imagen de Landsat tiene mayor resolución espectral (8 bandas) pero menor resolución espacial (30 metros) comparado con Worldview (4 bandas y 2 metros). Cabe mencionar que no todas las imágenes de Worldview cuentan con solo 4 bandas, pueden tener hasta 8 y 16 dependiendo del sensor. En este caso resulta enriquecedor tener ambos tipos de imágenes para ayudar a distinguir mejor los límites máximos de inundación de los humedales, como una información muy importante para establecer mejores acciones para su conservación que incluya toda la unidad de paisaje del humedal.

FIGURA 5. Imagen del satélite Landsat-8 de la misma zona de Cuatrociénegas, Coahuila.

La ventaja que tiene las imágenes de alta resolución es la identificación de humedales de menor área, los cuales no podrían ser visibles con imágenes de baja resolución espacial. En el siguiente ejemplo podemos ver una comparación de un sitio con Landsat-8, en donde apenas es distinguible la vegetación emergente del humedal que se muestra en tonalidades grises y rojas. Pero si usamos imágenes Wolrdview, como se muestra en la Figura 6, se puede distinguir claramente la vegetación emergente del humedal, así como las pequeñas pozas inundadas en Cuatro Ciénegas, Coahuila.

FIGURA 6. Imagen Landsat-8 mostrando un área de humedales en Cuatrociénegas, Coahuila.

FIGURA 7. Imagen Worldview de la misma área de humedales pero con mayor resolución.

El uso de otros sensores que no son de tipo óptico, es decir, que no requieren de luz solar para funcionar, también representa ciertas ventajas. Por ejemplo, los sensores de radar SAR, este puede capturar información de día y de noche y su señal se asocia a otro tipo de propiedades como la superficie, como rugosidad, tipo de material y cantidad de humedad. Un ejemplo de cómo se ve este tipo de imágenes se observa a continuación en la figura 7 y que corresponde al satélite Sentinel-1 de radar y los diferentes tonos se asocian a las propiedades antes mencionadas. En comparación con la figura 8 que muestra una imagen de Google Earth, resulta más fácil distinguir las áreas inundadas en azul, la vegetación emergente del humedal que rodea las lagunas en tonos amarillos y las áreas de cultivos en diversas tonalidades asociadas a tipos de cultivos y contenido de humedad. Combinar diversos tipos de sensores remotos es muy útil en la clasificación de humedales, ya que es posible aprovechar las ventajas de cada tipo de imagen para mejorar la caracterización del área para su posterior clasificación. Una desventaja, es que manejar esta variedad de información requiere grandes volúmenes de datos que limitan el tiempo de procesamiento.

FIGURA 8. Imagen de radar Sentinel-1 en composición de color RGB que resalta las zonas inundadas.

FIGURA 9. Imagen de Google Earth de una zona de lagunas en Tamaulipas

Uno de los objetivos de la percepción remota es tomar estas herramientas y hacer monitoreo de los recursos naturales de forma precisa y eficiente para clasificar áreas muy extensas en menor tiempo de procesamiento, lo cual resulta importante para los gobiernos y tomadores de decisiones, ya que en cuanto más rápido se detecten las áreas más propensas a sufrir impactos ambientales debido a cambios en el uso del suelo, es posible plantear soluciones y de esta forma, reducir el impacto que podrían recibir los ecosistemas y los valores y funciones que estos proveen a la sociedad.

El monitoreo de humedales que desarrolla DUMAC

Como se mencionó al inicio, el inventario nacional de humedales que realiza DUMAC se ha generado a través de la clasificación de imágenes satelitales usando el sistema de clasificación de Cowardin, adaptado por DUMAC. Realizarlo ha tenido retos importantes para la institución ya que México cuenta con una gran variedad de tipos de humedales, lo que conlleva la búsqueda de las mejores imágenes disponibles, la aplicación diferentes técnicas, además de un gran esfuerzo de validación en campo. para realizar la interpretación del medio físico, lo que nos permitirá generar clasificaciones más precisas.

La verificación en campo es un paso importante en el proceso de clasificación. Este consiste en la identificación de áreas de interés basadas en las imágenes previamente analizadas. Esto con el fin de asociar tonalidades y texturas a ciertos atributos y clases de humedales y diferenciar coberturas de humedales con tierras altas. La toma de información en campo se hace con recorridos terrestres, vuelos en avioneta o imágenes de dron, ya que algunas de las limitantes es la accesibilidad a los sitios a donde no es posible llegar por vía terrestre o lancha, o incluso los sitios se encuentran en áreas privadas con acceso restringido, por lo tanto, es necesario tomar vías alternas para llevar a cabo la verificación de estos. Finalmente, la evaluación de las clasificaciones es el último paso para obtener el producto final. Esto se hace a través de puntos de verificación en campo que posteriormente se comparan con la clasificación finalizada, y en donde el grado de exactitud pueden ir de 0% a 100%. Para DUMAC es importante obtener evaluaciones con una exactitud mayor al 90% dando una mejor certeza al usuario en el uso de la información de la clasificación de cualquier área dada.

Algunos de los proyectos que se desarrollan actualmente en DUMAC, referente a la clasificación de humedales son Conserving Wetland Biodiversity: Capacity Building and Mapping Mexican Wetlands for Compliance with the Ramsar Convention, el cual consiste en la clasificación y actualización cartográfica de los sitios RAMSAR de México usando imágenes de tipo Wolrdview. Estos sitios se refieren a humedales de importancia internacional por sus características únicas y que albergan una alta biodiversidad, los cuales están protegidos por la convención RAMSAR, cuyo objetivo es conservar y promover el uso racional de los humedales en todo el mundo.

Por otro lado, también se trabaja en el proyecto “Cambio de uso de suelo como un instrumento de planeación para la conservación de los humedales prioritarios: región tierras altas del norte y centro”. En este proyecto se realiza el análisis de cambio del medio físico usando imágenes de Landsat, al interior de 16 cuencas prioritarias para la conservación de humedales en México, considerando un período de 35 años de análisis desde los años de 1985 hasta el 2020. Esto es con el fin de identificar los principales cambios en el terreno y ubicar en dónde suceden, los cuales podrían asociarse al impacto de las actividades en las condiciones de los humedales.

Además, se trabaja el proyecto permanente del Inventario y Clasificación  Nacional de Humedales en México, el cual se puede consultar en el servidor de mapas de DUMAC. Con este proyecto se tienen identificados los humedales a escala 1:100 000 que se distribuyen en todo el país y para el cual se usaron imágenes Landsat de 30 m y ASTER de 15 y 30 m.

Cabe mencionar que hay diferentes sistemas de clasificación para elaborar la clasificación de humedales, es decir, se usan diferentes nomenclaturas y estas varían dependiendo los objetivos del proyecto y puede ser representada en diferentes escalas, dependiendo las necesidades del usuario. Por mencionar algunos sistemas de clasificación, están el de la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA), el de la convención Ramsar o el de Cowardin, éste último, utilizado para la elaboración del inventario oficial de humedales en Estados Unidos. Este esquema de clasificación se divide en niveles de organización jerárquica, que van desde el Sistema, Subsistema, Clase y Subclase, dependiendo del régimen hidrológico y el tipo de vegetación. El sistema se divide en 5 niveles que son Marino, Estuarino, Lacustre, Palustre y Riberino; el Subsistema en ocho niveles que es submareal e intermareal para el sistema marino y estuarino, el subsistema limnético y litoral para el sistema lacustre y los subsistemas mareal, bajo perenne, alto perenne e intermitente para el sistema riberino. Mientras que la Clase se divide en nueve tipos los cuales están asociadas al tipo de sustrato o vegetación que predomina en un área, por ejemplo, fondo rocoso, fondo no consolidado, vegetación acuática etc. También incluye subclases que especifica características del tipo de suelo, presencia de moluscos o tipos de alga, sin embargo, en los proyectos de Dumac no se ha llegado a ese nivel de caracterización.

Una de las principales diferencias entre ambos sistemas de clasificación, es que en el sistema de Cowardin se identifica el tipo de sustrato de cada clase y considera diferentes modificadores antrópicos como cultivos, diques, excavaciones, etc. Mientras que el sistema de DUMAC identifica hasta el nivel de clase y se consideran niveles de inundación y estacionalidad, pero no incluye tipos de sustrato. A continuación, se muestran ejemplos de las clasificaciones de algunos sitios y la comparación de la cartografía final, los cuales muestran diferencias derivadas de la resolución de las imágenes, así como el sistema de clasificación que se usa en cada proyecto.

En las figuras 9 y 10 se muestra el sitio Laguna de Santiaguillo localizada en el estado de Durango, la cual es una de las lagunas más grandes del norte del país y es un sitio prioritario para la conservación de aves. Como se observa en la primera clasificación que es un producto del inventario DUMAC, se identificaron 3 clases de humedales de tipo lacustre y palustre, mientras que por otro lado, en la siguiente clasificación, se identifican 6 clases de humedales, igualmente de tipo lacustre y palustre, sin embargo, se dividieron en más clases derivado de los modificadores del sistema palustre que rodea la laguna y se diferenció el nivel de profundidad que tienen las secciones norte y sur, siendo la parte norte más profunda y permanente de inundación y se clasifica como “Lacustre limnético fondo no consolidado” y la parte sur con inundación estacional y menor profundidad clasificado como “Lacustre litoral costa no consolidada”.

FIGURA 10. A y B corresponden a la información el Inventario Nacional de Humedales de DUMAC
de la laguna de Santiaguillo en Durango.

FIGURA 11. C y D corresponden a los datos y productos resultantes del proyecto del mapeo
y clasificación de sitios Ramsar de México.

El último ejemplo, muestra el sitio Ramsar el río de San Pedro Vado de Meoqui, localizado en el estado de Chihuahua. Para este sitio se diferenciaron 8 clases con sus modificadores. Se identificaron varios bordos a lo largo del río, estos bordos pueden ser observado desde las imágenes, pero es importante verificarlo en campo, así como los tipos de sustratos y las especies de plantas que presenta cada sitio.

FIGURA 12. Muestra de una clasificación derivada de una imagen Worldview para la clasificación
de sitios Ramsar. Se muestra el río San Pedro-Meoqui en Chihuahua.

Consideraciones finales

Las diferentes acciones humanas sobre la cobertura terrestre, tales como la construcción de carreteras y caminos, el desarrollo urbano, la contaminación del agua, la expansión de la agricultura y ganadería, la modificación de las condiciones hidrológicas, entre otros factores antropogénicos, inciden en la acelerada degradación y pérdida de recursos naturales. En este contexto, el futuro de los humedales es incierto, los cambios tanto en sus condiciones naturales como en su extensión, son tan rápidos y dinámicos que cobra relevancia su monitoreo permanente, así como el desarrollo de análisis, como los referidos a los Cambios de Cobertura y Uso del Suelo. Es por esto que, DUMAC incorpora dentro de sus esfuerzos de monitoreo de humedales, las ventajas que ofrecen las herramientas de Percepción Remota, mismas que permiten caracterizar el estado de los humedales, para que en conjunto con análisis biológicos, hidrológicos y de ingeniería civil, coadyuven a identificar estrategias para la conservación, restauración y manejo de humedales, todo a través de los diferentes proyectos llevados a cabo por la institución en convenio con organismos oficiales nacionales e internacionales.