Priorización de áreas de intervención mediante análisis morfométrico e índice de vegetación

La caracterización morfométrica y el análisis del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) puede ser una estrategia en los programas de restauración hidrológica ambiental de cuencas, ya que la interrelación entre el área, forma, relieve, sistema de drenaje y los cambios de la cobertura vegetal causada por la alteración antropogénica permite hacer una priorización de subcuencas para su intervención con prácticas productivo-conservacionistas, a fin de reducir el crecimiento de los sistemas de drenaje en zonas con presencia de eventos meteorológicos extremos que causan deslaves y provocan inundaciones en las partes bajas de las cuencas. El estudio se realizó en la cuenca del río Huehuetán, ubicada en la región del Soconusco del estado de Chiapas, México, con el objetivo de estimar los parámetros morfométricos (lineales y de forma) de 16 subcuencas, así como el NDVI para los años 1993 y 2013, para priorizar los cambios en la cobertura vegetal que afectan la degradación del suelo de las subcuencas para la restauración hidrológica. La metodología permitió definir el orden de intervención de las subcuencas con prácticas de conservación del suelo, agua y obras de control de azolves, para reducir los procesos de erosión hídrica, el crecimiento del sistema de drenaje y la capacidad de transporte del flujo superficial en laderas y cauces

Covariables Ambientales que Definen los Principales Grupos de Suelo en México

La variabilidad de los suelos depende de la interacción de covariables ambientales que intervienen en su formación. En México, se registran 25 grupos de suelo de los 32 que incluye la Base Referencial Mundial (BRM). Este estudio identifica el orden de importancia de 11 covariables ambientales, utilizando el modelo no paramétrico basado en un algoritmo de aprendizaje automático supervisado denominado random forest, el cual caracteriza 19 grupos de suelo que incluyen el 99.2% del territorio nacional. Las covariables que se incluyeron fueron, curvatura, densidad de drenaje, distancia al cauce más cercano, geología, índice de aridez, índice de humedad topográfica, índice de posición topográfica, índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), radiación, rugosidad y temperatura. Los resultados mostraron un total de 100 árboles de clasificación, con una precisión global de 81.83% del modelo a través de random forest y un valor de Kappa de 0.80, expresado como muy bueno. La precisión de disminución promedio mostró que, las cinco covariables analizadas más importantes que clasifican los 19 grupos de suelo son, índice de posición topográfica, índice de aridez, curvatura, radiación y densidad de drenaje

Modelación hidrológica con el modelo SWAT empleando diferentes distribuciones espaciales del tipo suelo en la cuenca del Río Mixteco

La cuenca del río Mixteco se ubica en el estado de Oaxaca, México y comprende una superficie total de 6 559.20 km2; esta presenta fuerte degradación de sus recursos naturales, derivado principalmente de las acciones antrópicas asociadas a una mala administración de sus recursos naturales. El objetivo de este trabajo fue evaluar el comportamiento del escurrimiento superficial mediante el modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool) en la cuenca del río Mixteco utilizando tanto la distribución espacial de suelo del INEGI (Instituto Nacional de Estadística y Geografía) como la obtenida a través de la técnica de DSM (Mapeo Digital de Suelos). La modelación con INEGI (ModINEGI) correspondió al mapa edafológico de la Serie II escala 1:250,000 y la modelación con DSM (ModDSM) se obtuvo a partir de covariables ambientales. Los indicadores de evaluación del desempeño del modelo SWAT durante la fase de calibración fueron R2 = 0.88 y NSE = 0.87 para ModDSM y R2 = 0.85 y NSE = 0.85 para ModINEGI; sin embargo, durante el periodo de validación, los resultados de ModDSM (R2 = 0.83 y NSE = 0.81) fueron mejores que los de ModINEGI (R2 = 0.83 y NSE = 0.61). Por lo tanto, los resultados indican que la variación espacial de los tipos de suelo obtenida a través de la técnica de DSM, en combinación con la cobertura vegetal y la distribución de las pendientes a nivel cuenca, permiten al modelo SWAT simular de forma adecuada el comportamiento del escurrimiento superficial

Monitoring and Identification of Agricultural Crops through Multitemporal Analysis of Optical Images and Machine Learning Algorithms

The information about where crops are distributed is useful for agri-environmental assessments, but is chiefly important for food security and agricultural policy managers. The quickness with which this information becomes available, especially over large areas, is important for decision makers. Methodologies have been proposed for the study of crops. Most of them require field survey for ground truth data and a single crop map is generated for the whole season at the end of the crop cycle and for the next crop cycle a new field survey is necessary. Here, we present models for recognizing maize (Zea mays L.), beans (Phaseolus vulgaris L.), and alfalfa (Medicago sativa L.) before the crop cycle ends without current-year field survey for ground truth data. The models were trained with an exhaustive field survey at plot level in a previous crop cycle. The field surveys begin since days before the emergence of crops to maturity. The algorithms used for classification were support vector machine (SVM) and bagged tree (BT), and the spectral information captured in the visible, red-edge, near infrared, and shortwave infrared regions bands of Sentinel 2 images was used. The models were validated within the next crop cycle each fifteen days before the mid-season. The overall accuracies range from 71.9% (38 days after the begin of cycle) to 87.5% (81 days after the begin cycle) and a kappa coefficient ranging from 0.53 at the beginning to 0.74 at mid-seaso

Clasificación digital de suelos a través de covariables ambientales de la cuenca del río Mixteco

La escasez de mapas con una distribución detallada de las unidades de suelo representa una limitante frecuente para la toma de decisiones, el modelado hidrológico y determinación del potencial productivo de un área. En este trabajo se aplicó la técnica de Mapeo Digital de Suelos (MDS), a través del Análisis de Componentes Principales (ACP), para obtener la distribución espacial de las unidades de suelo. El área de estudio corresponde a la cuenca del río Mixteco, con una superficie de 655 903 ha, que se ubica en el estado de Oaxaca. Para el MDS se emplearon covariables ambientales del tipo topográficas, hidrológicas, climáticas y geológicas. Las covariables ambientales de mayor impacto, en la distribución espacial de las unidades de suelo, en orden de importancia fueron las geológicas, topográficas y climáticas. La clasificación digital se basó en 142 áreas de entrenamiento y 60 sitios para la validación de resultados, distribuidos aleatoriamente. En la cuenca, de acuerdo al Sistema de Clasificación WRB de la FAO (2014), a través del MDS se identificaron de manera satisfactoria (precisión global de 76.67% y un Índice Kappa de 71.20) los siguientes grupos de suelos Cambisoles (35.8%), Fluvisoles (7.16%), Leptosoles (48.25%), Regosoles (8.00%) y Vertisoles (0.79%). El MDS determinó satisfactoriamente la distribución espacial de las unidades de suelo en la cuenca e identificó las covariables ambientales de mayor influencia