Académicos y estudiantes de la Facultad de Ciencias (FC) de la UNAM, encabezados por Jorge Arturo Meave del Castillo, diseñaron un nuevo método que permite predecir con exactitud las características de la vegetación secundaria a partir de una propiedad de las imágenes satelitales conocida como textura, es decir, la organización espacial de los pixeles en las mismas.
Para conocer esas particularidades, tradicionalmente se ha realizado trabajo de campo, pero este proceso es lento, caro, riesgoso y, sobre todo, limitado en extensión. Entonces, “pensamos en emplear tecnología de percepción remota, concretamente las imágenes satelitales que son costosas, pero no tanto como ir varias veces al sitio a investigar, y además ahorran tiempo”, señaló el también responsable del Grupo de Ecología y Diversidad Vegetal de la entidad.
Se denomina vegetación secundaria a la que se desarrolla en un sitio donde la que existía de manera natural es removida o eliminada para desarrollar alguna actividad productiva, esencialmente agricultura y ganadería, explicó.
Una vez que estos lugares dejan de ser productivos son abandonados, y empieza un proceso que se conoce como sucesión secundaria. Se trata de una comunidad vegetal que al principio se parece muy poco a la que había originalmente, y conforme pasa el tiempo es más similar, pero la recuperación puede tardar muchas décadas o hasta un siglo, abundó.
La necesidad de producir alimentos en países como el nuestro ha hecho que se avance intensamente sobre la naturaleza, de tal manera que la vegetación original cada vez es más escasa; de hecho, la mayor parte de la que hay en nuestro territorio es secundaria, apuntó.
Esto es importante porque la vegetación proporciona una cantidad de recursos importantes para los seres humanos como la captación de agua, producción de oxígeno, provisión de madera y resinas, y polinizadores para plantas, recalcó.
Ante este panorama es necesario entender bien a la denominada secundaria, porque seguramente en este siglo la humanidad dependerá prácticamente de ella. “De ahí que nos diéramos a la tarea de buscar una forma de conocer sus propiedades con mayor rapidez, pero en consideración de que cambia rápidamente conforme pasa el tiempo”.
Para ello, el estudiante de doctorado Alberto Gallardo-Cruz vislumbró la posibilidad de utilizar una propiedad de las imágenes digitales denominada textura, que se refiere a cómo se distribuyen en ellas los pixeles, para tratar de determinar si la variabilidad de ésta corresponde a la que hay en el terreno. El grupo académico pudo aprovechar que ya tenía un conjunto de sitios de diferentes edades en el Istmo de Tehuantepec, Oaxaca, para modelar las propiedades de la vegetación secundaria.
“Lo hicimos a través de modelación matemática, donde los modelos permitieron relacionar las variables de la vegetación y las de la textura de la imagen”, explicó.
Para construir los modelos es necesario contar con datos obtenidos en trabajo de campo, como los nuestros, y aunque sólo son una muestra representativa, “vimos que se tiene una alta capacidad predictiva, es decir, a través de las imágenes satelitales pudimos predecir con exactitud cuáles son las propiedades de los sistemas naturales, como el número de especies o el tamaño promedio de los árboles”, recalcó.
Meave del Castillo aseveró que la información generada a partir de este procedimiento puede servir para que los tomadores de decisiones sepan, por ejemplo, qué áreas serían prioritarias para la conservación, en caso de ser necesario abrir nuevos terrenos para actividades agrícolas o ganaderas.
Otra utilidad es que las organizaciones preocupadas por la conservación de la diversidad biológica, e interesadas en invertir recursos económicos, lo hagan en sitios donde se tenga el mayor provecho.
Estos hallazgos fueron dados a conocer recientemente en un artículo en la revista de acceso libre PLoS ONE (Predicting tropical dry forest successional attributes from space: is the key hidden in image texture?). El texto está firmado por Alberto Gallardo-Cruz, Jorge Meave, Edgar González, Marco A. Romero, Eduardo A. Pérez García, Rodrigo Gallardo-Cruz y Carlos Martorell, de la FC, así como por Edwin E. Lebrija, de la Universidad de Tel Aviv, Israel, y José Luis Hernández, del Centro de Investigación Científica de Yucatán A.C.