ESTIMACIÓN DEL CARBONO ORGÁNICO EN SUELOS POR TELEDETECCIÓN Y MODELOS DE REGRESIÓN

El incremento actual de la concentración de CO2 atmosférico asociado al cambio climático pudiera ser parcialmente mitigado por el secuestro de carbono en suelos, principalmente debido a que el almacén de carbono del suelo constituye el sumidero más grande de Carbono Orgánico del Suelo (COS) sobre el planeta. En la actualidad se están ideando nuevas metodologías de investigación y se están utilizando nuevas herramientas de búsqueda de información. Los instrumentos de teledetección son útiles en estudios de ecosistemas a gran escala, ya que permiten obtener información de las condiciones biofísicas de manera más eficaz que las tradicionales mediciones in situ. Una imagen satelital es una representación visual de la superficie terrestre capturada por un sensor (dispositivo) montado en un satélite, la cual puede ser utilizada para múltiples propósitos, entre ellos el de interpretar las características del territorio tales como la cobertura vegetal. Por otra parte, los modelos de regresión son de extraordinaria importancia para relacionar informaciones obtenidas tradicionalmente en el campo y en el laboratorio con información obtenida a través de imágenes satelitales. El objetivo del presente trabajo es utilizar datos de teledetección para estimar el contenido del carbono orgánico en suelo en la región RTP 105: Cuetzalan, definida por la CONABIO como prioritaria para la conservación y, dado que existen diversas técnicas, se requiere comparar modelos de regresión con diferentes predictores obtenidos de la imagen satelital. La metodología se basa, inicialmente, en el procesamiento digital e interpretación de las imágenes que proceden del satélite Lansat-5 sensor TM, que proporciona imágenes de 8 bits en 7 bandas espectrales, tres de las cuales son visibles y se reconocen como Banda 1, Banda 2 y Banda 3 y cuatro infrarrojo, que son la Banda 4, Banda 5, Banda 6 y Banda 7. Posteriormente se lleva a cabo, por una parte, el análisis factorial de la matriz de pixeles de las 7 bandas, reduciendo la dimensión de siete variables observables a dos “ficticias”, con las cuales se explica el 83.116 % de la variación total y se logra obtener los puntajes del primer y segundo factor. Por otra parte, se determina el Índice Normalizado de Vegetación (NDVI) utilizando las bandas 3 y 4, calculado como el cociente de la diferencia entre esas bandas y la suma de las mismas. Este índice varía entre -1 y 1, lo que facilita su interpretación. Puede señalarse como umbral crítico para cub