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INTRODUCCIÓN
El daño forestal es un impacto negativo, y generalmente se considera que ha ocurrido cuando se presenta una reducción en el crecimiento o la muerte de los árboles. Este daño puede surgir a partir de una amplia gama de factores ambientales y artificiales originados por agentes biológicos, hidrológicos y atmosféricos. El daño puede ser causado por insectos, enfermedades, hongos, fuerzas mecánicas o físicas (Ramsey et al., 1998; Mukai y Hasegawa, 2000; Tømmervik et al., 1998).
Como Franklin (2001) indica, la noción de daño forestal esta intrínsecamente relacionada al concepto general de salud del ecosistema forestal, uno de los principales indicadores subyacentes a un manejo forestal sostenible. Los indicadores más recurridos para evaluar la salud del bosque incluyen características de la planta y el sitio que requieren forzosamente trabajo de campo, los cuales suelen ser subjetivos, por no mencionar costosos. Debi do a esto es que se presenta una gran necesidad para desarrollar técnicas de monitoreo de la salud forestal basadas en técnicas de percepción remota, las cuales ofrecen información acertada y relevante a dicha necesidad.
La tecnología de percepción remota debe proveer la información para satisfacer las necesidades de la gestión forestal, ser costo-efectiva y de fácil comprensión. Estas son probablemente las principales razones por las que la fotografía aérea sigue siendo el método más común de precepción remota en la gestión forestal; relativa al contenido de información, resultan económicas y de fácil uso (Pitt et. al., 1997; Caylor, 2000).
Plagas forestales
Las plagas forestales son agentes que ocasionan daños de tipo mecánico o fisiológico a los árboles, como deformaciones, disminución en el crecimiento, debilitamiento o incluso la muerte, causando un impacto ecológico, económico y social importante (FAO, 1993; CONABIO, 1998; SEMARNAT, 2003). Son consideradas como una de las principales causas de disturbio en los bosques templados de México, reconociéndose cerca de 250 especies de insectos y patógenos que pueden afectar al arbolado nacional (SEMARNAT, 2003).
Dentro de los factores naturales que facilitan el ataque de plagas están fenómenos meteorológicos como las sequías, huracanes y nevadas, así como otros disturbios naturales, como los incendios (Matthews et al., 2000; Castillo et al., 2003; PNUMA, 2003). Sin embargo, las actividades humanas también facilitan el ataque. El aprovechamiento y pastoreo no regulados, el deficiente manejo silvícola, la introducción de especies de plagas y patógenos de otras regiones geográficas, así como los incendios inducidos, predisponen a las masas arboladas al ataque por insectos o patógenos. La superficie afectada por plagas forestales puede indicar la presión que este factor ejerce sobre el estado de los recursos forestales nacionales. La superficie de bosques afectada por plagas y enfermedades forestales se considera dentro de la lista de indicadores del Proceso de Montreal de la ONU (SEMARNAT, 2005).
Los agentes dañinos tienen un impacto negativo sobre el desarrollo y reproducción de la planta. En el caso de los ambientes forestales, los efectos más evidentes son la disminución en la fotosíntesis, causada por patógenos y plagas defoliadoras. Así como el estrés hídrico, ocasionado por enfermedades del tronco y raíz, o como plagas descortezadoras (Agrios, 2005). Estos últimos destacan por su impacto en los ecosistemas forestales de México. Los descortezadores son un grupo de insectos cuyos daños causados a las masas forestales pueden ser desde un pequeño grupo de árboles hasta cientos de hectáreas. Son organismos que se desarrollan debajo de la corteza de los árboles, los debilitan y causa su muerte. Dentro de este grupo se encuentran coleópteros de los géneros Dendroctonus, Ips, Pseudohylesinus, Phloesinus, Scolytus y Pityophthorus, de los cuales destacan las especies: D. mexicanus, D. ponderosae, D. adjuntus, I. mexicanus, I. pini, P. variegatus, y S. mundus, entre otros (CONAFOR, 2007).
Infrarrojo para detección de plagas forestales
Las observaciones espectrales de vegetación sana y dañada han dado como resultado un mejor entendimiento de las posibles características de la imagen que deben ser interpretadas. Las características generales sobre la reflectancia en hojas sanas y dañadas es bien conocida desde hace tiempo. Ya Reid (1987) describía estas características; un desplazamiento hacia el azul y una reflectancia del infrarrojo reducida parecen ser los efectos dominantes (Figura 1). Conforme la planta se torna menos sana, los efectos anteriores se vuelven más aparentes (Horler et al., 1983). Dichos efectos han sido observados bajo diferentes configuraciones (Rock et al., 1986; Miller et al., 1991), y puede que sean aplicables universalmente a todas las plantas que se encuentren bajo estrés (Essery y Morse, 1992; Pernar et al., 2011).
Figura 1 La curva de respuesta espectral muestra los cambios esperados en las hojas de los árboles dañados: una pequeña reducción en la reflectancia del verde, un aumento de la reflectancia del rojo, una reducción de la reflectancia del infrarrojo cercano y el desplazamiento del borde rojo de la reflectancia de la hoja a longitudes de onda más cortas (De: Frankiln, 2001).
Distintos estudios han demostrado el valor de la percepción remota para la detección temprana del daño forestal, y han dado pauta para un mejoramiento metodológico que ha culminado en aplicaciones operacionales dentro de algunas áreas forestales. Desde el comienzo de la aplicación de esta tecnología las fotografías aéreas infrarrojas mostraron un gran potencial; por ejemplo, en la Colombia Británica la interpretación manual de fotografía infrarroja a color fue tan efectiva (y a un 20% del costo) como los métodos tradicionales de muestreos en campo para la identificación temprana de ataques por Dendroctonus rufipennis (Murtha y Cozens, 1985). Actualmente se han realizado más ejercicios que emplean la fotografía aérea infrarroja para la detección del daño en diferentes especies arbóreas, destacando Pernar et al. (2011); Klobučar et al. (2010); Allen et al. (2006); Wulder et al. (2006); Bütler y Schlaepfer (2004); Haara y Nevalainen (2002); entre otros.
Así mismo, es notable que las evaluaciones del daño forestal realizadas con imágenes satelitales (Landsat TM, SPOT HVR) presentaron una eficiencia en la detección de entre 70 y 86% (Luther et al., 1991; Franklin et al., 1995; Cohen y Fiorella, 1999). Mientras que las valoraciones efectuadas con fotografías aéreas muestran eficiencias de detección de entre el 90 y 100% (Franklin, 2001).
El bosque de Abies religiosa
En México los bosques de oyamel sobresalen entre el conjunto de las comunidades vegetales dominadas por coníferas. Tal hecho se debe principalmente a las particulares condiciones ecológicas en que se desarrollan y de cuya existencia son indicadores (Rzedowski, 2006).
La distribución geográfica de los bosques de Abies en México es en extremo dispersa y localizada. En la mayor parte de los casos, la comunidad se presenta en forma de manchones aislados, muchas veces restringidos a un cerro, a una ladera o a una cañada (Madrigal, 1967). Las áreas continuas de mayor extensión se presentan en las serranías que circundan al Valle de México y les siguen en importancia las correspondientes a otras montañas sobresalientes del Eje Volcánico Transversal, en general en elevaciones por arriba de los 2 900 metros de altitud. En la Sierra Madre del Sur los manchones de mayor importancia se conocen en Guerrero, Oaxaca y Chiapas (Manzanilla, 1974). En la parte septentrional del país los bosques de Abies son mucho más escasos y restringidos. En la Sierra Madre Occidental existen en Durango y en algunas localidades de Chihuahua, en la Sierra Madre Oriental, en cambio, solo se conocen dos áreas de alguna importancia, que corresponden al Cerro Potosí y al Cerro San Antonio Peña Nevada, de Nuevo León y Tamaulipas (Rzedowski, 2006). En México este tipo de vegetación está prácticamente confinado a sitios de alta montaña, por lo común entre 2 400 y 3 600 m de altitud, pues entre estas cotas se localiza cuando menos 95% de la superficie que ocupa.
Los bosques de Abies religiosa del Eje Neo-volcánico Transversal, conocidos también como bosques de oyamel u oyametales, son considerados como tipos de vegetación relictuales. Estos bosques requieren para su óptimo desarrollo de una serie de condiciones, como suelos profundos ricos en alófanos, gruesas capas de materia orgánica en descomposición, cañadas profundas, agrestes y una alta humedad relativa (Nieto de Pascual, 1995).
El bosque de oyamel se considera como uno de los ecosistemas de mayor importancia para la conservación del fenómeno de hibernación de la mariposa monarca en México. Sin embargo, estos sitios están siendo perturbados y reducidos cada vez más por diferentes agentes, como la tala, los incendios, el pastoreo y el aprovechamiento maderable de tipo hormiga, los cuales, en su conjunto, no permiten de manera natural el proceso de sucesión (Gómez, 2003).
Los principales agentes de disturbio en los bosques de Abies religiosa en la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca (RBMM) son los incendios y los insectos descortezadores. Los insectos descortezadores presentes en la zona de estudio son especies nativas que tienen como hospederos las especies de coníferas dominantes en el área; para el oyamel se tiene como plaga dominante a Scolytusmundus y a Pseudohylesinus variegatus como secundaria (CONAFOR, 2009).
El descortezador del oyamel (S. mundus) es una condición endémica;1 se encuentra en árboles previamente afectados por descargas eléctricas, desramados por viento o con una afectación previa por enfermedades de raíz o plantas parasitas. En una condición normal los insectos afectan la punta del árbol, partes del cámbium del tronco o ramas. La muerte del árbol puede sobrevenir después de hasta siete años de ataques sucesivos del insecto, pero en una situación de estrés la muerte puede sobrevenir en un solo año. Así mismo, en condiciones climáticas normales, es posible encontrar de uno a cinco árboles muertos por brote, mismos que en general se encuentran diseminados en el área que cubre la especie hospedera dominante. En condiciones climáticas de sequía y de elevadas poblaciones del descortezador, los daños pueden ser observados en grupos de hasta 200 árboles afectados (CONAFOR, 2009).
En lo que respecta a la situación actual de las plagas forestales en la RBMM, el “Programa de Sanidad” de la Comisión Nacional Forestal (CONAFOR) tiene como actividad prioritaria el mapeo aéreo de daño asociado a plagas o enfermedades forestales y a partir del año 2006 se han realizado sobrevuelos en helicópteros sobre el área forestal de la RBMM.
Considerando lo anterior, este trabajo se plantea como objetivo principal determinar la efectividad de las fotografías aéreas infrarrojas para la respuesta espectral característica de un daño ocasionado a la cubierta forestal en el bosque de Abies religiosa de la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca.
MATERIALES Y MÉTODO
Área en estudio
La Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca (RBMM) está ubicada en los municipios de Donato Guerra, San José del Rincón, Temascalcingo y Villa de Allende en el Estado de México, así como en los municipios de Angangueo, Aporo, Contepec, Ocampo, Senguio y Zitácuaro, pertenecientes al estado de Michoacán. Tiene una superficie total de 56 259 ha, de la cual la zona núcleo abarca 13 555 ha.
Los tipos de suelo que se encuentran en esta zona se derivan de materiales volcánicos de tipo andesítico, principalmente de cenizas volcánicas. En los sitios ocupados por bosque el suelo tiene colores oscuros debido a una abundante materia orgánica, en tanto que los suelos sin cubierta vegetal son de colores claros por haber perdido la capa superficial orgánica, lo que les confiere una alta susceptibilidad a la degradación cuando son desmontados. Por otra parte, las fuertes pendientes que existen en la zona y la capacidad de permeabilidad o absorción de humedad que tienen los suelos, convierten a la región en una importante área de recarga de acuíferos, con lo cual es posible alimentar un total de 23 cuerpos de agua que abastecen diversos centros urbanos, así como las ciudades de México y Toluca (Cornejo-Tenorio y Ibarra-Manríquez, 2008).
Se estableció un área de muestreo representativa del bosque de A. religiosa en la RBMM. Esta área debería ser lo suficientemente grande para abarcar el mayor número de árboles dañados posibles, pero no tan grande como para prolongar demasiado las etapas de proceso de información y hacer inviable el muestreo en campo.
El análisis y muestreo se realizó dentro de un recuadro de aproximadamente 1 900 hectáreas en Sierra Chincua (Figura 2), donde se encuentran las mayores masas puras de bosque y donde se han detectado los mayores problemas de plagas. La escala de interpretación visual fue de 1:5 000, donde es inequívoca la separación de árboles individuales. La delimitación abarca principalmente superficies de los ejidos Cerro Prieto, Los Remedios, Santa Ana, Rosa de Palo Amarillo y San Jerónimo Pilitas, así como parte de la pequeña propiedad Pancho Maya y otra porción de propiedad federal. Esta zona se ubica entre altitudes de 3 000 y 3 400 metros, por lo que la mayoría de la vegetación forestal corresponde al bosque de A. religiosa, que abarca 79% de la superficie, seguido por 11% de uso agrícola, 5% de pastizal y matorral, 4% de bosque de pino y el 1% restante está ocupado por bosque de encino y otras categorías de uso de suelo.
Fotografías aéreas
Se utilizaron fotografías aéreas digitales en color e infrarrojo tomadas en marzo de 2009, para lo cual se utilizaron dos cámaras fotográficas; una Nikon D2X2 para la adquisición del espectro visible (EV) y una Canon EOS Digital Rebel3 para el espectro infrarrojo (IR).
Una vez procesadas y organizadas las fotografías individuales se procedió a la unión de las imágenes EV con las IR mediante el programa de edición Photoshop (Adobe™). El proceso consiste en alinear las dos imágenes correspondientes (EV + IR); recortar el área compartida entre las dos fotografías, recorrer los canales (bandas) de la imagen EV; azul a alfa, verde al azul, rojo al verde, dejando el canal rojo para el IR; copiar la imagen IR al canal rojo de la imagen compuesta; eliminar la fotografía IR original y “aplanar” la imagen y por último guardar la imagen resultante como un archivo TIF de cuatro bandas.
Una vez obtenidas las imágenes compuestas EV+IR (VIR), fueron seleccionadas las fotografías que cubrían el área de muestreo elegida, las cuales fueron georreferenciadas en el paquete ArcGIS (ESRI™) usando como referencia horizontal la ortofoto de INEGI de 1994. En total se rectificaron 12 fotografías pertenecientes a las líneas de vuelo: 7, 8 y 9. A cada fotografía se le asignaron entre 25 y 30 puntos de control, y para su rectificación se utilizó el método de trasformación “spline”.
Las imágenes rectificadas fueron requeridas para la elaboración de un mosaico que abarcara la extensión del muestreo; dicho mosaico fue realizado en el software ERDAS IMGINE (ERDAS™). La imagen resultante de la unión de las fotografías fue recortada usando el polígono de área de muestreo como guía. Cabe mencionar que tanto las imágenes rectificadas como el mosaico final presentan una resolución espacial de 90 centímetros por pixel.
Todo el tratamiento geográfico se realizó utilizando el sistema de coordenadas proyectado UTM zona 14 con el datum NAD 1927.
Detección de árboles dañados
Durante el diseño de la técnica de detección se usaron tres aproximaciones metodológicas; un proceso automático, uno semiautomático y otro manual. Las variantes semiautomática y automática corresponden a una clasificación espectral asistida y no asistida, respectivamente, mientras que el método manual consiste en la observación directa del material fotográfico procesado. Para el desarrollo de la técnica se utilizó como base el mosaico fotográfico del área de muestreo.
La técnica de la clasificación espectral no asistida y asistida fue llevada a cabo en el paquete ERDAS IMAGINE. Para la clasificación no asistida se realizaron pruebas con diferente número de categorías: 5, 10 y 15 y para la clasificación asistida se incluyeron las propiedades espectrales de cada categoría con la que se realizara la partición para la separación en cinco categorías; bosque sano, bosque enfermo, matorral de Juniperus, suelo desnudo y sombras.
El método manual consistió en ubicar de manera visual y directamente sobre el mosaico VIR los árboles con posible condición de estrés; esta detección se basó en las propiedades espectrales visibles en una imagen de “color-falso” VIR.
Los posibles árboles dañados fueron localizados de manera puntual sobre el mosaico utilizando el sistema de información geográfica. Estos puntos se sometieron a un análisis del vecino más cercano para determinar una distribución agrupada o dispersa, también se calculó un árbol de tendido mínimo (EMST) para ayudar a la visualización de cúmulos y planear rutas de verificación en campo.
Verificación en campo
Para comprobar la veracidad de la técnica para la detección de árboles dañados, se realizó trabajo de campo, en la cual se visitaron diferentes puntos de verificación, donde se corroboró el estado de salud del árbol mediante la observación directa y con toma de fotografías infrarrojas a nivel del terreno.
Para la localización de los puntos de verificación se construyó una cartografía base para el GPS Magellan Mobile Mapper 6, la cual incluía los puntos de verificación y el mosaico VIR.
Durante la comprobación en campo se tomaron datos morfológicos del árbol como su altura y perímetro a nivel de pecho, también se realizaron observaciones de la posible causa del daño. Así mismo, cada árbol fue marcado con una clave única como referencia para futuras visitas.
RESULTADOS
Al termino del proceso relacionado con el material fotográfico se obtuvieron las imágenes visible más infrarrojo (VIR) con cuatro bandas y una resolución aproximada de un metro por pixel (0.9 ±0.02 m/pixel). A pesar del tratamiento de las imágenes para corrección de niveles y color, las fotografías VIR siguen presentando una heterogeneidad considerable en su luminosidad (exposición), la cual fue aún más notable al momento de construir el mosaico. El mosaico VIR cubre un rectángulo de 1 907.25 hectáreas, mostrando una resolución de 0.89 metros por pixel.
Al momento de realizar las clasificaciones espectrales a las fotografías aéreas, tanto las asistidas como las no asistidas, se apreció que al usar cuatro o menos categorías las sombras eran agrupadas junto con alguna clase de vegetación forestal, es por eso que todas las clasificaciones reportadas utilizaron cinco o más categorías.
Tanto las clasificaciones no asistidas como la asistida dieron efectos muy similares: las imágenes clasificadas resultaron demasiado heterogéneas y con una textura granulosa, de tal manera que fue imposible discernir la vegetación forestal sana de la deteriorada. La clasificación que dio relativamente mejores resultados fue la no asistida con diez categorías divisorias, aun así, la “vegetación dañada” fue agrupada en las clases “pastizal” o “suelo desnudo”.
Durante este análisis también fue evidente que la disparidad lumínica entre cada fotografía afectó de manera significativa al proceso de clasificación, esto fue notable en el bosque de Abies religiosa, el cual terminó clasificado en tres categorías diferentes, que en la imagen forman parches discretos que coinciden con los límites de cada fotografía con las que se formó el mosaico.
Mediante la interpretación visual se logró reconocer y localizar árboles con un estado medio a avanzado de deterioro así como individuos muertos. Estos árboles se distinguen del resto (en la imagen) por presentar una coloración azul claro, en comparación a los árboles sanos que exhiben un color rojo oscuro. Conociendo esta respuesta espectral al daño forestal resultó más fácil ubicar a los posibles árboles infectados utilizando el contexto de los árboles sanos del bosque; de esa manera se localizaron 156 puntos en el área en estudio.
El análisis de vecino más cercano indica que estos puntos exhiben un patrón de distribución agregada (relación de vecindad: 0.8, p < 0.01). También es notable que 97 puntos se encontraron en la zona núcleo (62%), principalmente en la propiedad federal, y si se toma en cuenta que la zona núcleo abarca aproximadamente 585 hectáreas (30%) del área de muestreo, los árboles dañados se presentan con una densidad de 11 individuos/km2 en zona núcleo, mientras que en amortiguamiento se encuentran con una densidad de 4 individuos/ km2 (Figura 3).
Figura 3 Localización de los puntos de verificación (árboles dañados) dentro del área en estudio. Se muestra la mayor densidad punto dentro de la zona núcleo (11 árboles/km2) en comparación con la zona de amortiguamiento (4 árboles/km2).
La verificación en campo se llevó a cabo en noviembre del 2010 y en julio de 2012, se visitaron 62 árboles de los cuales 54 estaban plagados o muertos, ocho no fueron confirmados, pero siete de estos se localizan en un área donde datos de la CONAFOR indican se realizó un saneamiento de árboles plagados, lo que podría explicar su ausencia.
DISCUSIÓN
Durante el procesamiento de las fotografías se presentó una situación adversa al momento de unir las imágenes visibles con las infrarrojas, ya que estas, al haber sido tomadas con cámaras y objetivos distintos, presentaban geometrías internas diferentes, lo que derivó en que estas imágenes no pudieran ser sobrepuestas a la perfección, provocando en muchos casos un desfase o “efecto fantasma” entre la imagen visible y la infrarroja. La condición anterior pudo haber afectado de manera considerable las clasificaciones espectrales realizadas, explicando (en parte) la poca eficacia que tuvieron estas técnicas al intentar separar la vegetación sana de la dañada. Esta situación fue compensada al momento de utilizar un método visual (manual) de interpretación, ya que, como bien mencionan Lillesand y Kiefer (1994), al observar algún punto en la fotografía, el cerebro humano de manera contextual puede “corregir” o compensar defectos en la imagen, como es el desfase entre las fotografías visibles e infrarrojas.
Por otro lado, la técnica empleada en donde se combinan fotografías del espectro visible con infrarrojo, resultó conveniente en términos de accesibilidad a la tecnología, ya que no fue necesaria la construcción o adquisición de un sensor multiespectral dedicado, cuestión que hubiera implicado un incremento en el costo del levantamiento aéreo. Este estudio demostró que, al emplear dos cámaras fotográficas convencionales, es posible obtener imágenes geoespaciales multiespectrales que permiten la delimitación de árboles dañados con base en sus propiedades de reflectancia en el espectro visible-infrarrojo.
La selección del sitio de muestreo se realizó en una zona con la mayor afectación de plagas cercanas a la zona de hibernación de la mariposa monarca. El muestreo dio buenos resultados, ya que se localizó una cantidad considerable de árboles dañados (156). Y en general la geografía de la zona resultó favorable en diferentes aspectos: en primer lugar la vegetación, que en su mayoría se trata de bosque de A. religiosa. También resultó conveniente que una parte de la superficie se encontrara dentro de la zona núcleo de la reserva, ya que así se pudo realizar comparaciones entre esta zona y la de amortiguamiento. Así mismo, la relativa accesibilidad del terreno (presencia de carretera, terracerías y caminos) facilitó en parte la verificación en campo.
Las clasificaciones espectrales no resultaron útiles para esta investigación, ya que presentan demasiada o muy poca resolución, ninguna pudo distinguir claramente entre los árboles sanos de los dañados. Esto no quiere decir que estos métodos no sean apropiados para la detección de estrés; al contrario, en muchas situaciones es el mejor procedimiento a seguir, como lo demuestran los trabajos de Luther et al. (1991), Franklin et al. (1995) o Cohen y Fiorella (1999), entre otros.
El problema es una cuestión de escala; los trabajos mencionados tratan con infecciones que abarcan de cientos a miles de hectáreas, mientras que en la RBMM las infecciones suelen ser puntuales, es decir, de uno a cinco árboles infectados, o hasta 200 árboles en los casos extremos, como reporta CONAFOR (2009).
Por otro lado, las fotografías aéreas que cuentan con una resolución de pixel de menos de un metro, fácilmente pueden registrar las propiedades espectrales de cada árbol pero son susceptibles a otros defectos como variaciones en la exposición (luminosidad) y el desfase entre las bandas visibles y la IR. Estos defectos, sumados al “exceso” de resolución, provocó que las clasificaciones derivadas de fotografías aéreas, dieran como resultado texturas granulosas y sin orden alguno, donde ninguna de las categorías de clasificación formaba continuos homogéneos, y muchas veces asignaba un tipo de vegetación a diferentes categorías o viceversa.
El método por localización visual resultó el más efectivo al momento de interpretar las fotografías aéreas, a pesar de la heterogeneidad lumínica y el desfase de bandas presente en el compuesto VIR. La respuesta espectral de los árboles dañados resultó ser bastante aparente y acorde a las características reportadas en la bibliografía (Reid, 1987; Miller et al., 1991; Essery y Morse, 1992). La interpretación fue directa en pantalla y, aunque la tarea fue relativamente simple, en ocasiones fue difícil distinguir entre árboles muertos y el suelo desnudo visible entre el dosel del bosque, lo que se solucionó usando el método estereoscópico para optimizar la veracidad de la fotointerpretación.
El 62% de los árboles dañados se encontraron en la zona núcleo, con más del doble de densidad de individuos perjudicados en comparación con la zona de amortiguamiento. Y aunque el patrón es evidente, el área de muestreo tal vez no sea lo suficientemente extensa para hacer una generalización a toda la reserva, pero al menos en la región de Sierra Chincua es posible que esta situación se deba a las políticas de manejo forestal, la cual establece una veda muy restrictiva dentro de la zona núcleo, y no fue hasta el año 2006 que se inició un plan de saneamiento forestal (CONAFOR, 2009), así que probablemente esta falta de manejo haya afectado la salud del bosque presente en la zona núcleo.
De los 156 árboles detectados en el mosaico VIR se visitaron 62 (40%) para determinar la eficacia del método de identificación, dando como resultado 54 árboles confirmados, es decir, 87% de eficacia. Pero si se toman en cuenta los datos de saneamiento de la CONAFOR, entonces la confianza del método aumenta a 98%, que concuerda con los datos obtenidos por Beaubien y Jobin (1974) y Franklin (2001) que igualmente utilizan fotografías aéreas para la detección de plagas, con eficiencias de localización de entre el 90 y 100%.
CONCLUSIÓN
Al término de esta investigación concluimos que las fotografías aéreas digitales demostraron ser útiles para la detección de árboles dañados en los bosques de Abies religiosa de la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca. Es posible obtener imágenes multiespectrales a partir de tecnología fotográfica relativamente simple y disponible a bajo costo. Se demuestra que el mejor método para detectar el daño en bosques de A. religiosa en la RBMM es la interpretación visual de fotografías aéreas, la cual ofrece una eficiencia de detección de más del 98%.
Así mismo, el método desarrollado en este trabajo de investigación es un aporte a la detección de plagas forestales, ya que la información disponible en las fotografías aéreas es amplia y variada, por lo que un solo levantamiento puede tener diversas aplicaciones para la evaluación y gestión del recurso forestal.
