Análisis de la Cobertura y Uso de Suelo de la Cuenca Baja del Río Usumacinta Mediante Técnicas de Teledetección

Resumen

Los impulsores del cambio de uso del suelo a diversas escalas ponen en riesgo la estabilidad de los ecosistemas tropicales, que afecta tanto a la biodiversidad como a los servicios ecosistémicos esenciales. Estos cambios son particularmente críticos en áreas como la Cuenca Baja del Río Usumacinta (CBRU), una región de valor ecológico y cultural. En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo clasificar las coberturas y usos del suelo (CUS) de la CBRU utilizando imágenes satelitales Landsat 8 OLI. Se emplearon dos métodos de clasificación: el algoritmo ISODATA para clasificación no supervisada (CNS) y el algoritmo de Máxima Verosimilitud (MLC) para clasificación supervisada (CS). La clasificación no supervisada agrupó los píxeles basándose en la distancia espectral, identificando cuatro clases generales: humedales, actividades antropogénicas, vegetación arbórea y cuerpos de agua, con una precisión moderada del 67% y un índice kappa de 0.51. Por su parte, la clasificación supervisada, utilizando 948 puntos de entrenamiento y datos auxiliares derivados del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el Modelo Digital de Elevación (DEM), proporcionó un mapeo más detallado, discriminando clases específicas como agricultura (41.46%), humedales (21.17%), plantaciones forestales comerciales (4.09%) y áreas urbanas (0.56%), logrando un índice kappa de 0.90, validado mediante 330 puntos de control terrestre. Los resultados muestran que la integración de los datos NDVI y DEM mejoró significativamente la discriminación espectral de la cobertura forestal tropical y los humedales, mientras que la clasificación no supervisada mostró limitaciones para diferenciar clases específicas como los bosques tropicales, bosques inundados y plantaciones de palma de aceite. Los resultados destacan la importancia de utilizar imágenes satelitales actualizadas, junto con datos auxiliares y algoritmos robustos para lograr una clasificación más precisa de las CUS, fundamental para la planificación territorial, el manejo de recursos naturales y la conservación de la biodiversidad en la CBRU.