| Revista: | Botanical sciences |
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| Número de sistema: | 000586756 |
| ISSN: | 2007-4298 |
| Autores: | Chávez, Daniel1 López Portillo, Jorge2 Gallardo Cruz, J. Alberto3 Meave, Jorge A1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Ciencias, Ciudad de México. México 2Instituto de Ecología, A.C, Red de Ecología Funcional, Xalapa, Veracruz. México 3Universidad Iberoamericana, Centro Transdisciplinar Universitario para la Sustentabilidad, Ciudad de México. México |
| Año: | 2024 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 102 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 1-25 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Resumen en español | Los humedales arbóreos tropicales están críticamente amenazados por el calentamiento global y otras amenazas antropogénicas; por ello, urge recopilar información confiable sobre estas comunidades vegetales. Aunque la percepción remota ha demostrado gran potencial en el estudio de ecosistemas terrestres, la investigación de los humedales arbóreos con este enfoque requiere mayor desarrollo. El mapeo de los humedales arbóreos (particularmente manglares), que fue el objetivo inicial de este enfoque, aún enfrenta desafíos metodológicos. Inicialmente basado solo en fotografías aéreas, el mapeo de humedales arbóreos se diversificó explosivamente con el lanzamiento de satélites artificiales y la interpretación de imágenes de percepción remota. La precisión de los mapas de estas comunidades aumentó con el uso combinado de imágenes multiespectrales, hiperespectrales, de alta y muy alta resolución. Para evaluar la dinámica temporal (pérdidas, ganancias, desplazamiento horizontal) de los humedales arbóreos necesitamos delimitar de manera precisa su extensión. Aunque todavía se están cartografiando numerosos humedales arbóreos, la investigación actual de estos ecosistemas por percepción remota aborda nuevas preguntas y objetivos (e.g., predecir los atributos comunitarios por medio de modelos matemáticos). A pesar de sustanciales avances recientes, el modelado y la predicción de los atributos de los humedales arbóreos siguen siendo temas poco explorados. La combinación de sensores activos y pasivos es una alternativa promisoria para evaluar con precisión los atributos de estas comunidades, y las tecnologías de radar y LiDAR pueden ayudar a superar dificultades enfrentadas en el pasado. Los avances conceptuales y metodológicos en el futuro permitirán superar los desafíos que aún persisten. |
| Resumen en inglés | Tropical wetland forests are fragile ecosystems facing critical risks due to global warming and other anthropogenic threats. Hence, gathering accurate and reliable information on them is urgent. Although remote sensing has demonstrated great potential in studying terrestrial ecosystems, remote sensing-based wetland forest research is still in an early stage of development. Mapping wetland forests, particularly mangrove forests, was an initial goal of this approach and is a task that still faces methodological challenges. Initially based on aerial photography only, wetland forest mapping through remote sensing underwent explosive diversification after the launching of artificial satellites in the 1970s. Later, precision in wetland forest mapping increased with the combination of hyperspectral, multispectral, and high and very high-resolution imagery. Accurate delimitation of wetland forest extent is also necessary to assess their temporal dynamics (losses, gains, and horizontal displacement). Despite the prevalence of mapping studies, current remote sensing-based research on wetland forests addresses new questions and novel aims, such as describing and predicting wetland forest attributes through mathematical modeling. Although this approach has made substantial progress in recent decades, modeling and predicting wetland forest attributes remain insufficiently explored fields of research. Combining active and passive sensors is a promising alternative to provide a more accurate picture of these communities’ attributes. In particular, LiDAR and radar-based technologies may help overcome difficulties encountered in older studies. In the future, we will witness conceptual and methodological progress that will enable us to surmount the remaining challenges. |
| Disciplinas: | Biología, Biología |
| Palabras clave: | Botánica, Ecología |
| Keyword: | Botany, Ecology |
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