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Se necesitan métodos simples, confiables y que puedan ser repetidos, por esto es
que la utilización del Sistema de Clasificación de Ecorregiones propuesto por
GASTÓ, COSIO y PANARIO (1993) puede contribuir al desarrollo de estos
métodos, ya que una de sus premisas es la creación de un sistema jerarquizado que
permita caracterizar y diagnosticar ecosistemas (LÓPEZ, GASTÓ y COSIO, 1995);
entre distintos ecosistemas pueden existir áreas homólogas, lo que permitiría que
métodos desarrollados para una zona puedan repetirse en otras de similares
características.
Por otra parte, el uso de fotografías digitales puede transformarse en una valiosa
herramienta que facilite la evaluación y comprensión de los pastizales,
principalmente por su simpleza de uso y la posibilidad de obtener gran cantidad de
imágenes en poco tiempo (PARUELO, LAUENROTH y ROSET, 2001).
Con todos estos antecedentes, se plantea como hipótesis del estudio la posibilidad
de estimar la productividad primaria de praderas mediante el análisis de imágenes
digitales, en praderas características de la Provincia Secoestival Nubosa o
Valparaíso.
El objetivo principal de este estudio, será evaluar un método de estimación de
productividad primaria basado en la determinación de la cobertura de suelo,
mediante el análisis de imágenes digitales en praderas características de la
Provincia Secoestival Nubosa o Valparaíso (Subprovincia San Antonio).
Como objetivo secundario será verificar si existe comportamiento lineal en las
relaciones entre la distribución espacial de la vegetación (altura o estatura y
cobertura de suelo), y su biomasa en la pradera de la Provincia Secoestival Nubosa
o Valparaíso (Subprovincia San Antonio).
3
2. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA
2.1. El Sistema de Clasificación de Ecorregiones:
El Sistema de Clasificación de Ecorregiones (GASTÓ, COSIO y PANARIO, 1993)
nace de la necesidad de conocer las estructura y funcionamiento de un ecosistema,
lo que posibilita intervenirlo de manera eficiente (GASTÓ, 1981). Este sistema
define nueve categorías jerarquizadas según la permanencia de los elementos
ecosistémicos que las definen. Ordenadas de mayor a menor permanencia, las
categorías resultantes son las siguientes (GALLARDO y GASTÓ, 1987):
1. Reino
2. Dominio
3. Provincia
4. Distrito
5. Sitio
6. Uso
7. Estilo
8. Condición y
9. Tendencia.
Las elementos ecosistémicos permanentes corresponden a aquellos de carácter
climático, geomorfológico y edáfico (incluyendo al sitio); las variables ecosistémicas
son el uso, el estilo, la condición y la tendencia.
Cada una de estas categorías corresponde a un nivel de resolución determinado
dentro del cual son válidas las resoluciones que se tomen; por ejemplo,
generalidades que se hagan según la información entregada por alguna de las
categorías, o decisiones de planificación y desarrollo (GASTÓ, SILVA y COSIO,
1990).
4
Los conceptos de sitio y condición son ampliamente utilizados por investigadores en
Estados Unidos, Canadá, México, Sudáfrica y Australia para el estudio de praderas,
bosques y recursos naturales renovables (GASTÓ, COSIO y PANARIO, 1993).
2.1.1. El concepto de Distrito:
El Distrito es la unidad básica de caracterización física de un territorio. Corresponde
a un ecosistema de pastizal caracterizado por geoformas determinadas, delimitadas
a su vez por la pendiente (GASTÓ, SILVA y COSIO, 1990). La clasificación de
distritos se basa en las geoformas identificadas por MURPHY (1968); este autor
propuso tres niveles de geoformas, de los cuales se utiliza el segundo nivel, que
establece seis tipos de regiones topográficas. Como criterio para definir los distritos
en el Sistema de Clasificación de Ecorregiones, se utiliza la pendiente; ésta suele
estar asociada a paisajes característicos que tienen una expresión adecuada a la
escala de trabajo. A cada categoría de pendiente se le asocia el nombre vulgar de la
geoforma; siguiendo este criterio, PANARIO, GALLARDO y GASTÓ (1988) definen
las siguientes cinco clases de distritos:
Pendiente
1. Depresional < 0.0%
2. Plano > = 0.0% < 10.5%
3. Ondulado > = 10.5% < 34.5%
4. Cerrano > = 34.5% < 66.5%
5. Montano > = 66.5%
La determinación de distritos se puede hacer mediante cartas topográficas
(utilizando la distancia entre curvas de nivel), la interpretación de imágenes
satelitales, el uso de pares estereoscópicos (superposición de imágenes), y la
determinación en terreno con eclímetro, instrumento que mide ángulos y pendientes
(SILVA, 1991).
5
2.1.2. El concepto de Sitio:
Dentro del Sistema de Clasificación de Ecorregiones, el sitio es la unidad básica de
un ecosistema, con características de permanencia y que presta utilidad (REPAAN,
1991).
El sitio está determinado por variables fisiográficas que lo hacen diferente de otros
en su capacidad potencial de producir distintas calidad y cantidad de vegetación
(DYKSTERHUIS, 1949). Idealmente, esta categoría puede ser determinada por la
vegetación natural que la caracteriza; sin embargo, lo habitual es que la vegetación
natural del sitio se encuentre alterada o ausente. Debido a esto, las clases de sitios
deben definirse por aquellos atributos de mayor permanencia, y no por los más
notorios o visibles (GASTÓ, SILVA y COSIO, 1990). Las variables más relevantes y
permanentes a considerar son
Textura - Profundidad, e
Hidromorfismo,
Además de otras que se consideran cuando se constituyen en limitantes del sistema
(GASTÓ, COSIO y PANARIO, 1993); estas variables fueron definidas por PANARIO
et al. (1988) y son las siguientes:
Pendiente (T)
Exposición (E)
Reacción (R)
Salinidad – Sodio (S)
Fertilidad (F)
Pedregosidad (P)
Materia Orgánica (M)
Inundaciones (I)
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Un sitio comprende un grupo de suelos o áreas abióticamente homólogas (en base
a las variables mencionadas anteriormente); como consecuencia de aquello, estas
áreas son similares tanto cualitativa como cuantitativamente, por lo que su manejo
debe ser el mismo (GASTÓ, SILVA y COSIO, 1990).
La determinación de sitios sigue comúnmente los siguientes pasos (SILVA, 1991):
- Determinación visual de un área homogénea.
- Barrenado hasta una profundidad de 1.2 a 1.5 m en diferentes lugares.
- Determinación al tacto de texturas de diferentes estratas.
- Obtención de muestras de suelo de los primeros 30 cm.
- Análisis de laboratorio de las muestras.
2.1.3. El concepto de Condición:
La condición del sitio se basa en conceptos de sucesión y retrogradación hacia y
desde una comunidad climácica de plantas. En la colonización del suelo desnudo,
las especies ocupan progresivamente el territorio según su grado de adaptación a
las condiciones ambientales. Como resultado de esta colonización, el ecosistema es
alterado, formándose nuevos nichos y hábitats. Este mecanismo de cambio
desencadena un nuevo proceso de adaptación y ocupación de territorios por parte
de nuevas especies, lo que se repite en el tiempo hasta que el ecosistema alcanza
un equilibrio entre sus componentes biótico y abiótico. A este estado de la sere o
sucesión ecológica se le denomina clímax (INFANTE, 1986).
DYKSTERHUIS (1949), establece como consideraciones básicas para el método de
la condición el reconocimiento de una sucesión secundaria después de un tipo de
clímax, y el uso de la composición florística para indicar la condición o posición de
dicho pastizal en esta sucesión; asimismo, define para este método las siguientes
variables:
7
i) La delimitación de sitios basado en el diferencias entre composición
florística y producción de forraje.
ii) Delineación de las clases de condición basada en el porcentaje de
plantas decrecientes, crecientes e invasoras, como medida de la
cantidad relativa en el clímax del sitio.
iii) Carga animal recomendada basada en recomendaciones de estaciones
experimentales cercanas, y
iv) Transectos interceptores localizados en áreas estratégicas que
proporcionen comprobaciones cuantitativas de la efectividad el manejo.
A partir de esos elementos, se define entonces condición como “el porcentaje de la
vegetación presente que es original para el sitio” (DYKSTERHUIS, 1949); en
términos prácticos, la condición es la productividad de tejido vegetal consumible de
la pradera, en relación a la productividad potencial del sitio (GASTÓ, 1973). Esta
proporción o relación se establece en base a materia seca en ambas etapas
sucesionales (VALENZUELA, 1986); la condición, por lo tanto, es utilizada para
detectar cambios en el potencial de los parámetros cuantitativos o cualitativos de un
sitio (AZÓCAR, 1991).
Los pasos establecidos en la determinación de la condición son los siguientes
(GALLARDO y GASTÓ, 1987):
a) Clasificación del sitio
b) Determinación de la composición botánica
c) Clasificación de la condición de la pradera
GASTÓ, COSIO y PANARIO (1993) definen cinco categorías de condición:
Excelente: El sitio produce aproximadamente todo el forraje posible bajo el menor
manejo práctico (5/5 del potencial productivo).
Buena: La producción es óptima bajo el menor manejo práctico (4/5 del potencial);
8
mayor presencia de especies acrecentantes que en la condición Excelente.
Regular: La productividad sólo alcanza la mitad del potencial.
Pobre: La productividad se reduce a 2/5 del potencial.
Muy pobre: Predominio de especies invasoras. Sólo 1/5 del potencial es alcanzado.
2.2. Productividad primaria:
La productividad primaria de un sitio corresponde a la fitomasa que produce por
unidad espacial (GONZÁLEZ, 1998). La medición de la fitomasa es esencial en un
sistema de producción animal para definir las estrategias de utilización de la pradera
(ACKERMAN et al., 1999, O’DONOVAN y DILLON, 1999, PIEPER, 1978).
La productividad primaria depende del sitio, su condición y composición botánica
entre otros factores (GONZÁLEZ, 1998). Debe notarse que la medición de la
fitomasa es representativa del momento en que se realiza, ya que cambia
diariamente (‘t MANNETJE, 2000), por lo que sólo el registro de la misma a través
del tiempo permite estimar la productividad.
2.3. Medición de la materia seca:
La biomasa de los pastizales se refiere a todo el material herbáceo presente sobre
el suelo, y es expresada comúnmente como rendimiento en materia seca
(‘taMANNETJE, 2000).
Entre las distintas técnicas de estimación de la materia seca, el método del
cuadrante es el más certero (CATCHPOLE y WHEELER, 1992, BENKOBI et al.,
2000, HOLECHEK, PIEPER Y HERBEL, 2001). Consiste en cortar toda la masa
vegetal dentro de un área determinada a nivel de suelo; posteriormente la fitomasa
es secada en un horno deshidratador durante 48 a 72 h, a una temperatura que
varía entre 60 y 65 ºC, para evitar la desnaturalización de las proteínas; luego, la
muestra deshidratada es pesada, dando una medida precisa de la materia seca.
9
Este método ayuda también en la determinación de la composición botánica de un
sitio según el peso de cada especie (JONES, 2004). Sin embargo, su utilidad
práctica está limitada al área de la investigación como herramienta de calibración de
otros métodos (‘t MANNETJE, 2000), por ser un método destructivo y exigente en
tiempo y recursos, especialmente para los productores (BRUMMER et al., 1994,
HARMONEY et al., 1997, WEBER y RUSSELL, 2002).
Entre los métodos o instrumentos que son calibrados mediante el uso del cuadrante
se encuentran las sondas de capacitancia (ej: pasture probe), las reglas de medición
de altura (sward sticks), y los platos de medición de materia seca (rising plate
meters) (O’DONOVAN y DILLON, 1999).
La estimación visual es el método más simple y menos costoso; puede ser posible
para un experto familiarizado con la pradera estimar la cantidad de materia seca con
un error menor a 1 ton / ha (O’DONOVAN y DILLON, 1999). No obstante, según
‘taMANNETJE (2000) estas estimaciones pueden ser más certeras utilizando como
referencia estándares fotográficos de rendimientos de materia seca conocidos. Este
mismo autor señala, sin embargo, que la precisión de la medición, cuando se habla
en términos de ton/ha, debiera expresarse como máximo en cientos de kg (+/-
100kg).
Los métodos fotográficos son utilizados comúnmente en monitoreo de pastizales,
para apreciar visualmente cambios en el tiempo en la cobertura y estructura de la
vegetación (JONES, 2004). Como fortalezas se menciona su capacidad para
sintetizar en imágenes la información sobre el sitio, y la posibilidad de combinarse
con observaciones en terreno o mediciones cuantitativas (JONES, 2004), además
de ser un método relativamente rápido y poco costoso. Sin embargo, las imágenes
utilizadas en monitoreo generalmente no son apropiadas por sí solas para un
análisis cuantitativo del pastizal, debido a obstrucciones y distorsiones ocasionadas
al ser tomadas en perspectiva (ZHOU y ROBSON, 2001). No obstante lo anterior, si
las imágenes son obtenidas desde cierta altura sobre un plano horizontal, este
10
método se convierte en una extensión natural del método del cuadrante, puesto que
los límites de la imagen serían análogos a los límites del cuadrante, lo que permite
analizar la imagen para determinar distintas características de la vegetación (ZHOU
y ROBSON, 2001).
2.4. Análisis de imágenes digitales:
En el último tiempo, la fotografía digital se ha convertido en un método común y
económico de documentación y presentación de imágenes por parte de la
comunidad científica (KARCHER y RICHARDSON, 2003). Las imágenes obtenidas
mediante una cámara digital poseen la ventaja de ser fáciles de traspasar a un
computador personal para su posterior procesamiento; las imágenes están
constituidas por píxeles compuestos a su vez por los colores verde, rojo y azul,
característica que permite alterar los colores de la imagen facilitando así el análisis
de la misma (HALL, 2001).
El análisis computacional de imágenes digitales como aproximación a la
productividad primaria mediante la estimación de la cobertura vegetal es
relativamente reciente en la literatura agronómica, probando ser una técnica
confiable. Diversos autores han obtenido buenos resultados al usar la cobertura
vegetal como predictor de la biomasa, trabajando ya sea con comunidades
multiespecíficas de plantas (PARUELO, LAUENROTH y ROSET, 2001; IPPOLITI,
RESCHUTZEGGER y DA COSTA, 2003) o especies individuales (LUKINA, STONE
y RAUN, 1998; PURCELL, 2000; RÖTTGERMANN et al., 2000; RICHARDSON,
KARCHER y PURCELL, 2003). También se ha utilizado el análisis de imágenes
digitales con distintos propósitos en la investigación de las plantas, como la
estimación del grado de madurez en cereales (ADAMSEN et al., 1999), la
identificación y conteo de flores (ADAMSEN et al., 2000), la cuantificación del color
del césped (KARCHER y RICHARDSON, 2003), y el análisis de la estructura vertical
de las plantas (ZEHM et al., 2003), entre otros.
11
2.5. El color en las imágenes digitales:
Una imagen digital está compuesta por píxeles, que son la unidad básica de la
imagen y cuya cantidad determina la resolución de la misma. Cada píxel emite cierta
cantidad de luz roja, verde y azul; podría parecer entonces fácil e intuitivo identificar
los píxeles de color verde y así obtener la cobertura vegetal (KARCHER y
RICHARDSON, 2003). Sin embargo, la intensidad de los otros colores puede influir
en cuán verde puede parecer una imagen, por lo que se requiere de un sistema de
colores que pueda ser apreciado por la vista humana, como el sistema HSB (hue -
saturation - brightness) (Figura 1).
Las imágenes HSB usan tres canales: tono, saturación y brillo. El tono (hue) es
definido como un ángulo en un continuo circular de 0º a 360º; el color rojo
corresponde al ángulo de 0º, amarillo = 60º, verde = 120º, cian = 180º, azul = 240º,
magenta = 300º. La saturación se define como la pureza del color, comprendida
desde 0% (gris) hasta 100% (color saturado completamente). El brillo a su vez es la
luminosidad u oscuridad relativa del color desde 0% (negro) hasta el 100% (blanco)
(ADOBE SYSTEMS, 2002).
El software de análisis de imagen es capaz de discriminar entre distintos valores de
tono y saturación dentro de una imagen; en el caso del software Sigma Scan Pro
(SPSS, Chicago, EEUU), los valores para el tono varían entre 0 – 255; para la
saturación de la imagen, el rango es de 0 – 100.
12
Fuente: JEWETT, 2002.
Figura 1. Esquema representativo del sistema de colores HSB (hue – saturation – brightness)
13
3. MATERIALES Y MÉTODOS
3.1. Lugar y fecha del estudio:
El estudio se realizó en terrenos pertenecientes a ENAP Refinerías Aconcagua S.A.,
en Concón, V Región. Según VALLEJOS (2001), el área de estudio pertenece al
Reino Templado, Dominio Secoestival, Provincia Secoestival Nubosa , Subprovincia
San Antonio (Figura 2).
La subprovincia San Antonio se ubica geográficamente entre los ríos Aconcagua y
Rapel (paralelos 32º 48’ S y 33º 57’ S, respectivamente), zona en que aún se
produce un período prolongado de sequía, de alrededor de nueve meses. Presenta
temperaturas agradables, con un promedio anual de 14.5 ºC; la temperatura media
del mes más cálido, en enero, es de 17.8 ºC, aproximadamente; y el mes más frío,
julio, descienden a 11.4 ºC. En cuanto a las precipitaciones, se registran como
promedio entre 380 y 400 mm (RODRÍGUEZ, 1990).
Se realizó una medición en dos fechas: 4-5 septiembre y 15-16 octubre de 2004,
correspondientes a las etapas de crecimiento de la pradera.
3.2. Descripción general de la vegetación:
La formación vegetal predominante en el predio corresponde a una estrata herbácea
cuyo mayor componente son terófitas (especies anuales de autosiembra). Las
especies conforman una pradera naturalizada con predominio de especies de pobre
a regular condición, como la terófita Vulpia dertonensis, y hemicriptófitas del género
Plantago. No obstante, la especie dominante en la pradera es Lolium multiflorum,
especie de excelente condición.
15
3.3. Identificación de sitios y condición:
Se identificaron en terreno los sitios clasificados por FERNÁNDEZ (2004) (datos sin
publicar)* en el mismo lugar del estudio. Para efectos del muestreo, se escogieron
cinco sitios ubicados en el sector alto del predio.
3.4. Mediciones:
Se realizó una campaña de terreno en la que se trazaron cinco transectos siguiendo
el método de los tres pasos de Parker (1950). Junto con registrar la frecuencia de
cada especie dentro del transecto (cada 1 m), se tomaron fotografías y se cortaron
muestras mediante el método del cuadrante (cada 5 m); al mismo tiempo se midió la
altura de la vegetación y la obstrucción visual (método de Robel). De esta manera
se realizaron cuatro mediciones distintas a cada muestra: fotografía, cuadrante,
altura y obstrucción visual; se obtuvieron en total 50 fotografías por fecha (10
fotografías y 10 muestras por transecto), 100 en total para las dos fechas de
muestreo.
3.4.1. Medición de altura y obstrucción visual:
La altura promedio de la muestra se midió de una manera simple, mediante el uso
de una huincha, registrando la estatura promedio de las plantas ubicadas dentro de
los límites del cuadrante. La obstrucción visual se midió mediante una modificación
de la vara de Robel.
El método desarrollado por ROBEL et al. (1970) consiste en medir la obstrucción
visual ocasionada por la vegetación en una vara de 1.5 m de altura y 3 cm de grosor
colocada verticalmente sobre el suelo; esta vara está dividida originalmente en
franjas horizontales de 1 dm, pintadas alternadamente con colores contrastantes
(blanco – negro, por ejemplo) El observador debe registrar la franja visible más baja
*Fernández, Y. 2004 Ing.Agr. Comunicación personal.
16
en la vara de Robel, es decir, aquella franja que puede ser apreciada por completo
encontrándose el punto de vista del observador a 4 m de distancia y a 1 m de altura
sobre el suelo. Como este método integra la densidad y la altura de la vegetación,
se puede interpretar la medida de obstrucción visual como la altura bajo la cual la
vegetación es densa.
Para propósitos de este estudio, se modificó el ancho de las franjas disminuyéndolo
hasta los 2 cm de grosor; las franjas fueron numeradas, siendo la franja uno la
inferior. Las lecturas de la obstrucción visual se realizaron siguiendo el protocolo
propuesto por BENKOBI et al. (2000). La vara así graduada se colocó en el centro
del cuadrante, y las lecturas se hicieron a 4 m de distancia y 1 m de altura. Como
lectura, se registró la banda más alta completamente obstruida; una lectura de 1
significa que la primera banda fue obstruida por completo. La lectura (número de la
franja) se multiplicó por 2, para convertirla a cm, y luego se analizaron los datos
mediante regresión lineal.
3.4.2. Obtención y análisis de las imágenes:
Las fotografías se obtuvieron con una cámara digital Praktica® modelo DCZ
(Pentacon GmbH, Dresden, Alemania), sostenida a 1 m sobre el suelo. Las
imágenes obtenidas a una resolución de 1280 x 960 píxeles (Figura 3) se
traspasaron a un PC de escritorio y analizadas mediante el programa de análisis de
imágenes SigmaScan® Pro versión 5.0 (SPSS Inc., Chicago, EEUU). El primer paso
en el análisis de las fotografías consistió en el uso de la opción “crop”, mediante la
cual se modificó el tamaño de la imagen. La herramienta crop permite seleccionar
una superficie dentro de la imagen; el resto de la imagen es eliminado. De esta
manera, se seleccionó el tamaño corresponde al área de la imagen delimitada por
el cuadrante, correspondiente a 30 cm x 30 cm, con lo que se obtuvo una nueva
imagen de 520 x 520 píxeles (Figura 4). Estos valores pueden ser utilizados en
conjunto como referencia de escala en la apreciación de las imágenes. Luego, se
utilizó la herramienta Saturation dentro del menú Color. Como resultado se
17
acentuaron los colores de la imagen (Figura 5), lo que facilita su análisis por parte
del software.
El análisis propiamente tal, es decir, la determinación del número de píxeles verdes
de la imagen, se realizó mediante la opción Color Threshold, dentro del menú
Threshold. Esta herramienta separa los píxeles de color verde del resto de la
imagen, marcándolos con una capa (overlay) de un color predefinido (Figura 6), la
que sólo cumple funciones demostrativas. El umbral (Threshold) mediante el cual el
software identificó el color verde de la imagen se definió con valores para Hue: 30 –
120 y para Saturation: 20 – 100. Estos valores abarcan aproximadamente todo el
espectro de color verde.
Luego, mediante la opción Measure objects se obtuvo la cantidad de píxeles de
color verde de la imagen. Los objetos medidos por esta opción del software son
grupos de píxeles que se encuentran dentro de los valores de hue y saturation del
umbral definido por el usuario del programa. El programa no entrega directamente la
cantidad total de píxeles verdes; esta cantidad se obtuvo al multiplicar la cantidad de
objetos por el promedio de píxeles de los objetos, que fueron los valores entregados
por el software. El resultado de esta multiplicación se transformó en porcentaje de
píxeles verdes de la imagen de la siguiente manera:
% píxeles verdes = (nº píxeles verdes x 100) / total píxeles
De esta forma, las imágenes pueden ser agrupadas también según clases de
cobertura (DAUBENMIRE, 1968). El total de píxeles de la imagen corresponde a la
resolución de la imagen, es decir, 520x520 = 270400 píxeles. Las clases de
cobertura se definieron de la siguiente manera: 0-5%, 5-25%, 25-50%, 50-75%, 75-
95%, 95-100%.
18
3.5. Análisis de datos:
Basándose en la bibliografía existente, los datos se analizaron mediante regresión
lineal. Se realizaron regresiones lineales para cada parámetro (cobertura, altura,
obstrucción visual), añadiéndose un parámetro extra (altura x cobertura) (Cuadro 6).
Luego de verificar los supuestos para el error, la representatividad de las
ecuaciones de regresión se probó mediante el Test de Fisher (α=0.05); en presencia
de asociación entre las variables se comprobó la existencia de pendiente mediante
el Test de t-Student.
19
Figura 3. Imagen original, muestra 1, sitio 224P7 (Transecto 1). 1280x960 píxeles. En el centro, cuadrante de 30 cm x 30 cm.
20
Figura 4. Imagen 520 x 520 píxeles, muestra 1, sitio 224P7 (Transecto 1), correspondiente a los límites del cuadrante. Superficie representada: 30 cm x 30 cm.
21
Figura 5. Imagen 520 x 520 píxeles, muestra 1, sitio 224P7 (Transecto 1). Saturación de colores al 100%.
22
Figura 6. Overlay identificador de píxeles de color verde. Muestra 1, sitio 224P7 (Transecto 1). 520 x 520 píxeles. Total píxeles = 270400 Píxeles color verde = 225154 Porcentaje de cobertura = 83.27%
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4. PRESENTACIÓN Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS
4.1. Resultados:
4.1.1. Determinación de sitio - condición:
Los sitios seleccionados fueron los siguientes (Figura 7):
- Sitio 3101-224P7 Distrito Plano (Transecto 1)
- Sitio 3101-288T3 Distrito Plano (Transecto 2)
- Sitio 3101-355F2 Distrito Ondulado (Transecto 3)
- Sitio 3101-458P8 Distrito Cerrano (Transectos 4 y 5)
En cada sitio se estableció un transecto, excepto en el sitio 458P8, el que
presentaba estratas herbáceas diferentes dentro del mismo sitio. Esto podría indicar
la necesidad de redefinir este sitio.
4.1.1.1. Sitio 224P7:
Sitio de textura media – delgado y drenaje lento. Pendiente del sitio <5%. La
producción de materia seca fue de 2,0 ton/ha. La condición se determinó como
regular. La composición botánica del sitio fue la siguiente:
Cuadro 1. Composición botánica mediante el método de Parker. Predio ENAP, Sitio
224P7 (Transecto 1). 24 agosto 2004.
Transecto 1 Frecuencia Forma Vital Lolium multiflorum 45 Terófita Hypochaeris radicata 8 Hemicriptófita Trifolium sp 7 Terófita Vulpia dertonensis 5 Terófita Plantago lanceolata 3 Hemicriptófita Bryza minor 2 Terófita Avena fatua 1 Terófita
24
Hordeum murinum 1 Terófita Lotus suspinatum 1 Terófita Medicago polymorpha 1 Terófita Pyptochaetium stipoides 1 Hemicriptófita Mantillo 22 Suelo desnudo 2 Roca/Piedras 1 Total 100
4.1.1.2. Sitio 288T3:
Sitio de textura media – delgado y drenaje rápido en superficie, profundo. Drenaje
moderado y textura pesada en profundidad. Distrito Plano, pendiente 1%. La
producción de materia seca fue de 0.9 ton/ha. La condición determinada es regular.
La composición botánica del sitio fue la siguiente:
Cuadro 2. Composición botánica mediante el método de Parker. Predio ENAP, Sitio
288T3 (Transecto 2). 24 agosto 2004.
Transecto 2 Frecuencia Forma Vital Lolium multiflorum 22 Terófita Hypochaeris radicata 16 Hemicriptófita Bromus sp. 7 Terófita Plantago lanceolata 6 Hemicriptófita Avena fatua 4 Terófita Pyptochaetium stipoides 4 Hemicriptófita Lolium temulentum 2 Terófita Ayra caryophylea 1 Terófita Trifolium glomeratum 1 Terófita Mantillo 21 Suelo desnudo 8 Musgo 7 Roca/Piedras 1 Total 100
4.1.1.3. Sitio 355F2:
Sitio de textura media y profundidad media, hidromorfismo intermitente medio.
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Pendiente de 20% (Distrito ondulado (3)), producción de materia seca de 1.5 ton/ha.
La condición determinada fue pobre. La composición botánica fue la siguiente:
Cuadro 3. Composición botánica mediante el método de Parker. Predio ENAP, Sitio
355F2 (Transecto 3). 24 agosto 2004.
Transecto 3 Frecuencia Forma Vital Vulpia dertonensis 27 Terófita Plantago hispidula 10 Terófita Schismus sp. 8 Terófita Plantago lanceolata 5 Hemicriptófita Hypochaeris radicata 4 Hemicriptófita Lolium multiflorum 3 Terófita Trifolium subterraneum 3 Terófita Avena sp. 2 Terófita Carex sp. 2 Terófita Trevoa trinervis 2 Nanofanerófita Nassella chilensis 1 Hemicriptófita Plantago tumida 1 Terófita Suelo desnudo 14 Mantillo 14 Roca/Piedras 3
Musgo 1 Total 100
4.1.1.4. Sitio 58P8:
Transecto 4: textura media, con arcilla densa entre los 20-50 cm. Drenaje externo
rápido. Condición muy pobre, pendiente 40% (Distrito cerrano (4)), producción de
materia seca de 0.5 ton/ha.
Cuadro 4. Composición botánica mediante el método de Parker. Predio ENAP, Sitio
458P8 (Transecto 4). 24 agosto 2004.
Transecto 4 Frecuencia Forma Vital Avena sp. 27 Terófita Cardionema ramosissima 10 Hemicriptófita Vulpia dertonensis 1 Terófita Suelo desnudo 40 Mantillo 12
26
Musgo 8 Roca/Piedras 2 Total 100
Transecto 5: Textura media, con arcilla densa entre los 20-50 cm. Drenaje externo
rápido. Pendiente 13% (Distrito ondulado (3)). Condición pobre. Materia seca 1.2
ton/ha. El siguiente cuadro muestra la composición botánica del sitio:
Cuadro 5. Composición botánica mediante el método de Parker. Predio ENAP, Sitio
358P8 (Transecto 5). 24 agosto 2004.
Transecto 5 Frecuencia Forma Vital Vulpia dertonensis 39 Terófita Hypochaeris radicata 10 Hemicriptófita Bromus sp. 5 Terófita Trifolium subterraneum 4 Terófita Erodium cicutarium 3 Terófita Pectocaria dimorpha 2 Terófita Ayra caryophylea 1 Terófita Mantillo 20 Suelo desnudo 12 Musgo 2 Roca/Piedras 2 Total 100
4.1.2. Ecuaciones lineales.
En el siguiente cuadro se presenta el resumen de las ecuaciones de regresión lineal
y su coeficiente de determinación R2:
Cuadro 6. Ecuaciones de regresión lineal. Abreviaciones: ms = materia seca (gr/0.09 m2); nr = modelo lineal no representativo; AxC, axc = altura por cobertura; D = Distrito; O. Visual, ov = obstrucción visual; n = número de muestras.
Sitio/Clase Cobertura Fecha n Parámetro Ecuación R2
Todos Todas 100
Cobertura Altura O. Visual AxC
ms = 3.545 + 0.131 * cobertura ms = 6.610 + 0.382 * altura ms = 7.462 + 1.101 * ov ms = 5.847 + 0.008 * axc
0.27 0.21 0.43 0.41
27
24-25 agosto 50
Cobertura Altura O. Visual AxC
ms = 47.933 + 2.178 * cobertura ms = 4.464 + 0.851 * altura ms = 8.316 + 0.863 * ov ms = 4.224 + 0.012 * axc
0.53 0.42 0.34 0.58 Todos
19-20 octubre 50
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr ms = 5.543 + 0.334 * altura ms = 6.768 + 1.132 * ov ms = 6.877 + 0.006 * axc
0.30 0.48 0.27
3101-24P7 Todas 20
Cobertura Altura O. Visual AxC
ms = 3.545 + 0.131 * cobertura nr nr nr
0.26
3101-24P7 24-25 agosto 10
Cobertura Altura O. Visual AxC
ms = -40.19 + 0.674 * cobertura nr nr nr
0.81
3101-24P7 19-20 octubre 10
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr nr nr nr
3101-88T3 Todas 20
Cobertura Altura O. Visual AxC
ms = 4.160 + 0.068 * cobertura nr nr
ms = 5.210 + 0.005 * axc
0.23 0.41
3101-88T3 24-25 agosto 10
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr nr nr nr
3101-88T3 19-20 octubre 10
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr ms = 4.0326 + 0.211 * altura
nr ms = 3.863 + 0.006 * axc
0.47 0.76
3101-55F2 Todas 20
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr nr
ms = 9.273 + 1.532 * ov ms = 6.322 + 0.012 * axc
0.47 0.38
3101-55F2 24-25 agosto 10
Cobertura Altura O. Visual AxC
ms = -24.559 + 0.486 * cobertura nr nr
ms = 4.123 + 0.017 * axc
0.57 0.61
3101-55F2 19-20 octubre 10
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr nr nr nr
3101-58P8 (D. Cerrano) Todas 20
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr nr nr
ms = 3.588 + 0.04 * axc
0.23
3101-58P8 (D. Cerrano) 24-25 agosto 10
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr nr nr nr
3101-58P8 (D. Cerrano) 19-20 octubre 10
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr nr nr nr
28
3101-58P8 (D- Ondulado) Todas 20
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr nr nr nr
3101-58P8 (D- Ondulado) 24-25 agosto 10
Cobertura Altura O. Visual AxC
ms = -4.407 + 0.179 * cobertura nr nr
ms = 5.722 + 0.006 * axc
0.49 0.43
3101-58P8 (D- Ondulado) 19-20 octubre 10
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr nr nr nr
Cobertura 5-25% Todas 10
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr ms = 2.026 + 0.389 * altura ms = 3.386 + 2.407 * ov ms = 2.014 + 0.021 * axc
0.72 0.53 0.88
Cobertura 25-50% Todas 33
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr ms = 5.772 + 0.317 * altura ms = 6.981 + 0.950 * ov ms = 5.603 + 0.009 * axc
0.23 0.40 0.25
Cobertura 50-75% Todas 25
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr ms = 5.423 + 0.369 * altura ms = 6.220 + 1.447 * ov ms = 5.811 + 0.005 * axc
0.46 0.65 0.41
Cobertura 75-95% Todas 27
Cobertura Altura O. Visual AxC
ms = -21.75 + 0.424 * cobertura ms = 8.089 + 0.695 * altura ms = 11.899 + 0.574 * ov ms = 7.945 + 0.008 * axc
0.21 0.31 0.21 0.34
Cobertura 95-100% Todas 5
Cobertura Altura O. Visual AxC
nr nr nr nr
El resultado de cada ecuación está expresado en gr de materia seca por la
superficie del cuadrante, es decir, 0.09 m2. Este valor se traspasa fácilmente a
ton/ha o kg/ha mediante una regla de tres simple.
4.2. Discusión de resultados:
Debe mencionarse la facilidad de obtención de imágenes en comparación con el
método del cuadrante; en este último, el tiempo necesario para cortar el material
vegetal del cuadrante varió entre 4 y 10 min., dependiendo de la cantidad de pasto.
29
1 2
3 5
4
P8
T6
Fuen
te: F
erná
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2 Fi
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7. C
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Siti
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NA
P.
En
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ubi
caci
ón d
e tra
nsec
tos.
30
Obtener una imagen no tomó en ningún caso más de un minuto, puesto que se
prescindió de trípode en favor de la simplicidad del método, y también por la
dificultad que presenta su utilización en terrenos irregulares. Similares tiempos se
ocuparon en medir la altura y la obstrucción visual. Existe consenso en lo engorroso
del método de corte; sin embargo, no se puede soslayar su uso en el desarrollo y
calibración de otros métodos.
El Cuadro 6, muestra en general bajos coeficientes de determinación para todos los
modelos. Los datos en su mayor parte, no se comportaron linealmente en ninguno
de los parámetros. RÖTTGERMANN et al. (2000); PARUELO, LAUENROTH y
ROSET (2000); PASTO, ALLISON y WASHKO (1957); DOS SANTOS et al. (2000) y
EVANS y JONES (1958) informaron sobre relaciones lineales entre la cobertura de
suelo y la biomasa expresada en materia seca; ROBEL et al. (1970); BENKOBI et
al. (2000) y ACKERMAN et al. (1999) informaron a su vez sobre la linealidad
existente entre la obstrucción visual y la biomasa; lo mismo se ha documentado en
cuanto a la estatura de la vegetación y su biomasa (PASTO, ALLISON y WASHKO,
1957; CÓSER, MARTINS y ALVIM, 1996). Existía entonces la posibilidad de
encontrar un comportamiento lineal en todos los parámetros.
En el caso de la estimación de cobertura, el mejor R2 obtenido fue de 0.81 en el sitio
224P7, en la primera fecha de mediciones (Cuadro 7). Esto puede estar explicado
por la preponderancia de una especie sobre las otras, en este caso Lolium
multiflorum. La condición regular del sitio influyó en este resultado, al ser
consecuencia de la composición botánica y del predominio de Lolium multiflorum.
Los valores de cobertura determinados para este sitio oscilaron entre 78% y 97%;
por esto y por la alta variabilidad en el peso de la fitomasa, el intersecto de la recta
de la ecuación se encuentra lejos de cero (FIGURA 8). Este resultado, sin embargo,
sólo podría sugerir el desarrollo de métodos similares en pastizales semejantes en
cuanto a su composición botánica y grado de cobertura.
En este sitio, la presencia de otras especies fue casi insignificante en la composición
31
botánica, lo que también se apreció en su escasa notoriedad en las imágenes. Por
esto, la canopia del sitio fue la más uniforme, aunque sólo en un sentido cualitativo,
puesto que se registraron distintos valores de disponibilidad de materia seca.
PARUELO, LAUENROTH y ROSET (2000) informaron valores de R2 mayores para
la biomasa herbácea que para biomasa total en un pastizal de estepa, lo que indica
que pastizales herbáceos son más indicados para este método. También influyó el
hecho de que en este transecto el pastizal no comenzaba su senescencia, algo que
sí ocurrió en otros sitios debido al adelanto de las precipitaciones efectivas del año
2004.
Si se compara el sitio 224P7 en las dos fechas de medición, se aprecia claramente
el efecto de la senescencia sobre la capacidad del software para discriminar el
material vegetal; muchas veces se confundió el color del pasto seco con aquél
propio de la superficie del suelo, lo que puede explicar el por qué no hubo buenos
resultados para este método en el muestreo de la segunda fecha. Se identificó
también como posibles fuentes de error la presencia de sombras y brillos en las
imágenes. A pesar de lo propuesto por varios autores (RICHARDSON, KARCHER y
PURCELL, 2001; PARUELO, LAUENROTH y ROSET, 2000; ADAMSEN et al.,
2000) y de lo utilizado en este estudio, es decir, priorizar la luz natural en horas de
máxima exposición (11:00AM a 16:00PM), se debe recomendar el uso de sombra
artificial de acuerdo a lo sugerido por LUKINA, STONE y RAUN (1998). La
reflectancia de luz sobre las plantas se manifiesta en la imagen como áreas de color
blanco, las que no fueron reconocidas efectivamente por el software. Asimismo, el
contraste entre luz y sombra ocasionado por la luz directa del sol ocultó material
visible a simple vista, pero que no apareció en la imagen digital al estar sombreado
en exceso. El mantillo (material vegetal de desecho de la temporada anterior) no
interfirió en los resultados, pues fue eficazmente identificado por el software debido
a su color gris, equivalente a valores de saturación bajos.
En el sitio 288T3, la proporción similar entre hemicriptófitas como Hypochaeris
radicata y terófitas como Lolium multiflorum ayudó a aumentar la heterogeneidad de
32
la canopia del pastizal. La condición pobre del sitio se reflejó también en un menor
porcentaje de cobertura de suelo, variando ésta entre 30 y 85% para la primera
fecha, y entre 20 y 52% en la segunda medición. Se destaca un valor de R2 = 0.76,
para el parámetro Altura x Cobertura en la segunda fecha de medición; esto es
similar a lo observado por PASTO, ALLISON y WASHKO (1957), quienes obtuvieron
valores de R2 entre 0.60 y 0.87. En la condición actual de este sitio, sin embargo, no
es posible recomendar el método fotográfico.
En el tercer transecto (Sitio 355F2) se repiten las diferencias de cobertura
identificadas por el software, entre la primera y la segunda fecha. Con 12 especies
identificadas en el sitio mediante el método de Parker, la heterogeneidad de la
canopia es suficiente para no obtener coeficientes de determinación altos; incluso
son escasas las ecuaciones válidas. En este sitio del distrito ondulado hay presencia
de Trevoa trinervis, especie nanofanerófita que contribuye aún más a la diversidad
de la vegetación.
El transecto 4 tiene características particulares que lo diferencian de los otros sitios:
pendiente alta (distrito cerrano), pocas especies (sólo tres) y alto porcentaje de
suelo desnudo. Además del bajo número de especies, debe mencionarse que ellas
son muy diferentes entre sí, principalmente la hemicriptófita Cardionema
ramosissima, planta invasora cuya morfología difiere notablemente de las terófitas
restantes. Esto dificulta la construcción de una recta de regresión o de cualquier otro
modelo no lineal; el cambio en el peso en materia seca de C. ramosissima es mayor
en sentido horizontal, y en las terófitas este cambio se da en sentido vertical.
En el transecto 5, establecido en el sitio 358P8, se obtuvo para la ecuación de
cobertura un R2 de 0.49; valor bajo en comparación con otros trabajos que utilizan la
cobertura de suelo como estimador de la producción (PASTO, ALLISON y
WASHKO, 1957; LUKINA, STONE y RAUN (1998); PARUELO, LAUENROTH y
ROSET, 2000).
33
Al agrupar las imágenes según la cobertura obtenida, sólo se obtienen valores altos
de R2 en la clase de cobertura 5-25%, en la que el parámetro altura explica la mayor
parte de la variación en el peso, con un valor individual de R2 = 0.72. En conjunto
con la cobertura (AxC), el R2 sube a 0.88. Los demás parámetros muestran bajos
coeficientes de determinación, siguiendo la tendencia de las otras clases de
cobertura.
La obstrucción visual no arrojó buenos resultados; se comprobó que su utilización
debe ser en pastizales con alta densidad de plantas, según lo postulado por
BENKOBI et al. (2000).
No obstante todo lo anterior, a pesar de no poder recomendarse su uso en sitios
homólogos, el valor de 0.81 para R2 en el sitio 24P7 demuestra el potencial de este
método de estimación de materia seca mediante el análisis computacional de
imágenes. Debe recomendarse, en base a lo observado, establecer ciertas mejoras
al método enfocadas a disminuir el error en las imágenes, como el uso de sombra
artificial y evitar su aplicación en épocas de madurez de la vegetación; además, en
base a lo observado, analizar los datos siguiendo otros modelos no-lineales.
34
Figura 8. Recta de regresión lineal Sitio 224P7.
0
5
10
15
20
25
30
75,00 80,00 85,00 90,00 95,00 100,00
Cobertura, %
Mat
eria
Sec
a, g
35
5. CONCLUSIONES
Es posible determinar la cobertura de suelo mediante el análisis de imágenes
con un software adecuado.
No es posible afirmar que las relaciones entre la distribución espacial de la
vegetación y su biomasa, son de tipo lineal en praderas con gran diversidad de
especies y de pobre condición de la provincia Secoestival Nubosa, subprovincia San
Antonio.
En general, y debido a lo anterior, no es posible obtener modelos lineales
basados en la cobertura de suelo, aplicables a sitios homólogos de la provincia .
No obstante, debido al potencial mostrado por este método, se recomienda
mejorar el método y evaluarlo en sitios con vegetación herbácea homogénea y de
buena a excelente condición, en la provincia secoestival nubosa.
36
6. RESUMEN
Se realizó un estudio para evaluar el uso de procesamiento de imágenes digitales en conjunto con el Sistema de Clasificación de Ecorregiones (GASTÓ, COSIO y PANARIO, 1993) en la estimación del porcentaje de cobertura vegetal y su relación con la biomasa en praderas de la Provincia Secoestival Nubosa (Valparaíso), Subprovincia San Antonio. Se obtuvieron imágenes en dos fechas, las que fueron analizadas por fecha, por sitios y por clases de cobertura. El porcentaje de cobertura se analizó mediante el software SigmaScan Pro. Como comparación, se midió la altura de la vegetación y la obstrucción visual. El porcentaje de cobertura, dado por la cantidad de píxeles verdes de la imagen, fue entregado efectivamente por el software; sin embargo, no hubo evidencia suficiente para establecer la existencia de relaciones lineales entre cobertura del suelo y la materia seca en la Provincia Secoestival Nubosa o Valparaíso. Se piensa que la diversidad de formas vitales y la condición del Sitio influyeron negativamente en los resultados, puesto que sólo en el Sitio 3101-224P7 se pudo establecer una relación de tipo lineal entre la biomasa y la cobertura de suelo; esto se debió posiblemente a la mejor condición del sitio y a la mayor homogeneidad de su estrata herbácea. El método tiene entonces, potencial de desarrollo en sitio homólogos de la Provincia Secoestival Nubosa, y en general en pastizales con vegetación herbácea homogénea.
37
7. ABSTRACT
The purpose of this study was to evaluate the use of digital image processing techniques, along with the Ecorregion Clasification System (GASTÓ, COSIO and PANARIO, 1993), to estimate the percent of vegetation cover and its relationship to biomass in a rangeland of the Drysummer Cloudy Province (Valparaiso) classification, in San Antonio Subprovince. Images were taken on two dates; the images were analyzed by dates, sites and cover classes. Percent of coverage was estimated using image-processing routines in SigmaScan Pro v. 5.0. As a comparison, height and Visual Obstruction measures (ROBEL et al., 1970) were also taken. Vegetation coverage, estimated using the quantity of green pixels per image, was effectively calculated by the software. However, sufficient evidence was not found to prove the existence of linear relationships between soil coverage and biomass (dry matter) for this rangeland. This negative response was probably due to the diversity of vital forms, and to the prevailing conditions found in the different sites. Only the 3101-224P7 site demonstrated a linear relationship between these two variables, possibly due to the better prevailing condition, and its greater homogeneity of herbaceous vegetation. Nevertheless, this method has potential for further development in homologous rangelands of this classification type, and in general, in grasslands with homogeneous and herbaceous vegetation.
38
8. LITERATURA CITADA
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