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3 resultados encontrados para: AUTOR: Cerdán Cabrera, Carlos Roberto
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Detecting and monitoring forest disturbance from selective logging is necessary to develop effective strategies and polices that conserve tropical forests and mitigate climate change. We assessed the potential of using the remote sensing tool, CLASlite forest monitoring system, to detect disturbance from timber harvesting in four community forests (ejidos) of the Selva Maya on the Yucatan Peninsula, Mexico. Selective logging impacts (e.g. felling gaps, skid trails, logging roads and log landings) were mapped using GPS in the 2014 annual cutting areas (ACAs) of each ejido. We processed and analyzed two pre-harvest Landsat images (2001 and 2013) and one post-harvest image (November 2014) with the CLASlite system, producing maps of degraded, deforested and unlogged areas in each ACA. Based on reference points of disturbed (felling and skidding), deforested (log landings and roads) and unlogged areas in each ACA, we applied accuracy assessments which showed very low overall accuracies (<19.1%). Selective logging impacts, mainly from log landings and new logging road construction, were detected in only one ejido which had the highest logging intensity (7 m³ ha–¹).


2.
- Artículo con arbitraje
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Resumen en español

La broca del café es considerada una de las plagas de mayor importancia en el cultivo a nivel mundial. Para su control se han adoptado diferentes estrategias, que van desde el uso de insecticidas químicos, integración de controladores biológicos, prácticas culturales e instalación de trampas de captura entre otras. Esta última técnica aprovecha el comportamiento de migración de la broca para capturarla y evitar la colonización de los nuevos frutos que conforman la futura cosecha, sin embargo, aún existe un vacío en cuanto al mejor tipo de trampa, atrayente y altura de colocación a nivel de campo y costo, por lo que el objetivo de este trabajo fue evaluar estos factores en condiciones de campo. El trabajo se localizó en la finca cafetalera “Vegas” ubicada en la localidad de Tuzamapan municipio de Coatepec, Veracruz, México, en un diseño experimental de bloques completamente al azar con cinco repeticiones, considerando los factores mencionados. Se determinó que el mejor tipo de trampafue la ETOTRAP, ya que cumple con la eficiencia, versatilidad y costo necesario para su uso intensivo en campo.

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The coffee Berry borer is considered one of the most important pests in the crop worldwide. In order to control, different strategies have been adopted, ranging from the useof chemical insecticides, integration of biological controllers, cultural practices and the installation of trapping traps, among others. This last technique takes advantage of the migration behavior of the bit to capture it and avoid the colonization of the new fruits that make up the future harvest, however, there is still a gap in the best type of trap, attractant and placement height at the field level and cost, so the objective of this work was to evaluate these factors in field conditions. The work was located in the coffee farm "Vegas" in the town of Tuzamapan municipality of Coatepec, Veracruz, Mexico, in an experimental design of blocks completely random with five replicates, considering the factors mentioned. It was determined that the best type of trap was the ETOTRAP, because it complies with the efficiency, versatility and cost necessary for its intensive use in the field.


3.
Artículo
Mapping disturbance from selective logging in tropical forests of the Yucatan Peninsula, Mexico
Hernández Gómez, Irving Uriel (autor) ; Vázquez Luna, Dinora (autora) ; Cerdán Cabrera, Carlos Roberto (autor) ; Navarro Martínez, María Angélica (autora) ; Ellis, Edward Alan (autor) ;
Disponible en línea
Contenido en: Tropical and Subtropical Agroecosystems Volumen 23, número 1 (2020), páginas 143-152 ISSN: 1870-0462
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Resumen en español

El mapeo de los impactos de la tala selectiva en la Península de Yucatán es importante para lograr la reducción de las emisiones de carbono y los objetivos de conservación de la biodiversidad. Objetivo. Evaluar la efectividad de la aplicación de técnicas de teledetección mediante el uso de imágenes LANDSAT 8 OLI para detectar la perturbación del bosque tropical a partir de la extracción de madera en cuatro bosques con manejo comunitario (ejidos). Además, evaluamos las diferencias entre ellos en términos de implementación de manejo forestal mejorado (IFM) y prácticas de aprovechamiento de impacto reducido (RIL). Metodología. Se calcularon los índices de vegetación y se realizó la clasificación de la cubierta forestal para hacer un mapa de las zonas taladas y no taladas y las perturbaciones específicas del aprovechamiento (por ejemplo, claros por la tala de árboles, carriles de arrastre, caminos forestales y áreas de acopio de madera) en las áreas de corta anual de 2014. Las evaluaciones de precisión se realizaron en función de los puntos de validación colectados en el campo después del aprovechamiento. Resultados. Encontramos que el 75% de las clasificaciones binarias (áreas impactadas y no impactadas) tenían precisiones globales medias superiores al 60%, lo que representa una precisión aceptable (40 a 70%), aunque el mapeo de las perturbaciones específicas de la cosecha tuvo poca precisión (<40%). Los índices de vegetación que obtuvieron los mejores resultados fueron el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), Tasseled Cap Greenness y Tasseled Cap Wetness. Los ejidos que aplicaron IFM y RIL impactaron un porcentaje menor de sus áreas de corta y menos área de bosque por metro cúbico de madera extraída, a pesar de intensidades de tala similares o mayores que los ejidos sin prácticas mejoradas.

Implicaciones. El monitoreo del impacto por la tala selectiva es importante para mejorar el manejo forestal y la certificación de sostenibilidad. Conclusiones. El mapeo y el monitoreo de los impactos de la tala selectiva por gestores y técnicos forestales se puede realizar de manera costo-efectiva utilizando imágenes LANDSAT 8, aunque la precisión se puede mejorar con imágenes de alta resolución.

Resumen en inglés

Background. Mapping selective logging impacts on the Yucatan Peninsula is important to pursuing carbon emissions reduction and biodiversity conservation goals. Objective. To evaluate the effectiveness of applying remote sensing techniques using LANDSAT 8 OLI imagery to detect tropical forest disturbance from timber harvesting in four communally managed forests (ejidos). We further assess differences among them in terms of implementing improved forest management (IFM) and reduced impact logging (RIL). Methodology. Vegetation indices were calculated, and forest cover classification was performed to map logged and unlogged forest and specific harvest disturbances (e.g. felling gaps, skid trails, logging roads and log landings) in annual cutting areas of 2014. Accuracy assessments were conducted based on validation points collected in the field after logging. Results. We found that 75% of the binary classifications (logged and unlogged forest) had mean overall accuracies greater than 60%, representing a fair (40 to 70%) accuracy, although mapping of specific harvesting disturbances had poor accuracy (<40%). Vegetation indices that performed the best were normalized vegetation index (NDVI), Tasseled Cap Greenness and Tasseled Cap Wetness. Ejidos that applied IFM and RIL impacted a smaller percentage of their cutting areas and less area of forest per cubic meter of timber extracted, despite similar or higher logging intensities than ejidos without improved practices. Implication. Monitoring selective logging disturbance is important to improved forest management and certification of sustainability. Conclusion. Mapping and monitoring impacts from selective logging by forest managers and technicians can be performed in a cost-efficient manner using LANDSAT 8 images, although accuracy could be improved with higher resolution imagery.