Climate change is accelerating forest decline in temperate ecosystems, affecting the vitality of key species and compromising the environmental goods and services these systems provide. In this context, remote sensing technologies and unmanned aerial vehicles (UAVs; commonly known as drones) have become highly precise and effective tools for large-scale forest monitoring and tree health assessment. This doctoral thesis evaluates the application of UAVs in studying climate change-induced forest decline across different scenarios and spatial scales, structuring the research into four interconnected chapters. The first chapter examines the relationship between altitude and the vigor of Pinus hartwegii in the Nevado de Toluca Flora and Fauna Protection Area, using multispectral imagery to detect stress patterns and climatic vulnerability. The second chapter focuses on the devitalization of Abies religiosa in the Monarch Butterfly Biosphere Reserve, integrating LiDAR and multispectral sensors to reveal a strong correlation between the monthly aridity index and the loss of tree vitality. The results confirm that UAVs provide high-resolution spatial and temporal data, optimizing decision-making in forest management, improving the detection of decline symptoms, and facilitating adaptive management strategies. Despite their advantages, challenges remain in implementing these technologies, such as integrating artificial intelligence to automate data analysis and developing standardized methodologies for detecting tree devitalization. This thesis demonstrates that UAV-based forest monitoring is a crucial tool for addressing climate change challenges and contributing to the conservation of temperate forests in the Trans-Mexican Volcanic Belt.
El cambio climático está acelerando la declinación forestal en ecosistemas templados, afectando la vitalidad de especies clave y comprometiendo los bienes y servicios ambientales que nos brindan estos sistemas. En este contexto, el uso de sensores remotos y vehículos aéreos no tripulados (VANTs; comúnmente llamados drones) son una herramienta eficaz y con alta precisión para el monitoreo y diagnóstico del estado del arbolado en grandes extensiones. Esta tesis doctoral evalúa la aplicación de VANTs para el estudio de la declinación forestal inducida por el cambio climático en diferentes escenarios y escalas, abordando la investigación en tres capítulos interconectados. En el primer capítulo se analiza la relación entre la altitud y el vigor de Pinus hartwegii en el Área de Protección de Flora y Fauna Nevado de Toluca, utilizando imágenes multiespectrales para detectar patrones de estrés y vulnerabilidad climática. En el segundo capítulo se estudia la desvitalización de Abies religiosa en la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca mediante el uso de sensores LiDAR y multiespectrales, revelando una fuerte relación entre el índice de aridez mensual y la pérdida de vitalidad del arbolado. Los resultados obtenidos confirman que los VANTs proporcionan datos de alta resolución espacial y temporal, lo que permite optimizar la toma de decisiones en la gestión forestal, detectar con mayor precisión los síntomas de declinación y anticipar estrategias de manejo adaptativo. A pesar de sus ventajas, se identifican retos en la implementación de estas tecnologías, como la integración de inteligencia artificial para automatizar el análisis de datos y la necesidad de desarrollar metodologías estandarizadas para la detección de cambios en la desvitalización de los árboles. La presente tesis demuestra que el uso de VANTs en el monitoreo forestal es una herramienta clave para enfrentar los desafíos del cambio climático y contribuir a la conservación de los bosques templados del Eje Volcánico Transmexicano.
