Mangrove forests provide important fundamental ecological services for coastal communities, which have become more important for their contribution to face climate change, due to their high carbon sequestration. Therefore, understanding global climate change involves forest parameters such as canopy height and aboveground biomass. This can be achieved with the help of remote sensing; drones, multispectral images and data obtained by radars. This work has the objective of generating models of the height of the mangrove canopy height through the use of remote sensors in the Marismas Nacionales Biosphere Reserve in Nayarit State, in addition to having a recent characterization of the mangrove cover of the area. A characterization of the mangrove cover was carried out using Sentinel-2 satellite images for 2019; evaluating the accuracy with data obtained in the field using a GPS unit. Aerial photography surveys were carried out with the help of a commercial drone. In addition to carrying out photogrammetric surveys to build digital surface models (DSM). In parallel, DSM will be generated from SAR (Synthetic Aperture Radar) images. Finally, the models generated with passive sensors and validated in the field will be related to those generated with other sensors and it will be sought to spatialize the height of the canopy in the entire study area through the use of multispectral indices as well as the implementation of statistical models to determine the best height model for the entire reserve. The thematic maps were validated in the field, reaching a global accuracy of 88%, finding 57,071 ha of mangroves in “good condition” for 2019. When comparing the observed heights in the field and the modeled heights with the drone, a value of R2 = 0.9 was obtained. When multispectral indices were used, a mean canopy height was estimated at 6.36 m (± 1.15 m).
Los bosques de manglar proveen importantes servicios ecológicos fundamentales para las comunidades costeras, cobrado mayor importancia por su contribución para enfrentar el cambio climático, por su alta captación de carbono. Por lo tanto, la comprensión del cambio climático global implica parámetros forestales como la altura del dosel y la biomasa aérea. Lo anterior, puede lograrse con la ayuda de la percepción remota; drones, imágenes multiespectrales y datos obtenidos mediante radares. Este trabajo tiene el objetivo de generar modelos de la altura del dosel de manglar mediante el uso de sensores remotos en la Reserva de la Biósfera Marismas Nacionales Nayarit, además de tener una caracterización reciente de la cobertura de manglar de la zona. Se realizó una caracterización de la cobertura de manglar utilizando imágenes satelitales Sentinel-2 para 2019; evaluando la exactitud con datos obtenidos en campo mediante una unidad GPS. Se realizaron levantamientos de fotografía aérea con ayuda de un dron comercial. Además de realizar levantamientos fotogramétricos para construir modelos digitales de superficie (MDS). De manera paralela, se generarán MDS a partir de imágenes SAR (Radar de Apertura Sintética). Finalmente, los modelos generados con sensores pasivos y validados en campo serán relacionados con los generados con otros sensores y se buscará espacializar la altura del dosel en toda el área de estudio mediante el uso de índices multiespectrales así como la implementación de modelos estadísticos para determinar el mejor modelo de altura para toda la reserva. Los mapas temáticos fueron validados en campo alcanzando una exactitud global de 88%, encontrando 57,071 ha de manglar en buen estado para 2019. Al comparar el análisis estadístico de la altura observada y la altura modelada se obtuvo un valor de R2= 0.9, cuando se utilizaron índices multiespectrales, la altura media del dosel se estimó en 6.36 m (± 1,15 m).
