La teledetección como herramienta para el monitoreo ambiental del manglar en la costa sur de Artemisa y Mayabeque, Cuba
Palavras-chave:
Monitoreo Ambiental, Cuba, NDVI, Manglar, Random Forest, Sentinel-2, TeledetecciónResumo
Los manglares constituyen ecosistemas costeros de vital importancia por sus funciones ecológicas y su papel en la adaptación al cambio climático. Sin embargo, enfrentan crecientes amenazas antrópicas y climáticas que demandan un monitoreo sistemático y preciso. El presente estudio evalúa el uso de la teledetección, específicamente imágenes satelitales Sentinel-2, para el monitoreo de la cobertura vegetal del manglar en la costa sur de las provincias de Artemisa y Mayabeque, Cuba, entre 2017 y 2025. Mediante el cálculo del Índice de
Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y la aplicación de técnicas de clasificación supervisada con el algoritmo Random Forest, se generaron mapas de cobertura que permitieron cuantificar la dinámica espacio temporal del ecosistema. Los resultados demostraron la efectividad de la teledetección para detectar cambios en la extensión y salud del manglar, evidenciando su alta resiliencia y recuperación post-perturbaciones. Se concluye que las herramientas satelitales, integradas en un flujo de trabajo de acceso abierto, son fundamen-
tales para el monitoreo ambiental y la gestión adaptativa de estos ecosistemas en el contexto de proyectos de restauración como “Mi Costa”.
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Referências
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Capote, R. P., & Berazaín, R. (1984). Clasificación de las formaciones vegetales de cuba. Revista del Jardín Botánico Nacional, 5(2), 27–75.
Espinosa Amador, L. (2026). Determinación de la relación entre intrusión marina y la respuesta adaptación del manglar [Tesis de diploma]. Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría”, CUJAE.
Fernández, A., & López, T. (2019). Manglares y su función como barrera biofísica ante la intrusión salina. Revista Cubana de Ingeniería Hidráulica, 12(3), 45–58.
Kuenzer, C., Bluemel, A., Gebhardt, S., Quoc, T. V., & Dech, S. (2011). Remote sensing of mangrove ecosystems: A review. Remote Sensing, 3(5), 878–928. https://doi.org/10.3390/rs3050878
Pipia, L., Amin, E., & Gómez-Chova, L. (2021). Sentinel-2 data for land cover mapping. Remote Sensing of Environment, 252, 112–128.
Temmerman, S., Horstman, E. M., & Bouma, T. J. (2023). Coastal wetlands and their role in climate adaptation. Nature Reviews Earth & Environment, 4, 123–140.
World Meteorological Organization (WMO). (2012). Standardized precipitation index user guide (tech. rep. No. WMO-No. 1090). World Meteorological Organization.
Zhu, Z., Vuik, V., Visser, P. J., Soens, T., van Wesenbeeck, B., van de Koppel, J., Jonkman, S. N., Temmerman, S., & Bouma, T. J. (2020). Historic storms and the hidden value of coastal wetlands for nature-based flood defence. Nature Sustainability, 3(10), 853–862. https://doi.org/10.1038/s41893-020-0556-z
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