En este estudio se presenta una metodología basada en datos de satélite y sistemas de información geográfica para la extracción de variables ambientales necesarias para modelar la presencia del conejo europeo (Oryctolagus cuniculus) en un área montana de Galicia (NO peninsular) a escala de micro- y macro-hábitat. Parque Natural do Xurés.
Se seleccionaron 237 cuadrículas de 100 m x 100 m, incluidas en 24 cuadrículas de 1km x 1 km, para cada una de las cuales se extrajeron las diferentes variables.
La cartografía de las cubiertas del suelo se generó a partir de 3 imágenes Landsat ETM + y 2 índices de vegetación (NDVI y SAVI) mediante un método de clasificación supervisada (Redes Neuronales Artificiales).
Las variables topo-climáticas (altitud, pendiente, orientación, temperatura media del mes más frío y del mes más cálido) se obtuvieron a partir de un Modelo Digital de Elevación Global y un atlas climático digital.
Se estimó la influencia antropogénica a partir de capas vectoriales y el propio mapa de cubiertas.
Finalmente, se consideró otro conjunto de predictores ecológicos a partir de mapas de distancia a parches de vegetación y longitud de ecotonos.
A escala de macro-hábitat además se calculó un índice de diversidad de cubiertas y otro de heterogeneidad. De este modo, se creó una base de datos de 22 variables ambientales.
Los predictores fueron seleccionados teniendo en cuenta los requerimientos de hábitat de la especie en la Península Ibérica. Los resultados muestran que las técnicas de información geográfica permiten modelar la distribución de especies sin considerar variables ambientales tomadas in situ.
Using remote sensing data to model European wild rabbit (Oryctolagus cuniculus) ccurrence in a highly fragmented landscape in northwestern Spain L. Tapia, J. Domínguez, A. Regos & M. Vidal
Se seleccionaron 237 cuadrículas de 100 m x 100 m, incluidas en 24 cuadrículas de 1km x 1 km, para cada una de las cuales se extrajeron las diferentes variables.
La cartografía de las cubiertas del suelo se generó a partir de 3 imágenes Landsat ETM + y 2 índices de vegetación (NDVI y SAVI) mediante un método de clasificación supervisada (Redes Neuronales Artificiales).
Las variables topo-climáticas (altitud, pendiente, orientación, temperatura media del mes más frío y del mes más cálido) se obtuvieron a partir de un Modelo Digital de Elevación Global y un atlas climático digital.
Se estimó la influencia antropogénica a partir de capas vectoriales y el propio mapa de cubiertas.
Finalmente, se consideró otro conjunto de predictores ecológicos a partir de mapas de distancia a parches de vegetación y longitud de ecotonos.
A escala de macro-hábitat además se calculó un índice de diversidad de cubiertas y otro de heterogeneidad. De este modo, se creó una base de datos de 22 variables ambientales.
Los predictores fueron seleccionados teniendo en cuenta los requerimientos de hábitat de la especie en la Península Ibérica. Los resultados muestran que las técnicas de información geográfica permiten modelar la distribución de especies sin considerar variables ambientales tomadas in situ.
Using remote sensing data to model European wild rabbit (Oryctolagus cuniculus) ccurrence in a highly fragmented landscape in northwestern Spain L. Tapia, J. Domínguez, A. Regos & M. Vidal