Abstract
The natural resources are under constant use, with an ever in-
creasing demand of its products and needs, therefore it is a
must to count with updated information on the conditions and
possible changes in soil and vegetation due to their utilization in
forest areas. The satellite images turn out to be important tools
for generating maps that detail the degraded areas associated
with timber activities. The general objective of this study was to
quantify the current deforestation in the central region of the moun-
tain formation range on the state of Chihuahua, Mexico, in rela-
tion with the deforestation rates reported by the National Forest
Inventory in the year 2000. There were two specific objectives:
one, to examine the relation of the spectral data the LANDSAT-
TM5 and LANDSAT-TM7 sensor from different years, with the
aerial cover data to detect changes in the forest stands; and the
second, to detect changes in the forest cover through the analy-
sis of the main components. Information obtained from LANDSAT
TM5 and TM7 of 1993 and 2003 bands respectively was used to
carry this out from a spatial and temporal point of view analysis
of the deforested areas. The main component analysis was used
to detect space and temporal changes. A visual analysis of the
first three components was used in the quantitative analysis. The
temporal comparison of the classified images represents a good
alternative to identify changes in the forest cover. From about
88,842 ha of deforested areas reported by the National Forest
Inventory in the year 2000, 35.2% (31,275 ha) of them were
overestimated as showed by this study. The annual deforesta-
tion rates range from 1.9 to 2.7% in Basogachi and San Juanito,
respectively. The obtained polygons from timbered areas are
big, with rapid changes in the soil and vegetation use. In most
cases these changes are severe and occur in a relatively short
period of time.
Keywords: Deforestation, changes, multiespectral classifica-
tion, LANDSAT-TM.
Análisis de áreas deforestadas
en la región centro-norte de la
Sierra Madre Occidental,
Chihuahua, México
Analysis of deforested areas in the
north central region of the Sierra
Madre Occidental, Chihuahua, Mexico
CARMELO PINEDO ÁLVAREZ,¹ ALFREDO PINEDO ÁLVAREZ,2
REY MANUEL QUINTANA MARTÍNEZ¹ Y MARTÍN MARTÍNEZ SALVADOR3
Resumen
La creciente demanda de productos y satisfactores
de origen maderable requiere de información actuali-
zada respecto a la condición y posibles cambios en
uso del suelo y vegetación. Las imágenes del satélite
LANDSAT TM representan una herramienta importan-
te para generar mapas que identifiquen y detallen la
extensión del disturbio de las áreas asociadas con la
actividad forestal. El objetivo fue cuantificar el grado
de deforestación en la región centro-norte de la Sierra
Madre Occidental en Chihuahua, México. Dos fueron
los objetivos específicos: el primero fue examinar las
relaciones de datos espectrales del sensor LANDSAT-
TM5 y TM7 para detectar cambios en la masa fores-
tal; el segundo fue identificar los cambios de cubierta
forestal a través de un análisis de componentes prin-
cipales. A partir de una composición de imágenes se
generó otra imagen clasificada por el método no su-
pervisado con los mismos tipos de cubierta para am-
bos períodos. Además se realizó un análisis de com-
ponentes principales para detectar cambios espacia-
les y temporales. La comparación de imágenes clasi-
ficadas representó una buena opción para identificar
cambios en la cobertura forestal. De 88,842 ha repor-
tadas por el Inventario Nacional Forestal como áreas
deforestadas, 35.2 % (31,275 has.) fue sobreestimado
comparado con los resultados de este estudio. Las
tasas de deforestación anual fluctuaron entre 1.9% en
Basogachi y 2.7 % en San Juanito. Los mapas gene-
rados mostraron la presencia de grandes superficies
deforestadas con cambios drásticos que ocurrieron en
un tiempo relativamente corto.
Palabras clave: Deforestación, cambio de uso de sue-
lo, clasificación multiespectral, LANDSAT-TM.
Medio ambiente y desarrollo sustentable
Vol. I, No. 1 • Enero-Abril 2007 •
36
Los reportes de las tasas de deforestación
anual en México varían en un rango que va de
370,000 ha (SARH, 1994) hasta 1.5 millones de
ha (Masera et al., 1992). Por otro lado, la Direc-
ción del Inventario Nacional Forestal (CONA-
FOR, 2002) reportó tasas de deforestación de
769,000 ha anuales; de este total 76,000 ha co-
rresponden a los bosques templados de
Chihuahua. Bajo estas condiciones, es nece-
sario disponer de información actualizada acer-
ca del estado de salud del ecosistema forestal,
con énfasis en los posibles cambios en usos
del suelo. Esto es imprescindible para dispo-
ner de información real y confiable que permita
una mejor planeación y administración de los
recursos forestales bajo un esquema de uso
sustentable.
Las imágenes de satélite surgen como una
herramienta importante para manejar, planear
y evaluar los recursos naturales (Buiten, 1993).
Su integración a los sistemas de información
geográfica permite beneficios en la obtención
de información que incluye el análisis a detalle
de pequeñas áreas, así como de grandes ex-
tensiones de terreno con una precisión razo-
nable (Everitt et al., 2006), una reducción de los
costos de operación y minimizando el tiempo
requerido para el proceso de la información
(Weber, 2005). El objetivo fue cuantificar el gra-
do de deforestación en la región central del
macizo montañoso del estado de Chihuahua,
México, y compararlo con las tasas de
deforestación reportadas por el Inventario Na-
cional Forestal del año 2000. Además se tu-
vieron dos objetivos específicos: el primero fue
examinar las relaciones de los datos
espectrales del sensor LANDSAT-TM5 y TM7
de diferentes años con datos de cobertura aé-
rea para detectar cambios en la masa forestal,
y un segundo objetivo fue detectar cambios en
la cubierta forestal a través del Análisis de Com-
ponentes Principales (ACP).
Materiales y métodos
Se seleccionó la región central del macizo mon-
tañoso de la región conocida como la Alta
Tarahumara, debido a que es una de las regio-
nes con un grado mayor de deforestación, de
acuerdo con los criterios establecidos por el In-
ventario Nacional Forestal (CONAFOR, 2002).
Los polígonos estudiados se ubican en las re-
giones Hidrológicas 09 Sonora sur y 24 Bravo
Río Conchos, que comprenden parte de los mu-
nicipios de Guerrero, Bocoyna y Maguarichi.
Geográficamente comprende un grado cuadra-
do entre los 107–108° longitud oeste y 27–28°
latitud norte. Los principales criterios conside-
rados para la selección de los polígonos fueron
su extensión y localización dentro de las cuen-
cas mencionadas. Para el análisis espacial y
temporal de las áreas deforestadas se proce-
saron las bandas de LANDSAT TM5 del año
1993 y de LANDSAT TM7 del 2003. Para los
detalles de localización se tomaron puntos de
control terrestre (PCT) registrados mediante un
Sistema de Posicionamiento Global tipo
Maguellan de la línea Tracker. El apoyo com-
plementario cartográfico se realizó con cartas
topográficas del INEGI (1984), en escala
1:50,000. Para el procesamiento de polígonos,
imágenes de satélite y manejo de sistemas de
información geográfica se utilizaron los progra-
__________________________________
¹Profesor de la Facultad de Zootecnia, Universidad Autónoma de Chihuahua. Periférico Francisco R. Almada, Km 1
de la Carretera Chihuahua-Cuauhtémoc. Chihuahua, Chih., México, 31031. Tel. (614) 434-0303. cpinedo@uach.mx.
2Estudiante de posgrado de la Facultad de Zootecnia, Universidad Autónoma de Chihuahua.
3Investigador del Campo Experimental La Campana-Madera, Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrí-
colas y Pecuarias. Av. Homero 3744, Fracc. El Vergel. Chihuahua, Chih., México, 31100.
Introducción
a demanda creciente de productos maderables de los bosques templados
y fríos ha ocasionado diferentes grados de disturbio. En el caso particular
del macizo forestal de Chihuahua, debido a su alto grado de explotación, se
debe considerar como prioritario prevenir las consecuencias de la
L
deforestación y otros impactos ambientales al ecosistema forestal.
• Vol. I, No. 1 • Enero-Abril 2007 37
mas ERDAS v. 7.4, IDRISI32 y ARCVIEW 3.2.
Los datos fueron procesados en el Laborato-
rio de Sistemas de Información Espacial
(LASIE) de la Facultad de Zootecnia, Universi-
dad Autónoma de Chihuahua.
Con el propósito de realizar un correcto
análisis de los recursos forestales, fue nece-
sario relacionar la información cartográfica, fo-
tográfica o rasgos del terreno con la imagen
de satélite; esto hizo necesario la identidad
geométrica de la imagen. Para el proceso de
corrección geométrica de las escenas
multitemporales se utilizaron 60 puntos de con-
trol, considerando un umbral máximo de error
de localización de 15 m para cada imagen
(RMSError= 0.5). Para el cálculo de las funcio-
nes de transformación se utilizó una polinomial
de primer orden. El método de remuestreo uti-
lizado fue el del vecino más cercano (nearest
neighbor). Para equiparar la resolución espa-
cial del sensor LANDSAT TM5 (25 m) con la
resolución de LANDSAT TM7 (30 m) fue nece-
sario ajustar los valores de las coordenadas
en X y en Y. Esto permitió la sobreposición ade-
cuada de cada polígono para un correcto aná-
lisis multitemporal en las dos escenas de saté-
lite, haciendo coincidir los puntos vistos en la
imagen de LANDSAT-TM5 y LANDSAT-TM7.
El error cuadrático medio final (RMSError) ob-
tenido fue de 0.73, el cual fue considerado ade-
cuado para los propósitos del presente estu-
dio.
Las bandas espectrales de los satélites
LANDSAT 5 TM de 1993 y LANDSAT 7 TM del
2003 fueron clasificadas en forma independiente
para aproximarse lo más posible a las imáge-
nes clasificadas del Inventario Nacional Fores-
tal del 2000. Para lo anterior se exploraron com-
binaciones de bandas hasta lograr definir la
mejor composición en falso color en base a la
discriminación de las principales clases y/o ti-
pos de cubierta mostradas en las clases del
Inventario Nacional Forestal del 2000.
El mapeo preliminar fue fundamental para
obtener la clasificación no supervisada, la cual
se utilizó como base para corroborar, o en su
defecto precisar, las clases obtenidas a partir
del Inventario Nacional Forestal. También se
definieron las clases y/o tipos de cubierta me-
diante este método y se procedió a utilizar una
clasificación más fina para el análisis multitem-
poral. Este análisis se basó en métodos su-
pervisados requiriendo una colecta más gran-
de de áreas de entrenamiento, para finalmen-
te utilizar como algoritmo de clasificación la téc-
nica de máxima probabilidad gaussiana. Una
vez obtenidos los diferentes tipos de uso del
suelo provenientes de la imagen clasificada,
se procedió a calcular la tasa de deforestación
utilizando la siguiente ecuación:
t = 1 – ( S2 / S1 ) 1/n
Donde:
t=Tasa de deforestación (%).
S1=Superficie forestal en fecha 1.
S2=Superficie forestal en fecha 2.
n=Numero de años.
Para el método de clasificación multiespec-
tral se aplicó una combinación híbrida utilizan-
do los métodos supervisado y no supervisado.
Para la obtención de las estadísticas por el
método supervisado se utilizó un total de 119 y
126 clases espectrales en la imagen. En la ob-
tención de estadísticas de la clasificación no
supervisada se utilizó un total de 6 grupos por
imagen. El número máximo de clases fue de
18, con un umbral de convergencia de 0.95 y
un total de 15 interacciones. Para medir la dis-
tancia entre píxeles se utilizó el criterio de dis-
tancia euclidiana, mientras que para el proceso
de agrupamiento se empleó el algoritmo
ISODATA (Iterative Self-Organizing Data
Analysis Technique) del programa ERDAS Ima-
gine v. 7.4. Se empleó la ecuación de divergen-
cia transformada como indicador de separa-
bilidad en todas las clasificaciones y se aplicó
el algoritmo de máxima verosimilitud como mé-
todo de reconocimiento de patrones espectra-
les. Un análisis final involucró el uso de análisis
de componentes principales. Para ello se de-
terminaron los eigenvalores y eigenvectores de
las bandas 2, 3, 4, 5 y 7 de LANDSAT TM5 de
1993 y las mismas bandas de LANDSAT TM7
del 2003, usando una matriz de correlación.
Además del análisis cuantitativo se realizó un
análisis visual de los primeros tres componen-
tes procesados y analizados en el programa
IDRISI Kilimanjaro.
Vol. I, No. 1 • Enero-Abril 2007 •
38
Resultados y discusión
Los mapas base fueron generados por la com-
binación de las bandas 3, 4 y 5 de LANDSAT
TM5 de 1993 y LANDSAT TM7 del 2003 bajo el
proceso de composición en falso color, debido
a que mostraron su capacidad para identificar
los disturbios principalmente por efecto de los
incendios y aprovechamientos no controlados.
Además fueron útiles para discriminar los prin-
cipales tipos de cubierta en la región bajo estu-
dio. Se generaron mapas temáticos para las
imágenes clasificadas en la región de estudio.
Los tipos de cubierta se clasificaron en las
siguientes categorías: bosque de pino, bosque
de pino encino, bosque de encino pino, agricul-
tura de riego, agricultura de temporal, bosques
de transición y pastizal natural. Los datos de la
escena de 1993 mostraron cómo el polígono
REYGUA1993 permanece intacto en cuanto a
su condición forestal; no obstante, después de
10 años, el mismo polígono mostró en forma
clara los efectos de aprovechamientos no con-
trolados que representan el proceso de defores-
tación. La precisión total de los mapas clasifi-
cados fue de 92.7%.
En otro estudio, Prieto (2002) utilizó datos
de LANDSAT TM para clasificar la vegetación
en la región de Babícora, Chihuahua, México,
encontrando que la combinación de las bandas
1 en el canal azul, 4 en el canal verde y 7 en el
canal rojo discriminó seis tipos de cubierta con
una precisión total de 70.8%. Sin embargo, las
escenas utilizadas fueron adquiridas en la es-
tación de verano, cuando se favorece el creci-
miento de los estratos bajos debido al creci-
miento de plantas y zacates. En contraparte,
las escenas utilizadas en este estudio corres-
pondieron a la época de sequía, con la ventaja
de captar información de la vegetación siem-
pre verde representada principalmente por el
estrato de pino-encino y evitando los efectos de
confusión que presenta el estrato bajo.
Los resultados de deforestación obtenidos
a partir de clasificaciones independientes, con
diferencia de 10 años entre unos y otros, repor-
taron tasas variables de deforestación de 1.9%
en Basogachi y de 2.7% para San Juanito, res-
pectivamente. El cuadro 1 muestra la dinámica
de cambio del uso del suelo, donde se observa
cómo en el polígono MAG9550, la clase de áreas
forestales presenta una deforestación aproxi-
mada de 1,745 ha, lo que representa el 18.8%
de la superficie de las áreas forestales existen-
tes en 1993. Esta tendencia en la principal aso-
ciación vegetal del área involucra un cambio de
un 424.4% (1,535.3 ha) hacia las áreas no fo-
restales, pasando de 361.7 ha en 1993 a 1,897
ha en el 2003. Las tasas de deforestación anual
estimadas pueden deberse a la ocurrencia de
incendios, así como a los altos índices de apro-
vechamientos no controlados ocurridos princi-
palmente durante la década de los años 90.
Resultados similares obtenidos por Luc Decroix
et al., (1992) son descritos por Francois (1999),
que en su revisión encontró que, en la cober-
tura vegetal en la Sierra Madre Occidental, más
del 11% de la superficie perdió de manera li-
gera o fuerte una parte de su densidad vege-
tal durante un período de 20 años. Estos in-
vestigadores destacaron que tres cuartas par-
Cuadro 1. Dinámica de cambio de uso de suelo para la región de Basogachi en un periodo de 10 años.
Clases
Áreas forestales
Áreas de transición
Áreas no forestales
Diferencia
%
-18.8
11.10
424.4
Diferencia
(ha)
-1744.3
175.5
1535.3
2003
(ha)
7649.5
1736.6
1897.0
1993
(ha)
9423.8
1561.1
361.7
Cuadro 2. Dinámica de cambios de las superficies del uso del suelo entre 1993 y el año 2003.
Clases
Áreas forestales
Áreas de transición
Áreas no forestales
Diferencia
%
-21.58
158.0
317
Diferencia
(ha)
-588.0
125.0
428.0
2003
(ha)
2135.5
341.0
625.0
1993
(ha)
2723.5
216.0
197
• Vol. I, No. 1 • Enero-Abril 2007 39
mente se deban a la densidad de población
presente en la primera región, además de las
vías de comunicación y condiciones pobres del
suelo. Estos datos y sus factores concuerdan
con los reportados por Ochoa (2001).
La figura 2 muestra cómo el área forestal,
representada en la imagen de 1993 con el gris
más tenue, tendió a disminuir en su extensión
en comparación a la imagen del año 2003 (figu-
ra 3). Inversamente, las áreas no forestales (re-
presentadas en gris intermedio) tendieron a au-
mentar, mostrando una mayor distribución por
todo el polígono. De esta manera, las áreas no
forestales se comportaron de una manera agre-
siva, poblando aquellas zonas descubiertas de
vegetación forestal, debido a los procesos na-
turales de transición. Es posible que estos fac-
tores propicien un cambio en la estructura de
las comunidades vegetales fragmentando el
hábitat de los bosques (Grenlee, 1993). Ade-
más, las áreas despobladas son ocupadas ge-
neralmente por tipos de vegetación arbustivas,
pastizales y tierras abiertas a los cultivos. Ge-
neralmente éstos últimos son los que fragmen-
tan más los ecosistemas naturales modifican-
do el hábitat.
El análisis espectral en base a sobreposi-
ción de vectores poligonales mostró algunas de
las clases espectralmente confundidas a partir
del Inventario Nacional Forestal del 2002, prin-
cipalmente en bosque de encino-pino, bosques
de pino-encino, pastizales nativos y tierras de
cultivos de temporal. Con respecto a la cuanti-
ficación preliminar de deforestación en base a
un Sistema de Información Geográfica (SIG),
los polígonos vectoriales fueron sobrepuestos
en las imágenes clasificadas de LANDSAT TM7
Figura 1. Tendencia de cambio de uso de suelo
debido a procesos de deforestación en la región
de Basogachi, Chihuahua, México.
AF Área forestal.
AT Área de transición.
ANF Área no forestal.
tes del bosque cerrado se degradaron a la ca-
tegoría de bosque abierto y una tercera parte
de los pastizales se degradaron a la categoría
de sin vegetación. Otro estudio realizado en
selvas tropicales (Mas, 1997) en base al análi-
sis de imágenes de satélite de 1974, 1986 y
1991, determinó los cambios de la cobertura
forestal de la región de la Laguna de Térmi-
nos, en Campeche, México. Los resultados
mostraron que las tasas de deforestación de
las selvas se estimaron en 2.2% por año. Sin
embargo, como las imágenes fueron tomadas
en épocas de quemas, este investigador se-
ñaló que las tasas de deforestación podrían
alcanzar hasta el 4.8% por año. En una serie
de datos derivados de dos escenas de satélite
de 1974 y 1996, Ochoa (2001) estimó tasas
de deforestación de 2.3 y 2.9% para Huistán y
Chanal, en las tierras altas de Chiapas, Méxi-
co. Este estudio sugirió que la prevalescencia
de condiciones pobres de suelos, así como el
incremento de la pobreza y la ausencia de al-
ternativas económicas para los habitantes de
la zona, mantendrán altas tasas de
deforestación y fragmentación en la región
estudiada.
La figura 1 presenta las superficies afec-
tadas por los diferentes tipos de conversión de
uso del suelo. En el período evaluado, las 1,745
ha de superficie forestal degradadas (SFD) se
transformaron en áreas de uso no forestal
(ANF). El 11.6% de áreas de transición repre-
sentadas por masas de pino piñonero, encinos
y matorral de manzanitas (175 ha) se transfor-
maron en áreas no forestales, debido a la ex-
tracción de madera para combustible, tierras
de agricultura de temporal, pastoreo y otros
usos no forestales.
De la comparación de imágenes clasifica-
das, el cuadro 2 presenta las transiciones ocu-
rridas entre las dos fechas estudiadas. Es evi-
dente que para la principal asociación vegetal
del área de estudio (bosque de pino) se regis-
tró un 21.58% de cambio negativo con respec-
to a su cobertura original. La sucesión más sig-
nificativa (317%) fue el cambio a áreas no fo-
restales. La tasa anual de cambios presenta-
dos en la región de San Juanito (2.15%) fue li-
geramente superior a la presentada en la re-
gión de Basogachi. Estos resultados posible-
Vol. I, No. 1 • Enero-Abril 2007 •
40
con el fin de observar los cambios en el uso
del suelo. Un análisis de dos polígonos eva-
luados mostró que de las 44,000 ha reporta-
das como deforestadas, sólo 17,500 ha fue-
ron convertidas a uso no forestal durante el
período de 1993 al 2003, lo cual representa
aproximadamente el 40% de la superficie total
estimada por el Inventario Nacional Forestal
(INF) del 2000. El mayor porcentaje de trans-
formación corresponde a los cambios de bos-
ques de transición y chaparrales a pastizales,
y de éstos a tierras de cultivo agrícola y de tem-
poral. La figura 4 muestra cómo el polígono
vector del INF del 2000 se ubica en áreas de
bosque de encino, áreas de matorral-chaparral
y pastizal, estableciendo frontera con las áreas
agrícolas. El potencial de aprovechamiento fo-
restal es bajo, por lo que el nivel de
deforestación reportado en el INF del 2000
podría estar enfocado a la vegetación de tran-
sición, impactada por actividades de extracción
de madera como combustible debido al corre-
dor de poblados a través de la cuenca y el uso
de tutores para cercados y fruticultura debido
al creciente número de huertas en la zona.
El cuadro 3 presenta los valores de corre-
lación de las bandas de LANDSAT TM7 del
2003. Se observa cómo la banda 4 muestra la
relación más baja entre las bandas. En cam-
bio, el análisis de correlación de las bandas de
LANDSAT TM5 de 1993 reportado en el cuadro
4 muestra cómo la banda 5 presenta los valo-
res de correlación más bajos entre las bandas
evaluadas. Estos últimos valores coinciden con
los reportados por Pinedo (1998), no obstante
que DeGloria (1984) reportó correlaciones al-
tas entre todas las bandas de LANDSAT TM,
de tal manera que la respuesta espectral po-
dría haber sido evaluada con cualquiera de ellas.
Los componentes derivados del ACP y re-
portados en el cuadro 4 muestran cómo para
los años 1993 y 2003 el componente 1 con-
centra los porcentajes más altos de variación
(91.43% y 94.74% respectivamente), lo cual
sugiere el dominio de la vegetación de pináceas
expresado visualmente en las imágenes com-
ponentes resultantes. En cambio, los altos va-
lores mostrados por los eigenvalores de las
bandas visibles de 1993 y presentes en las mis-
mas bandas del año 2003 confirman el domi-
Figura 3. Cambios presentes en las clases en la
escena de LANDSAT-TM7 2003.
Figura 2. Clases de condición forestal en la
escena de LANDSAT-TM del año 1993.
Figura 4. Ubicación geográfica de un polígono
generado por el Inventario Nacional Forestal (INF).
1577.4508
1146.0182
216.0312
109.7701
87
Bosque Comercial
de Alta Producción
Áreas con
Pendientes
Exposición Norte
Áreas de Bajo
Potencial Forestal
Suelos Desnudos con
Áreas de Agricultura
de Temporal
Áreas de Matorral
con Cubierta de Rocosidad
1434.3816
966.2717
156.0216
83.1270
83.65
Bosque Comercial
de Alta Producción
Áreas con
Pendientes
Exposición Norte
Áreas de Bajo
Potencial Forestal
Suelos Desnudos con
Áreas de Agricultura
de Temporal
Áreas de Matorral
con Cubierta de Rocosidad
• Vol. I, No. 1 • Enero-Abril 2007 41
Cuadro 3a. Matriz de Correlaciones de las bandas de LANDSAT-TM7 para las escenas del año 2003.
Bandas TM
2
3
4
5
7
5
1.00
0.981
4
1.00
0.832
0.752
3
1.00
0.764
0.944
0.959
2
1.00
0.985
0.795
0.941
0.946
7
1.00
Cuadro 3b. Matriz de Correlaciones de las bandas de LANDSAT-TM5 para las escenas del 1993.
Bandas TM
2
3
4
5
7
5
1.00
0.667
4
1.00
0.643
0.958
3
1.00
0.936
0.633
0.938
2
1.00
0.857
0.836
0.641
0.844
7
1.00
nio del componente de áreas desnudas y de
baja cubierta vegetal en el área de estudio. De
acuerdo con Pinedo (1998), el dominio de va-
lores negativos en las bandas 2, 3, 5 y 7 expli-
ca la dominancia de suelos desnudos y/o áreas
degradadas, en contraparte a las estructuras
de bosque de pino y de pino-encino dominan-
tes en el componente 1.
Eigenvalores
Cuadro 4. Eigenvalores y matriz de Eigenvectores del análisis de Componentes Principal (ACP)
para escena del 2003.
Componentes
1
2
3
4
5
Proporción acumuladaProporción de variabilidad
91.43
6.40
1.77
0.24
0.15
Eigenvalor
B2
B3
B4
B5
B7
5
0.11524
-0.25446
0.13813
-0.65965
0.68391
4
-0.66786
0.68710
0.11267
-0.23421
0.11953
2
-0.173700
-0.278642
0.895966
-0.042187
-0.296062
1
0.457836
0.456650
0.402966
0.460447
0.455482
3
-0.548531
-0.420669
-0.055551
0.544251
0.472076
Eigenvectores
Conclusiones
La implementación de las imágenes LANDSAT
TM puede ser utilizada para generar mapas que
detallen las áreas degradadas asociadas con
la actividad forestal. En general, los resulta-
dos de este estudio permitieron cuantificar las
pérdidas por deforestación en los polígonos se-
leccionados. De las 88,842 ha reportadas como
deforestadas a partir del Inventario Nacional
Forestal del año 2000, el 35.2% (31,275 ha)
Vol. I, No. 1 • Enero-Abril 2007 •
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Recibido: Febrero 21, 2006/Aceptado: Agosto 10, 2006
han sido sobreestimadas conforme a los pro-
cedimientos y resultados de este estudio. Los
cambios encontrados en la cuenca 09 Sonora
Sur están relacionados con los poblados a lo
largo de la cuenca, vías de comunicación, agri-
cultura de riego y temporal y pastizales, sien-
do estos últimos los que más afectaron. Los
resultados mostraron que mientras las áreas
de pastizales se incrementaron, las áreas de
bosques de transición y bosques de pino dis-
minuyeron. En cambio, las áreas evaluadas en
la región hidrológica 24 de Bravo y Río Conchos
se relacionaron más con la tala para la extrac-
ción de madera, incendios registrados cada
año, quemas intencionales y alteraciones hídri-
cas debidas a los aprovechamientos inadecua-
dos de las áreas ribereñas así como al sobre-
pastoreo. Los polígonos resultantes como de-
forestados son grandes, con cambios rápidos
en el uso del suelo y vegetación. Se recomien-
da ampliar los análisis de deforestación en toda
la región forestal del estado de Chihuahua, con
el propósito de obtener información más com-
pleta relacionada con la superficie y tasas de
deforestación. Adicionalmente, se sugiere de-
sarrollar modelos de predicción de la distribu-
ción espacial del proceso de deforestación uti-
lizando métodos de propensión para generar
mapas de riesgo de deforestación.
Agradecimientos
Se agradece especialmente a la Comisión Na-
cional Forestal (CONAFOR), Consejo Nacional
de Ciencia y Tecnología (CONACYT) y Funda-
ción Produce Chihuahua, A.C. por el soporte
recibido para la realización de la presente in-
vestigación. A nuestra Universidad Autónoma
de Chihuahua por brindarnos la oportunidad
de que por este medio publiquemos nuestras
experiencias de investigación.
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