Medio Ambiente y Desarrollo Sustentable  
Artículo arbitrado  
Análisis de la fragmentación de los bosques  
templados usando sensores remotos de media  
resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango  
Analysis of temperate forest fragmentation using spatial  
medium-resolution remote sensing in Pueblo Nuevo, Durango  
1
2,3  
2
GRISELDA VÁZQUEZ-QUINTERO ,ALFREDO PINEDO-ÁLVAREZ CARLOS MANJARREZ-DOMINGUEZ ,  
1
2
GERARDO DANIEL DE LEÓN-MATA Y OFELIA ADRIANA HERNÁNDEZ-RODRÍGUEZ  
Recibido: Marzo 5, 2012  
Aceptado: Septiembre 21, 2012  
Resumen  
Abstract  
Los seres humanos han alterado sustancialmente la superficie,  
el patrón y la composición de la vegetación natural mundial, esto  
causado por una cada vez más creciente intervención humana  
en los paisajes naturales. Los procesos de deforestación de los  
bosques han ocasionado una disminución de la capacidad  
productiva y biodiversidad, fragmentando dichos ecosistemas.  
El objetivo central de este trabajo de investigación fue evaluar el  
grado de fragmentación de una porción de bosques templados  
ubicados en una microcuenca. Se tomaron como base los datos  
de imágenes de satélite de los sensores MSS y TM, se emplearon  
clasificaciones supervisadas para determinar coberturas de los  
años 1974, 1990, 2000 y 2011; se determinó la tasa de cambio  
durante el periodo total, así como la anual. Se utilizaron los índices  
de fragmentación de Simpson y Shannon. Los principales  
resultados encontrados determinan una buena precisión en las  
clasificaciones generadas para los diferentes periodos  
consecutivos 1974, 1990, 2000 y 2011, con valores Khat de  
Humans have substantially altered the surface, pattern and the  
composition of the world natural vegetation; this is caused by  
increasing human intervention in natural landscapes. The  
deforestation of forests has caused a decline in the productive  
capacity and biodiversity, fragmenting these ecosystems. The  
objective of this research was to evaluate the degree of  
fragmentation of a portion located in a temperate forest  
watershed. The data were based on satellite images of MSS  
and TM sensors, supervised classifications were used to  
determine coverage for the years 1974, 1990, 2000 and 2011,  
it was determined the rate of change of period and annual.  
Simpson and Shannon indices of fragmentation were used.  
The main results determine a good accuracy in the rankings  
generated for different consecutive periods 1974, 1990, 2000  
and 2011, Khat values of 87%, 83%, 81% and 77% respectively,  
indicating continued deforestation of the pine areas, a total of  
8,216 ha were lost in the period under review. The Simpson  
and Shannon indices show a tendency to increase as it becomes  
more complex the ecosystem. Remote sensing techniques  
associated with fragmentation indices represent accurate  
methodologies for evaluating forest areas.  
8
7%, 83%, 81% y 77% respectivamente, lo que indica una  
continua deforestación de las áreas de pino, perdiéndose en el  
periodo evaluado un total de 8,216 ha. Los índices de Simpson y  
Shannon muestran una tendencia a aumentar conforme se vuelve  
más complejo el ecosistema. Las técnicas de sensores remotos  
asociados a los índices de fragmentación representan  
metodologías precisas para la evaluación de las áreas forestales.  
Keywords: fragmentation, remote sensing, Landsat TM,  
diversity index, error matrix, temperate forests.  
Palabras clave: fragmentación, sensores remotos, Landsat  
TM, índices de diversidad, matriz de error, bosques templados.  
_
________________________________  
1
2
3
Universidad Juárez del Estado de Durango, Blvd. del Guadiana, Núm. 501, Ciudad Universitaria, C.P. 34120. Durango, Dgo. México.  
Tel. (618) 825-1886 y (618) 825-0378.  
Universidad Autónoma de Chihuahua. Facultad de Ciencias Agrotecnológicas. Cd. Universitaria s/n Campus 1, C.P. 31310 A.P. 24.  
Chihuahua, Chih, México. Tel. (614)439-1844 y (614)439-1845.  
Dirección electrónica del autor de correspondencia: apinedoa@gmail.com.  
88  
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la fragmentación de los bosques templados usando sensores remotos de media resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango  
Introducción  
os seres humanos han alterado significativamente la superficie, el patrón y la composición  
de la vegetación natural mundial; esto causado por una cada vez más creciente intervención  
L
humana en los paisajes naturales. Este fenómeno ha ido fragmentando el hábitat y con el  
tiempo ha derivado en pérdida de biodiversidad y productividad de los ecosistemas naturales; en  
este sentido, los ecosistemas forestales representan uno de los ejemplos más preocupantes por  
ser pieza clave en las actividades económicas de una nación.  
La deforestación no solo se traduce en una  
pérdida del área forestal, tiene también como  
consecuencia la disminución y parcelación de  
la superficie residual, es decir, la fragmentación  
del agua, salud del bosque y hábitat para la fauna  
(Plourde y Congalton, 2003). La integración de  
estas tecnologías a los Sistemas de  
Información Geográfica (SIG), ofrece beneficios  
para la obtención de información que incluyen  
el análisis en detalle de pequeñas áreas, así  
como de grandes extensiones con una  
precisión razonable (Everitt et al., 2006).  
(
Mas y Sandoval, 2000), los procesos de  
deforestación en los bosques naturales por  
efectos diversos como tala clandestina,  
cambios de uso de suelo para la actividad  
pecuaria, incendios, entre otros, han sido la  
causa de un parcelamiento de los bosques, lo  
que ha ocasionado disminución de la capacidad  
productiva y biodiversidad de dichos ecosistemas.  
El objetivo de este estudio fue evaluar el  
grado de fragmentación, usando sensores  
remotos, de los bosques templados de la  
microcuenca La Peña, del municipio de Pueblo  
Nuevo, Durango.  
Con el crecimiento de la población a un ritmo  
exponencial, la demanda de productos  
forestales es cada vez mayor, ejerciendo una  
presión sobre el recurso. El tema de la  
fragmentación y deforestación de bosques ha  
captado un fuerte interés en investigación. El  
análisis e interpretación de imágenes de satélite  
ha tenido un impacto muy fuerte en los últimos  
Materiales y métodos  
La microcuenca La Peña se encuentra  
entre los paralelos 23º 23’ 30’’ y 23° 34’ 30’’ de  
Latitud Norte y entre los meridianos 105º 34’ 0’’  
y 105º 23’ 0’’ Longitud Oeste, su altitud varía entre  
los 100 y 3,400 msnm, en el municipio de Pueblo  
Nuevo del estado de Durango, México, cuenta  
con una superficie de 28,334 ha (Figura 1).  
3
0 años en el mapeo y generación de  
cartografía de las comunidades vegetales  
(Lillesand et al., 2000).  
Una de las actividades productivas primarias  
desarrolladas en el área de estudio, aunque con  
un baja proporción, es la agricultura de temporal,  
con un 1.1%, mientras que la industria forestal  
ha contribuido en los últimos años con el  
crecimiento de la población con un 0.02%. La  
microcuenca se encuentra ubicada en una región  
forestal importante en el estado, contando con  
una proporción de bosque de coníferas de  
Las imágenes de satélite surgen como una  
herramienta importante para manejar, planear  
y evaluar los recursos naturales (Buiten, 1993).  
Los datos de Landsat TM son adecuados para  
la evaluación de atributos de un área forestal a  
escala regional en base a la resolución espacial  
y espectral, que permite la discriminación de  
tipos y condiciones forestales, detección de  
cambios y estimaciones de áreas forestales  
8
4.8%, selva baja caducifolia 10.7% y  
(
Wynne et al., 2000). Los sensores remotos  
permiten detallar mapas forestales que son  
usados en la toma de decisiones con respecto  
al uso de suelo, tratamientos silvícolas, calidad  
comunidades de pastizal 3.2%. El clima está  
determinado principalmente como templado  
subhúmedo con lluvias en verano.  
89  
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la fragmentación de los bosques templados usando sensores remotos de media resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango  
Figura 1. Localización del área de estudio.  
Clasificación supervisada. Para determinar  
la frecuencia de las categorías se realizó un  
muestreo estratificado de 60 sitios. Se usaron  
las técnicas de modelaje estadístico de  
frecuencias, que son indispensables para  
considerar únicamente los datos de cartografía;  
el método se basa en identificar zonas o  
sectores donde se conoce con certeza el tipo  
de vegetación o unidad existente (nubes,  
cuerpos de agua, matorrales, bosques de  
coníferas, entre otros) donde se puede identificar  
una diferencia sustancial de la cobertura;  
posteriormente se toman «muestras» de los  
valores espectrales presentes en ese sitio.  
Con el fin de obtener solo las unidades de  
vegetación de interés (comunidades forestales),  
se aplicó, como clasificador, el método de la  
distancia de Mahalanobis: con dicha ecuación  
se consigue mitigar el problema de las  
unidades, en la medida en que cada variable  
entra en el cálculo de la distancia corregida por  
su variabilidad, se elimina la información  
redundante y es la técnica más precisa en  
Fuentes de datos. Para el análisis espacial  
de las áreas fragmentadas se utilizaron cuatro  
subescenas del sensor Landsat MSS y TM de  
los años de 1974, 1990, 2000 y 2011, con «path/  
row» de 31-44, en donde se ubica la  
microcuenca. Para ajustar geométricamente  
las escenas de satélite empleadas en este  
estudio se utilizó cartografía topográfica escala  
casos de elevada colinealidad.  
i
1
d  (X  X )t S (X  X )  
i
i
i
Donde: i = representa la clase i, X = es el  
vector de muestras del pixel que se quiere medir  
la distancia, X = es el vector de medias de los  
pixeles de clase i, S=matriz de varianza cova-  
rianza de los valores de los pixeles de la clase i.  
1
:50,000. El análisis de los patrones de  
fragmentación del paisaje se llevó a cabo  
calculando los índices de Simpson y Shannon,  
utilizando el programa Patchanalysis (Rempel  
et al., 2012). Para detalles de localización y  
validación se usó un Sistema de Posiciona-  
Separabilidad espectral. Para evaluar la  
contribución de las áreas de entrenamiento en  
la clasificación se analizó la separabilidad  
espectral que existía entre clases, para esto se  
empleó el método de la distancia de Jeffreys-  
Matusita, para lo cual se calculó primeramente  
la distancia de Bhattacharyya.  
®
miento Global (GPS) marca Trimble Juno. El  
análisis de la información geoespacial fueron  
®
®
soportados en el software ENVI yArcGIS 9.3.  
Procesamiento de la imagen Landsat TM. Las  
imágenes de satélite fueron procesadas usando  
técnicas de corrección atmosférica, corrección  
radiométrica, corrección geométrica, registro de  
las imágenes, extracción del área de interés y  
sobreposición de bandas conforme a los  
procedimientos sugeridos por Chuvieco (2008).  
 c c  
i
j
1
ci cj  
1
(m  m ) ln  
i j  
2
2
t
bij  (m  m )  
i
j
8
2
ci  
cj  
90  
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la fragmentación de los bosques templados usando sensores remotos de media resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango  
m
Donde: bij= Distancia de Bhattacharyya; ij=  
SHDI   (Pi o ln Pi)  
Subíndices para las dos firmas; t= Transpuesta  
y determinante; c= Matriz de covarianzas; m=  
Media de los vectores.  
i1  
Donde: SHDI = índice de fragmentación que  
se expresa o tiene un rango de valor 0 a 1. Pi =  
Número de parches In= Logaritmo natural.  
b
ij  
JM  2(1 e )  
ij  
Índice de diversidad de Simpson. El índice  
de diversidad de Simpson es la probabilidad de  
que dos puntos seleccionados al azar estén  
ubicados en parches de clase diferente (Rempel  
et al., 2012): donde IS es el índice de diversidad  
de Simpson, y p, es la proporción del área del  
paisaje ocupada por el tipo de parche i. El índice  
de Simpson varía entre 0 y 1. Es igual a cero  
cuando el paisaje contiene solamente un parche  
Donde: JM = Distancia de Jeffreys-  
Matusitabij= Distancia de Bhattacharyya.  
ij  
Validación de la información. La precisión  
las clases generadas por la clasificación se  
evaluó a través de una matriz de confusión,  
tomando como indicador de esta el índice  
discreto multivariado Kappa.  
(no hay diversidad) y se acerca a uno cuando  
el número de tipos de parches aumenta y la  
distribución del área entre los diferentes tipos  
es más homogénea.  
N
X  X  X i  
ii i  
   
K   
hat  
2
N  X  X i  
i
m
SIDI 1 Pi2  
Donde: xii = indica la coincidencia  
observada, xi +x+i = (producto de los márgenes  
de la matriz de error) la coincidencia esperada,  
N= es el tamaño de la muestra.  
i1  
Donde: SHDI = índice de fragmentación que  
se expresa o tiene un rango de valor 0 a 1. Pi =  
Número de parches In= Logaritmo natural.  
Índices de fragmentación. Una vez  
procesadas y generadas las clases de  
cobertura para las áreas de estudio, se  
importaron al software de análisis en  
fragmentación PatchAnalysis, de acuerdo con  
las metodologías sugeridas y desarrolladas por  
Mcgarigal y Marks (1995).  
Resultados y discusión  
Generación de uso de suelo y vegetación.  
Composición de bandas. Las composi-  
ciones de bandas juegan un papel muy  
importante en el análisis preliminar de la  
generación de las cubiertas de la superficie.  
Para este estudio se emplearon datos del  
sensor Landsat en su plataforma Multiespectral  
Escaner (MSS) y Mapeador Temático (TM) por  
sus siglas en inglés, las bandas que mejor se  
ajustaron para el MSS del año 1974 fueron las  
banda 1 (0.5 – 0.6 μm) en el canal rojo, banda 3  
Para determinar con precisión las áreas  
fragmentadas de las zonas evaluadas se  
probaron dos índices de biodiversidad:  
Índice de diversidad de Shannon. Este  
índice se puede desarrollar empleando fuentes  
de datos tanto raster como bases vectoriales,  
tiene una escala o rango de valores que va de 0  
a 1, los valores que se acercan a cero indican  
que el ecosistema está menos fragmentado por  
el número de parches encontrados, y conforme  
se acercan a 1 dicha fragmentación aumenta;  
la fórmula es la siguiente:  
(
(
0.7 – 0.8 μm) en el canal verde y la banda 2  
0.5 – 0.7 μm) en el canal azul (Figura 2).  
Pinedo (2008) encontró en su trabajo de  
investigación realizado en Guadalupe y Calvo,  
Chihuahua, que la composición de las bandas  
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la fragmentación de los bosques templados usando sensores remotos de media resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango  
3
, 4 y 5 de Landsat TM, proporcionaron la mejor  
estados del norte y oeste de los Estados Unidos  
de América. Las composiciones generadas en  
falso color para el sensor MSS representadas  
en el orden del RGB (banda 1 (0.5 – 0.6 μm),  
banda 3 (0.7 – 0.8 μm), banda 2 (0.5 – 0.7 μm)),  
fueron las que mejor mostraron los atributos de  
la vegetación para estas regiones; estos  
resultados concuerdan con los resultados  
obtenidos en este estudio.  
discriminación visual y la mayor información con  
menor redundancia y duplicación en estudios  
de cubierta forestal.  
En otro estudio, Miller et al. (1998)  
analizaron los datos obtenidos del sensor  
Landsat Multiespectral Escaner (MSS) de  
diferentes años: 1973, 1978, 1984, 1985 y 1991,  
y evaluaron las áreas forestales en varios  
Figura 2. Mapas de uso de suelo y vegetación de la microcuenca La Peña, localizada en el municipio de Pueblo Nuevo, Durango;  
generados a partir de la composición de bandas del sensor Landsat MSS (A) 1974 y Landsat TM (B) 1999, (C) 2000 y (D) 2011.  
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la fragmentación de los bosques templados usando sensores remotos de media resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango  
Clasificación de la vegetación. El análisis  
de las imágenes de satélite basado en  
información de escritorio-campo, permitió la  
discriminación espectral de cuatro clases como  
las más acertadas para la representación  
cartográfica de la vegetación. Se obtuvieron  
cuatro clases de vegetación identificadas para  
las escenas de satélite de Landsat MSS y  
Landsat TM (Figura 3); comunidades de encino  
y otras hojosas (Ceyh); comunidades de pino  
(Cp); comunidades de pastizal inducido y  
natural, áreas agrícolas (Cpinagri) y vegetación  
arbustiva (Varb).  
La clasificación supervisada del año 2000  
y 2011 bajo los métodos implementados en este  
estudio, mostró una buena relación y consis-  
tencia en la identificación de las clases de  
vegetación, la relación terreno–imagen presenta  
Figura 3. Mapas generados a partir de la clasificación supervisada de la microcuenca La Peña, localizada en el municipio de Pueblo  
Nuevo, Durango; (A) 1974,(B) 1999, (C) 2000 y (D) 2011.  
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la fragmentación de los bosques templados usando sensores remotos de media resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango  
condiciones similares a las clasificaciones de  
974 y 1990, de forma que el algoritmo imple-  
clases: agricultura de temporal, bosque abierto,  
bosque cerrado, bosque de encino, comunidades  
de pastizal y selva baja caducifolia, información  
similar a la que presenta este estudio.  
1
mentado (distancia de Mahalanobis) mantiene  
una buena identificación de las comunidades  
de vegetación. De esta forma se eliminan  
confusiones de clases cuando se comparan  
imágenes de diferentes periodos, esto aunado  
a las correcciones radiométricas aplicadas a  
cada escena de diferente captura y fecha.  
Análisis de cambios.  
Con respecto a la comparación de  
imágenes clasificadas y validadas, en la Figura  
4
se presentan los cambios ocurridos entre los  
cuatro periodos estudiados. Los resultados del  
análisis de cambios se efectuaron tomando  
como base las clasificaciones independientes  
de cada fecha.  
Las clases espectrales fueron asignadas de  
acuerdo a la clasificación de los otros periodos  
1974 y 1990, manteniendo el mismo patrón para  
el análisis de cambios. Los resultados muestran  
un adecuado ajuste respecto a los otros  
periodos, manteniendo las siguientes clases:  
comunidades de encino y otras hojosas,  
comunidades de pino, comunidades de pastizal  
inducido y natural, áreas agrícolas y vegetación  
arbustiva (Figura 3).  
Figura 4. Dinámica de cambios ocurridos en la microcuenca La  
Peña, localizada en el municipio de Pueblo Nuevo, Durango.  
En un estudio desarrollado en la reserva  
nacional Valdivia empleando imágenes  
multiespectrales Landsat TM, Segura yTrincado  
(
2003) desarrollaron y evaluaron una  
metodología de clasificación digital para generar  
cartografía temática. El procesamiento de la  
información satelital fue realizado mediante un  
método de clasificación supervisado, aplicando  
un algoritmo de máxima probabilidad. Con la  
metodología propuesta pudieron identificar cinco  
clases de cobertura correspondientes a: bosque  
adulto, renoval, plantación, matorral y pradera.  
La exactitud de la clasificación global fue de un  
El área de estudio para el año de 1974 se  
encontraba dominada por comunidades de pino  
ocupando 18,382 ha, lo que representaba un  
65% de la superficie en la microcuenca, le sigue  
la vegetación arbustiva con un 2,230 ha con un  
8%, las comunidades de encino y otras hojosas  
ocupaban una superficie de 2,909 ha 10% y por  
último las comunidades de pastizal inducido y  
natural mezclado con áreas agrícolas se  
distribuían en 4,813 ha con una representación  
del 17% en la microcuenca.  
64.0%, mientras que la clasificación de tipos de  
cobertura forestal fue de un 77.0%. Los  
resultados obtenidos pueden ser considerados  
aceptables y mostraron ser promisorios para  
el mapeo preliminar de áreas cubiertas con  
bosque nativo.  
En un estudio realizado por Pinedo (2008)  
en la región de Guadalupe y Calvo, Chihuahua,  
se reportan buenas relaciones entre los  
elementos de la cubierta vegetal y los datos  
espectrales del sensor Landsat TM. Usando  
técnicas multivariadas de clasificación  
empleando el algoritmo de máxima probabilidad  
se discriminaron con buena precisión seis  
La Figura 4 muestra claramente una  
disminución paulatina de los bosques de pino,  
de la superficie que ocupaban en 1974, un total  
de 18,391 ha, para 1990 la superficie se redujo  
a 14,314 ha, registrando un cambio de 4,077  
ha en un lapso de 16 años; para el año 2000, la  
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la fragmentación de los bosques templados usando sensores remotos de media resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango  
superficie de cambio se incrementó a 6,257 ha  
y, finalmente, para el año 2011 la diferencia fue  
de 8,230 ha. Para las áreas de encino y otras  
hojosas se contaba con una superficie en 1974  
de 2,159 ha, e incrementó para 1990 un total de  
En el Cuadro 1 se presenta un resumen de  
la exactitud global de las clasificaciones  
derivadas bajo el método supervisado de la  
distancia de Mahalanobis. Para los datos de  
Landsat MSS (1974) se presentó un coeficiente  
3
5
,155 ha, para el 2000 siguió su incremento a  
,144 ha, y para el 2011 ya se contaba con 7,059  
Kappa (K ) de 0.87 este valor indica que la  
hat  
clasificación de cubierta vegetal de 1974 es 87%  
mejor que la esperada por el simple azar. Para  
los datos del Landsat TM de los años 1990, 2000  
ha.  
Los cambios ocurridos entre la vegetación  
y 2011 se presentaron coeficientes de K =  
hat  
de pino y encino obedecen quizá a un aspecto  
sucesional como respuesta a una competencia  
natural que sostienen estos tipos de vegetación.  
Respecto a comunidades de pastizal inducido  
y natural asociado a áreas agrícolas, en 1974  
existían 4,813 ha y para el 2011 habían 7,059  
ha, aumentando 2,246 ha. Finalmente, para las  
áreas de vegetación arbustiva de la superficie  
con que se contaba en 1974, que era de 1,980  
ha, pasó en 2011 a 4,148 ha.  
83%, 81% y 77%. Los resultados pueden ser  
considerados buenos en cuanto a la exactitud  
global, analizando detalladamente la matriz de  
error y teniendo en consideración que uno de  
los objetivos de este estudio se enfoca a la  
clasificación multiespectral de las categorías  
forestales, se aprecia que los resultados  
obtenidos son aceptables para los datos de las  
dos plataformas Landsat MSS y Landsat TM.  
Cuadro 1. Precisión de las clasificaciones supervisadas para  
los años 1974, 1990, 2000 y 2011.  
Los cambios que se presentaron en la serie  
multitemporal obedecen a una serie de factores  
ecológicos propios de la región de bosques  
templados, ya que es en estos ecosistemas  
donde son muy marcados los efectos que tienen  
las zonas de transición influenciadas por los  
factores orográficos propios de la Sierra Madre  
Occidental, lo anterior asociado a procesos de  
deforestación de diferentes tipos: humanos y  
naturales.  
Precisión por Categorías  
Precisión  
global  
Sensor  
Kappa  
Ceyh  
Cp  
Cpinagri Varb  
1
974 (MSS)  
100  
100  
75  
80  
89  
70  
90  
85  
82  
75  
91.20%  
88.25%  
85.50%  
81.00%  
0.873  
0.835  
0.819  
0.775  
1990 (TM)  
100  
83  
90  
88  
89  
2
000 (TM)  
011 (TM)  
2
90  
Ceyh = Comunidades de encino y otras hojosas, Cp =  
Comunidades de pino,Cpinagri = Comunidades de pastizal  
inducido y natural áreas agrícolas y Varb = Vegetación arbustiva.  
Validación de la precisión  
La verificación de los resultados obtenidos  
se realizó en base a una matriz de error la cual  
contrapone la información generada por la  
clasificación de la vegetación para cada año  
analizado entregada por las imágenes de  
satélite y la información de campo.  
Los resultados muestran una disminución  
paulatina de la precisión global y el coeficiente  
Kappa de 1974 al 2011 (Cuadro 1), los cambios  
son posiblemente causados por la dinámica  
temporal fragmentado el ecosistema y  
convirtiéndolo en un sistema más complejo.  
En una matriz de error, las columnas se  
ocupan para las clases de referencia y las filas  
para las clases deducidas de la clasificación  
digital. La diagonal de la matriz expresa el  
número de puntos de verificación en donde se  
produce entre las dos fuentes (mapa y realidad),  
mientras las marginales suponen errores de  
asignación (Lunetta et al.,1991).  
La evaluación de la exactitud realizada en  
los mapas de clasificación presenta resultados  
similares a los obtenidos en otros estudios  
(Cohen et al., 1998; Carleer y Wolff, 2004).  
Estos últimos investigadores obtuvieron  
precisiones cercanas al 79% en 10 tipos de  
vegetación alpina en Calgary, Canadá. Franklin  
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GRISELDA VÁZQUEZ-QUINTERO, ALFREDO PINEDO-ÁLVAREZ, CARLOS MANJARREZ-DOMINGUEZ, GERARDO DE LEÓN-MATA Y ADRIANA HERNÁNDEZ-RODRÍGUEZ:Análisis de  
la fragmentación de los bosques templados usando sensores remotos de media resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango  
et al. (1994) mostraron que la precisión de  
clasificación es aproximada al 75% de acuerdo  
con la validación hecha en campo con imágenes  
combinadas de Landsat TM y SPOT.  
Resultados similares se reportados por  
Rodríguez et al. (2006) al examinar las escenas  
de Landsat TM Y SPOT XS, y por Pinedo (2008)  
con escenas Lansat TM para generar una  
clasificación de clases forestales.  
Coeficiente de variación del tamaño medio  
de los fragmentos. En el Cuadro 2 se puede  
observar también que el coeficiente de variación  
no es muy alto en los primeros periodos de  
estudio, pero se incrementa conforme se  
avanza en el tiempo, efectos producidos quizá  
por el aprovechamiento de recursos naturales,  
así como también fenómenos naturales de  
deforestación. Se aprecia el aumento en el  
coeficiente de variación del tamaño del parche,  
este comportamiento es propiciado por el  
aumento en el número de fragmento, volviendo  
más complejo el ecosistema.  
Análisis de la Fragmentación  
El análisis y la interpretación de las métricas  
y el índice de fragmentación que determinan la  
evolución del paisaje en la microcuenca La  
Peña se describe de manera resumida en el  
Cuadro 2.  
Media del borde del parche. Este valor mide  
los valores de una misma clase (uso del suelo)  
y muestra el grado de fragmentación y  
conectividad; los valores obtenidos fluctúan de  
Cuadro 2. Valores de las métricas e índices de fragmentación  
obtenidos en el análisis del paisaje de las clases temáticas  
evaluadas para los años de 1974, 1990, 2000 y 2011.  
0
a infinito. Paisajes con valores reducidos  
indican que se encuentran más fragmentados  
y aislados; mientras que paisajes con valores  
altos indican que se encuentran menos  
fragmentados. Para los periodos evaluados  
existe una menor fragmentación en los primeros  
periodos de estudio, el valor tiende a disminuir  
en el caso del 2000 y 2011, aumentando el  
proceso de fragmentación (Cuadro 2).  
Periodo  
MSS 1974  
TM 1990  
TM 2000  
TM 2011  
SDI  
0.56  
0.68  
0.72  
0.89  
SEI  
0.63  
0.72  
0.83  
0.92  
NumP  
MPE  
MPS  
114.29  
117.66  
58.73  
24.29  
PSCoV  
537.08  
556.71  
760.19  
1127.25  
248.00 6156.60  
240.00 7682.77  
481.00 5049.27  
1164.00 2908.78  
Índices de Simpson y Shannon. De acuerdo  
al análisis efectuado a las clasificaciones  
generadas para los periodos evaluados, ambos  
índices muestran una clara tendencia  
ascendente, mostrando un incremento de los  
procesos de fragmentación en el área. El índice  
de Simpson muestra que conforme avanza el  
tiempo existe una mayor diversidad paisajística,  
por otra parte, el índice de Shannon nos da como  
resultado que en los periodos evaluados (1974,  
SDI= Índice de diversidad de Simpson, SEI= Índice de diversidad  
de Shannon, MPE= Media del borde del parche, MPS= Media del  
tamaño del parche, NumP= Número de parches, PSCoV=  
Coeficiente de variación del tamaño del parche.  
Número de parches. Se puede observar que  
existe un aumento en el número de parches,  
confirmando que existe un proceso de  
fragmentación o división de los grupos  
homogéneos que existían en periodos pasados,  
se observa que durante el periodo de 1974 a 1990  
existe una misma condición de fragmentos,  
aumentando a un número mayor de fragmentos  
del periodo de 1990 al 2011 (Cuadro 2).  
1990, 2000 y 2011) se está incrementando el  
número de fragmentos de cada clase. En ambos  
casos se muestra una evolución paisajística  
debido al incremento de los parches que  
evidencia un claro proceso de fragmentación  
en el área de estudio (Cuadro 2).  
Tamaño medio de los parches. Es evidente  
que los parches grandes fueron fragmentados  
o divididos debido a diversas causas, propias  
de las actividades productivas desempeñadas  
en la microcuenca, produciendo una  
disminución general del tamaño de los parches  
en el periodo evaluado (Cuadro 2).  
En un estudio realizado en la reserva  
forestal del Choré, Pinto (2006) analizó la  
evolución del paisaje y el estado de  
conservación. En dicho estudio se emplearon  
imágenes Landsat TM y ETM, las cuales se  
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GRISELDA VÁZQUEZ-QUINTERO, ALFREDO PINEDO-ÁLVAREZ, CARLOS MANJARREZ-DOMINGUEZ, GERARDO DE LEÓN-MATA Y ADRIANA HERNÁNDEZ-RODRÍGUEZ:Análisis de  
la fragmentación de los bosques templados usando sensores remotos de media resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango  
clasificaron para identificar la deforestación y el  
cambio ocurrido entre los años 1992 y 2004.  
También con las imágenes se pudo determinar  
la evolución del paisaje utilizando programas de  
análisis del paisaje.  
afectado a la zona de estudio en los 37 años de  
evaluación, y resulta evidente una marcada  
tendencia al retroceso de la cubierta forestal,  
en beneficio de la utilización agrícola y otra  
actividades productivas en la zona.  
El índice de fragmentación encontrado en  
el área de estudio para el periodo analizado es  
variable, comportándose bajo en los primeros  
años del periodo (1974,1990) con valores de  
Simpson de 0.56 y 0.68, y aumentando para  
años recientes (2000, 2011), con valores  
Simpson de 0.72 y 0.89.  
Conclusiones  
El uso de sensores de media resolución  
espacial, integrados en Sistemas de  
Información Geográfica (SIG), son tecnologías  
que permiten establecer metodologías y  
estándares específicos para los procesos de  
manejo forestal que en la actualidad continúan  
siendo de criterios variables.  
En términos generales, durante el periodo  
analizado, resulta evidente el proceso de  
fragmentación de acuerdo a las métricas de  
paisaje analizadas.  
Para las operaciones de mapeo y  
clasificación, la resolución y nivel de detalle  
alcanzada con los sensores evaluados en este  
estudio, permiten trabajar grandes extensiones  
de terreno de forma precisa, facilitando los  
trabajos de cuantificación, monitoreo y compren-  
sión de la dinámica de los ecosistemas forestales.  
Literatura citada  
BUITEN, H.J. 1993. General view of remote sensing as source of  
information in Land Observation by remote Sensing: theory and  
applications, H.J.Buiten, J.G.P.W. Clevers (eds.).Current topics  
in remote sensing, Vol. 3. Gordon and Breach Science Publisher,  
Reading UK pp. 9-27.  
La clasificación digital de imágenes Landsat  
MSS y TM presenta buenas inferencias sobre  
las coberturas forestales con respecto a la  
información espectral de la microcuenca. Las  
plataformas permiten identificar adecuada-  
mente cuatro coberturas de vegetación,  
mostrando un buen grado de detalle en la  
visualización de los elementos presentes en el  
terreno debido a los distintos canales del  
espectro que presenta.  
CARLEER, A. and E. Wolff. 2004. Exploitation of very high resolution  
satellite data for tree species identification. Photogrammetric  
Engineering & RemoteSensing 70: 135-140.  
CHUVIECO, E. 2008. Teledetección ambiental. La observación de la  
tierra desde el espacio. Editorial Ariel. Barcelona, España.  
COHEN, W. B., M. Fiorella., J. Gray., E. Helmer and K.Anderson. 1998.  
An efficient and accurate method for mapping forest clearcuts  
in the Pacific Northwest using Landsat imagery. Photogrammetric  
Engineering &Remote Sensing 64:293-300.  
EVERITT, J, H.,Yang, C., Fletcher, R, S. and D.L. Drawe. 2006. Evalution  
of high-resolution satellite imagery for assessing rangeland  
resources in South Texas. Rangeland Ecol. Manage 59:30-37.  
FRANKLIN, S. E., D. R. Connery, and J.A. Williams. 1994. Classification  
of alpine vegetation using Landsat Thematic Mapper, SPOT HRV  
and DEM data. Canadian Journal of Remote Sensing 20: 49-56.  
LILLESAND, T., R.W. Keifer and J.W. Chipman 2000. Remote Sensing  
and Image Interpretation. John Wiley & Sons. New York. 768 p.  
LUNETTA, R.S., R.G. Congalton, L.K. Fenstermaker, R.J. Jensen, K.C.  
McGwire and L.R. Tinney. 1991. Remote sensing and geographic  
information system data integration: Error sources and research  
issues. Photogrammetric Engineering &Remote Sensing  
El empleo del estadístico Kappa para  
comparar cuantitativamente los procedimientos  
de clasificación de los sensores, permitió  
detectar que existe un grado de concordancia  
adecuado (1974, Kha=0.87; 1990, Kha=0.83;  
2
000, Kha=0.81; 2011, Kha=0.77) para el  
57(6):677-687.  
conjunto de clases de tipo de vegetación.  
MAS, J.F. y C.J. Sandoval. 2000. Análisis de la fragmentación del  
paisaje en el área protegida «Los Petenes», Campeche, Méx.  
Investigaciones Geográficas, Boletín del instituto de Geografía  
UNAM. 43: 42-59.  
MCGARIGAL, K. y B. Marks. 1995. Fragstats: A spatial pattern analysis  
program for quantifying landscape structure V2.0 (unpublished  
computer program user manual and guide). Oregon State  
University. Corvallis.  
MILLER, A.B, E.S. Bryant and R.W. Birnie. 1998. An analysis of land  
cover changes in the Northern Forest of New England using  
multitemporal Landsat MSS data. International Journal of Remote  
Sensing 19:245-265.  
En términos generales, durante el lapso  
evaluado de 37 años, la microcuenca ha perdido  
unas 8,216 ha de bosque de pino, transfor-  
madas principalmente a bosques de encinos y  
otras hojosas, vegetación arbustiva, cultivos y  
pastizales. Con las imágenes de satélite se  
puede establecer un monitoreo continuo sobre  
la dinámica en los procesos de cambio que han  
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GRISELDA VÁZQUEZ-QUINTERO, ALFREDO PINEDO-ÁLVAREZ, CARLOS MANJARREZ-DOMINGUEZ, GERARDO DE LEÓN-MATA Y ADRIANA HERNÁNDEZ-RODRÍGUEZ:Análisis de  
la fragmentación de los bosques templados usando sensores remotos de media resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango  
PINEDO, A. 2008. Modelación de atributos de bosques templados  
con Landsat-TM y SPOT-HRV e índice de sitio como indicador  
de productividad. Tesis Doctoral. Universidad Autónoma de  
Chihuahua. Chihuahua, Chih. México. 98 pág.  
PINTO, J. 2006. Evolución del paisaje y estado de conservación de  
la reserva forestal El Choré, Kempffiana 2(1):45-56.  
PLOURDE, L. and R. G. Congalton. 2003. Sampling Meted an Sample  
Placement: How Do They Affect the Accuracy of Remotely  
Sensed Maps? Remote Sensing Journal 24:289-297.  
REMPEL, R.S., D. Kaukinen. and A.P. Carr. 2012. Patch Analyst and  
Patch Grid. Ontario Ministry of Natural Resources. Centre for  
Northern Forest Ecosystem Research, Thunder Bay, Ontario.  
RODRIGUEZ, E., C.S. Morris and J. E. Belz. 2006.AGlobal assessment  
of the SRTM performance, Eng. Remote Sensing 72:249-260.  
SEGURA, R. y G. Trincado. 2003. Cartografía digital de la reserva  
nacional Valdivia a partir de imágenes satelitales Landsat TM.  
Revista Bosque (Valdivia) 24(2):43-52.  
WYNNE, H.R., R.G. Oderwald., G.A. Reams and J.A. Scrivani. 2000.  
Optical remote sensing for forest area estimation. Journal of  
Forestry 98: 31-36.  
Este artículo es citado así:  
Griselda Vázquez-Quintero, Alfredo Pinedo-Álvarez, Carlos Manjarrez-Dominguez, Gerardo de León-Mata y  
Adriana Hernández-Rodríguez. 2013: Análisis de la fragmentación de los bosques templados usando sensores  
remotos de media resolución espacial en Pueblo Nuevo, Durango. TECNOCIENCIA Chihuahua 7(2): 88-98.  
Resúmenes curriculares de autor y coautores  
GRISELDA VÁZQUEZ QUINTERO. Finalizó sus estudios de licenciatura en el 2008, obteniendo el título de Ingeniero en Ciencias Forestales en la Facultad de  
Ciencias Forestales de la Universidad Juárez del Estado de Durango (UJED). Llevó a cabo sus estudios de posgrado en la misma institución, obteniendo  
el grado de Maestro en Ciencias en el área de manejo y conservación de recursos naturales en el año 2012. Actualmente es estudiante del programa de  
Doctorado Institucional en Ciencias Agropecuarias y Forestales (DICAF-UJED), forma parte, como auxiliar de investigación, del Instituto de Silvicultura  
e Industria de la Madera (ISIMA-UJED). Ha participado como ponente e instructor en temas de Sistemas de Información Geográfica (SIG), en congresos  
y eventos de investigación, publicación de artículos arbitrados e indexados en el campo de las ciencias forestales. Es consultor independiente en temas  
de monitoreo y evaluación de recursos naturales.  
ALFREDO PINEDO ÁLVAREZ. Terminó su licenciatura en el 2002, año en que le fue otorgado el título de Ingeniero en Ecología por la Facultad de Zootecnia y  
Ecología de la Universidad Autónoma de Chihuahua (UACH). Realizó su posgrado en la misma facultad, donde obtuvo el grado de Maestro en Ciencias  
en el área de monitoreo y evaluación de recursos naturales en 2004 por la Universidad de Autónoma de Chihuahua y el grado de Doctor en Filosofía  
también en el área de monitoreo y evaluación de recursos naturales en el 2008 por la misma universidad. Desde el 2008 ha participado como docente,  
primero en la Universidad del Papaloapan del estado de Oaxaca como profesor-investigador con categoría de Académico titular C, después en la  
Universidad Juárez del Estado de Durango, donde laboró del 2008 al 2012. Actualmente es profesor-investigador para la Universidad Autónoma de  
Chihuahua en la Facultad de Agrotecnológicas. Su área de especialización es la aplicación de la geomática en la solución de los diversos problemas a los  
que se enfrentan los elementos ambientales. Ha dirigido tesis de licenciatura, maestría y doctorado. Es autor de artículos científicos, ha participado en  
ponencias en congresos, y capítulos de libros científicos, ha dirigido proyectos de investigación financiados por fuentes de financiamiento externas.  
CARLOS MANJARREZ DOMÍNGUEZ. En el año 2001 egresó de la Facultad de Ciencias Agrotecnológicas (Antes Fruticultura) de la Universidad Autónoma de  
Chihuahua (UACH), obteniendo titulación automática por buen desempeño académico. En el 2004 obtuvo su grado de Maestría en Ciencias especialidad  
en Manejo de Recursos Naturales por la Facultad de Zootecnia (UACH). Realizó estudios de doctorado en la misma Facultad de Zootecnia; actualmente  
trabaja en su disertación doctoral sobre el tema de monitoreo y evaluación de recursos naturales. En el periodo del 2001-2003 colaboró en el Laboratorio  
de Geomática del Departamento de Recursos Naturales, coordinando proyectos de servicios y estudios de impacto ambiental. Se desempeñó como jefe  
del área técnica de Fundación Produce Chihuahua A. C, donde realizó actividades de evaluación y seguimiento de proyectos de investigación. Es profesor  
de tiempo completo de la Universidad Autónoma de Chihuahua en donde se desempeña como Secretario de Investigación y Posgrado de la Facultad de  
Ciencias Agrotecnológicas FACIATEC. Es autor de artículos científicos, ha participado en ponencias en congresos, y capítulos de libros científicos.  
GERARDO DANIEL DE LEÓN MATA. Biólogo egresado del Instituto Tecnológico del Valle del Guadiana (antes ITANo. 1) en el año 2003. Maestro en Ciencias en  
Desarrollo Forestal Sustentable egresado del Instituto Tecnológico Forestal No. 1 en el año 2005. Actualmente es estudiante del programa de Doctorado  
Institucional en Ciencias Agropecuarias y Forestales (DICAF-UJED). Fue técnico auxiliar en Recursos Naturales (Consultaría Privada) 2001-2002;  
Técnico del Instituto de Ecología A. C. Centro Regional Durango (2005); supervisor en el área de recepción y revisión de información en el INEGI (2006).  
Fue subdirector del Centro de Ecología Regional, A.C., (2006 a 2008). Asesor de la consultoría ambiental Consultores Ecológicos y Ambientales de  
Durango S.C. de 2008 a la fecha. Es Profesor-Investigador de Tiempo Completo de la carrera Ingeniería en Tecnología Ambiental en la Universidad  
Politécnica de Durango. Es responsable del cuerpo académico de Transferencia de Tecnología para el Desarrollo Sustentable. Las actividades principales  
han sido de manejo de sistemas de información geográfica, asesoría y prestación de servicios profesionales sobre el manejo sustentable de los recursos  
naturales, así como en torno a la investigación y educación superior en el estado de Durango. Es responsable técnico de 15 Unidades para la Conservación  
Manejo y Aprovechamiento sustentable de la vida silvestre (UMAs) en Durango y Sinaloa. Es instructor en el diplomado en conservación de mamíferos  
y aves silvestres en los estados de la frontera norte de México (2007) e instructor de 12 cursos-taller sobre fauna silvestre en el estado de Durango. Es  
autor de la Guía de Aves de la Reserva de la Biosfera de Mapimí (2007). Ha participado activamente en la elaboración de proyectos ante la Comisión  
Nacional Forestal (CONAFOR), Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas (CONANP), Comisión Nacional para el Conocimiento de la Biodiversidad  
(CONABIO) y Consejo de Ciencia y Tecnología del Estado de Durango (COCyTED).  
OFELIA ADRIANA HERNÁNDEZ RODRÍGUEZ. Maestra-investigadora de la Facultad de Ciencias Agrotecnológicas de la Universidad Autónoma de Chihuahua.  
Cursó la licenciatura en la Facultad de Fruticultura de la Universidad Autónoma de Chihuahua, otorgándosele en 1985 el título de Ingeniero Fruticultor.  
Realizó estudios de posgrado en la misma Facultad, obteniendo en el año de 1994 el grado de Maestro en Ciencias de la Productividad Frutícola. Posee  
el Doctorado in Philosophia, con Área Mayor en Manejo de Recursos Naturales, grado conferido en 2008 por la Facultad de Zootecnia de la UACH. Se  
desempeña como Maestra de Tiempo Completo en la UACH desde 1986 y ha sido miembro del Cuerpo Académico CA-11 UACH Frutales de Zona  
Templada, desde el 2006. Es responsable de varios proyectos de investigación en proceso y concluidos a nivel licenciatura y maestría y actualmente es  
responsable técnico de un proyecto de investigación con financiamiento externo FOMIX Chihuahua-UACH. Ha participado como ponente en congresos  
científicos nacionales e internacionales y en publicaciones de artículos científicos y de divulgación como autora y coautora.  
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