Análisis de la firma espectral de Cistus ladanifer L., a través del seguimiento con datos de teledetección.

Abstract

En el presente Trabajo Fin de Grado se evalúa la productividad de aceites esenciales en masas de Cistus ladanifer L. (Jara pringosa) de edad coetánea localizadas en el término municipal de Bustares, provincia de Guadalajara. Se estudian los efectos del clima y el vigor vegetal, medido mediante técnicas de teledetección, sobre la productividad de aceites esenciales para favorecer una gestión forestal sostenible de estos espacios. El valor comercial actual de la Jara pringosa se asocia a la obtención y aprovechamiento de biomasa y aceites esenciales derivados de la resina del ládano. Sin embargo, el conocimiento sobre la productividad de aceites esenciales, así como algunas de sus utilidades están todavía escasamente estudiadas, siendo fundamental para poder valorizar el uso de estos espacios forestales. El objetivo central de esta investigación es determinar cuáles son los factores ambientales, climáticos y asociados al vigor vegetal, más relacionados con la productividad de aceites esenciales de la Jara pringosa. Para realizar esta investigación se utilizaron muestras de campo y datos obtenidos en el proyecto “BioCistus 4.0” realizado por el CEDER-CIEMAT que realizó el trabajo de corta de la Jara pringosa en parcelas de campo y posterior extracción de los valores de productividad de aceites esenciales en base seca y húmeda, y la realización de los vuelos de dron en el área de estudio. Para realizar este estudio se obtuvo información climática de una estación meteorológica localizada en el área de estudio, organizando la información, así como calculando valores acumulados. También se procesaron 54 vuelos realizados con un Dron DJI Phantom 4 multiespectral utilizando el Software Pix4D Mapper, pertenecientes a 18 fechas de vuelo en tres parcelas. A partir de los ortomosaicos de cada una de las fechas del dron se derivaron dos índices de vegetación: el NDVI y el GNDVI. A su vez se descargaron, procesaron y derivaron los mencionados índices de vegetación utilizando el satélite Sentinel-2, con objeto de comparar los productos obtenidos por ambos tipos de sensores y plataformas. A partir de esta información se compararon la información capturada por el dron con respecto a los datos de Sentinel-2 así como sus tendencias a lo largo de 15 meses utilizando análisis gráficos y análisis de regresión lineal, con objeto de verificar la similitud y potencialidad de dichos datos. También se analizó la correlación entre la productividad de Jara pringosa, estimada en bases seca y húmeda, con respecto a los datos climáticos y los índices de vegetación para conocer los factores que condicionaronen mayor medida la productividad de esta especie. Los resultados obtenidos mostraron que los índices de vegetación NDVI y GNDVI derivados de imágenes capturadas con dron y con Sentinel-2 presentan unas tendencias similares y, cuantitativamente, las regresiones lineares que relacionan la información capturada por ambos sensores muestran valores de R2 de 0,55 y 0,17, respectivamente. Esto nos indica que, en caso de necesitar utilizar ambos sensores conjuntamente sería más adecuado escoger el índice NDVI. En el caso de la correlación de los índices con los rendimientos, para NDVI y GNDVI tenemos una correlación de r= 0,52 y r=0,3 respectivamente para el dron y r=0,61 y r=0,2 para Sentinel-2. En cuanto a variables climáticas las que mayor correlación poseen son la evapotranspiración (r=-0,8), la temperatura media (r=-0,76) y la humedad de la zona (r=0,69) en base seca, ya que nos ofrece mayor correlación que en base húmeda. Los índices (NDVI y GNDVI) y el clima se comportan de forma independiente, y son variables adecuadas para su futura utilización en la generación de modelos de estimación de productividad de aceites esenciales en masas de Jara pringosa.