Distribución espacio-temporal de Eichhornia crassipes (Mart.) Solms a través de teledetección en laguna La Turbina, Cuba

Autores/as

  • Alexey Valero-Jorge Departamento de Sistemas Agrarios, Forestales y Medio Ambiente (Unidad asociada a EEAD-CSIC Suelos y Riegos). Centro de Investigación y Tecnología Agroalimentaria de Aragón (CITA), España. Centro Meteorológico Provincial de Ciego de Ávila, Instituto de Meteorología, Cuba https://orcid.org/0000-0002-5993-7346
  • Leslie Hernández-Fernández Centro de Bioplantas. Universidad de Ciego de Ávila, Cuba https://orcid.org/0000-0002-1939-9790
  • Felipe Matos Pupo Centro Meteorológico Provincial de Ciego de Ávila, Instituto de Meteorología, Cuba https://orcid.org/0000-0002-6070-5462
  • Sandra Buján Seoane DRACONES, Escuela Superior y Técnica de Ingenieros de Minas, Universidad de León, España https://orcid.org/0000-0003-1956-0078
  • Roberto González-De Zayas Departamento de Ingeniería Hidráulica, Facultad de Ciencias Técnicas. Universidad de Ciego de Ávila, Cuba. Centro de Estudios Geomáticos, Ambientales y Marinos (GEOMAR), México https://orcid.org/0000-0001-8035-8624

Palabras clave:

imágenes satelitales, Sentinel, macrófita flotante, cobertura, plantas invasoras, manejo, Cuba

Resumen

La detección temprana de especies de plantas exóticas invasoras es fundamental para la formulación de estrategias de gestión y mitigación. Se propone evaluar la distribución espacio-temporal de Eichhornia crassipes (Mart.) Solms, en laguna La Turbina, empleando imágenes satelitales Sentinel-2 (periodo 2021-2023). Las bandas espectrales de las regiones del visible, borde rojo, infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta, se emplearon como datos de entrada de tres algoritmos de aprendizaje automático durante el proceso de clasificación. Se analizó la relación de la cobertura de la planta con la temperatura del aire y las precipitaciones. El modelo donde se combinan las bandas espectrales y los índices espectrales seleccionados, mediante el método de eliminación recursiva Random Forest, fue el más eficiente en la detección de E. crassipes. Los meses de menor cobertura de E. crassipes fueron diciembre 2022, enero y marzo 2023, debido a las acciones de limpieza mecanizada. E. crassipes se concentró en el Noreste y Suroeste de la laguna, como macrófita emergente. La dirección del viento y la intervención humana, determinaron la distribución espacio-temporal de la planta. Se recomienda realizar confinamientos de E. crassipes, en su condición de macrófita flotante, en las zonas más profundas de La Turbina.

Citas

Benítez, R., Calero, V., Peña, E., & Martín, J. (2011). Evaluación de la cinética de la acumulación de cromo en el buchón de agua (Eichhornia crassipes). Biotecnología en el sector agropecuario y agroindustrial, 9(2), 66-73. http://www.scielo.org.co/pdf/bsaa/v9n2/v9n2a08.pdf

Boudjelas, S., Browne, M., De Poorter, M., & Lowe, S. (2000). 100 of the world’s worst invasive alien species: a selection from the Global Invasive Species Database. https://policycommons.net/artifacts/1374971/100-of-the-worlds-worst-invasive-alien-species/1989224/

Chen, X. W., & Jeong, J. C. (2007). Enhanced recursive feature elimination. In Sixth international conference on machine learning and applications (ICMLA 2007) IEEE (pp. 429-435). https://doi.org/10.1109/ICMLA.2007.35

Chicco, D., & Jurman, G. (2020). The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation. BMC genomics, 21, 1-13. https://doi.org/10.1186/s12864-019-6413-7

Chuvieco, E. (2007). Mirar desde el espacio o mirar hacia otro lado: tendencias en teledetección y su situación en la geografía española. Documents d’anàlisi geogràfica, 50, 75-85. https://ddd.uab.cat/pub/dag/02121573n50/02121573n50p75.pdf

Coetzee, J. A., Hill, M. P., Ruiz-Téllez, T., Starfinger, U., & Brunel, S. (2017). Monographs on invasive plants in Europe N° 2: Eichhornia crassipes (Mart.) Solms. Botany Letters, 164, 303-326. https://doi.org/10.1080/23818107.2017.1381041

Cortés, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine learning, 20, 273-297. https://doi.org/10.1023/A:1022627411411

Cohen, J. (1960). A Coefficient of Agreement for Nominal Scales. Educ. Psychol. Meas. 20(1), 37-46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104

Dai, W., Xue, G. R., Yang, Q., & Yu, Y. (2007), July. Transferring naive bayes classifiers for text classification. In AAAI (vol. 7, pp. 540-545). https://cdn.aaai.org/AAAI/2007/AAAI07-085.pdf

Duarte, N. S. P., Arroyo, N. C., Herrera, K. C., & Duarte, M. R. P. (2019). Co-digestión del purín de cerdo y la Eichornia crassipes: alternativa para el manejo de estos residuos en Cuba. Higiene y Sanidad Ambiental, 19,1765-1774. https://saludpublica.ugr.es/sites/dpto/spublica/public/inline-files/bc5d640023ef1d4_Hig.Sanid_.Ambient.19.(3).1765-1774.(2019).pdf

Estrada, A. M., Guerra, K. E., Flores, O. B., Cubeña, Y. C., & Delmonte, S. (2015). Comportamiento de la Eichhornia crassipes (malangueta de agua) en un ambiente contaminado. Informe Científico. Centro de Ingeniería Ambiental de Camagüey. Laboratorio Provincial de Suelos de Camagüey. https://www.researchgate.net/profile/Adelmo-Montalvan/publication/280473209_Comportamiento_de_la_Eichhornia_Crassipes_malangueta_de_agua_en_un_ambiente_contaminado/links/55b5dc4908ae092e96559b4f/Comportamiento-de-la-Eichhornia-Crassipes-malangueta-de-agua-en-un-ambiente-contaminado.pdf

Gao, B. C. (1996). NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote sensing of environment, 58(3), 257-266. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00067-3

Gascon, F., Bouzinac, C., Thépaut, O., Jung, M., Francesconi, B., Louis, J., Lonjou, V., Lafrance, B., Massera, S., Gaudel-Vacaresse, A., Languille, F., Alhammoud, B., Viallefont. F., Pflug, B., Bieniarz, J., Clerc, S., Pessiot, L., Trémas, T., Cadau., E. ... & Fernandez, V. (2017). Copernicus Sentinel-2A calibration and products validation status. Remote Sensing, 9(6), 584. https://doi.org/10.3390/rs9060584

Gómez-Sánchez, E., De Las Heras, J., Lucas-Borja, M., & Moya, D. (2017). Ajuste de metodologías para evaluar severidad de quemado en zonas semiáridas (SE peninsular): incendio Donceles 2012. Revista de Teledetección, 49, 103-113. https://doi.org/10.4995/raet.2017.7121

González, S. G. M. (2009). La colección de plantas acuáticas del Jardín Botánico Nacional de Cuba. Revista del Jardín Botánico Nacional, 30, 15-20. https://revistas.uh.cu/rjbn/article/download/7256/6187

Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote sensing of Environment, 202, 18-27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031

Grice, A. C., Clarkson, J. R., & Calvert, M. (2011). Geographic differentiation of management objectives for invasive species: a case study of Hymenachne amplexicaulis in Australia. Environmental Science & Policy, 14, 986-997. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2011.07.006

Hernández, A. M. C. (2023). Evaluación del comportamiento de la Eichhornia crassipes durante la sequía en las lagunas de Olomega y El Jocotal mediante sensores remotos. Agua, Saneamiento & Ambiente, 18(1), 1583-1583. https://doi.org/10.36829/08ASA.v18i1.1583

Hernández-Fernández, L. (2024). Plantas acuáticas invasoras: alternativas para la agricultura urbana, familiar y comunitaria en el cultivo Capsicum annuum L. [Unpublished doctoral thesis]. Universidad de Ciego de Ávila.

Hernández-Fernández, L., Méndez, I. E., Vázquez, J. G., de Zayas, R. G., & Feijoo, J. C. L. (2023b). Aquatic plants in the freshwater artificial lagoons in Ciego de Avila, Cuba. Intropica, 18(1), 37-49. https://doi.og/10.21676/23897864.4753

Hernández-Fernández, L., Vázquez, J. G., Hernández, L., Campbell, R., Martínez, J., Hajari, E., González‑De Zayas, R., Zevallos-Bravo, E. B., Acosta, Y., & Lorenzo, J. C. (2024). Use of Euclidean distance to evaluate Pistia stratiotes and Eichhornia crassipes as organic fertilizer amendments in Capsicum annuum. Acta Physiologiae Plantarum, 46(2), 21. https://link.springer.com/article/10.1007/s11738-024-03652-w

Hernández-Fernández, L., Vázquez, J. G., Hernández, L., Pérez-Bonachea, L., Campbell, R., Martínez, J., Hajari, E., González‑De Zayas, R., Acosta, Y., & Lorenzo, J. C. (2023a). Soluble phenolics, chlorophylls, and malondialdehyde are the best indicators of salt stress in Eichornia crassipes. Vegetos, 1-7. https://doi.org/10.1007/s42535-023-00669-3

Huete, A., Justice, C., & Liu, H. (1994). Development of vegetation and soil indices for MODIS-EOS. Remote Sensing of environment, 49(3), 224-234. https://doi.org/10.1016/0034-4257(94)90018-3

Ito, Y., Tanaka, N., Keener, B. R., & Lehtonen, S. (2020). Phylogeny and biogeography of Sagittaria (Alismataceae) revisited: evidence for cryptic diversity and colonization out of South America. Journal of Plant Research, 133(6), 827-839. https://link.springer.com/article/10.1007/s10265-020-01229-5

Kuhn, M., Wing, J., Weston, S., Williams, A., Keefer, C., Engelhardt, A., Cooper, T., Mayer, Z., Kenkel, B., R Core Team, Benesty, M., Lescarbeau, R., Ziem, A., Scrucca, L., Tang, Y., Candam, C., & Hunt, T. (2020). Package ‘caret’. The R Journal, 7, 223. https://cran.radicaldevelop.com/web/packages/caret/caret.pdf

Li, Y., Deng, T., Fu, B., Lao, Z., Yang, W., He, H., Fan, D., Hen, W., & Yao, Y. (2022). Evaluation of Decision Fusions for Classifying Karst Wetland Vegetation Using One-Class and Multi-Class CNN Models with High-Resolution UAV Images. Remote Sensing, 14(22), 5869. https://doi.org/10.3390/rs14225869

Liu, L., Xiao, X., Qin, Y., Wang, J., Xu, X., Hu, Y., & Qiao, Z. (2020). Mapping cropping intensity in China using time series Landsat and Sentinel-2 images and Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, 239, 111624. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111624

Mouta, N., Silva, R., Pinto, E. M., Vaz, A. S., Alonso, J. M., Gonçalves, J. F., Honrado, J., & Vicente, J. R. (2023). Sentinel-2 Time Series and Classifier Fusion to Map an Aquatic Invasive Plant Species along a River-The Case of Water-Hyacinth. Remote Sensing, 15(13), 3248. https://doi.org/10.3390/rs15133248

Mucheye, T., Haro, S., Papaspyrou, S., & Caballero, I. (2022). Water quality and water hyacinth monitoring with the Sentinel-2A/B satellites in Lake Tana (Ethiopia). Remote Sensing, 14(19), 4921. https://doi.org/10.3390/rs14194921

Mukarugwiro, J. A., Newete, S. W., Adam, E., Nsanganwimana, F., Abutaleb, K., & Byrne, M. J. (2021). Mapping spatio-temporal variations in water hyacinth (Eichhornia crassipes) coverage on Rwandan water bodies using multispectral imageries. International Journal of Environmental Science and Technology, 18, 275-286. https://doi.org/10.1007/s13762-020-02824-8

Muñoz, F. R. (2021). El herbicida glifosato y sus alternativas. Universidad Nacional, Instituto Regional de Estudios en Sustancias Tóxicas. Costa Rica. (Serie Informes Técnicos IRET; 44). https://www.researchgate.net/profile/Fernando-Ramirez-28/publication/358621408_El_herbicida_glifosato_y_sus_alternativas_Serie_Informes_Tecnicos_IRET_N_44/links/620beca3cf7c2349ca162caa/El-herbicida-glifosato-y-sus-alternativas-Serie-Informes-Tecnicos-IRET-N-44.pdf

Muthusaravanan, S., Sivarajasekar, N., Vivek, J. S., Vasudha Priyadharshini, S., Paramasivan, T., Dhakal, N., & Naushad, M. (2020). Research updates on heavy metal phytoremediation: enhancements, efficient post-harvesting strategies and economic opportunities. Green materials for wastewater treatment, 9, 191-222. https://doi.org/10.1007/978-3-030-17724-9_9

Nash, D. A. H., Abdullah, S. R. S., Hasan, H. A., Idris, M., Muhammad, N. F., Al-Baldawi, I. A., & Ismail, N. (2019). Phytoremediation of nutrients and organic carbon from sago mill effluent using water hyacinth (Eichhornia crassipes). Journal of Engineering and Technological Sciences, 51(4), 573-584. https://doi.org/10.5614/j.eng.technol.sci.2019.51.4.8

Niño-Sulkowska, M. S., & Lot, A. (1983). Estudio demográfico del lirio acuático Eichhormia crassipes (Mart) Solms: Dinámica de crecimiento en dos localidades selectas de México. Botanical Sciences, (45),71-83. https://doi.org/10.17129/botsci.1300

Nyawacha, S. O., Meta, V., & Osio, A. (2021). Spatial temporal mapping of spread of water hyacinth in winum gulf, lake victoria. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 43, 341-346. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2021-341-2021

Oksanen, J., Kindt, R., & O’Hara (2005). Community ecology package. Community ecology package. The vegan Package, version 1.6-10, 88 pp. http://sortie-admin.readyhosting.com/lme/R%20Packages/vegan.pdf

Oviedo, R., & González-Oliva, L. (2015). Lista nacional de plantas invasoras y potencialmente invasoras en la República de Cuba–2015. Bissea, 9, 1-88. https://revistas.uh.cu/bissea/article/view/5234

Pérez, S. A., Vega, J. A., Rodríguez, F., Fernández, C., Vega-Nieva, D., Álvarez-González, J. G., & Ruiz-González, A. D. (2017). Validación de los índices de teledetección dNBR y RdNBR para determinar la severidad del fuego en el incendio forestal de Oia-O Rosal (Pontevedra) en 2013. Revista de Teledetección, 49, 49-61. https://doi.org/10.4995/raet.2017.7137

R Core Team. (2018). R: A Language and Environment for Statistical Computing. Foundation for Statistical Computing. https://cran.r-project.org/

Rodríguez, J.C., Chire, M., Rodríguez, S., & Guilarte, A. (2013). Crecimiento y potencial reproductivo de la bora (Eichhornia crassipes (Mart.) Solms) (Pontederiaceae) en algunas lagunas de la planicie de inundación del tramo medio, Río Orinoco, Venezuela. Agrobiología, 25(2), 142-150. http://ve.scielo.org/pdf/saber/v25n2/art03.pdf

Royimani, L., Mutanga, O., Odindi, J., Dube, T., & Matongera, T. N. (2019). Advancements in satellite remote sensing for mapping and monitoring of alien invasive plant species (AIPs). Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C 112, 237-245. https://doi.org/10.1016/j.pce.2018.12.004

Shao-Hua, Y., Wei, S., & Jun-Yao, G. (2017). Advances in management and utilization of invasive water hyacinth (Eichhornia crassipes) in aquatic ecosystems – a review. Critical Reviews in Biotechnology, 37(2), 218-228. https://doi.org/10.3109/07388551.2015.1132406

Singh, G., Reynolds, C., Byrne, M., & Rosman, B. (2020). A remote sensing method to monitor water, aquatic vegetation, and invasive water hyacinth at national extents. Remote Sensing, 12(24), 4021. https://doi.org/10.3390/rs12244021

Thamaga, K. H., & Dube, T. (2019). Understanding seasonal dynamics of invasive water hyacinth (Eichhornia crassipes) in the Greater Letaba river system using Sentinel-2 satellite data. GIScience & remote sensing, 56(8),1355-1377. https://doi.org/10.1080/15481603.2019.1646988

Ting, W. H. T., Tan, I. A. W., Salleh, S. F., & Wahab, N. A. (2018). Application of water hyacinth (Eichhornia crassipes) for phytoremediation of ammoniacal nitrogen: A review. Journal of Water Process Engineering, 22, 239-249. https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2018.02.011

Tucker, C. J., Holben, B. N., Elgin Jr, J. H., & McMurtrey III, J. E. (1980). Remote sensing of total dry-matter accumulation in winter wheat. Remote Sensing of Environment, 11, 171-189. https://ntrs.nasa.gov/api/citations/19800021303/downloads/19800021303.pdf

Uphof, J. T. (1924). Ecological observations on plants of the marshes and swamps of Central Cuba. Ecology, 363-371. https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.2307/1929298?casa_token=HGyPO65YajwAAAAA:aS2M--oCb1S9PENZ_smbHIHTdawn9ETy-9CFHx_GDrLdFP8P1-3r-47HglzkyQ_-NfIi99Nv33RDpUSaog

Valero-Jorge, A., González-De Zayas, R., Matos-Pupo, F., Becerra-González, A. L., & Álvarez-Taboada, F. (2024). Mapping and Monitoring of the Invasive Species Dichrostachys cinerea (Marabú) in Central Cuba Using Landsat Imagery and Machine Learning (1994-2022). Remote Sensing, 16(5), 798. https://doi.org/10.3390/rs16050798

Worqlul, A. W., Ayana, E. K., Dile, Y. T., Moges, M. A., Dersseh, M. G., Tegegne, G., & Kibret, S. (2020). Spatiotemporal dynamics and environmental controlling factors of the Lake Tana water hyacinth in Ethiopia. Remote Sensing, 12(17), 2706. https://doi.org/10.3390/rs12172706

Yacouby, R., & Axman, D. (2020). November. Probabilistic extension of precision, recall, and f1 score for more thorough evaluation of classification models. In Proceedings of the first workshop on evaluation and comparison of NLP systems (pp. 79-91). https://aclanthology.org/2020.eval4nlp-1.9.pdf

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Publicado

23-10-2024

Cómo citar

Valero-Jorge, A., Hernández-Fernández, L., Matos Pupo, F., Buján Seoane, S., & González-De Zayas, R. (2024). Distribución espacio-temporal de Eichhornia crassipes (Mart.) Solms a través de teledetección en laguna La Turbina, Cuba. Investigaciones Geográficas. Recuperado a partir de https://www.investigacionesgeograficas.com/article/view/27699

Número

Sección

Artículos