La localización de nichos ecológicos de especies es una de los análisis cartográficos que puedes trabajar rápidamente con Google Earth Engine gracias a sus datos científicos y la amplia colección de variables ambientales disponibles. Analizando series de datos vinculados a variables ambientales o las clases y tipologías de entornos naturales, es posible combinar los factores ambientales más favorables para localizar territorios apropiados para la conservación de las especies y sus hábitats prioritarios.

Los nichos ecológicos responden a ambientes territoriales donde coexisten factores bióticos y abióticos necesarios para que las poblaciones de especies se relacione e interaccionen de manera viable para su supervivencia. Como consecuencia de la convergencia de variables, recursos naturales y la presencia de otras especies, se dispone de un área o superficie donde la probabilidad de éxito y desarrollo de la especie está garantizada.
Trabajando sencillos scripts, Google Earth Engine puede proporcionarte estas variables y recursos ambientales aportando datos a lo largo de series temporales históricas que te ayuden a acotar el nicho ecológico e incluso a visualizar sus cambios territoriales en el tiempo.
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Colecciones de datos ambientales para especies
Para identificar los nichos ecológicos y hábitats apropiados para las especies deberás identificar las necesidades vitales de tu especie de estudio. Desde Google Earth Engine puedes acceder a una amplia colección de datos científicos basados en variables climáticas, morfológicas y otras colecciones como los usos del suelo, ambientes terrestres o indicadores provenientes de datos satélite. No necesitas descargar los datos, siemplemente consultarlos y analizarlos. Colecciones como CHIRPS, ERA 5 Land, Terra Climate o WorldClim pueden ayudarte a reconocer entornos asociados a factores climáticos. Otras como el SRTM de la NASA pueden servirte de soporte para explotar Modelos Digitales de Elevación y calcular variables morfológicas derivadas como la pendiente, el Índice Topográfico de Humedad, la orientación de laderas, la rugosidad o la curvatura. Mapas geológicos y usos del suelo pueden acotar las zonas de campeo y distribución de tus especies.
Puedes crear, para cada factor ambiental, una nueva variable temática para acceder a la colección de datos de Engine.
var Temperatura = ee.ImageCollection('WORLDCLIM/V1/MONTHLY').select('tavg')
Aquí tienes un sencillo script para acceder a las principales variables ambientales de Google Earth Engine y representarlas en tu visor.
Dentro de las variables deberás tener muy en cuenta aquellas variables categóricas y aquellas variables continuas. Unas te mostrarán intervalos continuos de valores (como la temperatura o la altitud). Las otras te mostrarán clases de valores (como el tipo de vegetación o los usos del suelo). Su gestión y clasificación será diferente según los intervalos y tipologías de valores que necesites trabajar en la identificación de tus nichos ecológicos.

Clasificación de datos ambientales
Algunas de las colecciones te ayudarán a acceder a bandas de análisis específicas, como bandas de temperatura, índices de vegetación, niveles de presión antrópica, altitud, y la descripción, interpretación de sus valores y unidades de medida durante los análisis.

Partiendo de las variables, puedes afinar con tu script aquellos intervalos compatibles con la biología de la especie o seleccionar las clases de valores vinculadas al nicho ecológico buscado. Por ejemplo, clasificando los intervalos de valores de altitud compatibles con los ambientes naturales de distribución de la especie. O seleccionado las clases de usos del suelo que sirven como zona de refugio, alimentación y reproducción de la especie.
var Altitud = DEM
.where (DEM.lte(300), 1)
.where (DEM.gt(300).and (DEM.lte(800)), 2)
.where (DEM.gt(800), 3);
Identificación de nichos ecológicos
La combinación de lugares territoriales donde convergen las variables necesarias para la especie, o los lugares donde mayores puntuaciones de aptitud ofrecen los hábitats pueden ser obtenidos mediante sumas aditivas o geométricas de todas las variables dentro del editor de scripts de Google Earth Engine.
var Nicho = DEM.add(ClasesVegetacion).add(Temperatura).add(Precipitacion).add(Suelos);
Como resultado, puedes localizar los lugares donde las variables físicas y biológicas se superponen o priorizar entornos naturales en función de una puntuación de mayor o menor éxito para los requerimientos ecológicos de la especie. Una sencilla reclasificación de valores o la composición de una paleta de colores llamativos te permitirá discriminar las zonas clave de tu análisis en Earth Engine y superponerlas con las coordenadas de distribución de la especie.

Destrucción de entornos naturales mediante análisis de series temporales
Gracias a las series de datos históricos de las colecciones, también puedes analizar los cambios territoriales que sufren las zonas de distribución de la especie por destrucción y degradación de ecosistemas. El análisis de series de datos puede advertir de las condiciones anteriores y posteriores a un momento determinado para evaluar la destrucción y degradación de los lugares prioritarios. Por ejemplo, analizando mediante imágenes satélite, algunos índices multiespectrales que adviertan de la existencia de incendios o actividades vinculadas a la deforestación y pérdida de entornos forestales.
Puedes consultar colecciones como el Hansen Global Forest Change para ver las ganancias y pérdidas forestales, con imágenes Landsat, a lo largo de los últimos 20 años o componer tú mismo las series temporales de valores NDVI a través de colecciones como Sentinel o MODIS. Una comparativa de momentos temporales te permitirá visualizar los entornos degradados a lo largo del tiempo.

Si además quieres visualizar cómo ha cambiado el área de distribución de la especie, con ayuda de imágenes satélite puedes generar timelapses que te ayuden a visualizar gráficamente cómo se ha degradado el entorno. Por ejemplo, mediante el avance de procesos erosivos, la desaparición de masas de agua por cambio climático, el efecto de acciones antrópicas o la surgencia de núcleos urbanos.
Solo necesitarás llamar a una colección específica, a una o varias bandas de trabajo, incorporar la franja temporal de análisis y parametrizar el timelapse definiendo resoluciones, dimensiones, simbología o velocidad de animación.
var Timelapse = {
crs: 'EPSG:3034',
dimensions: '600',
region: AOI,
framesPerSecond: 8,};
var Animacion = ui.Thumbnail({
image: Landsat,
params: Timelapse,
style: {
position: 'bottom-left','
width: '600px'}});
Exportación de datos
Con todos tus datos procesados puedes seguir trabajando dentro de tu SIG de escritorio, ya sea con ArcGIS, QGIS, gvSIG, SNAP, ENVI o ERDAS. Tan solo tendrás que habilitar a Earth Engine la descarga de los datos en formato vectorial, tabla o ráster. Puedes gestionar un sencillo fragmento de script para parametrizar aspectos como la resolución espacial, la superficie de descarga o el sistema de referencia de salida para iniciar tu descarga mediante URL o directamente en Google Cloud o Google Drive.
Export.image.toDrive({
image: AOIHabitat,
description: 'Nicho_Territorial',
scale: 10,
crs: 'EPSG:3034',
region: AOI});
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