Localización de nichos ecológicos de especies con Google Earth Engine

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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Etiquetas: Google Earth Engine