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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[CAMBIO DE COBERTURA VEGETAL EN LA REGIÓN DE BAHÍA DE BANDERAS, MÉXICO]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Historically there have been adverse natural events such as tropical cyclones and forest fires, which have led to important changes in the coverage of natural vegetation. Moreover, in recent decades human activities have become the main trigger of the transformation of ecosystems, modifying or destroying them with the development of excessive in relation to the capacity of natural systems and resources economic activities. This has intensified in recent years in the region of Banderas Bay, which increases their vulnerability to severe natural phenomena. For analysis of time series and observe the change of vegetation cover in the study area, a supervised classification was performed by using a Geographic Information System (GIS). In which the surfaces of vegetation in three coastal municipalities were identified and compared with those reported in the national forest inventory 2003. Three mulches were obtained: Deciduous Forest, Deciduous Forest Medium and forest areas; plus 2 land uses: Urban Soil and agricultural areas. The results show that there is a process of change and replacement of coverage and land use, where the greatest growth is occurring in applications related to agriculture, including dynamic processes such as conversion to secondary growth, at the expense of areas of forests, with the greatest rate of deforestation in recent times.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font size="2" face="verdana">  doi: <a href="http://dx.doi.org/10.15446/caldasia.v38n1.57831" target="_blank">10.15446/caldasia.v38n1.57831</a>     <p><font size="4">       <center>     <b>CAMBIO DE COBERTURA VEGETAL EN LA REGI&Oacute;N DE BAH&Iacute;A DE BANDERAS, M&Eacute;XICO</b>   </center>  </font></p> <font size="3">      <center>    <b> Vegetation change cover in the coastal region of Bahia de Banderas, Mexico</b>    <br> </center></font></p><font size="3"> </font>     <p><b>JULIO CESAR MORALES-HERN&Aacute;NDEZ</b>    <br> <b>F&Aacute;TIMA MACIEL CARRILLO-GONZ&Aacute;LEZ</b>    <br> <b>LUIS MANUEL FARF&Aacute;N-MOLINA</b>    <br> <b>V&Iacute;CTOR MANUEL CORNEJO-L&Oacute;PEZ</b> </b>        <p><i>Centro de Estudios Meteorol&oacute;gicos de la Costa CEMCO, Centro Universitario de la Costa, Universidad de Guadalajara. <a href="mailto:cesarbemarena@gmail.com">cesarbemarena@gmail.com</a></i></br>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p><i>CICESE, Unidad La Paz, Unidad de Meteorolog&iacute;a. <a href="mailto:farfan@cicese.com.mx">farfan@cicese.com.mx</a></i></br>      <p><i>Centro Universitario de la Costa, Unidad de Meteorolog&iacute;a. <a href="mailto:vicmancor@hotmail.com">vicmancor@hotmail.com</a></i>      <p><b>RESUMEN</b></p>     <p>Hist&oacute;ricamente se han presentado eventos naturales   intensos y adversos, como ciclones tropicales e incendios forestales, que han   propiciado variaciones importantes en la cobertura de vegetaci&oacute;n natural.   Adem&aacute;s, en las &uacute;ltimas d&eacute;cadas las actividades humanas se han convertido en el   principal desencadenador de la transformaci&oacute;n de los ecosistemas,   modific&aacute;ndolos o destruy&eacute;ndolos con el fin de desarrollo de actividades   econ&oacute;micas desmedidas con respecto a la capacidad de los sistemas y recursos   naturales. Esto se ha intensificado en los &uacute;ltimos a&ntilde;os en la regi&oacute;n de Bah&iacute;a   de Banderas, la cual aumenta su vulnerabilidad ante fen&oacute;menos naturales   intensos. Para realizar un an&aacute;lisis de series de tiempo y observar el cambio de   cobertura de vegetaci&oacute;n en la zona de estudio, se realiz&oacute; una clasificaci&oacute;n   supervisada mediante el uso de un Sistema de Informaci&oacute;n Geogr&aacute;fica (SIG). En   el cual se identificaron las superficies de vegetaci&oacute;n en tres municipios   costeros (Bah&iacute;a de Banderas, Nayarit; Puerto Vallarta y Cabo Corrientes,   Jalisco), las cuales se compararon con las reportadas en el Inventario Forestal   Nacional 2003. Se obtuvieron tres coberturas vegetales: Selva Baja Caducifolia,   Selva Mediana Caducifolia y Zonas de Bosques; m&aacute;s dos usos de suelo: Suelos   Urbanos y Zonas Agr&iacute;colas. En los resultados se observa que existe un proceso   de cambio y reposici&oacute;n de coberturas y usos del suelo, en donde el mayor   crecimiento se est&aacute; dando en los usos relacionados con agricultura, incluyendo   procesos din&aacute;micos como la conversi&oacute;n a vegetaci&oacute;n secundaria, a expensas de   las &aacute;reas de bosques y selvas, observ&aacute;ndose la mayor tasa de deforestaci&oacute;n en   fechas recientes. </p>     <p><b>Palabras   clave. </b>Cobertura vegetal, deforestaci&oacute;n, Bah&iacute;a   de Banderas. </p>     <p><b>ABSTRACT </b></p>     <p>Historically there have been adverse natural events such as tropical   cyclones and forest fires, which have led to important changes in the coverage   of natural vegetation. Moreover, in recent decades human activities have become   the main trigger of the transformation of ecosystems, modifying or destroying   them with the development of excessive in relation to the capacity of natural   systems and resources economic activities. This has intensified in recent years   in the region of Banderas Bay, which increases their vulnerability to severe   natural phenomena. For analysis of time series and observe the change of   vegetation cover in the study area, a supervised classification was performed   by using a Geographic Information System (GIS). In which the surfaces of vegetation   in three coastal municipalities were identified and compared with those   reported in the national forest inventory 2003. Three mulches were obtained:   Deciduous Forest, Deciduous Forest Medium and forest areas; plus 2 land uses:   Urban Soil and agricultural areas. The results show that there is a process of   change and replacement of coverage and land use, where the greatest growth is   occurring in applications related to agriculture, including dynamic processes   such as conversion to secondary growth, at the expense of areas of forests,   with the greatest rate of deforestation in recent times. </p>     <p><b>Key words.</b> Vegetal coverage, deforestation, Bah&iacute;a de Banderas. </p>     <p>Recibido:  29/10/2014 </br>     <br>Aceptado: 26/04/2016 </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>INTRODUCCI&Oacute;N </b></p>     <p>En las &uacute;ltimas   d&eacute;cadas se ha producido a nivel internacional y nacional un acercamiento a la   problem&aacute;tica ambiental y la importancia de la conservaci&oacute;n de la naturaleza   para la preservaci&oacute;n de la vida en la Tierra. La relaci&oacute;n naturaleza–sociedad   tiene un especial inter&eacute;s para la ciencia geogr&aacute;fica, debido a que constituye   una funci&oacute;n integradora del espacio, donde se combinan un conjunto de   componentes, a trav&eacute;s de los cuales se pueden establecer los equilibrios   existentes entre el hombre y la naturaleza. </p>     <p>En consecuencia, es importante tener una visi&oacute;n correcta de la   capacidad y el uso que se le est&aacute; dando a un espacio y si &eacute;ste es el m&aacute;s   apropiado. En los &uacute;ltimos a&ntilde;os el estudio de las causas, los procesos y las   consecuencias del cambio del uso y cobertura de la tierra, son uno de los   principales temas de investigaci&oacute;n, cuando se abordan problemas relacionados   con el cambio clim&aacute;tico global. </p>     <p>Las   modificaciones ambientales pueden ocurrir de manera natural, como en un proceso   de sucesi&oacute;n, variaciones clim&aacute;ticas, erupciones volc&aacute;nicas, huracanes, o pueden   ser de tipo antropog&eacute;nicos, entre los que destacan   los factores demogr&aacute;ficos, sociales econ&oacute;micos y pol&iacute;ticos. Estos cambios   modifican un lugar con diferente intensidad de acuerdo con el caso, pero la   intervenci&oacute;n humana es la que ha producido mayores transformaciones sobre la   superficie terrestre. Las consecuencias generales se ven reflejadas en cambios   de cobertura vegetal y uso del suelo que traen consigo efectos que empobrecen   el acervo biol&oacute;gico y cultural (Lambin <i>et al.</i> 2001). </p>     <p>Es un tema que en los &uacute;ltimos a&ntilde;os ha despertado el inter&eacute;s de   investigadores de diversas disciplinas y tomadores de decisiones que buscan   entender sus causas y evidenciar sus efectos. </p>     <p>El Panel   Intergubernamental de Cambio Clim&aacute;tico (IPCC, 2007) se&ntilde;ala que algunas   actividades antropog&eacute;nicas generan un forzamiento radiactivo,   positivo o negativo, ocasionando alteraciones o la disminuci&oacute;n en la   temperatura del aire. As&iacute;, las variaciones en la cobertura del suelo se   constituyen en uno de los forzamientos naturales y antropog&eacute;nicos   que operan a diferentes escalas y que inciden en cambios en el clima regional y   mundial (Brovkin <i>et al.</i> 2006), siendo uno de   los principales impulsores de la p&eacute;rdida de diversidad biol&oacute;gica. </p>     <p>La cobertura del suelo se refiere al tipo de cubierta que se encuentra   en la superficie terrestre, mientras que el uso es el conjunto de actividades   que el ser humano desarrolla en relaci&oacute;n con cierto tipo de cobertura, y est&aacute;   asociado con los fines sociales y econ&oacute;micos (Seingier <i>et al.</i> 2009). La p&eacute;rdida de la cobertura vegetal es uno de los eventos   m&aacute;s impactantes a nivel global, pues no solo altera el ciclo hidrol&oacute;gico sino   que produce serios problemas de erosi&oacute;n, salinizaci&oacute;n, p&eacute;rdida de productividad   primaria y disminuci&oacute;n de la capacidad de infiltraci&oacute;n de agua para la recarga   de acu&iacute;feros (Rosas <i>et al.</i> 2006). </p>     <p>Estudios realizados en los &uacute;ltimos 25 a&ntilde;os proponen una relaci&oacute;n   estrecha entre la deforestaci&oacute;n y el crecimiento demogr&aacute;fico. Sin embargo, se   ha argumentado tambi&eacute;n que a&uacute;n en &aacute;reas con poca poblaci&oacute;n local, se   experimentan altas tasas de deforestaci&oacute;n e impacto del ecosistema. Se afirma   igualmente que el desarrollo tecnol&oacute;gico ha favorecido que el impacto en el   entorno inmediato de las poblaciones humanas rebase el nivel local, regional y   alcance la escala global (Cincotta <i>et al. </i>2000). </p>     <p>Los Sistemas de Informaci&oacute;n Geogr&aacute;fica (SIG) se han convertido en una   buena herramienta de evaluaci&oacute;n y de toma de decisiones En este tipo de   estudios, pues su principal caracter&iacute;stica es la capacidad de manejar   informaci&oacute;n espacial (Mu&ntilde;oz 1996). En la actualidad los SIG pueden manejar   informaci&oacute;n geogr&aacute;fica con un gran potencial para apoyar los estudios de   conservaci&oacute;n de la diversidad biol&oacute;gica. </p>     <p>La cartograf&iacute;a de los usos de la tierra constituye una de las   aplicaciones cl&aacute;sicas de la teledetecci&oacute;n. Mediante el an&aacute;lisis de fotos a&eacute;reas   e im&aacute;genes espaciales de distintas fechas y utilizando diversas herramientas,   como la implementaci&oacute;n de t&eacute;cnicas para la detecci&oacute;n de cambios, es posible   establecer lo que ha variado en ellas y consecuentemente, poder realizar una   representaci&oacute;n cartogr&aacute;fica de este cambio acaecido en el territorio objeto de   estudio (Chuvieco 1985). A partir de la realizaci&oacute;n   de estos tipos de an&aacute;lisis multitemporales, se pueden   establecer para un territorio espec&iacute;fico,&nbsp;por ejemplo; predicci&oacute;n, prevenci&oacute;n,   diagn&oacute;stico, monitoreo de ciertos elementos del medio natural as&iacute; como la   valoraci&oacute;n cualitativa y cuantitativa del cambio producido en las diferentes   clases de uso u ocupaci&oacute;n del territorio. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Ante esta problem&aacute;tica y tomando en la cuenta las consideraciones   anteriores, el objetivo de este trabajo fue establecer y analizar los patrones   de cambio de cobertura vegetal y el uso del suelo de los tres municipios de   Bah&iacute;a de Banderas en el periodo 1979-2013, mediante el procesamiento de   im&aacute;genes digitales Landsat haciendo uso de un SIG,   utilizando el m&eacute;todo de clasificaci&oacute;n supervisada, para generar la cartograf&iacute;a   digital que muestre dichas coberturas vegetales y usos de suelo. </p>     <p><b>&Aacute;REA DE ESTUDIO </b></p>     <p>La zona de   estudio es la regi&oacute;n de Bah&iacute;a de Banderas, M&eacute;xico, la cual incluye los   municipios de Puerto Vallarta, Cabo Corrientes y Bah&iacute;a de Banderas, estos se   encuentran en la uni&oacute;n de los estados de Nayarit y Jalisco; forma parte de la   Planicie Costera del Pac&iacute;fico Mexicano. Es una zona de las de mayor presi&oacute;n de   desarrollo socioecon&oacute;mico, agropecuario, tur&iacute;stico y urbano   (CEDESTUR-CEEB-AEBB, 2001). Est&aacute; conformada por subcuencas   que la rodean y una parte de la cuenca del r&iacute;o Ameca, las cuales vierten sus   aguas a la bah&iacute;a. Al Sureste est&aacute; rodeada de monta&ntilde;as con altura m&aacute;xima de   1,500 m; al Norte existen lomas con elevaciones que van de 500 a 700 m. Entre   estas fluye el r&iacute;o Ameca, que es el m&aacute;s grande de la regi&oacute;n, generando un valle   de alrededor de 10 km de ancho, el cual desemboca a unos 10 km al Norte de la ciudad   de Puerto Vallarta. Est&aacute; cubierto principalmente por bosque tropical subcaducifolio, que debido a las limitaciones de agua en el   per&iacute;odo de estiaje, la mitad del arbolado pierde sus hojas. Las dimensiones de   los &aacute;rboles son medianas y su altura oscila entre 20 y 30 m (Vera <i>et al</i>.   2003). El clima de la regi&oacute;n es c&aacute;lido y c&aacute;lido subh&uacute;medo Aw1 y Aw2, de acuerdo   con la clasificaci&oacute;n de Köppen (Garc&iacute;a 2004), lo que   corresponde a los m&aacute;s h&uacute;medos de los subh&uacute;medos. La temperatura media anual es   de 27.0 ºC, febrero el mes m&aacute;s fr&iacute;o con 21.4 ºC y julio a octubre la temperatura m&aacute;s c&aacute;lida con una   media de 34.0 ºC. La precipitaci&oacute;n media anual en la   zona es de 1200-1500 mm (CEDESTUR-CEED-AEBB, 2001). </p>     <p><b>MATERIALES   Y M&Eacute;TODOS </b></p>     <p>Se adopt&oacute; un enfoque deductivo para el desarrollo de una metodolog&iacute;a   que involucra las particularidades f&iacute;sicas del terreno as&iacute; como de la regi&oacute;n de   Bah&iacute;a de Banderas, sin dejar de lado la combinaci&oacute;n de los m&eacute;todos de   clasificaci&oacute;n para un an&aacute;lisis m&aacute;s diverso de la regi&oacute;n de estudio. </p>     <p>Para la verificaci&oacute;n   de coberturas se utiliz&oacute; un SIG con capas vectoriales de la cobertura de   vegetaci&oacute;n y uso de suelo que cuantific&oacute; la distribuci&oacute;n espacial del recurso   forestal de Jalisco y Nayarit; usando datos del sensor Landsat   y puntos de control, verificadas con las cartas topogr&aacute;ficas del Instituto   Nacional de Estad&iacute;stica Geogr&aacute;fica e Inform&aacute;tica (INEGI) a escala 1:50 000. Con   la informaci&oacute;n oficial se elabor&oacute; el mapa base de cambio de uso de suelo, para   verificar el tipo de vegetaci&oacute;n presente en el &aacute;rea de estudio se realiz&oacute; una   clasificaci&oacute;n adicional obteniendo 3 tipos de cobertura vegetal y por otra   parte 2 usos de suelo, los cuales se procesaron en un SIG (<a href="#figura1">Fig. 1</a>). </p>         <center>   <img src="/img/revistas/cal/v38n1/v38n1a2fig1.gif"><a name="figura1"></a>  </center>    <br>      <p><b>Adquisici&oacute;n   y pre-procesamiento de las im&aacute;genes multiespectrales </b></p>     <p>Las cuatro   im&aacute;genes Landsat obtenidas fueron de la &eacute;poca de   estiaje (abril 1979, mayo 1990, mayo 2003 y mayo 2013), para disminuir la   variabilidad que se presenta en las respuestas espectrales de la vegetaci&oacute;n   debido a cambios fenol&oacute;gicos (Lillesand and Kiefer, 1994). A partir de ellas se gener&oacute; una imagen   compuesta (mosaico) ver <a href="#figura2">Fig. 2</a>, del cual se extrajo el &aacute;rea de estudio mediante   la digitalizaci&oacute;n del contorno. Luego se procedi&oacute; a su clasificaci&oacute;n, m&eacute;todo   basado en el uso de pixeles individuales, es el m&aacute;s utilizado debido a su   facilidad de procesamiento, entre estos se destacan el Supervisado y el No   supervisado (Weng, 2009).</p>        ]]></body>
<body><![CDATA[<center>   <img src="/img/revistas/cal/v38n1/v38n1a2fig2.gif"><a name="figura2"></a>  </center>    <br>        <p>Utilizan algoritmos que se   basan en los valores espectrales de reflectancia y emitancia (Guntli, 2006),   comprenden grupos de p&iacute;xeles que representan una clase. En el presente estudio   se seleccion&oacute; la t&eacute;cnica de clasificaci&oacute;n supervisada, pues considera la   informaci&oacute;n preexistente de la zona, mientras que en la clasificaci&oacute;n No   Supervisada el usuario debe interpretar los resultados de la clasificaci&oacute;n. </p>     <p><b>Clasificaci&oacute;n Supervisada </b></p>     <p>La t&eacute;cnica de clasificaci&oacute;n supervisada se fundamenta en el previo   conocimiento de las coberturas y de estad&iacute;sticos que se relacionan a cada clase   espectral de la imagen (Rojas &amp; Ortiz, 2009). Para Lang <i>et al.</i> (2008) consta de dos fases: entrenamiento y asignaci&oacute;n. En la   fase 1, el investigador realiza un reconocimiento general de las &aacute;reas a   estudiar, determinando patrones de formas y colores relacionadas a una clase,   entrenando el conjunto de p&iacute;xeles a cada clase encontrada, desarrolla una   descripci&oacute;n num&eacute;rica de las caracter&iacute;sticas espectrales de las bandas que   discriminan los grupos de p&iacute;xeles que pertenecen a una misma clase mediante la   generaci&oacute;n de sus firmas espectrales (Arango <i>et al. </i>2005). En la fase 2,   se asigna una lista de nombres a cada patr&oacute;n observado, generando mediante   algoritmos una clasificaci&oacute;n general de la imagen. </p>     <p>El algoritmo de clasificaci&oacute;n supervisada empleado fue el de M&aacute;xima   Verosimilitud (<i>Maximum</i><i> Likelihood   Algorithm</i>). Los algoritmos de clasificaci&oacute;n   automatizada pueden ser agrupados en dos categor&iacute;as: param&eacute;tricos y no   param&eacute;tricos. El algoritmo de m&aacute;xima verosimilitud es de tipo param&eacute;trico, el   cual considera que los datos asumen una distribuci&oacute;n normal o Gaussiana. Esto   permite describir cada categor&iacute;a a trav&eacute;s de una funci&oacute;n de probabilidad, a   partir de su vector de las medias y la matriz varianza-covarianza (Chuvieco, 1990). Los clasificados de m&aacute;xima verosimilitud   es uno de los m&aacute;s precisos, ya que hace el uso de las teor&iacute;as de las   probabilidades para asignar los pixeles a los diferentes tipos de coberturas   (clases) existentes en el &aacute;rea. Solo es necesario conocer la media y desviaci&oacute;n   t&iacute;pica de cada clase para calcular la probabilidad de que un determinado pixel   pertenezca a una determinada clase. Una vez concluida la interpretaci&oacute;n de las   im&aacute;genes se somete cada nueva cobertura a un proceso de edici&oacute;n. Aplicamos un   filtro de reducci&oacute;n de ruido para eliminar el efecto "pimienta" resultante de   la interpretaci&oacute;n en formato raster. Luego se   convirtieron los archivos raster de la etapa anterior   a archivos vector, los cuales garantizan la precisi&oacute;n en el c&aacute;lculo de   superficies, a los cuales se les somete a un proceso de suavizado y eliminaci&oacute;n   de pol&iacute;gonos islas. El criterio utilizado en el presente estudio para eliminar   los pol&iacute;gonos islas fue de el de menos de 20 ha. </p>     <p>En forma   general puede decirse que el objetivo de cualquier clasificaci&oacute;n de la   vegetaci&oacute;n es simplificar la gran heterogeneidad existente en las comunidades   vegetales, agrup&aacute;ndolas en clases lo m&aacute;s homog&eacute;neas posibles. </p>     <p><b>Precisi&oacute;n de la clasificaci&oacute;n </b></p>     <p>Las clasificaciones no son 100% precisas, sean del tipo que sean,   siempre tienen cierto grado de confiabilidad que debemos tener presente en los   resultados. A partir de los datos obtenidos en la fase de inspecci&oacute;n, se   construye una matriz cuadrada de Nº filas por Nº columnas. Las filas   corresponden a las clases referenciales (verdad o verificaci&oacute;n de campo);   mientras que las columnas corresponden a las clases del mapa. En esta matriz,   la diagonal expresa el n&uacute;mero de puntos de verificaci&oacute;n donde concuerdan ambas   fuentes (mapa y campo); mientras que los marginales suponen errores de   asignaci&oacute;n. La relaci&oacute;n entre el n&uacute;mero de puntos correctamente asignados y el   total, expresa la fiabilidad del mapa global. Los residuales en filas indican   tipos de cubierta real que no se incluyeron en el mapa; mientras que los   residuales en columnas implican categor&iacute;as del mapa que no se ajustan a la   realidad. </p>     <p>Para determinar la confiabilidad del mapa, se emple&oacute;   la ecuaci&oacute;n (1): </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>F<sub>m</sub> = <u>N&#931;X</u><sub>i</sub><u> x 100</u>                                      (1) </p>     <p>            &#931;&#931; X<sub>ij</sub><sub> </sub></p>     <p>D&oacute;nde: </p>     <p>F<sub>m</sub> es el porcentaje de exactitud global (confiabilidad del   mapa). </p>     <p>&#931;X<sub>i</sub><sub> </sub>es la sumatoria de los aciertos o acuerdos   observados. </p>     <p>&#931;&#931; X<sub>ij</sub> es el total de   los puntos muestreados. </p>     <p><b>&Iacute;ndice de kappa (<i>k</i>) </b></p>     <p>Para analizar las relaciones m&uacute;ltiples entre las distintas categor&iacute;as,   se trabajan con t&eacute;cnicas de an&aacute;lisis categ&oacute;rico multivariante   id&oacute;neas para el estudio global de matrices de confusi&oacute;n (Chuvieco,   1990). Uno de los &iacute;ndices m&aacute;s empleados en este sentido es el estad&iacute;stico de   Kappa (<i>k</i>), que mide la diferencia entre el acuerdo mapa-realidad   observado y al que cabr&iacute;a esperar simplemente por azar. Intenta delimitar el   grado de ajuste debido solo a la exactitud de la clasificaci&oacute;n, prescindiendo   del causado por factores aleatorios. El test pretende evaluar si la   clasificaci&oacute;n ha discriminado las categor&iacute;as de inter&eacute;s con precisi&oacute;n   significativamente mayor a la que se hubiera obtenido con una asignaci&oacute;n   aleatoria (Chuvieco, 1990) tal y como se describe en   la ecuaci&oacute;n (2). </p>     <p><i>k</i> =  <u>N</u><u>&#931;X</u><sub>ii</sub><u> – </u><u>&#931;</u><u> (<i>X</i></u><sub>i</sub><u>*<i>X</i><sub>+i</sub>)</u>                               (2) </p>     <p>         N<sup>2</sup> - &#931; (<i>X</i><sub>i</sub>*<i>X</i><sub>+i</sub>) </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Donde: N es igual al total de datos muestreados, <i>X<sub>ii</sub></i> indica el acuerdo observado y (<i>X<sub>i</sub>*X<sub>+i</sub></i>) es la concordancia esperada (producto   de marginales). El valor obtenido representa el porcentaje en que la   clasificaci&oacute;n es mejor que la esperada por azar. Si el valor obtenido fuera   0.80, la clasificaci&oacute;n del mapa es un 80% mejor que la esperada por azar. Se   consideran tres clases de resultados: un valor <i>k</i> menor que 0.4   representa una concordancia pobre; un valor entre 0.4 y 0.8, una concordancia   moderada y un valor mayor de 0.8, una fuerte concordancia. </p>     <p><b>RESULTADOS </b></p>     <p>A partir de la   edici&oacute;n de las cuatro escenas multiespectrales   correspondientes a los a&ntilde;os 1979, 1990, 2003 y 2013, que cubren una extensi&oacute;n   promedio de 304,916 ha y su posterior clasificaci&oacute;n supervisada con el   algoritmo de M&aacute;xima Verosimilitud y la adici&oacute;n de datos auxiliares; se   obtuvieron los mapas tem&aacute;ticos con tres coberturas vegetales (Selva Mediana,   Selva Baja, Zonas de Bosques) y dos usos de suelo (Agricultura y Suelos   Urbanos) (<a href="#figura3">Fig. 3</a>).</p>        <center>   <img src="/img/revistas/cal/v38n1/v38n1a2fig3.gif"><a name="figura3"></a>  </center>    <br>        <p>A continuaci&oacute;n se describe brevemente cada una de ellas. </p>     <p><b>Uso de suelo y cobertura vegetal de 1979 </b></p>     <p>Las clases que presentaron la mayor extensi&oacute;n fueron las de cobertura   vegetal; la selva mediana caducifolia con 41.63 %, selva baja 25.43 % y zonas   de bosques 18.56 % (<a href="#tabla1">Tabla 1 </a>y <a href="#tabla2">2</a>).</p>       <center>   <img src="/img/revistas/cal/v38n1/v38n1a2tab1.gif"><a name="tabla1"></a>  </center>    <br>           ]]></body>
<body><![CDATA[<center>   <img src="/img/revistas/cal/v38n1/v38n1a2tab2.gif"><a name="tabla2"></a>  </center>    <br>         <p>La selva mediana caducifolia es la que se   encuentra presente en toda la regi&oacute;n. Sin embargo, su principal distribuci&oacute;n se   da en el sur de la regi&oacute;n y las zonas de bosques se localizan en la parte este   y noreste de la zona de .En la parte sur de la Bah&iacute;a se encuentra la mayor   concentraci&oacute;n de selva baja de acuerdo a la distribuci&oacute;n espacial que presenta   la cobertura vegetal. Las zonas agr&iacute;colas y asentamientos humanos (ZA-ZU) con   una cobertura conjunta de 13.72 %, se distribuyen principalmente en la regi&oacute;n   central de la bah&iacute;a, concentr&aacute;ndose en los municipios de Puerto Vallarta y   Bah&iacute;a de Banderas. </p>     <p><b>Uso de suelo y cobertura vegetal de 1990 </b></p>     <p>La   principal cobertura en 1990, fue la selva mediana abarcando 123,995 ha (<a href="#tabla1">Tabla 1</a> y <a href="#tabla2">2</a>), equivalente al 40.67 % total del territorio, encontr&aacute;ndose espacialmente   en toda la regi&oacute;n. En contra parte, la cobertura con menor superficie fue ZA-ZU   con tan solo 41,929 ha, correspondiente a 13.75 % de la superficie del   territorio. Los bosque se encuentran distribuidos principalmente al norte y   este del municipio con una cobertura de 52,359 ha, 17.17 % del total de la   superficie. </p>     <p><b>Uso de suelo y cobertura vegetal de 2003 </b></p>     <p>La clase de   selva mediana ahora ubicada principalmente al norte y sur de la regi&oacute;n,   present&oacute; la mayor cobertura (30.52 %), cerca de 93,066 ha (<a href="#tabla1">Tabla 1</a> y <a href="#tabla2">2</a>). La   ZA-ZU present&oacute; una extensi&oacute;n de 44,944 ha, encontr&aacute;ndose principalmente en el   centro del municipio de Vallarta y Bah&iacute;a de Banderas, situada por debajo de la   selva baja de 91,290 ha con el 29.94 %. La cobertura de zonas de bosques   present&oacute; una extensi&oacute;n de 68,960 ha, el cual ocupa el 22.62 %, los cuales est&aacute;n   ubicados principalmente en el sur-este y norte del territorio. </p>     <p><b>Uso de suelo y cobertura vegetal de 2013 </b></p>     <p>La clase de selva mediana, ubicada principalmente al   norte y sur de la regi&oacute;n, present&oacute; la mayor cobertura en el territorio,   abarcando 33.90 %, cerca de 103,379 ha (<a href="#tabla1">Tabla 1</a> y <a href="#tabla2">2</a>). La ZA-ZU present&oacute; una   extensi&oacute;n de 48,332 ha, recuperando extensi&oacute;n y encontr&aacute;ndose principalmente en   el centro del municipio de Vallarta y Bah&iacute;a de Banderas, situada por debajo de la   selva baja 86,927 ha con el 28.51 %. La cobertura de zonas de bosques present&oacute;   una extensi&oacute;n de 64,292 ha, que cubre el 21.09 %, los cuales est&aacute;n ubicados   principalmente en el sur-este y norte del territorio. </p>     <p>Es importante destacar que las im&aacute;genes corresponden a la &eacute;poca de   secas, donde los niveles de inundaci&oacute;n de la regi&oacute;n se encuentran en su m&iacute;nima   expresi&oacute;n, por lo tanto los niveles de reflectancia   de la vegetaci&oacute;n son m&aacute;s evidentes. Durante &eacute;ste per&iacute;odo la mayor&iacute;a de las   tierras agropecuarias dedicadas a la agricultura se encuentran en descanso con   la presencia de &aacute;reas con suelo desnudo. Por lo tanto, durante esta &eacute;poca del   a&ntilde;o la utilizaci&oacute;n del suelo se hace con un &eacute;nfasis pecuario y algunas   actividades de trashumancia (Salvatierra, <i>et al.,</i> 2011). </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Para conocer   el nivel de confiabilidad de la informaci&oacute;n incluida en los mapas de cobertura   vegetal, se analiz&oacute; las matrices de error, que permiten representar la   exactitud de un mapa, en el sentido de que cada categor&iacute;a esta descrita por   medio de los errores de comisi&oacute;n y omisi&oacute;n. </p>     <p>La clasificaci&oacute;n de 1973 fue la que present&oacute; mayor error en cuanto a   la definici&oacute;n de los campos de entrenamiento, la exactitud global estimada a   partir de su matriz de error fue de 69 % e &iacute;ndice Kappa de 60 %, present&aacute;ndose   la menor exactitud para zonas agr&iacute;colas y selva baja. Para la clasificaci&oacute;n de   1983 pr&aacute;cticamente se presentaron los menores porcentajes de exactitud en la   zona agr&iacute;cola. La clasificaci&oacute;n de 1990 fue la que present&oacute; mayor exactitud   total, de 79 %, y un <i>k </i>de 74 %. La exactitud del mapa 2003 fue de 75 % y <i>k</i> de 70 %, y el mapa de 2011 present&oacute; una exactitud total de 69 % y <i>k</i> de 61 %, por lo cual esta clasificaci&oacute;n es menos confiable que las anteriores y   finalmente el 2013, manifest&oacute; una exactitud del 75 % y <i>k</i> de 66 % (Ver   Tablas <a href="#tabla3">3</a>,<a href="#tabla4">4</a>,<a href="#tabla5">5</a>,<a href="#tabla6">6</a>). </p>       <center>   <img src="/img/revistas/cal/v38n1/v38n1a2tab3.gif"><a name="tabla3"></a>  </center>    <br>        <center>   <img src="/img/revistas/cal/v38n1/v38n1a2tab4.gif"><a name="tabla4"></a>  </center>    <br>        <center>   <img src="/img/revistas/cal/v38n1/v38n1a2tab5.gif"><a name="tabla5"></a>  </center>    <br>        <center>   <img src="/img/revistas/cal/v38n1/v38n1a2tab6.gif"><a name="tabla6"></a>  </center>    <br>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>DISCUSI&Oacute;N </b></p>     <p>Un prop&oacute;sito en los an&aacute;lisis de clasificaci&oacute;n por cambio de cobertura   con el uso de t&eacute;cnicas de teledetecci&oacute;n, es proporcionar informaci&oacute;n   cuantificable y su exactitud de mapas de cobertura (Skirvin <i>et al.</i> 2004). Esta t&eacute;cnica permite obtener resultados satisfactorios   cuando los mapas presentan altos niveles de exactitud (Mas, 1999). </p>     <p>En diversos estudios se ha relacionado la expansi&oacute;n de los   asentamientos humanos, ya que al incrementarse la poblaci&oacute;n, se incrementa la   infraestructura urbana y las modificaciones en la cobertura vegetal nativa,   (L&oacute;pez <i>et al.</i> 2001) luego que hay de esto respecto a tus resultados. </p>     <p>Los resultados   obtenidos en esta investigaci&oacute;n concuerdan con los obtenidos por Berlanga   (1999), P&aacute;ez <i>et al.</i> (2000) y Ram&iacute;rez <i>et al.</i> (1998), los cuales   demuestran que la frontera agr&iacute;cola y urbana ha avanzado sobre otras coberturas   naturales, incidiendo principalmente en las coberturas de selvas y bosques. </p>     <p>El crecimiento   de la frontera agr&iacute;cola ha generado la mayor presi&oacute;n ambiental en esta regi&oacute;n,   sin embargo, la presencia de otros indicadores de transformaci&oacute;n del paisaje,   como el crecimiento de poblaci&oacute;n y la construcci&oacute;n de infraestructura tur&iacute;stica   y urbana, determinados a partir del uso de la teledetecci&oacute;n y la aplicaci&oacute;n de   los SIG, tiene tambi&eacute;n un impacto creciente que deber&aacute; considerarse en futuros   planes de desarrollo a nivel estatal y regional, a fin de armonizar este   desarrollo con las pol&iacute;ticas vigentes de crecimiento sustentable. </p>     <p>El an&aacute;lisis espacial-cuantitativo   realizado de los cambios en la cobertura vegetal y el uso del suelo ocurridos   de 1979 a 2013 en la regi&oacute;n de Bah&iacute;a de Banderas gener&oacute; informaci&oacute;n valiosa   para el monitoreo de los recursos naturales. Sin duda, estos cambios ya tienen   implicaciones en el ciclo hidrol&oacute;gico, la biodiversidad, la erosi&oacute;n del suelo y   el clima local, entre otros aspectos relevantes. Pero &eacute;stos podr&aacute;n ser   monitoreados mediante el desarrollo de modelos que cuantifiquen, expliquen y   predigan escenarios a futuro, y sirvan como herramienta de planeaci&oacute;n a   mediano-largo plazo para los tomadores de decisiones. </p>     <p><b>CONCLUSIONES </b></p>     <p>Considerando la complejidad de los diferentes elementos del paisaje   distribuidos en la regi&oacute;n costera de Bah&iacute;a de Banderas, la decisi&oacute;n de agrupar   estos elementos en 5 categor&iacute;as principales, permiti&oacute; identificar y medir de   una manera factible los cambios que han tenido a trav&eacute;s del tiempo. </p>     <p>En el periodo de 1979 a 1990, debido a las pocas actividades agr&iacute;colas   y el no poseer una actividad forestal se mantuvo una cobertura vegetal   equilibrada. Principalmente de la vegetaci&oacute;n dispersa, ocupando las zonas de   agricultura abandonadas para su trabajo. </p>     <p>En el periodo   1990 al 2013, los principales cambios originados por la actividad humana, son la   conversi&oacute;n de selva baja caducifolia a &aacute;reas agr&iacute;colas, de selva baja   caducifolia y &aacute;reas agr&iacute;colas a zonas urbanas y la recuperaci&oacute;n de &aacute;reas   agr&iacute;colas a &aacute;reas boscosas y selva baja caducifolia. Mientras que el principal   cambio originado por los factores naturales, se dio entre los a&ntilde;os 1990-2013,   como resultado de los cambios en la cobertura vegetal riparia,   provocado por el crecimiento de los arroyos durante el paso de diversos   fen&oacute;menos hidrometeorol&oacute;gicos. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El grado de conservaci&oacute;n del territorio se ha considerado como bueno,   dado que gran parte de sus recursos naturales se encuentran en proceso de   recuperaci&oacute;n o en madurez por lo que deben de implementar pol&iacute;ticas o acciones   que mantengan estas condiciones. El seguimiento de las modificaciones en la cobertura   vegetal en los a&ntilde;os pr&oacute;ximos nos ayudar&aacute; a entender y observar la din&aacute;mica del   cambio de uso de suelo en la regi&oacute;n de Bah&iacute;a de Banderas. </p>     <p><b>LITERATURA   CITADA </b></p>     <!-- ref --><p>1. Arango, G.M., B.J. Branch   &amp; F.V. Botero. 2005. Clasificaci&oacute;n no supervisada de coberturas vegetales sobre im&aacute;genes digitales   de sensores Remotos: Landsat - ETM+. Revista Facultad   de Agronom&iacute;a 58 (1): 2611-2634.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781309&pid=S0366-5232201600010000200001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>2. Berlanga Robles, C.A. 1999. Evaluaci&oacute;n de las condiciones actuales y   del cambio en los paisajes de humedales de la costa sur de Sinaloa, M&eacute;xico: una   aproximaci&oacute;n con el uso de datos provenientes de sensores remotos, tesis,   Facultad de Ciencias UNAM, M&eacute;xico. P. 132 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781311&pid=S0366-5232201600010000200002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>3. Brovkin, V., M. Claussen, E. Driesschaert, T. Fichefet, D. Kicklighter, M.F. Loutre, H.D. Matthews, N. Ramankutty,   M. Shaeffer &amp; A. Sokolov. 2006. Biogeophysical   effects of historical land cover changes simulated by six Earth system models   of intermediate complexity. Journal Climate Dynamics.   Pp.145-160 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781312&pid=S0366-5232201600010000200003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>4. CEDESTUR-CEEB-AEBB. 2001 Bah&iacute;a de Banderas a   Futuro: 2000-2005. Centro de estudios estrat&eacute;gicos para el desarrollo tur&iacute;stico   sostenible. Asociaci&oacute;n de empresarios de Bah&iacute;a de Banderas, Puerto Vallarta.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781313&pid=S0366-5232201600010000200004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>5. Chuvieco, E. 1985. Aportaciones de la   Teledetecci&oacute;n espacial a la cartograf&iacute;a de ocupaci&oacute;n del suelo. Anales de   Geograf&iacute;a de la Universidad Complutense (5): 29-48 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781315&pid=S0366-5232201600010000200005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>6. Chuvieco,   E. 1990. Fundamentos de Teledetecci&oacute;n Espacial.   Barcelona, Madrid Espa&ntilde;a. Ediciones RIALP. S.A. pp. 449 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781316&pid=S0366-5232201600010000200006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>7. Cincotta, R.P., J. Wisnewski &amp; R. Engelman.   2000. Human population in the biodiversity   hotspots. Journal Nature.   (404): 990-992.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781317&pid=S0366-5232201600010000200007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>8. Garc&iacute;a, E. 2004.&nbsp;Modificaciones al sistema de clasificaci&oacute;n clim&aacute;tica   de Köppen, serie libros, N&deg;.6, Instituto de   Geograf&iacute;a, UNAM, M&eacute;xico.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781319&pid=S0366-5232201600010000200008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>9. Guntli, D. 2006. Classification of land covers   and lands use-an object-oriented approach in Western Tajikistan. Tesis,   University of Zurich, Zurich, Suiza, p.157.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781321&pid=S0366-5232201600010000200009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>10. IPCC,   2007a: Summary for policymakers. Climate Change 2007: The Physical Science   Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the   Intergovernmental Panel on Climate Change. In: S. Solomon, D. Qin, M. Manning,   Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor, H.L. Miller (eds.).   Cambridge University Press, Cambridge, 1-18.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781323&pid=S0366-5232201600010000200010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>11. Lambin, E.F. &amp; B.   Turner. 2001. The causes of land-use- cover   change, Global Enviromental Change. USA, p.184.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781325&pid=S0366-5232201600010000200011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>12. Lang, R., G. Shao, B.C. Pijanowski   &amp; R.L. Farnsworth. 2008. Optimizing unsupervised classifications of remotely sensed imagery with a   data - assisted labeling approach. Computers and Geosciences 34(12): 1877-1885.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781327&pid=S0366-5232201600010000200012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>13. Lillesand, T.M. &amp;   R.W. Kiefer. 1994. Remote sensing and image   interpretation, Wiley, Nueva York. P. 750 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781329&pid=S0366-5232201600010000200013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>14. L&oacute;pez,   G.S., R.C. Pinilla &amp; A. Lago. 2001. Utilizaci&oacute;n de Landsat-MSS para la   cartograf&iacute;a de cultivos bajo pl&aacute;stico: Estudio de la fiabilidad de la   clasificaci&oacute;n. Teledetecci&oacute;n, Medio Ambiente y Cambio Global, pp: 65-69. L&eacute;rida, Espa&ntilde;a.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781330&pid=S0366-5232201600010000200014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>15. Mas, J.F. 1999. Monitoring land–cover changes: a   comparison of change detection techniques. International   Journal of Remote Sensing 20(1): 139–152.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781332&pid=S0366-5232201600010000200015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>16. Mu&ntilde;oz Moreira, R. 1996. Los Sistemas de Informaci&oacute;n Geogr&aacute;fica y   sus aplicaciones en la conservaci&oacute;n de la diversidad biol&oacute;gica. Ambiente y   Desarrollo 12(2): 80-86.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781334&pid=S0366-5232201600010000200016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>17. P&aacute;ez, B.,   P.A. Ruiz Luna &amp; C. Berlanga Robles. 2000. Evaluaci&oacute;n de cambios de paisaje del sistema estuarino de San Blas, Nayarit y su &aacute;rea adyacente a la   desembocadura del r&iacute;o Santiago con aplicaci&oacute;n de percepci&oacute;n remota. Bolet&iacute;n   CIAD (9): 5–6.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781336&pid=S0366-5232201600010000200017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>18. Ram&iacute;rez Garc&iacute;a, P., J.  L&oacute;pez Blanco &amp; D. Oca&ntilde;a. 1998. Mangrove vegetation assessment in the Santiago   River Mouth, Mexico, by means of supervised classification using Landsat TM   imagery. Forest Ecology and   Management (105): 217–229.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781338&pid=S0366-5232201600010000200018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>19. Rosas, P.I., O. Carranza, Y. Nava &amp; S.A. Larque. 2006.   La percepci&oacute;n sobre la conservaci&oacute;n de la cobertura vegetal. Instituto Nacional   de Ecolog&iacute;a. pp. 123-140. M&eacute;xico D.F.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781340&pid=S0366-5232201600010000200019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>20. Rojas, E.G. &amp; I.O. Ortiz. 2009. Identificaci&oacute;n del cilindro nudoso   en im&aacute;genes TC de trozas podadas de Pinus Radiata   utilizando el Clasificador de M&aacute;xima Verosimilitud. Maderas, Ciencia y Tecnolog&iacute;a   11(2): 117-127.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781342&pid=S0366-5232201600010000200020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>21.   Salvatierra, H., G. Roveda   &amp; E. Aguilera. 1997. An&aacute;lisis Multitemporal   de la Biosfera con Apoyo de Sensores Remotos y SIG. (M&oacute;dulo de cobertura/uso de   la tierra). CORPOICA - IGAC. Oficina de Investigaci&oacute;n en Percepci&oacute;n Remota.   CIAF. Santa Fe de Bogot&aacute;, D. C. 92 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781344&pid=S0366-5232201600010000200021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>22. Seingier, G., I. Espejel &amp; J.L. Ferman. 2009. Cobertura vegetal y marginaci&oacute;n en   la costa mexicana. Instituto Nacional de Ecolog&iacute;a-SEMARNAT. Investigaci&oacute;n   ambiental. Ciencia y Pol&iacute;tica P&uacute;blica 1(1): 54-69.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781346&pid=S0366-5232201600010000200022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>23. Skirvin, S.M., S.E. Kepner, S.E. Marsh, J.K. Drake, C.M. Maingi,   C. Edmons, J. Watts &amp; D.R. Williams. 2004. Assessing the accuracy of   satellite–derived land–cover classification using historical aerial   photography, digital orthophoto quadrangles, and airbone video data, in Lunetta R.   S. and J. G. Lyon (eds.), Remote Sensing and GIS Accuracy Assessment, CRC   Press, Boca Raton, pp. 115–131.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781348&pid=S0366-5232201600010000200023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>24.   Vera, C.G. &amp; L.J. Dorantes.   2003. Estado de la diversidad biol&oacute;gica de los &aacute;rboles y bosques en el Sur y   Sureste de M&eacute;xico.&nbsp;Documentos de Trabajo: Recursos Gen&eacute;ticos Forestales.   FGR/61S Servicio de Desarrollo de Recursos Forestales, Direcci&oacute;n de Recursos   Forestales, FAO, Roma. (In&eacute;dito). Recuperado de   <a href="http://www.fao.org/docrep/006/j0606s/j0606s00.htm">http://www.fao.org/docrep/006/j0606s/j0606s00.htm</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781350&pid=S0366-5232201600010000200024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>25. Weng, Q. 2009. Remote Sensing and GIS Integration:   Theories, Methods, and Applications. McGraw-Hill, p.8-15. San Francisco, USA.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=781352&pid=S0366-5232201600010000200025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p> </font>      ]]></body><back>
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