Resumen: Los manglares son comunidades vegetales de alta importancia ecológica y económica para las regiones costeras. La presente investigación proporciona un método para determinar la cartografía de bosques manglar mediante imágenes de sensores remotos a escala 1:25.000 en un sector del municipio de Buenaventura, Colombia; para la cartografía de bosques de manglar se empleó una imagen satelital Sentinel 2 y una ortofotografía de alta resolución del año 2017; usando el software libre QGIS, se realizó los análisis espectrales, se estableció una clasificación supervisada mediante el algoritmo de máxima verosimilitud. Los resultados obtenidos muestran que la cobertura de manglar es la de mayor representatividad en el área de estudio con una extensión total de 7.264,21 ha (59,21% del área total), la clasificación desarrollada presentó una exactitud temática global de 80% e índice de Kappa de 0,70. El método empleado sirve como un referente sobre la cartografía de bosques de manglar en el mundo.Abstract: Mangroves are plant communities of high ecological and economic importance for coastal regions. This investigation provides a methodology for mapping Mangrove forests through remote sensing images in a semidetail scale (1:25,000) in a sector of the municipality of Buenaventura, Colombia. A Sentinel 2 image and 2017 highresolution ortophotomosaic of the municipality were used for the mangrove cartography, using QGIS software, spectral analysis was performed and supervised classification was established using Maximum Likelihood algorithm. Results shown that mangrove is the most representative cover in the study area whit 7,264.21 ha in total extension (59.21% of total area), the development classification got a thematic accuracy of 80% and 0.70 in Kappa index. The used methodology can be used as an academic and research reference for mangrove semi-detail mapping in the world.

The increasing demands for physical space towards diverse maritime activities call for coherent planning and scientific knowledge to support the management of the marine the environment. Using secondary multi-scale geographic information gathered from national institutions, expert judgment and a multi-criteria analysis integrated with GIS tools, we aimed to identify potential synergies and conflicts between human activities occurring in the jurisdiction of the master harbor of Buenaventura in the Valle del Cauca department (CP01) in the Colombian Pacific coast. We identified 105 overlaps in which 5.04% were categorized with high CNI (Conflict Normalized Index), while 13 interactions were evaluated with the highest conflict value, representing 14 sectors/groups. Additionally, 12.97% of the overlaps were categorized with a medium number of overlaps (4-6 overlays use), specifically distributed inside the Buenaventura Bay. Conservation uses (Protected Areas – SINAP in Colombia) was consistent within all 13 incompatibilities and conflicts distribution along the study area was not homogenous. The methodological approach used in this study can be used to identify conflicts and synergies in human uses and activities in the marine and coastal environment through the implementation of a methodology adapted to the context of the area. It presents a technical contribution to future processes of Marine/Maritime Spatial Planning and the Integrated Management of the Coastal Zone of Colombia.

Las herramientas de teledetección son clave para el monitoreo de biomasa y carbono en bosques, importantes para mitigar el cambio climático. Se estimó la biomasa aérea y carbono a través de teledetección en bosques alto-andinos del Santuario de Fauna y Flora Iguaque (SFFI) de Boyacá, Colombia. Se establecieron 23 parcelas temporales de muestreo (PTM) de 250 m2 y se midieron los árboles con diámetro a la altura del pecho (dap) ≥ 10 cm. La biomasa aérea se estimó con una ecuación alométrica y se correlacionó con tres índices de vegetación (NDVI, SAVI y EVI) obtenidos de dos imágenes del satélite LANDSAT 8 OLI en época seca y lluviosa (2016). Se probraron modelos lineales para estimar la biomasa en función del índice de vegetación y se estimó el carbono. Los bosques del SFFI almacenaron 30 t C/ha en biomasa aérea, y el mejor modelo se basó en el NDVI de la época seca (R2aj = 0,79). Se confeccionaron mapas con la distrribución de biomasa y carbono. Los bosques del SSFI han removido de la atmósfera 164 Gg CO2, los cuales podrían volver a emitirse en caso de no conservarse. Las áreas con mayor biomasa y carbono estuvieron principalmente en el suroeste y norte del SFFI. Con este estudio se hace una primera aproximación del patrón de distribución de la biomasa aérea y carbono con resolución de 30 m. Se ratifica el uso de datos de sensores remotos como insumo primordial para el monitoreo de proyectos de carbono en ecosistemas forestales.

La medición de las profundidades del océano juega un rol fundamental en la planificación y la gestión de recursos marinos y la navegación segura de embarcaciones. La Batimetría Derivada por Satélite (SDB) se presenta como una técnica complementaria para determinar las profundidades en aguas costeras a través de técnicas de Teledetección y Sistemas de Información Geográfica (SIG). El objetivo de este estudio fue determinar la aplicabilidad de la SDB en aguas poco profundas en el sector de “Punta Luna” en bahía Solano, al norte del litoral Pacífico colombiano que utiliza imágenes del satélite Landsat 8 de enero del 2017 y datos batimétricos in situ de noviembre del 2016. El principal resultado obtenido en este estudio fue la estimación de profundidades de hasta ± 7 m con un R2 = 0.80, se obtuvo un error RMSE y MAE de 1.49 y 2.22 m respectivamente; las profundidades estimadas por la SDB cumplen en un 51.17% la medida de Incertidumbre Vertical Total (TVU) para la categoría del Orden Especial, referente al estándar de levantamientos hidrográficos de la Organización Hidrográfica Internacional (IOH). Los resultados obtenidos servirán como caso práctico para obtener profundidades mediante imágenes multiespectrales y denotan un referente para los servicios hidrográficos y académicos interesados en temas de investigación marina y costera de la región.

El Pacífico colombiano posee extensas zonas en bosques de manglar (BM), que es un ecosistema estratégico de gran importancia ambiental y socioeconómica para la mitigación del cambio climático. Este trabajo tuvo por objetivo realizar la caracterización espectral y monitoreo de 66,59 km2 para cuatro densidades de BM en el Bajo Baudó (Colombia), empleando tres imágenes Landsat (1998, 2014 y 2017), combinaciones de bandas espectrales y tres índices de vegetación (IV) (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada - NDVI, Índice de Vegetación Ajustado al Suelo - SAVI y el Índice combinado de reconocimiento de manglares - CMRI). Los resultados demostraron que la mejor combinación de bandas espectrales para la identificación visual de los BM correspondió a infrarrojo color (NIR, Rojo, Verde) y falso color compuesto 1 (NIR, SWIR, Rojo). La firma espectral de los BM tuvo diferentes comportamientos para las cuatro densidades bajo las condiciones de pleamar y bajamar. Durante los 19 años analizados, se registró una diferencia de hasta el 17,9% en el valor promedio de la reflectancia en los BM. De igual manera, los valores de IV fueron proporcionales a las densidades de BM, pero su valor se notó reducido por efectos de la marea al momento de la captura de las imágenes; los mayores aumentos de IV se registraron sobre la zona costera de transición tierra-agua donde existe una fuerte interacción con la condición mareal. Esta investigación aporta a la caracterización y monitoreo espacial de BM con sensores remotos y el estudio espectral de este importante ecosistema en Colombia.