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Desarrollo de metodología para la identificación y caracterización de humedales con SAOCOM 1A

Este estudio se fundamenta en la idea de investigar y conocer la expresión espacial de los humedales en Panamá. Para cumplir con los objetivos planteados, se indagaron en las bases de datos mundiales sobre la existencia de los humedales y los tipos de humedales en este país centroamericano, de donde fueron seleccionados los modelos globales GLWD-3, CI FOR y SDG.6.6.1, al mismo tiempo se utilizó la base de datos de los sitios de humedales inventariados en 2010. Con estos datos se realizó un análisis comparativo, resultando que el alcance de estos modelos presentan algunas limitaciones en la identificación espacial y el tipo de humedal en las zonas continentales y los humedales de muy pequeña extensión. Para conocer la dinámica de los ecosistemas de humedales se identificaron el conjunto de características biogeográficas que favorecen al emplazamiento de los sitios de humedales en un país tropical. A partir de este estudio se identificó que las variables geográficas (cobertura y uso de suelo, el relieve y la pendiente), y las variables climáticas (precipitación, temperatura y almacenaje) como variables condicionantes al emplazamiento de humedales. A partir de estos datos, fue aplicada una clasificación no supervisada de Análisis Multivariado K-Means a un conjuntos de datos ráster formado por las variables geográficas y climáticas, para obtener un ráster de regionalización de ambientes en Panamá. De este producto cartográfico, extraer datos para identificar las regiones con mayor y menor probabilidad ubicar sitios de humedales y los tipos posibles de encontrar. Con base en la búsqueda de técnicas que favorezcan a la gestión y al monitoreo de los ecosistemas de humedales para Panamá, se estudió el alcance y las limitaciones del sistema SAR, específicamente aplicado al los productos del sensor SAOCOM 1A. A esta base de datos fue ron aplicados métodos de preprocesamiento y procesamiento con la finalidad de conocer la capacidad del sensor para separar los tipos de cobertura. Los resultados generados se analiza ron visualmente por medio de gráficas de boxplot; complementando este procedimiento con el método de análisis de varianza (ANOVA) para identificar las clases y escenas que difieren o no entre sí. Estos resultados permitieron reconocer las capacidades del sensor SAOCOM para el mapeo e identificación de los humedales en Panamá.