Clasificación de Uso del Suelo y Vegetación de Marismas Nacionales, México
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Resumen
En las últimas décadas, las imágenes satelitales y los SIG han transformado el análisis de uso del suelo, permitiendo estudios más precisos y accesibles. En México existen esfuerzos como el Inventario Nacional Forestal y de Suelos, las Series de INEGI y los inventarios de manglares, aunque presentan limitaciones que generan inconsistencias en zonas como Marismas Nacionales. En esta región, las clasificaciones oficiales no coinciden con la realidad, al identificar como vegetación áreas destinadas a agricultura o acuacultura. Este estudio elaboró una actualización del uso del suelo 2022 mediante imágenes Landsat 8, clasificadas con métodos supervisados y edición manual, integrando trabajo de campo y validación. Se definieron 19 clases de cobertura y se evidenció un paisaje transformado, dominado por agricultura, pero con ecosistemas clave como manglares, humedales y selvas. Como resultado, se generó un mapa interactivo para consulta pública y apoyo a la toma de decisiones ambientales.
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Citas
Blanco y Correa, M. et al. (2011) Diagnóstico Funcional de Marismas Nacionales.
Bocco, G., Mendoza, M. and Masera, O. R. (2001) ‘La dinámica del cambio del uso del suelo en Michoacán.Una propuesta metodológica para el estudio de los procesos de deforestación’, Investigaciones Geograficas, 44, pp. 18–38. doi: 10.14350/rig.59133.
Chen, C. et al. (2024) ‘A new strategy based on multi- source remote sensing data for improving the accuracy of land use / cover change classification’, Nature Scientific Reports, 14(26855), pp. 1–28.
CONABIO (2020) Distribución de los manglares en México.
CONABIO (2022) Extensión y distribución de manglares. Sistema de Monitoreo de Manglares de México (SMMM).
Congedo, L. (2021) ‘Semi-Automatic Classification Plugin: A Python tool for the download and processing of remote sensing images in QGIS’, Journal of Open Source Software, 6(64), p. 3172. doi: 10.21105/joss.03172.
Cowardin, L. M. et al. (1979) Classification of wetlands and deepwater habitats of the United States. Edited by U. D. of the I. Fish and Wildlife Service. U.S. Department of the Interior.
Hemati, M. et al. (2021) ‘A Systematic Review of Landsat Data for Change Detection Applications : 50 Years of Monitoring the Earth’, Remote Sensing, 13(2869), p. 33.
IDEFOR (2025) Plataforma geoespacial de datos forestales, CONAFOR. Available at: https://idefor.cnf.gob.mx/?utm_source=chatgpt.com.
INEGI (2021) ‘Serie VII. Uso del Suelo y Vegetación. Escala 1:250,000’.
Lillesand, T. and Kiefer, R. W. (2014) Remote sensing and image interpretation. Edited by J. W. & Sons.
Macarringue, L. S. et al. (2022) ‘Developments in Land Use and Land Cover Classification Techniques in Remote Sensing : A Review’, Journal of Geographic Information System, 14(February), pp. 1–28. doi: 10.4236/jgis.2022.141001.
Mas, J.-F., Velázquez, A. and Couturier, S. (2009) ‘La evaluación de los cambios de cobertura / uso del suelo en la República Mexicana’, Investigación Ambiental, 1(1), pp. 23–39.
Patil, M. B., Desai, C. G. and Umrikar, B. N. (2012) ‘Image Classification Tool for Land Use / Land Cover Analysis : A Comparative Study of Maximum Likelihood’, International Journal of Geology, Earth, and Environmental Sciences, 2(3), pp. 189–196.
Ricker, M., Villela, S. A. and Mondragón, E. (2020) Información por conglomerado del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) de México. Edited by CONAFOR. México. doi: 10.13140/RG.2.2.35451.54568.
Rosete, F. A., Damián, J. L. P. and Bocco, G. (2008) ‘Cambio de uso del suelo y vegetación en la península de Baja California, México’, Investigaciones Geograficas, 67, pp. 39–58.
Rzedowski, J. and Huerta, L. (1978) Vegetación de México. Edited by E. Limusa. México.
Salinas, C. et al. (2025) ‘Land use change for shrimp aquaculture ponds and its impact on water use in Marismas Nacionales , Mexico’, Wetlands Ecology and Management.
Springer Netherlands, (3917). doi: 10.1007/s11273-025-10048-1.
Salitchev, K. A. (1979) Cartografía. Edited by Editorial Pueblo y Educación. La Habana, Cuba.
Zhang, X. et al. (2024) ‘GLC _ FCS30D : the first global 30 m land-cover dynamics monitoring product with a fine classification system for the period from 1985 to 2022 generated using dense-time-series Landsat imagery and the continuous change-detection method’, pp. 1353–1381.




