Using historical spy satellite photographs and recent remote sensing data to identify high-conservation-value forests.
Conserv Biol
; 36(2): e13820, 2022 04.
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| ID: mdl-34405448
RESUMEN
Uso de Fotografías Históricas de Satélites Espía y Datos Recientes de Telemetría para Identificar Bosques de Alto Valor para la Conservación Resumen Los bosques de alto valor para la conservación (BAVC) tienen una importancia crítica para el suministro de servicios ambientales y biodiversidad pero enfrentan muchas amenazas. En donde hacen falta inventarios sistemáticos de los BAVC, como en partes del este de Europa, estos bosques siguen siendo ignorados y por lo tanto carecen de protección. Diseñamos una estrategia novedosa y transferible para la detección de BAVC con base en la integración de imágenes de satélites espía, datos contemporáneos de telemetría (Landsat) e información sobre las presiones antropogénicas actuales (p. ej.: infraestructura vial, densidad poblacional, demanda de leña, terreno). Aplicamos el método en los Cárpatos rumanos, para los cuales mapeamos la continuidad forestal (1955 - 2019), la complejidad estructural del dosel y las presiones antropogénicas. Identificamos 738,000 ha de BAVC. Más de la mitad de esta área fue identificada como susceptible a las actuales presiones antropogénicas y además carecía de protección formal. Mediante la aportación de un marco de trabajo para el monitoreo a escala amplia de los BAVC, nuestra estrategia facilita la integración de los BAVC dentro de la gestión y conservación de los bosques. Lo último es una necesidad urgente para alcanzar las metas de la Estrategia de Biodiversidad de la Unión Europea para mantener los ecosistemas boscosos valiosos.
Palabras clave
anthropogenic pressure; bosques templados; conservation value; continuidad forestal; distribution modeling; estructura forestal; forest continuity; forest structure; imágenes de satélites espía; modelado de la distribución; presión antropogénica; spy satellite imagery; temperate forests; valor de conservación
Texto completo:
1
Banco de datos:
MEDLINE
Asunto principal:
Ecosistema
/
Conservación de los Recursos Naturales
Tipo de estudio:
Prognostic_studies
Idioma:
En
Revista:
Conserv Biol
Año:
2022
Tipo del documento:
Article
País de afiliación:
Alemania