Monitoreo multitemporal del humedal Pugllohuma, perteneciente al Área de Conservación Hídrica Antisana (ACHA), por medio de imágenes capturadas desde una aeronave no tripulada de ala fija (UAV).

La gestión de los recursos naturales requiere herramientas de planificación para que los recursos de la tierra puedan regularse de manera óptima. Esta gestión permite garantizar su disponibilidad para las generaciones futuras. Entre los recursos naturales fundamentales se encuentra el agua, la cual existe sobre el planeta en múltiples formas. Una de ellas es a través del almacenamiento de agua por los humedales. Por lo tanto, es fundamental comprender el estado de los humedales naturales; sin embargo, los cambios en el uso de suelo, principalmente la expansión de agricultura y actividades de pastoreo, han disminuido la cantidad de humedales en el planeta, entre ellos los ubicados en los países altoandinos como los páramos de Sudamérica. En este estudio, se proponen métodos de evaluación mediante el análisis de mapas interactivos que determinan índices espectrales utilizando imágenes multiespectrales de UAV para evaluar la fenología de vegetación de los humedales de manera multitemporal. Se adoptó como área de trabajo el Humedal Pugllohuma perteneciente al Área de Conservación Hídrica Antisana, ubicado en la parte norte de los Andes al norte del Ecuador y a medio grado de latitud sur de la línea ecuatorial. Como resultado de la investigación se obtuvieron los índices de vegetación (NDVI y SAVI), los cuales se basan en la interacción fenológica de la vegetación existente en el lugar; estos índices han demostrado ser eficaces para determinar el estado de la vegetación, identificando un área de alta densidad vegetativa de 0,150 Km2. Por otra parte, los cuerpos de agua y humedad de la vegetación se evaluaron a partir del índice espectral NDWI; siendo el índice con parámetros de área de aguas superficiales de 0,169 Km2 . Además, se estableció una zona de saturación máxima de agua en el humedal del 69.89% a partir del nivel freático, mapas topográficos e índices espectrales de agua. Con el análisis multivariante se estableció una ecuación general que relaciona los índices espectrales y la altura freática con respecto al nivel del mar.

Effective regulation of Earth's resources requires the utilization of planning techniques within the domain of natural resource management. This approach ensures the continued availability of resources for future generations. Water, a vital natural resource, is found in several states on Earth. One method involves the retention of water by wetland ecosystems. Hence, it is vital to comprehend the current condition of natural wetlands. Nevertheless, alterations in land utilization, along with the expansion of agricultural and grazing practices, have resulted in a decline in the global wetland areas, especially those situated in the high Andes like the paramos of South America. This research presents a new methodology for analyzing vegetation phenology in a multi-temporal manner. The strategy involves the use of interactive map analysis and spectral indices derived from multispectral images captured by UAV. The selected research site for this study is the Pugllohuma Wetland, which is situated within the Antisana Water Conservation Area. Located in the northern Andes of Ecuador, slightly below the equator by a latitude of 0.5 degrees, this wetland has been chosen as the main area of focus for our research endeavor. The investigation resulted on vegetation indices (NDVI and SAVI) that rely on the phenological state of the vegetation present in the area. These indices have demonstrated their efficacy in assessing vegetation conditions and have successfully identified a 0.150 km2 region with high vegetative density. In contrast, the assessment of bodies of water and vegetation humidity was conducted using the NDWI spectral index, which yielded a surface water area parameter of 0.169 km2 . Furthermore, a maximum water saturation zone of 69.89% was determined in the wetland through the utilization of the water table, topographic maps, and spectral water indices. Through the utilization of multivariate analysis, a comprehensive equation was derived, establishing a connection between spectral indices and the groundwater table in relation to sea level.