Evaluación de Conectividad en la Cuenca del Río Lérez Usando Imágenes Satelitales y Machine Learning

La reducción y fragmentación de hábitats es una de las principales causas de pérdida de biodiversidad. Por ello, asegurar la conectividad ecológica, entendida como el movimiento de las especies entre diferentes parches de hábitat, es vital para paliar los efectos negativos de la actividad humana, asegurando el intercambio genético y la colonización de nuevos espacios. Este trabajo tiene por objetivo evaluar la conectividad ecológica en la cuenca del río Lérez (Pontevedra, Galicia, NO España), donde se encuentran tres áreas incluidas en la red natura 2000 por la Directiva Hábitats. Se utilizaron imágenes Landsat 8-9 para crear un mapa de cobertura de suelo para los años 2013 y 2023 mediante el método de machine learning Random Forest. Se identificaron parches de hábitat y se generaron mapas de corredores ecológicos y de nodos de conexión entre los diferentes parches. Se calculó la métrica de centralidad de intermediación (betweenness centrality o BC) junto con otros índices globales de conectividad estructural como el índice Integral de Conectividad (IIC), la Probabilidad de Conectividad (PC) y Conectividad equivalente (EC). Se utilizaron mustélidos como grupo de referencia, los cuales tienen una preferencia de hábitat por el bosque de frondosas. Los resultados mostraron como la superficie del bosque de frondosas se habría visto incrementada. Los patrones espaciales resultaron ser parecidos en ambos casos, sin embargo, los índices PC Y EC mostraron una aparente mejora en 2023 con respecto a 2013 en cuanto a la conectividad del bosque de frondosas. El uso de índices y grafos requiere de una baja cantidad de información previa respecto a modelos de poblaciones y metapoblaciones por lo que constituyen una herramienta potente para la evaluación de la conectividad cuando no se cuenta con información precisa, medios para obtenerla o no se requiere un nivel de detalle tan alto.