2.1 Identificación de humedales costeros

El Inventario de Humedales para Protección Costera (IHPC) tomó como base el Inventario Nacional de Humedales (INH) ^[20], que identifica 2 870 humedales de los cuales 367 se encuentran en las cercanías de la costa, pero no necesariamente podrían ofrecer el servicio de protección costera. Adicionalmente, se identificaron humedales no incluidos en el INH haciendo un análisis de ortofotos del año 2017 e imágenes satelitales del año 2020. Para este análisis, también se utilizó, de forma complementaria, la cartografía de manglares generada a partir de las imágenes de la misión CARTA del año 2005 ^[21], que recoge la ubicación y extensión geográfica de la mayoría de los manglares de la costa Pacífico de Costa Rica en el año 2005. Tanto el INH, las ortofotos de 2017, y la cartografía de manglares fueron descargadas directamente del Sistema Nacional de Información Territorial (SNIT) proyectados en el sistema CRTM05 (EPSG:5367).

La identificación de humedales no incluidos en el INH se realizó utilizando imágenes satelitales y un procedimiento semiautomático basado en índices de vegetación. Se utilizaron imágenes del satélite Sentinel 2 ^[22] de la Agencia Espacial Europea (ESA), que cubrían toda la franja costera costarricense. Estas correspondieron a imágenes obtenidas entre enero y mayo de 2020 con cobertura nubosa menor a 5 %, y con resolución espacial de 10 m. Todas las imágenes fueron procesadas con la herramienta Sen2cor ^[23], para realizar una corrección atmosférica estándar y obtener la reflectancia superficial (“Bottom of Atmosphere”). Las bandas con resolución espacial de 20 m utilizadas se tradujeron a resolución de 10 m al hacer un remuestreo basado en el vecino más cercano.

Las imágenes satelitales permitieron identificar zonas de alta humedad con presencia de vegetación densa a través de los índices de vegetación “Normalized Difference Vegetation Index” (NDVI) ^[24] y “Modified Normalized Difference Water Index” (MNDWI) ^[25], mostrados en las ecuaciones 1 y 2, respectivamente. Estos fueron seleccionados a partir de un análisis preliminar en que se compararon índices de vegetación utilizados previamente en estudios en humedales ^[26], y se seleccionaron los que presentaron mayor capacidad de identificar los humedales en la costa de Costa Rica. Los índices fueron calculados para las imágenes disponibles, y se construyó una imagen final de cada índice a partir de los valores máximos en cada píxel (mosaico de valores máximos).

Donde NIR es la banda centrada en los 832.8 nm (banda 8) y Rojo es la banda centrada en los 664.3 nm (banda 4).

Donde SWIR1 es la banda centrada en los 1613.7 nm (banda 11), y Verde es la banda centrada en los 559.8 nm (banda 3).

Las imágenes finales de los índices se utilizaron para hacer una identificación automática preliminar de las posibles zonas de humedal. Para esto, se utilizaron también las ortofotos del año 2017 obtenidas del nodo del Instituto Geográfico Nacional en el SNIT. Se definieron dos categorías: humedal y no humedal. La primera correspondía a las zonas donde la ortofoto mostrara presencia de bosque dentro de polígonos indicados como manglar en la cartografía de 2005. La segunda categoría, no humedal, se definió para todas las zonas en las cercanías de los polígonos de la cartografía de manglares, pero fuera de estos. Se evitó ubicar puntos cerca de los bordes de los humedales para reducir los errores inducidos por tener fuentes de información de años diferentes, y las posibles variaciones interanuales en la extensión de los humedales.

En total, se ubicaron 834 puntos de muestreo en la categoría humedal, y 783 puntos en la categoría no humedal. Se realizó un análisis descriptivo, a partir de gráficas de violines, para determinar los posibles valores de cada índice que podrían separar ambas categorías. La clasificación automática consistió en crear un mapa binario con las categorías humedal y no humedal. La categoría humedal se asignó a los píxeles cuyo valor se encontraba por encima del cuartil 1 de cada índice de forma simultánea. La categoría no humedal se asignó cuando el valor del píxel era menor al cuartil 1 de uno o ambos índices. Los resultados del mapa binario se validaron comparando la categoría asignada a cada píxel a partir del criterio estadístico descrito y la categoría original de cada punto de muestreo. La calidad del mapa binario se evaluó con los parámetros de precisión (relación entre positivos reales y falsos positivos), exhaustividad (relación entre positivos reales y falsos negativos), el valor F1 (promedio harmónico de la precisión y la exhaustividad con ambos parámetros con igual importancia), y el índice Kappa (probabilidad del resultado de ser diferente a un resultado al azar) ^[27], ^[28].

El mapa binario de posibles humedales se utilizó como guía para identificar posibles zonas no mostradas en el INH. La delimitación final de los humedales costeros se realizó de forma manual utilizando en conjunto las ortofotos de 2017 y el mapa binario derivado de los índices. En las zonas donde se mostraron parches de píxeles con categoría humedal, se consultó la imagen aérea y se digitalizó el polígono que contendría la masa boscosa asociada a dicho parche identificado en el mapa binario. De ser necesario, se consultaron los mapas de índices NDVI y MNDWI para separar adecuadamente la vegetación en zonas húmedas de la vegetación colindante en zonas más secas y con menor probabilidad de ser humedales. En los casos en que se identificaron humedales ya incluidos en el INH, se comprobó, con la ortofoto, que la delimitación mostrada en esas fuentes fuera coherente con la masa boscosa vista en la imagen aérea.

La delimitación de los nuevos humedales fue validada, preliminarmente, con una imagen aérea de muy alta resolución espacial (< 10 cm), capturada por un dron en setiembre de 2021 en una sección del manglar de Mata Limón (Puntarenas). Para validar el resultado, se delimitó manualmente el límite del manglar mostrado en la imagen del dron, y se extrajo de la delimitación del IHPC la misma sección del humedal, de forma que ambas pudieran ser comparadas directamente. Se compararon el perímetro y área del manglar según ambas delimitaciones, tanto visualmente como calculando el porcentaje de diferencia entre ambos resultados con respecto a la delimitación con la imagen del dron (considerada como la de referencia).

Los procedimientos usados para el tratamiento de imágenes satelitales e índices de vegetación se realizaron a través de Google Earth Engine. Todos los procedimientos con capas geográficas, así como el análisis descriptivo y el análisis de exactitud de la clasificación binaria se realizaron con QGIS 3.14.

3.1 Identificación de humedales costeros

El análisis descriptivo de las categorías humedal y no humedal permite separar dichas categorías con los índices usados (Fig. 1). Tanto para el índice MNDWI como para el NDVI, la categoría humedal presenta valores mayores que la categoría no humedal. En el caso del índice MNDWI, hay una diferencia de 0.087 entre el cuartil 1 de la categoría humedal (-0.172) y el cuartil 3 de la categoría no humedal (-0.259). En el caso del índice NDVI, se aprecia algo similar, con una separación de 0.096 entre el cuartil 1 de la categoría humedal (0.624) y el cuartil 3 de la categoría no humedal (0.528). Es por esta separación que el procedimiento de clasificación define zonas de humedal si el valor del píxel es mayor al valor del cuartil 1 en ambos índices simultáneamente, y considera como no humedal a cualquier píxel con valor menor a dicho umbral en cualquiera de los dos índices.

En la Fig. 2.b y 2.c, se muestra cómo el índice MNDWI permite identificar, con valores más altos, las posibles áreas de humedal, y el NDVI separa zonas con vegetación densa (como la presente en los manglares) de áreas con vegetación menos densa, superficies artificiales, o zonas con agua (ríos, mar, nubes). Así, la combinación de los índices MNDWI y NDVI produce un mapa intermedio con píxeles identificados como humedal por ambos índices, píxeles identificados solo por un índice, y píxeles no identificados como humedal. Para la clasificación final, solo se consideraron como humedal los píxeles en que ambos índices coinciden (Fig. 2.d). Esta definición se considera aceptable dados los parámetros de calidad que muestran una clasificación buena para la categoría de humedal (CUADRO II), con valores que indican que casi la totalidad de píxeles mostrados como humedal son correctos (precisión=0.99), más de la mitad de píxeles de humedal han sido correctamente identificados (exhaustividad=0.60), y el promedio ponderado de precisión y exhaustividad muestran una clasificación aceptable (valor F=0.75). Además, el índice Kappa de 0.6 muestra una clasificación de ajuste moderado entre los valores reales y los clasificados ^[28].

Fig. 1 Gráfica de violines con descripción estadística de las clases humedal y no humedal con cada índice usado. Barra negra muestra los cuartiles (punto blanco marca el percentil 50). Línea negra indica valores a 1.5 veces el rango intercuartil. Áreas sombreadas muestran la distribución de los datos. 

Los conjuntos de píxeles identificados como humedal (Fig. 2.d) permiten encontrar zonas no incluidas en el INH, y que tienen potencial de ser humedales costeros. El mapa binario hace posible la delimitación manual de los humedales nuevos, identificando zonas de humedal que en la imagen aérea no se diferencian del bosque circundante. Este mapa binario se presenta como una herramienta de gran utilidad, no obstante, sus parámetros de validación presentan valores posiblemente sobrestimados. Esto porque los puntos de muestreo para hacer el análisis estadístico son los mismos que se usan para validar el mapa, resultando en un planteamiento circular que sobrestima los estadísticos. Esta condición es aceptada, porque la delimitación de los humedales nuevos no depende mayoritariamente del mapa binario, sino de la delimitación manual basada en las ortofotos, por lo que los posibles errores incluidos por el mapa binario tienen una menor injerencia en el resultado final.

La delimitación final de los humedales se considera aceptable dada la validación preliminar realizada en el humedal de Mata Limón (Fig. A1, Anexo 01 La comparación del límite trazado en el IHPC y el límite derivado de la imagen de dron muestra diferencias de 2.3 % y 7.0 % en el perímetro de las masas de manglar delimitadas, y diferencias de 1.3 % y 5.3 % en su área (CUADRO III).

La comparación visual de la delimitación del humedal de Mata Limón (Fig. A1) muestra, de forma preliminar, que ambas delimitaciones tienen formas similares y envuelven las mismas masas de bosque de manglar del sitio. Esta concordancia se refleja también en términos numéricos (CUADRO III), donde la diferencia tanto de área como de perímetro en ambas zonas del manglar no supera el 10 %. Estos resultados son satisfactorios ya que el objetivo de este trabajo es presentar la primera versión del IHPC en la cual se ofrezca una imagen preliminar de la ubicación y características de los humedales que ofrecen protección costera en Costa Rica. Este resultado ofrece una herramienta de exactitud aceptable para trabajos generales, y define un punto de partida para nuevos estudios que busquen el perfeccionamiento de estas delimitaciones con trabajo de campo y nuevas técnicas de teledetección.

Es importante destacar que el análisis con teledetección satelital se realizó únicamente en la costa Pacífico, dado que los puntos de clasificación derivados de la capa de manglares solo se ubican en esta costa. No obstante, esto no afectó los resultados, ya que el INH tiene una cobertura completa en la costa Caribe, siendo innecesario identificar nuevas zonas en dicha costa.

Fig. 2 Ejemplo de identificación de los humedales con el procedimiento semiautomático presentado en este estudio. a) Ortofoto en color real, b) Índice MNDWI, c) Índice NDVI, d) Clasificación automática según índices, e) Delimitación final del humedal. 

El procedimiento de identificación de humedales permitió completar el IHPC sin necesidad de recurrir a técnicas estadísticas avanzadas comúnmente usadas en estudios ambientales que interpretan imágenes satelitales ^[40]-^{[4 2]}. Esto es posible dada la naturaleza preliminar del estudio, que busca generar un primer inventario de humedales costeros, pero no abarca la validación final de todas las áreas identificadas.

3.2 Caracterización de humedales costeros

El IHPC creado muestra que los humedales costeros en Costa Rica tienen un tamaño promedio de aproximadamente 260 ha, pero que pueden extenderse hasta más de 14 000 ha (Fig. 3.a). La distribución del área de los humedales presenta un sesgo hacia los valores más cercanos a cero (sesgo hacia la izquierda), dado que la mayoría de los humedales presentan un tamaño relativamente pequeño y son pocas las áreas que superan las 1 000 ha.

En términos de división administrativa (Fig. 3.b), la provincia que tiene más humedales es Limón, con 169, seguido de Puntarenas con 161 humedales y Guanacaste con 134 humedales. Dentro de ellas, el cantón que presenta más cantidad de humedales es Pococí en la provincia de Limón, seguido de Puntarenas y Golfito en la provincia de Puntarenas. Los cantones con menor cantidad son Hojancha en Guanacaste y Esparza en Puntarenas, con tres cada uno.

Fig. 3 Características geográficas de los humedales incluidos en el IHPC. a) Distribución y valores máximo, medio y mínimo de la extensión de los humedales (Nota: el eje de las abscisas se trunca aproximadamente en 2 000 ha para facilitar la lectura de la imagen). b) Descripción de la localización administrativa por cantón y provincia de los humedales. 

En total, fueron identificados 464 humedales costeros. De estos, 251 humedales se ubican al lado de un río o en la desembocadura de estos (Fig. 4.a), tal y como se esperaría de ecosistemas presentes en zonas húmedas y con protección contra perturbaciones. A su vez, 240 humedales se localizan cercanos a una playa y solamente 81 tienen islas que podrían afectar el oleaje que incide en el humedal (Fig. 4.a).

Del total de humedales costeros identificados, 56 se encuentran en las cercanías de zonas con presencia de corales (presentes en registros actuales o históricos), y 72 humedales se encuentran en las cercanías de praderas de fanerógamas marinas (Fig. 4.b). Así, estas áreas se presentan como posibles sitios para estudios ecológicos de interacción entre comunidades, así como evaluación técnica y económica de los servicios ecosistémicos que ofrecen en conjunto los humedales costeros y los ecosistemas sumergidos cercanos. Estos sitios ofrecen condiciones particulares de protección costera, ya que cada ecosistema (sumergido o emergido) afecta el oleaje, las corrientes y el transporte de sedimentos de formas diferentes. Así, estos sitios se presentan como zonas favorables para estudios de mayor complejidad, donde se puede estudiar la protección costera que ofrecen diversos ecosistemas de forma conjunta.

Fig. 4 Propiedades en humedales identificados. a) Elementos morfológicos presentes, b) Datos medidos o modelados y presencia de hábitats marinos. 

Con relación a la disponibilidad de información medida o simulada de oleajes, corrientes y batimetría, 207 humedales costeros tienen datos de oleajes, 73 tienen datos de corrientes, y 24 tienen información de la batimetría (Fig. 4.b). Todos estos datos fueron generados en la costa aledaña al humedal (no dentro del propio humedal), y han sido obtenidos por IMARES-UCR a través de proyectos de investigación y consultorías. Este aspecto podría facilitar futuras investigaciones realizadas por otras entidades científicas, ya que los datos medidos y modelados por IMARES-UCR pueden distribuirse bajo licencias favorables para proyectos de investigación.

Finalmente, de los 464 humedales costeros identificados, 159 presentan núcleos poblacionales en sus cercanías, y 286 presentan accesos por carretera. Así, estas áreas presentan condiciones sociales que podrían facilitar el establecimiento de proyectos de investigación, dada la facilidad de acceso, posible colaboración con la comunidad para labores de protección de equipos y toma de muestras, lugares donde hospedarse en campañas de campo de varios días, entre otras. Sin embargo, la presencia de núcleos poblacionales cercanos también puede implicar presiones sobre el humedal, así como tránsito de personas en el posible sitio de estudio. Estos aspectos son importantes, ya que podrían afectar los resultados de cualquier investigación, y es necesario tomarlos en cuenta al plantear el trabajo de campo de los proyectos.

El análisis descriptivo realizado en este documento pretende introducir los aspectos más generales de los humedales identificados en el IHPC, pero no profundiza en el estudio detallado de cada humedal. Esto porque la selección de un sitio de estudio depende de muchos factores que están directamente relacionados al objetivo de cada proyecto, así como a las particularidades que lo hacen requerir un sitio con unas condiciones u otras. No obstante, se insta a los posibles usuarios a descargar el inventario y analizar las características de los humedales identificados en función de los objetivos específicos de cada trabajo. Este proceso de estudio podrá revelar fortalezas y debilidades del IHPC, las cuales podrán nutrir el proceso de perfeccionamiento de la herramienta y las mejoras a incluir en futuras versiones de esta.

a los posibles usuarios a descargar el inventario y analizar las características de los humedales identificados en función de los objetivos específicos de cada trabajo. Este proceso de estudio podrá revelar fortalezas y