Variables ambientales registradas por sensores remotos como indicadores de la distribución geográ...

1. La hipótesis básica que guía este estudio es que a la escala del continente sudamericano, las características espaciales y temporales de las variables ambientales definen un perfil característico para cada sitio que permite identificar áreas donde la especie está presente yáreas donde la especie está ausente.

2. El satélite tiene una órbita polar que permite dos pasadas diarias (una diurna de norte a sur y otra vespertina de sur a norte) por un mismo punto de la superficie terrestre (resolución temporal)

3. El sensor AVHRR produce imágenes en cinco canales o bandas, que solas o combinadas permiten calcular diferentes propiedades biofísicas de la superficie terrestre.

4. Se usaron imágenes producidas por el sensor AVHRR ("Advanced Very High Resolution Radiometer")

5. En su órbita, el sensor registra la energía que llega desde áreas de 1.1×1.1 km (resolución espacial en el zenit) de la superficie terrestre.

6. La imagen es almacenada en formato digital como una matriz numérica, donde cada celda (pixel) contiene el valor de la energía que llega al sensor.

7. Las imágenes utilizadas en este trabajo fueron obtenidas desde un servidor y corresponden a productos mensuales (mosaicos compuestos a partir de imágenes diarias vespertinas), calculados con el método de máximo valor de composición . Este método minimiza la contaminación de las imágenes por nubes.

8. La distribución geográfica de Triatoma infestans se conoce con bastante precisión, debido al esfuerzo acumulado de los trabajos de campo que los programas de control de la enfermedad de Chagas realizan en el Cono Sur sudamericano desde la década de 1940

9. El análisis se realizó en dos partes. En la primera se realizó un análisis univariado, con el objeto de evaluar la capacidad de las variables individuales para describir la distribución geográfica de Triatoma infestans. En la segunda parte se usó un Análisis Discriminante (lineal) por Pasos con la opción "backward", con el objeto de identificar las variables que mejor describen el conjunto de datos.

10. La gran cantidad de datos contenidos en series temporales largas de imágenes satelitales llevó a diferentes autores a desarrollar una variedad de métodos para reducir la cantidad de datos a analizar sin perder información.

11. El Análisis de Componentes Principales estandarizado es uno de tales métodos, el cual permite calcular las contribuciones de la variación espacial y de la variación temporal en series largas de imágenes satelitales

12. Sin embargo, aún cuando este análisis resulta útil para reducir la cantidad de datos, usualmente resulta difícil extender sus resultados a otros tiempos y/o lugares debido a que la rotación de ejes de los componentes principales está determinado por el conjunto original de datos observados

13. Un procedimiento alternativo para reducir datos, usando un Análisis de Fourier de series temporales, mostró resultados que fueron relacionados con procesos biológicos a escala regional y continental. El Análisis de Fourier divide la variabilidad de la serie temporal en componentes ortogonales con períodos iguales a 1, 1/2, 1/3, 1/n veces la duración de las n observaciones.

14. Para el procedimiento que se analiza, el perfil ambiental definirá las condiciones de cada punto sobre el espacio (en este caso de tamaño 8×8 km) representadas por un vector columna de 56 elementos.

15. Nuevo nodo