Detection and analysis of gaps in high Andean forests using unmanned aerial vehicles in Concepción, Santander

Los bosques altoandinos son ecosistemas de alta biodiversidad y gran fragilidad frente a perturbaciones naturales y antrópicas, por lo que el análisis de los claros constituye un indicador clave para comprender su estructura, funcionamiento y capacidad de recuperación. Para ello, se emplearon vehículos aéreos no tripulados (VANTs) equipados con cámaras RGB, a partir de imágenes aéreas capturadas en 2023 y 2024. Las imágenes fueron procesadas y analizadas en el software ArcGIS, permitiendo la delimitación manual y la comparación multitemporal de los claros del dosel. Se identificaron 274 claros en 2023 y 302 en 2024. Con base en el cambio de área entre ambos periodos, los claros se clasificaron en expansión, contracción y nuevos, evidenciándose una dinámica heterogénea del dosel, con una ligera predominancia de claros en expansión sobre aquellos en contracción. Los claros del año 2024 fueron clasificados en pequeños, medianos y grandes mediante percentiles de área, y a partir de esta categorización se establecieron 65 parcelas de muestreo para evaluar la regeneración natural. En cada parcela se registraron plántulas y brinzales, calculándose parámetros estructurales como abundancia, densidad, frecuencia e índice de valor de importancia. Se contabilizaron 624 individuos de regeneración, predominando la categoría brinzal, la cual presentó los mayores valores de densidad y frecuencia. La disponibilidad de luz en los claros se estimó mediante fotografías hemisféricas con el software Gap Light Analyzer, calculando variables como apertura del dosel, índice de área foliar y transmisión de radiación solar en diferentes horas del día. La relación entre el tamaño y la dinámica de los claros, la regeneración natural y las variables de luz se analizó mediante modelos lineales generalizados mixtos. Los resultados no evidenciaron efectos estadísticamente significativos del tamaño o la dinámica del claro sobre la abundancia, densidad y riqueza, aunque se identificó una alta variabilidad espacial, sugiriendo la influencia de factores locales en los procesos de regeneración.