Introducción

La línea de costa constituye un elemento crítico en la cartografía temática ambiental, especialmente en países insulares como Cuba. Su representación es variable en el tiempo y la falta de un repositorio oficial que estandarice esa información provoca el uso de versiones diferentes y modificadas del original, a menudo sin que los usuarios lo sepan. Las limitaciones en cuanto a resolución, acceso y actualización también atentan contra nuevos análisis espaciales que irán demandando los cambios ambientales futuros.

Los avances tecnológicos en la teledetección, con la puesta en marcha de nuevos programas espaciales y accesibilidad de sus productos por la comunidad científica, se traducen en continuas mejoras de los geo-modelos anteriores que se han basado en cartografía impresa o rasterizaciones de baja resolución. En este sentido, los procesos asociados a la dinámica costera (erosión, sedimentación, eventos extremos) están imponiendo en varias regiones del planeta actualizaciones más frecuentes de la interfaz tierra-mar, si se desea una planificación estratégica coherente para la adaptación al cambio climático, la protección de los recursos naturales y las comunidades vinculadas.

El reto para el desarrollo de una buena cartografía temática ambiental en islas con plataformas sumergidas extensas como las del archipiélago cubano, está en hallar métodos automatizados con mayor precisión para delimitar ecosistemas costeros, zonas vulnerables y áreas protegidas. La propia cronología de las estimaciones de la dimensión del archipiélago (Núñez-Jiménez, 2014Núñez-Jiménez, A. (2014). El archipiélago cubano. Fundación Antonio Núñez Jiménez, de la Naturaleza y el Hombre. Editorial Científico-Técnica, 311 p.
) refleja las variaciones de métodos planimétricos que han ido evolucionando en la determinación de la parte emergida de la nación.

El litoral cubano ha sido objeto de múltiples estudios debido a su vulnerabilidad frente al cambio climático (Mitrani, 2006Mitrani Arenal, I. (2006). Las inundaciones costeras en Cuba y su repercusión social. Bioética (La Habana), 6(3), 4-12. http://cbioetica.org/revista/63/630410.pdf
; Martínez, 2010Martínez Serrano, A. (2010). Descripción cartográfica de los procesos de erosión en la línea de costa y los cambios en la cobertura vegetal, a partir de fotos aéreas e imágenes de satélite Google Earth pro en el asentamiento "Playa del Cajío". Ciencias de la Tierra y el Espacio, 11, 34-46.
; Iturralde & Serrano 2015Iturralde-Vinent, M. A. & Serrano Méndez, H. (2015). Peligros y vulnerabilidades de la zona marino-costera de Cuba: Estado actual y perspectivas ante el cambio climático hasta el 2100. Editorial Academia.
; Planos & Vega, 2015Planos, J. A. & Vega, R. (2015). Impacto del ascenso del nivel del mar en zonas costeras de Cuba. Revista Meteorológica Cubana, 21(1), 12-25.
; Pacheco & Díaz, 2020Pacheco, L. & Díaz, M. (2020). Integración de datos satelitales y modelos digitales de elevación para el análisis costero en Cuba. Revista Latinoamericana de Geomática, 18(2), 101-115.
; Martínez & Suárez, 2021Martínez, R. & Suárez, J. (2021). Evaluación de la vulnerabilidad costera en el litoral sur de Cuba mediante SIG. Revista Cubana de Geografía, 30(1), 55-70.
) y la presión antrópica (Aké y Rivera-Arriaga, 2024Aké Turriza, K.A. & Rivera Arriaga, E. (2024). Análisis del Manejo Integrado Costero en Cuba. JAINA Costas y Mares ante el Cambio Climático, Vol esp (1): 83-96. https://doi.org/10.26359/52462.0824
). Investigaciones previas han documentado procesos de erosión y acreción en diversas regiones del país (Castellanos et al., 2023Castellanos González, J. R., Velázquez Labrada, Y. R. & Pérez Benítez, M. (2023). Variación de la línea de costa en playas de Santiago de Cuba. Orange Journal, 5(9), 4-15. https://doi.org/10.46502/issn.2710-995X/2023.9.01
), así como transformaciones geológicas a largo plazo (Iturralde, 2013Iturralde Vinent, M. A. (2013). Tipología y evolución de las zonas costeras de Cuba. RedCiencia. http://www.redciencia.cu/geobiblio/paper/2013_iturralde_tipologia%20zonas%20costeras.pdf
). En múltiples ocasiones la necesidad de evaluar los daños costeros por huracanes, la delimitación inequívoca de áreas protegidas, o la identificación de potenciales sumideros de carbono azul requieren de una línea de costa actualizada no siempre disponible para la escala de trabajo requerida.

El acceso a imágenes satelitales con alta resolución espacio-temporal y el geoprocesamiento con índices espectrales específicos permite una evaluación rápida, precisa y actualizada de la morfología costera. Este trabajo propone un modelo vectorial de la línea costera del archipiélago cubano que responda a necesidades actuales de análisis espacial y gestión ambiental a nivel nacional.

Materiales y Métodos

La zona de estudio comprende el archipiélago cubano localizado entre los 23.3°N; 83.0°O y 19.8°N; 74.0°O, vértices diagonales de un polígono imaginario que encierra toda el área emergida de la plataforma del país. Destaca en este mosaico de islas, Cuba, considerada por su extensión superficial, la mayor de todas las Antillas (ONEI, 2024ONEI (2024). Anuario Estadístico de Cuba. In Territorio (Ed.). República de Cuba: Oficina Nacional de Estadísticas e Información.
)

El procesamiento inicial para la obtención del modelo raster básico con la matriz binaria tierra-agua fue desarrollado sobre la plataforma Google Earth Engine (GEE). Esta plataforma disponible gratuitamente por Google LLC, sin fines de lucro, se presentó en la Conferencia Internacional sobre el Clima COP16 en Cancún, México. Fue la primera plataforma de análisis de datos geoespaciales a escala planetaria, nativa de la nube, diseñada para que los datos de observación de la Tierra fueran accesibles principalmente a los científicos ambientales. Específicamente, el impulso inicial para el proyecto GEE surgió de geólogos brasileños en 2008, quienes buscaban detener la pérdida anual de más de un millón de acres de selva amazónica (Cardille et al., 2024Cardille, Jeffrey A., Crowley, Morgan A., Saah, David & Clinton, Nicholas E. Cloud-Based Remote Sensing with Google Earth Engine. 2024. https://doi.org/10.1007/978-3-031-26588-4
). GEE alberga un vasto catálogo de imágenes satelitales, conjuntos de datos geoespaciales, y también proporciona API (Interfaces de Programación de Aplicaciones) en JavaScript y Python, así como procesamiento del lado del servidor, para que los usuarios puedan realizar análisis a gran escala aprovechando la potencia de los servidores remotos de Google.

A partir del script recomendado en Ujaval (2023)Ujaval, G. (2023). Spatial thoughts. https://spatialthoughts.com/2023/01/18/automated-coastline-extraction-gee/ - January 18 2023.
, con una modificación parcial de los autores https://code.earthengine.google.co.in/d58594416af3d0c5eebc3a7e30efdfe7 se obtuvo el ráster base para el posterior geoprocesamiento. En síntesis, el script ejecutado realiza una composición vía GEE utilizando el método ImageCollection.median(), creando una colección de imágenes para las bandas Sentinel-2 a una resolución espacial de 10m (Azul, Verde, Rojo e Infrarrojo) para el período enero-marzo de 2025. Para cada pixel correspondiente se calculó la mediana de las cuatro bandas, devolviendo una única imagen compuesta que representa el valor central para cada píxel. Luego basado en la extracción del índice diferencial normalizado de agua (NDWI) (McFeeters, 1996McFeeters, S. K. (1996). The use of the normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17 (7), 1425-1432. https://doi.org/10.1080/0143116960894871
), y la clasificación por umbral (>0) se logra la matriz binaria (fig.1a).

La vectorización de esta imagen ráster se realizó en QGIS 3.40.5, sobre el sistema de referencia WGS 84, EPSG 4326. Se aplicó limpieza automática de todos los polígonos que se mostraban externos a la isobata de 200 m. Se creó un buffer interior al contorno litoral (2 km) y a partir de este, se rellenaron los agujeros interiores, que representan embalses y lagunas. El resto de los polígonos y anillos con conexión evidente al mar fueron revisados manualmente y editados si era requerido, contrastando el vector con imágenes satelitales bases que brinda Bing y Google, del complemento Quick map services en el software QGIS. Como la revisión manual fue exhaustiva, los polígonos nuevos respecto a modelos anteriores se contrastaron con varias imágenes para descartar si eran producto de nubes u otra interferencia. El producto resultante de bordes aserrados por efecto del pixelado se sometió a un suavizado final con desplazamiento del 35% y 4 iteraciones para una representación más ajustada a la geometría del contorno litoral (fig.1b).

Los cálculos para la determinación de áreas y perímetros se realizaron sobre proyecciones planas, una para la conservación de áreas (Albers Equal Area) y otras de tipo conforme, usualmente tratadas en el contexto cubano (Cuba N/Cuba S y UTM, 16/17/18). En estas proyecciones conformes donde el territorio abarca más de una, se trabajó con cada sector por separado reproyectado y luego se sumaron las métricas. También se hizo el cálculo sin reproyectar el vector con EPSG 4326, utilizando la función de cálculo directo de QGIS sobre el elipsoide de referencia WGS 84.

Para estimar la exactitud temática del modelo se utilizaron las métricas de exactitud global (overall accuracy) y coeficiente Kappa (Cohen, 1960Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37-46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104
), a partir de una matriz de confusión balanceada por clases (tierra/mar), construida con 358 puntos de validación en campo. Para una mejor representatividad espacial del diseño de validación se incluyeron puntos georeferenciados por los autores durante la circunnavegación del archipiélago en el proyecto” Bojeo a Cuba” (Cubadebate. 2023, septiembre 29Cubadebate. (2023, septiembre 29). Bojeo a Cuba: Uno de los más importantes proyectos de las ciencias marinas de los últimos años. http://www.cubadebate.cu/noticias/2023/09/29/bojeo-a-cuba-uno-de -los-mas-importantes-proyectos-de-las-ciencias-marinas-de-los-ultimos-anos/
), y en varias áreas protegidas dispersas en ambas costas del territorio nacional.

Resultados y Discusión

Se obtuvo un modelo vectorial de tipo multipolígono, con el nombre “Costa_Cuba_2025”, versión 1.1.1, empaquetado en 536,5 Mb de formato geopackage (.gpkg), válido para representar la línea de costa de la República de Cuba hasta una escala de 1:25000. Con acceso público y disponible desde el 2025/11/14 bajo licencia CC BY-SA 4.0 en https://doi.org/10.5281/zenodo.17611964, el fichero contiene los metadatos necesarios para información adicional. La República de Cuba es el nombre de la nación que incluye todo el archipiélago formado por la mayor isla de Las Antillas (Cuba), la Isla de la Juventud y numerosos cayos e islotes que en nuestro estudio sobrepasan los 20000, donde prevalecen las comunidades de manglares.

La delimitación de cuerpos de agua y tierra es un tema ampliamente abordado y en continua evolución en el procesamiento geomático a partir de las mejoras en teledetección (McFeeters, 1996McFeeters, S. K. (1996). The use of the normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17 (7), 1425-1432. https://doi.org/10.1080/0143116960894871
; Moore, 2000Moore, L. J. (2000). Shoreline mapping techniques. Journal of coastal research, 111-124.
; Feyisa et al., 2014Feyisa, G. L., Meilby, H., Fensholt, R., Proud, S. R. (2014). Automated Water Extraction Index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery, Remote Sensing of Environment, Vol. 140, 23-35. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.08.029.
; Maglione et al., 2014Maglione, P., Parente, C. & Vallario, A. (2014). Coastline extraction using high resolution WorldView-2 satellite imagery. European Journal of Remote Sensing, 47(1), 685-699.
; Choung, Y. J, 2015Choung, Y. J. (2015). Mapping 3D Shorelines Using KOMPSAT-2 Imagery and Airborne Lidar Data. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 33(1), 23-30.
; Choung, Y. J. & Jo, M.H, 2017Choung, Y.-J. & Jo, M.-H. (2017). Comparison between a Machine-Learning-Based Method and a Water-Index-Based Method for Shoreline Mapping Using a High-Resolution Satellite Image Acquired in Hwado Island, South Korea. Journal of Sensors, 2017, 13. https://doi.org/10.1155/2017/8245204
; Torres et al., 2020Torres, L. M. & Hernández, Y. (2020). Modelado geoespacial de la línea de costa en áreas vulnerables al cambio climático. Revista de Ciencias Ambientales, 54(1), 23-38. https://doi.org/10.15359/rca.54-1.2
). En el país existen varios modelos del contorno litoral y metodologías para definirla que han sido publicados (NC, 1984Norma Cubana (1984). Geodesia y cartografía: Mapas Topográficos a escala 1:25 000; 1:50 000 y 1:100 000. Especificaciones de Calidad, 13-10. Geodesia y Cartografía C.F.R.
; ICGC & IG-ACC, 1989Instituto Cubano de Geodesia y Cartografía (ICGC) & Instituto de Geografía de la Academia de Ciencias de Cuba (IG-ACC). (1989). Mapas generales y de referencia. En Nuevo Atlas Nacional de Cuba. La Habana. 232 p.
; Álvarez & González, 2019Álvarez, M. & González, D. (2019). Uso de imágenes satelitales Sentinel-2 para la delimitación costera en Cuba. Revista Geomática Latinoamericana, 17(3), 88-102.
; IGT, 2020Instituto de Geografía Tropical (IGT). (2020). Atlas Nacional de Cuba LX_2020. La Habana. 140 p
; Tamarit et al., 2012Tamarit, I., Díaz, L., Ribot, M., Piedra, F., Molina, B., Fernández, D., Mendes, S. & Toledo, M. (2012). Cartografía digital de los ecosistemas costeros para la planificación y gestión de las Áreas Protegidas de Cuba. Mapping, 151, 86-95. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3833791
; Olivera, 2015Olivera Acosta, J. (2015). Determinación de la línea de costa a partir del procesamiento digital de imágenes Landsat. IGT. https://1library.co/es/download/880663965441458178
; Ojeda et al., 2020Ojeda Martínez, D., Martínez Fernández, P., Matamoros Fombellida, P. C., Morejón González, M., Álvarez Portal, R., Labori de la Rosa, K. (2020). Cuba surface estimation from shoreline mapping, generated by Sentinel-2 image processing. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLIII-B3-2020, 175-182. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-175-2020
), otros permanecen en el ámbito de grupos técnicos institucionales, y algunos están en desarrollo (Olivera, 2025 com. pers). Sin embargo, el hecho de no existir un repositorio oficial que establezca el fácil acceso al vector en sí, facilita que investigadores no siempre vinculados a la geomática trabajen capas de inestimable valor sin metadatos, con modificaciones del original desconocidas, y luego se conviertan en base de estadísticas de análisis sin siquiera mencionar el origen, escalas y actualidad. El desarrollo de la cartografía temática para el estudio, inventario y administración de los recursos naturales y la protección del medio ambiente es, sin lugar a dudas la tarea más compleja e interdisciplinaria que tienen los geógrafos y cartógrafos cubanos para los próximos años (ICGC & IGT, 1989Instituto Cubano de Geodesia y Cartografía (ICGC) & Instituto de Geografía de la Academia de Ciencias de Cuba (IG-ACC). (1989). Mapas generales y de referencia. En Nuevo Atlas Nacional de Cuba. La Habana. 232 p.
).

La superposición de esta capa sobre los servicios disponibles online de imágenes satelitales de alta resolución en las plataformas Bing y Google, brinda una certeza visual rápida del ajuste que se logra (fig. 2). La detección del límite costero resulta más precisa para zonas de costa rocosa (fig. 2a), donde la interfaz tiene mayor contraste de tonalidades y son topográficamente altas (Iturralde, 2013Iturralde Vinent, M. A. (2013). Tipología y evolución de las zonas costeras de Cuba. RedCiencia. http://www.redciencia.cu/geobiblio/paper/2013_iturralde_tipologia%20zonas%20costeras.pdf
), respecto al nivel superficial del mar. Por ello, las zonas más variables, al compararse con modelos similares como el de Ojeda et al. (2020)Ojeda Martínez, D., Martínez Fernández, P., Matamoros Fombellida, P. C., Morejón González, M., Álvarez Portal, R., Labori de la Rosa, K. (2020). Cuba surface estimation from shoreline mapping, generated by Sentinel-2 image processing. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLIII-B3-2020, 175-182. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-175-2020
, radican en acumulaciones someras de sedimentos fangosos o arenosos (playas) y médanos rocosos, pues el momento de adquisición de la imagen a procesar es crítico teniendo en cuenta que la marea es un fenómeno oscilatorio que expone o inunda superficies cambiando constantemente el contorno del litoral.

El análisis de la información geoespacial del vector resultante destaca en los atributos de superficie (área) y perímetro (línea de costa) de los polígonos definidos (tablas 1 y 3), calculados para varias proyecciones y sobre el modelo elipsoidal directamente.

Se destaca la similitud del estimado para el área de superficie emergida, por lo que se infiere que las distorsiones entre proyecciones para el cálculo han sido minimizadas para el área de estudio. Se asumen los valores calculados sobre Albers Equal Area como los más exactos, pues como es equidistante la proyección, no debe deformar las áreas representadas.

Un análisis cronológico de estimaciones publicadas por Núñez-Jiménez (2014)Núñez-Jiménez, A. (2014). El archipiélago cubano. Fundación Antonio Núñez Jiménez, de la Naturaleza y el Hombre. Editorial Científico-Técnica, 311 p.
y otras más recientes, sugiere que, con la modernización de los métodos de trabajo, se tiene en la actualidad un valor del área con mayor exactitud respecto al tamaño real de nuestras islas, que en el siglo pasado (tabla 2). Las principales limitaciones en el modelo actual deben asociarse a los diferentes instantes donde se toman las imágenes por el satélite que representan variaciones de la marea fuera de control en este estudio.

Las proyecciones conformes preservan los ángulos y las formas locales, lo que las hace óptimas para cálculos de longitudes y perímetros, por ello asumimos los valores calculados y sumados para los sectores correspondientes de UTM que cubren el archipiélago, con el datum WGS84 como los más exactos para describir la línea de costa cubana. Aquí debemos resaltar que todos los valores obtenidos en este estudio respecto a las longitudes litorales del país, son muy superiores a las que se ofrecen en el “Anuario Estadístico” del país que se han mantenido por más de una década sin variación. Por ejemplo, los 8517,67 km estimados para la Isla de Cuba por nuestro modelo (tabla 3), dista considerablemente de la cifra de 5746 km que es el dato oficial con que trabaja el país (ONEI, 2024ONEI (2024). Anuario Estadístico de Cuba. In Territorio (Ed.). República de Cuba: Oficina Nacional de Estadísticas e Información.
). Ojeda et al. (2020)Ojeda Martínez, D., Martínez Fernández, P., Matamoros Fombellida, P. C., Morejón González, M., Álvarez Portal, R., Labori de la Rosa, K. (2020). Cuba surface estimation from shoreline mapping, generated by Sentinel-2 image processing. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLIII-B3-2020, 175-182. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-175-2020
usando también el NDWI sobre imágenes Sentinel del año 2016, ya habían estimado valores superiores a los 8200 km para la costa cubana.

Es lógico pensar que modelos construidos a partir de imágenes de alta resolución espacial, ofrezcan mayor cantidad de irregularidades y accidentes en la representación de una línea costera que a otras escalas podían tener segmentos más rectilíneos. Este carácter fractal de la línea de costa (Olivera, 2015Olivera Acosta, J. (2015). Determinación de la línea de costa a partir del procesamiento digital de imágenes Landsat. IGT. https://1library.co/es/download/880663965441458178
) determina diferencias importantes para encontrar un valor absoluto de su longitud, por lo que sugerimos que para futuras investigaciones donde se involucre la zona costera a escala regional o local con escala de trabajo 1:25000, se considere este modelo de 2025 como base en materia de métricas y actualizaciones.

En cuanto a la precisión del modelo se obtuvo un valor de exactitud global de 94,1 % y un coeficiente Kappa de 0,88, lo cual indica un acuerdo muy bueno entre las predicciones y los valores reales.

Conclusiones

El modelo propuesto representa el litoral costero cubano en el primer trimestre del 2025. Fue creado a partir de métodos semiautomáticos de teledetección y geoprocesamiento espacial, con precisión temática aceptable para ser útil en el desarrollo de la cartografía ambiental del archipiélago.

El contorno litoral estimado para el país refleja una interfaz tierra-mar más extensa y compleja, a considerar en futuros estudios ambientales.

Referencias bibliográficas