UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSE DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERIA
INGENIERIA CATASTRAL Y GEODESIA
ANALISÍS MULTITEMPORAL DE LA DEFORESTACIÓN DEL PÁRAMO DE SUMAPAZ, POR
MEDIO DE IMÁGENES LANDSAT TM Y LANDSAT OLI/TIRS DEL AÑO 2002 AL 2017
ELIANA CATHERINE SANDOVAL BAYONA
KAREN ALEJANDRA GARCIA RODRIGUEZ
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSE DE CALDAS
FACULTAD DE INGENIERIA
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BOGOTA
2018
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ANALISÍS MULTITEMPORAL DE LA DEFORESTACIÓN DEL PÁRAMO DE SUMAPAZ, POR
MEDIO DE IMÁGENES LANDSAT TM Y LANDSAT OLI/TIRS DEL AÑO 2002 AL 2017
ELIANA CATHERINE SANDOVAL BAYONA
KAREN ALEJANDRA GARCIA RODRIGUEZ
Trabajo de Grado presentado como opción parcial para optar al título de Ingeniera
Catastral y Geodesta
TUTOR
MIGUEL ANTONIO AVILA
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BOGOTA
2018
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Contenido
1. INTRODUCCIÓN .............................................................................................................................. 5
2. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA ........................................................................................................ 7
3. OBJETIVOS ....................................................................................................................................... 8
3.1 GENERAL: .................................................................................................................................. 8
3.2 ESPECIFICOS: ............................................................................................................................. 8
4. JUSTIFICACIÓN ................................................................................................................................ 9
5. MARCO TEORICO .......................................................................................................................... 10
5.1 PÁRAMO: ................................................................................................................................ 10
5.2 PÁRAMO DEL SUMAPAZ......................................................................................................... 10
5.3 TELEDETECCIÓN: ..................................................................................................................... 11
5.4 SENSORES REMOTOS .............................................................................................................. 12
5.3 IMÁGENES SATELITALES ......................................................................................................... 13
5.5 COBERTURAS TERRESTRES ..................................................................................................... 13
5.6 USO Y COBERTURA CORINE LAND COVER .............................................................................. 13
5.7 SOFTWARE DE PROCESAMIENTO ........................................................................................... 14
5.7 SISTEMA DE INFORMACION GEOGRAFICA ............................................................................ 14
6. ESTADO DEL ARTE ......................................................................................................................... 15
7. ANTECEDENTES ............................................................................................................................. 20
8. METODOLOGIA ............................................................................................................................. 22
8.1 ÁREA DE ESTUDIO. .................................................................................................................. 22
8.2 PROCESO DE SELECCIÓN DE IMÁGENES................................................................................. 23
8.2.1 COMPONENTES DE LAS IMÁGENES. ............................................................................... 23
8.3 PROCESAMIENTO DE LAS IMÁGENES: ................................................................................... 23
8.4 RECORTE DE LAS IMÁGENES: ................................................................................................. 24
8.5 MEJORAMIENTO DE CONTRASTE: .......................................................................................... 24
8.5.1 GAPS................................................................................................................................. 24
8.6 PROCESO DE INTERPRETACIÓN: ............................................................................................. 24
8.7 CLASIFICACIÓN SUPERVISADA Y NO SUPERVISADA. ............................................................. 24
8.8 ANÁLISIS MULTITEMPORAL. .................................................................................................. 25
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9. DESARROLLO DE LA PROPUESTA ................................................................................................. 26
10. RESULTADOS ............................................................................................................................... 32
11. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ..................................................................................... 40
Referencias ....................................................................................................................................... 42
INDICE DE ILUSTRACIONES
Ilustración 1 Imagen Landsat 7 TM, 2002 ____________________________________________________ 26 Ilustración 2: Imagen Landsat 7 TM, 2005 . ___________________________________________________ 26 Ilustración 3: Imagen Landsat 7 TM, 2009 ____________________________________________________ 26 Ilustración 4: Imagen Landsat 7 TM, 2013 ____________________________________________________ 27 Ilustración 5: Imagen Landsat 7 TM, 2017 ____________________________________________________ 27 Ilustración 6 : Imagen Recortada, Paramo del Sumapaz _________________________________________ 27 Ilustración 7: Imagen Procesada, Paramo del Sumapaz _________________________________________ 28 Ilustración 8: Imagen, Niveles Digitales de Vegetación- NDVI ____________________________________ 29 Ilustración 9: Imagen, zonas de entrenamiento ________________________________________________ 29 Ilustración 10: Imagen Resultado de Clasificación supervisada ___________________________________ 30 Ilustración 11 Salida grafica de resultados año 2002 ___________________________________________ 32 Ilustración 12 Salida grafica de resultados año 2005 _____________________ ¡Error! Marcador no definido. Ilustración 13 Salida grafica de resultados año 2009 ___________________________________________ 34 Ilustración 14 Salida grafica de Resultados año 2013 _____________________ ¡Error! Marcador no definido. Ilustración 20 Salida grafica de Resultados año 2017 __________________________________________ 39
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1. INTRODUCCIÓN
Sumapaz es el páramo más extenso del mundo, considerado como uno de los grandes
centros de diversidad de plantas en el mundo, por tener representación de más de 200
géneros de plantas vasculares y un buen porcentaje de plantas endémicas. Franco y
Betancur (1999) registraron 860 especies de plantas en la región, entre angiospermas,
pteridofitos y briofitos. Los datos más recientes y depurados por los mismos autores
arrojan un total de 897 especies de plantas vasculares y no vasculares, distribuidas en 380
géneros y 148 familias. La región del Sumapaz es uno de los sitios de alta montaña más
ricos en especies y géneros de Colombia y del mundo. Sin embargo, se sabe que faltan aún
muchos sectores del Sumapaz por explorar y conocer (Alcaldía Mayor de Bogotá, 2011). [1]
El cambio de coberturas y uso del suelo es un proceso dinámico, que generalmente es
originado de manera antrópica y que cada vez es más notoria en suelos que son
considerados de protección como paramos, cuencas hidrográficas, bosques y en general
suelos que son de gran importancia para los seres humanos puesto que proveen recursos
cuyo valor es incalculable.
Estos procesos de cambio son cada vez mayores y ocurren con rapidez, generando la
perdida de la cobertura boscosa y disminución en cantidad y calidad del recurso hídrico y
suelo; afectando de esta manera a las comunidades que viven en las cuencas. En la zona
andina y amazónica, los bosques nativos han sido sobreexplotados por los asentamientos
poblacionales en las principales cuencas hidrográficas, donde se ha cambiado la vocación
del suelo por otros no aconsejables ambientalmente. [2]
El páramo de Sumapaz siempre ha presentado múltiples conflictos socio ambientales. Se
tiene registro que, desde el periodo colonial y republicado, se dio inicio a la explotación
del páramo. A través de sus bosques de quina, luego la ganadería, la producción de papa y
la explotación de los bosques de madera con destino al mercado bogotano. Uno de los
problemas que se suma en la actualidad es la presencia del batallón de alta montaña del
Sumapaz, debido a que, según la asociación comunal del mismo, “por cada 4 soldados se
tumban 20 frailejones para usar sus hojas como camas o cobijas. Además, las 28 cuencas y
sub cuencas hidrográficas que se desprenden del páramo han sido contaminadas por
heces, baterías de radio de comunicaciones, comida, plástico y armamento. De igual
manera cuando el ejército lanza bombas lo hace desde una pequeña tanqueta a 2 o 3
kilómetros de distancias, cuando la bomba cae, destruye por lo menos 25 metros de
montaña. Arrasa con animales y selva, queda un boquete oscuro y humeante”. [3]
Las consecuencias de los cambios indebidos del uso del suelo y la vocación directa sobre el
uso del suelo generan daño a las comunidades que adquieren recursos básicos vitales de
estas zonas. Si nos referimos a las personas que se abastecen directamente de paramos y
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cuencas hídricas cercanas que dé él se desprenden. No obstante, la fauna y flora se ven
afectados con la desaparición y destrucción de estos ecosistemas de allí la importancia de
realizar un análisis multitemporal donde se puedan evaluar y contabilizar los daños, las
causas, consecuencias y posibles soluciones.
En el siguiente documento se presenta un análisis multitemporal del páramo de Sumapaz
sobre la cobertura boscosa y las especies endémicas, que han disminuido y desaparecido a
través del tiempo, desde el año 2002 hasta la fecha; y a partir de esto revisar las
principales consecuencias que se pueden presentar en los municipios y sectores que se
abastecen de agua a partir de este.
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2. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
La problemática abordada en este proyecto es la deforestación y pérdida de la cobertura
vegetal en el páramo de Sumapaz. Estas son especies endémicas con rosetas caulosences;
especies monocaules pertenecen en su mayor parte a los géneros Espeleita y Espeletíopsis
[4]. En la actualidad cuenta con dos ejemplares que se encuentran en categoría global
vulnerable (VU); como lo son Espeletia Cabrerensis y Espeletia Lapirophila y dos en peligro
crítico: Espeletia Cayetana y Espeletia Chocontana; causada por la transformación de su
hábitat natural (los páramos y subpáramos), en zonas de uso agrícola y ganadero, aunque
el cambio climático también se considera un factor de amenaza [5]. Adicionalmente,
desde hace un poco más de diez años se empezó a reportar un conjunto de plagas que
estaban afectando gravemente a los frailejones. Desde entonces el problema se ha
agudizado, y tiene en vilo a poblaciones de frailejones en todo su rango de extensión,
desde Venezuela hasta Ecuador. Se trata de una herbívora intensa, en la que se reportan
hongos (Penicillumsp.) y algunas especies de polillas: las polillas pluma (Hellinsia,
Pterophoridae) y larvas de polilla llamadas gusanos cortadores (Noctuidae) [6].
Los Frailejones, son los encargados de la captación, almacenamiento y regulación de agua.
Asimismo, ayudan a regular el recurso hídrico con sus médulas esponjosas y su abundante
necromasa acumulada en el tallo. Además, proporcionan hábitat y alimento a más de 150
especies, incluyendo insectos, moluscos, anfibios, reptiles, aves, y mamíferos. Numerosas
especies de insectos cohabitan dentro de sus capítulos (inflorescencias), y se han
registrado decenas de potenciales polinizadores. Incluso sus hojas y tallos son usados
como alimento por orugas de polillas, insectos barrenadores, coleópteros e incluso
mamíferos como la boruga de páramo. La eliminación de los frailejones del páramo, por
ejemplo, a través de quemas reiteradas, destruye completamente estas redes tróficas, y
conduce a un deterioro significativo del ecosistema de páramo [6]. Al mismo tiempo
afectan los frailejones con la pérdida de la manta de las hojas viejas, y afectan
directamente el ciclo de nutrientes prácticamente cerrado de estas plantas. A largo plazo,
las rosetas de tronco; quemado son menos vitales y se mueren temprano. El efecto del
fuego hace que el ganado fácilmente entre en el terreno y cause la tumba de los troncos.
Las plántulas que han sobrevivido al fuego terminan pisoteadas [4].
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3. OBJETIVOS
3.1 GENERAL:
Establecer un inventario de la cobertura del suelo durante los años 2002 a 2017 mediante
el uso de la metodología Corine Land Cover a escala 1:100.000 [7].
3.2 ESPECIFICOS:
Definir las principales causas de deforestación que se presentan en el páramo de
Sumapaz y así mismo sus consecuencias.
Establecer las coberturas encontradas mediante la aplicación de la metodología
Corine Land Cover durante los años 2002 a 2017 para cuantificar la deforestación
del páramo.
Generar cinco productos cartográficos con base en los resultados obtenidos, a
partir de la metodología aplicada.
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4. JUSTIFICACIÓN
En el parque nacional natural Sumapaz se encuentran dos de los principales ecosistemas
de las montañas tropicales: el páramo y los bosques Andinos; en estos últimos se
encuentran las franjas de vegetación de bosque alto Andino, Andino y Sub andino. Este
abarca aproximadamente el 43 % del complejo de paramos más grande del mundo, el
complejo de cruz verde – Sumapaz, el cual según datos del instituto Alexander von
Humboldt (2012), tiene una extensión total de 333420 hectáreas de las cuales solo 142112
hectáreas se encuentran protegidas bajo la figura del parque natural Sumapaz.
Una de las funciones principales de los ecosistemas que protege el parque es la regulación
hídrica de las cuencas altas de los ríos Tunjuelo, Sumapaz, Blanco, Ariari, Guape, Duda y
Cabrera como oferentes de servicios ecosistémicos para el distrito capital y los
departamentos del meta, Huila y Cundinamarca.
La zona de estudio es uno de los sitios de alta montaña más rico en géneros y especies de
flora colombiana, ya que posee un gran número de organismos, muchos de ellos
endémicos que hacen del parque un reservorio importante de diversidad biológica,
ecológica y genética. [8]
Por esto es de vital importancia revisar y comparar mediante un análisis multitemporal la
cobertura del suelo en el páramo aplicando los conocimientos adquiridos en la carrera y
así conocer de manera eficiente y cuantitativa la disminución de la cobertura en estudio.
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5. MARCO TEORICO
5.1 PÁRAMO:
El páramo colombiano se encuentra en nuestras cordilleras entre las altas montañas
andinas y las cimas cubiertas de nieve perpetua, franja está bien definida que constituye
el ecosistema Paramo único en el planeta y exclusivamente Grancolombiano. [9]
Los páramos son importantes centros de endemismo de flora y fauna, contribuyen en la
fijación de carbono a través de la necro masa adherida a las plantas, cumplen importantes
funciones culturales y económicas las cuales dependen de las culturas de los grupos
humanos que los habitan, prestan múltiples servicios ambientales y cumplen
importantísimas funciones naturales, relacionadas con su capacidad de interceptar
almacenar y regular los flujos hídricos superficiales y subterráneos, condiciones que dan el
valor estratégico al paramo. [10]
Colombia cuenta con gran variedad de paramos de gran extensión, esto es un gran
llamativo en cuanto a fauna ecosistémica, uno de ellos es el páramo de Sumapaz el cual ha
sido llamado el páramo más grande del mundo.
5.2 PÁRAMO DEL SUMAPAZ
Su extensión de más de 150.000 hectáreas se constituye en el páramo más grande del
mundo. Dentro de él nacen diversos ríos, constituyéndose en una gran fuente hídrica para
Colombia. También cuenta con una gran variedad de fauna y flora típicas de los páramos,
de las cuales podemos mencionar: osos de anteojos, venados, águilas, cóndores, tucanes,
colibríes, conejos, frailejones de gran tamaño, musgos, pajonales [11]
En este páramo se encuentran entre 25 géneros de flora endémica y plantas vasculares
entre las cuales se encuentran Aragoa Corrugatifolia Diplotephium fosberi, Draba serícea,
Cuatrecasana, Espeletia cabrerensis entre ellas se registraron más de 808 especies entre
angiospermas, pteridofitos y musgos. [12]
El páramo de Sumapaz se encuentra localizado en el Distrito Capital, Cabrera, Gutiérrez,
Arbeláez, San Bernardo y Pasca en el departamento de Cundinamarca; En el
departamento de Meta se encuentran los municipios de Acacias, Guamal y San Luis de
Cubarral y por último en el departamento del Huila se encuentra el municipio de
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Colombia. Cuenta con poblaciones cercanas como lo son Usme (localidad 20 del municipio
de Bogotá), Nazareth y San Juan de Sumapaz; Su temperatura varía desde los 19° C hasta
los 2° C en alturas de 1500 m.s.n.m. y 4300 m.s.n.m. respectivamente.
En esta zona, llueve o cuenta con una precipitación promedio de 1.248 mm anuales hacia
la laguna de Chisacá en el norte; de 1.300 a 2.400 mm en el páramo de la vertiente
oriental hasta los 3500 m y de 800 a 1000 mm en las cimas; y entre 3500 y 4000 mm en la
vertiente oriental. [13]
Las principales vías de acceso parten desde Bogotá, pasando por la localidad 20 de este
municipio, atravesando las poblaciones de Nazareth y San Juan de Sumapaz se llega a la
zona norte del complejo páramo.
5.3 TELEDETECCIÓN:
El espectro de la radiación electromagnética [14] es imperceptible para el ojo humano,
debido a que este percibe luz visible con rangos de longitud de onda de 380 a 780 nm,
dada esta Limitación el ser humano en su espíritu de exploración se vio a la necesidad de
recurrir a herramientas que dieran un espectro más amplio para la observación, por esto
se produjeron los sensores, con los cuales se ha permitido extender el dominio de
exploración para una interacción mucho más amplia con el visible hasta las microondas.
La observación remota de la superficie terrestre constituye el marco de estudio de la
teledetección, la teledetección no engloba solo los procesos que permiten obtener una
imagen desde el aire o el espacio sino también su posterior tratamiento, en el contexto de
una determinada aplicación. [15]
La aplicación a esta nueva exploración dio origen a la invención de sensores remotos que
permitieran captar información a pesar de no estar en el lugar donde se realiza la captura,
lo que hoy se conoce como la teledetección, La teledetección es el sistema integral de
captura de información territorial (a partir de la radiación electromagnética captada por el
sensor) que se emplea cada día con mayor asiduidad para la captura tanto de información
temática (medioambiental), como de información topográfica (MDT, Planimetría). [16].
Un sistema de teledetección espacial incluye los siguientes elementos [15]:
Fuente de energía, que supone el flujo energético detectado por el sensor, la
fuente de energía más importante es por supuesto la energía solar.
Cubierta terrestre, formada por distintas masas de vegetación, suelos, agua o
construcciones humanas que reciben la señal energética procedente de la fuente
de energía.
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Sistema sensor, compuesto por el sensor y la plataforma que lo sustenta, el cual
tiene como propósito captar la energía procedente de las cubiertas terrestres,
codificarla y grabarla o enviarla directamente al sistema de recepción.
Sistema de recepción- comercialización, en donde se recibe la información
trasmitida por la plataforma, se graba en un formato y se distribuye a los
intérpretes.
Interprete, que analiza esa información- normalmente en forma de imágenes
analógicas o digitales.
Usuario final, encargado de analizar el documento fruto de la interpretación, así
como de dictaminar sobre las consecuencias que dé él se deriven.
Entre la Tierra y el sensor existe una interacción energética, ya sea por reflexión de la
energía solar o de un haz energético artificial, ya por emisión propia. [15]
Por tanto, este es un método muy importante para la detección de diferentes coberturas
de uso del suelo esto para identificar plenamente características de la vegetación en
diferentes firmas espectrales y su comportamiento, esto es muy útil a la hora de
discriminar y cuantificar variedad de plantas, más en el proyecto que se desarrolla en el
presente documento.
5.4 SENSORES REMOTOS
Los instrumentos de teledetección son principalmente de 2 tipos: activo y pasivo. Los sensores activos proporcionan su propia fuente de energía para iluminar los objetos que observan. Un sensor activo emite radiación en la dirección del objetivo a investigar. El sensor luego detecta y mide la radiación que se refleja o retro dispersa del objetivo. Los sensores pasivos, por otro lado, detectan la energía natural (radiación) emitida o reflejada por el objeto o la escena que se observa. La luz solar reflejada es la fuente más común de radiación medida por sensores pasivos.
Sensores activos La mayoría de los sensores activos funcionan en la porción de microondas del espectro electromagnético, lo que los hace capaces de penetrar la atmósfera en la mayoría de las condiciones. Una técnica activa ve el objetivo desde cualquier extremo de una línea de base de longitud conocida. El cambio en la dirección de la vista aparente (paralaje) está relacionado con la distancia absoluta entre el instrumento y el objetivo.
Sensores pasivos Los sensores pasivos incluyen diferentes tipos de radiómetros y espectrómetros. La mayoría de los sistemas pasivos utilizados en aplicaciones de teledetección operan en las porciones visible, infrarroja, infrarroja térmica y de microondas del espectro electromagnético. [17]
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5.3 IMÁGENES SATELITALES
Una imagen satelital es el producto obtenido por un sensor instalado a bordo de un
satélite artificial mediante la captación de la radiación electromagnética emitida o
reflejada por un cuerpo celeste, producto que posteriormente se transmite a estaciones
terrenas para su visualización, procesamiento y análisis. [18]
Existen diferentes tipos de imágenes satelitales, dependiendo del tipo de sensor y de la
finalidad de captación con la que fue construido. Desde las primeras cámaras
fotográficas instaladas en satélites en la década de los '60 hasta los más sofisticados y
sensibles sensores hiperespectrales del día de hoy. Existe una muy amplia gama de
imágenes satelitales que hoy se utilizan en las más diversas áreas, dependiendo de
su resolución espacial así como de la información espectral que poseen; desde el
espionaje militar, el monitoreo del cambio climático, monitoreo de incendios e
inundaciones, seguimiento de huracanes y tifones, evaluaciones multiespectrales de
vegetación. [18]
5.5 COBERTURAS TERRESTRES
La "Cobertura" de la tierra, es la cobertura (bio) física que se observa sobre la superficie
de la tierra (Di Gregorio, 2005), en un término amplio no solamente describe la vegetación
y los elementos antrópicos existentes sobre la tierra, sino que también describen otras
superficies terrestres como afloramientos rocosos y cuerpos de agua. [7]
5.6 USO Y COBERTURA CORINE LAND COVER
“La metodología Corine Land Cover, es una metodología francesa adaptada por el
Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) y el Instituto de Hidrología, Meteorología y
Estudios Ambientales (Ideam) para Colombia; consiste en la evaluación de coberturas de
la tierra mediante el uso de imágenes satelitales tipo Landsat.” [19]
Es un proceso de consolidación de una propuesta metodológica para realizar la
caracterización de las coberturas naturales y antropizadas presentes en el territorio
colombiano. Ésta permite unificar los criterios, conceptos y métodos para conocer cómo
está cubierto el país, a partir de la adaptación realizada de la metodología europea
CORINE Land Cover a nuestro entorno. [20]
Las coberturas de la tierra proporcionan información fundamental para diversos procesos
nacionales como los mapas de ecosistemas, conflictos de uso del territorio, ordenación de
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cuencas y del territorio, seguimiento a la deforestación de los bosques, y los inventarios
forestales, sólo por citar algunos. La leyenda nacional para la zonificación de las
coberturas de la tierra a escala 1:100.000 adaptada al territorio colombiano proporciona
las características temáticas que el país requiere para el conocimiento de sus recursos
naturales, para la evaluación de las formas de ocupación y apropiación del espacio
geográfico, así como para la actualización permanente de la información, con lo cual se
facilitan los procesos de seguimiento de los cambios y la evaluación de la dinámica de las
coberturas terrestres. [20]
5.7 SOFTWARE DE PROCESAMIENTO
El software de procesamiento es una herramienta utilizada para el proceso y análisis de
imágenes geoespaciales. En este proyecto se utilizaron dos software que se describen a
continuación
Envi: es un software multiplataforma, especializado en el procesamiento y análisis de
imágenes geoespaciales, además soporta imágenes obtenidas de numerosos tipos de
satélites y sensores aerotransportados, incluyendo pancromáticos, multiespectrales,
hiperespectrales, radar, lidar, térmico y más. ENVI proporciona herramientas de pre-
proceso automático que permiten obtener información fácil y rápida.
ArcGIS: es uno de los sistemas más utilizados a nivel mundial en el procesamiento y
análisis de imágenes geoespaciales, permite recopilar, organizar, administrar, analizar,
compartir y distribuir información geográfica. Además, admite publicar la información
geográfica para que esté accesible para cualquier usuario.
5.7 SISTEMA DE INFORMACION GEOGRAFICA
“Es una integración organizada de hardware, software y datos geográficos diseñada para
capturar, almacenar, manipular, analizar y desplegar en todas sus formas la información
geográficamente referenciada con el fin de resolver problemas complejos de planificación
y de gestión”. [21]
El SIG funciona como una base de datos con información geográfica (datos alfanuméricos) que se encuentra asociada por un identificador común a los objetos gráficos de un mapa digital. De esta forma, señalando un objeto se conocen sus atributos e, inversamente, preguntando por un registro de la base de datos se puede saber su localización en la cartografía. La razón fundamental para utilizar un SIG es la gestión de información espacial. El sistema permite separar la información en diferentes capas temáticas y las almacena independientemente, permitiendo trabajar con ellas de manera rápida y sencilla, y facilitando al profesional la posibilidad de relacionar la información existente a través de la topología de los objetos, con el fin de generar otra nueva que no podríamos obtener de otra forma. [21]
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6. ESTADO DEL ARTE
Para la revisión del estado del arte en análisis multitemporales se consideró documentos
que brindaron soporte y manejaran la misma estructura, metodología e insumos para
realizar el análisis multitemporal del proyecto que se ejecuta en el presente documento.
El primer documento que se revisó es un trabajo de grado que se titula “ANÁLISIS
MULTITEMPORAL DEL RETROCESO GLACIAR DE LA SIERRA NEVADA DEL COCUY UBICADA
EN LOS DEPARTAMENTOS DE BOYACÁ Y ARAUCA ENTRE LOS AÑOS 1992, 2003 y 2014.”
Presentado por Jeimy Carolina Peña Suárez, quien es de profesión Ingeniera Catastral y
Geodesta, en el año 2015, y cuyo objetivo principal era “establecer y clasificar firmas
espectrales aplicando conocimientos de interpretación de imágenes, teledetección,
Geomática y demás utilizando metodologías de corrección atmosférica, clasificación
supervisada, filtros y diferentes algoritmos, obteniendo así la clasificación espectral
convirtiéndola en datos vectoriales para calcular el área glaciar y por ultimo realizar
estadísticas de su comportamiento y dar el resultado del porcentaje de área de perdida
glaciar del nevado del cocuy en los últimos años [22]” y el objetivo principal del presente
documento es revisar la disminución de cobertura vegetal. Entonces dicho documento es
ideal en su desarrollo de metodología para revisar la desaparición de un atributo puntual.
Las imágenes utilizadas fueron 3 imágenes de Landsat TM, ETM y Landsat 8,
posteriormente emplearon el software PCI Geomatics y se creó el archivo en .PCIDSK y se
realizó el .PIX para cada imagen, a las cuales previamente se les fusionaron las bandas, y
les configuraron los parámetros para la corrección Atmosférica, una vez realizado esto a
las imágenes, se procedió con el recorte de las mismas, creando así una zona de estudio
delimitada, permitiendo un estudio detallado y disminuyendo tiempo de procesamiento.
En cuanto a la clasificación supervisada se utilizó el algoritmo Maximum Likehood
Preview, el cual permitió realizar una clasificación más precisa. Posteriormente el autor
realizó una conversión de datos Raster a Shape, se exportan los datos de tipo raster a
vector haciendo uso del software ArcGis el cual permite obtener atributos y generar
estadísticas.
Luego de obtener las estadísticas, se suman los polígonos que son de interés, en este caso,
los polígonos de glaciar para posteriormente sumar estas áreas mediante las herramientas
del software y obtener el área en metros cuadrados. Repetir el proceso con todas las
imágenes para determinar las áreas y verificar la disminución del atributo de interés en
determinados lapsos de tiempo.
El segundo documento que se revisó se titula “ANÁLISIS MULTITEMPORAL EN LA
COBERTURA BOSCOSA DE LA ZONA NORTE DEL DEPARTAMENTO DEL CHOCÓ, 1990 –
2014” y fue realizado por Erika Palacios Bermúdez en el año 2015, el cual fue elaborado
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como trabajo de grado para el programa de especialización en sistemas de información
geográfica de la Universidad de Manizales.
El objetivo principal del documento mencionado anteriormente es “Analizar
Multitemporalmente y Cuantificar los cambios de la cobertura Boscosa de la zona pacífico
norte.” Se encontró pertinente revisar dicho documento, debido a la similitud del
proyecto que se elabora, toda vez que se busca cuantificar una cobertura en una
determinada zona de estudio a través de los años, y el desarrollo del proyecto objeto de
este informe es revisar la disminución de una cobertura, específicamente de una especie
que se encuentra en nuestra zona de estudio.
La zona de estudio del documento revisado está localizada al noroccidente del
Departamento del chocó, conformada por tres municipios costeros; Nuquí, Bahia Solano y
Jurado teniendo un área total de 291.981 hectáreas aproximadamente. El documento
presenta una descripción detallada de la zona de estudio, donde se incluye el clima,
porcentaje de municipio implicado en la zona elegida, descripción del relieve, topografía y
geomorfología, ya que son temas implicados en la cobertura del suelo, pues de esto
depende la vegetación que se encuentra.
El autor de este documento estandarizó los datos para manejar los mismos sistemas de
coordenadas y usando el sistema de referencia geocéntrico para las américas, MAGNA-
SIRGAS, que garantiza la compatibilidad de las coordenadas colombianas con las técnicas
espaciales de posicionamiento. [23]
En cuanto a la recolección de datos se encontró que se buscaron fuentes primarias y
secundarias, se utilizaron imágenes satelitales a las cuales se les realizaron correcciones
geométricas, radiométricas, en el software ERDAS; Para obtener la mayor información de
las imágenes realizaron composiciones de color para lograr identificar las coberturas
objeto de estudio, y se encontró que la composición 4,5,2 y 4,5,3 son las mejores para
identificar la reflectancia de la clorofila en la biomasa, debido a que el coeficiente de
correlación es muy bajo.
Una vez el autor tuvo identificados los pixeles que contenían la información necesaria
para el proyecto, realizó una clasificación supervisada, con el fin de obtener resultados
más precisos, tomando muestras representativas de la metodología Corine Land Cover
para que el software encuentre los pixeles semejantes al proporcionado inicialmente,
como encontramos en el primer documento revisado fue necesario realizar una
conversión de datos Raster a Vector para lograr cuantificar la perdida de bosques, es
importante resaltar que para poder identificar las variables que afectaron los cambios de
la cobertura se consultaron documentos que relacionaron y evidenciaron casos que
conllevaron a la perdida de cobertura boscosa.
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Revisando un tercer documento titulado “ANALISIS DE LA PÉRDIDA EN LA COBERTURA
VEGETAL A PARTIR DE UN ESTUDIO MULTITEMPORAL 2007 - 2013 PARQUE NACIONAL
NATURAL ALTO FRAGUA INDI WASI” presentado por LISETH MARTINEZ y LISSA MARIA
RUIZ ORJUELA en el año 2016 como trabajo de grado de la especialización en gerencia de
recursos naturales de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Este documento
tenía como principal objetivo “Diseñar un sistema de información geográfica como
instrumento de planificación, e identificación de la posible pérdida en la cobertura vegetal
presentada en los años 2007 y 2013 en el Parque Nacional Natural Indi Wasi”. [24]
La investigación realizada por los Autores fue de tipo descriptivo, para dar a conocer las
condiciones asociadas a los cambios de cobertura vegetal, en el cual se revisaron fuentes
de información primaria y secundaria; Esto se ha encontrado en más documentos
revisados.
Definir el sistema de referencia espacial, es necesario porque al unir la imagen con el
shapefile de municipios o departamentos correspondientes a la ubicación geográfica de la
zona de estudio, se realiza un recorte de la zona de estudio para evaluar efectivamente lo
correspondiente al proyecto.
En el desarrollo de ese proyecto se aplicaron filtros para poder identificar las áreas donde
se presentó la perdida de cobertura boscosa, posteriormente, realizaron una clasificación
no supervisada para que el software identificara las diferentes firmas espectrales que se
pudieran encontrar, que quizá no serían percibidas por el intérprete, además “que no se
tenía información directa acerca de las coberturas vegetales que permita asignar niveles
de pixel a clasificaciones específicas” [24], en el desarrollo del proyecto usaron los
programas de software Envi y ArcGis. Y para el análisis multitemporal se realizó la
comparación de imágenes de diferentes periodos de tiempo para identificar mediante el
procesamiento de las imágenes para verificar la disminución y crecimiento de distintas
coberturas.
Para la generación de resultados realizaron “la ejecución de los geoprocesos planteados
como necesarios para identificar posibles cambios en la cobertura vegetal. Dichos
procesos involucran tanto la información vectorial, como la información raster
suministrada y obtenida. Al integrar variables como delimitación de proyectos mineros,
estudios de impacto potencial, vulnerabilidad ambiental, aspectos sociales y culturales
correspondientes a la población indígena de la zona, con la evidencia de cambios en la
cobertura vegetal soportada a partir de imágenes satelitales, es posible realizar
diagnósticos que faciliten la toma de decisiones relacionadas con protección, conservación
y recuperación de áreas degradadas”. [24]
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En otro de los documentos revisados se encontró que el objetivo principal era “Analizar
los cambios de la cobertura vegetal del Municipio del Distrito Central, por medio del
análisis multitemporal de imágenes satelitales LANDSAT de los años 1987 y 2006.” [25]
El documento lleva por título “ANÀLISIS MULTITEMPORAL DE LA COBERTURA VEGETAL
DEL MUNICIPIO DEL DISTRITO CENTRAL AÑOS 1987 Y 2006” presentado en el año 2012
por Olga Patricia Hernández Rodríguez para optar por el título de Máster en
Ordenamiento y Gestión del Territorio.
El Autor lo realizó utilizando dos imágenes satelitales TM y ETM+, años 1987 y 2006
obtenidas por los sensores Landsat 5 TM y Landsat 7 ETM+.
El documento pretendía revisar cómo ha cambiado el uso del suelo en 18,2 años y como
había afectado esto al ordenamiento territorial. Para el autor obtener estas estadísticas
realizo una clasificación supervisada con siete clases de acuerdo con la metodología
Corine Land cover en cada una de las imágenes; Sin embargo, realizo un análisis
multitemporal bastante extenso únicamente utilizando dos imágenes.
Previamente a la clasificación supervisada, realizaron todas las correcciones necesarias a
las imágenes para no perder información, y obtener la mayor cantidad de datos posibles
de las mismas, cabe resaltar que ellos realizaron el procesamiento de las imágenes en el
Software ERDAS IMAGINE 9.1, posterior mente se realizó la clasificación supervisada. Para
la verificación de los resultados de la clasificación se revisan las matrices de confusión, las
cuales cotejan la muestra de entrenamiento con los datos obtenidos por muestra exacta o
de verificación y así obtener un índice denominado kappa, para verificar la calidad de este
procedimiento.
Posterior mente se realiza una comparación de áreas para determinar las variaciones que
existieron desde el año 1987 y 2006, de esta forma comprobar los cambios de uso que se
pudieron presentar y como el trabajo de grado que realiza el autor está orientado al
ordenamiento territorial, compara con estadísticas, análisis de crecimiento poblacional, y
desarrollo de la economía.
Por último se revisó un documento titulado “ANÁLISIS MULTITEMPORAL DE LOS CAMBIOS
DE LA COBERTURA DE LA TIERRA E INCIDENCIA DEL CULTIVO DE PALMA EN EL TERRITORIO
DEL MUNICIPIO DE VILLANUEVA CASANARE” Presentado por LUIS HERNÁN GONZÁLEZ
BORRERO y ÁNGELA PATRICIA ROMERO RODRÍGUEZ, en el año 2013 y cuyo objetivo
principal es “Analizar los cambios de la cobertura de la tierra y las implicaciones de la
expansión del cultivo de palma de aceite en el municipio de Villanueva Casanare entre la
década de 2002 -2012.” [26]
Para el desarrollo de mencionado proyecto el autor utilizó imágenes Landsat 7 ETM, y
asignó un sistema de referencia, posteriormente se realizó una clasificación “haciendo
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uso del Sistema de Clasificación Corine Land Cover Colombia (CLCC); está es una
metodología adaptada por Colombia con el fin de consolidar una propuesta metodológica
que unifique criterios, conceptos y técnicas para realizar la caracterización de las
coberturas naturales y antropizadas presentes en el territorio colombiano (IGAC, 2010).”
[26]
Se encontró que el autor realizó una clasificación supervisada en el software ERDAS. En
este, verificó los cultivos, que según sus hipótesis hallaría en la zona de estudio, el
municipio de Villa nueva Casanare y como dicho trabajo de grado era de gestión
ambiental, se desarrolló sobre este contexto para dar enfoque al proyecto realizado.
“se utilizaron imágenes de satélite Landsat 7 ETM+, en dos temporalidades (2002-2012).
Para el análisis comparativo se tomó la interpretación y actualización de la cobertura de la
tierra realizada durante la fase de campo, y a partir de esta se determinó la variación
espacial de estas en el periodo de tiempo mencionado anteriormente, mediante el
software System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA), con la herramienta Land
Change Modelling, arrojando mapas temáticos de perdida (área remplazada por otros tipo
de cobertura), persistencia (área de No cambio), y ganancia (incremento del área de la
cobertura).” [26]
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7. ANTECEDENTES
De acuerdo con distintas fuentes consultadas se encontró que las principales
problemáticas del páramo del Sumapaz que fue declarado parque nacional en el año
1977. [27] son principalmente el cambio de uso del suelo tan invasivo para el mismo, pues
a pesar de ser un “suelo de protección” se llevan a cabo sobre este procesos prejudiciales,
pues los cultivos sobre estos requieren procesos como la deforestación que consiste en la
tala de frailejones, los cuales crecen un centímetro por año; la construcción de zanjas para
arar la tierra, el uso de fertilizantes, que una vez ocurren los procesos de lluvia lavan estos
químicos y contaminan las cuencas hidrográficas, y las quemas de los terrenos para
obtener mejores cosechas de cultivos de arveja y habas. [28]
No obstante, con todas las prácticas nocivas que se presentan, es importante mencionar
que en el municipio de Pasca, donde se encuentra la mayor extensión del páramo, se
tienen registros de ventas ilegales de madera (Pino Colombiano), que extraen de los
bosques andinos y alto andinos. [28]
Otra de las problemáticas que se presentan es esta zona son las visitas “ecológicas” que
recibe el parque, pues muchos de sus visitantes dejan mucha basura y contaminan el
ecosistema.
En el territorio del páramo del Sumapaz se encuentra la brigada 13 el ejército Nacional
que combate a las cuadrillas 51 y 53 de las FARC [29], y se tienen denuncios acerca de 28
cuencas hidrográficas que han sido en algún momento contaminadas por heces, baterías
de radios, comida, plásticos y armamento. Por si fuera poco, según la Asociación de Juntas
de Acción Comunal del Sumapaz, por cada cuatro soldados se tumban 20 frailejones para
usar sus hojas como camas o cobijas. [30]
“En el páramo del Sumapaz no solo se forman los ríos Sumapaz y Cuja, que abastecen de
agua a 10 municipios de Cundinamarca y Tolima, entre ellos Melgar y Carmen de Apicalá.
También nacen caudales como el Meta, el Ariari y el Guayabero (afluentes del río Orinoco),
unas 20 lagunas y la cuenca del río Tunjuelo, de la que toman el agua dos millones de
personas de cinco localidades de Bogotá.” [30]
En el año 2011 la Agencia Nacional de Licencias Ambientales aprobó una licencia de
exploración minera a una Petrolera canadiense y por acciones rápidas de los campesinos
se detuvo la exploración y explotación de minería en esta zona. [31]
En el año 2014 los campesinos de la provincia de Sumapaz pidieron que pararan las
exploraciones mineras en la zona, por tanto que tenían conocimiento de nueve proyectos
de minería que querían ejecutar en este territorio, y que por supuesto contaminarían las
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cuencas hidrográficas, degradarían el ecosistema y así mismo los servicios ecosistémicos
que prestan estos a los habitantes de la región, como campesinos, que alegaban necesitar
del agua que se produce en el páramo para sus cultivos, que además, “según ellos
representan el 14% de la producción alimentaria del país, debido a que de allí nacen los
ríos Sumapaz y Cuja, que abastecen de agua a 10 municipios de Cundinamarca y Tolima.
Además “nacen otros como el Meta, el Ariari y el Guayabero (afluentes del Orinoco), unas
20 lagunas y la cuenca del río Tunjuelo.” [31] Además, los métodos de exploración
utilizados, como la sísmica son muy invasivos para este territorio que también está
afectado por una falla geológica.
Nuevamente en el año 2013 y 2014 hubo un proyecto de exploración a cargo de la
compañía Alange energy, la cual estaba realizando exploración por sísmica [32], cuya
técnica consiste en “Es un método Geofísico que permite determinar en profundidad la
forma y disposición de las diferentes unidades litológicas o capas de la tierra, mediante la
detección de ondas acústicas, producidas por una fuente artificial (martillo, vibro, sismigel,
etc.), propagadas a través del subsuelo según la elasticidad de las capas, que se detectan
en la superficie tras reflejarse o refractarse usando sensores (geófonos). La finalidad de los
programas de exploración sísmica es la de localizar las rocas porosas que almacenan los
Hidrocarburos (Petróleo y Gas).” [33]
Una de las etapas de la sísmica consiste en:
“Etapa de Topografía: Se trasladan las coordenadas del proyecto al terreno.
Se construye la topo-trocha, esto quiere decir, que se corta la vegetación a lo largo de las
líneas, tanto en las Receptoras, como en los Salvos, en un ancho determinado por la
Corporación y especificado en las medidas de Manejo Ambiental o MMA, para permitir el
desplazamiento del personal que labora en el Proyecto en desarrollo de las distintas
fases, en desarrollo del corte se realiza nivelación de líneas sísmicas, ajuste de poligonales
y una completa Base de datos para el control de la información.” [33]
Todas estas problemáticas, afirman la importancia de realizar un monitoreo sobre una
zona de tanta importancia como lo es el páramo del Sumapaz que presta tantos servicios
ecosistémicos, cuyo valor es incalculable.
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8. METODOLOGIA
De los documentos revisados anteriormente, se estableció que el documento titulado
“ANALISIS DE LA PÉRDIDA EN LA COBERTURA VEGETAL A PARTIR DE UN ESTUDIO
MULTITEMPORAL 2007 - 2013 PARQUE NACIONAL NATURAL ALTO FRAGUA INDI WASI”
realizado por LISETH MARTINEZ y LISSA MARIA RUIZ ORJUELA en el año 2016 como
trabajo de grado de la especialización en gerencia de recursos naturales de la Universidad
Distrital Francisco José de Caldas, maneja una metodología similar a la que se ejecuta a
continuación; Este proyecto de grado además trabajó con los software Envi y ArcGIS, tal
como el desarrollo de la propuesta del presente documento.
Cabe resaltar que para la ejecución de este proyecto fue necesario realizar algunas
correcciones que no hicieron los demás documentos revisados, ya que existían errores en
algunas imágenes, y que, por la cantidad de imágenes, no se podían despreciar.
A continuación, se presenta la metodología aplicada en el desarrollo del proyecto.
8.1 ÁREA DE ESTUDIO
Como primer paso definimos el área de estudio está definida por la totalidad del páramo
de Sumapaz en coordenadas 4°25′00″N 74°06′00″O con una extensión de 223.179
hectáreas , esta área del páramo de Sumapaz es cubierta por su totalidad por una sola
imagen Landsat.
El Parque Nacional Natural Sumapaz abarca aproximadamente el 43% del complejo de
paramos más grande del mundo, el complejo de Cruz Verde – Sumapaz, el cual según
datos del Instituto Alexander von Humboldt (2012), tiene una extensión total de 333.420
Ha, de las cuales solo 142.112 Ha se encuentran protegidas bajo la figura de Parque
Nacional Natural Sumapaz. Una de las principales funciones de los ecosistemas que
protege el Parque es la regulación hídrica de las cuencas altas de los ríos Tunjuelo,
Sumapaz, Blanco, Ariari, Guape, Duda y Cabrera como oferentes de servicios
ecosistémicos para el Distrito Capital y los departamentos del Meta, Huila y
Cundinamarca. [8]
Posteriormente se consultó toda la información pertinente para la elaboración del
proyecto para ello fue necesario obtener tanto información primaria como secundaria una
de ellas es los insumos de imágenes satelitales LANDSAT. Estas fueron tomadas del portal
del USGS las cuales son proporcionadas de manera gratuita; seguido de esto se
procesaron las imágenes para bajar la nubosidad y distorsión.
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8.2 PROCESO DE SELECCIÓN DE IMÁGENES
“La clasificación de imágenes de satélite permite delimitar áreas y coberturas para hacer
una interpretación, basándose en la manipulación numérica de las imágenes, se pueden
interpretar y clasificar los números digitales que representa cada píxel y convertirlos a un
lenguaje que pueda manipular y trabajar en diferentes realces, con este método lograr un
mapeo diferente.” [34]
Para el proceso de la selección de imágenes se tuvo en cuenta:
1. La nubosidad de cada una para una óptima visualización del área objeto de
estudio esto para que no interfiera dicha nubosidad en las demás coberturas a
estudiar.
2. La fecha de toma de cada una es importante dar con una fecha de estudio en la
que se considere que es la época de verano. En dicha época encontraremos el
mínimo de nubosidad posible dándonos una búsqueda de imágenes mucho más
acertada.
3. Disponibilidad de las imágenes en formato TIFF, es decir que posean los
metadatos correspondientes esto es importante para la elaboración del
procedimiento.
4. Es de vital importancia que cada imagen tenga como mínimo las 5 bandas
espectrales (Azul, rojo, verde y dos de infrarrojo).
8.2.1 COMPONENTES DE LAS IMÁGENES
5. ID. Identificador único para cada insumo de acuerdo con el metadato.
6. Path/Row. Está compuesto por dos números, Filas Y Columnas que indican la
ubicación de la imagen satelital.
7. Fecha de captura.
8. Sensor. Identificación del sensor usado para generar la imagen.
9. Datum, proyección. Sistema de referencia para las imágenes.
10. Formato de Almacenamiento.
8.3 PROCESAMIENTO DE LAS IMÁGENES
“Son técnicas orientadas a la manipulación, análisis cualitativo y cuantitativo de imágenes
digitales, su corrección, transformación y clasificación temática con el fin de generar nueva
información sobre áreas.” [34]
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24
Estas técnicas son parte fundamental para la realización del proyecto y el proceso para
obtener un análisis óptimo, el primer paso fue el mejoramiento de las imágenes, para esto
se realizaron correcciones sobre las mismas.
8.4 RECORTE DE LAS IMÁGENES
El recorte de la imagen se realizó en el software ENVI, para delimitar el área de estudio
final, recortando la escena de acuerdo con un Shapefile de páramos encontrado en la
página web del Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt.
8.5 MEJORAMIENTO DE CONTRASTE
Para las imágenes y su corrección a partir de la manipulación de los diferentes algoritmos
del software se logra obtener un mejoramiento, mejor respuesta y disminución de la
saturación.
8.5.1 GAPS:
La mayor parte de las imágenes se descargan con franjas sin información en la escena.
Para ello se utilizó el software llamado ENVI, con este se completó la escena haciendo de
esta una imagen adecuada para una correcta clasificación.
8.6 PROCESO DE INTERPRETACIÓN
La interpretación de las imágenes se da mediante una digitalización de pantalla llamada
“testeo” en la cual se separan las coberturas.
8.7 CLASIFICACIÓN SUPERVISADA Y NO SUPERVISADA
Para el desarrollo del proyecto se requirieron los software Envi 5.3 y ArcGIS 10.3, dado
que en la revisión del estado del arte se encontraron como los más idóneos para todo el
procesamiento de imágenes y obtención de resultados.
“La clasificación supervisada y no supervisada permite explorar diferentes tipos de
atributos o clases por medio del análisis estadístico multivariado, este proceso identifica
los valores de cada píxel de una o varias bandas de una imagen ráster, crea y evalúa las
clases o clúster (firmas), finalmente reclasifica de acuerdo con las probabilidades de cada
clase. Este procedimiento es muy práctico para crear de forma automática un mapa de uso
del suelo o de cobertura vegetal.” [35]
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Este procedimiento se utilizó para clasificar y discriminar los usos del suelo, darles una
correcta interpretación a sus coberturas con el fin de saber cuándo ha disminuido cada
una y lograr cuantificar su área.
8.8 ANÁLISIS MULTITEMPORAL
Esta técnica es un proceso metodológico la cual consiste en recolectar datos de tipo
numérico y geográfico para cuantificar de manera veraz el cambio de coberturas de un
área objeto de estudio, a partir de la comparación de dos o más imágenes esto brinda
información de manera verídica y confiable para de esta manera determinar el problema
dimensionarlo y si es posible darle una solución a la problemática.
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9. DESARROLLO DE LA PROPUESTA
El satélite Landsat, recolecta imágenes de toda la Tierra cada 16 días. Los datos recogidos
por los instrumentos a bordo del satélite están disponibles para descargar de forma
gratuita en Glovis, EarthExplorer, o a través del Visor LandsatLook dentro de las 24 horas
de la recepción, se puede realizar la solicitud de adquisición por medio de las páginas del
del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS, por sus siglas en inglés).
Para el proyecto se descargaron las imagenes
del portal EARTH EXPLORER el cual es el
portal de imagenes gratuitas de landsat.
Eligiendo como criterio de busqueda el
páramo del sumapaz, zona donde
realizaremos el analisis multitemporal para
obtener las diferentes coberturas. Se
eligieron imágenes con algunos criterios
como: baja nubosidad,fecha de captura y
calidad, como resultado de la busqueda se
llego a obtener las fotografias de los años:
Ilustración 2: Imagen Landsat 7 TM, 2005
Fuente: Earth Explorer, elaboración propia.
Ilustración 3: Imagen Landsat 7 TM, 2009
Fuente: Earth Explorer, elaboración propia.
2005: 16 de enero 2009: 24 de Septiembre
2002: 21 de septiembre
Ilustración 1 Imagen Landsat 7 TM, 2005 fuente: Earth Explorer, elaboración propia
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Ilustración 4: Imagen Landsat 7 TM, 2013
Fuente: Earth Explorer, elaboración propia.
Ilustración 5: Imagen Landsat 7 TM, 2017
Fuente: Earth Explorer, elaboración propia.
2013: 27 de Marzo 2017: 19 de Diciembre
Como la imagen es una escena completa y solo nos interesa
nuestra zona de estudio, procedemos a recortar la imagen.
Esto para que sea mucho mas facil trabajar y se evite saturar de
coberturas para una buena separabilidad de los datos y un
procesamiento mas veloz del software en el ordenador.
Para recortar la imagen de forma precisa, se realizo el recorte a
partir de un shapefile de páramos encontrado en la pagina
web del instituto Alexander Von Humboldt.
En este shape file se encontraban todos los paramos
nacionales, pero se analiso unicamente conforme al requerido.
Teniendo el poligono requerido, se hace uso del comando
"Recorte", este me pide el polígono de corte,
así. Posteriormente el software requiere informacion, como:
La ruta de destino
Formato de imagen
Transparencia en los sobrantes cortados
Tamaño de pixel de salida.
Se guarda el destino del recorte, se sobrepone sobre la imagen y se obtiene el recorte del
páramo sobre la imagen, para solo trabajar sobre esta área.
Posteriormente se aplico un filtro llamado LandSat Gapfill, para completar las imagenes,
ya que muchas de estas decargadas del portal Earth Explorer tienen vacios de
informacion, franjas que no permiten apreciar de forma completa la imagen.
Ilustración 6 : Imagen Recortada, Paramo del Sumapaz
fuente elaboracion propia
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En el software ENVI existe la herramienta llamada Gapfill
permite hacer un mejoramiento de la imagen y asi obtener una
escena completa para continuar con el desarrollo del proyecto.
Clasificación no supervisada
Los métodos de clasificación no supervisada no requieren del
operador la definición explícita de las clases. No es necesario
ningún conocimiento a priori, ya que es el propio algoritmo
quien las define de acuerdo con los datos. Para llevar esto a
cabo es necesario suministrar algunos valores tales como el
número de clases que se desea crear, los tamaños mínimos y
máximos de cada una, o ciertas tolerancias para la distinción
entre clases. Estos parámetros «guían» al algoritmo en la
definición de clases, que se produce en estos métodos de
forma simultánea a la asignación de los elementos a una u otra
de dichas clases.
En general, se trata de procedimientos iterativos en los que una clasificación inicial va
convergiendo hacia una final en la cual se cumplen las características buscadas de
homogeneidad, número de clases, etc.
Por su propia naturaleza, estos métodos no generan clases de las cuales se conoce su
significado, y será necesario estudiarlas después para saber qué representa cada una de
ellas. Si en un método de clasificación supervisada definimos zonas de entrenamiento con
distintas clases de suelo, el resultado será una capa con clases de suelo. Si diferenciamos
según otro criterio, será ese criterio el que quede reflejado en la capa resultante. En el
caso de la clasificación no supervisada, no existe tal criterio, ya que simplemente se
aplican meras operaciones estadísticas con los datos, pero no se trabaja con el significado
de estos. Al utilizar una zona de entrenamiento sí estamos empleando este significado, ya
que le estamos diciendo al algoritmo que los valores de dicha zona representan una clase
dada, esto es, que «significan» dicha clase. [37]
Verificación de Niveles Digitales de vegetación
El índice diferencial de vegetación normalizado (NDVI) es un índice normalizado que le permite generar una imagen que muestra el verdor (la biomasa relativa). Este índice aprovecha el contraste de las características de dos bandas de un data set ráster multiespectral: las absorciones de pigmento de clorofila en la banda roja y la alta reflectividad de los materiales de las plantas en la banda cercana al infrarrojo (NIR). [37]
Ilustración 7: Imagen Procesada, Paramo del Sumapaz
Fuente: elaboración propia
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Puede ser definido como un parámetro calculado a partir de los valores de la reflectancia a distintas longitudes de onda, y es particularmente sensible a la cubierta vegetal (Gilabert et al, 1997). Estos índices no miden directamente productividad ni disponibilidad forrajera, pero tienen una estrecha relación con estas variables, lo que permite utilizarlos para análisis regionales. Es decir, que los cambios del índice de vegetación permiten decir si un determinado mes o año es mejor o peor respecto al valor histórico. [38]
Rois o semilleo
Para diferenciar coberturas en la imagen es necesario utilizar la herramienta de semilleo esto para orientar a el software en la separabilidad de coberturas, con ello el programa estara en la certeza de que es cada cosa sobre la imagen, previamente recortada.
Para crear la clasificacion se realizaron los siguientes
pasos:
Crear una nube de puntos de
entrenamiento utilizando la barra de
herramientas Clasificación (Classification
toolbar).
Utiliza una de las herramientas de clasificación disponibles (Train ISO Cluster
Classifier, Train Maximum Likelihood Classifier, Train Random Trees Classifier, Train
Support Vector Machine Classifier).
A continuación utiliza la herramienta Accuracy Assessment Points tool para extraer
puntos aleatorios para validar el resultado.
Construye la matriz de confusión con Compute Confusion Matrix tool.
Compara los resultados de los distintos métodos mediante el valor del índice
Kappa.
Ilustración 8: Imagen, Niveles Digitales de Vegetación- NDVI
Fuente: elaboración propia
Ilustración 9: Imagen, zonas de entrenamiento
Fuente: elaboración propia
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Clasificación supervisada
La clasificación supervisada es una forma de clasificación que
requiere por parte del operador la definición explicita de las
clases a definir. En la terminología empleada para las
imágenes, podemos decir que el operador debe introducir la
firma espectral característica de las clases, expresada esta
como los valores más habituales que aparecen para dicha
clase. El proceso de clasificación asigna a un punto aquella
clase cuyo conjunto de valores «típicos» de las variables
estudiadas (los que vienen definidos por esa firma espectral
característica) son más similares a los presentes en dicho
punto.
Se puede definir esta clasificación como un proceso en que
pixeles de identidad conocida, ubicados dentro de las áreas de entrenamiento, se utilizan
para clasificar pixeles de identidad desconocida. La clasificación supervisada involucra las
siguientes etapas:
Etapa de entrenamiento.
Selección del algoritmo de clasificación adecuado y clasificación.
Operaciones de post clasificación.
En la etapa de entrenamiento el analista selecciona áreas de identidad conocida de la cubierta terrestre de interés (cultivos, forestaciones, suelos, etc.) delineándolas sobre la imagen digital bajo formas de rectángulos o polígonos cuyos datos numéricos quedan archivados en la computadora como regiones de interés constituyendo los “datos de entrenamiento”. Para realizar la selección el analista debe tener un conocimiento previo del área de estudio, sea por reconocimientos de camposea por consulta de mapas, fotografías aéreas, etc. [18]
Se realizó la clasificación supervisada por el método de máxima verosimilitud, dicho algoritmo se basa en dos principios:
Las celdas en cada muestra de clases del espacio multidimensional que se distribuyen normalmente
El teorema de Bayes de toma de decisiones
La herramienta tiene en cuenta las varianzas y covarianzas de las firmas de clases cuando
asigna cada celda a una de las clases representadas en el archivo de firma. Si se asume que la
distribución de una muestra de clases es normal, una clase puede estar caracterizada por el
vector del valor medio y la matriz de covarianza. Dadas estas dos características para cada valor
Ilustración 10: Imagen Resultado de Clasificación supervisada
Fuente: elaboración propia
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de celda, se calcula la probabilidad estadística para cada clase a fin de determinar la
pertenencia de las celdas a la clase. Cuando se especifica la opción Ponderación de la
probabilidad a priori EQUAL, cada celda se asigna a la clase a la que tiene mayor probabilidad
de pertenecer. [37]
Para verificar la calidad del procedimiento se evalúa la matriz de confusión en la cual se
puede observar la calidad de la clasificación mediante la índice kappa, el cual representa
el resultado de cruzar el entrenamiento, con la muestra de verificación, este valor varía de
0 a 100 %, donde 100% es el valor máximo, que indica la confiabilidad de los datos.
Para este proyecto el resultado del coeficiente Kappa fue del 97%, muy alto, indicando los
datos obtenidos son muy fiables.
La clasificación supervisada de forma puntual permite clasificar el ráster por medio de
cada píxel, es necesario tener conocimiento previo de las clases del área de estudio (uso
actual del suelo). Se debe marcar puntos y asignar un valor numérico para cada clase. [35]
Se discriminaron los polígonos de acuerdo con los resultados obtenidos a partir de la
clasificación supervisada.
Una vez procesadas las imágenes se procedió con la conversión de formato Raster a
Vector, para poder manejar el software ArcGIS, ya que este posee herramientas fáciles de
manejar y de alta precisión, es allí donde se van a realizar los cálculos de áreas por
coberturas, para finalmente obtener estadísticas. De esta manera realizar la comparación
y el análisis multitemporal del páramo del Sumapaz, sobre su cobertura vegetal.
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10. RESULTADOS IMAGEN AÑO 2002
Ilustración 11 Salida grafica de resultados año 2002 fuente: Elaboración propia
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IMAGEN AÑO 2005
Ilustración 12 Salida grafica de resultados año 2005 fuente: Elaboración propia
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IMAGEN AÑO 2009
Ilustración 13 Salida grafica de resultados año 2009 fuente: Elaboración propia
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IMAGEN AÑO 2013
Ilustración 14 Salida grafica de Resultados año 2013 fuente: Elaboración propia
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IMAGEN AÑO 2017
Ilustración 15 Salida grafica de Resultados año 2017 fuente: Elaboración propia
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GRAFICAS
Ilustración 16 Grafica de Resultados año 2002 fuente: Elaboración propia
Ilustración 17 Grafica de Resultados año 2005 fuente: Elaboración propia
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Ilustración 18 Grafica de Resultados año 2009 fuente: Elaboración propia
Ilustración 19 Grafica de Resultados año 2013 fuente: Elaboración propia
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Ilustración 15 Grafica de Resultados año 2017 fuente: Elaboración propia
Para la interpretación de las imágenes se tuvo en cuenta el tono, textura, patrones de drenaje
formas y asociaciones, una vez hecho toda la metodología de procesamiento de imágenes se
procede a analizar todas las coberturas resultantes y la cuantificación de ellas de forma
porcentual, esto para saber cuánto aumento o deforesto cada cobertura con el pasar del tiempo.
La salida grafica se realizó con ayuda del software ARCGIS, cuantificando cada cobertura por su
área total
En las anteriores gráficas se evidencia la variación en áreas de las diferentes coberturas, a través
de los años 2002 al 2017. En los años 2002 al 2005 se incrementaron los territorios agrícolas y la
zona boscosa, asimismo se presentó deforestación en la cobertura vegetal y disminución en los
cuerpos de agua.
En los años 2005 al 2009 se aumentaron los cultivos, el pastoreo de los semovientes y la tala de
los bosques lo que produjo la deforestación del páramo perdiendo el 90% de su cobertura vegetal
y sus superficies de agua.
En los años 2009 al 2013 se implementa un plan local ambiental, mediante el cual se pretende
reforestar el páramo, recuperar las fuentes hídricas y generar consciencia ambiental. Este
proyecto logra aumentar y reforestar las zonas donde ya no existía cobertura vegetal, sin embargo
de forma proporcional aumenta los cultivos.
Y por último en los años 2013 a 2017 se vuelve a deforestar el páramo, alcanzando una pérdida de
la cobertura vegetal, los bosques y las fuentes hídricas del 70% en sus extensiones de área;
respecto al año 2002.
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11. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Trabajar con información Idónea, facilita y da fiabilidad a un proyecto específico que se
quiera realizar, de allí la importancia de documentarse, realizar un análisis y revisar la
bibliografía existente sobre de la temática a requerida, ya que estos proyectos sustentan y
generan articulación entre los procesos que deben llevarse a cabo para la obtención de
resultados.
Realizando un análisis de resultados se puede concluir que para el año 2002 el páramo del
Sumapaz contaba inicialmente con 266321 hectáreas de cobertura vegetal y que para el
año 2017 contaba únicamente con 314 hectáreas de esta. Así mismo se concluye que los
cultivos en el año 2002 tenían un área de 20379 y para el año 2017 presentaban un área
de 23 hectáreas es decir aproximadamente un 95% menos.
De la revisión bibliográfica encontró que las principales causas de deforestación y pérdida
de cobertura vegetal en el páramo del Sumapaz se generan debido, principalmente a
cinco individuos como son: uniformados, campesinos, explotadores ilegales de madera,
visitantes “ecologistas” y agentes políticos. Cada agente mencionado anteriormente
desempeña un papel erróneo en los cuidados y manejos ambientales sobre el páramo del
Sumapaz, desde el daño directo, hasta la toma de decisiones inadecuadas que generan
consecuencias perjudiciales sobre esta zona de reserva.
Aunque gran parte del proyecto es realizado haciendo uso de software es, es muy
importante resaltar la labor del intérprete para el manejo de este, ya que dichas
herramientas tecnológicas brindan apoyo, reducción de tiempos y procesos. Pero a su vez
necesitan una correcta interpretación de imágenes, aplicación de técnicas y pericia del
desarrollador para identificar objetos con los que no ha tenido contacto directo, es decir
obtener información de forma remota, por medio de imágenes lo cual es el principal
objetivo de la percepción remota.
En análisis grafico podemos corroborar lo visto en las salidas graficas siendo la cobertura de
vegetación la más grande superando en aproximadamente 20% a la cobertura de bosques y siendo
relevante la cobertura de territorios agrícolas en la extensión total del páramo.
La salida grafica se realizó con ayuda del software ARCGIS, cuantificando cada cobertura por su
área total. En esta salida grafica correspondiente al año 2002 que es la primera imagen que
analizar por lo cual es con la que se compara la disminución o aumento de coberturas con las
posteriores imágenes con las que se pretende llegar a la conclusión del problema. En la
interpretación de la imagen podemos analizar que la cobertura que predomina es la vegetación la
cual supera por poco a la de Bosques en tamaño, los territorios agrícolas que son en este caso
cultivos que se han asentado en el páramo ocupan un espacio pequeño, y los cuerpos de agua son
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mínimos a comparación de las demás coberturas, pero esto no quiere decir que sean pocos pues
la extensión del páramo es bastante grande.
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