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Figura 23. Características principales de las imágenes satelitales Landsat (color natural
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a. Selección, adquisición y corrección de las imágenes satelitales
Para la selección y adquisión de las imágenes satelitales se utilizó el servidor Earth Explorer del Servicio Geológico de Estados Unidos, USGS, (https://earthexplorer.usgs.gov/). Se
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obtuvieron múltiples imágenes de diferentes satélites, pero se seleccionaron aquellas que
tenían menor cobertura de nubes (menor al 20%) y en lapsos de tiempo de diez años
aproximadamente. Se seleccionaron cuatro imágenes satelitales Landsat que cumplian con
estos requisitos: 1989, 1998, 2011 y 2021, en formato tiff y georeferenciadas con
coordenadas UTM, datum WGS84, zona 17S (figura 23).
Fecha de registro: 1989 | 12 | 28 Satélite: Landsat_5 | Sensor: TM Tamaño de celda: 30 x 30
Fecha de registro: 2011 | 10 | 14 Satélite: Landsat_7 | Sensor: ETM + Tamaño de celda: 30 x 30 Fecha de registro: 1998 | 07 | 14 Satélite: Landsat_5 | Sensor: TM Tamaño de celda: 30 x 30
Fecha de registro: 2021 | 07 | 05 Satélite: Landsat_7 | Sensor: ETM+ Tamaño de celda: 30 x 30
Figura 23. Características principales de las imágenes satelitales Landsat (color natural). Fuente: USGS
Desde el año 2003 el corrector de escaneo lineal que compensa el movimiento de avance
de Landsat 7 fracasó, por ello ahora las imágenes de este satélite presentan un error de
escaneo que generan franjas paralelas inclinadas con ausencia de información (Copernicus,
2018). La corrección puede realizarse a través de diferentes procesos de interpolación en
algún SIG. En este caso se corrigieron las dos imágenes de Landsat 7 en QGIS mediante la herramienta - Ráster/Análisis/Rellenar sin datos (figura 24).
Figura 24. Corrección de bandeo de imagen satelital Landsat 7: imagen Cuenca 2011, banda 7.
Fuente: USGS
b. Clasificación de las imágenes satelitales
Se realizó una clasificación de imágenes basada en pixeles no supervisada. Esta técnica es la
más adecuada para rásters de baja resolución como los de Landsat, donde las características
individuales de la imagen son difíciles de identificar (Rullán-Silva et al., 2011). Con esta
clasificación los valores de píxeles similares se agrupan en un número de clases establecido
por el analista. Debido a que el objetivo era analizar la dinámica de urbanización se
definieron únicamente dos clases: suelo urbanizado y suelo no urbanizado. El
procesamiento de las imágenes se realizó en ArcGIS Pro 2.4.
La validación de la clasificación de las imágenes se basó en las distintas combinaciones de
las bandas (Camacho-Sanabria et al., 2015). Se orientó mayores esfuerzos en las zonas
urbanizadas, objeto de estudio, mediante la combinación de bandas 7, 4 y 2, las cuales
resaltan las áreas urbanas en tonos magentas (figura 25).
