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Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

Análisis internanual de coberturas en la Serranía del Perijá (Colombia) Primer análisis de cambios de cobertura de la tierra, por medio de imágenes de alta resolución, en las áreas del programa de Compensación Forestal de la Serranía del Perijá (Colombia) entre los años 2011 y 2013 by/por

Ing. Gheynner Lobatón Polo 1122988 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc (GIS)

Santa Marta, Colombia, 20 de Diciembre del 2013

A mis mujeres: Mis hijas, mi madre y mi esposa

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AGRADECIMIENTOS

A mi madre y esposa quienes me aportaron su experiencia académica.

Al equipo UNIGIS por ofrecer herramientas de aprendizaje que a través de la virtualidad me permitieron crecer como profesional.

A la Fundación Pro-Sierra Nevada de Santa Marta en donde puedo crear y aprender haciendo lo que me gusta.

A mi tutora Laure Collet, quién con su tiempo y paciencia revisó cada uno de mis intentos y me orientó para que este documento fuera posible.

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CONTENIDO RESUMEN.............................................................................................................. 10 ABSTRACT ............................................................................................................ 10 CAPÍTULO I............................................................................................................ 13 INTRODUCCIÓN .................................................................................................... 13 ANTECEDENTES ............................................................................................... 13 OBJETIVOS ........................................................................................................ 15 OBJETIVO GENERAL ..................................................................................... 15 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ............................................................................ 16 PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN ................................................................... 16 HIPÓTESIS ......................................................................................................... 17 JUSTIFICACIÓN ................................................................................................. 17 ALCANCE ........................................................................................................... 19 CAPITULO II........................................................................................................... 21 MARCO TEORICO ................................................................................................. 21 2.1.

TELEDETECCIÓN ................................................................................... 21

2.2.

ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO ....................................................... 22

2.3.

INTERPRETACIÓN DE COBERTURA DE LA TIERRA ............................ 23

2.4.

COBERTURA DE LA TIERRA .................................................................. 24

2.5.

USO DEL SUELO..................................................................................... 24

2.6.

CAMBIOS EN COBERTURA DE LA TIERRA ........................................... 25

2.7.

CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES............................................................. 25

2.7.1.

INTERPRETACIÓN VISUAL DE IMÁGENES .................................... 26

2.7.2.

CLASIFICACIÓN DIGITAL DE IMÁGENES ....................................... 26

2.7.3.

CLASIFICACIONES DE LA TIERRA-CORINE LAND COVER .......... 27

2.8.

INDICADOR DE TRANSFORMACIÓN DE COBERTURAS ...................... 29

2.9. METODOLOGÍAS SIG PARA EL ANÁLISIS MULTITEMPORALES EN TELEDETECCIÓN .............................................................................................. 30 2.9.1.

Análisis multitemporal post-clasificatorio............................................ 30

4

2.9.2.

La superposición en el análisis SIG ................................................... 31

2.9.3.

Aplicaciones de análisis multitemporal post-clasificatorio .................. 33

CAPÍTULO III .......................................................................................................... 34 METODOLOGÍA ..................................................................................................... 34 3.1.

ÁREA DE ESTUDIO ................................................................................. 34

3.2.

METODOLOGÍA DE GEOPROCESAMIENTO ......................................... 36

3.2.1.

Preparación de imágenes de satélite 2013 ........................................ 37

3.2.2.

Clasificación de coberturas 2013 ....................................................... 41

3.2.3.

Indicador de transformación de coberturas en áreas de compensación 48

3.2.4.

Generación del mapa de cambios 2011-2013 ................................... 49

CAPÍTULO IV ......................................................................................................... 51 RESULTADOS ....................................................................................................... 51 4.1.

MAPA DE COBERTURAS 2013 ............................................................... 51

4.2. INDICADOR DE TRANSFORMACIÓN DE COBERTURAS EN ÁREAS DE COMPENSACIÓN ............................................................................................... 54 CAPÍTULO V .......................................................................................................... 57 ANÁLISIS ............................................................................................................... 57 5.1.

ANÁLISIS DE CAMBIOS EN LA COBERTURA DEL SUELO 2011-2013 . 57

5.2.

ANÁLISIS DE TRANSFORMACIÓN DE COBERTURAS 2011-2013........ 60

5.3.

ANÁLISIS DEL INDICADOR DE TRANSFORMACIÓN DE COBERTURAS 66

5.4.

ANÁLISIS DEL PROCESO METODOLÓGICO SIG APLICADO ............... 67

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES .......................................................... 70 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................ 72

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LISTA DE MAPAS

Mapa 1. Área de estudio ......................................................................................... 35 Mapa 2. Mosaico de imágenes Ortorectifcadas diciembre del 2012 y Febrero del 2013. ...................................................................................................................... 40 Mapa 3. Recorridos de campo, marzo 2013. .......................................................... 42 Mapa 4. Cobertura del suelo del PCF 2013. ........................................................... 53 Mapa 5. Transformación de coberturas en el PCF entre 2011 y 2013. ................... 56

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LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 1. Composición de coberturas del suelo en áreas de compensación del PCF 2013. ...................................................................................................................... 52 Gráfico 2. Comparación de composición de coberturas del suelo 2011 – 2013, en áreas de compensación del PCF. ........................................................................... 59 Gráfico 3. Distribución de porcentajes de transformación de coberturas en áreas de compensación PCF en el periodo 2011-2013 ......................................................... 66 Gráfico 4. Distribución de hectáreas del indicador de transformación de coberturas en áreas de compensación PCF en el periodo 2011-2013...................................... 67

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LISTA DE ILUSTRACIONES Ilustración 1. Espectro Electromagnético, fuente (Kerle, et al., 2009) ..................... 23 Ilustración 2. Proceso metodológico de geoprocesamiento del análisis de cambios de coberturas.......................................................................................................... 37 Ilustración 3. Ejemplo del proceso de Ortorectifcación con puntos de control (izquierda) y mosaico (derecha) de imagen ortorectificada del 14 de Febrero del 2013. ...................................................................................................................... 39 Ilustración 4. Muestra de tabla del mapa de cambios de coberturas generado en ArcGIS. ................................................................................................................... 50

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LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Valores de categorías de clases mayores de coberturas .......................... 49 Tabla 2. Hectáreas del indicador de transformación de coberturas en áreas de compensación PCF en el periodo 2011-2013 ......................................................... 54 Tabla 3. Matriz de transformación de coberturas del suelo en áreas de compensación del PCF entre 2011 y 2013. ............................................................ 63

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RESUMEN

En el presente estudio se realizó el primer análisis interanual de coberturas del suelo de las áreas del Programa de compensación de la parte alta de las subcuencas de los ríos Tucuy y Sororia en Serranía del Perijá, Colombia.

Este análisis se realizó mediante el procesamiento e interpretación de imagen Quickbird del año 2013 del área de estudio aplicando la leyenda CORINE Land Cover adaptada para Colombia y la posterior comparación con el mapa de coberturas del año 2011 del Programa. Como producto de esta comparación se obtuvo el mapa del índice de transformación de cobertura definido para el programa en su fase preparatoria.

Los resultados del estudio han servido para evidenciar los avances en la conservación y recuperación de las áreas de compensación en la etapa de implementación del Programa. De igual forma se pretende que la metodología de geoprocesamiento aplicada sirva de referencia para los próximos análisis trienales, que se deben realizar durante los siguientes 11 años de la etapa de seguimiento del Programa.

Palabras clave: SIG, Compensación Forestal, Análisis Multitemporal, Serranía del Perijá ABSTRACT This study represents the first multitemporal land cover analysis of the areas of the Compensation Program around the Sororia and Tucuy rivers' subbasins at Serrania del Perija in Colombia.

This analysis was conducted by processing and interpreting 2013 Quickbird images of the study area, using the CORINE Land Cover legend adapted to Colombia and then comparing it with a 2011 map coverage of the Program.

As a result of this comparison a coverage transformation index map defined for the program in its preparatory phase was obtained.

Study results highlighted the progress in the conservation and recovery of compensation areas during the implementation phase of the program.

Similarly, the geoprocessing methodology applied here should be used as a reference for the next triennial analysis to be performed during the next 11 years of the follow-up program.

Keywords: GIS, Forest compensation, Multitemporal Analysis, Perijá mountains

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Compromiso de Ciencia

Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Santa Marta, 20 de Diciembre del 2013

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La siguiente tesis de maestría contiene datos confidenciales de las empresas del Programa de Compensación Forestal de la Serranía del Perijá: C. I. PRODECO, CDJ, CMU y CDT, DRUMMOND LTD, C.I. CNR S. A, VALE S. A y C. I. NORCARBÓN S. A. La publicación o copias dela tesis - aún parcial está prohibida sin la autorización expresa de las empresas en mención. La tesis se hará accesible sólo a los evaluadores de tesis, así como los miembros de la Comisión de Auditoría.

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CAPÍTULO I

INTRODUCCIÓN

ANTECEDENTES En el Departamento del Cesar se encuentra localizada una de las regiones mineras de carbón a cielo abierto más importantes de Colombia, debido a la legislación colombiana las empresas mineras encargadas de la explotación del material en el país deben dar cumplimiento a medidas que compensen los daños ambientales causados por la actividad de extracción. En el año 2008 el Ministerio de Ambiente Vivienda y Desarrollo territorial de Colombia, por medio de la resolución 1465/2008 (MAVDT - Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial, 2008) resuelve aprobar la implementación de un Programa de Compensación Forestal (PCF) por Sustracción de Reserva Forestal en la Serranía del Perijá, en las partes medias y altas de las subcuencas de los ríos Tucuy y Sororia, en el Municipio de la Jagua de Ibirico en el Departamento del Cesar Colombia (ver mapa 1).

Este programa de compensación es llevado a cabo por parte de las compañías mineras C. I. PRODECO, CDJ, CMU y CDT, DRUMMOND LTD, C.I. CNR S. A, VALE S. A y C. I. NORCARBÓN S. A. durante un periodo de

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15 años, con una fase de implementación inicial de cuatro años y una fase de seguimiento por 11 años.

A partir del año 2010 se inició la fase de implementación del programa con una duración de cuatro años, para la cual se contrató a la Fundación ProSierra Nevada de Santa Marta como operador del Programa. Durante el primer año de implementación, se logró concertar con la comunidad áreas aportadas para el Programa de Compensación bajo uso de conservación.

Las áreas ofrecidas en compensación ocupan 4666 hectáreas dentro de 134 predios.

Dentro de las obligaciones decretadas por el Ministerio se determina el monitoreo de avances del Programa por medio de una análisis de cambio de coberturas cada tres años durante toda su duración.

En Febrero del año 2012, como establecimiento de línea base para la realización del monitoreo trienal, La Fundación Pro-Sierra Nevada de Santa Marta (Fundación Pro-Sierra Nevada de Santa Marta, 2012) realiza el primer mapa de coberturas del suelo de las áreas de compensación del Programa.

Este mapa se realizó con la aplicación de la metodología CORINE Land Cover Adaptada para Colombia por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales -IDEAM (IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, 2010), utilizando como insumo imágenes de satélite

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de alta resolución Worldview-2 y Geoeye-1, obteniendo como resultado un mapa de coberturas del suelo a escala 1:5.000.

En la actualidad en Colombia se está adoptando una nueva metodología para abordar los procesos de compensación forestal en proyectos de infraestructura, esta se basa en la compensación por perdida de la biodiversidad (MADT - Ministerio de Ambiente Vivienda y Desarrollo Sostenible, Viceministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, Dirección de de Bosques, Biodiversidad y Servicios Ecosistémicos, 2012). En su primera fase de adopción se están abordando las compensaciones al medio biótico en

ecosistemas

naturales

terrestres

y

vegetación

secundaria,

sin

indicaciones concretas en lo que al monitoreo y seguimiento en la recuperación de la biodiversidad que este tipo de programas realizan.

OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL Realizar el primer análisis interanual de cambios en cobertura de la tierra para determinar avance de la sucesión vegetal en el programa de Compensación Forestal de la Serranía del Perijá entre los años 2011 y 2013, por medio de imágenes de alta resolución.

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OBJETIVOS ESPECÍFICOS Obtener la distribución de coberturas de la tierra a escala 1:5.000 del año 2013 en las áreas de compensación del programa de compensación forestal por sustracción de la Serranía del Perijá, por medio del análisis e interpretación de imágenes de alta resolución.

Aplicar herramientas de geoprocesamiento para obtener el indicador de transformación de coberturas de las áreas de compensación del programa de compensación forestal por sustracción de la Serranía del Perijá entre el año 2011 y 2013.

Proponer una metodología de análisis de cambios de coberturas trienal para el seguimiento y monitoreo del programa de compensación forestal por sustracción de la Serranía del Perijá.

PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN Para dar cumplimiento a los objetivos específicos planteados y orientar el desarrollo de la investigación se plantean los siguientes interrogantes: ¿Las herramientas de geoprocesamiento disponibles en la actualidad permiten determinar en qué etapas y en qué cantidad hubo cambios entre el periodo 2011 y 2013 en la sucesión vegetal en las áreas de compensación del Programa de Compensación Forestal por Sustracción de la Serranía del Perijá?

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¿Qué metodología apoyada en la interpretación e imágenes de alta resolución se puede aplicar en el monitoreo trienal de las áreas

de

compensación del programa de compensación forestal por sustracción de la Serranía del Perijá?

HIPÓTESIS

El análisis de cambios de cobertura del suelo a partir de la interpretación supervisada de imágenes de satélite de alta resolución utilizando la leyenda CORINE Land Cover y la obtención por medio de geoprocesamiento del índice de transformación del Programa de Compensación Forestal de la Serranía del Perijá, son herramientas que permiten realizar un monitoreo eficaz del avance en la sucesión de la cobertura vegetal en las áreas de compensación del programa.

JUSTIFICACIÓN La necesidad de plantear una metodología que permita comprobar el grado de conservación y recuperación vegetal en las áreas sujetas a protección por parte del “Programa de Compensación Forestal por Sustracción de la Serranía del Perijá”, surge de la resolución 1465/2008 del Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial de Colombia (MAVDT - Ministerio

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de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial, 2008). En esta resolución se obliga a las empresas a cargo de la ejecución del Programa, a realizar un análisis multitemporal de coberturas cada tres años como parte de las labores de monitoreo y seguimiento del Programa durante los 15 años de su duración. Este monitoreo debe hacerse por medio de la utilización de imágenes de satélite de alta resolución que, en un espacio de tiempo y en un detalle adecuado, permita dar cuenta del avance de la sucesión vegetal en el área de estudio.

En el componente del sistema de seguimiento y evaluación del Programa (Fundación Pro-Sierra Nevada de Santa Marta, 2009), se establece la comparación

de

coberturas

trienalmente

mediante

el

indicador

de

transformación de coberturas. Este indicador se define como una medida de la comparación de la fisionomía de los polígonos de las diferentes coberturas comparadas en los diferentes años de seguimiento.

En la actualidad el uso de herramientas brindadas por los sistemas de información geográfico y la utilización de imágenes de sensores remotos, se están convirtiendo en apoyo fundamental en la toma de decisiones para la planificación

de

acciones

de

ordenamiento

ambiental

de

territorios

regionales. Por medio del SIG se pueden aplicar técnicas de análisis de superposición de los mapas de cobertura vegetal de diferentes fechas, para obtener los avances hacia la recuperación de las coberturas vegetales en el Programa de compensación Forestal de la Serranía del Perijá.

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ALCANCE Los datos y resultados de análisis del presente estudio están limitados a las áreas de compensación propuestas del PCF, que a la fecha ocupan 4.678 hectáreas en las partes medias y altas de las subcuencas de los ríos Tucy y Sororia en el Municipio de la Jagua de Ibirico en el departamento del Cesar, Colombia. El mapa de coberturas sobre el cual se presentan los resultados está realizado a escala 1:5.000 con leyenda CORINE Land Cover Adaptada para Colombia por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, 2010). El periodo de análisis de cambios de coberturas del suelo está comprendido entre Julio del 2011 y Enero del 2013, años para los cuales se tuvo la disponibilidad de recursos por parte de las entidades ejecutoras para la adquisición de imágenes satelitales.

El índice de transformación de coberturas definido dentro del manual de evaluación y seguimiento del Programa, será utilizado como base de análisis de comparación de cambios de coberturas entre el periodo establecido.

Los resultados alcanzados en el presente estudio, la metodología de análisis de sensores remotos y la clasificación post-clasificatoria, además de dar cumplimiento a las obligaciones legales del Programa de Compensación Forestal con el Ministerio de Ambiente y Desarrollo Territorial de Colombia, permiten sentar los precedentes para las evaluaciones trienales sucesivas en

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los once a単os restantes del Programa a una escala que no se cuenta en la zona de estudio.

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CAPITULO II

MARCO TEORICO

El presente capítulo tiene el propósito de presentar las bases teóricas que sirven de apoyo para el desarrollo de la investigación y el posterior análisis de los resultados.

2.1.

TELEDETECCIÓN

El vocablo teledetección es una traducción latina del término en inglés remoting sensing, originado en los años 60 para designar cualquier medio de observación remota (Chuvieco, 1995). En un sentido más amplio, la teledetección no solo incluyen los procesos que permiten obtener una imagen desde el aire o espacio, sino también su tratamiento posterior. Un sistema de teledetección espacial incluye: a) Fuente de energía: que supone el origen del flujo energético detectado por el sensor. Puede tratarse de una fuente externa al sensor (teledetección pasiva), o un haz energético emitido desde el sensor (teledetección activa). La energía solar es la principal fuente de energía externa.

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b) Cubierta terrestre: formada por distintas coberturas, que reciben la energía procedente de la fuente y la reflejan o emiten de acuerdo a sus propiedades físicas. c) Sistema sensor: compuesto por el sensor, propiamente dicho, y la plataforma que lo soporta. Capta la energía procedente de las coberturas de la tierra, codificarla y grabarla o enviarla al sistema de recepción. d) Sistema de recepción-comercialización: en donde se recibe la información de la plataforma, se graba en un formato apropiado, se aplican correcciones apropiadas y se distribuye a los intérpretes. e) Intérprete: analiza la información en forma de imágenes, convirtiéndola en una clave temática o cuantitativa para orientar la solución del problema de estudio. f) Usuario final: encargado de analizar el producto de la interpretación.

2.2.

ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO

La energía radiante se puede definir en función de su longitud y frecuencia. A pesar de que la energía electromagnética es continua, se denomina espectro electromagnético a una serie de bandas en donde esta radiación presenta un comportamiento similar (Chuvieco Salinero, 2008). Las diferentes porciones del espectro electromagnético representan un rango de longitudes de onda y son nombradas de la siguiente forma: rayos gamma, rayos x, radiación ultravioleta, radiación visible (luz), radiación infrarroja, microondas y ondas de

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radio. En la siguiente ilustración se presenta la relación entre los nombres y longitudes de onda del espectro electromagnético (ver ilustración 1).

Ilustración 1. Espectro Electromagnético, fuente (Kerle, et al., 2009) Los porciones del espectro electromagnético tienen distintas relevancias para la observación de la tierra (Kerle, et al., 2009). La mayor parte de datos geoespaciales se adquiere del rango visible e infrarrojo. La porción ultravioleta cubre las longitudes de onda corta son prácticas en la observación de la tierra. La radiación ultravioleta revela algunas propiedades de los minerales. Otro rango útil es el de las microondas, entre otras utilidades, proveen información de la rugosidad y el contenido de humedad de los suelos (Kerle, et al., 2009).

2.3.

INTERPRETACIÓN DE COBERTURA DE LA TIERRA

Los términos cobertura de la tierra y uso de la tierra suelen confundirse y usados intercambiablemente en la literatura y en la práctica (Giri, 2012). Para su correcto uso y aprovechamiento es necesario tener un buen

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entendimiento de estos términos. En los siguientes apartes se describen de manera concisa ambos términos.

2.4.

COBERTURA DE LA TIERRA

La cobertura de la tierra está compuesta por las características físicas y bióticas de la superficie terrestre (Meyer & Turner II, 1992). Dentro de los principales tipos de cobertura de la tierra se encuentran: Los bosques, arbustales, pastizales, cultivos, tierras desnudas, glaciares y nieve, áreas urbanas, y cuerpos de agua (Giri, 2012).

2.5.

USO DEL SUELO

El uso de la tierra se define como la forma o manera en la que la tierra es usado u ocupada por humanos (Giri, 2012). En relación con la cobertura de la tierra, una superficie tiene una sola cobertura (ej. bosque) pero puede tener varios usos (ej. recreación, producción y conservación). La cobertura de la tierra es la cobertura física observada, mientras que el uso de la tierra es determinada por su función o el propósito socioeconómico para el cual es usada.

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2.6.

CAMBIOS EN COBERTURA DE LA TIERRA

El cambio en la cobertura de la tierra se puede clasificar en conversión y modificación. La conversión es el cambio de una categoría de cobertura a otra, y la modificación es el cambio de condición dentro de una misma categoría de cobertura (Meyer & Turner II, 1992). Un ejemplo de conversión es el cambio de cultivos a tierra urbana, mientras un ejemplo de conversión es la degradación del bosque, que se puede presentar por cambios en fenología, biomasa, densidad, infestación de insectos, inundación o daños por tormenta. La conversión generalmente es más fácil de medir y monitorear que la modificación por medio de sensores remotos. La modificación es usualmente un proceso a largo plazo y puede requerir datos multianuales y multiestacionales para una cuantificación precisa.

2.7.

CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES

Los métodos de extracción de información geoespacial a partir de imágenes de sensores remotos pueden ser divididos en dos grupos: interpretación visual de imágenes y procesamiento semi-automatizado por computador (Kerle, et al., 2009).

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2.7.1. INTERPRETACIÓN VISUAL DE IMÁGENES La interpretación visual de imágenes es la manera más intuitiva de extraer información desde imágenes de sensores remotos. Está basada en la capacidad humana de relacionar colores y patrones de una imagen con el mundo real. A pesar de que se puede usar asistencia computacional para la visualización y digitalización, la interpretación en sí misma es llevada a cabo enteramente por el operador. La metodología de mapeo general a través de este tipo de interpretación

consiste en: interpretación sistemática,

reconocimiento de campo y preparación de mapas (Kerle et al., 2009).

2.7.2. CLASIFICACIÓN DIGITAL DE IMÁGENES En este tipo de clasificación, el operador instruye al computador para desarrollar la interpretación de acuerdo a ciertas condiciones. El proceso de clasificación digital de imágenes es llevado típicamente en cinco etapas (Kerle, et al., 2009): 

Selección y preparación de imágenes de sensores remotos: de acuerdo a las necesidades de clasificación (ej. tipo de coberturas), se debe seleccionar el sensor más adecuado, la fecha de adquisición de la imagen y la longitudes de onda de las bandas más apropiadas.



Definición de muestras en la imagen: esta etapa dependerá del tipo de clasificación que se esté realizando: clasificación supervisada o clasificación no supervisada. En la clasificación supervisada el operario

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define las muestras en un proceso de entrenamiento. En la clasificación no supervisada las muestras son determinadas por medio de un algoritmo computacional. 

Selección de algoritmo de clasificación: En esta etapa se determina qué algoritmo computacional se utilizará para asignar cada pixel de la imagen a una clase dada dentro del espacio de muestras obtenido.



Ejecución de la clasificación: cada pixel de cada banda es asignado a una clase por medio del algoritmo computacional definido en la etapa anterior.



Validación de resultados: por medio de comparación con muestras de campo, se realiza la validación de calidad de la clasificación obtenida. En este punto se requieren métodos de muestreo, generación de matrices de error y el cálculo de parámetros de error.

2.7.3. CLASIFICACIONES DE LA TIERRA-CORINE LAND COVER La metodología CORINE (Coordination of Information on the Environmental) Land Cover tiene como propósito la realización del inventario homogéneo de la cubierta biofísica (cobertura) de la superficie de la tierra a partir de la interpretación visual de imágenes de satélite asistida por computador y la generación de una base de datos geográfica (IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, 2010).

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El programa CORINE Fue desarrollado en Europa en el año de 1987 y a partir de allí se han realizado dos actualizaciones, en el año 2000 y la última que comenzó en el 2006; logrando aplicarla a todos los países de la unión europea y adaptándola también a países de Centroamérica (MAVDT Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial, 2010). Desde mediados del 2004 la metodología CORINE fue adaptada para Colombia y en la actualidad se cuenta con una leyenda que contiene y define las potenciales unidades de coberturas de la tierra presentes en el territorio nacional, cartografiables a la escala 1:100.000. Estas coberturas son representativas de la complejidad ambiental y de la dinámica de apropiación y uso del territorio de todas las regiones del país (IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, 2010).

La leyenda en

mención está construida de acuerdo a los siguientes criterios: 

La unidad mínima cartografiable para la escala 1:100.000 es de 25 hectáreas, excepto para los territorios artificializados, donde la unidad mínima es de cinco hectáreas.



La identificación y delimitación de la unidad de cobertura de la tierra corresponderá a la fecha de toma de la imagen de satélite.



Los niveles 1 y 2 de la leyenda permanecen iguales a los de la leyenda de CORINE Land Cover de Europa.

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

Las unidades de la leyenda para la escala 1:100.000 varían desde el nivel 3 hasta el nivel 6 en los diferentes grupos de coberturas, variación que depende del tipo de cobertura.

La leyenda CORINE adaptada para Colombia cuenta con cinco categorías principales a saber: 

Territorios artificializados: que comprenden las ciudades, centros poblados y áreas periféricas que están siendo incorporadas a zonas urbanas.



Territorios agrícolas: que comprenden las áreas dedicadas a cultivos permanentes,

transitorios

áreas

de

pastos

y

zonas

agrícolas

heterogéneas. 

Bosques y áreas seminaturales: coberturas de tipo boscoso, arbustivo, herbáceo, suelos desnudos y afloramientos rocosos y arenosos.



Áreas húmedas: incluye terrenos anegadizos e inundables.



Cuerdos de agua: áreas cubiertas por cuerpos y cauces de aguas permanentes, intermitentes y estacionales.

2.8.

INDICADOR DE TRANSFORMACIÓN DE COBERTURAS

El indicador de transformación de coberturas fue definido para el seguimiento del componente de uso y coberturas del suelo del Programa de Compensación Forestal por Sustracción de la Serranía del Perijá (Fundación

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Pro-Sierra Nevada de Santa Marta, 2009). El indicador evalúa la fisionomía de la cobertura vegetal entre un par de polígonos de una misma ubicación pero de fechas distintas. La evaluación se realiza mediante dos etapas; primero se realiza la ponderación de cada categoría de cobertura en mapas interpretados de fechas distintas y posteriormente se debe realizar la diferencia de las ponderaciones entre cada uno de los polígonos. El indicador está propuesto para ser obtenido por medio de herramientas de geoprocesamiento SIG sobre mapas de cobertura obtenidos con la metodología CORINE Land Cover (Fundación Pro-Sierra Nevada de Santa Marta, 2009).

2.9.

METODOLOGÍAS SIG PARA EL ANÁLISIS MULTITEMPORALES EN TELEDETECCIÓN

2.9.1. Análisis multitemporal post-clasificatorio Existen dos aproximaciones generales para el análisis de cambios de cobertura y uso de la tierra a partir de imágenes de sensores remotos; a) el análisis simultáneo de datos multitemporales (comparación entre imágenes), y b) el análisis comparativo entre clasificaciones producidas independientes de diferentes fechas (comparación entre mapas) (Singh, 1989).

Ambas

aproximaciones presentan ventajas y desventajas, sin embargo el método de clasificación post-clasificatoria es el más usado (Congalton & MacLeod, 1995).

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El análisis multitemporal post-clasificatorio consiste en la transposición de dos mapas temáticos de fechas diferentes, producidos de manera independiente a partir generalmente a partir de imágenes de satélite, con el fin de generar una matriz de cambios del tiempo t al tiempo t+n de las distintas categorías clasificadas en el mapa (Berlanga Robles & Ruiz Luna, 2002; Dobson, et al., 1995; Jensen, Cowen, Althausen, Narumalani, & Weatherbee, 1998; Mas, 1999; Ramsey III, Nelson, & Sapkota, 2001) citados por (Berlanga Robles & Ruiz Luna, 2007).

Una de las ventajas de este

método es la posibilidad de usar leyendas más detalladas que los utilizados en el análisis simultáneo de datos multitemporales (Pons, Serra, & Saurí, 2002).

2.9.2. La superposición en el análisis SIG La superposición es una de las herramientas básicas de análisis SIG. Permite realizar con formatos vectoriales o raster, el solapamiento de capas de información para obtener nuevas capas con datos calculadas a partir de las capas iniciales (Domínguez Bravo, 2000).

Los elementos clave en la superposición de entidades son la capa de entrada, la capa de superposición y la capa de salida. La función superposición divide las entidades de la capa de entrada donde están superpuestas por las entidades de la capa de superposición. Se crean nuevas áreas donde intersecan los polígonos. Si la capa de entrada contiene

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líneas, las líneas se dividen donde las cruzan los polígonos. Estas nuevas entidades se almacenan en la capa de salida, la capa de entrada original no se modifica. Los atributos de las entidades de la capa de superposición se asignan a las nuevas entidades correspondientes en la capa de salida, junto con los atributos originales de la capa de entrada (ESRI, 2012a).

Dentro de las herramientas de análisis SIG de superposición se encuentra la de identidad. La herramienta de identidad calcula una intersección geométrica de las entidades de entrada y las entidades de identidad. Las entidades de entrada o partes de ellas que se superpongan a entidades de identidad obtendrán los atributos de esas entidades de identidad (ESRI, 2012b).

Las herramientas de superposición SIG, se pueden usar sobre datos vectoriales para obtener matrices de detección de cambio. Las matrices de detección de cambios permiten calcular la conjunción lógica de todas las combinaciones posibles de las clases representadas en dos mapas. Se trata de un arreglo que compara mapas de diferentes fechas, en el que la diagonal superior de la matriz representa píxeles sin cambio (Eastman, McKendry, & Fulk, 1995; Jensen, Cowen, Althausen, Narumalani, & Weatherbee, 1998) citados por (Berlanga Robles & Ruiz Luna, 2002).

32

2.9.3. Aplicaciones de análisis multitemporal post-clasificatorio Las técnicas de análisis multitemporal post-clasificatorio de cambios en la cobertura y uso del suelo se han estudiado a través del mundo. En América Latina se han realizado estudios a escalas regionales aplicados a diferentes campos como: evaluaciones de deforestación de manglares (Hirales Cota, Espinoza Avalos, Schmook, Ruiz Luna, & Ramos Reyes, 2010), cambios de uso en zonas costeras (Berlanga Robles & Ruiz Luna, 2006), apoyo a sistemas de monitoreo en usos del suelo (Sánchez Florez, Díaz Cervantes, Bravo Peña, & Zúñiga Patricio, 2012), ordenamiento territorial (Ruiz Luna & Acosta Velázquez, 2005) (Navarro Rau, 2013), determinación de tendencias en el uso del suelo (Ugalde Von Thaden, 2012) y conflictos de uso (López Duque, 2010). El método general aplicado en estos estudios consiste en la comparación interanual, por medio de la obtención de matrices de transformación aplicadas sobre mapas de clasificación supervisada de imágenes satelitales en su mayoría LANDSAT.

33

CAPÍTULO III

METODOLOGÍA

En este capítulo se detalla la metodología utilizada para llevar a cabo la investigación, especificando los datos relativos al área de estudio.

3.1.

ÁREA DE ESTUDIO

El estudio realizado se encuentra localizado dentro del área de reserva forestal de la Serranía del Perijá, en las partes media y alta de las subcuencas de los ríos Tucuy y Sororia en el Municipio de La Jagua de Ibirico en el Departamento del Cesar, Colombia. El análisis de cambios de cobertura se realiza en 4.678 hectáreas que se encuentran dentro de la categoría compensación dentro del Programa de Compensación Forestal de La Serranía del Perijá, llevado a cabo por las empresas mineras C. I. PRODECO, CDJ, CMU y CDT, DRUMMOND LTD, C.I. CNR S. A, VALE S. A y C. I. NORCARBÓN S. A. Las áreas de compensación se encuentran localizadas en 134 predios, predios que ocupan en total 7.584,7 hectáreas.

En el siguiente mapa se puede apreciar la localización del área del Programa representado por la localización de los predios participantes en el mismo.

34

Mapa 1. Ă rea de estudio

35

3.2.

METODOLOGÍA DE GEOPROCESAMIENTO

Para la obtención de resultados y el análisis de los cambios ocurridos en las áreas de compensación del programa se realizó la clasificación de coberturas con imágenes de satélite de alta resolución aplicando la leyenda CORINE Land Cover Adaptada para Colombia por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, 2010). Esta metodología es una propuesta unificada para la consolidación sistemática de la información e coberturas del país, con una clasificación basada en la estructura de las coberturas. Esta ofrece no solamente la posibilidad de tener una clasificación de

coberturas

vegetales

naturales

y

artificiales,

sino

también

la

categorización de suelos desnudos, zonas quemadas e infraestructuras. Las coberturas descritas en esta metodología, resultan adecuadas para la determinación de los cambios presentados como consecuencias de las medidas de protección adoptadas en el programa en el área de estudio.

En la siguiente ilustración se presenta el flujograma de la metodología de geoprocesamiento realizado para la obtención de resultados:

36

Ilustración 2. Proceso metodológico de geoprocesamiento del análisis de cambios de coberturas

3.2.1. Preparación de imágenes de satélite 2013 Para la obtención del mapa actualizado de coberturas del Programa, se utilizaron imágenes de satélite de alta resolución del sensor Geoeye-1, con un área total de 227 km2 en modo Pansharpened. Las imágenes utilizadas para la interpretación de coberturas son de fechas 16 de diciembre del 2012 y 14 de febrero del 2013; siendo esta última la de mayor porcentaje de cubrimiento del área de estudio. Las imágenes constan de una resolución espacial de 50 cm y una resolución espectral de 4 bandas (Blue, Green, Red,

37

NIR1). Las imágenes se obtuvieron en nivel de procesamiento GeoStandar, corregidas radiométrica y geométricamente garantizando una precisión de localización CE90 (Error Circular de 90%) de 5 metros en el nadir. Además se recibieron los archivos RPC (Rational Polynomial Coefficient) de cada escena, necesarios para realizar el proceso de ortorectificación.

Ortorectificación; Por medio del módulo de ortorectificación, del software de procesamiento ENVI 5, mostrado en la ilustración 3, se procedió a realizar la ortorectificación de cada uno de los recortes de las imágenes (un total de 9 archivos comprenden las dos imágenes obtenidas). Para cada recorte se utilizó alrededor de 50 puntos de control, el modelo de elevación SRTM y el archivo RPC de cada archivo.

38

Ilustraci贸n 3. Ejemplo del proceso de Ortorectifcaci贸n con puntos de control (izquierda) y mosaico (derecha) de imagen ortorectificada del 14 de Febrero del 2013.

Mosaico: Una vez concluido el proceso de ortorectificaci贸n para cada recorte,

se

realiz贸 el mosaico de cada imagen (ver mapa 2).

39

Mapa 2. Mosaico de imรกgenes Ortorectifcadas diciembre del 2012 y Febrero del 2013.

40

Registro de imágenes: Posterior al proceso de ortorectificación y mosaico; con la intensión de alcanzar menor desfase en las comparaciones de los polígonos de coberturas con el mapa obtenido para el año 2011, se realizó el registro de imágenes usando el Image Registration Workflow de ENVI 5, utilizando alrededor de 50 puntos de “amarre” para cada imagen.

3.2.2. Clasificación de coberturas 2013 Recorrido de verificación de campo En el mes de marzo del 2013, se realizaron recorridos de recolección de datos de campo (ver mapa 3), con el objetivo de obtener información georreferenciada de los tipos de cobertura presente en el área del Programa (ver cuadro de fotografías 1) y ser utilizados en los análisis de clasificación a realizarse en las imágenes de satélite, así como puntos de control a ser utilizados en el proceso de ortorectificación. Para esto se contó con la ayuda de receptores de posicionamiento global Garmin Oregon 550 y cámara digital.

41

Mapa 3. Recorridos de campo, marzo 2013.

42

Pastos enmalezados y Bosque de galería y ripario

Zonas quemadas

Bosque denso

Vegetación secundaria baja

Cultivos

Tierras desnudas

Fotografía. 1 Ejemplos de coberturas reconocidas en el recorrido de campo.

43

Clasificación supervisada Usando el Clasification Workflow de ENVI 5, utilizando muestras de entrenamiento de acuerdo a la leyenda de la metodología CORINE Land Cover adaptada para Colombia1 y el algoritmo Maximum Likelihood, se generó la clasificación preliminar para cada imagen, aplicando luego la limpieza del mapa de coberturas resultante con parámetros de suavizado y agregación de regiones con tamaño mínimo 2500 pixeles, obteniendo con esto un área mínima cartografiable de 650 mt 2 adecuada para una cartografía a escala 1:5.000.

Las coberturas clasificadas de acuerdo a (IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, 2010) fueron las siguientes: Pastos limpios: Comprende las tierras ocupadas por pastos limpios con un porcentaje de cubrimiento mayor a 70%; la realización de prácticas de manejo y el nivel tecnológico utilizados impiden la presencia o el desarrollo de otras coberturas.

Pastos enmalezados: Son las coberturas representadas por tierras con pastos y malezas conformando asociaciones de vegetación secundaria, debido principalmente a la realización de escasas prácticas de manejo o la 1

, Ministerio de Ambiente Vivienda y Desarrollo Territorial - IDEAM, Leyenda Nacional de Coberturas de la Tierra Metodología CORINE Land Cover Adaptada para Colombia Escala 1:100.000, 2010.

44

ocurrencia de procesos de abandono. En general, la altura de la vegetación secundaria es menor a 1,5 metros.

Pastos arbolados: Cobertura que incluye las tierras cubiertas con pastos, en las cuales se han estructurado potreros con presencia de árboles de altura superior a cinco metros, distribuidos en forma dispersa. La cobertura de árboles es mayor a 30% y menor a 50% del área total de la unidad de pastos.

Vegetación secundaria baja: Son aquellas áreas cubiertas por vegetación principalmente arbustiva y herbácea con dosel irregular y presencia ocasional de árboles y enredaderas, que corresponde a los estadios iniciales de la sucesión vegetal después de presentarse un proceso de deforestación de los bosques o forestación de los pastizales. Se desarrolla posterior a la intervención original y, generalmente, están conformadas por comunidades de arbustos y herbáceas formadas por muchas especies. La vegetación secundaria comúnmente corresponde a una vegetación de tipo arbustivo herbáceo de ciclo corto, con alturas que no superan los cinco metros y de cobertura densa.

Vegetación secundaria alta: Son aquellas áreas cubiertas por vegetación principalmente arbórea con dosel irregular y presencia ocasional de arbustos, corresponde a los estadios intermedios de la sucesión vegetal, después de presentarse un proceso de deforestación de los bosques o forestación de los

45

pastizales. Se desarrolla luego de varios años de la intervención original, generalmente después de la etapa secundaria baja.

Bosque de galería y ripario: Se refiere a las coberturas constituidas por vegetación arbórea ubicada en las márgenes de cursos de agua permanentes o temporales. Este tipo de cobertura está limitada por su amplitud, ya que bordea los cursos de agua y los drenajes naturales. Cuando la presencia de estas franjas de bosques ocurre en regiones de sabanas se conoce como bosque de galería o cañadas, las otras franjas de bosque en cursos de agua de zonas andinas son conocidas como bosque ripario.

Bosque denso bajo: Cobertura constituida por una comunidad vegetal dominada por elementos típicamente arbóreos, los cuales forman un estrato de copas (dosel) más o menos continuo, cuya área de cobertura arbórea representa más de 70% del área total de la unidad, con altura del dosel superior a cinco metros, pero inferior a 15 metros. Estas formaciones vegetales no han sido intervenidas o su intervención ha sido selectiva y no ha alterado su estructura original y las características funcionales.

Bosque denso alto: Cobertura constituida por una comunidad vegetal dominada por elementos típicamente arbóreos, los cuales forman un estrato de copas (dosel) más o menos continuo cuya área de cobertura arbórea representa más de 70% del área total de la unidad, y que en promedio presentan una altura del dosel superior a los 15 metros.

46

Cultivos transitorios: Comprende las áreas ocupadas con cultivos cuyo ciclo vegetativo es menor a un año, llegando incluso a ser de sólo unos pocos meses, como por ejemplo los cereales (maíz), los tubérculos (papa y yuca), las oleaginosas y leguminosas (fríjol), la mayor parte de las hortalizas, cultivos de pancoger y algunas especies de flores a cielo abierto.

Cultivos permanentes arbustivos: Comprenden cultivos cuyo ciclo vegetativo es mayor a un año, con coberturas permanentes ocupadas principalmente por cultivos de hábito arbustivo como café y cacao. Cultivos con estructura de tallo leñoso, con una altura entre 0,5 y 5 m, fuertemente ramificado en la base y sin una copa definida.

Cultivos permanentes arbóreos: Cobertura principalmente ocupada por cultivos de hábito arbóreo, diferentes de plantaciones forestales maderables o de recuperación, como cítricos, palma, mango, etc.

Tierras desnudas y degradadas: Esta cobertura corresponde a las superficies de terreno desprovistas de vegetación o con escasa cobertura vegetal, debido a la ocurrencia de procesos tanto naturales como antrópicos de erosión y degradación extrema y/o condiciones climáticas extremas.

Zonas quemadas: Comprende las zonas afectadas por incendios recientes, donde los materiales carbonizados todavía están presentes. Estas zonas hacen referencia a los territorios afectados por incendios localizados tanto en

47

áreas naturales como seminaturales, tales como bosques, cultivos, pastizales y arbustales.

Sin clasificar: En esta clase se encuentran las áreas que por estar cubiertas por nubes o sombras de nubes y a pesar de tener información de campo, no se logró identificar con algún grado de certeza su tipo de cobertura.

Revisión visual Una vez obtenido el mapa de cobertura preliminar para cada imagen se procedió a realizar la revisión visual de las coberturas del área total de predios pertenecientes al Programa, obteniendo el mapa final de coberturas con un tamaño total de 7.584,7 hectáreas.

3.2.3. Indicador de transformación de coberturas en áreas de compensación Para obtener un estado de comparación cuantitativo de la sucesión en el estado de coberturas entre las imágenes analizadas, se calculó el indicador de

transformación

de

coberturas

diseñado

para

el

Programa

de

Compensación, ajustando los valores de las categorías a las clases mayores de coberturas como se indica en la siguiente tabla:

48

Tabla 1. Valores de categorías de clases mayores de coberturas Cobertura

Categoría

Aguas continentales Bosques Cultivos permanentes Cultivos transitorios Pastos Sin clasificar Tierras desnudas y degradadas Vegetación secundaria o en transición Zonas quemadas

2 2 0 0 0 -999 -2 1 -1

Para obtener el indicador de transformación, se obtuvo la diferencia de los valores de las categorías a cada una de las coberturas interpretadas en ambos periodos mediante la fórmula:

Indicador de cambio de transformación = categoría de coberturas año 2013 –categoría de coberturas año 2011

3.2.4. Generación del mapa de cambios 2011-2013 Para la obtención del mapa de cambios de cobertura de la tierra se realizaron operaciones de geoprocesamiento con la herramienta identity de ArcGIS for Desktop 10.1, utilizando como parámetros de entrada el mapa de

49

cambios de cobertura 2011, mapa de cobertura 2013, mapa de predios y mapa usos de cobertura del Programa de compensación Forestal. Por medio de la herramienta de calculated field de ArcGIS, se calcularon los valores del indicador de transformación de coberturas una vez asignados los valores de cada categoría reclasificadas en clases mayores de acuerdo a la leyenda CORINE. En la siguiente ilustración se presenta a manera de ejemplo la tabla de atributos generada para el mapa de cambios de cobertura final.

Ilustración 4. Muestra de tabla del mapa de cambios de coberturas generado en ArcGIS.

50

CAPÍTULO IV

RESULTADOS

4.1.

MAPA DE COBERTURAS 2013

Mediante la clasificación supervisada de las imágenes 2013 se obtuvo el nuevo mapa de coberturas para el área del Programa de compensación forestal (ver mapa 4 y gráfico 1). La distribución de coberturas para el año 2013 en las áreas de compensación del programa cuenta con un mayor porcentaje de coberturas boscosas, con una distribución de un 46% en bosques densos altos, localizados en hacia el oriente del área de estudio sobre la frontera con Venezuela y en la ribera del río Tucuy en el norte. El 18% del área de estudio lo ocupan los bosques riparios y un 6% en bosques densos bajos. Los pastizales ocupan el segundo lugar en la proporción de coberturas con un 16% y la vegetación secundaria o en transición ocupa un 12%.

51

Composición de coberturas del suelo en áreas de compensación del PCF del Perijá 2013 Tierras Vegetación desnudas y secundaria alta degradadas 2% 0%

Sin clasificar 0% Pastos limpios 5% Pastos arbolados 0%

Zonas quemadas 1% Vegetación secundaria baja 10%

Bosque de galería y ripario 18%

Pastos enmalezados 11%

Cultivos transitorios 0%

Bosque denso alto 46%

Cultivos permanentes arbustivos 1% Cultivos permanentes arbóreos 0% Bosque denso bajo 6%

Gráfico 1. Composición de coberturas del suelo en áreas de compensación del PCF 2013.

52

Mapa 4. Cobertura del suelo del PCF 2013.

53

4.2.

INDICADOR DE TRANSFORMACIร N DE COBERTURAS EN ร REAS DE COMPENSACIร N

El indicador de transformaciรณn de cobertura calculado a partir de la clasificaciรณn de las imรกgenes 2011 y 2012, muestra valores entre -4 y 4; siendo los valores negativos indicadores de cambios hacia la degradaciรณn, el valor 0 un indicador de conservaciรณn de estado y valores positivos cambios hacia la recuperaciรณn.

En la tabla 2, se presentan las hectรกreas ocupadas por cada uno de los valores del Indicador de Transformaciรณn de Coberturas.

Tabla 2. Hectรกreas del indicador de transformaciรณn de coberturas en รกreas de compensaciรณn PCF en el periodo 2011-2013 Indicador de transformaciรณn -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 Total general

Hectรกreas 0.2 2.2 77.0 292.0 3087.6 987.1 212.5 8.0 11.9 4678.3

El mapa 5 del indicador de transformaciรณn de coberturas entre el 2011 y 2013

en el รกrea del Programa de Compensaciรณn,

presenta una

54

concentración marcada de tendencias de conservación (color amarillo en el mapa), en las partes altas de las subcuencas con el mantenimiento de coberturas boscosas, mientras que es notoria la tendencia de recuperación generalizada (colores verdes en el mapa) en la margen izquierda del río Tucuy y en la subcuenca del río Zumbador.

55

Mapa 5. Transformaci贸n de coberturas en el PCF entre 2011 y 2013.

56

CAPÍTULO V

ANÁLISIS

5.1.

ANÁLISIS DE CAMBIOS EN LA COBERTURA DEL SUELO 20112013

Al comparar la distribución de coberturas de la tierra del año 2011 con el año 2013, las proporciones se mantienen con la misma tendencia entre ambos años. En el gráfico 2 se observan las principales variaciones entre ambos años. El aumento de bosque denso alto y bajo en 902 ha en el 2013 y de pastos en enmalezados en 208.5 ha, evidencian la recuperación de la cobertura vegetal en este periodo de tiempo como resultado de las medidas de conservación implementada por el Programa en estas áreas de compensación. También se evidencia la disminución de la vegetación secundaria alta (rastrojos altos) en 891.2 ha, lo que indica su posible sucesión hacia coberturas de estructura boscosa interpretada las imágenes del 2013. Esta sucesión de coberturas hacia estratos superiores se denota también en la disminución de pastos limpios en 285.8 ha (una disminución de un 60.6%), producto de la disminución de las prácticas de quemas frecuentes y ganadería en estas coberturas. Finalmente las tierras desnudas y

degradadas empiezan su recuperaci贸n hacia pastizales en un 73% producto de las pr谩cticas de restauraci贸n pasiva y activa realizadas en el Programa.

58

Composición de coberturas del suelo en áres de compensación en 2011 y 2013 2500.0

Hectáreas

2000.0

1500.0

1000.0

500.0

0.0

Tierra Cultiv s os Pasto Veget desn Cultiv Pasto Pasto perm s ación Sin os s s udas enma secu clasifi anent transi arbol limpio y car es lezad ndari degra torios ados s herbá os a alta dada ceos s 21.8 0.4 8.8 4.8 321.3 516.7 1.2 66.6 985.3 20.7 6.7 2.6 529.8 230.9 0.0 8.8 94.1

Cultiv Cultiv Bosq os Bosq os ue de Bosq ue perm perm galerí ue dens anent anent a y dens es es o ripari o alto bajo arbór arbus o eos tivos

Hectáreas 2011 914.3 1317.3 191.6 Hectáreas 2013 850.2 2148.6 262.3

3.9 0.2

Veget ación Zona secu s ndari quem a adas baja 318.3 7.2 484.2 40.9

Gráfico 2. Comparación de composición de coberturas del suelo 2011 – 2013, en áreas de compensación del PCF.

5.2.

ANÁLISIS DE TRANSFORMACIÓN DE COBERTURAS 2011-2013

Como herramienta de análisis de cambio de coberturas se generó la matriz de transformación de coberturas en el periodo de análisis en las áreas de compensación del Programa, similar a las realizadas en los estudios regionales de Hirales Cota, Espinoza Avalos, Schmook, Ruiz Luna, & Ramos Reyes (2010), Berlanga Robles & Ruiz Luna (2006), Sánchez Florez, Díaz Cervantes, Bravo Peña, & Zúñiga Patricio (2012), Ruiz Luna & Acosta Velázquez (2005), Navarro Rau (2013), Ugalde Von Thaden (2012) y López Duque (2010). Esta matriz (ver tabla 3) logra determinar que las coberturas boscosas mantienen una tendencia a su conservación en un 92.8%, esto debido a que en estas zonas la principal medida de conservación del Programa de Compensación, ha sido la restauración pasiva (el no uso antrópico del suelo). En la matriz también se evidencia que en los bosques se presenta la principal transformación a coberturas de vegetación secundaria y en transición en un 4.4% y en un segundo lugar a pastos en un 2.5%. Estos procesos de deforestación pueden ser causados por las prácticas productivas de agricultura y ganadería localizadas en las zonas que limitan con las áreas de compensación en coberturas de bosques. En estas zonas no existen límites naturales como arroyos o filos de montañas, ni límites

artificiales

como

caminos,

carreteables

o

instalaciones

de

aislamientos que impidan el paso de animales o la identificación clara por

parte de los poseedores que impidan la extensión de las prácticas de uso de estas tierras.

El segundo lugar en cuanto a ocupación de área en el 2011 lo tiene la cobertura de vegetación secundaria y en transición con 27.9% del área total.

Para el 2013 esta cobertura tuvo su principal transformación hacia bosques en un 64.1%, como resultado de la restauración pasiva del Programa.

También se resalta que un 10.6% de esta cobertura se transformó en pastizales indicando que la presencia de prácticas de quema y ganadería dentro de estas áreas entre el periodo del 2011 y 2013.

En cuanto a las coberturas de pastizales que en el 2011 ocupaban el 18% de las áreas de compensación del Programa; en el 2013 mantienen su área en un 59.9%, debido a que estas se presentan en su mayoría en las crestas de colinas y pendientes expuestas a los fuertes vientos y aisladas de coberturas boscosas. Estas condiciones impiden que en cortos periodos de tiempos se presenten procesos de regeneración natural. Mientras tanto en los pastos localizados en zonas cercanas a bosques riparios y densos, con menores amenazas de uso productivo; se evidencian procesos de recuperación de pastos a vegetación secundaria en un 17% y en bosques en un 16.7%.

En lo que se refiere a los cultivos interpretados en la imagen 2011 en las áreas

de

compensación,

para

el

2013

presentan

una

importante

recuperación hacia bosques (un 66.5% en cultivos transitorios y un 43.5% en

61

cultivos permanentes). Lo anterior se debe a que son áreas pequeñas que son absorbidas rápidamente dentro de coberturas mayores en especial dentro de los bosques riparios y densos bajos; además por la escala espacial de trabajo no alcanzan a ser diferenciados en la interpretación. Aquellos cultivos

que

se

encuentran

por

fuera

de

bosques

empiezan

su

transformación hacia pastos enmalezados y vegetaciones secundarias bajas como producto de su abandono como áreas de uso productivo por encontrarse dentro de las áreas de compensación del programa.

62

Tabla 3. Matriz de transformación de coberturas del suelo en áreas de compensación del PCF entre 2011 y 2013.

Cobertura 2011

Cobertura transformada en el 2013

Bosques

Bosques

92.8%

Cultivos permanentes

5.86

0.2%

Cultivos transitorios

0.71

0.0%

Pastos

60.86

2.5%

Vegetación secundaria o en transición Zonas quemadas Total Bosques 2011

0.16

0.0%

106.49

4.4%

1.31

0.1%

2,423.22

Porcentaje Total en el 2011

51.8%

Bosques

17.35

66.5%

Cultivos permanentes

1.32

5.1%

Cultivos transitorios

0.11

0.4%

Pastos

4.33

16.6%

Tierras desnudas y degradadas

0.00

0.0%

2.99

11.4%

Vegetación secundaria o en transición Total Cultivos permanentes Cultivos transitorios

Porcentaje transformación en el 2013

2,247.84

Tierras desnudas y degradadas

Cultivos permanentes

Hectáreas transformadas en 2013

26.10

0.6%

Bosques

3.83

43.5%

Cultivos permanentes

0.22

2.5%

Cultivos transitorios

0.00

0.0%

Pastos

3.05

34.6%

Cobertura 2011

Cobertura transformada en el 2013

Vegetación secundaria o en transición Total Cultivos transitorios Pastos

Bosques

8.82

0.2% 16.7%

5.17

0.6%

Cultivos transitorios

3.14

0.4%

505.15

59.9%

Sin clasificar

0.00

0.0%

Tierras desnudas y degradadas

7.39

0.9%

143.61

17.0%

37.41

4.4%

Total Pastos

842.75

18.0%

Bosques

0.64

45.3%

Cultivos permanentes

0.00

0.0%

Cultivos transitorios

0.00

0.0%

Pastos

0.05

3.4%

0.00

0.0%

0.73

51.3%

Tierras desnudas y degradadas Vegetación secundaria o en transición Total Sin clasificar

Porcentaje Total en el 2011

19.4%

140.88

Vegetación secundaria o en transición Zonas quemadas

Tierras desnudas y

1.71

Porcentaje transformación en el 2013

Cultivos permanentes Pastos

Sin clasificar

Hectáreas transformadas en 2013

1.42

0.0%

Bosques

11.90

17.9%

Cultivos permanentes

0.73

1.1%

64

Cobertura 2011

Cobertura transformada en el 2013

degradadas

Cultivos transitorios

0.11

0.2%

Pastos

48.65

73.0%

Tierras desnudas y degradadas

0.31

0.5%

4.94

7.4%

Vegetación secundaria o en transición Total Tierras desnudas y degradadas Vegetación secundaria o en transición

Aguas continentales

Hectáreas transformadas en 2013

Porcentaje transformación en el 2013

66.64

1.4%

0.26

0.0%

835.31

64.1%

Cultivos permanentes

7.48

0.6%

Cultivos transitorios

2.65

0.2%

137.95

10.6%

0.92

0.1%

Vegetación secundaria o en transición Zonas quemadas

316.94

24.3%

2.14

0.2%

Total Vegetación secundaria o en transición

1,303.65

Bosques

Pastos Tierras desnudas y degradadas

Zonas quemadas

27.9%

Bosques

3.01

Cultivos permanentes

0.04

0.5%

Pastos

3.20

44.6%

0.92

12.8%

Vegetación secundaria o en transición Total Zonas quemadas Total general

Porcentaje Total en el 2011

42.0%

7.17

0.2%

4,679.77

100.0%

65

5.3.

ANÁLISIS DEL INDICADOR DE TRANSFORMACIÓN DE COBERTURAS

La variación de estado de coberturas encontrada entre los dos periodos de análisis indican que en las áreas de compensación del programa se da una tendencia a la conservación y recuperación en un 92% (ver gráfico 3), con un total de 3087.6 hectáreas en estado de conservación y 1219.4 hectáreas en transformaciones hacia estados de sucesión mayor, siendo este tipo de transformación mayor en comparación con las variaciones hacia la degradación que ocupan un 8% de las áreas de compensación del Programa.

Variación en transformación de coberturas del suelo en áreas de compensación en el PCF de la Serranía del Perijá 2011-2013 Degradación 8%

Recuperación 26% Conservación 66%

Gráfico 3. Distribución de porcentajes de transformación de coberturas en áreas de compensación PCF en el periodo 2011-2013

La distribución de los grados de sucesión en las coberturas presentado en el gráfico 4, muestra principalmente una tendencia hacia la conservación de coberturas en el área de estudio en un 66%. Mientras que las principales transformaciones hacia la recuperación se dan entre uno y dos estados siguientes en la escala de sucesión de coberturas analizadas en un 26%. En cuanto a las transformaciones hacia la degradación, estas ocurren en su mayoría hacia un grado del estado anterior en la escala en un 6%.

Indicador de transformación de coberturas en el PCF de la Serranía del Perijá 2011-2013 3500.0 3000.0 Hectáreas

2500.0 2000.0 Total

1500.0 1000.0 500.0 0.0 -4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Gráfico 4. Distribución de hectáreas del indicador de transformación de coberturas en áreas de compensación PCF en el periodo 2011-2013

5.4.

ANÁLISIS DEL PROCESO METODOLÓGICO SIG APLICADO

El análisis de cambios post-clasificatorio aplicado para evaluar los avances en la conservación del Programa de Compensación Forestal de la Serranía del Perijá, tiene ventaja de no solo determinar la distribución espacial de los

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cambios entre las fechas de análisis, sino también la naturaleza de los cambios, es decir la información de la transición entre una clase y otra (Kandare, 2010).

Los resultados y la precisión lograda con el método

dependen de un adecuado procesamiento de las imágenes utilizadas y de una adecuada homogeneidad en las interpretaciones de coberturas realizadas de manera independiente (Kandare, 2010; Pons, Serra, & Saurí, 2002). En el caso del presente estudio, estas condiciones se cumplieron debido a que el procesamiento de las imágenes fue realizado por el mismo equipo de trabajo y las interpretaciones de cobertura se hicieron mientras se tenía presencia permanente en el área de estudio lo que permitió un conocimiento adecuado del paisaje en terreno. Por lo anterior es necesario que en las futuras interpretaciones trienales, se realice el registro de imágenes en la etapa pre-procesamiento y una adecuada verificación de campo en la etapa de interpretación de coberturas.

A pesar de que el periodo de análisis entre ambas imágenes fue inferior a los tres años requeridos por la resolución 1465/2008 del Ministerio de Ambiente y Desarrollo Territorial (MAVDT - Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial, 2008), reduciendo la posibilidad de evidenciar grandes cambios en la sucesión vegetal inducidos por condiciones naturales o antrópicas, el uso de imágenes de 0.5 metros de resolución permite la interpretación y comparación de cambios producidos por las estrategias de conservación del Programa en este corto periodo. De acuerdo a esto, la

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metodología empleada en el presente estudio puede ser utilizada en el monitoreo de cambios de cobertura trienal, en donde el periodo de análisis será superior al aquí utilizado, permitiendo evidenciar mayor cantidad de cambios.

A pesar de que en el método post-clasificatorio se puede presentar la detección errónea de cambios de cobertura entre una fecha y otra, derivados de errores de interpretación e imprecisiones de digitalización manual de polígonos en el momento de realizar la revisión visual de los mapas de coberturas (Pons, Serra, & Saurí, 2002); al haber realizado la segmentación de polígonos por medio de la supervisión clasificada y por la alta resolución espacial de las imágenes que permiten la posibilidad de una mejor identificación de los tipos de coberturas presentes en cada predio del área de estudio, se reduce la posibilidad de este tipo de errores.

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CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Las proporciones de áreas de las coberturas así como el indicador de transformación a nivel de coberturas de clases mayores de la leyenda CORINE Land Cover arrojadas en el análisis de las imágenes de satélite, demuestran la conservación de las áreas de bosque

en un 93% y una

recuperación de un 26% en el total de tipos de coberturas de acuerdo al indicador de transformación.

De acuerdo al índice de transformación de coberturas el paisaje de las áreas de compensación del programa en el periodo de análisis se mantiene en un 66%. Los principales cambios hacia un estado superior se dan en el rango de uno y dos estados en un 26%. Las degradaciones se dan en un grado en un 6%.

La resolución espacial de las imágenes de satélite utilizadas, permite una adecuada identificación, comparación y posterior análisis de transformación de las coberturas del suelo presentes en las áreas de compensación del Programa de Compensación de La Serranía del Perijá.

El registro de las imágenes y a segmentación de polígonos por medio de la clasificación supervisada son procedimientos necesarios para disminuir los errores de falsos cambios en bordes de polígonos en la etapa de comparación post-clasificatoria.

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El

uso

de

la

herramienta

de

geoprocesamiento

de

superposición

Identificación y el cálculo de campos en tablas, permite la adecuada implementación del indicador de transformación de coberturas entre mapas de dos fechas diferentes.

Los resultados alcanzados por medio del procesamiento e interpretación de imágenes

de

satélite

de

alta

resolución

y

las

herramientas

de

geoprocesamiento utilizadas en la etapa post-clasificatoria, demuestran que la metodología planteada permite realizar el monitoreo eficaz del avance en la sucesión de la cobertura vegetal en las áreas de compensación del Programa.

Para garantizar uniformidad en interpretación de coberturas y en escala espacial, se recomienda realizar para análisis multitemporales futuros el proceso de clasificación supervisada con áreas de entrenamiento y posterior revisión visual en el área de cada predio del Programa, con especial énfasis en las áreas de compensación. Así mismo es necesario programar la adquisición de las imágenes en épocas estacionales similares en especial en los meses de diciembre y enero en donde se obtienen los menores porcentajes de nubosidad, disminuyendo igualmente la posibilidad de interpretaciones diferentes en coberturas, debidas a los cambios propios de absorción y reflexión espectral de la vegetación por cambios estacionales.

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REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Berlanga Robles, C. A., & Ruiz Luna, A. (2006). Evaluación de cambios en el paisaje y sus efectos sobre los humedales costeros del sistema estuarino de San Blas, Nayarit (México) por medio de análisis de imágenes Landsat. Ciencas Marinas, 523-528.

Berlanga Robles, C., & Ruiz Luna, A. (2002). Land use and mapping and change detection in the coastal zone of northwest Mexico using remote sensing techniques. Journal Coastal Research, 514-522.

Berlanga Robles, C., & Ruiz Luna, A. (2007). Análisis de las tendencias de cambio del bosque de mangle del sistema lagunar Reacapán-Agua Brava, Méjico. Una aproximación con el uso de imágenes de satélite LANDSAT. Universidad y Ciencia, Trópico Húmedo, 29-46.

Chuvieco Salinero, E. (2008). Teledeteccion ambiental: La Observación de la Tierra Desde el Espacio, 3a Edición. Barcelona, España: Ariel, S. A. Chuvieco, E. (1995). Fundamentos de Teledetección, Segunda Edición.

Madrid: Ediciones RIALP, S.A. Congalton, R. G., & MacLeod, R. D. (1995). Change detection accuracy assessment on the NOAA Chesapeake Bay pilot study. Spatial accuracy of natural resource data bases: unlocking the puzzle International symposium, Spatial accuracy of natural resource data bases: unlocking the puzzle, 78-87.

Dobson, J., Brigh, E., Ferguson, R., Field, D., Wood, L., Haddad, K., . . .

Thomas, J. (1995). NOAA’s coastal change analysis program, guidance for regional implementation. National Marine Fisheries Service, National Oceanic and Atmospheric Administration Technical Report. USA: NOA. Obtenido de National Marine Fisheries Service, National Oceanic and Atmospheric Administration Technical Report.

Domínguez Bravo, J. (2000). Breve introducción a la cartografía y a los Sistemas de Información Geográfico (SIG). Madrid, España: Ciemat (Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas). Misterio de Ciencia y Tecnología. .

72

Eastman, J., McKendry, J., & Fulk, M. (1995). Change and time series analysis. Geneva: United Nations Institute for Training and Research.

ESRI. (2012a). ArcGIS Resource Center. Obtenido de Análisis de superposición: http://help.arcgis.com/es/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#/na/002s 00000007000000/ ESRI. (2012b). ArcGIS Resource Center. Obtenido de Identidad (Análisis): http://help.arcgis.com/es/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//000800 00000n000000 Fundación Pro-Sierra Nevada de Santa Marta. (2009). Programa de Compensación Forestal por Sustracción en la cuenca media y alta del río Sororia. Informe final fase preparatoria. Santa Marta, Colombia: Fundación Pro-Sierra Nevada de Santa Marta.

Fundación Pro-Sierra Nevada de Santa Marta. (2012). Procesamiento de imagen satelital para la obtención de línea base: Programa de Compensación Forestal Por Sustracción en la Cuenca Media y Alta del los Ríos Tucuy y Sororia. Santa Marta, Colombia: Fundación ProSierra Nevada de Santa Marta.

Giri, C. P. (2012). Remote Sensing of Land Use and Land Cover: Principles and Applications. Boca Raton, FL: CRC Press.

Hirales Cota, M., Espinoza Avalos, J., Schmook, B., Ruiz Luna, A., & Ramos Reyes, R. (2010). Drivers of mangrove deforestation in MahahualXcalak, Quintana Roo, southeast Mexico. Ciencias Marinas, 147-159.

IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales.

(2010). Leyenda Nacional de Coberturas de la Tierra, Metodología CORINE Land Cover Adaptada para Colombia Escala 1:100.000.

Bogotá, D.C: Editorial Scripto.

Jensen, J., Cowen, D., Althausen, J., Narumalani, S., & Weatherbee, O. (1998). An evaluation of coastwatch change detection protocol in South Carolina. Remote sensing change detection. Evironmental monitoring methods and applications, 75-88.

73

Kandare, K. (2010). The time series change detection methods of remote sensing. ISPRS Student Consortium - NewsLetter, 9.

Kerle, N., Bakker, W. H., Gieske, A. S., Gorte, B. G., Grabmaier, K. A., Hecker, C. A., . . . Pohl, C. (2009). Principles of Remote Sensing: An Introductory Textbook. Enschede, The Netherlands: The International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation.

López Duque, A. (2010). Estimación de conflictos de uso de la tierra por dinámica de cultivos de palma africana, usando sensores remotos.

Caso: Departamento del Cesar. Medellín, Colombia: Universidad Nacional de Colombia, Falcultad de Minas, Escuela de Geociencias y Medio Ambiente.

MADT - Ministerio de Ambiente Vivienda y Desarrollo Sostenible, Viceministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, Dirección de de Bosques, Biodiversidad y Servicios Ecosistémicos. (2012). Manual para la Asignación por Pérdida de Biodiversidad. Bogotá, Colombia.

Mas, J. (1999). Monitoring land-cover changes: a comparison of change detection techniques. Journal of Remote Sensing, 139-152.

MAVDT - Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial. (2008).

Resolución No. 1465 del 20 de Agosto del 2008. Bogotá, Colombia.

MAVDT - Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial. (2010).

Instructivo para el Levantamiento y Actualización de Coberturas de la Tierra en las Áreas de Parques Nacionales Naturales. Bogotá, Colombia: MAVDT - Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial.

Meyer, W. B., & Turner II, B. (1992). Human Population Growth and Global Land-Use/Cover Change. Annual Review of Ecology and Systematics, 39-61.

Navarro Rau, M. F. (2013). Dinámica de la Cobertura y Uso del Suelo, Ecorregión Mesopotamia. Argentina: Instituto Nacional de Tecnogía Agropecuario - INTA. Pons, X., Serra, P. S., & Saurí, D. (2002). A Rigorous Protocol for PostClassification Land Cover and Land Use Change Detection.

74

Geoinformation for European-wide integration. Proceedings of the 22nd Symposium of the European Association of Remote Sensing Laboratories, 4-6.

Ramsey III, E., Nelson, G., & Sapkota, S. (2001). Coastal change analysis program implemented in Louisiana. Journal of Coastal Research, 5371.

Ruiz Luna, A. B., & Acosta Velázquez, J. (2005). Bases para el ordenamiento ecológico de la zona costera del norte de Nayarit, México. Semana Geomática Barcelona "Los sensores de alta resolución y sus aplicaciones", 8-11.

Sánchez Florez, E., Díaz Cervantes, R. E., Bravo Peña, L. C., & Zúñiga Patricio, B. L. (2012). Sistema de monitoreo de la dinámica de uso de suelo (MoDUS) en la región binacional México-Estados Unidos.

Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, 1-15.

Singh, A. (1989). Digital change detection techniques using remotely-sensed data. International Journal of Remote Sensing, 989-1003.

Ugalde Von Thaden, J. J. (2012). Ixtlán de Juárez, Oxaca - Méjico: Universidad de La Sierra Juárez.

75