En Detalle:La Generación de Mapas de Expansión y Contracción de Cuerpos de Agua

Abstract: 

Resumen

Tradicionalmente el monitoreo del fenómeno de inundaciones se ha basado en el análisis de modelos climatológicos derivados de los datos registrados por las estaciones climáticas. Sin embargo, algunas de las limitaciones en el uso exclusivo de estos datos radican en que los mismos pueden ser escasos, discontinuos o simplemente estar incompletos.

Desde hace varios años, las técnicas de Percepción Remota han  posibilitado la obtención y distribución rápida de información espacial en áreas extensas mediante el procesamiento digital de datos de sensores satelitales dispuestos en diferentes regiones espectrales. El rápido desarrollo de tecnologías de análisis espacial como los Sistemas de Información Geográfica (SIG) en conjunto con la Percepción Remota (PR), han agilizado el procesamiento y transformación de la información contenida en las imágenes a mapas de diferentes temáticas, permitiendo la visualización espacial de la información. La integración de la información derivada de sensores remotos junto con el empleo de otros datos, proveen un potencial enorme para la identificación, monitoreo y evaluación de inundaciones presentes y futuras.

De este modo y con el fin de responder con los requerimientos de información espacial para la prevención, monitoreo y mitigación del riesgo por eventos climáticos extremos en Colombia, la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Corpoica) en conjunto con el grupo de Percepción Remota del Centro de Investigación y Desarrollo en Información Geográfica (CIAF) perteneciente al Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC), se dieron a la tarea de formular un proyecto para la identificación de aquellas áreas con mayor riesgo a inundaciones empleando para ello imágenes de satélite. Y es así como derivado del mismo se expone a continuación una práctica recomendada que tiene por objetivo generar información sobre la dinámica de expansión y contracción de cuerpos de agua, mediante el análisis multitemporal de índices espectrales,  generados a partir de imágenes RapidEye y SPOT 5,  seleccionadas de acuerdo a las fechas oficiales  de ocurrencia de eventos climatológicos “Niño” y “Niña” (Información de entidades meteorológicas como IDEAM: “Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia“).  En este proceso también se involucró la cartografía oficial de  cuerpos de agua a escala 1:25.000, existente en el  Instituto Geográfico Agustín Codazzi, a partir de la cual se calcularon las áreas de expansión y contracción de cuerpos de agua.

Requirements: 

Requerimientos

A continuación se detallan todos los requisitos necesarios para el desarrollo de la práctica recomendada en el “Monitoreo de Expansión y Contracción de Cuerpos de Agua a Escala 1:25.000”:

  1. Datos empleados:

La consulta y descarga de imágenes disponibles se realizó en las diferentes bases de datos disponibles en internet como: el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS, http://earthexplorer.usgs.gov/), el Banco Nacional de Imágenes para Colombia (BNI, http://bni.igac.gov.co:81/home/srv/es/main.busqueda) del Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) y la Universidad de Maryland (http://glcfapp.glcf.umd.edu:8080/esdi/).

  1. Nivel de procesamiento:

El tratamiento de los datos se realizó a partir de diferentes niveles de procesamiento:

  • Para imágenes RapidEye: el nivel de procesamiento fue 1B. Los cuales son datos brutos con información auxiliar como coeficientes de calibración, corrección geométrica básica, los cuales fueron  procesados a unidades físicas en el sensor.
  • Para las imágenes Spot 5: El nivel de procesamiento empleado fue a partir de datos en 1A.
  1. Software empleado:

Principalmente el trabajo fue desarrollado bajo el software de tratamiento digital de imágenes PCI Geomatica 2013 (http://www.pcigeomatics.com/). A través de sus módulos de análisis:

FOCUS: Módulo de procesamiento de Imágenes, SIG/Análisis Espacial, y de Edición Cartográfica

ATCOR: Módulo de corrección atmosférica del programa de procesamiento digital de imágenes PDI.

MODELER: Módulo para generar funciones adaptadas a las necesidades del usuario

EASI: Módulo de lenguaje de programación en macros.

El programa puede acceder, sin necesidad de conversión, a diversos archivos raster (Erdas IMG y LAN; Idrisi; Envi HDR; Arc-Info E00, archivos binarios genéricos, etc.), pero si se quiere abordar análisis más detallados, es necesario importar las imágenes al formato nativo del programa (PIX).

Tanto las generación de los polígonos, el almacenamiento de la información en bases de datos GDB, así como las salidas gráficas de los resultados fueron desarrollados en el software de tratamiento de información geoespacial ArcGIS® en su versión 10.2., bajo la Interfaz de ArcMap y ArcCatalog.

  1. Requerimientos de Hardware:

Para el desarrollo del proyecto se emplearon estaciones de trabajo y cómputo “Precisión T3500-Dell”, las cuales contaban con las siguientes características o recursos de hardware:

  • Sistema operativo: Microsoft Windows 7 Profesional
  • Versión operativo: 6.1.7601 Servipack 1  Compilacion 7601
  • Tipo de sistema: PC basado en x64
  • Procesador: Intel® Xeon® CPU de 3.20Ghz
  • Versión de SMBIOS: 2.5
  • Memoria física instalada (RAM): 12.0GB
  • Memoria Virtual Total: 15.9 GB
  • Disco de Almacenamiento Interno: 1TB
  1. Habilidades requeridas:

Esta metodología fue diseñada teniendo en cuenta que el profesional posea una formación base referida a los siguientes temas:

  • Fundamentos de percepción remota
  • Fundamentos en el procesamiento digital de imágenes
  • Interpretación visual diferentes tipos de imágenes
  • Fundamentos de sistemas de información geográfica

Applications: 

Aplicaciones

  • Las inundaciones son desastres naturales que pueden afectar un amplio rango de actividades relacionadas con la actividad humana y las economías locales. Por este motivo se hace necesario acudir a distintas fuentes de información que permitan generar información rápida y acertada del impacto de futuros eventos climáticos extremos.
  • Esta práctica recomendada a través de técnicas de percepción remota hace posible la captura y distribución de datos rápidamente en áreas extensas, empleando imágenes de satélite RapidEye y Spot 5 a través de índices espectrales que permiten identificar y monitorear los cuerpos de agua asociados a inundaciones.
  • El cálculo de las superficies de expansión y contracción de cuerpos de agua a partir del procesamiento de imágenes de satélite multiespectrales RapidEye y Spot 5 de alta resolución y la combinación de técnicas de análisis espacial, permiten la generación de cartografía a escala municipal (1:25.000) que puede ser integrada a los análisis y zonificación de las amenazas por inundaciones y condiciones secas que suelen ser frecuentes durante la ocurrencia de eventos niña y niño.
  • Aunque existen varios métodos de procesamiento digital de imágenes para realizar los análisis mencionados, este trabajo sugiere que el empleo de índices espectrales es el método de más fácil implementación y de mayor rapidez. Por tal razón se hace indispensable incluir el cálculo de índices como el NDWI o el NDVI a partir de imágenes con moderada-alta resolución espacial en futuros análisis de eventos climáticos extremos.
  • Los resultados de este trabajo pueden ser empleados como una base técnica para eventuales manejos del riesgo agroclimático, puesto que permiten identificar aquellas zonas con mayor riesgo a inundaciones tanto a nivel municipal como regional, dependiendo de la escala de trabajo seleccionada. De esta manera se complementa una adecuada preparación de los planes de contingencia mediante la generación de alertas que informen del posible impacto al sistema productivo establecido en la zona.

Strengths and Limitations: 

Ventajas y limitaciones

A continuación se exponen las principales potencialidades y limitaciones de la práctica para la generación de mapas a escala 1:25.000 de la expansión y contracción de cuerpos de agua con imágenes Rapideye y Spot 5.

  1. Potenciales ventajas:

Con un registro histórico considerable de imágenes multiespectrales en áreas que han presentado diferentes niveles de afectación por inundaciones o escasez de agua, la utilización de esta práctica permite identificar de forma aproximada en que épocas se presentó una mayor intensidad de estos eventos, así como también permite confrontar si en los procesos de expansión y contracción de cuerpos de agua pueden estar involucradas actividades antrópicas que han generado cambios relevantes en la cobertura y uso del suelo, como es el caso de la expansión de la frontera agrícola.

  1. Desventajas y Limitaciones:

Disponibilidad de Imágenes  con resolución espacial adecuada  para generar cartografía a escala 1:25.000, y con temporalidad suficiente para analizar la dinámica de expansión y contracción de cuerpos de agua, en diferentes períodos extremos, particularmente antes del año 2005. Mascaras de nubes: No se puede aplicar los umbrales en diferentes contextos, es necesario definir el umral de nuevo para cada escena por ensayo y error. Además las mascaras de nubes no incluyen las sombras de nubes.

  1. Sensibilidad del modelo:

Teniendo en cuenta las características de los sensores ópticos - electrónicos, varias de las imágenes  disponibles presentaron problemas de nubosidad sobre algunas de las áreas de interés, por lo tanto se integraron alternativas como las imágenes de sensores radar disponibles en el BNI (Banco nacional de imágenes), administrado por  IGAC.

  1. Exactitud y fiabilidad:

La precisión de los resultados  depende en gran medida de la corrección geométrica de las imágenes, a partir de las cuales se generan los índices y las coberturas de agua. De igual forma, es necesario corroborar con trabajo de campo y  registros de áreas expuestas a inundaciones, mediante los sistemas nacionales para la gestión de riesgos.

Workflow: 

Bibliography: 

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