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IDRLa nueva ruralidad

Determinación de Usos del Suelo mediante análisis multitemporal de imágenes

Landsat en los Oasis de la Provincia de Mendoza Introducción:

La Teledetección es una técnica que permite obtener información a distancia de los objetos situados sobre la superficie terrestre. Esta técnica es de gran utilidad para el planeamiento y administración de la ocupación ordenada y racional del espacio.

En teledetección la adquisición de información puede realizarse a nivel orbital (satélites), suborbital (aviones) o terrestre (radiómetros portátiles). Las imágenes satelitales y las fotografías aéreas son los productos más difundidos.

La interpretación de imágenes de satélite permite obtener de forma rápida estimaciones de área cultivada y mapas temáticos actualizados y precisos de las diferentes estructuras espaciales resultantes del proceso de ocupación y uso del suelo. Es importante destacar que esta información puede ser actualizada periódicamente, a bajo costo en comparación con otros métodos tales como censos, restitución aerofotogramétrica, etc.

Por otra parte, la información generada por teledetección puede ser compilada y gerenciada a través de un SIG e integrada con otras capas de información como cartas y mapas con datos tabulares.

Principales características de las imágenes satelitales: Las imágenes satelitales son imágenes digitales obtenidas a partir de la captación de la

energía reflejada o emitida por los objetos localizados sobre la superficie terrestre. Están compuestas por un conjunto de píxeles (unidad mínima de identificación digital). Cada uno de estos píxeles están identificados por un valor numérico que expresa la respuesta de los objetos situados en la superficie terrestre ante una fuente de energía. Esta respuesta varía de acuerdo a las características bio-físico-químicas de los objetos y es lo que permite diferenciarlos en una imagen.

Los sensores que se encuentran en los satélites son los encargados de captar la energía reflejada o emitida por los objetos. Las imágenes generadas por los sensores remotos pueden ser caracterizadas a partir de tres parámetros: resolución espacial, espectral y radiométrica. Son estas características las que explican las diversas aplicaciones de las imágenes satelitales obtenidas por los diferentes sensores orbitales.

Antecedentes:

En Mendoza, la Dirección de Prevención de Contingencias comenzó en el año 1997 con los primeros trabajos basados en la utilización de tecnología satelital en la determinación de superficies cultivadas a partir de imágenes Landsat. Tarea que luego fue continuada por el Instituto de Desarrollo Rural. Los primeros trabajos fueron realizados en el oasis norte y desde el año 1998 se comenzó a trabajar en el oasis sur de la Provincia.

En todos los casos los trabajos estuvieron esencialmente orientados hacia la determinación de la superficie cultivada, para un único uso de suelo. De este modo se obtuvieron datos estadísticos sobre frutales, vid, olivos, papa y ajo para los diferentes oasis.


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Actualmente existe la necesidad de contar con un mapa de distribución de los principales cultivos en los oasis de la Provincia de Mendoza. Es por ello, que a partir de este proyecto se pretendió establecer una metodología de trabajo con el objetivo de mapear y determinar en corto plazo los usos o coberturas del suelo.

Malargüe

Valle de Uco

Oasis Sur

Oasis Norte

Figura 1- Oasis Productivos de la Provincia de Mendoza

Objetivos:

• Obtener un mapa de usos del suelo para el área cultivada de los Departamentos que conforman el Valle de Uco

• Establecer un cronograma a partir de datos fenológicos, para lograr una óptima diferenciación espectral de los principales cultivos.

• Delinear una metodología de trabajo que permita la actualización periódica de los usos y coberturas del suelo. Materiales y Métodos:

Se trabajó con imágenes provenientes del satélite Landsat, con una resolución espacial de 30 metros x 30 metros. Uno de los motivos por los que se decidió trabajar con estas imágenes es su amplia disponibilidad, ya que existe una estación receptora en la provincia de Córdoba que recoge información del satélite Landsat. Además estas imágenes cubren grandes áreas (185 km. x 185 km.).


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Por ejemplo una escena Landsat cubre la mayor parte del oasis norte y el Valle de Uco. Otro característica importante, es el tiempo de revisita del sensor (16 días), esto facilita caracterizar los fenómenos dinámicos que se producen en la agricultura. A ello se agrega el aporte de información multiespectral (7 bandas) que posibilita una mejor identificación de los diferentes objetos que componen la imagen.

Se debe destacar que la Comisión Nacional de Actividades Espaciales – CONAE, entrega en forma gratuita las imágenes Landsat, a partir del Programa “Constelación Matutina”.

La metodología de trabajo se basó en un análisis multitemporal por lo cual la determinación de la fecha óptima de elección de las imágenes resultó del análisis de los datos fenológicos para los usos de suelos a determinar (ver diagrama de flujo). Esta información fue provista por los programas Pronóstico de Cosecha Frutícola y Evaluación de la Cosecha Vitícola.

También se utilizó como material de apoyo la cartografía digital del catastro rural, mapa de calles, relevamientos de campo realizados por el Instituto de Desarrollo Rural.

Para el procesamiento de las imágenes y posterior incorporación de los resultados obtenidos al SIG del Programa ECOATLAS se utilizaron los programas Erdas, SPRING, Arc View.

Metodología

Los pasos metodológicos pueden ser agrupados en tres fundamentales:

Análisis de los datos fenológicos para la determinación de las fechas óptimas para la elección de las imágenes con las que se va a trabajar

Procesamiento de las imágenes

Incorporación de los datos obtenidos al SIG del Programa ECOATLAS

1- Análisis de los datos fenológicos:

La elección de las fechas de las imágenes con las que se trabajó fue determinada a partir de datos fenológicos provistos por el Programa de Relevamiento Frutícola.

Para ello se trabajó con imágenes existentes en el banco de imágenes del IDR, en donde se localizaron áreas homogéneas conocidas para cada una de las clases que se querían identificar. Luego a través de un diagrama de firmas espectrales se estudió el comportamiento espectral de las muestras para las fechas consideradas según datos fenológicos.

Este análisis permitió determinar el momento óptimo donde se puede encontrar la máxima expresión vegetativa del cultivo estudiado, con la menor interferencia foliar de otras especies. Las fechas seleccionadas fueron:


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E F M A M J J A S O N D

Frutal (floración-brotación)

Vid (brotación)

Hortalizas invernales

Hortalizas estivales

Olivos

Forrajes (leguminosas, gramíneas)

Una vez definido el número y fecha oportuna de adquisición de las imágenes satelitales se procedió a realizar el pedido de las mismas a la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE).

2- Procesamiento de las imágenes: Esta etapa consta a su vez de tres partes:

a) Pre-procesamiento:

En primera instancia se realizó la corrección geométrica imagen a imagen tomando como referencia las provistas por el Instituto Geográfico Militar. En este proceso se estableció una relación matemática entre las coordenadas de la imagen de referencia (Gauss Kruger/WGS84) y las coordenadas de la imagen en líneas y columnas para un número de puntos de referencia. El error mínimo cuadrático tolerable fue de un píxel. Posteriormente las imágenes fueron corregidas radiométricamente a fin de permitir un análisis comparativo entre ellas.

Las bandas del sensor Landsat utilizadas en este trabajo fueron la 3, 4 y 5. La banda 3 en el rango visible permite detectar suelos desnudos, las bandas 4 y 5 en el infrarrojo cercano y medio respectivamente ofrecen buena información espectral de los diferentes cultivos, su cobertura y su estado fitosanitario en general. Contraste: A todas las imágenes se les realizaron tratamientos de realce de contraste a fin de lograr una mejor identificación visual de los diferentes elementos presentes. Trabajo de Campo: previo al procesamiento de las imágenes se seleccionaron en gabinete áreas homogéneas que representaban diferentes usos de suelo. Luego se realizó una visita a campo a fin de identificar el uso de suelo correspondiente a dichas áreas.


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Imagen sin georreferenciar Imagen georreferenciada

Figura2.1- Proceso de georreferenciación de una imagen (Oasis Centro Norte-Mendoza).

b) Procesamiento: La clasificación digital de imágenes es un proceso de análisis que en general es abordado

desde la interpretación del píxel aislado, lo cual presenta la limitación de basarse solamente en atributos espectrales. A fin de superar estas limitaciones se propuso en este trabajo el uso de la segmentación (regionalización) previa a la clasificación de las imágenes a fin de poder extraer los objetos más relevantes.

El proceso de segmentación consiste en dividir la imagen en regiones (grupos de píxeles) homogéneos. Luego el proceso de clasificación digital de la imagen se realizó a partir de estas regiones previamente definidas.

Figura2.2- Imagen segmentada (sector agrícola-Valle de Uco-Mendoza)

IDR ( Inst i t ut o de Desar r


Selección de áreas de entrenamiento: en esta etapa fueron escogidas las mejores áreas relevadas en campo, siendo utilizadas luego como muestras durante el proceso de clasificación digital de las imágenes. Es importante aclarar que también fueron seleccionadas muestras provenientes de relevamientos anteriores. Clasificación supervisada: este proceso es definido como una operación de relación y comparación y su objetivo es agrupar a todos las regiones de características semejantes en un mismo grupo (clase), estas clases son definidas en función del objetivo del proyecto. En nuestro caso las clases identificadas fueron:

Durante es

recabar mas informdiferentes usos de Intersección de im En esta etapa sediferentes meses identificaron áreasproducto final. Figura 2.3- Imágen

Forestal Forraje Frutal Hortícola - Forraje Hortícola Nuevos EmprendimientosSin cultivar Tela Vegetación Natural Vid

ol lo Rur al ) - Godoy Cr uz 111 M 5500GOB - Cdad. M endoza - Tel : 0261-4292681/ Fax: 4292639 E mai l : i dr @mendoza.gov.ar - Ht t p: / / www.f undac ioni dr.or g 7

ta etapa se compararon diferentes algoritmos de clasificación para poder ación con el objetivo de entender el complejo comportamiento espectral de los

suelos que fueron identificados.

ágenes:

realizaron operaciones aritméticas entre las imágenes clasificadas de los del año para hacer un análisis comparativo entre clases. De este modo se de confusión las que fueron corregidas, aumentando así la precisión del

Octubre Diciembre

es clasificadas para diferentes épocas del año (Valle de Uco – Mendoza)


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c) Pos-procesamiento: Esta etapa tuvo como objetivo determinar la exactitud del mapa de uso y cobertura de

suelo obtenido. Para ello se realizó una verificación a campo y las áreas a visitar correspondieron a regiones previamente definidas durante el proceso de segmentación. Estas áreas fueron seleccionadas mediante un muestreo aleatorio simple. El tamaño muestral fue calculado en función de una distribución binomial.

A partir de las muestras relevadas en campo se obtuvo la matriz de confusión y se calcularon diferentes parámetros de precisión, entre ellos, error del productor y del consumidor e índice de precisión global. De este modo se cuantificó la calidad del producto final.

Diagrama de flujo En el siguiente diagrama de flujo queda sintetizada la etapa correspondiente al

procesamiento de imágenes.

Corrección Radiométrica

Determinación de áreas de entrenamiento

Georreferenciación

Recorte de Imágenes

Muestras de otras fuentes

Visita de Campo

Entrenamiento del clasificador

Clasificación Supervisada

Mapa de uso y cobertura de suelo

Imagen resultante

Cruzamiento de imágenes

Imagen clasificada 2Imagen clasificada 1

Imagen 1

Determinación de exactitud

Edición Matricial

Imagen 3 Imagen 2


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3- Incorporación al SIG: En esta etapa se vectorizó la información obtenida y se acondicionó para poder ser utilizada desde el sistema de información geográfica. Limitaciones del método:

Si bien es posible obtener datos de superficie para los distintos usos y coberturas de suelo, la precisión de los datos obtenidos a partir de este método es inferior a la que se podría lograr mediante un censo. Ello se debe a que la resolución espacial de la imagen Landsat (30m.x30m.) no permite individualizar calles, callejones, canales, etc., los que pueden ser clasificados por ejemplo en las parcelas cultivadas. Por este mismo motivo propiedades agrícolas pequeñas (en general menores a 5ha.) donde coexisten diferentes usos de suelo, pueden no ser clasificadas correctamente, puesto que son afectadas por la respuesta espectral de áreas vecinas.

Esta limitación puede ser minimizada mediante la utilización de imágenes con una mayor resolución espacial, aunque en este caso los costos de adquisición de las mismas son más elevados, su área de cobertura es menor y se necesitan equipamientos con gran capacidad de almacenamiento.

Por otra parte, muchas veces algunos usos del suelo que quieren ser identificados en función de un objetivo determinado, como por ejemplo frutales y forestales, poseen una respuesta similar, cuyas diferencias no son lo suficientemente significativas como para ser individualizados por este método. Esta limitación intenta ser solucionada en parte, mediante el análisis multitemporal propuesto en este trabajo.

Finalmente en áreas regadas, protegidas por malla antigranizo o con cultivos intercalados, no es posible una determinación correcta del uso de suelo.


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4- Resultados 4.1. Valle de Uco A fin de poder estimar la exactitud del mapa de usos del suelo obtenido se generó una matriz de confusión a partir de la comparación de los usos identificados en el campo y los obtenidos en la clasificación.

Tabla 4.1.1: Matriz de confusión

Asignadas según clasificación Total Exactitud Error de Sin cultivar Forestal Forrajera Frutal Hortícola Veg Nat Vid Tela Columna Productor Omisión

Sin cultivar 23 3 1 27 85 15 Forestal 1 2 1 1 1 6 33 67 Forrajera 11 11 100 0 Frutal 2 25 3 1 31 81 19 Hortalizas 5 1 1 22 29 76 24 Veg Natural 6 6 100 0 Vid 1 2 1 17 21 81 19 O

bser

vaci

ón C

ampo

Tela 2 2 100 0 Total Fila 31 3 12 28 30 9 18 2 133 Ex Usuario 74 67 92 89 73 67 94 100 Total puntos Ex. Global

E Comisión 26 33 8 11 27 33 6 0 196 81,2

A partir de la lectura de la tabla 4.1 se puede observar que la exactitud global del mapa es de un 81,2 %, siendo considerado este valor como muy bueno por la bibliografía especializada. En la tabla 4.1.1 se puede observar una fila que indica los errores por comisión los que se calculan a partir del cociente entre el numero de aciertos entre el campo y el mapa (diagonal de la tabla) respecto al total de la columna para cada clase temática, estableciéndose así un porcentaje (error de comisión) para cada clase. Los mayores errores por comisión los presenta la clase Forestal y Vegetación Natural. En el primer caso este valor es dudoso porque hay pocas muestras para poder determinarlo, mientras que en el segundo caso las áreas asignadas incorrectamente a la clase vegetación natural coincidieron con áreas de limite o bordura con otros usos de suelo. La columna error por omisión se calcula a partir del cociente entre el numero de aciertos entre el campo y el mapa (diagonal de la tabla) respecto al total de la fila para cada clase temática, estableciéndose así un porcentaje (error de omisión) para cada clase. Los mayores valores de error por omisión los presento la clase Forestal y Hortícola. En el primer caso como se mencionó las muestras fueron insuficientes, sin embargo una muestra de Forestal fue clasificada como Frutal debiendo a la semejanza espectral entre ambas clases. Por otra parte otro sector de Forestal fue clasificado como suelo sin cultivo probablemente debido a que el cultivo había sido implantado recientemente. Con respecto a la clase Hortícola las áreas omitidas fueron clasificadas como Sin cultivar, esto se explica debido a que las áreas hortícola presentan una importante dinámica de rotación de cultivos.


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IMPORTANTE: No se trabajo con imagen de invierno ni de marzo porque no habían buenas imágenes en esas fechas. Debido a que no hay imágenes de invierno no se pudo separa los cultivos de Olivo del resto de los frutales. O sea que no existe la clase temática Olivo. Lo anterior se podría solucionar utilizando una imagen invernal vieja (bajo el supuesto de que los cultivos viejos solo podrían ser identificados) y clasificando los olivos a partir de las muestras que relevamos en campo. Referencias: Nuevos Emprendimientos: incluye áreas donde se ha constatado desmontes o cultivos

incipientes en su mayoría de vid. Hortícola - Forraje: considera áreas de la zona alta del Valle de Uco (Las Carreras) donde se

observan áreas de suelo preparado propensas a ser cultivadas con hortalizas o forrajeras. Sin Cultivar: áreas que no presentan respuesta espectral de cultivos agrícolas para el ciclo

vegetativo 2003/2004. Estimación de superficie cultivada: Los resultados de superficie obtenidos para cada uno de los usos son los siguientes:

Usos Superficie (ha) Forestal 6592 Forraje 2295 Frutal 13975 Hortícola - Forraje 6191 Hortícola 6586 Nuevos emprendimientos 2115 Tela 796 Vid 14523 Superficie cultivada total 53073 Sin cultivar 85602 Vegetación Natural 43599 Superficie total 182274

Tabla 4.1.2: Superficie en hectáreas según uso del suelo


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En el siguiente gráfico de sectores proporcionales se muestra la importancia de la superficie cultivada, expresada en porcentajes, para los diferentes usos del suelo identificados.

4,81,7

10

4,5

4,8

10,4

61,70,61,5

Forestal

Forraje

Frutal

Horticola- Forraje

Horticola

Nuevos emprendimientos

Tela

Vid

Sin cultivar

Gráfico 4.1.1: Porcentaje de cobertura para los diferentes usos de suelo determinados, no incluye vegetación natural Conclusiones Valle de Uco: • Para el oasis cultivado del Valle de Uco, el mapa resultante muestra un alto porcentaje de

tierras en las que no se observó ningún tipo de cultivo durante el periodo considerado (62%), mientras que las áreas cultivadas alcanzaron solamente al 38%.

• Al oeste del Valle se observan grandes emprendimientos relacionados con el cultivo de la vid.

Estos nuevos cultivos de cepajes finos, se ven acompañados por la construcción de establecimientos bodegueros, en su mayoría de capitales extranjeros.

• En el sector alto del Valle (Las Carreras) el cultivo de hortalizas, alternando con forrajes es

importante en cuanto a su extensión.


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Figura 4.1.2 Mapa de Usos del Suelo del Valle de Uco – Mendoza.


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Bibliografía: Alves Moreira, Maurício (2001): Fundamento do Sensoriamento Remoto e Metodologías de Aplicação, 1º Edição – Sao José dos Campos – SP –. Chuvieco, Emilio (1996): Fundamentos de Teledetección Espacial, 3º edición revisada – España – Congalton, Rusell G; Green, Kass (1999): Assesing the accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices,. Lewis Publishers –. Galliotti Florenzano, Teresa (2002): Imagens de Satélite para Estudos Ambientais. Oficina de Textos– São Paulo –. Ippoliti-Ramilo, Gabriela Alexandra (1999): Imagens TM/LANDSAT da época de pré-plantio para a previsão de safras, INPE – São José dos Campos – 1999. Sokal, R. R.; Rohlf, F. J. (1999): Introducción a la Bioestadística, State University of New York. Editorial Reverté, S.A –. Tso, Brandt; Mather, P. (2001): Clasification Methods for Remotely Sensed Data, Taylor & Francis –New York – .

Mendoza, Marzo de 2005. Teledetección y trabajo de campo Ing. Agr. Javier Portillo Lic. Laura Zalazar Lic. Gustavo Aloy Coordinación y trabajo de campo Ing. Agrim. Hernán Puga

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