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Proceso de desertificación en el valle central de
Tarija. Aplicación de un modelo basado en
indicadores espectrales
Ing. Delia Carolina Guzmán Fernández
Diciembre, 2010
UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMÓN
VICERRECTORADO
Centro de Levantamientos Aeroespaciales
y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible
de los Recursos Naturales
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija.
Aplicación de un modelo basado en indicadores
espectrales
Por
Ing. Delia Carolina Guzmán Fernández
Asignación Final Individual (Trabajo de Grado) presentado al Centro de Levantamientos Aeroespaciales y
Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible de los Recursos Naturales en cumplimiento parcial de los
requisitos para la obtención del grado académico de Máster en Ciencias de la Geo - Información y
Observación de la Tierra, en la mención en Información de Tierras para la planificación del Territorio.
Comité de evaluación del AFI
Examinador 1 (Presidente)
Examinador 2 (Ing. Nelson Sanabria MSc., Asesor)
Examinador 3 (Ing. Ronald Vargas MSc., Asesor)
Examinador 4 (Docente CLAS)
Examinador 5 (Docente ITC)
Centro de Levantamientos Aeroespaciales y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible
de los Recursos Naturales Cochabamba, Bolivia
Aclaración
Este documento describe el trabajo realizado como parte del programa de estudios de Maestría en
el Centro de Levantamientos Aeroespaciales y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible de los
Recursos Naturales. Todos los puntos de vista y opiniones expresadas en el mismo son
responsabilidad exclusiva del autor y no representan necesariamente las del Centro.
i
Resumen
Según un estudio del Programa Nacional de Lucha Contra la Desertificación de (PRONALDES, 1996)
en Bolivia la degradación de tierras a causa de la desertificación afecta al 41% del territorio nacional
(439.432,4 Km2). Los departamentos más afectados son: Oruro, Potosí, Chuquisaca y Tarija. En la
presente investigación, se determinó el grado y extensión de la desertificación ocurrido en el valle
central de Tarija para el periodo 1989-2009, empleando el modelo de desertificación propuesto por
Lira J. 2004, el cual se basa en el despliegue de una imagen multi-espectral Landsat TM en términos
de tres indicadores espectrales: albedo, textura y vigor de la vegetación. Los resultados obtenidos
fueron que para el área del Valle central de Tarija, que abarca el estudio, actualmente el 67% de ese
territorio todavía se encuentra con niveles de degradación elevados.
ii
A mí amada madre.
iii
Agradecimientos
Al ITC por el apoyo académico en el desarrollo de la maestría.
Al Centro de Levantamientos Aeroespaciales (CLAS), a todo su
plantel docente y administrativo, por las enseñanzas impartidas y el
respaldo académico durante estos meses. En especial a mis asesores
por toda la colaboración brindada en el desarrollo de mi trabajo de
grado.
Finalmente, agradecer a mis compañeros por compartir su amistad, su
experiencia profesional y brindarme su apoyo incondicionalmente.
iv
Tabla de contenidos
1. Introducción................................................................................................................................ 1
2. Objetivos..................................................................................................................................... 3
2.1.1. Objetivo general .......................................................................................................... 3
2.1.2. Objetivos específicos.................................................................................................... 3
3. Marco Teórico ............................................................................................................................. 5
3.1. Desertificación..................................................................................................................... 5
3.2. Descripción del área de estudio ........................................................................................... 5
3.3. Reconocimiento de patrones y clasificación ......................................................................... 5
3.4. Modelo del proceso de desertificación en ambientes semi-aridos empleando imágenes
multi-espectrales ............................................................................................................................ 6
3.5. Albedo ................................................................................................................................. 7
3.6. Textura ................................................................................................................................ 7
3.6.1. Textura mono-espectral ............................................................................................... 8
3.6.2. Textura multi-espectral ................................................................................................ 9
3.6.3. Frecuencia espacial ...................................................................................................... 9
3.7. Índices de vegetación .......................................................................................................... 9
4. Marco Metodológico ................................................................................................................. 10
4.1. Pre-procesamiento ............................................................................................................ 10
4.2. Cálculo de los indicadores espectrales que caracterizan la desertificación ......................... 10
4.3. Preparación de los mapas temáticos de desertificación ..................................................... 11
4.4. Estimación de los cambios suscitados en el periodo 1989-2009 ......................................... 12
5. Resultados y Discusión .............................................................................................................. 14
5.1. Indicadores espectrales que caracterizan la desertificación ............................................... 14
5.1.1. Grados de desertificación........................................................................................... 16
5.1.2. Grado de desertificación nula ................................................................................ 16
5.1.3. Grado de desertificación mínima................................................................................ 16
5.1.4. Grado de desertificación baja ................................................................................ 16
5.1.5. Grado de desertificación media ............................................................................. 17
5.1.6. Grado de desertificación alta ..................................................................................... 17
5.1.7. Grado de desertificación muy alta .............................................................................. 17
5.1.8. Análisis en el tiempo (Comparación) .......................................................................... 18
v
6. Conclusiones .............................................................................................................................19
7. Recomendaciones (si las hubiera) ..............................................................................................19
8. Propuesta (si es un proyecto) .........................................................¡Error! Marcador no definido.
9. Referencias Bibliográficas ..........................................................................................................20
Anexos ..............................................................................................................................................21
vi
Lista de figuras
vii
Lista de tablas y cuadros
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
1
1. Introducción
La desertificación es un proceso de degradación de tierras áridas, semiáridas y sub-húmedas
auspiciado por la confluencia de condiciones climáticas características (secas/desérticas) junto con
actuaciones humanas agresivas y poco sostenibles (Rodríguez Surián, 2008). Los efectos de la
desertificación implican el aumento de la aridez, la irregularidad de lluvias, riesgos de sequía,
problemas de erosión de suelos, salinización y pérdida de la cobertura vegetal, entre otros. En Bolivia
la desertificación afecta el 41% del territorio nacional (439.432,4 Km2), con graves consecuencias a
nivel social y económico ya que en estas regiones se encuentra el 77% de la población y el 89% de la
misma vive en condiciones de pobreza. Los departamentos más afectados son Oruro, Potosí,
Chuquisaca y Tarija1 (Zambrana S. Florencio, 1996).
El año 1994 Bolivia se adhirió a la Convención de las Naciones Unidas de Lucha Contra la
Desertificación (UNCCD). En el periodo de 1996 a 1997 se generó el Programa Nacional de Lucha
contra la Desertificación (PRONALDES). Dentro de la implementación del PRONALDES se
elaboraron los mapas preliminares de erosión y desertificación a nivel nacional. En el periodo del 2001
al 2002 se realizó un ajuste al PRONALDES, lográndose en la actualidad el Programa de Acción
Nacional de Lucha contra la Desertificación PAN LCD. Sin embargo, la información disponible de
investigaciones sobre los tipos, causas, grado y severidad de la desertificación en nuestro país es
todavía insuficiente. En ese contexto, la generación de información sobre este fenómeno es importante
para los procesos de gestión del territorio.
Por otra parte, la desertificación tiene múltiples expresiones debido a los procesos y fuerzas que
interactúan, esta condición compleja ha provocado que hasta el momento no se desarrolle un marco
conceptual unificado y mapas de desertificación globalmente aceptados. Las investigaciones sobre este
fenómeno son abordadas desde muchos puntos de vista (biofísico y/o socio-económico), siendo un
elemento de conflicto los indicadores que se deben emplear para describir este proceso y conocer el
estado de degradación de una determinada región (Bermúdez, 1999).
Las diversas metodologías para evaluar la desertificación que se encuentran en la bibliografía pueden
resultar muy demandantes en tiempo, recursos y bases de datos, siendo éstos últimos una limitante en
Bolivia; por lo cual se requiere encontrar métodos de evaluación que permitan establecer una visión
sintética del estado de degradación de las tierras de forma práctica.
Los recursos de la teledetección contribuyen de gran manera en la identificación de zonas afectadas
por este fenómeno, la determinación del grado de la desertificación y su monitoreo (Hill, 2009).
Mediante técnicas de teledetección se pueden obtener estimadores adecuados de diversas
1 El departamento de Tarija es afectado por la desertificación en un 60% de su territorio y más severamente el
Valle Central (El País 2010).
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
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manifestaciones físicas superficiales producto del proceso de desertificación. Algunos indicadores
espectrales relacionados con este fenómeno son: el albedo, la heterogeneidad espacial o textura del
terreno y el vigor de la vegetación (Lira 2004).
En un estudio para medir las condiciones generales de aridez de la tierra, Robinove y colaboradores
(1981) determinaron que el albedo se correlaciona con: la erosión, las variaciones de humedad del
suelo, y la densidad de la vegetación. De manera que, un aumento del albedo implica una degradación
de la calidad de la tierra y viceversa. Por tanto, el albedo es un indicador para medir las condiciones
desérticas.
Los procesos de desertificación también están relacionados a la variación de los tipos de cobertura
espectral; mientras la desertificación avanza el número de tipos de cobertura disminuye, observándose
una escena de apariencia homogénea (Tripathy et al. 1996). Excepto en los casos en los cuales la
homogeneidad del terreno se deba a una extensa área de cobertura vegetal, en ese caso una mayor
heterogeneidad implica un proceso de desertificación debido a la fragmentación y degradación de la
vegetación (Seixas 2000). Por tanto, la textura del terreno varía desde un cierto valor hasta un valor
límite, que es una textura homogénea característica de las condiciones desérticas.
Asimismo, la desertificación produce cambios en la cantidad y composición de la vegetación y una
disminución de la biomasa. Muchos estudios sobre desertificación emplean índices de vegetación para
describir la dinámica de la cobertura vegetal en relación a este fenómeno (Hill 2009). Los índices de
vegetación que resultan adecuados para ambientes semiáridos son el índice de vegetación ajustado al
suelo (SAVI), propuesto por Huete en 1988 o una modificación de éste que es el índice de vegetación
transformado ajustado al suelo (TSAVI) introducido por Baret & Guyot en 1991 (cf. Gilabert et al.
1997).
El modelo de desertificación2, el cual se pretende aplicar en este trabajo se basa en los tres indicadores
ya descritos: el albedo, la textura y el índice de vegetación; a partir de los mismos, se construye un
mapa temático de grados de desertificación. Lira (2004) señala que ninguno de estos indicadores
puede explicar por sí mismo o caracterizar la intensidad y la variabilidad de la desertificación, sin
embargo al ser medidas en un mismo momento a partir de la misma imagen multi-espectral pueden
emplearse para describir la distribución espacial de la desertificación en una determinada área.
2 A Model of Desertification Process in a Semi-arid Environment Employing Multi-spectral Images. Jorge Lira
(2004)
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
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2. Objetivos
2.1.1. Objetivo general
Determinar el grado y extensión de la desertificación ocurrido en el valle central de Tarija para
el periodo 1989-2009, mediante la aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales.
2.1.2. Objetivos específicos
Determinar los valores de los indicadores espectrales (albedo, textura e índice de vegetación) representadas por bandas de desertificación, a partir de imágenes multi-espectrales para ambas fechas.
Determinar los grados de desertificación para cada uno de los años analizados.
Estimar la variación espacial de los grados de desertificación en un periodo de 20 años.
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
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3. Marco Teórico
3.1. Desertificación
La desertificación es la degradación de la tierra en regiones áridas, semiáridas y sub-húmedas secas,
resultante de diversos factores, incluso variaciones climáticas y actividades humanas. Ésta es la
definición internacional del fenómeno de la desertificación establecida por la Convención de las
Naciones Unidas de Lucha contra la Desertificación.
3.2. Descripción del área de estudio
El departamento de Tarija está ubicado al sur de Bolivia. Tiene una extensión de 37,623 km.2 y una
población de 391.226 habitantes según el censo de1 2001. La capital del departamento es la ciudad de
Tarija (1,866 m.s.n.m) situada entre los 21° 32' 00" de latitud sur y los 64° 47' 00" de longitud oeste,
tiene una extensión de 37.623 km2. El valle central de Tarija se ve influenciado por cordilleras con
pequeñas elevaciones. La totalidad de sus ríos son afluentes de la cuenca del Plata siendo los más
importantes el río Guadalquivir y el río Bermejo. El clima es templado los, valles tienen un promedio
de 17º a 23º en la parte del Sub-andino oscila entre 25º y 35º, la estación lluviosa comprende los meses
de Diciembre a Febrero. Dentro las actividades humanas importantes se tienen una agroindustria
desarrollada sobre todo la vitivinícola. La actividad rural de menor escala consiste en la producción de
frutales y a actividad pecuaria de ovinos y caprinos mayormente.
3.3. Reconocimiento de patrones y clasificación
El reconocimiento de patrones se refiere a la clasificación de los mismos; existen dos grandes grupos:
clasificación no supervisada y clasificación supervisada. En palabras de Lira J., 2010:
La clasificación no supervisada es un término que ha sido tradicionalmente aplicado al análisis de
cúmulos, que más bien es un método de segmentación; no obstante, esta segmentación seguida de una
etiquetación (identificación) de cada cúmulo, de acuerdo con los objetos de la imagen, sí constituye
una clasificación y ésta es la manera como se maneja en la práctica. El análisis de cúmulos está
basado en la identificación de grupos de pixels con valores similares. En la clasificación supervisada
las clases espectrales se identifican de antemano, mientras que en la clasificación no supervisada se
hace posteriormente. Al realizar la relación cúmulo - clase espectral, la imagen de salida mencionada
se convierte en lo que se conoce como mapa temático dado que cada cúmulo representa un tema o
clase espectral en la escena correspondiente”.
6
Un algoritmo de clasificación no supervisada es el ISODATA (en inglés: iterative self-organizing data
analysis techniques). Al emplear este algoritmo existen varios parámetros que pueden definirse: el
mínimo número de muestras (pixels) en un cúmulo (los cúmulos con un número de pixels menor a un
determinado valor se unen con otros o desaparecen); la máxima desviación stándar permitida en un
cúmulo (los cúmulos cuya desviación estándar excede al valor establecido son partidos en dos de
acuerdo con una regla predeterminada); la mínima distancia requerida entre cúmulos (los cúmulos
cuya distancia entre sus centros sea menor al valor indicado se combinan en uno sólo); el máximo
número de pares de cúmulos que pueden ser fusionados (son los cúmulos cercanos entre sí se fusionan
por pares sin llegar a exceder el valor señalado); el número de iteraciones permitidas (las veces que se
realizan un conjunto de operaciones que involucran básicamente la partición del espacio multi-
espectral en una cierta cantidad de hiperrregiones cuya forma y número se ajustan en cada iteración).
En este algoritmo se puede fijar el número de cúmulos inicial, entre un valor máximo y mínimo.
Suponer un número de cúmulos implica que se conoce o al menos se tiene una estimación de la
estructura espectral de la imagen. (Lira, 2010)
3.4. Modelo del proceso de desertificación en ambientes semi-aridos empleando imágenes multi-espectrales
El modelo fue desarrollado y probado por Jorge Lira en una región semiárida al norte de México.
Dicho modelo está planteado como el despliegue de una imagen multi-espectral en términos de una
serie de bandas, denominadas bandas de la desertificación (Ecuación 1); cada una de ellas corresponde
al albedo (X1), la textura (X2) y el índice de vegetación (X3). El albedo es calculado a partir del
primer componente principal de las bandas de la imagen multi-espectral. La textura se deriva de un
operador de divergencia aplicado en el campo vectorial formado por los tres primeros componentes
principales de la imagen. El índice de vegetación seleccionado es la TSAVI, el cuál es apropiado para
el ambiente semi-árido donde la vegetación es escasa. Estas tres variables se introducen en un
algoritmo de agrupamiento (clasificación) resultante en seis grados de desertificación. Estos grados
van desde la ausencia de la desertificación a la desertificación grave.
Ecuación 1
Donde:
g = (Rodríguez Surián, 2008), es la imagen multi-espectral compuesta por n bandas.
µg = (Hill, 2009) es el vector que representa la media de la imagen.
M x N es el tamaño de la imagen (pixeles).
X1, X2,. . . XM (con n ≤ m), son funciones bidimensionales3.
3 Cuando el conjunto de Xj es cero significa funciones aleatorias no correlacionadas, que se denominan bandas
canónicas en el periodo representado por la imagen g. Las variables Xi se denominan funciones (Lira 2004).
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
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aij, son funciones determinísticas llamadas coeficientes4.
(k, l) son las coordenadas de un pixel en la imagen.
También, cabe señalar que el modelo asume el principio de ergodicidad. Este principio se interpreta
como: que es lo mismo observar la evolución en el tiempo de un sistema cualquiera, que observar
varias copias de dicho sistema en diferentes estados de evolución. De esta forma, es posible observar
el proceso de desertificación a partir de una sóla imagen siempre que la zona de estudio presente
diferentes estadíos de este fenómeno. La ergodicidad que asume el modelo se basa en anteriores
trabajos que demostraron la estacionaridad (respecto a la media y la autocorrelación) del espacio
característico formado por las tres variables que describen el fenómeno (Lira, 2004).
3.5. Albedo
El albedo es una cantidad radiométrica que se define como el cociente entre la energía total reflejada y
la energía incidente, integrada en el rango de longitud de onda de la imagen multi-espectral (Lira,
2010). El albedo varía con el tipo de cobertura terrestre, ya que depende de las características de la
superficie y su efecto en la reflexión y dispersión de la radiación incidente. Generalmente, el albedo
disminuye a medida que se incrementa la humedad, la materia orgánica y la rugosidad de la superficie.
El albedo es un indicador del estado de desertificación; se lo ha relacionado en diversos trabajos con
problemas de erosión, pérdida de humedad del suelo, disminución de la densidad vegetal y
salinización de suelos (Robinove et al., 1981).
Existe gran variedad de métodos para determinar el albedo a partir de imágenes satelitales. En el caso
de las imágenes Landsat TM, al llevar a cabo la descomposición en componentes principales, las tres
primeras bandas contienen toda la información significativa, es decir que poseen una
tridimensionalidad intrínseca; éstas corresponden a la brillantez, el verdor y la humedad. El primer
componente principal (brillantez) es proporcional al albedo (Lira, 2010).
3.6. Textura
El concepto de textura es difícil de definir debido a la subjetividad que implica la interpretación del
observador. Sin embargo, para aproximarse al concepto se puede suponer un espacio de tres
dimensiones cuyos ejes x-y corresponden a la posición de cada pixel de una banda cualquiera de la
imagen multi-espectral y el eje z corresponde al valor espectral correspondiente (Número digital ND)
cómo se muestra en la Figura 1; en la superficie generada, los pixeles con valores que cambian poco se
relacionan a una textura suave, por el contrario valores muy cambiantes tienen una textura rugosa. A
partir de este razonamiento, Lira (2010) deriva un concepto de textura como “la manifestación espacial
4 Las funciones aij, en este caso, se establecen en uno; sin embargo, estas funciones pueden ser utilizadas para
introducir diferentes pesos a las Xi (Lira 2004).
8
organizada de un arreglo local de tonos (pixels) de la imagen”. La textura es un valor local de manera
que cambia de un lugar a otro de la imagen y depende de la escala a la cual se le observe; también es
diferente de banda a banda de la imagen multi-espectral.
Figura 1. Superficie generada por los valores de los pixeles de la banda de una imagen
Fuente:(Lira, 2010)
La evaluación de la textura puede realizarse mediante dos métodos:
3.6.1. Textura mono-espectral
Este método está basado en la matriz de co-ocurrencia y se aplica a cada banda por separado. La
matriz de coocurrencia es una aproximación a la función de densidad conjunta, la misma que expresa
la probabilidad de que ocurran pares de pixeles en direcciones pre-establecidas5.
La matriz de co-ocurrencia presenta un mismo valor cuando la textura es completamente uniforme y
contrariamente, cuando existe una textura heterogénea la matriz muestra valores distintos; el número
y distribución de esos valores son un reflejo de la información textural de la imagen.
Existen varios descriptores que caracterizan la matriz de co-ocurrencia, tales como: el segundo
momento angular, contraste, correlación, varianza, homogeneidad, suma de promedio, entropía,
disimilitud, covarianza, diferencia de momento, diferencia inversa de momento, suma de varianza,
suma de entropía, diferencia de varianza, diferencia de entropía, coeficiente de correlación máxima,
probabilidad máxima, etc. Con el programa ENVI, es posible obtener los ocho primeros.
La textura puede cuantificarse mediante uno o varios de estos descriptores, para este último caso puede
crearse una imagen multi-espectral sintética, donde cada banda sea un descriptor o bien puede
aplicarse la descomposición en componentes principales al conjunto de descriptores seleccionados
(Lira, 2010).
5 Un equivalente a la matriz de co-ocurrencia es el histograma que también es una aproximación a la función de
densidad que mide la probabilidad de ocurrencia de un pixel en la imagen. En otras palabras, la función de
densidad mide el contraste global de la imagen y la función de densidad conjunta mide la heterogeneidad
espacial de los pixels en una vecindad dada (Lira 2010).
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
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3.6.2. Textura multi-espectral
En este método la textura se cuantifica a partir del conjunto de bandas de la imagen multi-espectral.
Las n bandas de la imagen multiespectral se modelan como un campo vectorial sobre el cual se aplica
un operador de divergencia para generar un mapa de textura donde los niveles de gris representan la
rugosidad de la textura.
3.6.3. Frecuencia espacial
Un concepto relacionado con la textura es la Frecuencia Espacial, ambos conceptos se presentan
visualmente como una alternancia de tonos de los pixeles de la imagen (Lira, 2010). De manera que se
tienen frecuencias espaciales bajas en aquellas regiones de la imagen donde exista una tonalidad
relativamente uniforme; y se tienen frecuencias espaciales altas en donde la imagen presenta
tonalidades cambiantes.
Por tanto, como una primera aproximación para el cálculo de la textura, es posible asociar frecuencias
espaciales altas con texturas rugosas o gruesas y las frecuencias bajas con texturas suaves. En el
programa ILWIS, la frecuencia espacial puede ser obtenida mediante la aplicación del filtro de
varianza.
Resumiendo en un esquema:
textura gruesa superficie accidentada (heterogénea) frecuencia espacial alta varianza alta
textura suave superficie aplanada (homogénea) frecuencia espacial baja varianza baja
3.7. Índices de vegetación
3.7.1.1. Índice de vegetación transformado ajustado al suelo (TSAVI)
El TSAVI es una modificación posterior del indicador SAVI y se define como:
𝑇𝑆𝐴𝑉𝐼 =𝑎 𝐼𝑅𝐶 − 𝑎𝑅 − 𝑏
𝑎𝐼𝑅𝐶+ 𝑅 − 𝑎𝑏 +𝑋(1 + 𝑎2)
Ecuación 2
Donde a y b son la pendiente y la ordenada al origen, respectivamente, de la línea del suelo: (IRCsuelo =
aRsuelo +b), y X es un parámetro a determinar para minimizar aún más la influencia del suelo, según
Guyot & Baret (1990) quienes propusieron este índice, X puede tomar un valor de 0.08.
Este índice se emplea para cuantificar los cambios en la vegetación en ambientes semiáridos. El
TSAVI toma en cuenta la reflectividad de los suelos que pueden estar expuestos en una tierra semi-
árida (M.A. Gilabert, 1997) .
10
4. Marco Metodológico
El desarrollo del trabajo se realizo en tres fases, correspondientes a cada objetivo específico. En
primera instancia se realizó el cálculo de los indicadores espectrales (albedo, textura e índice de
vegetación) que caracterizan la desertificación en el modelo para los años: 1989, 2001 y 2009.
Posteriormente, se realizó una clasificación no supervisada de la imagen desplegada a partir de los tres
indicadores y se establecieron seis grados de desertificación, también para cada año. Finalmente, se
realizó la comparación y evaluación de los cambios suscitados en la intensidad de la desertificación en
los años analizados.
Para aplicar el modelo de desertificación se seleccionó un área en el valle central de Tarija, la cual
presenta graves problemas de degradación de tierras, según mapas preliminares de desertificación y
erosión del PRONALDES. Por otro lado, se cuenta con información complementaria de la zona como
vegetación, uso de suelo, topografía, suelos y otro tipo de información proveniente del proyecto
ZONISIG6 y otras fuentes; dicha información contribuyó en la definición y validación de los grados de
desertificación para el área de estudio.
En términos generales los pasos que se siguieron se representan en la Figura 2. A continuación se
detalla mejor cada aspecto de la metodología:
4.1. Pre-procesamiento
Se obtuvieron imágenes Landsat TM del portal GLOVIS (ruta/fila=231/75) con una nubosidad del 0%
para las fechas: 2-Ago-1989, 3-Ago-2001 y 9-Ago-2009. De las mismas se extrajo una sub-imagen de
tamaño = 1567 pixeles x 2317 líneas, cuyas coordenadas geográficas son: 21º54’0.60”S -
64º54’24,99”W (esquina inferior izquierda) y 21º16’37,48”S - 64º26’45.12”W (esquina superior
derecha). La proyección empleada fue UTM con un tamaño de pixel igual a 30m.
4.2. Cálculo de los indicadores espectrales que caracterizan la desertificación
Según el modelo (Ecuación 1) las bandas de la desertificación son: el albedo (X1), la textura (X2) y el
índice de vegetación (X3).
Para el cálculo del albedo se aplicó una descomposición en componentes principales de las bandas 1, 2
3, 4, 5 y 7, se excluyó la banda termal por tener un tamaño de pixel diferente. El primer componente se
uso como la primera banda de la desertificación.
6 Proyecto de zonificación agroecológica y establecimiento de una base de datos y red de un sistema de
información geográfica de Bolivia. Dicho proyecto sirvió para la generación del Plan de Ordenamiento
Territorial del Departamento de Tarija (2001).
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
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Como un descriptor de la textura se utilizó la varianza. El cálculo del mapa de varianza se hizo
aplicando el filtro respectivo de ILWIS con un kernel de 3x3, sobre los dos primeros componentes
principales, que luego fueron sumados. El mapa de varianza final obtenido corresponde a la segunda
banda de la desertificación.
El cálculo del índice de vegetación SAVI se hizo mediante algebra de mapas siguiendo la Ecuación 2
descrita en el marco teórico. Este resultado equivale a la tercera banda de la desertificación.
Un último tratamiento se hizo a las bandas obtenidas para su normalización en un rango de: [0 - 255],
se aplicó un stretch lineal. Con estas bandas normalizadas se generó una composición a color.
4.3. Preparación de los mapas temáticos de desertificación
Para el reconocimiento de patrones de desertificación se aplicó una clasificación no supervisada
ISODATA sobre las tres bandas artificiales (X1, X2 y X3) empleando el programa ENVI v.4.7. Los
parámetros para la clasificación, se tomaron por defecto para el número mínimo de muestras en un
cúmulo (=1), la máxima desviación estándar (=1), la mínima distancia requerida entre cúmulos (=5), y
el máximo número de pares de cúmulos a ser fusionados (=2); sólo se cambiaron el número mínimo y
máximo de clases a 6 y 12, respectivamente y se fijó un máximo de 10 iteraciones.
A partir de la imagen clasificada se fusionaron los grupos resultantes en seis categorías que expresan
los grados de desertificación desde muy alta hasta nula. La definición de los grados de desertificación
se hizo tomando como base el Cuadro 1 y las características del área de estudio.
Cuadro 1.Condiciones generales para la definición de los grados de desertificación
Grado Albedo Vegetación Textura
Nula Muy bajo Muy densa Rugosa
Mínima Bajo Densa Rugosa
Baja Medio Media Intermedia
Media Alto Poco densa Suave
Alta Alto Muy poco densa Suave
Muy alta Muy alto Suelo desnudo Muy suave
Fuente: (Lira, 2004)
Para establecer los rangos de valores digitales del albedo, la vegetación y la textura correspondientes a
cada grado de desertificación se calcularon los histogramas y se extrajeron clusters con la herramienta
de Ilwis. Se repitió esto para los tres años analizados y se obtuvo los rangos promedio para cada
categoría de los indicadores.
En cuanto a las características del sitio de estudio, debido a que no fue posible realizar un
levantamiento de datos en campo se utilizó como apoyo mapas temáticos de uso de suelos, vegetación,
tipo de suelos y fisiografía disponibles para la zona y se sobrepusieron en imágenes Ikonos de Google
Earth v.6.0(beta). Se tomaron puntos de control y se les asignó un determinado grado de
12
desertificación. De estos mismos puntos seleccionados se extrajeron los valores digitales respectivos a
cada indicador para verificar que estuvieran en el rango de valores ya establecido.
Finalmente, en base al grado de los puntos referenciales se fusionaron los grupos resultantes de la
clasificación y se obtuvo el mapa temático de grados de desertificación. El procedimiento completo se
hizo solamente para el año 2001, ya que las imágenes en Google Earth y la información de apoyo eran
de fechas similares. Para los dos años restantes se hizo una equiparación de los grupos y se obtuvieron
sus respectivos mapas temáticos.
4.4. Estimación de los cambios suscitados en el periodo 1989-2009
Una vez obtenidos los mapas temáticos de grados de desertificación, se hizo el cálculo de áreas de
cada categoría y la comparación respectiva.
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
13
Imágenes
Sistematización y
recolección de
datos
Pre-procesamiento de datos
(Corrección geométrica, etc.)
Cálculo de las
bandas de
desertificación
Aplicación
del
modelo
1ra. Banda:
Albedo
2da. Banda:
Textura
3ra. Banda:
TSAVI
Clasificación de
las imágenes
generadas
Reclasificación en
categorías de
grados de
desertificación
Fin
Elaboración
informe
Información
adicional de
la zona de
estudio
Definición de los grados de
desertificación en base a
las condiciones del área
de estudio
Figura 2 Proceso metodológico
14
5. Resultados y Discusión
5.1. Indicadores espectrales que caracterizan la desertificación
Los mapas que representan el albedo, la textura y la vegetación para los años analizados se muestran
en las Figuras 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 y 11, respectivamente. Todos los resultados se expresan en escala
de grises. El comportamiento observado sigue la norma establecida en el Cuadro 1. El albedo aumenta
en áreas donde la vegetación disminuye. Los valores más altos de albedo están presentes en las partes
altas donde el suelo está más expuesto o existen afloramientos rocosos y en áreas del valle donde
existe una mayor intervención humana. El índice de vegetación tiene valores altos, también, en zonas
altas como bajas, en el primer caso se trata de la vegetación natural y en el segundo caso corresponde a
las áreas de cultivo.
En cuanto a la textura los tonos más oscuros señalan una cobertura más homogénea y las zonas más
claras mayor heterogeneidad en el terreno. Se observa una textura suave tanto en áreas sin cobertura
vegetal, generalmente donde hay intervención humana (tierras de cultivo en descanso o abandonadas),
como en áreas de bosques naturales (Serranía del Sub-Andino en la parte sud-este). También, existe
una correlación de la textura con la topografía del terreno, zonas irregulares presentan mayor
rugosidad y viceversa. Además, como parte de la información textural de la imagen también se
observan los bordes de los diferentes tipos de coberturas que existen en la superficie.
Finalmente, el comportamiento ya señalado se integra en la imagen compuesta generada con los tres
indicadores. Como se observa en las Figuras 12, 13 y 14, existe un patrón que describe la
desertificación tal cual el modelo fue propuso por Lira J., 2004. La interpretación visual es la
siguiente: las zonas azules y sus gradientes representan áreas con ausencia de desertificación, mínima
o baja; la coloración entre celeste verde y amarilla, corresponden a áreas con una desertificación baja a
media; por último los tonos naranjas hasta llegar al rojo, señalan las áreas más degradadas.
Albedo:
1989 Fig.3 2001 Fig.4 2009 Fig.5
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
15
Textura:
1989 Fig.6 2001 Fig.7 2009 Fig.8
TSAVI:
1989 Fig.9 2001 Fig.10 2009 Fig.11
IMAGEN COMPUESTA.RGB: Albedo, Textura, TSAVI:
1989 Fig.12 2001 Fig.13 2009 Fig.14
16
5.1.1. Grados de desertificación
Los mapas finales de grados de desertificación obtenidos se muestran se muestran en las figuras 15, 16
y 17. Según la definición establecida en el Cuadro 1, un grado de desertificación nula corresponde
lugares donde no se observa una alteración de la vegetación; en la desertificación mínima se observa
algunas alteraciones de la vegetación; un grado de desertificación bajo significa una perturbación
moderada de la vegetación; en la desertificación media la vegetación cubre parcialmente el suelo; un
grado alto de desertificación, significa poca cobertura vegetal y suelo parcialmente expuesto y el
mayor grado de desertificación corresponde al suelo completamente expuesto.
Los valores digitales observados en las bandas de desertificación (cuadro), para el área de estudio,
confirman que el grado de desertificación aumenta con el albedo y disminuye a medida que la
densidad de la vegetación aumenta. Los grados de desertificación media, alta y muy alta se producen
mayormente en las zonas de rugosidad suave o muy suave. Sin embargo, texturas suaves pueden estar
presentes en grados de desertificación nula, mínima o baja; esto ocurre particularmente en zonas de
cultivo y la parte boscosa del Sub-Andino7. Este resultado, corrobora la aseveración de Lira J. 2004,
acerca de asignar pesos diferenciados a los indicadores que emplea el modelo (Ecuación 1), ya que el
índice de vegetación y el albedo contribuyen más en la determinación de los grados de desertificación.
A continuación se explica de manera general, las condiciones de la zona de estudio respecto cada tipo
de grado de desertificación:
5.1.2. Grado de desertificación nula
Está presente en los pequeños valles internos o quebradas de las partes altas, en la zona del sub-andino
donde la vegetación es densa, en la zona de pie de monte próxima a la ciudad de Tarija y Tolomosa,
también está presente en algunas zonas de cultivo intensivo. Presenta valores de albedo bajos, la
textura generalmente suave.
5.1.3. Grado de desertificación mínima
Ocurre en tierras de elevación media o laderas, con una alta densidad de vegetación aunque con ciertas
alteraciones. Se distribuyen bordeando el valle central de Tarija. Presenta valores bajos de albedo y la
textura es desigual. En las tierras bajas, se encuentra en menor medida junto a algunas zonas de
cultivo.
5.1.4. Grado de desertificación baja
Se presenta en zonas de elevación media con trastornos moderados de vegetación Presenta valores
medios de albedo y texturas intermedias. Están distribuidas por las serranías y que bordean el valle
central.
7 Esto ocurre debido a que las texturas homogéneas o suaves pueden deberse al suelo desnudo o áreas con
vegetación.
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
17
5.1.5. Grado de desertificación media
Este grado de desertificación se asocia mayormente con zonas agropecuarias y agrícolas emergentes,
los cuales se concentran sobre todo en la parte central-norte, por la localidad de San Lorenzo Este tipo
de vegetación se asocia a una densidad baja de vegetación y valores más altos de albedo. La textura en
este grado es mayormente suave.
5.1.6. Grado de desertificación alta
Está presente en zonas con muy baja densidad de vegetación y donde el suelo está parcialmente
expuesto. La textura es mayormente suave, el albedo se incrementa debido a la reflexión del suelo.
Este tipo de desertificación ocurre en su mayoría en las tierras bajas donde existe una mayor
intervención humana, pero se observan proceso de degradación alta también en las serranías de la
zona, aunque esto debido más a las condiciones naturales de esas áreas.
5.1.7. Grado de desertificación muy alta
Este nivel de degradación está presente cuando la vegetación prácticamente se encuentra ausente y el
suelo se encuentra expuesto. La mayor parte de este grado se observa en la zona cerca a la ciudad de
Tarija, donde existe habilitación de tierras para la urbanización, también en zonas de uso agropecuarias
intensivo y de uso agrícola intensivo en los valles de Santa Ana y La Concepción. En las partes altas se
observa este grado de desertificación donde existen mayores afloramientos rocosos. Está presente
también en laderas o pie de monte donde existen problemas de erosión, deslizamientos y ciertas zonas
con suelos tipo lixisoles, regosoles o calsisoles, que son vulnerables a la erosión. En este caso los
valores de albedo son altos, la textura suave a muy suave y los índices de vegetación bajos.
Cabe señalar que la definición de grados de desertificación considera el concepto de sistema ergódico,
el cual permite asociar grados de desertificación a varias zonas de la misma imagen. Por tanto, es
posible apreciar el cambio espacial y espectral que experimenta un ecosistema cuando va desde un
grado de desertificación a otro (Lira, 2010).
Por otra parte, debido a que no existe un consenso en la bibliografía sobre la definición de indicadores
de desertificación universales que describan la intensidad de este fenómeno, el uso de esta
metodología proporciona resultados muy útiles para un diagnóstico biofísico general del estado de
degradación de una zona. Posteriormente, para precisar causas, identificar impactos a nivel social e
identificar acciones de mitigación, se deben emplear otro tipo de indicadores que también existen
abundantemente en la bibliografía.
Un último aspecto para señalar, es que los mapas de desertificación obtenidos para la zona de estudio
tienen una característica continua, otra ventaja del método, contrariamente a los mapas de
desertificación preliminares con los que todavía se cuenta para Bolivia del PRONALDES.
18
GRADOS DE DESERTIFICACIÓN:
1989 Fig.15 2001 Fig.16 2009 Fig.17
5.1.8. Análisis en el tiempo (Comparación)
De la comparación de áreas de los grados de desertificación se obtuvo los siguientes resultados:
Tabla 1. Comparación del área por grados de desertificación [Ha]
AÑO Nula Mínima Baja Media Alta Muy alta TOTAL
1989 24003,61 33772,30 40508,26 71660,88 71552,72 85268,41 326766,51
2009 36699,15 30683,38 41646,06 73025,78 61918,99 82776,49 326766,51
De la tabla 1 se observa que para un periodo de 20 años, en general las áreas desertificadas han
disminuido, sin embargo, estos cambios se deben al aumento de las áreas de cultivo; lo cual implica un
factor de riesgo si las mismas no se realiza un manejo sostenible. Por otro lado, no sólo debe analizarse
la cantidad total del área sino la distribución de los grados de desertificación en el tiempo, respecto
esto se observa una mayor concentración de niveles altos de degradación en áreas donde se ha
incrementado la producción agrícola, vale decir los valles de Tarija, Santa Ana y la Concepción.
En proporción al área total de grados de desertificación nula, mínima y baja con respecto a los niveles
medio, alto y muy alto, del año 1989 al 2009 la diferencia ha variado en un 3% aproximadamente. Por
tanto, en el área del Valle central de Tarija, que abarca el estudio, actualmente el 67% del territorio
todavía se encuentra con niveles de degradación elevados.
Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
19
6. Conclusiones
Mediante técnicas de teledetección se pudo estimar el grado y la distribución espacial de la
degradación de tierras producto de la desertificación en una zona semiárida del valle central de Tarija.
El modelo aplicado se basa en el despliegue de una imagen multi-espectral en términos de tres
indicadores: albedo, textura e índice de vegetación. Cada uno de estos indicadores se relaciona con
algún tipo de manifestación física superficial generada por la desertificación.
Los grados de desertificación elevados son proporcionales a niveles altos de albedo e inversamente
proporcionales a valores altos del índice de vegetación. La textura del terreno puede ser suaves (zonas
homogéneas) o rugosas (zonas heterogéneas); generalmente grados elevados de desertificación están
relacionados con texturas suaves, pero también puede ser homogénea en casos donde existe un área
grande de cobertura vegetal densa y entonces estar relacionada con grados de desertificación bajos.
Según la escala de la metodología, para la zona de estudio, los grados de desertificación más elevados
se hallan en áreas con mayor intervención humana (campos agrícolas, pastoreo, urbanizaciones, etc.).
Los niveles de desertificación nulo, mínimo o bajo se concentran en las serranías, laderas o regiones
boscosas. Algunas áreas agrícolas, que no son objetos espectrales naturales en una escena, presentan
un grado de desertificación nulo o mínimo, porque se trata de cultivos plenamente desarrollados, esto
se espera ya que la productividad biológica se mantiene en ese caso. Por tanto, los resultados obtenidos
para la zona de estudio siguen el patrón esperado según el modelo.
Los cambios suscitados desde 1989 al 2009 reflejan una disminución de las zonas con mayor
desertificación en un 3%, no obstante la proporción de zonas con alta desertificación respecto aquellas
con baja desertificación continua siendo mayor. Otro aspecto importante, es que la zonas más
desertificadas en el 2009 corresponden a las áreas de uso agrícola intensivo.
7. Recomendaciones
Es posible mejorar la clasificación final de los seis grados de desertificación con datos de campo para
la verificación, el mismo que por limitaciones de tiempo no se pudo realizar en este trabajo.
Se recomienda probar la metodología asignando pesos diferenciados para los indicadores.
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8. Referencias Bibliográficas
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Proceso de desertificación en el valle central de Tarija. Aplicación de un modelo basado en indicadores espectrales
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Anexos