Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
PERCEPCIÓN REMOTA Y SIG EN LA PLANIFICACIÓN Y LA GESTIÓN AMBIENTAL Hugo Raúl Zerda
Actualmente el hombre se enfrenta a diversos problemas ambientales, ocasionados frecuentemente por sus propias actividades, sin prever las consecuencias negativas que ocasiona tanto al ambiente como a la economía. El denominado cambio global, por el cual se verán alteradas las condiciones climáticas de todo el planeta, es actualmente una preocupación de los países más desarrollados, según diversos enfoques ideológicos y con diversos grados de compromisos ante el futuro de sus países. Según la Academia Nacional de Ciencias de los EEUU (NAS, 2001), se ha confirmado que el cambio global es real y particularmente fuerte en los últimos 20 años. Se estima que habrá grandes cambios climáticos a nivel regional, con variadas tendencias a sequías en algunas regiones e inundaciones en otras, generándose contextos climáticos diferentes, condicionantes del desarrollo de grandes regiones. Si bien la causa de mayor incidencia en el cambio global es el aumento de CO2 (EPA, 2001), otra de las actividades del hombre que contribuyen al calentamiento global, es el cambio en el uso del suelo, por ejemplo a través del incremento del albedo por eliminación de la cobertura vegetal boscosa a pastizales y, los incendios de bosques y sabanas, todo lo cual produce un aumento de la desertificación y la emisión de gases y sólidos en suspensión a la atmósfera. En este marco de grandes dinámicas de cambio en los sistemas naturales en el que se encuentra nuestro planeta, el presente capítulo trata sobre las posibilidades del uso integrado de la percepción remota (PR), especialmente a partir de sensores satelitales y los sistemas de información geográfica (SIG); ambas, herramientas de apoyo para la planificación y la gestión del ambiente. Sobre la percepción remota y los SIG Percepción remota La adquisición de información satelital, primero aplicada casi con exclusividad en actividades militares, fue liberada al uso civil en 1972 a través del proyecto ERTS (Earth Resources Technology Satellite), actualmente Landsat. A partir de entonces, las diversas ciencias de la tierra se han adecuado a estas nuevas tecnologías disponibles para poder utilizarlas eficientemente y con diversos objetivos. Paralelamente, el progreso de otras áreas científicas y tecnológicas como la informática, la microelectrónica y las telecomunicaciones, incrementó notablemente las posibilidades de uso de la información satelital. La percepción remota (PR) puede definirse como la adquisición de información a distancia, sobre un evento, cuerpo o fenómeno, sin entrar en contacto directo con él. La PR se realiza a través de sensores1 remotos, sistemas capaces de captar y registrar información territorial a distancia y, que pueden ser montados tanto en diversos tipos de aviones como en satélites artificiales. Las principales características de la información
1
Dispositivos que detectan una determinada acción externa, temperatura, presión, etc., y la transmite adecuadamente.
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
tomada desde tales plataformas, define sus posibilidades de utilización. Estas capacidades surgen de considerar los conceptos enunciados a continuación. -
-
Resolución espacial: es la medida de los objetos más pequeños que pueden ser registrados por un sensor. Resolución espectral: es el número, intervalos y ancho de las bandas en el espectro electromagnético en las que el sensor registra los datos. Resolución radiométrica: es el rango dinámico o niveles de brillo en que el se graban los datos registrados por el sensor. Por ejemplo, un sensor de 8 bits (28 = 256) registrará los datos en 256 tonos de grises. Resolución temporal: es la periodicidad con que se registra la misma porción de territorio.
Otra característica de gran importancia para definir posibles aplicaciones, es el tamaño del área que registran los sensores (Tabla 1), en directa alusión a uno de los paradigmas de la planificación, la definición del área de estudio.
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
Cuadro 1. Diversos programas y sensores satelitales disponibles.
PROGRAMA ESPACIAL/SATÉLITE/SENSOR
BANDAS
RESOLUCIÓN
ANCHO DE
ESPECTRALES
ESPACIAL
REGISTRO
NOAA AVHRR Sensores OrbView-2 SeaWiFS satelitales de baja SPOT 4 y 5 Vegetation resolución MODIS espacial, coberturas de Espectrómetro de resolución grandes áreas
4 8
1.100 m 1.100 m
2.600 km 2.800 km
4
1.000 m
2.000 km
27
1.000 m
moderada
7 2
500 m 250 m
SAC-C (Argentina)
5
Sensores satelitales de resolución espacial media, cobertura de áreas medianas
CBERS 2 (Brasil)
pancromático 4
pancromático termal
20 m
Landsat 5 Landsat 7*
4 pancromático
20 m (10 m*) 10 m (5 m *)
Indian Remote Sensing multiespectral (IRS) pancromático
23-188 m
141-810 km
6m
70 km
pancromático pancromático
3-100 m 10 m 2-3 m
20-500 km 200 km 40 km
4 pancromático 3 pancromático
4 1 15 3
m m m m
4 pancromático 4 pancromático
4 1 8 2 1
m m m m m
SPOT 4 y SPOT 5 *
Radarsat 2 SOVINFORMTK-350 SPUTNIK Spin-2 KVR-1000 (fotogramas digitalizados) Sensores Space Imaging EOSAT satelitales de Ikonos 1 alta EarthWatch-Earlybird
resolución espacial, cobertura menor
1.150 km 360 km (5.600 km longitud) 35 m 180 km 20 m 113 km 80 m-160 m 120 km 260 m 890 km 175 m
EarthWatch-Quickbird OrbView-3
120 m (60 m*) 6 30 m pancromático * 15 m*
113 km
185 km 60 km
11 km 30 km 6 km 16,5 16,5 8 4
km km km km
(Modificado y actualizado de Czaplewski,1998)
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
Sistemas de información geográfica (SIG) En el año 1962, mucho antes de la expansión de la percepción remota satelital en el sector de usuarios civiles, Tomlinson denominado el “padre del SIG” (Geoworld, 1996), tuvo la visión de utilizar computadores para el análisis espacial en el proyecto denominado “sistema de información geográfica canadiense” (CGIS). En forma paralela se desarrollaba el proyecto de “inventario de recursos naturales y uso de la tierra” (LUNR) en el estado de Nueva York, EEUU; nacían así los SIG operativos. Estas iniciativas sirvieron como plataforma de desarrollo de los conceptos básicos del manejo y análisis de geoinformación2 (Bosque Sendra, 1997), aunque el gran desarrollo llegaría en los años 70, con el crecimiento de los sistemas computacionales (Aronoff, 1989). Para comprender la naturaleza y características de los SIG se presentan las siguientes definiciones: -
-
Poderoso conjunto de herramientas para colectar, almacenar, recuperar y visualizar datos sobre el mundo real (Burrough, 1986). El Centro Nacional para Información Geográfica y Análisis (NCGIA, 1990) define a los SIG como: un sistema de hardware, software y procedimientos elaborados para facilitar la obtención, gestión, manipulación, análisis, modelado, representación y salida de datos espacialmente referenciados, para resolver problemas complejos de planificación y gestión. Un conjunto manual o computacional de procedimientos utilizados para almacenar y manipular datos georeferenciados (Aronoff, 1989).
El mismo Aronoff (1989) indica también que una gran componente de los SIG es la organización y, dentro de ella, tiene especial importancia el factor humano. Debido a las diversas disciplinas que se relacionan con éstos y al muy variado tipo de información que captan, procesan y producen, los SIG son sistemas altamente corporativos (Silveira, 2004); puede decirse entonces que en ellos convergen tecnologías y disciplinas tradicionales (NCGIA, 1990), como: -
-
-
2
Geografía: brinda el conocimiento sobre el mundo y la ubicación del hombre en él, tiene larga tradición en el análisis espacial y, provee las técnicas básicas del análisis y perspectiva espacial en la investigación. Cartografía: elabora la visualización de la información espacial; la mayor fuente de datos para los SIG son los mapas, tiene larga tradición en la confección de mapas que son los resultados típicos de los SIG y, finalmente, la moderna cartografía digital provee los métodos para la representación virtual del territorio. Percepción remota: las imágenes aéreas y espaciales son ricas fuentes de datos de los SIG, brinda técnicas de bajo costo para el procesamiento de imágenes de cualquier lugar del mundo; comprenden sofisticadas funciones de análisis y las clasificaciones de datos digitales pueden incluirse directamente como capas de información en los SIG. Fotogrametría: utiliza métodos para realizar precisas mediciones a partir de fotografías aéreas, siendo una importante fuente de datos. Agrimensura: provee datos de alta calidad sobre posiciones de diferentes tipos de objetos geográficos. Geodesia: es la fuente de datos de control de alta precisión. Es toda información que puede ser representada mediante mapas.
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
-
-
-
Estadística: de ella se derivan muchos modelos aplicados en los SIG, es importante para entender y evaluar el error y la incertidumbre de los datos que ingresan y la información que producen los SIG. Informática: provee los programas, el equipamiento (hardware) y técnicas para el ingreso, visualización y salidas gráficas de datos e información y su representación en 2 y 3 dimensiones; manejo de bases de datos, entre otros tantos recursos. Matemática: temas referidos a la geometría de los objetos geográficos y el territorio en general, son aplicables especialmente en el análisis espacial.
Debido a todas estas disciplinas que contribuyen a las funciones de los SIG, también es amplia la gama de aplicaciones posibles. Câmara y Queiroz (2004) indican las siguientes grandes áreas de utilización: -
herramienta para producción de mapas, soporte para el análisis espacial de fenómenos, banco de datos geográficos, con avanzadas funciones de bases de datos.
Valiéndose de las tecnologías y disciplinas citadas, los SIG sintetizan el mundo real en el mundo digital, por eso es importante la forma en que se representa y almacena la geoinformación. Básicamente, puede decirse que existen dos grandes grupos de modelos de datos que permiten representar el territorio: el raster y el vectorial.
VECTORIAL
RASTER
Figura 1. Modelos de datos para representar la geoinformación en un SIG.
Cada tipo de representación tiene sus ventajas y desventajas, debido a la naturaleza misma del modelo y al objetivo de la investigación que se desee abordar; las ventajas y desventajas de cada uno se muestran en la tabla 2. Existen también los modelos orientados a objetos, una moderna concepción de los SIG, tema que excede los objetivos del presente texto.
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
Cuadro 2. Comparación de los modelos de datos vectoriales y raster.
CUALIDADES VENTAJAS
VECTORIAL - estructura compacta - eficiencia en la codificación, mejora las operaciones - mejor capacidad/calidad gráfica
RASTER - estructura simple - facilidad en operaciones de superposición de mapas - excelente representación de la variabilidad espacial - eficiente para manipular imágenes
DESVENTAJAS
- estructura más compleja - dificultad en operaciones de superposición de mapas - ineficiente representación de la variabilidad espacial
- estructura menos compacta, se puede mejorar por compactación - dificultad para establecer relaciones topológicas3
- problemas en el manejo y mejora de imágenes
(Adaptado de Aronoff, 1989)
Continuando con el marco teórico, según Câmara y Queiroz (2004) pueden indicarse las siguientes componentes de los SIG: -
interfaz con el analista, entrada e integración de datos, funciones de consulta y análisis espacial, visualización e impresión, almacenamiento y recuperación de datos (organizados en forma de un banco de datos geográficos).
Según esta concepción sistémica de los SIG, los subsistemas se encuentran en un orden jerárquico, vinculados mediante diversos tipos de funciones, que permiten ingresar informaciones, analizarlas y expresar resultados mediante cartografía y otros tipos de gráficos y tablas.
3
Comprende las propiedades no métricas de los objetos geográficos que conforman los mapas. Estas son: vecindad o adyacencia, inclusión, conectividad y orden. Es importante considerar que tales propiedades permanecen invariables al cambiar la forma, la escala o la proyección.
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
Figura 2. Estructuración de un SIG (adaptado de Câmara y Queiroz, 2004).
Finalmente, vale referirse a las funciones de los SIG, las cuales permiten una representación resumida de la realidad mediante los denominados modelos cartográficos. Considerando un SIG moderno, como el IDRISI©4, éste organiza sus funciones en los módulos que se refieren a continuación. -
Búsquedas en bases de datos: reclasifica, superpone, compara y edita mapas raster, calcula estadísticas básicas e incorpora un sistema de manejo de base de datos. Operadores matemáticos: funciones de superposición de mapas. Operadores de distancia: permite establecer entre temas y objetos en función de distancias. Operadores de contexto: agrupa, genera índices de paisaje y variabilidad espacial y temática de mapas. Estadísticas: permite obtener descriptores estadísticos, realizar muestreos, obtener índices, análisis de correlación/regresión entre mapas. Apoyo a la decisión: análisis multicriterios o multiobjetivos, muestreo y análisis de errores Análisis de cambios y series temporales: especialmente para monitoreo del ambiente. Análisis de superficies: modelación de variables topográficas.
También los SIG pueden poseer módulos para el intercambio de datos de diversos formatos (importación/exportación). En el caso de IDRISI y otros sistemas, es importante el módulo de funciones para el procesamiento y análisis de imágenes, como también para la visualización de modelos tridimensionales del terreno. Eventualmente pueden manejar 4
Idrisi Source Code copyright © 1987-2002 J. Ronald Eastman, Idrisi Production copyright © 1987-2002 Clark University.
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
un lenguaje propio para incrementar sus funcionalidades o realizar tareas repetitivas o también, mediante una interfaz propia, pueden utilizar programas externos al sistema y elaborados en diversos lenguajes de programación. Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental Santos (2004) señala que: “en la planificación ambiental, se acostumbra a interpretar un conjunto de informaciones regionales referenciadas en el espacio y presentadas de manera holística. Metodológicamente, esta concepción exige al principio, una definición de la unidad espacial de trabajo, a partir de la comprensión del área que contenga las interacciones y presiones sobre los sistemas naturales o creados por el hombre.” Este mismo autor indica que variables como el área, la escala y el tiempo, son los paradigmas de la planificación, en función de la enorme importancia que éstos tienen en tal proceso, por las características de los productos de la percepción remota (PR), y sus grandes capacidades para realizar mediciones en los campos propios a sus resoluciones, por ejemplo, en el espacio y en el tiempo. Debido a ello, existe una gran variedad y cantidad de posibilidades de aplicación de los datos provenientes de la PR, que mediante las tecnologías y los procedimientos de los SIG, pueden integrarse para resolver estas principales cuestiones del proceso de planificación. La situación ambiental de la provincia de Santiago del Estero señala grandes problemas en aspectos, como ser: cambios en el uso y coberturas del suelo debido fundamentalmente a la deforestación para usos agrícolas y pecuarios; la excesiva utilización de los bosques también origina transformaciones en la cobertura vegetal en grandes superficies. También la deforestación incluye el uso del fuego para eliminar los residuos leñosos, fenómeno que se produce en grandes superficies (Figura 5).
Figura 3. Diagrama de interacciones debidas al cambio en el uso y coberturas del suelo en la Provincia de Santiago del Estero.
Lo mencionado hasta aquí en la provincia, sucede bajo la influencia directa de grandes fuerzas, como el clima y su aporte de ciclos húmedos y, la economía, con altos precios para cultivos extensivos como la soja, el principal cultivo en los últimos años.
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
Esta dinámica del ambiente puede resumirse en la figura 3, donde en varias de sus componentes la PR y los SIG pueden realizar importantes aportes para la planificación y gestión de los recursos naturales. Algunas aplicaciones en Santiago del Estero Los comienzos de la PR El inicio de las actividades de PR en la Provincia de Santiago del Estero (PSDE) muestra como antecedente y hacia fines de los años 70, el trabajo de la DIGID (1979) que mediante interpretación visual de imágenes satelitales Landsat MSS, produjo cartografía temática en escala 1:250.000 sobre coberturas y usos del suelo, geomorfología, dinámica de bañados, entre otros. Varios años después, se presenta la primera investigación sobre el monitoreo de la deforestación en la provincia (Zerda, 1991), también mediante interpretación visual de imágenes satelitales Landsat MSS y cartografía 1:250.000. A comienzos de los años 90, Thren y Zerda5 crean el primer laboratorio de procesamiento digital de imágenes satelitales, en el marco del proyecto conjunto entre la FCF-UNSE y la GTZ6 . A partir de esta iniciativa, dan comienzo las actividades basadas en datos satelitales en formato digital. La primera aplicación sería el inventario forestal piloto de los departamentos Copo y Alberdi (CFI, 1994), en el norte de la PSDE y utilizándose productos Landsat 4 TM adquiridos al INPE7. Las imágenes sirvieron para la planificación de los desplazamientos e inventario terrestre y la evaluación de las superficies y existencias maderables de los bosques. Posteriormente, varios proyectos en las universidades locales y en el estado provincial, incorporan al procesamiento de imágenes satelitales digitales en diversas actividades. Aplicaciones locales A continuación, se muestran algunas aplicaciones referentes a procesos de degradación de recursos naturales en nuestra provincia, como es el caso de la deforestación, las quemas e incendios de campos y bosques, el efecto de estos factores sobre la estructura del paisaje forestal y finalmente un caso de aplicación en inundaciones de campos. En referencia a la deforestación, se indicó en el punto anterior sobre el comienzo de estos estudios en la provincia. Posteriormente, y siguiendo la investigación sobre este fenómeno, Zerda (1998) realiza clasificaciones automatizadas de datos Landsat MSS y TM. El resultado fueron mapas de diversos años, dando comienzo así a los primeros estudios de monitoreos forestales basados en métodos digitales. La dinámica de cambios en un paisaje dominado por aprovechamientos forestales muy severos se muestra en la figura 4. Aquí el método utilizado para la detección de cambios es la tabulación cruzada entre “mapas binarios de bosques”8 de dos fechas diferentes (1975-1992). El resultado
5
Experto de la GTZ y contraparte local del proyecto FCF-UNSE/GTZ, respectivamente. FCF-UNSE: Facultad de Ciencias Forestales de la Universidad Nacional de Santiago del Estero; GTZ: Agencia Alemana de Cooperación Técnica. 7 INPE: Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales de Brasil. 8 Mapa binario de bosques: representan solo las clases bosque (valor 1) y sin bosque (valor 0). 6
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
cartográfico posibilita visualizar donde y qué cambios han ocurrido, la salida tabular indica cuánto ha cambiado. Proporciones de cambio Clases Sin bosque 92 Bosque 92 Total
Sin bosque 75 0,1675 0,0321 0,1996
Deforestación
Bosque 75 0,4994 0,3011 0,8004
Total 0,6669 0,3331 1,0000
Sin cambios
Regeneración
Ventana de imagen de 15 km x 15 km
Figura 4. Mapa de cambios y su respectiva matriz, a partir de funciones de SIG.
Zerda y Moreira (2001, 2004) utilizando datos digitales Landtas 5 TM y Landsat 7 ETM+ y las históricas Landsat 1 y 2 MSS, mediante interpretación visual y digitalización, elaboran una base de datos sobre las superficies bajo uso agropecuario de la provincia de Santiago del Estero (Figura 5). Mediante el uso de un SIG, se realizaron diversos productos cartográficos obteniéndose la distribución espacial del fenómeno y, también las estadísticas a nivel provincial y departamental. Esta información permite observar claramente el desarrollo de la frontera agropecuaria en los sectores más húmedos del este y oeste provincial. Al igual que investigaciones anteriores (Zerda, 1991) se verificó que las explotaciones se han incrementado no solo en su número, sino en sus superficies, pasando de lotes de pequeño y mediano porte a grandes superficies de producción. A partir de integrar datos de la PR y análisis mediante SIG, Zerda (1991) ha podido caracterizar la dinámica del fuego, como el mayor agente de degradación de la vegetación nativa en un área de investigación del NE santiagueño, en el período 1975-94. Aquí se utilizó la modelación cartográfica para cuantificar los cambios de las coberturas del suelo por efecto del uso del fuego. El mismo autor (Zerda, 1991), muestra la relación existente entre la infraestructura vial y la distribución espacial de áreas quemadas, en los departamentos Copo y Alberdi de la PSDE, la región de mayor importancia forestal, siendo un indicador del origen antrópico del fenómeno. Imágenes del nuevo sensor multiespectral MMRS del satélite argentino SAC-C han sido utilizadas para la detección de superficies calcinadas y su monitoreo (Zerda y Moreira, 2002); siendo una de sus grandes ventajas su gran ancho de registro, el que permitió cubrir la provincia en un solo pasaje (tabla 3). Este aspecto es de gran trascendencia a considerar en el ámbito operativo, ya que en muchos estudios donde la disponibilidad cobertura de grandes áreas en el mismo momento sea lo más importante, los productos MMRS SAC-C podrían sustituir a los Landsat TM. En Zerda (2003) se encuentra una compilación de varias experiencias sobre PR y SIG en estudios sobre el fenómeno del fuego en la PSDE, como así también de la teoría y aplicaciones en general sobre este tema.
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
Años 70
Año 2002
N
Años 70 - Superficie detectada = 748.469 Año 2002 - Superficie detectada = 2.304.469 Crecimiento = 1.556.395
0
50
100
150
200 kilómetros
Figura 5. Ocupación agropecuaria entre los años 70 y 2002 detectada mediante imágenes satelitales.
Cuadro 3. Ventajas comparativas del sensor MMRS SAC-C sobre ETM+ Landsat 7 para un registro completo de la Provincia de Santiago del Estero. DATOS
NO. DE BANDAS
NO. DE
VOLUMEN DE
VOLUMEN DE
SATELITALES
ESPECTRALES
ESCENAS
DATOS/ESCENA
DATOS PSDE
ETM+ 8* 11 472 MB 5 GB Landsat MMRS 5 porción** 37 MB 37 MB SAC-C * incluye una banda infrarroja termal registrada en dos modos y sin considerar la banda pancromática, ** para MMRS SAC-C es una porción de la escena de 5.600 km de largo x 360 km de ancho de registro.
Han sido de conocimiento público en la Argentina las inundaciones del año 2003 que afectaran a la ciudad de Santa Fe. Este fenómeno ha afectado también a la rica zona agrícola de Selva, Departamento Rivadavia, en el sureste de la provincia. Ante esto, el proyecto Monitoreo Ambiental de la UCSE9 (Zerda y Moreira, 2004) desarrollaron una aplicación para evaluar la magnitud del daño, en base a la captura de información con imágenes satelitales Landsat 5 TM. La investigación consistió en compilar información existente en un SIG: mapas catastrales y camineros, y tablas conteniendo datos alfanuméricos sobre las propiedades de la zona. La otra etapa consistió en realizar mapas del período de inundación, donde se utilizaron dos técnicas diferentes: 9
UCSE: Universidad Católica de Santiago del Estero.
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
1. interpretación visual para el mapeo de la clase “suelos saturados de humedad”, discernibles en manera visual, pero muy difíciles de cartografiar mediante una clasificación digital; 2. clasificación digital para producir el mapa de “suelos cubiertos con agua” o “clase agua”, una categoría de cobertura notablemente diferenciada por las bandas espectrales infrarrojas. Una vez colectada la información, se superpusieron estos mapas con los correspondientes a los lotes, obteniéndose importantes estadísticas que incluyeron, por ejemplo, áreas inundada/anegada total, área inundada por zona de productores y área inundada por parcela (Figura 6). Esta información básica fue luego utilizada por organizaciones de la zona afectada que en conjunto a encuestas y otras observaciones de terreno, estimaron la pérdida total en $ 34,5 millones, aproximadamente U$S 11,5 millones al momento de las inundaciones (El Liberal, 2004). Como se vio hasta aquí, en una resumida presentación sobre algunas posibilidades de aplicación de la percepción remota (PR) y los sistemas de información geográfica (SIG), existen posibilidades de incorporar estas tecnologías y procesos en variadas actividades de planificación y gestión. Esto, particularmente desde las entidades gubernamentales que tienen que ver con la percepción de problemas a niveles de regiones provinciales; también la iniciativa privada podría hacer un uso eficiente de éstas en diversos campos de aplicación.
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
263
263 275
275
256 262 255
256 262
260 259
257 261
232 228 230
233
273
264
231
249
243 250
238
228
245 230
259 261
248
233
236
246
242
101
231
226
89 62
4 5
0 7 2 5
8 5 2
5 6 2 6 2
7 1
3 7 1 3 5 1
2
3 4 1 5 2 1
3 7 2 7 2
9 4 2
46 72
4 7 2
68
6 4 2 0 2 1 0 2
6 8 1
0 8 1 6 5 1 8 5 1
70
8 4 1 1 6 4 91 4 1 0 5 2 1 8 1
69
5 2 6 2
5 3
53 7
5 6
8
Ubicación
38
22
30 18 12
89
85
29
16
34 32 28
15 33
35
5 6
148
123 120
118
23
38
22
24
279 42
31
20
1
277
25 26
30 17
9
10 14
150
122
36
40 39
2 3
125
119 37
41
50 51
52
8
121
43
47
70
7
146
144 145 149 128 132 129
44 45 46
4
143
140
55
60
67
53
154 157 158
57
59
72
27
156
151
134 58
63
69
155
153
160
138 92
62 83 65
54
180
173
162 159 165
136 137
93 91
84
68
25 26
201
139
79
24 31
17
9 11
98 95
90
74
277
167
88
82
80
166
169
200
186 176
213
168
100
87
73
20
10 14
78 118
279 1
3
123 120
23
2 4
101 99
77
75
40 39
246
187
175
202 105
108 109
102 76
36
42
51 52
54
121
37
41
50
9 1
4 2
7 2
1 6 8 22 43 3 3
47
5 4 2 8 4 2
7 8 1
41 5 1 7 5 5 4 1 3 2 1
0 2 1
3 2
1 3 9 2
6 7 1 5 1
5 1 4 1
2 1 6 3
7 2 0 3
7 4 2
5 8 1 5 7 1
0 2
8 2 1 21 3 1 9 2
7 3 8 3 0 2
8 1
0 5 2
6 0 2 7 0 2 4 0 2
0 6 1 0 4 1 9 3 1
3 4 9 3
9 7 2
5 1
2 4 3 4 2 4 2
8 3 2
21 6 1 9 5 5 6 1
75 5
4
2 4
9 1 2 1
8 6 2
4 6 2
9 3 2 6 3 2
0 1 2 3 1 2 7 6 1
8 5 9 5
1 4
6 4 1 0 1
4 1
7 1 2
6 1
7 3 1 1 8 3 4 3 1
6 3 1
2 3
9 5 2
4 3 2 5 1 2
4 1 2 1 2 9 6 1
0 6
0 54 4
0 5
0 6 2
1 6 2 32 2 5 3 1 3 2
3 2 1 2
39 9 2
7 4
5 6
1 9 2 6
5 76 6
1 5 4
7
71 1 8 6 8 9
5 9 9 8
3 8 3 6
3 7 2 7
3 5
8
3 2
6 2
9 1 2 5 0 1
0 9 8 4 8
9 7 4 7 8 6 6 9
45
67
5 7 2
6 8 78 8 5
2 8 0 8
6 2
7 5 2 8 2
5 2 2 4 1 2 1 8 0 1 1 9 0
01 1 0 9 7 8 7
7 2
9 2
5 1
3 1 4 0 1
2 0 1
5 7
148 150
122
211
171
112
86
125
119
44
63 65
3 6 2
6 5 2
5 2
0 3 2
6 1 7 1
146
43
60
83
74
143
144 145 149 128 132 129
219
114
113 104
140
55
207
210
204
117
156
154 157 158
57
59
84 79
75
180
155
151
134 58
248
185
206
217
222 221 214
173 153
160
138 92
91
245
249
243 250
238
234
215
225 223
115 116
139
85
82
201
162 159 165
136 137
93
88
73
6 7
167
98 95
90 86 87
80
166
169
100
99
77
168
200
186 176
213 202
105
108 109
102
211
171
112
78
219
114
113 104
187
175
204
117
76
207
210
272 247
244 185
206
217
222 221 214
274
268 266
244 215
225 223
115 116
273
264
239
235
227
229
265
258
260 257 232
247
236
234
274
272
242
226
255
268 266
239
235
227
229
265
258
18 11 12
29
16
27
34 32 28
15 33
35
Lotes
Lotes + área saturada de humedad
Red de caminos
Base de datos alfanuméricos
263 275 256 262 255
260
228
261 233
234
238
215
204
105
108 109
102
101
87
95
153
165
160
151
154 157 158
143
146
91
45 46
53
47
5 6
8
156
148
118 119
22
24
279 42
31
20 277
25 26
30 17
9
10 14
123 120
23
38
1
3
150
122
36
40 39
2
4
7
121
37
41
50 51
52
125
132 129
43 44
65
70
55
128
57
59 60 63
69
155
144 145 149
134 58
67
54
140
138 92
62 83
72 68
173
162 159
167
136 137
93
89 84
73 74
180
176
213 166
139
79
75
201
169 98
85
82
80
246 200
186
168
100 90 86 88
99
77
248 187
175
202 171
112
245
249
243 250 244 185
207
210
274
272 247
206
217
211
219
114
113 104
78
236
222 221 214
117
76
235
268 266
242 231
226 225 223
116
273
264
239
227
229
230
115
265
258
259
257 232
18 11 12
29
16
27
34 32 28
15 33
35
Lotes + área cubierta de agua
Figura 6. Geoinformación utilizada para la evaluación de las inundaciones en la zona de Selva, Departamento Rivadavia PSDE (modificado de Zerda y Moreira, 2004).
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
Referencias Aronoff, S., 1989. Geographic Information Systems. A management perspectiva. WDL Publications, Ottawa, Canadá. 294 págs. Bosque Sendra, J.,1997. Sistemas de información geográfica. Ediciones RIALP S.A., Madrid. 451 págs. Burrough, P.A., 1986. Principles fo GIS for land resource assessment. Clarendon Press. Câmara, G. y Queiroz, G. R, 2004. Arquitetura de sistemas de Informação Geográfica. En: Câmara, C., Davis, C., Monteiro, A. M., (edit.) Introdução à Ciência da Geoinformação. São José dos Campos, INPE. En: URL:// www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/introd/ (08.03.2005) CFI, 1994. Inventario Forestal de los Departamentos Copo y Alberdi, Prov. de Santiago del Estero. Consejo Federal de Inversiones CFI, Buenos Aires, Argentina. Czaplewski, R., 1998. Use of Advanced remote sensing technologies for annual State Inventories. USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station, Forest Inventory and Monitoring Environmetrics. Unpublished Analysis Paper. DIGID, 1979. Evaluación de recursos naturales por información obtenida mediante teledetección satelitaria. Convenio Dirección General de Investigación y Desarrollo del Ministerio de Defensa DIGID, Consejo Federal de Inversiones CFI y Provincia de Santiago del Estero. Argentina. El Liberal, 2004. Pérdidas ocasionadas por la última inundación asciende a $ 34,5 millones. Consorcio Caminero Selva-Los Encantos. Diario El Liberal, Sección Agro, 02.01.2004. Santiago del Estero. EPA, 2001. Global Warming Site. Environmental Protection Agency of USA. En: URL://www.epa.gon/globalwarming (08.03.2005) Geoworld, 1996. Roger Tomlinson: The Father of GIS. Geoworld. En: URL://www.geoplace.com/gw/1996/0496/0496feat2.asp (08.03.2005) NAS, 2001. New evidence helps reconcile global warming discrepancies; confirms that earth´s surface temperature is rising. National Academics of Sciences, News arch., 12 jan. 2000. En: URL: // www4.nationalacademies.org/news.nsf/ (30.03.2005) NCGIA, 1990. Introduction to GIS, Core curriculo, Vol. I. National Center for Geographic Information and Analysis. University of California, Santa Barbara, California, USA. Santos, R. F. dos, 2004. Planejamento ambiental: teoria e prática. Ed. Oficina de textos, Sao Paulo, Brasil. Silveira, V. F., 2004. Geoprocessamento como instrumento de gestão ambiental. En: Philippi Jr., A. , Romero, M. A. y Bruna, G. C., (edit.). Curso de gestão ambiental. Coleção ambiental 1. Univ. Sao Paulo. Ed. Manole, Barueri, SP, Brasil. Zerda, H.R., 1991. Monitoreo y Evaluación de los Desmontes en el NO de Santiago del Estero a través de la Utilización de Imágenes Satelitales MSS Landsat. En: Resúmenes de Iras. Jornadas de Ciencia y Técnica del NOA, CICyT, Universidad Nacional de Santiago del Estero. Zerda, H.R., 1998. Monitoring der Vegetations- und Landnutzungs_ veränderungen durch Brandrodung und Übernutzung im Trocken-Chaco Argentiniens mit Satellitenfernerkundung und GIS. Cuvillier Verlag, Goettingen, Alemania. 175 págs. Zerda, H.R., 1999. Geoprocesamiento, una aplicación para el estudio de la fragmentación del bosque chaqueño. En: Resúmenes de XIX Reunión Argentina de Ecología, Univ. Nac. de Tucumán, S. M. de Tucumán, 21-23 abril 1999.
Zerda H. (2005) Percepción remota y SIG en la planificación y la gestión ambiental. En: Santiago del Estero: una mirada ambiental. Giannuzo A. y Ludueña M. (comp.), págs. 333-354. Ed. Universidad Nacional de Santiago del Estero, Santiago del Estero, Argentina. ISBN: 987-99083-9-2.
Zerda, H. R., 2000. SIG para el estudio de la fragmentación del Bosque Chaqueño. En: Resúmenes del IX Simposio de la Sociedad de Especialistas Latinoam. Percepción Remota-SELPER, Pto. Iguazú, Misiones, nov. 2000. Zerda, H.R. y Moreira, M. L., 2002. Monitoreo de quemas en la Provincia de Santiago del Estero, mediante el sensor MMRS del satélite argentino SAC-C. En: Disperati, A. A. y Dos Santos, J. R. (edit.). Anais do V Seminario de Atualização em Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Aplicados à Engenharia Florestal. Fundação de Pesquisas Florestais do Paraná, UNICENTRO, Curitiba, Brasil. Zerda, H.R., 2003. Percepción Remota y SIG para estudio del fuego (Capítulo 27). En: Kunts, C., Bravo, S. y Panigatti, J. L., (edit.). Fuego en los ecosistemas de argentinos, Ed. INTA. Zerda, H. R. y Moreira, M. L., 2001. Monitoreo ambiental: investigación sobre los incendios de bosques y el avance de las fronteras agropecuarias en Santiago del Estero. Informe final de proyecto de investigación 2000-1. Universidad Católica de Santiago del Estero. Inédito, 63 págs., mapas y anexos. Zerda, H. R. y Moreira, M. L., 2004. Monitoreo ambiental. Informe final de proyecto de investigación 2002-3. Universidad Católica de Santiago del Estero. Inédito, 64 págs., mapas y anexos.
