APLICACIÓN DE LA TELEDETECCIÓN PARA EL ANÁLISIS MULTITEMPORAL DEL RETROCESO GLACIAR EN EL NEVADO PASTORURI

Yonatan Tarazona Coronel 1

Aplicación de la Teledetección para el análisis Multitemporal del retroceso glaciar en el Nevado

Pastoruri

1 S 9° 52’ 14’’ W 77° 18’ 57.53’’; 2 S 9° 52’ 17’’ W 77° 12’ 39’’ ; 3 S 10° 0’ 2’’ W 77° 8’ 1’’; 4 S 9° 59’ 58’’ W 77° 19’ 1’’

Imagen Landsat TM en falso color, recortada, de la zona del Parque Nacional Huascarán.

Fuente: http://glovis.usgs.gov/

Nevado Pastoruri

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RESUMEN

El Pastoruri Ubicado en el Parque Nacional Huascarán, recibe alrededor de 160 mil

visitantes por año. Aunque el cambio climático es el primer responsable de lo que ocurre

con el nevado, no hay duda que también el turismo no planificado contribuye al

derretimiento del nevado más visitado. Para su estudio y análisis la Teledetección o sensores

remotos nos permite obtener información indirecta mediante el empleo de imágenes

satelitales, obteniendo el área de deshielo del nevado, así como la longitud de retroceso.

El lento, pero constante derretimiento de los glaciares (cubierta nival) de nuestro

país aún no ha generado una crisis nacional en el Perú, pero no faltaría mucho para ello. Así

lo advierte un informe sobre las implicancias del cambio climático producida por la

Universidad Northwestern, Estados Unidos. He ahí la importancia de esta investigación en el

que se hace uso de imágenes de satélite de los años 1988, 1999 y 2011 los cuales pertenecen

al Landsat 5 TM L1T con 7 bandas. Esto permitirá analizar el comportamiento de la

regresión glaciar en un periodo de 23 años y poder predecir el comportamiento del

retroceso glaciar para el año 2050. PONER EL ENVI4.8

Palabras claves. Teledetección, cubierta nival, Landsat, Pastoruri.

SUMMARY

The Pastoruri Located in the Huascaran National Park, receives about 160,000 visitors per

year. While climate change is primarily responsible for what happens to the snow, there is

no doubt that tourism also contributes to unplanned most visited snow melt. For study and

analysis or remote sensing remote sensing allows us to obtain information indirectly

through the use of satellite images, obtaining the area of melting snow, and the length of

recoil.

The slow but steady melting of glaciers (snow cover) in our country has not yet generated a

national crisis in Peru, but not missing much for it. , Warns a report on the implications of

climate change produced by Northwestern University, USA. That is the importance of this

research which uses satellite images from 1988, 1999 and 2011 which belong to the Landsat

5 TM L1T with 7 bands. This will analyze the behavior of the glacier regression over a period

of 23 years and predict the behavior of glacier retreat in 2050.

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INTRODUCCIÓN

El Pastoruri es el nevado más visitado por escolares, universitarios y turistas

extranjeros que quedan maravillados por su majestuosa belleza que al pasar los años vemos

como lentamente va desapareciendo de la superficie. Pero para todos aquellos que visitaron

el Pastoruri, esteremos seguros que aunque pueda desaparecer de la superficie no así de

nuestra mente.

Los glaciares que se encuentran en nuestro país, y los que hay en gran parte del globo,

son buenos indicadores de la evolución del clima, ya que representan la reserva más grande

de agua dulce en el Perú lo cual es utilizado para la generación de energía hidroeléctrica,

agricultura, la actividad minera y para los pequeños, medianos y grandes proyectos

agroindustriales que se realizan en la costa y sierra de nuestro país.

El área de estudio se encuentra dentro del Parque Nacional Huascarán creado por el

Decreto supremo N° 0622-75-AG del 1 de julio de 1975. De ahí la importancia de este

estudio ya que permitirá concientizar y mejorar la actividad, no solo hídrica, sino también la

actividad turística; permitiendo un turismo con el mínimo impacto al nevado y por ende la

conservación al PNH.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

En las últimas décadas, los tres sistemas de cordilleras que tiene nuestro país, está

sufriendo un retroceso de las masas de hielo debido al cambio climático. Pero este proceso

está siendo acelerado por la actividad entrópica debido al poco y no suficiente conservación

que se le debe tener al nevado más visitado.

El incremento de la temperatura en 0.25 °C por década aproximadamente según la

OMM (Organización Mundial de la Meteorología) origina que nuestros glaciares se derritan

en 20m por año y el espesor disminuye de 4-8m según el Ingeniero Geólogo Benjamín

Morales Arnao (director ejecutivo del Patronato del Museo de las Montañas). Cabe resaltar

que este derretimiento se debe a que estamos pasando por un proceso interglaciar pero que

está siendo acelerado por la emisión de gases de las industrias.

HIPOTESIS Aplicación de la Teledetección para el análisis Multitemporal del retroceso glaciar en el

Nevado Pastoruri

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MÉTODOS Y RESULTADOS

Para determinar la regresión glaciar en el área de estudio, se ha utilizado imágenes de

satélite del tipo Landsat 5 TM, que nos permitirá determinar la evolución de las masas de

hielo en la superficie. Si bien es cierto que existen imágenes Landsat 7 ETM+, no se ha

utilizado por fallas del mismo sensor en la data.

Las imágenes de satélite permiten obtener la información requerida para determinar

el retroceso del nevado, sin embargo no podremos determinar el espesor de la masa glaciar,

es decir, a qué profundidad se encuentra el lecho rocoso dato importante para determinar la

pérdida del agua.

Las imágenes de satélite utilizadas son del año 4/7/1988, 4/8/1999 y 5/8/2011 que

como dije anteriormente corresponden al satélite Landsat 5 TM, y que presentan 7 bandas

espectrales que detallo a continuación.

Banda Azul: (0.45 – 0.52). Diseñada para penetración en cuerpos de agua, es

útil para el mapeo de costas, para diferenciar entre suelo y vegetación y para clasificar

distintos cubrimientos boscosos, por ejemplo conífero y latifoliadas. También es útil para

diferenciar los diferentes tipos de rocas presentes en la superficie terrestre.

Banda Verde: (0.52 – 0.60). Especialmente diseñada para evaluar el vigor de

la vegetación sana, midiendo su pico de reflectancia (o radiancia) verde. También es útil

para diferenciar tipos de rocas y, al igual que la banda 1, para detectar la presencia o no

de limonita.

Banda Roja: (0.63 – 0.69). Es una banda de absorción de clorofila, muy útil

para la clasificación de la cubierta vegetal. También sirve en la diferenciación de las

distintas rocas y para detectar limonita.

Banda IR cercano: (0.76 – 0.90). Es útil para determinar el contenido de

biomasa, para la delimitación de cuerpos de agua y para la clasificación de las rocas.

Banda IR medio: (1.55 – 1.75). Indicativa del contenido de humedad de

la vegetación y del suelo. También sirve para discriminar entre nieve y nubes.

Banda Térmica (Emitancia): (10.4 – 12.5). El infrarrojo termal es útil en el

análisis del stress de la vegetación, en la determinación de la humedad del suelo y en el

mapeo termal.

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Banda IR medio (ligeramente más largo que la banda 5): (2.08 – 2.35). Especialmente

seleccionada por su potencial para la discriminación de rocas y para el mapeo hidrotermal.

También mide la cantidad de hidroxilos (OH) y la absorción de agua.

METODOLOGÍA

A continuación se expone la metodología empleada para el procesado de las imágenes y para

la obtención de la cubierta nival para el caso de Landsat TM, que nos llevará hacia el cálculo

de la regresión glaciar del Nevado Pastoruri.

Teniendo en cuenta que las imágenes Landsat TM están corregidas geométricamente, este

paso lo obviaremos.

Imágenes del Landsat TM 5

Bandas

4 de Julio de 1988

Longitud de onda(um)

4 de Agosto de 1999

Longitud de onda (um)

5 de Agosto de 2011

Longitud de onda (um) 1 0.45 – 0.52 0.45 – 0.52 0.45 – 0.52 2 0.52 – 0.60 0.52 – 0.60 0.52 – 0.60 3 0.63 – 0.69 0.63 – 0.69 0.63 – 0.69 4 0.76 – 0.90 0.76 – 0.90 0.76 – 0.90 5 1.55 – 1.75 1.55 – 1.75 1.55 – 1.75 6 10.4 – 12.5 10.4 – 12.5 10.4 – 12.5 7 2.08 – 2.35 2.08 – 2.35 2.08 – 2.35

Cuadro 1: Características de las imágenes a utilizar.

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Figura 1. Diagrama de flujo de las metodologías seguidas para obtener la superficie glaciar en el caso de Landsat TM

1. En primer lugar obtenido las imágenes del GLOVIS (USGS Global Visualization

Viewer) pasamos de ND a valores de radiancia, es decir, calibramos las imágenes con

el software ENVI 4.8.

2. Las imágenes Landsat descargadas son de tipo GeotiFF que están corregidas

geométricamente, por lo tanto no es necesario realizar este proceso.

3. Calibramos la imagen a radiancia, es decir, pasamos de nivel digital ND a valores de

radiancia, ya que la data tiene que ser descomprimida para poder utilizarlas.

METODOLOGÍA PROPUESTA PARA LAS

IMÁGENES LANDSAT

Generación del NDSI con las bandas 2

y 5.

Corrección atmosférica por el método de

Quick Atmospheric Correction

Recortar la imagen por un shape.

Calibración de las imágenes en radiancia.

Digitalización de una máscara

perimetral

SUPERFICIE GLACIAR

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Imagen de 1988

Imagen de 1999

Imagen de 2011

Valores en Radiancia

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4. Pasadas a valores de radiancia, se hizo una corrección atmosférica por el método de

Quick Atmospheric Correction, que a pesar que no es necesario para este tipo de

estudio le da un valor científico-confiable a la investigación.

5. Recortamos la imagen de nuestra área de estudio por medio de un shape para una

mejor apreciación y con la cual trabajaremos hasta culminar el estudio. PRECISION

DE LOS DATOS.

6. Una de las metodologías ampliamente usadas en la determinación de la cubierta

glaciar mediante datos de Teledetección es el índice Normalized Difference Snow

Index (NDSI).

Un primer paso para el cálculo de un índice normalizado, el índice NDSI, usando el

canal 2 (0.520-0.600um) y el canal 5 (1.550-1.750 um), ya que la nieve en el espectro

visible es muy reflexiva siendo al contrario en el infrarrojo medio.

NDSI= (canal 2 – canal 5) / (canal 2 + canal 5).

Posteriormente, se establece un umbral del índice NDSI entre -1 - -0.3 en Edit Range

para la discriminación de la cubierta de nieve. En algunos casos no es -0.3 sino es -0.4.

Figura 4. Imagen recortada en

falso color de Landsat

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RESULTADOS Y DISCUSION El resultado de la aplicación del NDSI en las imágenes Landsat se puede apreciar en color magenta de los años 1988, 1999 y 2011. Claramente se puede apreciar que con el transcurrir de los años, la cubierta glaciar ah ido disminuyendo drásticamente, dándonos una idea que si el proceso continuo, dentro de unos 60 o 70 años no quedará más que un lecho rocoso, perdiéndose mucho recurso hídrico y las posibles consecuencias para el Perú.

NDSI de la imagen Landsat. En color magenta se puede apreciar la

cubierta glaciar del 4/7/1988.

NDSI de la imagen Landsat. En color magenta se puede apreciar la cubierta glaciar del 4/8/1999.

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Cabe resaltar que al aplicar NDSI en las bandas 2 y 5 se tomaron como cubierta

glaciar algunos pixeles pertenecientes a lagunas, por lo cual se tuvo mucho cuidado en

eliminar aquellos pixeles por medio de una exhaustiva búsqueda de las lagunas en esa área

por medio de la carta 20i y 21i del IGN (Instituto Geográfico Nacional).

Finalizado la eliminación de los pixeles que no pertenecen a la cubierta glaciar, se

procedió a calcular el área en Ha, para tener una idea de cuánto retrocedió el nevado

Pastoruri. Para ello fue necesaria la utilización de un SIG (Sistema de Información

Geográfico) que nos permitió determinar el hectareaje perdido. AUMENTAR VARIABLES DE

TEMPERATURA, ETC.

AÑO SUPERFICIE GLACIAR (ha)

REGRESION GLACIAR (ha)

%

1988 2209.37

1999 2025.24 2011 1563.02

NDSI de la imagen Landsat. En color magenta se puede apreciar la cubierta glaciar del 5/8/2011.

184.13

462.22

8.33 22.8

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Para inferir, proyectar o si queremos llamarlo una extrapolación, he utilizado la estadística como una herramienta que nos ayuda a conocer cuál sería la cubierta glaciar en los siguientes años y en qué año no existiría ya ningún rastro del Nevado Pastoruri. Para eso he ajustado los datos del año 1988, 1999 y 2011 a una ecuación lineal donde el coeficiente de correlación es -0.976 lo cual nos indica que los datos se ajustan bastante bien a la ecuación lineal. Por tanto es posible inferir cuanto glaciar habrá en el año 2050 y en qué año aproximadamente no habrá Nevado.

De la grafica podemos notar que al año 2050 solo tendremos aproximadamente 500 hectáreas de cubierta glaciar. Para el año 2064 aproximadamente no existirá glaciar, por lo tanto se habrá perdido mucho recurso hídrico que no volverá jamás. Hay que tener en cuenta que estos datos son aproximados y no totalmente ciertos, ya que la estadística no es perfecta y nunca nos dará un valor verdadero al 100%, siempre tendremos al 99.99% y lo sobrante 0.01% es donde está el error.

y = -28.458x + 58829 R= -0.976

0

500

1000

1500

2000

2500

1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060

He

ctár

eas

AÑOS

Proyección de Escenarios Futuros

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CONCLUSIÓNES

Al elaborar la cartografía de la superficie glaciar se puede obtener con precisión mediante técnicas de teledetección, ya que la nieve posee una signatura espectral característica que la diferencia de otras cubiertas. Sin embargo es necesaria la verificación de los mismos con otras fuentes cartográficas. Con el presente estudio se han conseguido buenos resultados de las imágenes Landsat a partir de la metodología descrita, logrando minimizar los errores de comisión de otras cubiertas y la confusión con las masas de agua utilizando la cartografía de los cuadrángulos 20i y 21i del IGN e imágenes de Google Earth. La metodología nos permitió observar que la disminución de las extensiones de la cubierta glaciar está siendo afectada por el calentamiento global como también por efectos del ENSO y la niña sufrido en los últimos tiempos.

0

1000

2000

3000

1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060

He

ctár

eas

Años

Superficie Glaciar

184.13

464.22

1063.02

0

200

400

600

800

1000

1200

1988-1999 1999-2011 2011-2050

He

ctár

eas

Años

Regresión Glaciar

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Las imágenes que se obtiene por medio de la teledetección es una herramienta importante

para realizar cálculos de retroceso glaciar, ya que nos permiten obtener resultados

confiables y en muy poco tiempo.

BIBLIOGRAFÍA USGS (Servicio Geológico de los Estados Unidos). Imágenes de Satélite (GLOVIS).

Lima. Perú. Consultado el 22 Julio. 2012. Disponible en http://glovis.usgs.gov/.

Investigaciones sociales. 2009. UNMSM. Lima. Perú. Consultado el 30 Julio. 2012. Pag

71-82.

Determinación de la superficie nival del pirineo catalán mediante imágenes Landsat,

MODIS. Lima. Perú. Consultado el 3 Agosto. 2012. Disponible en

http://www.creaf.uab.es/miramon/publicat/pa/7aSetGeo/Article_Neus_04.pdf