LARS Booklet 2010 4

Latin American Remote Sensing Week 2010

Latin American

Remote Sensing

Week Paper review - 2010

www.lars.cl

Categorías de trabajos:

Captura de datos

Difusión y empleo de datos geoespaciales

Procesamiento y análisis de datos espaciales

Productos y servicios

Revisión de

trabajos 2010

Con el propósito de dar a

conocer los trabajos

realizados en nuestra

Semana Latinoamericana

en Percepción Remota,

hemos reunido todos los

esfuerzos de nuestros

expositores en este único

documento que

esperamos contribuya a

difundir el conocimiento y

sirva de ayuda para

futuras investigaciones.

Los trabajos fueron

divididos según cuatro

categorías.


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Índice por Categoría

Captura de datos

1.- AIRBORNE LIDAR TECHNOLOGY: .................................................................................................... 3

THE STATE-OF-THE-ART AND FUTURE TRENDS ................................................................................... 3

2.- DETECCIÓN DE MINERALES UTILIZANDO CLASIFICACIÓN POR “ARBOLES .................................. 15

DE DECISIÓN” EN IMÁGENES ASTER ................................................................................................. 15

Difusión y empleo de datos geoespaciales

3.- 40-YEAR SPATIAL DEVELOPMENT OF TOWNS IN THE CZECH REPUBLIC ...................................... 25

4.- EVALUATION OF HIGH RESOLUTION IMAGERY TO IDENTIFY TREES OUTSIDE FOREST (TOF) IN

BRAZILIAN ATLANTIC RAIN FOREST ................................................................................................... 34

5.- MODELACIÓN PROSPECTIVA DEL PAISAJE DE UNA CUENCA ....................................................... 41

6.- METODOLOGÍA PARA EVALUAR LA CALIDAD ALTIMÉTRICA DE LOS MDE GLOBALES: ASTER-

GDEM, ACE2 Y SRTM3 EN REGIONES DE INTERÉS PETROLERO EN VENEZUELA. .............................. 46

CÁLCULOS Y RESULTADOS ................................................................................................................. 50

7.- REDES NEURONALES Y ESCÁNER LÁSER EN EL ESTUDIO DE AFLORAMIENTO ............................. 53

8.- EXTRAPOLACION APOYADA EN SENSORES REMOTOS PARA LA ESTIMACION DEL POTENCIAL DE

RECURSOS FORESTALES .................................................................................................................... 62

9.- REMOTE SENSING CENTER AT A UNIVERSITY FOR REAL-TIME ACQUISITION OF HIGH

RESOLUTION OPTICAL AND RADAR IMAGERY .................................................................................. 72

10.- COMBATE A LA POBREZA RURAL MEDIANTE EL DESARROLLO AGROFORESTAL POR

MICROCUENCAS. COMUNAS CORDILLERA DE LA COSTA: VI Y VII REGIONES – CHILE ..................... 78

11.- INVENTARIO NACIONAL DE HUMEDALES DE CHILE ................................................................... 81

12.- RADAR DEM GENERATION; ACHIEVEMENTS AND BENEFITS ..................................................... 89

13.- USE OF REMOTE SENSING AND GIS TECHNIQUES FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF WATER

RESOURCES IN HARYANA STATE, INDIA: ISSUES AND CONCERNS .................................................... 99

14.- DETERMINACIÓN DE ÁREAS PRIORITARIAS PARA LA FISCALIZACIÓN FORESTAL MEDIANTE

TECNOLOGÍAS GEOESPACIALES ...................................................................................................... 101


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Procesamiento y análisis de datos espaciales

15.- TREES REMOVAL FROM NORMALIZED DIGITAL SURFACE MODEL .......................................... 111

16.- MAPPING FOREST GAPS USING LIDAR DATA ........................................................................... 119

17.- LINKING REMOTE SENSING AND SOCIAL DATA FOR THE INVESTIGATION ON DRIVING FACTORS

OF LAND USE AND COVER CHANGE (LUCC) IN BRAZILIAN SOUTH REGION .................................... 126

18.- ASSESSMENT OF THE MULTIPLE ENDMEMBER SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS (MESMA) MODEL

APPLIED TO THE HYPERION/EO-1 HYPERSPECTRAL DATA OF THE COASTAL PLAIN OF RIO GRANDE

DO SUL, BRAZIL ................................................................................................................................ 133

19.- STATE VARIABLES ESTIMATION AND RIPARIAN VEGETATION SPECIES MAPPING FOR THE

NEGRO RIVER, SPAIN, BY HYPERSPECTRAL IMAGING ..................................................................... 142

20.- SITE DISPLACEMENT DETERMINED BY SATELLITE LASER RANGING AFTER ............................. 153

CHILEAN EARTHQUAKE ................................................................................................................... 153

21.- TELEDETECCIÓN DE CAMBIOS EN LECHO RÍO LIMARÍ ............................................................. 159

POST EMBALSAMIENTO .................................................................................................................. 159

22.- ANALISIS MULTITEMPORAL DEL USO Y COBERTURA DEL SUELO EN EL VALLE DE CASABLANCA

MEDIANTE IMÁGENES DE SATELITE 1 ............................................................................................. 168

23.- TELEDETECCION EN ANALISIS DE ISLAS TÉRMICAS EN ZONAS URBANAS ................................ 179

CASO SANTIAGO DE CHILE .............................................................................................................. 179

24.- INVENTARIO DE HUMEDALES EN LA CUENCA PAPALOAPAN, MÉXICO ................................... 196

Productos y servicios

25.- CAMPAÑAS ALTIMETRICAS DE CALIBRACIÓN DEL TOPEX Y JASON-1 EN EL MEDITERRANEO

OCCIDENTAL .................................................................................................................................... 203

26.- ACURACY ASSESSMENT OF PROJECTS PERFORMED BY SAAPI SYSTEM ................................... 214

27.- EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE LOS DEM SRTM Y ASTER EN UNA CUENCA COSTERA DE LA

REGIÓN DE LA ARAUCANÍA, BAJO DISTINTAS CONDICIONES DE RELIEVE Y COBERTURA VEGETAL224

28.- REPRESENTACIÓN CARTOGRÁFICA DE LOS ECOSISTEMAS DEL ECUADOR CONTINENTAL ...... 231

29.- ADVANCES IN AIRBORNE LIDAR TECHNOLOGY........................................................................ 239

FOR FORESTRY AND OTHER 3D MAPPING APPLICATIONS .............................................................. 239


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1.- AIRBORNE LIDAR TECHNOLOGY: THE STATE-OF-THE-ART AND FUTURE TRENDS

C. Toth The Center for Mapping,

The Ohio State University 470 Hitchcock Hall, 2070 Neil Avenue, Columbus, OH 43210

[email protected]

KEY WORDS: Laser scanning, Airborne LIDAR systems, Performance assessment ABSTRACT: Remote sensing technologies have seen unprecedented developments in the past decade. New entirely digital and powerful multi-sensory systems have been introduced regarding space, air, and ground platforms. Commercial satellite imaging has become mainstream; state-of-the-art systems not only provide better spatial and spectral resolution, but by using a constellation of satellites, temporal resolution has significantly improved and, in some cases, even multiple daily coverage is available. On airborne platforms, large-format digital aerial cameras and powerful LIDAR systems, supported by GPS/IMU-based direct georeferencing, represent the state-of-the-art. Also, terrestrial mobile mapping systems are rapidly spreading and are increasingly used in a variety of applications. Powerful geospatial workstations, offering a high level of automation, provide a common platform and a nearly identical workflow for the data processing. LIDAR technology, which is based on active sensing and provides a direct 3D observation of the object space, is unquestionably the most important development on airborne and terrestrial platforms in the past decade. Since their introduction, LIDAR systems have seen phenomenal developments; the pulse rate increased by two orders, multi-pulse techniques have been introduced, the use of multiple returns with intensity has become the standard, and full waveform LIDAR data is about to enter applications. This paper reviews the state-of-the-art in LIDAR technology, and offers an outlook on expected future developments. 1. INTRODUCTION LIDAR was probably the most significant remote sensing technology introduced in mainstream mapping during this past decade (Shan and Toth, 2009). Although the invention of laser goes back to the early 1960s, the lack of various supporting technologies prevented its use in mapping until the mid 1990s. Most of the early applications had nothing to do with mapping; e.g., fax machines, copiers, CD/DVD, medical applications, etc. The first use of laser in remote sensing goes back to the scientific mapping of ice-covered areas, primarily pursued by NASA since the late 70’s (Krabill et al., 1984). For a long while, the technology was not available to support commercial mapping, including the high-cost of the sensor, the lack of geodetic infrastructure and, in general, insufficient computer systems. The introduction of direct georeferencing technologies in the mid-1990s, and general advancements in computer technologies, enabled the development of the first commercial LIDAR systems. Airborne LIDAR technology, introduced to topographic mapping in the late 90s, received wide acceptance in airborne surveying as a leading tool for obtaining high-quality surface data in an unprecedentedly short turnaround time. The adoption of

mailto:[email protected]


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the new technology was fairly smooth and quick, primarily due to the high-level of automation of the data processing. With increasing numbers of the systems sold, vendors were able to refine the technology rather quickly, delivering a continuously improving performance, primarily measured in terms of the number of points per second (PRR/PRF – Pulse Repetition Rate/Pulse Repetition Frequency). Not only has the number of points per surface area increased, but the number of returns increased and the intensity signal became available. Currently, we are in transition to exploit the full waveform in post-processing, which will provide the possibility of further analyzing the physical characteristics of the reflecting objects. Now that the LIDAR technology has matured, the questions arise regarding what comes next and what can be expected from the continuing improvements of technology. This paper reviews the state-of-art and outlines some aspects of possible future directions in LIDAR. 2. STATE-OF-THE-ART TECHNOLOGY The concept and system structure of airborne LIDAR systems have not changed over

the years, but the improvements in the performance of the components have been significant. Figure 1 shows the data acquisition segment of LIDAR systems, including

the sensor platform (aircraft), georeferencing module, and laser sensor, which consists of the laser source, opto-mechanical components, laser sensor, and data recording system. Additional components of the LIDAR ground segment include

geodetic infrastructure, usually considered in the georeferencing system, and the post-processing hardware and software.

2.1 LIDAR sensor system The heart of all airborne LIDAR systems is the laser sensor with the supporting components. There are the two basic solutions, and the pulsed laser systems are used on airborne platforms; the CW (continuous wave) systems are limited to shorter distances, though they offer better ranging accuracy. In airborne applications, normally solid-state pumped lasers are used, because they can provide very short


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pulses with large peak power at high repetition rate. The typical pulse width is in the 4- 10 ns range, equivalent to 1.2-3m distance, and its shape is typically described by a Gaussian curve. The great majority of the airborne LIDAR systems work with the 1.064μ (or 1.550μ) wavelength. The LIDAR is based on line-of-sight measurements; the sensor and the receiver are placed at the same location. When measuring the travel time between the transmission and reception of the laser pulse, the range can be computed as:

Where, r is the distance between the sensor and the object, c is the speed of light, and tl is the time measured. Since time can only be measured with a given resolution, the computed range varies in small steps. The accuracy of the range measurement depends on the accuracy of two uncorrelated parameters:

Since c is known at high accuracy, the accuracy of time measurement determines the ranging accuracy; in fact, the sampling of the return pulse is an extremely critical task for the sensor system. Current airborne LIDAR systems can achieve 1- accuracy under ideal conditions, such as perpendicular reflection from hard surfaces with adequate reflectivity. The ideal ranging accuracy is rarely realized in practice, as the object surface characteristics vary over a large range due to the divergence of the laser beam. The optical part of the LIDAR sensor module is built from conventional components, including lenses, filters, etc. The aperture of the receiver optics is usually larger than that of the transmitting one. The typical divergence of the laser pulse is in the 0.2-1.0 mrad range, which means that depending on the flying height, the footprint is generally in the 15cm – grow for larger angles (such as slanted surfaces). The shape of the return pulse should consequently change, impacting the ranging accuracy for larger footprints. In addition, the reflectivity of the surface defines the amount of energy reflected back to the sensor. Simply stated, the incident angle, the reflectivity of the surface, and the flying height together determine the shape and strength of the return signal, and thus the achieved accuracy. Therefore, LIDAR vendors usually provide conservative numbers in product specification for vertical accuracy; typically, an order larger than the theoretical ranging accuracy. Figure 2 shows an accuracy specification for the Leica ASL60 system.


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The deformation of the return pulse could be more significant than an increased footprint size for vegetated areas and for complex objects, which cannot be described by a single elevation value. In these cases, instead of a single return pulse, there could be more separate and/or overlapped pulses in the return signal, which is called waveform or full waveform. Figure 3 shows three typical waveforms. The return signal processing has improved a lot since the first LIDAR systems were introduced, when a simple thresholding provided the measurement, the detection of a single pulse. All state-of-the-art systems sample the return signal and store it temporarily for pulse detection, which also includes an intensity signal determination from the shape and strength of the detected pulse. Normally, up to four returns, first, second, third, and last, are recorded along with intensity data. The separation of the returns is practically defined by the emitted laser pulse width; say, for a 10 ns pulse, the object surfaces should be at least 3m apart to produce separate pulses. Once the pulses are extracted in real-time, the waveform is discarded, except if a waveform recorder is used to store the full waveforms (as opposed to pulses). Processing the waveforms in the office has several advantages. More sophisticated pulse detections can be applied, and additional object information can be extracted that could be used, for example, for classification. In particular, overlapping pulses can be better extracted or more complex shape patterns can be identified. Full waveform is important for mapping forested areas, where in addition to the terrain, biomass estimation and tree structure/type extraction can be performed. From the shape of the waveform, additional properties of the reflecting surface can be extracted, such as land information, i.e., the classification of the reflecting objects into categories, such as trees, other vegetation, roofs, pavement, etc.


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To create a 2D range image from using a single laser beam, a scanning mechanism is required, which usually provides scanning in one plane, and the other direction is provided by the aircraft motion. There are a variety of scanning solutions, including oscillating mirrors, rotating polygons, rotating prisms, and Palmer scanner. In addition, there is a fiber scanning solution, allowing for very fast scanning rates. In modern LIDAR systems, the scan rate falls into the 100-200Hz range, and can be adjusted, as needed, to provide for nearly even LIDAR point distribution; the flying height and PRF are the other parameters that affect the point distribution. The


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scanning components, being the only mechanical parts of LIDAR systems, are subject to wear and require frequent calibrations. 2.2 Georeferencing system The performance of the georeferencing component is essential for any remote sensing system and especially for active sensor systems that are based on continuous scanning; in fact, it was the enabling technology for LIDAR. The laser sensor provides range measurements between the sensor and the objects. The actual position of the LIDAR points is computed by the LIDAR equation:

Based on Eqn. (3), the laser point accuracy in a mapping frame can be determined by applying the law of error propagation; see earlier discussions on the errors and model parameter recovery in (Schenk, 2001; Filin, 2003a and 2003b; Baltsavias, 1999) and a recent comprehensive discussion on the various terms of the error budget, including analytical and simulation results can be found in (Csanyi May, 2007). Practically, the main error sources of the error budget can be grouped as:

-based navigation solution of the sensor platform.

reflectance-based corrections. -sensor calibration, such as boresight misalignment and lever arm errors.

beam divergence, time synchronization, atmospheric effects, system stability, and terrain/object characteristics.


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Since state-of-the-art systems provide excellent ranging accuracy, ~1cm (1ς). Since system calibration can be done accurately and the typical object distance is not large, the single most important component of the error budget is the platform navigation accuracy. The GPS performance defines mainly the error budget of any integrated GPS/IMU-based system, therefore, the GPS positioning method applied in the georeferencing system is of prime importance in achieving the highest accuracy of the LIDAR point cloud. Table 1 shows GPS technologies applicable to kinematic positioning.

In current practice, the differential GPS with base station method is the most widely used technique in airborne LIDAR data acquisition; it provides excellent accuracy close to the base station, but over larger distances (> 50km) the accuracy deteriorates. In contrast, the network-based differential solutions have no distance dependency, and can provide a consistent and highly accurate solution, provided an adequate network of CORS (Continuously Operating Reference System) is available; these networks are rapidly developing and already available in the developed world. The typical accuracy for a base station-based GPS solution falls, in general, into the 4-7 cm range for shorter baselines. A network-based solution can reach 2-3 cm-level accuracy. Note, assuming a medium grade IMU sensor, the attitude accuracy is comparable to the positioning accuracy; the shift on the ground caused by attitude error is comparable to the positioning error. 2.3 LIDAR systems LIDAR systems have advanced significantly in the last four-to-five years, because competing manufactures kept further improving the performance level of their products. The advancements in ranging accuracy and the introduction of full waveform processing capabilities have been discussed above. With respect to production efficiency, however, the pulse rate (PRF) is probably the most important


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parameter, which primarily defines the average point density on the ground. The current 400 kHz rate is by orders better than the 5-10 kHz PRF of the early systems ten years ago. The difficulty of achieving high pulse rate comes from implementation limitations. First, the pulse travel time imposes a limit on the maximum rate; say, for a 1500m flying height, the pulse travels about 10μs, so the PRF should be less than 100 kHz. Figure 4 shows the relationship between the flying height and PRF for the Leica ALS60 system. There are two solutions available to further increase the pulse rate. First, if the system does not have to wait for the arrival of the return pulse, several pulses can simultaneously travel between the sensor and object surface; this solution is usually called MPiA (Multiple Pulses in Air). Figure 4 shows the situation for two pulses. Obviously, having multiple pulses in the air means that there is an ambiguity about the measured range, which, given rather large distances between the pulses, can be resolved in a robust way. Figure 5 shows the operational parameters for the Reigl LMS-Q680i system, which boosts a 400 kHz PRF with three-pulse MPiA; note that the

In theory, the MPiA technology allows for a large number of pulses, but the generation of laser pulses at such a high repetition rate is becoming an implementation issue. A simple way to overcome this limitation is if multiple laser sensors are used in the system, frequently called multi-channel LIDAR systems. The Optech Pegazus system is a 400 kHz multi-channel system that was recently introduced. To illustrate the point density with respect to the flying height, aircraft speed and scan angle, Figure 6 shows these parameters for the Reigl LMS-Q680i system.


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While the focus is mostly on the data acquisition capabilities of airborne LIDAR systems, the ground processing aspects should be briefly mentioned too. In fact, there was a significant gap between the data acquisition capabilities of LIDAR systems and processing software at the beginning (ten years ago), as only vendor-specific basic solutions were available. Fortunately, the LIDAR processing software market has significantly improved recently, and there are several powerful packages available to support the effective processing and visualization of the LIDAR point cloud. The sophistication of the point cloud has also increased. In addition to the basic bare earth extraction and surface modeling, there is an increasing need for objects feature extraction, such as building extraction. Obviously, the number of applications is also increasing. From the early applications in DEM/DSM extraction for topographic mapping, corridor and power line mapping, and forestry use, now applications include floodplain mapping, bathymetry, city modeling, biomass estimation, glacier and snow mapping, agriculture, transportation, and, in general, object feature extraction (Vosselman and Maas, 2009).

Table 2 summarizes the characteristics of most modern airborne laser scanning systems. It is remarkable to note that there are more than 300 airborne LIDAR systems used worldwide; note that most of the systems are produced by three major suppliers.


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3. FUTURE TRENDS Reviewing the history of airborne LIDAR technology, it is clear that developments were primarily driven by users’ needs (except for the early years). In other words, system manufacturers have technologies already available to improve the performance, and it is up to the users whether they can afford the higher price for these improved capabilities. For example, waveform technology has been available for about five years, yet, this capability has started to make inroads into mainstream applications just recently. While it is rather difficult to make predictions in high-tech system future developments, the likely short-term trends are:

channel system design, and it is likely to pass the one million PRF mark in a few years. In terrestrial laserscanning, the Velodyne system, which uses 64 laser sensor units, can already acquire one million points per second at shorter distances.

-time processing to post-processing, as in most applications, there is no need for real-time pulse detection, since accurate georeferencing is usually not available during the data acquisition. The excessive volume of waveform data used to present a storage capacity problem in the past, but as hard and solid state drive technologies continue to improve, the space is not an issue anymore. In addition, various compression technologies are also available.

information extraction, such as landscape classification, is likely to spread. Forestry and biomass applications, or even polar surface extraction, have already utilized waveform data. City modeling and, in general, mapping of built-up urban areas can


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also benefit in both better recovery of the object geometry and the classification of objects.

ground components are rapidly improving as well as extending. The GPS modernization in the US, and the introduction of various global and local satellite positioning systems, GNSS, will provide an extremely high redundancy of satellite signals that will primarily improve the signal reception and robustness of the solution. In addition, improvements in accuracy are also likely in some applications. Concerning the ground infrastructure, the rapid growth of the CORS network will definitely continue, providing better correction and base for improved real-time positioning. In fact, at some point, high-precision georeferencing in real-time will be an option for certain applications.

LIDAR systems has been a practice for a long time, as this information is valuable during the processing of the point cloud; the operator can better interpret complex situations with the use of optical imagery. The tendency to simultaneously acquire images is likely to get stronger, as the common requirements for geospatial products include both the accurate surface/object geometry and good visual appearance. Currently, medium-format digital aerial cameras are typically used as companion sensors in LIDAR systems. At a moderate introduction rate, the large-format digital cameras will likely be used in airborne integrated sensor suites in the future.

LIDAR point cloud processing, the fusion of LIDAR and optical imagery will continue. The improving spatial resolution, better LIDAR point density, and higher resolution of the digital cameras will jointly improve the fusion process. Clearly, this sensor combination will foster the development of feature and object extraction methods. In select applications, hyper-spectral imagery (HSI) is needed, so depending on the affordability of HSI sensors, the fusion process will include HSI imagery. 4. SUMMARY LIDAR systems and the laser scanning technology will continue to advance, following similar trends in remote sensing imagery developments. The past gaps between terrestrial and airborne point clouds and LIDAR images are not only disappearing, but the overlap between the imagery acquired from various platforms will continue to grow. In addition, airborne LIDAR technology, the primary source of surface data at the local scale, is likely to extend to the feature extraction field, as point cloud density continues to increase. References: Airborne LIDAR Sensors, Product Survey, GIM International, February, 2009. Baltsavias, E.P., 1999. Airborne laser scanning: basic relations and formulas. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 54: 199-214. Csanyi, N. and Toth, C. (2007): Improvement of LIDAR Data Accuracy Using LIDAR-Specific Ground Targets, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 73, No. 4, pp. 385-396. Csanyi May, N. 2008. A Rigorous Approach to Comprehensive Performance Analysis of State-of-the-Art Airborne Mobile Mapping Systems, PhD dissertation, The Ohio State University.


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Filin, S., 2003a. Recovery of systematic biases in laser altimetry data using natural surfaces, ISPRS Journal of Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 69 (11), 1235–1242. Filin, S., 2003b. Analysis and implementation of a laser strip adjustment model. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 34 (Part 3/W13): 65-70. Krabill, W.B., Collins, J.B., Link, L.E., Swift, R.N., and Butler, M.L., 1984. Airborne laser topographic mapping results, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 50, 685-694. Mallet, C., Bretar, F., 2009. Full-waveform topographic LIDAR: State-of-the-art, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 64, Issue 1, pp. 1-16. Pfeifer, N., and Briese, C., 2007. Geometrical Aspects of Airborne Laser Scanning and Terrestrial Laser Scanning, International Archives of Photogrammetry, Vol. 36 (Part 3/W52): 311-319. Schenk, T., 2001. Modeling and Analyzing Systematic Errors in Airborne Laser Scanners, Technical Notes in Photogrammetry, Vol. 19, The Ohio State University, Columbus, USA, 46 pages. Shan, J., Toth, Ch. 2009. Topographic Laser Ranging and Scanning: Principles and Processing, CRC Press, 608 p. Toth, C., 2004. Future Trends in LIDAR, Proc. ASPRS 2004 Annual Conference, Denver, CO, May 23-28. Vosselman, G., Maas, H-G. 2009. Airborne and Terrestrial Laser Scanning, Whittles Publishing, 320 p.


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2.- DETECCIÓN DE MINERALES UTILIZANDO CLASIFICACIÓN POR “ARBOLES DE DECISIÓN” EN IMÁGENES ASTER

Resumen: Muchas técnicas o metodologías de procesamiento para imágenes Aster están basadas en la similitud entre espectros de laboratorio y espectros de la imagen (pixel). Por otro lado existen técnicas basadas en operaciones matemáticas simples y complejas, donde los pixeles más brillantes representan ciertas características espectrales; estos procesos están ligados a un cierto nivel de tolerancia definido por el usuario. La “Clasificación por árboles de decisión” es una útil herramienta para seleccionar pixeles cuya curva espectral tiene las características exactas que se quieren resaltar, basado en las características que el usuario considera importantes para definir un mineral o una asociación mineral.

Abstract: Several processing techniques (or methods) for ASTER imagery are based on spectral similarity between laboratory spectra and imagery spectra (pixel data). On the other hand there are processing techniques based on basic or more advanced band math operations, where bright pixels match certain spectral features. This process is also associated with a certain level of thresholding defined by the user. The “Decision Tree Classification” is a useful tool to select pixel spectra that matches exactly the feature you want to highlight, based on the features that the user considers important to define a mineral or a mineral association.

INTRODUCCIÓN

Las curvas espectrales de cualquier tipo de material, son la base para el procesamiento de

imágenes en la percepción remota, cuando podemos obtener una imagen hiperespectral, las

comparaciones entre la curva de laboratorio y la curva del pixel entregan excelentes

resultados, con una identificación de los elementos de la superficie muy precisa, sin embargo,

cuando las imágenes son multiespectrales (Landsat/Aster) la curva espectral sólo muestra

parte de la información, por lo que el análisis es más complejo y limitado. Es aquí donde nacen

muchas metodologías para procesamiento donde se estudian características específicas de a

curva espectral en longitudes de onda específicas para generar algoritmos matemáticos,

análisis de componentes principales, razones de bandas, entre otras. La problemática cuando

se procesa una imagen, sin saber lo que hay realmente en terreno, es que estas metodologías

entregan como resultados, para cada índice, una banda en escala de grises, donde los pixeles

con mayores valores (o según la metodología, los menores) son los que representan el

material que se busca en la escena, sin embargo, aunque dicho material no se encuentre

presente en la zona de estudio, como el resultado es relativo, siempre tendremos un valor

mayor que otro que puede generarnos falsas anomalías en la interpretación. La “clasificación

por árboles de decisión” intenta eliminar este resultado relativo y solo localizar aquellos

pixeles que cumplan ciertos requisitos definidos por el usuario, para tener una mejor certeza

en nuestros resultados.


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ASTER

ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) es un avanzado

colector de imágenes multiespectrales que fue lanzado a bordo de la nave Terra de la NASA

en Diciembre de 1999. ASTER cubre una amplia región espectral con 14 bandas desde el

visible al infrarrojo termal con alta resolución espacial, espectral y radiométrica.

Adicionalmente otra banda infrarroja provee cobertura estereoscópica. La resolución espacial

varía según las longitudes de onda: 15 m en el visible e infrarrojo cercano (VNIR), 30 m en el

infrarrojo de onda corta (SWIR), y 90 m en el infrarrojo termal (TIR). Cada escena ASTER

cubre un área de 60 x 60 km.

La siguiente tabla muestra las características principales de las imágenes ASTER:

Tabla 1: Características de los 3 sistemas de sensores ASTER

ESPECTROMETRIA DE IMAGENES

El estudio de las curvas espectrales es la base para el procesamiento de imágenes

multiespectrales e hiperespectrales. Cada imagen está compuesta por un número

determinado de bandas y cada banda a su vez está compuesta por un número determinado de

pixeles, el valor de cada pixel en cada banda genera la curva espectral del pixel.

Las curvas de los pixeles se comparan con las curvas de laboratorio y de esta manera se determinan en la imagen los pixeles que corresponden a cada material. Cuando tenemos imágenes hiperespectrales podemos determinar con precisión los materiales, ya que la complejidad de las curvas que entregan esas imágenes no difieren mayormente con las curvas medidas en laboratorio. Sin embargo, cuando tenemos imágenes multiespectrales, se genera una gran diferencia entre la curva de laboratorio y la curva que puede observarse desde el sensor. Es por ello que las metodologías de procesamiento deben ser enfocadas a

Subsistema Nº Banda Rango Espectral (µm) Resolución

Espacial (m)

Niveles de

Cuantización

VNIR 1 0.52-0.60

15 8 bits

2 0.63-0.69

3N 0.78-0.86

3B 0.78-0.86

SWIR 4 1.60-1.70

30 8 bits

5 2.145-2.185

6 2.185-2.225

7 2.235-2.285

8 2.295-2.365

9 2.360-2.430

TIR 10 8.125-8.475

90 12 bits

11 8.475-8.825

12 8.925-9.275

13 10.25-10.95

14 10.95-11.65


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características específicas de la curva en rangos de longitud de onda específicos.

Figura 1: Curvas espectrales de laboratorio y su ajuste a las bandas VNIR + SWIR de ASTER

La figura 1 muestra curvas de laboratorio de kaolinita (mineral), pasto y asfalto, en una

imagen hiperespectral la curva es muy similar, pero en la imagen ASTER (multiespectral) la

curva pierde mucha información por lo que el análisis es más restringido. Sin embargo hay

características que se mantienen en cierto rango del espectro electromagnético lo que nos

sirve para poder identificar el elemento aunque tengamos información limitada.

La vegetación, por ejemplo, tiene un gran salto de magnitud de la reflectancia entre la banda

roja (banda 2 -0.66 µm) y la banda infrarroja cercana (banda 3 – 0.82 µm). Si tenemos la curva

completa del pasto y de otro elemento vegetal (algún tipo de matorral o árbol) podremos

identificarlos y clasificarlos como distintos en la imagen, pero con la curva limitada que

tenemos en la imagen ASTER, no podremos hacer esa diferenciación y nos tendremos que

conformar con decir que el pixel corresponde a un elemento vegetal, lo mismo ocurre con

todos los elementos que se quieren mapear en una imagen, necesitamos saber cuál

característica es visible con la imagen y cómo vamos a manejar la información de las bandas

para resaltar su presencia.

En la exploración geológica, se deben conocer las curvas características de los minerales de

interés prospectivo, y además en rango, dentro del espectro electromagnético, donde se

pueden estudiar o donde tienen características únicas. Una vez hecho este análisis deberemos

ver si minerales que se estudian dentro de las mismas longitudes de ondas, tienen alguna

característica que los diferencie entre sí, para determinar si realizaremos un índice de

minerales específicos o un índice de asociaciones mineralógicas.


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Tala 2: Rango de estudio

de la

espectrometría de algunos minerales

CLASIFICACION POR ARBOLES DE DECISION

ENVI (Environment for Visualizing Images) es un poderoso software de la compañía ITT

Visual Information Solutions (USA) que se ha especializado por décadas al procesamiento de

imágenes de todo tipo, RGB, Multiespectrales, Hiperespectrales, Radar, etc. siendo una de sus

principales fortalezas el análisis espectral y las técnicas de clasificación. La clasificación por

árboles de decisión apareció disponible en el software el año 2004 y aunque tiene cualidades

poderosas y está ideado para cierto tipo de análisis, se pueden aprovechar estas herramientas

de un modo diferente para clasificar pixeles que cumplan ciertas condiciones de la curva

espectral y así evitar clasificar por metodologías relativas donde se manejan parámetros de

probabilidad y no siempre con real certeza. Si bien, no podemos descartar ni negar la utilidad

que nos otorgan los algoritmos matemáticos en la generación de targets de interés, nuestra

intención es evidenciar una herramienta que permita, en ciertos casos, un análisis más preciso

de los elementos mapeados.

“El clasificador de árboles de decisión realiza clasificaciones de varias etapas utilizando una serie de decisiones binarias para colocar píxeles en clases. Cada decisión divide los píxeles de un conjunto de imágenes en dos clases basadas en una expresión. Puede dividir cada nueva clase en dos clases más basada en otra expresión. Puede definir tantos nodos de decisión, según sea necesario. Los resultados de las decisiones son clases. Usted puede utilizar los datos de diferentes fuentes y archivos para hacer un clasificador de árbol de decisión individual. Puede editar y "podar" los árboles de decisión de forma interactiva, y también puede salvar los árboles y aplicarlos a otros conjuntos de datos”. (Ayuda ENVI – Decision Tree Classifier).

Asociación de Minerales Minerales Rango de Estudio

Hematita

VISIBLE Óxidos de Fierro Goetita

Jarosita

Ilita

SWIR

Muscovita

Alteración Argílica Kaolinita

Alunita

Pirofilita

Clorita

SWIR Alteración Propilítica Epidota

Calcita

Cuarzo

TIR Silicatos Granates

Albita


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Realizaremos una revisión de los minerales que queremos identificar, como es su curva mirada desde el sensor ASTER y como podríamos construir el árbol de decisión para clasificar dichos elementos. Enfocaremos este estudio para determinar presencia de Alunita, Kaolinita, Muscovita y Calcita.

Figura 2: Curvas espectrales ASTER de: Alunita, Calcita, Kaolinita y Muscovita

La figura 2 muestra las curvas espectrales de los minerales a estudiar, con el ajuste a la

información espectral que lee la imagen ASTER en el canal SWIR. Para realizar la clasificación

por árboles de decisión, enfocaremos las condiciones del árbol en las absorciones que

presentan los distintos minerales, estas absorciones pueden ser absolutas o relativas (figura 3).

Figura 3: Absorción Absoluta v/s Absorción Relativa


P á g i n a | 20

Las principales características que se observan en las curvas de los minerales se resumen en

la tabla 3:

Tabla 3: Absorciones absolutas y relativas para distintos minerales

Para poder detectar, dentro de la imagen, los pixeles cuyas curvas cumplen con esta

característica, debemos primero realizar una corrección atmosférica a la imagen para poder

tener los datos en valores de reflectancia.

Si consideramos la figura 3 como referente, tenemos 3 puntos (A,B y C) que reflejan ambos

tipos de absorciones, las condiciones que podemos ocupar en el árbol de decisión serían un

valle para la absorción absoluta y una inflexión en la absorción relativa, matemáticamente

podría escribirse de la siguiente forma:

• Absorción Absoluta: A > B < C • Absorción Relativa: (A > B > C) y (mAB < mBC), donde mAB es la pendiente entre los puntos A y B, y mBC la pendiente entre los puntos B y C.

Para tener una absorción relativa, necesitamos que haya un cambio de pendiente entre AB y

BC, que pase de una pendiente menor a una mayor.

De esta manera podremos construir nuestro árbol de decisión con las condiciones lógicas antes mencionadas. Asignaremos las siguientes siglas para la representación del árbol: • ABS-BX : Absorción absoluta en la Banda X • RBD-X : Absorción relativa en la Banda X

Figura 4: Árbol de decisión para clasificar minerales

Mineral Tipo de Absorción Long. Onda / Banda

Alunita Absoluta 2.167 µm / banda 5

Relativa 2.209 µm / banda 6

Calcita Absoluta 2.336 µm / banda 8

Kaolinita Absoluta 2.209 µm / banda 6

Relativa 2.167 µm / banda 5

Muscovita Absoluta 2.209 µm / banda 6


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Los pixeles asignados a cada clase (Alunita, Calcita, Muscovita, Kaolinita), deberan entonces cumplir con las absorciones estipuladas en el árbol de desición.

PROCESAMIENTO IMAGEN ASTER

Para evaluar esta metodología de procesamiento, realizaremos un procesamiento de un

conocido sector de interés geológico denominado “Cuprita” en Nevada, USA.

“El distrito Cuprita se encuentra en el extremo suroeste de la Gran Cuenca a unos 15 km al sur

de Goldfield, Nevada. Ocurrencias de cobre, plata, oro y plomo han sido reportados en calizas

del Cámbrico, y ocurrencias de azufre en el rocas sedimentáreas tobáceas y flujos de tobas de

ceniza soldadas del Terciario”. (Rowan, Hook y Mars, 2003).

Este distrito ha sido por excelencia la zona de prueba de muchos sensores multiespectrales e

hiperespectrales. Destacan en él distintos tipos de alteraciones hidrotermales, con extensas

apariciones de Alunita, Kaolinita, Muscovita, Calcita, Dickita, Buddingtonita, Ópalo, entre otros

(figura 5).

Figura 5: Mapeo de minerales en Cuprita con Imagen Hiperespectral AVIRIS

Alunita Kaolinita Dickita Buddingtonita Ilita/Smectita Opalo Calcita Muscovita Muscovita+Clorita Tobas no alteradas Playa de Depositos

Para el procesamiento de la imagen ASTER de Cuprita, se utilizó inicialmente el árbol de la figura 4 obteniendo resultados muy buenos para los minerales Alunita y Kaolinita, aunque con

una sobreestimada clasificación de Calcita y Muscovita (Figura 6).


P á g i n a | 22

Figura 6: Mapa de clasificación generado a partir del árbol de decisión inicial

Sin embargo utilizando otras características de las curvas de la Calcita y la Muscovita, se

puede mejorar la clasificación, la figura 7 muestra la versión final del árbol de clasificación

generado para procesar la imagen ASTER de Cuprita.

Figura 7: Árbol de Decisión final para procesamiento de imagen ASTER en Cuprita


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El resultado de la clasificación final se representa en la figura 8.

Figura 8: Clasificación final por Arboles de Decisión de imagen ASTER en el distrito Cuprita

La figura 9 muestra el mapeo realizado con el árbol de decisión final y el mapeo realizado con

la imagen hiperespectral AVIRIS, los colores de los minerales en el mapeo de la imagen ASTER

se modificaron para una mejor comparación entre los resultados de ambos procesos.

Figura 9: Mapeo en imagen ASTER (izquierda) v/s Mapeo en imagen AVIRIS (derecha)

Alunita Kaolinita Calcita Muscovita


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CONCLUSIONES

La clasificación por árboles de decisión es una herramienta muy útil para clasificar elementos

en imágenes multiespectrales, permite detectar pequeñas variaciones de las curvas

espectrales de los pixeles, que a su vez, marcan la diferencia entre un mineral y otro. Los

resultados obtenidos en Cuprita se asemejan con muy buena precisión al mapeo

hiperespectral realizado con imágenes AVIRIS, a pesar de solo tener 6 bandas en el infrarrojo

de onda corta (SWIR) mientras AVIRIS posee 50 bandas en dicho rango.

Esta metodología el aplicable para cualquier área de las geociencias, la construcción del árbol

de decisión va de la mano del conocimiento espectral que se tenga sobre los elementos que se

quieren mapear, y de las posibilidades que nos da la curva de ser diferenciable de otros

elementos.

En la clasificación no sólo se pueden usar distintas bandas, también podemos incluir en el

procesamiento modelos de elevación, que nos nutren con condiciones como altura, pendiente

y aspecto (ángulo hacia donde mira el pixel respecto del norte), por otro lado podemos

incorporar bandas de otros sensores, imágenes de clasificación previamente hechas, etc. solo

se debe tener una buena georeferencia que sea coincidente entre todos los elementos (pixeles) que entran al árbol.

REFERENCIAS Abrams, M., Hook, S., Ramachandran, B. 2002. ASTER User Handbook – Version 2.

Rowan, L., Hook, S. y Mars, J., 2003. Mapping hydrothermally altered rocks at Cuprite, Nevada,

using the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER), a new

satellite-imaging system. Economic Geology, Vol. 98.

Rowan, L., Mars, J. 2003. Geologic mapping and ASTER data analysis. USGS presentation.

ENVI Help


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3.- 40-YEAR SPATIAL DEVELOPMENT OF TOWNS IN THE CZECH REPUBLIC

Lena Halounová, Faculty of Civil Engineering CTU in Prague, [email protected]

Karel Vepřek, Faculty of Civil Engineering CTU in Prague, [email protected]

Martina Srbová, Faculty of Architecture, [email protected]

Summary: The paper presents the first part of a project whose goal is to find indicators of

harmonic development of towns based on analysis of forty years development of fifty Czech

towns. The presented results show relation between urban land use classes and their

development of selected towns and road transport density. First thirty towns were processed

for the period between 1970 and 2009; first ten towns were mapped according to general

urban land cover classes and compared to the measured road density in large point network.

The town land use class areas were derived from combination of actual and historical city

plans, aerial photograph from various years, and Thematic Mapper data using GIS tools. The

road transport density measured repeatedly since 1973 to 2005 each 10 years was used for

all towns where the measurement was performed on pre-defined locations in towns and out

of towns. It was found that the traffic density within towns and to and from towns is more

depend on existence of close highways and by-pass roads unlike number of inhabitants, e.g.

Political change from the communist regime to the democratic one was also an important

breakpoint in town developments. Increase of the traffic density and enlarging of residential

areas are the characteristics proving the fact. The paper presents a methodology of spatial

mapping of land use classes utilized for determination of town development. The town

developments and their relation to road traffic is presented on maps and graphs.

Abstract: El resumen representa la primera parte de proyecto cuyo fin es encontrar

identificadores de un desarrollo urbano harmónico que está basado en análisis del desarrollo

de cincuenta ciudades checas en los últimos 40 años. Uno de los autores de este artículo

implementa una nueva terminología del desarrollo urbano utilizando términos como el

distrito, la zona de núcleo y la zona circundante. Los resultados presentados demuestran una

relación entre los grados urbanos de aprovechamiento de los terrenos y su desarrollo en las

ciudades escogidas y densidad de la circulación rodada. Las primeras treinta ciudades fueron

analisadas en el período entre los años 1970 y 2009. Las primeras diez ciudades fueron

mapeadas según los grados urbanos generales de aprovechamiento de los terrenos y también

fueron comparadas con la densidad medida de la circulación rodada en una amplia red de

puntos de medición en el período desde el año 1970 para cada diez años. Las zonas de los

grados de aprovechamiento de los terrenos urbanos fueron deducidas de la combinación de

planes urbanos contemporáneos e históricos, de fotografías aéreas y datos de satélites de

herraminetas de SIG. La densidad de la circulación rodada es medida reiteradamente a partir

del año 1973 hasta la actualidad para cada diez años en los puntos de mediación dentro y

fuera de las ciudades. Fue verificado que la densidad de la circulación rodada en las ciudades y

en vías de acceso a las ciudades está en estrecha relación con la existencia de autopistas

cercanas y carreteras de circunvalación en diferencia del número de habitantes. La transición





P á g i n a | 26

política del régimen comunista al democrático constituyó también un punto esencial y de

inflexión en el desarrollo de las ciudades. El aumento de la densidad de la circulación rodada y

de superficies destinadas a la habitación son unas de las características que lo comprueban. El

desarrollo de las ciudades y su relación con la densidad de la circulación rodada en los últimos

cuarenta años está demostrado en mapas también por varios gráficos.

Keywords: town development, remote sensing, GIS, traffic density

1. INTRODUCTION Urban development and its indicators are a matter of many projects, conferences and

meetings. An example of large set of indicators describing urban development was presented

in Global City Indicators Program. Many authors are discussing future development of urban

areas and definition on its indicators (Brugmann, 1997.)

The project is focused on detailed evaluation of relations between quality of life and present

behavior of the human society to create a model allowing improving the present state and less

demanding development in urban areas for their sustainable development. One fifth of the

Czech Republic population is living in three largest towns – Prague, Brno and Ostrava.

The spatial towns development was derived from city plans designed by local administration,

from aerial photographs in 1950, and 2008, and satellite (Thematic Mapper, MSS data) images

covering period between 1972 and 2000. The system of individual time level determination of

town maps was created from map vector data representing town land use maps and the

remote sensing data starting by the latest situation and heading the previous levels. The land

use maps are controlled by the Czech Statistical Office and Czech Office for Surveying,

Mapping and Cadastre data.

Large data base of road network development has been created by the Road and Motorway

Directorate. The data base comprises among others measurements of road transport density

in many points of roads of various road classes since 60-ies of the 20th century. The paper

presents relations between transport density and its development, and functional typology of

spatial changes in towns helping to find tools for the extrapolation of town developments and

their impact on transport density using remote sensing and GIS data.

2. ROAD TRANSPORT DENSITY The measurements were collected in 1968, 1973, 1980, 1990, 1995, 2000, and 2005. The

measurements are in the form of maps where each location is marked together with total

amount of passed vehicles including motorcycles, and tables where the amount is enumerated

in a more detailed way distinguishing heavy-duty vehicles, cars and motorcycles. The density

is characterized also by such called unit car which is calculated as a sum of cars and doubled

number of heavy-duty vehicles and half number of motorcycles. The measurements represent

24 hours period.

http://slovnik.seznam.cz/?q=Czech%20Statistical%20Office&lang=en_cz


P á g i n a | 27

3. DEVELOPMENT OF CZECH TOWNS The town developments in the Czech Republic after the Second World War were relatively

uneven. There are three types of town development. One type of towns had only relatively

slow and continuous spatial development within their administrative boundary. The second

types are towns whose administrative areas have grown in fact artificially due to joining

surrounding villages to a close town as a result of local headquarter decisions. The third

group of towns is similar to the second group; the only deference is in a further separation of

one or more early joined villages. This various development was described and denoted by

Vepřek (1983). He uses term core area for town size in most cases in 1970. It was a year when

the process of joining villages to neighbor towns started. The joined areas are named by

Vepřek (1983) as associated areas. Urban parts in associated region are called agglomerated

ones. The parts which have become independent villages are called peripheral areas by

Vepřek (1983).

This spatial development is archived in Cadastre books in table systems and transfer of this

information can show towns development using cadastre boundaries. This transfer was

performed also into town city plans, whose processing intervals vary in individual towns. This

town size evolution cannot be derived from remote sensing data. If a town belongs to the

second or third group, there are large spatial changes.

The largest parts of these changes are in prevailing part represented by agricultural areas.

The main difference between the core area and associated area are separated urban parts

occurring in associated parts.

4. LAND USE DETERMINATION FOR DEFINITION AND DETECTION OF URBAN CLASSES

Functional urban classes used by urban engineers for description of land use of towns are not

normalized. To harmonize different approach of authors of city plans of individual towns

were the starting knowledge level and became the first GIS layer. The legends of city plans are

relatively detailed; nevertheless the legend items are not unified in individual towns.

The first step of preparing urban land use classes is reclassification of detailed legend classes.

The final classes were residential, production, recreational, and facility areas, green ones,

forest, and traffic areas. These classes are called functional classes. Each class is formed by

higher number of city plan classes. The residential area is formed by mixed residential region,

general residential and rural ones and public areas. The reclassification means also including

of local roads classified as roads of low level in the state roads hierarchy into residential and

other areas. The reclassification is performed individually for each town according to its city

plan classes.

The next step was a verification of present city plans and real state of towns as the plans

comprise plans which may and really differ from the real state. This part of the processing was

done by visual interpretation combined with registration of changes of the city plan and the

result was a map of functional classes of the present state.


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The development for forty years was divided into determination of previous phase maps of

functional classes in 2000, 1990, 1980 and 1970. The process started in the latest period and

ended in 1970. These maps were processed using remote sensing data. Two sorts of remote

sensing data were used for change detection allowing mapping a given year. The latest map

(2008) was a result of the present city plan processing by implementing corrections found in

discrepancies between the plan and aerial orthophotographs. Satellite data - Thematic

Mapper data - were utilized for determination of land cover changes. They were derived from

subtraction of original bands and normalized vegetation index for satellite remote sensing

data. Found changes were pixels with high positive or negative values. To find changes

between 2009 and 2000, two TM were used for finding the differences. This approach yielded

areas with different land cover, however, there was an additional task to determine and

“translate” a land cover change into a land use change. Each functional class comprises a wide

range of land cover classes in aerial photographs spatial resolution; however, these detailed

classes are not in prevailing part detectable on Thematic Mapper data. The Thematic Mapper

resolution does not allow determining urban functional classes – agriculture area spectral

behavior can be for some plants similar to vegetated areas, etc. The areas with important

changes were verified using the aerial photograph taking into account also their shape and

texture. Satellite image pairs were always used for change detection. The oldest map showing

the 1970 year was also visually controlled using aerial orthophotomosaic created from aerial

orthophotographs mostly in 50-ies in the last century.

All functional classes were controlled by table data available at the Czech Office for Surveying,

Mapping and Cadastre for the town administrative area. The functional classes in individual

years were used for further evaluation between road transport density, town development

and investments into road network in the form of new by-pass, highways, etc. Following

indicators showing the relation were: development of functional class areas, development of

number of inhabitants, development of road transport density, and building of new

decongesting roads.

5. RESULTS Kladno is an example of processed towns. The town consists both of core, and associated

parts. It is situated 30 km north-west from Prague. Fig. 1 shows spatial changes of four

functional classes between 1969 and 2009 mapped according to above mentioned method.

Residential areas in 1969

Growth of residential areas till 2009

Production areas in 1969

Growth of production areas

Development of residential areas Development of productionl areas

Development of facility areas


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Fig. 1. Development of Kladno functional classes for the 1969 – 2009 period

Town development will be further presented on five graphs. The first one (a) shows

administrative, core and associated areas with their built-up and non-built-up area. The other

represents built-up (b) core area Looking at the statistical evaluation presented in Fig. 2, we

can see that it was the area of production whose growth was the steepest in the core part.

Development of residential parts was higher than that of traffic areas within the core region

during last 20 years. However, there is a new highway passing the town in 5 km distance

enabling the town to be used less for a passing through by road traffic. The town has not yield

larger areas for recreation, leisure time, sport, etc. during last 40 years (Fig. 2).

Areas of facilities in 1969

Growth of areas of facilities till 2009

Traffic areas in 1969

Growth of traffic areas

Development of traffic areas


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Fig. 2. Example of spatial development for 40 years shown in land use classes.

Administration area has not changed since 1982. The core area changed unlike most towns

between 1982 and 1989. Residential area and area of production cover similar part of the

built-up area, however the growth of production area growth is steeper. Non-built-up area is

in prevailing part forested. Associated areas are formed by agricultural and forest land,

however, their size declines after the political change in 1989.

Regular measurement of road traffic density proves intensive growth of road intensity

calculated as number of vehicles per 24 hours. Comparing the town development with traffic

density using intensity of traffic (number of vehicles per 24 hour/ha), we can see a following

trend. The traffic density has grown intensively since 1990. It is a year of economical change

due to the political change in 1989 from communist regime.

0

1000

2000

3000

4000

1969 1982 1989 2009

are

a [h

a]

Development of Kladno newly defined urban characteristic parts

administrative area

core area

built-up core area

non- built-up coreareaassociated area

built-up associatedarea

0

100

200

300

400

500

600

1969 1982 1989 2009

are

a [h

a]

Development of Kladno built-up core area

residential area

traffic area

forest area

recreational area

water

area of facilities

area of production


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Fig. 3. Sum of all measured segments on higher level roads used also for passing

transport and on local roads (left). Traffic intensity calculated as a ratio of all vehicles per 24

hours and size of functional areas (right).

Investments into highway and by-pass road construction can be easily recognized from

following two graphs. Ten towns with the highest number of vehicles per 24 hours entering

and leavig each town were selected and compared to number of their inhabitants.

050000

100000150000200000250000300000350000

Towns with highest number of entering and leaving vehicles

1968 sum 1973 sum 1980 sum 1990 sum

1995 sum 2000 sum 2005 sum


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Fig. 4. Comparing of traffic density since 1968 to 2005 and number of inhabitants in similar

periods

The Fig.4 shows the important influence of by-pass roads. Mělník has a very low number of

inhabitants in last 40 years compared to Ostrava; however, numbers of measured vehicles

leaving and coming to both towns are very similar. Mělník does not have any by-pass road and

lies on direction among Prague and other important Czech towns. If we analyse Kolin and

Hradec Králové their traffic density and number of inhabitants have analogic conditions.

6. CONCLUSIONS

Relations between town development and road traffic density showed interesting

dependences. The paper presents a very small analysis performed only for functional classes

and road traffic density. Changes in studied characteristics in 50 towns have already brought

a great deal of information. However, the chalenge is to determine a list and sequence of

indicators influencing the relations and their sustainable development.

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

1600000

1800000

obyv_1965 obyv_1970 obyv_1980


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BIBLIOGRAPHY

Global City Indicators Program, http://www.cityindicators.org/; cited 7 September 2010

Brugmann, J. Is there a method in our measurement? The use of indicators in local sustainable

development planning , Local Environment, Volume 2, Issue 1 February 1997 , pages 59 – 72

Vepřek, K. et al. Analysis of 100 years urban development of Hradec – Pardubice regional agglomeration focused on detection of general tendencies and regularity, Terplan Praha, 1983, – research project VÚ P 16-521-503

Acknowledgement

The project is financed by Modeling of urban areas to lower negative influences of human

activities project of the Ministry of Education (OC1011), Czech Republic

http://www.cityindicators.org/

http://www.informaworld.com/smpp/title~db=all~content=t713394137

http://www.informaworld.com/smpp/title~db=all~content=t713394137~tab=issueslist~branches=2#v2

http://www.informaworld.com/smpp/title~db=all~content=g778125651


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4.- EVALUATION OF HIGH RESOLUTION IMAGERY TO IDENTIFY TREES OUTSIDE FOREST (TOF) IN BRAZILIAN ATLANTIC RAIN FOREST

Samuel Martins da Costa Coura National Institute for Space Research – INPE

[email protected] Gabriel Pereira – [email protected] Yosio Edemir Shimabukuro – [email protected]

Flavio Jorge Ponzoni – [email protected] Andre Lima – [email protected] Daniel Capella Zanotta – [email protected]

Summary: Los Árboles fuera del bosque (AFB o TOF, por sus siglas en ingles Trees Outside Forest) se refieren a los árboles en el paisaje que no están definidos como bosques ni en ninguna otra área boscosa. Estos pueden tambien incluir tierras agrícolas, comprendiendo las áreas de praderas y pastizales, zonas edificadas y tierras áridas. La deforestación ha sido cartografiada y cuantificada, pero muy poco se sabe sobre el destino de esas tierras que antes estaban en bosque; la tala del bosque a menudo es seguida por el establecimiento de sistemas de producción de la cual los árboles son una parte integrante. El objetivo de este trabajo es evaluar el uso de diferentes imágenes de alta resolución (QuickBird, Ikonos, Eros y SPOT-5) en el Bosque húmedo tropical atlántico Brasilero para precisa y clasificar los TOF, utilizando diferentes métodos de tratamiento digital de imágenes, usando herramientas básicas de procesamiento de imágenes (como la segmentación). La metodología utilizando procesamiento de imágenes de alta resolución y SIG pueden ser efectivamente empleados usando imágenes de satélite de alta resolución para identificar y cartografiar los recursos de los TOF. Los resultados preliminares muestran que los árboles pueden ser cartografiados a través de métodos de segmentación de imagen e interpretación visual, sin embargo, más testes se están realizando para proporcionar algoritmos automatizados para extraer esos datos. El aspecto del costo siempre debe contar a la hora de elegir la forma de identificar y cartografiar los TOF, va depender de la escala y la precisión deseada, las opciones varían de una amplia gama. Palabras Importantes: árboles fuera del bosque, remote sensing,high resolution.

Abstract: Trees outside forests (TOF) refers to trees on land not defined as forest and other wooded land. This may include agricultural land, including meadows and pasture, built-on land and barren land. TOF as a separate entity, despite their ecological, economic and social importance as (to estimate carbon sequestered in TOF, to evaluate the role of TOF in the context of timber production, to estimate the volume of standing trees outside the forest area etc.) has a great role in many environmental processes. Deforestation has been mapped and quantified, but very little is known about the fate of land formerly under forest; forest clearing is often followed by the establishment of production systems of which trees are an integral part. The objective of this work is to evaluate the use of different high resolution imagery (Quickbird, Ikonos, EROS and SPOT-5) in Brazilian Atlantic Rain Forest in order to indentify and classify TOF using different methods of digital processing images, using basic tools of image processing (such as segmentation). The methodology using high resolution imagery processing and GIS can be effectively employed using high-resolution satellite imageries to identify and map the TOF resources. The preliminary results depicts that the trees can be mapped through image segmentation methods and visual interpretation, however more tests are underway to provide automatized algorithms to extract such data. The costs aspects must







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always count when choosing how to identify and map TOF, depending on the scale and accuracy desired the options vary from a wide range. Keywords: tree outside forest, remote sensing, high resolution.

1-INTRODUCTION The world has billions of trees that are not included in the FRA 2000 (Forest Resources Assessment) definitions of “forests” and “other wooded land”. Trees outside forests (TOF) - i.e. trees available on agricultural land, along road, railways, canals, ponds, orchards, parks, gardens and homestead plays many role like forests. They make a critical contribution to sustainable agriculture, food security and rural household economies; they supply many products and services similar to forests; and they protect crops and the soil against water and wind erosion, thus combating drought and desertification and protecting water resources (FAO, 2010; Rawat et al., 2004). Trees outside forests have been defined differently by different countries and international agencies. In India, TOF is defined as all those trees, which have attained 10 cm or more diameter at breast height, available on lands, which is not notified as forests. However, FAO defines TOF as trees available on lands which is not defined as “forests” or “other wooded land” (FAO, 2010; Kumar, 2006). Deforestation has been mapped and quantified, but very little is known about the fate of land formerly under forest; forest clearing is often followed by the establishment of production systems of which trees are an integral part. Not much is known about the dynamics of trees on farmlands and their corresponding contribution to the production of wood and other products and services. Similarly, little is known about changes in tree cover in fields and urban systems. (FAO, 2010). The increasing forest cover loss and its fragmentation on one hand, the need to conserve remnants of representative forest ecosystems and the increasing demand of forest products in developing countries (Mateo, 1998; Rodríguez 1998; Salas, 1998) on the other hand, make the development of innovative sustainable management tools imperative for other less studied tropical forest resources such as trees outside forest (Herrera-Fernández, 2003). Currently it is recognized that TOF embrace not only many ecological functions, such as conservation of biodiversity, erosion control, and carbon sequestration, but also economic functions, such as provision of firewood, fodder, fence posts, and living fence posts. In the socioeconomic context, fuelwood is of particular interest, because it remains the first source of energy in developing countries, representing almost 81% of the total wood harvest. Although there is no precise data about the contribution of fuelwood from TOF as a proportion of total fuel consumption, it is clear that agroforestry systems in developing countries provide a large part of this resource (FAO,1999, 2010; Herrera-Fernández, 2003). The objective of this paper was to identify and to evaluate the potential of 4 (four) subsets of high spatial resolution imageries (Quickbird, Ikonos, SPOT-5 and Alos/AVNIR) to identify trees outside forest (TOF) in the Brazilian Atlantic Rain Forest. This ecosystem has underwent for a huge degradation since the early times of Brazil’s history, nowadays just remaining around 7% of its initial area. The Atlantic Forest (mainly located along the Brazil’s shoreline)


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is now designated a World Biosphere Reserve, which contains a large number of highly endangered species. It has been extensively cleared since colonial times, mainly for the farming of sugar cane and for urban settlementsThis ecosystem is the richest in terms of biodiversity in the whole world (SOS Mata Atlântica, 2010). Both visual and automatic approaches will be used in this preliminary study.

2- MATERIALS AND METHODOLOGY USING REMOTE SENSING DATA The remote sensing data can provide stratification of the TOF resources, which can be utilized to increase the precision level and may turn out time effective. Some time the objectives of TOF resource assessment may require spatial distribution of resources on maps along with several other features. This objective can be appropriately tackled by the use of aerial photographs and satellite imageries in the assessment procedure (FAO, 2010). The choice of tools and methods used to describe or assess trees outside the forest depends on the scale of analysis, kind of data and degree of accuracy desired. The tools used are not generally specific or new; rather, they are combined and implemented in original ways (Rawat et al. 2003).

The most commonly used remote sensing technology for TOF resources is aerial photography, which can be used to describe spatial distribution and to distinguish TOF cover classifications, providing the appropriate scale is chosen. However, high costs prohibit widespread use of aerial photography for TOF assessments in most countries. The new 1-5m high resolution satellite sensors represent a possible future alternative to aerial photography (FAO, 2010).

Some TOF field inventories are modeled on forest inventory methods and keep to biological and physical criteria; others emphasize social aspects, choosing villages as the sampling units. For measurements on the ground, sampling arrangements designed for forest stands may not be the most effective arrangements for trees. Less traditional sampling plans which would theoretically be better suited to this resource should be tested on various categories of TOF, especially those covering fairly large areas, in Brazilian National Forest Inventory, which is underway. TOF’s are supposed to be mapped using ALOS/AVNIR imagery with 2.5 m of spatial resolution.

The imagery used in this research was previously processed, and then a data base was created in order to apply the segmentation algorithms. The GIS SPRING® (free software) was the one chosen to process and analyze the data.

All images subsets were submitted to the same process of segmentation with different parameters of area and similarity, which define the size of the polygons delineated on the images compositions and the variation the image’s gray level. Several thresholds were applied in order to find out which one was more suitable to delineate the individual, vicinal or aggregate of trees. In each situation (image subset) the thresholds varied due to the image spatial resolution and many variables related to the landscape due to pattern and spatial distribution of the TOF’s along the scene. Circumstantial and detailed visual interpretation was done before applying any algorithm.

http://en.wikipedia.org/wiki/World_Network_of_Biosphere_Reserves

http://en.wikipedia.org/wiki/Endangered_species

http://en.wikipedia.org/wiki/Sugar_cane


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3- RESULTS AND DISCUSSION In the Figure 1 from ALOS/AVNIR (06/20/2008) image over a stratified area in Sao Paulo State (a) and respective image segmentation (b) with similarity of 4 and minimal area of 25 m² (corresponding to 4 pixels of ALOS/PRISM fusion through HIS method). In this area, trees outside the forest (TOF) are located near water bodies; in land division and forest tree that remnant in deforestation processes that leads to pastures and cattle areas. As shown in Figure 1b, the segmentation process, with the parameters described above, permitted a good distinction between TOF and other land use and land cover (LULC) areas. The main factor for separation is the difference between reflectance values in infrared region of electromagnetic spectrum (EEM) of pasture and trees and key elements of image interpretation.

Figure 1 – (a) ALOS -2B3R4G image; (b) ALOS segmentation image (black lines) with minimal area of 100 m² and similarity of 20. Figure 2 shows the IKONOS (07/19/2008) true color image (1B2G3R) over a sample area in Bahia State (northeast of Brazil) in (a) and respective image segmentation (b) with similarity of 40 and minimal area of 5 m² (corresponding to 5 pixels). In this area, TOF are distributed in superficial drainage channels and in pasture sites. Figure 2b shows that using only visible region of EEM as a parameter estimator in segmentation method and small area detection, several fragments caused by the variation of colors and shadows in the image appear, making the visualization of TOFs in image not so clearly.


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Figure 2 – (a) IKONOS true color image; (b) IKONOS segmentation image (black lines) with minimal area of 5 m² and similarity of 40. Figure 3 shows the true color QUICKBIRD (04/09/2008) image (1B2G3R) in Bahia State (northeast of Brazil) and image segmentation in (a) and (b), respectively. In this image, a similarity of 40 and minimal area of 2.1 m² were applied to delimit TOF areas. As in IKONOS image, the use of visible region of EEM to extract statistical parameters to delimited areas in image led to the emergence of fragments in areas of strong variations between neighboring regions. Otherwise, TOF area is also mapped, including trees shadows. The same results are obtained in SPOT 5 (06/08/2006) true color segmentation with similarity of 40 and minimal area of 5 m² as shown in Figure 4. Both areas correspond to pasture areas with cattle located in the northeast of Brazil.

Figure 3 – (a) QUICKBIRD true color image; (b) QUICKBIRD segmentation image (black lines) with minimal area of 2.1m² and similarity of 40.

Figure 4 – (a) SPOT true color image; (b) SPOT segmentation image (black lines) with minimal area of 5 m² and similarity of 40. The results of TOF delimitation using ALOS/AVNIR 2.5 m segmented image are shown in Figure 5. In sample area located in Sao Paulo State, approximately 5% of area was classified as TOF, mainly placed in superficial drainage channels according to Brazil environmental laws.


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To verify the assessment of TOF extraction, 60 random points are distributed in study area (30 in TOF classification and 30 in unclassified areas), afterward, samples where compared with image interpretation of high resolution images, obtaining a Kappa value of 97%. However, some mistakes in TOF classification include areas of marsh and dense shrubs/tall grass (less than 2%). Results indicate that ALOS/AVNIR presented a high capacity to detect TOF, but, this study should be conducted in other biomes in order to verify the methodology accuracy. Rawat et al. (2004) identified and classified TOF’s in India using IRS satellite data with 5.8m. The TOF’s were classified based on its spatial distribution as (blocks, linear and scattered) with a Kappa 0.92.

Figure 5 – (a) ALOS -2B3R4G image; (b) ALOS segmentation image (black lines) with TOF classification.

4- CONCLUSIONS Preliminary results present a positive perspective regarding the ability to identify the TOF’s by visual interpretation as well by automatized techniques. On the next phase, it will be tested principal components analysis, linear mixture model in order to improve the results and make it faster and precise extraction of such data. Shadow effect is main obstacle to tackle in order to achieve better results. As presumed, the better spatial resolution the major accuracy is expected. In fact depending on the spatial resolution the TOF’s are mapped in form of groups, not as an individual tree. What is called a mapped dossal, however through visual interpretation the trees may be delineated by hand providing accurate results. The cost effectiveness is always one of the main variables taken by policy makers, then, each situation a particular decision. Simple, standardized, solutions, valid even for large-area coverage, are hard to imagine. The composition, structure and distribution of trees outside forests are by their very nature both variable and diverse. The methodology using orbital image processing and GIS can be effectively employed using high-resolution satellite imageries to identify and map the TOF resources. It is expected to provide better estimates of TOF resources than the one generated through field survey only.


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5- BIBLIOGRAPHY FAO- Food and Agriculture Organization – UN- United Nation – http://www.fao.org/docrep/004/y1997e/y1997e09.htm FAO. State of the world's forests 1999. Rome. Herrera-Fernández, B. Classification and modeling of trees outside forest in Central American landscapes by combining remotely sensed data and GIS. Inaugural-Dissertation zur Erlangung der Doktorwürde Fakultät der Albert-Ludwigs-Universität – Freiburg – 2003. Kumar, O. Valuation and Evaluation of Trees Outside Forest (TOF) in India. Forest Survey of India – Kaulagarh Road, PO: IPE Dehradun, India – 2006. Rawat, J.K., Dasgupta, S.S., Kumar, R.S. Assessment of Tree Outside Forest based on Remote Sensing Satellite Data. Forest Survey of India, Kaulagarh Road, PO. IPE, Dehradun – 248-195. 2004. Rodríguez, J. Estado del Ambiente y los Recursos Naturales en Centroamérica 1998. Comisión Centroamericana de Ambiente y Desarrollo. San José, Costa Rica.1998.

http://www.fao.org/docrep/004/y1997e/y1997e09.htm


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5.- MODELACIÓN PROSPECTIVA DEL PAISAJE DE UNA CUENCA

Cervando Castillo Romano

Instituto Mexicano de Tecnología del Agua

Especialistas en Hidráulica

[email protected]

Jorge Brena Zepeda

Instituto Mexicano de Tecnología del Agua

Especialista en Hidráulica

[email protected]

Resumen: Aplicando un conjunto de algoritmos: cadenas de Markov, evaluación

multicriterio, evaluación multiobjetivo y de autómatas celulares se logra el modelado

espacio-temporal a una serie cronológica de mapas de uso del suelo y vegetación, se

obtiene la modelación prospectiva del paisaje. Este trabajo presenta el resultado de la

modelación del paisaje de una cuenca localizada en el sur de México aplicando una

metodología que utiliza los mapas de uso del suelo de los años de 1986 y 2006 como

datos espacio-temporales para obtener un escenario tendencial. Para la evaluación

multicriterio de las clases que aumentaron su superficie en el escenario tendencial se

utilizan los mapas de precipitación anual, fertilidad del suelo y pendientes como

elementos primarios para obtener los pesos ponderados que deben aplicarse para

obtener el mapa de aptitud del suelo de estas clases. Utilizando el método conocido

como Proceso Jerárquico Analítico, que involucra en una etapa del proceso la

participación de expertos en el manejo de recursos naturales para construir la

estructura jerárquica se obtienen los pesos ponderados. El resultado final es la

obtención del escenario prospectivo para en año 2036 de la cuenca de estudio. Este

escenario contribuye a definir las políticas que deben aplicarse para la conservación y

aprovechamiento adecuado de los recursos de la cuenca.

Palabras clave: Modelación prospectiva del paisaje, uso del suelo y vegetación, análisis

espacio-temporal, escenario tendencial.

Abstract: This paper attempted to obtain a prospective landscape based upon space-

time modeling series of land use and vegetation. A set of algorithms, such as, Markov

chains, cellular automata, multi-criteria and multi-objective techniques were applied. A

small watershed located South of Mexico was used to exemplify the proposed

methodology (258206 ha). The procedure used land use maps developed from satellite

images taken during 1986 and 2006, these images served as hard data to predict future

land covers. For the multi-criteria assessment, three variables were considered: annual




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rainfall, soil fertility and ground slope. A weighting factor was allocated to each

variable by using an Analytical Hierarchy Process (AHP). The AHP methodology

involved the collaboration of a group of experts to come up with an appropriate set of

weighting factors. The final result is a soil suitability map for the year 2036. This map

will be helpful to decision makers to improve the natural resources management

throughout the watershed.

Keywords: Modeling prospective landscape, land use and vegetation, space-time

analysis, baseline scenario.

1. INTRODUCCIÓN

El presente estudio es el resultado de la modelación prospectiva del paisaje para el año

2036 (t3) en una cuenca (258206 ha) que se localiza en el estado de Oaxaca en el sur de

la República Méxicana. El escenario obtenido muestra el paisaje que se obtuvo después

de modelar 30 años de cambios, teniendo como base dos estudios temporales de Uso

del Suelo y Vegetación, el primero se obtuvo con imágenes del satélite LANDSAT 5

tomadas en 1986 con resolución espacial de 30 m por pixel (t1), el otro con imágenes

del satélite SPOT de 2006 con resolución de 20 m (t2), en ambos casos se tomó como

referencia para definir las clases a interpretar el mapa de uso del suelo y vegetación

publicado por Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI).

2. HERRAMIENTAS PARA LA MODELACIÓN DEL PAISAJE

Un software que ha puesto a disposición de los usuarios de Sistemas de Información

Geográfica (SIG) un conjunto de algoritmos matemáticos para la modelación del paisaje

es IDRISI en varias de sus versiones, por lo tanto este fue el software que se utilizó. El

conjunto de algoritmos se concentran en la función CA_Markov del módulo de series de

tiempo de IDRISI.

En esencia las cadenas de Markov lo que hacen es examinar el estado más recientes de

un proceso, considerando que los procesos anteriores son conocidos, entonces la

probabilidad de los estados futuros dependen únicamente del estado actual y no de los

anteriores. Que en nuestro caso podemos decir que el resultado prospectivo 2036 (T3)

depende de la comparación de los usos de suelos de t1 y t2 a partir de la generación de

una matriz de probabilidad de transición.

Para que la matriz sea aplicada es necesario llevar a cabo una evaluación multicriterio,

esta se aplica para obtener los mapas de aptitud del suelo que expresan los diferentes

niveles de uso potencial que pueden tener cada una de las clases de uso del suelo y

vegetación. El multicriterio también es la herramienta para obtener la aptitud de una

clase considerando la suma de más de un atributo para obtenerlo. Los factores de

ponderación o peso que se calculan para los atributos se obtuvieron utilizando el

Método de Análisis Jerárquico AHP creado por Thomas Saaty, es una herramienta que


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se ha aplicado en diferentes áreas del conocimiento para la toma de decisiones, en este

caso se aplica para la caracterización o ponderación de los recursos naturales y de

actividades antrópicas. Más adelante se explica con más detalle su aplicación.

El algoritmo multiobjetivo define el cambio o destino de los pixeles que pasaran a ser

parte de otra clase de acuerdo con su probabilidad de cambio o de permanecer en la

misma si no hay condiciones para un cambio. Otra herramienta utilizada para

materializar el escenario futuro, son las operaciones lógicas entre imágenes, sin

embargo el peso sustancial en esta etapa corresponde a la discusión que se da entre

expertos para definir los criterios que se aplican para obtener los mapas de aptitud del

suelo para la recuperación de la vegetación, sin duda que esta etapa es la mas

enriquecedora del proceso porque abre la puerta para la discusión de ideas y

argumentos para lograr el consenso en los parámetros finales que se aplicarán los

mapas de aptitud. Podemos decir que esta etapa busca el consenso de ideas para

lograr o llegar a una meta.

3. METODOLOGÍA

3.1 Datos cartográficos iniciales

La información base para este estudio se sostiene en dos mapas en formato raster de Uso

del Suelo y Vegetación, uno de 1986 (t1) y otro de 2006 (t2). También como datos de

entrada se utilizaron tres mapas: mapa de fertilidad del suelo, el de pendientes y el de

precipitación anual. El mapa de fertilidad se obtuvo a partir del mapa Edafológico de

INEGI, asignando un valor de fertilidad con base en las características de los tipos de suelo

definidos por la clasificación de la FAO. El de pendientes (en grados) se creó utilizando el

modelo numérico del terreno escala 1: 50,000 de INEGI. Por último, se utilizó el mapa de

isolineas de precipitación anual del área de estudio. En la Figura 1 se muestran los dos

mapas de uso del suelo y vegetación que se utilizaron para llevar a cabo este estudio.

Figura 1. Mapas de uso del suelo y vegetación de 1986 y 2006 ( t1 y t2)

3.2 Escenario Tendencial


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El Escenario Tendencial se calcula para obtener la matriz de áreas de transición y la

matriz de probabilidades de transición, el algoritmo utiliza cadenas Markovianas que

permiten calcular la probabilidad de cambio de una clase a otra con base en la matriz de

cambios de un cierto rango de tiempo. La idea es que los cambios observados en un

periodo de tiempo tienen la tendencia a repetirse en un periodo posterior (Paegelow,

2003). La matriz de transición toma en cuenta el uso del suelo y vegetación en el tiempo

t1 y t2 para determinar la superficie cuyo uso de suelo cambia a otra categoría. La matriz

de transición permite conocer cuales serán las superficies de cada clase de uso del suelo y

vegetación para 2036 si las tendencias del periodo 1986-2006 continúan con la misma

dinámica por eso es un escenario tendencial.

Un dato relevante que se identifico al hacer el análisis del crecimiento de los

asentamientos humanos utilizando los mapas de uso del suelo de 1986, 1993, 1997, 1998,

2000, 2003 y 2006, se identifico que en su totalidad son rurales y prácticamente no

crecieron de 2000 a 2006 por lo que su superficie ha permanecido prácticamente

invariada. Sin crecimiento económico en la zona está destinada a un estancamiento y es

probable que en el futuro se incremente la migración de los habitantes en búsqueda de

empleo a otros lugares. Por lo tanto, se asumió la decisión de modificar la matriz de

transición para mantener constante la superficie de asentamientos humanos, lo que se

hizo fue igualar a cero la probabilidad de cambio de esta clase.

3.3 Mapas de Aptitud del suelo

Una vez definidas las superficies para el escenario futuro, la metodología requiere de

elementos para identificar las zonas dónde se llevarán a cabo los cambios, es decir, definir

las mejores áreas para aplicar los cambios.

Para cada una de las 20 clases se requiere de un mapa de aptitud del suelo, el objetivo es

evaluar la probabilidad que un área mínima exista en una clase determinada con base en

las características de esa área. La mínima área que se evalúa es un pixel. En estos mapas a

cada píxel se le asigna un valor de aptitud de 0 a 10, generalmente se utilizan valores de 0

a 1, pero se prefiere utilizar el intervalo de 0 a 10 para facilitar el cálculo y trabajar solo

con números enteros.

Un criterio aplicado para definir los mapas de aptitud de las clases es identificar la

tendencia de crecimiento o decrecimiento de la superficie de 1986 a 2006. Las clases que

tuvieron decrecimiento son las siguientes: Bosque templado, Selva mediana y bosque

mesófilo, Manglar Selva baja caducifolia, Popal y tular, Sabana, Vegetación de dunas

costeras, Vegetación riparia y Pastizal natural. En estos casos se considera que el área de

la vegetación original, la de 1986, es el área o mapa potencial porque la tendencia es

recuperar lo que se ha perdido o perturbado, a estas áreas se les asigna un valor de

aptitud de 10 y cero a las otras clases. Lo que se busca es revertir el escenario tendencial,

es decir, que no sigan disminuyendo las clases, lo que se plantea es recuperarlas.


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Cuando sucede un crecimiento como ocurrió con la Agricultura de temporal, la Agricultura

de riego, Plantaciones, Zonas inundadas y Suelo desnudo. En estos casos, los mapas de

aptitud se crearon con técnicas multicriterio (Malczewski, 1999). Para llevar a cabo el

cálculo, primero se definieron los criterios que determinan la aptitud en un rango 0 a 10

como se ha hecho con anterioridad, posteriormente se definieron los pesos ponderados

para cada criterio con un rango de valores de 0 a 1, la suma de los pesos debe ser igual a 1.

Para calcular el valor de aptitud se utiliza la siguiente ecuación:

n

Ac = ∑ Pj Cj (1)

J=1

Donde Ac = Aptitud del suelo; Pj = Pesos ponderados; Cj = Valores de los criterios

Como ejemplo se muestra el cálculo del mapa de aptitud para la Agricultura de temporal.

De entrada se clasificó el mapa de pendientes en cuatro categorías a cada una se asignó un

valor de aptitud, los terrenos con pendientes menores de 8 grados se les asignó un valor

de 10 porque son los mejores para esta actividad. La precipitación media anual se dividió

en tres rangos y se asignó el valor de 10 al área donde el promedio es igual o mayor

1500mm. El mapa de fertilidad del suelo se clasifico en siete valores de aptitud porque no

alcanza la escala de diez, al suelo Luvisol ródico se le asignó el valor de 7 por ser el mejor

para la agricultura de temporal. En la Figura 2 se muestra la clasificación para cada uno de

los casos. Para establecer el peso ponderado de cada uno de los mapas se utilizó la técnica

de Saaty, denominada Proceso Jerárquico Analítico (AHP, por sus siglas en inglés). El AHP

“se trata de desmenuzar un problema y luego unir todas las soluciones de los

subproblemas en una conclusión. El AHP trata directamente con pares ordenados de

prioridades de importancia, preferencia o probabilidad de pares de elementos en función

de un atributo o criterio común representado en la jerarquía de decisiones”. El AHP

dispone de una escala (de 1 a 9) creada por Saaty que pondera los juicios emitidos por un

grupo de expertos que toma las decisiones valorativas en el proceso.

Figura 2. Aptitud de la Fertilidad del suelo,

Precipitación y Rango de pendiente

Figura 3. Pesos ponderados para la Agricultura

de temporal


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6.- METODOLOGÍA PARA EVALUAR LA CALIDAD ALTIMÉTRICA DE LOS MDE GLOBALES: ASTER-GDEM, ACE2 Y SRTM3 EN REGIONES DE INTERÉS

PETROLERO EN VENEZUELA.

Steven Ma rquez (1), Hermo genes Sua rez (2), Norah Gallucci (2), Hugo Rivas (2).

Universidad del Zulia, Escuela de Ingenierí a Geode sica (1).

PDVSA, Departamento de Geofí sica y Geodesia (2).

[email protected], [email protected], [email protected].

Resumen: PDVSA en sus estudios y proyectos que desarrolla en el a mbito nacional e internacional, emplea informacio n geoespacial diversa, principalmente se apoya en ima genes satelitales de alta resolucio n espacial, las cuales deben ser corregidas u ortorectificadas mediante Modelos Digitales de Elevacio n (MDE), con el fin de mitigar las distorsiones causadas por el relieve topogra fico. Adicionalmente, los MDE son aplicados para diversos estudios e interpretaciones de la geologí a de superficie, entre otras aplicaciones dentro de la industria petrolera.

El objetivo del trabajo fue determinar la calidad de los diversos MDE Globales disponibles. SRTM3, ACE2 y ASTER GDEM fueron evaluados. Enmarcando el estudio a las principales regiones petroleras de Venezuela. El trabajo presenta una propuesta metodolo gica para analizar y determinar la calidad altime trica de los MDE, basa ndose en un estadí stico de los residuales altime tricos calculados a partir de los diferentes MDE (ASTER-GDEM, ACE2, SRTM3) y diversas fuentes de datos altime tricos de referencia: Estaciones de redes geode sicas, pozos petroleros medidos con GNSS y levantamientos sí smicos. Para el tratamiento y ana lisis de los datos se aplicaron herramientas de GIS bajo OpenSource.

SRTM3 fue el MDE Global ma s apropiado para las diversas aplicaciones de PDVSA en Venezuela. El modelo SRTM3 reporto residuales altime tricos con un RMS de ±4,3m. El ACE2 arrojo residuales con un RMS de ±5,5m. El modelo ASTER GDEM reporto residuales altime tricos con un RMS de ±9,8m.

Abstract: PDVSA in their studies and projects developed at the national and internationally diverse uses of geospatial information, mainly based on satellite images of high spatial resolution, which should be corrected, or orthorectified by Digital Designs Elevation (DEM), in order to remove the distortions caused by topographic relief. Additionally, the MDE are applied to several research and interpretations about surface geology, including applications in oil industry.

The main objectives are to determine the quality and accuracy of several Global DEM available. SRTM3, ACE2 and ASTER GDEM model were evaluated. Framing the study in main oil regions in Venezuela. The paper presents a methodological proposal for analyze and determine the DEM altimetry quality based In comparison an altimetric residuals calculated from several altimetry geodetic data: geodetic network stations, GNSS measured oil wells and seismic surveys. For processing and analysis of data were used GIS tools developed OpenSource. SRTM3 was the most appropriate DEM for main oil regions in Venezuela. SRTM3 model





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reported altimetric residuals with ± 4.3 m RMS. ACE2 model reported altimetric residuals with ± 5.5 m RMS. ASTER GDEM model reported altimetric residuals with ± 9.8 m RMS.

Palabras claves: MDE, SRTM, ACE2, ASTER-GDEM, PDVSA.

La evaluación de la calidad altimétrica de los modelos ASTER GDEM, ACE2 y el SRTM3 es el principal objetivo de este estudio, con el fin de cuantificar el error asociado a cada uno de ellos y establecer cuál de estos modelos es el más apropiado en las aplicaciones de la industria petrolera. La zona de evaluación fue la División Oriente (comprende parte de los Estados Anzoátegui y Monagas), División Centro Sur (Estado Barinas) y Costa Oriental del Lago de Maracaibo (Estado Zulia). Evaluar la calidad altimétrica del ASTER-GDEM, ACE2 y del SRTM3, mediante la aplicación de una metodología basada en el análisis estadístico de residuales altimétricos calculados a partir de los MDT y las diferentes fuentes de datos de referencia (Redes geodésicas, Pozos, Sísmica).

OBJETIVO

Evaluar la calidad altimétrica de los MDE: ASTER-GDEM, ACE2 y del SRTM3, mediante la aplicación de una metodología basada en el análisis estadístico de residuales altimétricos calculados a partir de diferentes fuentes de datos de referencia (redes geodésicas, pozos petroleros, sísmica).

METODOLOGÍA La metodología empleada para la evaluación de los MDT a través de datos altimétricos fue la siguiente (Suárez H. et al., 2009):

Recolección de datos (MDT’s, redes, pozos y sísmica). Adecuación de datos. Cálculo de residuales altimétricos en cada MDT, para cada sets de datos. Depuración de residuales altimétricos de cada grupo. Análisis estadístico para cada grupo de residuales altimétricos depurados. Análisis e interpretación de resultados.

DESCRIPCION DE DATOS Para el estudio se contó con el modelo ASTER GDEM el cual fue generado a partir de datos estereoscópicos, desde la época de 1999 y publicado en el 2009) (ERSDAC, 2009). El modelo ACE2 resultante de la fusión del modelo SRTM3 y datos altimétricos provenientes de los altímetros satelitales Jason, ERS-1, ERS-2, y Envisat (EAPRS, 2008). El SRTM3 (3” ≈ 90m) el cual fue obtenido mediante la técnica InSAR (JPL, 2009). Se seleccionaron tres (3) zonas de estudio donde se encuentran las principales áreas operacionales de PDVSA. La primera de ellas es la zona nor-oriental de Venezuela correspondiente a la División Oriente (-65º a -63º λ y 10º a 8,5º φ, WGS84). La segunda zona de estudio correspondiente a la División Centro Sur (-70,5º a -69,5º λ y 9º a 8º φ, WGS84). La tercera zona fue la Costa Oriental del Lago de Maracaibo (-71,5º a -70,5º λ y 11º a 10º φ, WGS84) (figura 1).


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Figura 1: “Representación de las tres zonas de estudio”

Se recopiló un conjunto de datos geodésicos con información altimétrica proveniente de sísmica, pozos petroleros y redes geodésicas. Para el estudio se contó con 1.871 vértices GPS REGVEN con una calidad altimétrica ±0,1m. 19.889 puntos medidos con GNSS provenientes de pozos circunscritos en las áreas de evaluación con una calidad altimétrica ±0,5m. Además, 4.033.323 puntos con una calidad altimétrica ±1m de error, que fueron extraídos de 57 proyectos sísmicos 2D y 3D para las áreas de evaluación (figura 2, 3 y 4).

Figura 2: “DTM y datos altimétricos de referencia en la División Oriente. 2a: Datos sísmicos. 2b: Pozos petroleros. 2c: Redes Geodésicas.”

a

b c

b

c


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Figura 3: “DTM y datos de referencia en la División Centro Sur. 3a: Datos sísmicos. 3b: Pozos petroleros. 3c: Redes Geodésicas.”

Figura 4: “DTM y datos de referencia en la División Occidente. 4a: Datos sísmicos. 4b: Pozos petroleros. 4c: Redes Geodésicas.”

A continuación se presenta una tabla descriptiva de los datos utilizados en cada zona de estudio en función de la cantidad de estaciones, calidad, espaciamiento promedio entre estaciones y su densidad por área. En las tres zonas se pudo observar que los datos sísmicos poseen la mayor densidad y con un espaciamiento promedio menor que el resto de los datos, seguido por los pozos petroleros y las redes geodésicas.

Tabla 1: Descripción de los datos altimétricos utilizados.

División Fuente Cant. RMS Esp. (Km) Dens.(Estación/Km2)

Oriente Redes 231 ±0,1m 6,021 1,20 Pozos 16.270 ±0,5m 0,455 84,74 Sísmica 1.196.670 ±1m 0,042 6232,66

Centro Sur Redes 128 ±0,1m 3,374 1,16 Pozos 526 ±0,5m 0,637 4,78 Sísmica 277.415 ±1m 0,045 2521,95

Occidente Redes 1.512 ±0,1m 0,543 13,75 Pozos 3.093 ±0,5m 0,128 28,12 Sísmica 59.238 ±1m 0,037 538,53

a

b c


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CÁLCULOS Y RESULTADOS Se calcularon residuales altimétricos para cada MDT (ASTER GDEM, SRTM3 y ACE2) a partir de los diferentes sets de datos geodésicos. La ecuación utilizada para el cálculo de los residuales altimétricos se muestra a continuación: Δ= H_MDT – H_Datos (1)

Resultados: Redes geodésicas A continuación se presenta la tabla del resumen estadístico resultante del cálculo de residuales altimétricos a partir de los datos de redes geodésicas y los MDT.

Zona # Datos DEM Mean

(m) S.D (m)

RMS (m) MAX MIN

Oriente 231 GDEM 4,49 ±9,73 ±10,72 39,83 -32,54 SRTM -3,37 ±2,47 ±4,18 9 -8,08 ACE2 0,34 ±4,59 ±4,60 25 -8

Centro-Sur

128 GDEM 8,58 ±5,68 ±10,28 37,63 -4,83 SRTM -1,15 ±2,93 ±3,15 17,51 -7,93 ACE2 0,58 ±6,63 ±6,66 61 -15

Occidente 1.512 GDEM 0,29 ±6,17 ±6,18 22,31 -18,35 SRTM -0,08 ±2,04 ±2,08 5,25 -6,75 ACE2 -1,34 ±2,72 ±3,04 10 -9

Tabla 2: “Estadística de residuales altimétricos MDT Vs Redes”

En las 3 zonas se observó que los menores residuales altimétricos (redes geodésicos) fueron reportados por el SRTM3 y eso se refleja en los diferentes indicadores estadísticos.

Los máximos residuales altimétricos (redes geodésicos) se detectaron en la zona División Oriente, donde los RMS fueron ±10,7m, ±4,2m y ±4,6m para el ASTER-GDEM, SRTM3 y el ACE2 respectivamente.

Para el 95% de los datos analizados se observó que los residuales se ubican en un rango de 20m para el ASTER-GDEM y un rango de 7m para el SRTM3 y el ACE2.

En esta prueba se observó que el SRTM es el DTM de mejor calidad. Resultados: Pozos petroleros A continuación se presenta la tabla del resumen estadístico resultante del cálculo de residuales altimétricos a partir de los datos de pozos petroleros y los MDT.


(m) S.D (m)

RMS (m) MAX MIN

Oriente 16.270 GDEM 2,54 ±11,45 ±11,73 152,11 -134,20 SRTM -1,78 ±3,09 ±3,63 6,58 -6,57 ACE2 -0,75 ±4,22 ±4,29 26 -22

Centro-Sur

526 GDEM 6,55 ±5,92 ±8,83 25,15 -9,23 SRTM -2,67 ±3,58 ±4,46 9,72 -13,04


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ACE2 -1,01 ±3,90 ±4,03 15 -24

Occidente 3.093 GDEM -5,94 ±7,48 ±9,55 15,98 -26,96 SRTM -0,03 ±4,34 ±4,34 8,22 -8,22 ACE2 -2,51 ±5,07 ±5,66 11 -20

Tabla 3:” Estadística de residuales altimétricos MDT Vs Pozos.

Los máximos residuales altimétricos (pozos petroleros) se detectaron en la zona División Oriente, donde los RMS fueron ±11,7m, ±3,6m y ±4,3m para el ASTER-GDEM, SRTM3 y el ACE2 respectivamente.

Para el 95% de los datos analizados se observó que los residuales se ubican en un rango de 19m para el ASTER-GDEM y en un rango de 7m para el SRTM3 y el ACE2.

Para esta prueba el SRTM fue el modelo de mejor calidad para la zona de oriente y occidente, sin embargo en centro-sur se observó un mejor comportamiento del ACE2.

Resultados: Proyectos sísmicos A continuación se presenta la tabla del resumen estadístico resultante del cálculo de residuales altimétricos a partir de los datos de datos sísmicos y los MDT.


(m) S.D (m)

RMS (m) MAX MIN

Oriente 1.196.670 GDEM 1,84 ±13,47 ±13,59 229,10 -263,6 SRTM -4,14 ±5,53 ±6,96 94,53 -210,57 ACE2 -2,55 ±5,69 ±6,23 89 -103

Centro-Sur

277.415 GDEM 7,17 ±7,42 ±10,32 125,14 -114,40 SRTM -2,45 ±4,55 ±5,17 48,09 -125,95 ACE2 0 ±7,78 ±7,78 100 -145

Occidente 59.238 GDEM 2,44 ±6,89 ±7,31 59,31 -82,26 SRTM -1,96 ±4,09 ±4,56 9,87 -9,87 ACE2 -2,21 ±5,54 ±5,97 54 -70

Tabla 4: “Estadística de residuales altimétricos MDT Vs Sísmica”.

Los máximos residuales altimétricos (datos sísmicos) se detectaron en la zona División Oriente, donde los RMS fueron ±13,5m, ±7m y ±6,2m para el ASTER-GDEM, SRTM3 y el ACE2 respectivamente.

Para el 95% de los datos analizados se observó que los residuales se ubican en un rango de 25m para el ASTER-GDEM y en un rango de 10m para el SRTM3 y el ACE2.

Para esta prueba el SRTM fue el modelo de mejor calidad para la zona de occidente y centro-sur, sin embargo en oriente se observó un mejor comportamiento del ACE2.

Resultados generales: En la tabla 5, se pueden observar las estadísticas generadas de las diferentes pruebas, los cuales nos permiten comparar la calidad relativa que existen en los modelos, en las tres zonas de evaluación. En esta tabla se muestra la media (X), desviación estándar (σ), RMS y el Ratio calculado a partir del cociente de los RMS reportados para cada set de datos (2).

Ratio= RMSGDEM / RMSSRTM

(2)


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Zona # Datos DEM Mean (m)

S.D (m)

RMS (m) Ratio(m) Σ(Ds,RMS) 0,95%

Redes 1.871

GDEM 2,39 ±7,95 ±9,06 2,93 16,25 20,00

SRTM -1,55 ±2,49 ±3,14 5,64 6,00

ACE2 -0,14 ±4,65 ±4,77 1,56 9,41 10,00

Pozos 19.889

GDEM 1,05 ±8,28 ±10,04 2,47 18,32 19,00

SRTM -1,49 ±3,69 ±4,14 7,83 8,00

ACE2 -1,42 ±4,40 ±4,95 1,56 9,35 11,00

Sísmica 4.033.323

GDEM 3,82 ±9,26 ±10,41 1,86 19,67 20,00

SRTM -2,85 ±4,72 ±5,54 10,25 11,00

ACE2 -1,59 ±6,34 ±6,66 1,15 13,00 13,00

Tabla 5: “Resumen estadístico de residuales altimétricos MDT en las tres zonas de interés”

La comparación entre RMS de cada modelo con respecto al GDEM (Ratio) evaluado para cada set de datos, muestra una tendencia de 2:1 a favor del SRTM3 y ACE2.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Se calcularon residuales altimétricos a partir de datos geodésicos de alta precisión y diferentes MDE globales en 3 zonas de interés petrolero de Venezuela. En general, el modelo SRTM3 reportó residuales menores a los resultantes de las comparaciones con el ACE2 y el ASTER GDEM. El modelo ASTER GDEM reportó residuales altimétricos 2 veces mayores a los obtenidos por el SRTM3 y ACE2. Para Venezuela se recomienda seguir empleando el modelo SRTM3 a pesar de que es de menor resolución.

BIBLIOGRAFIA

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http://tethys.eaprs.cse.dmu.ac.uk/ACE2/shared/overview

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electrónica oficial sobre de la misión: http://www2.jpl.nasa.gov/srtm/.

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7.- REDES NEURONALES Y ESCÁNER LÁSER EN EL ESTUDIO DE AFLORAMIENTO

Adriane Brill Thum¹ - [email protected]

Dra. Silvia Beatriz Alves Rolim2 - [email protected]

Maurício Roberto Veronez 3 – [email protected]

Paula Schmitt4- [email protected]

¹,2, 4Universidad Federal de Rio Grande do Sul

Programa de Posgraduación en Sensoriamento Remoto

¹,3Universidad Vale do Rio dos Sinos - UNISINOS

Programa de Posgraduación en Geologia

El uso del escáner láser como técnica del sensoriamento remoto es reciente, especialmente en

los estudios de afloramientos rocosos. Este dispositivo permite medir la posición en el espacio

y el color natural con una alta frecuencia de muestreo, detallando en tres dimensiones objetos,

superficies y estructuras. Se trata de una tecnología prometedora en términos de

productividad y eficiencia en varios ámbitos de aplicación. En el estudio de afloramientos,

dependiendo de la disposición y las característica de la roca, aparecen fallas en la imagen, es

decir algunas parte del afloramiento quedan sin información. En la búsqueda de la solución de

este problema se utilizarán las Redes Neuronales Artificiales. Se usará el algoritmo

backpropagation o una de sus variaciones y se probarán varias topologías, también varios

conjuntos de entrenamiento y de prueba como un intento de definir la red neuronal apropiada

para generalizar el problema en cuestión. El estudio de caso es la cuenca Camaquã situada en

el sur de Brasil en la región central del Escudo Sul-rio-grandense, que se encuentra ubicada a

250 km de Porto Alegre por la vía BR-290, en el afloramiento conocido como Pedra Pintada

del municipio de Caçapava do Sul – Rio Grande do Sul. Fue realizada la georreferenciación de

las imágenes utilizando una red geodésica con GPS modelo Leica 900, de doble frecuencia

(L1/L2), la cual fue ajustada con los puntos SMAR y POAL de la Red de Monitoreo Continuo

del IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). El equipo usado fue el Laser Scanner

ILRIS - 3D (Intelligent Laser Ranging & Imaging System) de OPTECH Incorporated para el

procesamiento de las imágenes, el cual tiene capacidad de recoger hasta 2000 puntos por

segundo a una distancia máxima de 1500 m del albo. Los datos fueron procesados por el

programa Polyworks. Ambos, el equipo y el programa, pertenecen al Programa de Posgrado

en Geología de la Universidad Vale do Rio dos Sinos - UNISINOS. Las Redes Neuronales

Artificiales - RNAs han demostrado su uso en diversas áreas del conocimiento y se cree en el

éxito de su aplicación en esta investigación debido a su excelente capacidad de generalización,

clasificación, interpolación y extrapolación

Palabra Clave: Redes Neuronales Artificiales; escáner láser; afloramientos rocosos.






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1-Introducción

Las rocas, laderas, bloqueos de carreteras o islotes, son afloramientos de rocas, con un 3% de la superficie de los continentes. Las rocas minerales representan de gran importancia para la humanidad y son utilizados de muchas maneras diferentes.

Afloramiento es la aparición de roca en la Tierra después de haber sido arrastrado todas las materias objeto de facilitar el estudio y la cartografía geológica. Este arrastre de material exponiendo las rocas puede ocurrir por procesos naturales como la erosión causada por los ríos, las lluvias, los glaciares o corrimientos de tierras o por procesos artificiales, tales como apertura de caminos y túneles.

Cada tipo de roca tiene un patrón de su topografía propia, la vegetación y el drenaje del suelo. Esta pauta se puede diversificar sustancialmente con pequeños cambios en la composición mineralógica de la roca, pero por otra parte, las rocas muy diferentes pueden tener patrones similares.

El estudio detallado de los afloramientos rocosos en la superficie es de gran importancia para la comprensión de la estructura interna de la Tierra. Algunas rocas que tienen su origen en profundidad puede subir a la superficie.

El uso del escáner láser para realizar estudios sobre afloramientos de roca es relativamente nuevo. Este dispositivo permite medir la posición en el espacio y el color natural de muchos puntos por segundo, detallando los objetos en tres dimensiones, superficies y estructuras.

Se trata de una tecnología prometedora en términos de productividad y eficiencia en varios ámbitos de aplicación. En el caso de estudio de afloramientos dependiendo del estilo y las características de las fallas de rock aparecen en la imagen, es decir, partes del afloramiento sin información.

En un intento por resolver el problema de algunos estudios se llevan a cabo principalmente por medio de una modelización.

En la actualidad técnicas de inteligencia artificial se están utilizando para facilitar la modelización en diferentes campos del conocimiento. Entre estas técnicas podemos mencionar el uso de Redes Neuronales Artificiales - RNA.

El objetivo principal de esta investigación es proponer un modelo basado en redes neuronales capaces de generar puntos con la información de color (RGB) y la altitud en las regiones donde no afloran los datos fueron obtenidos con el escáner láser 3D Terrestre. Este trabajo es el inicio de una investigación para llevar a cabo una tesis doctoral.

2. Descripción del Área de Estudio

La cuenca del Camaquã se encuentra en el sur de Brasil, más precisamente en el centro Escudo de Rio Grande do Sul, situada a unos 250 km de Porto Alegre a través de la BR-290 (PAIM et al, 2000). La cuenca se presenta fragmentada en varias sub-cuencas, la asamblea tiene una forma alargada de la dirección general de NE 30 km de largo y 100 hasta 100 km de ancho.

Cuenca Camaquã (Guaritas), tenemos el afloramiento conocido como Pedra Pintada que se encuentra en la ciudad de Caçapava do Sul - RS, a unos 70 km del centro de la ciudad.


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La cuenca del Camaquã está sentado en las tierras de ígneas y metamórficas Escudo Sul-Río-Grande, que incluye el cinturón de granito gnéisicas Dom Feliciano, Cinturón Tijucas, el Cinturón de Vila Nova, rocas graníticas y Paleoproterozoica gnéisicas, incluyendo de Santa María Chico Granulita Complejo rocas y facies de anfibolita gnéisicas granito. Por tanto NE y SW Camaquã cuenca está cubierta por rocas sedimentarias del Pérmico al Cuenca de Paraná (Teixeira et al, 2004).

El Guaritas Allogroup, es un sistema eminentemente deposicional continental, que comprende una combinación de rocas volcánicas y sedimentarias, generalmente horizontal, que le da un gran episodio de Camaquã evolución de una cuenca. Estos episodios registrar la finalización de una grieta, alrededor de 470 Ma (Teixeira et al, 2004), generados en el ambiente de intraplaca.

Según Menegat y Fernandes (2003) la parte superior del Rift Guaritas incluye un paquete de capas rojas con alrededor de 1,4 km de espesor, se originó durante un régimen extensional que sucedieron a los eventos tectónicos y el cinturón colisional transcurrente de esta cuenca ruptura fue llenado por sistemas eólicos y aluviales.

El relleno de la cuenca era controlado por fallas en la extensión NE. Estos fracasos, en gran parte como resultado de la reactivación de las zonas de cizalla transcurrente Neoproterozoico en el NE en condiciones frágiles, fueron reactivados para 470 Ma la edad de la secuencia basal.

Guaritas cuenca contiene dos sistemas deposicionales, limitada por los desacuerdos entre sí erosiva (PAIM et al, 2000). Las condiciones áridas registrado por los depósitos de esta cuenca debe haber sido causado por su ubicación interfiere con la precipitación paleogeográficas peculiar de agua del océano ciclo hidrológico-continente en lugar de la presencia de un centro de alta presión estática.Posibles barreras naturales en el borde occidental de Gondwana son las montañas de orogenia Cuyana y el arco magmático del Cinturón Dom Feliciano Occidental impidió la penetración de masas de aire húmedo proveniente de paleoceano (Menegat FERNANDES, 2003).

3. Marco Teórico

3.1 Redes Neuronales Artificiales – RNA

Las RNA son una técnica que no es nueva, en este estudio se ha iniciado en los años 40, pasó por cierta negligencia en los años 70 y resurgió en los últimos años 80 como una alternativa posible a la informática tradicional, (Haykin, 1999).

Según una encuesta realizada por el Consejo Nacional de Redes Neuronales, prácticamente todas las principales universidades, federal, estatal y algunos estudios privados se han centrado en este ámbito. Aplicación de ARN ha demostrado excelentes resultados en varios ámbitos. Son obras que ofrecen común el uso de ARN, en particular en previsión de datos, aprendizaje de algoritmos, optimización de sistemas, el reconocimiento de patrones (Silva 2003), en los estudios médicos para ayudar a los radiólogos en el diagnóstico de lesión pulmonar (Ambrosio, 2002 ) de precipitación y escorrentía el análisis mostró buenos resultados (LUK y todo lo demás. (2000) y Smith & ELI (1995)).


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El comportamiento de una red neuronal está determinada por el tipo de conexiones y la naturaleza de las unidades individuales (Russel y Norvig, 1995). Con algoritmos de aprendizaje, la red de ajustar los pesos de las conexiones de forma iterativa, minimizando el error calculado a partir de los valores de la salida correcta y que la red adquiere (Stephen, 1994).

Supervisado las redes neuronales no son ampliamente utilizados en aplicaciones de minería de datos debido a la dificultad de interpretación de sus modelos. La comprensión de un modelo de red neuronal depende fundamentalmente de la aplicación de algoritmos eficientes para la extracción de reglas (Hruschka y Ebecken, 1999).

D'Angelo et al (1998) estudiaron algoritmos de redes neuronales a las radiografías confirmaron filtro de un buen resultado y concluyó que no se puede utilizar en otras áreas de aplicación de procesamiento de imágenes y visión por computador.

El uso de imágenes de satélite RNA en la transformación, específicamente para la estimación de precipitaciones se encuentran en una herramienta nueva y útil en el campo de la Meteorología (Ramírez et all., 1999).

En la evaluación basada en el concepto clásico del suelo-paisaje, se analizan combinaciones diferentes de discriminar las variables: geología, altitud, pendiente, curvatura plan, el índice de humedad, y tres índices derivados de una imagen de la ETM Lansat-7 en el estudio de la discriminación clases de suelos, el uso de redes neuronales en este estudio alcanzó un rendimiento más alto (70,83% de acuerdo) con los mapas producidos por el método convencional (52,77%), demostrando que el uso de las características del terreno y los datos de sensor remoto en un enfoque de redes neuronales pueden contribuir en gran medida a la cartografía más científica, cuantitativa y fiable (Chagas, 2006).

Las redes neuronales en combinación con los sensores se han utilizado con éxito en los estudios del suelo y de las asignaciones de YANG et all. (1998) y las copas para el perfil y los estudios geoquímicos (Costa e Silva et all (2001). LAMMOGLIA y todo lo demás. (2007)).

El uso de modelos de adquisición de auto-organizado de conocimientos sobre bases de datos pertinentes a la economía presenta un comportamiento similar a los modelos paramétricos, tradicionalmente empleados en la construcción de escenarios con esta información (Benito, 2003).

Brondino (1999) estudiaron el uso de redes neuronales para determinar el valor de las parcelas de bienes raíces de la tierra. En 2004, TIMOSZCZUK realizó su tesis doctoral y se analizaron mediante redes neuronales de impulsos automáticos para el conocimiento del hablante (información temporal de la señal de voz) y obtuvo buenos resultados.

Las RNA han visto su uso en esta investigación debido a su excelente capacidad para la generalización, la clasificación, interpolación y extrapolación, tolerancia de errores y el


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ruido, y también porque no es necesario antes de parametrización en el modelado explícito, (BRAGA y todo lo demás., 2000).

3.2- La tecnología 3D Laser Scanner Terrestre

La tecnología de escaneo láser, desarrollado originalmente para aplicaciones de ingeniería es de uso reciente en la geología. La ventaja en su uso se deriva del hecho de asociar la imagen escaneada en tres dimensiones una foto a color, y no se informó de las distorsiones causadas por paralaje, como ocurre en las imágenes obtenidas con equipo fotográfico, y se puede ver en ortocônica proyección (MEDEIROS et all. , 2007).

La herramienta Terrestre 3D Laser Scanner es capaz de capturar a cientos de millones de puntos con coordenadas tridimensionales (BARCHIK et al, 2007). Como GONÇALES (2007) para generar coordenadas tridimensionales de puntos sobre una superficie, el equipo emite pulsos de láser con la ayuda de un espejo de escaneado. Este pulso golpea el objeto y parte de esa energía de vuelta al sistema.Así que con esa energía de vuelta se puede medir la distancia entre el sensor y el objeto.

Esto, que es el mismo utilizado por el equipo que se utiliza en este proyecto de tesis (ILRIS Optech 3D) que tiene las siguientes especificaciones: Optech 3D) que tiene las siguientes especificaciones: Precisión Alcance: hasta 7 mm; Precisión Posición: hasta 8 mm; Alcance: 3m a más de 1 km; Campo de visión: 40° x 40°; Frecuencia: 2 kHz; longitud de onda de láser (λ): 1500 nm; Clase de láser: Clase 1 (inofensiva para los ojos); 6,6 megapíxeles (sensor CMOS);Se adjunta la cámara digital. Peso del escáner: 13 kg; Duración de la batería - 3 horas.

Funcionamiento del sistema del equipo tiene una buena interfaz, donde puedes tomar el control de la configuración a través de un Pocket PC o incluso un cuaderno.No requiere un cable de conexión, donde se puede hacer de forma inalámbrica a través de móvil e incluso tiendas de todos los datos adquiridos en la memoria utilizando Pen Drive por tener una Controladores de USB (Universal Serial Bus).

El Laser Scanner System es una tecnología que permite obtener datos de tres dimensiones (X, Y y Z) de la nube de puntos, que puede ser georeferenciada con el uso del GNSS (Global Navigation Satellite System), y agrega información de color y textura como una función de una cámara conectada al equipo. Debido a que se ha utilizado en varios ámbitos, sobre todo en la ingeniería, la cartografía y la arquitectura.

Según Rocha (2002) y BARCHIK, y todo lo demás. (2007) El sistema láser es una gran herramienta para el desarrollo de muchas aplicaciones en los procesos mineros. Este sistema presenta claras ventajas sobre otros sistemas tradicionales, con respecto a la aplicación, rendimiento, velocidad, precisión y seguridad, ya que permite capturar información topográfica en lugares inaccesibles, inestable y de riesgo en caso de elevada densidad de puntos fue adquirida y procesada en un corto período de tiempo, con lo que por lo tanto capaz de considerar la situación actual y futuro de la zona. Lo que también se puede observar en el estudio realizado por Pérez (2008).


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4. Material y Métodos

La investigación se desarrollará en la cuenca Camaquã - Rift Guaritas en Pedra Pintada afloramiento que se encuentra en el municipio de Caçapava do Sul - RS.

Para alcanzar las metas y responder a las preguntas en el proyecto de tesis tendrá los siguientes equipos y programas disponibles en el Laboratorio de Percepción Remota y Cartografía Digital (LASERCA), Universidad de Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS): láser escáner 3D terrestres Optech - ILRIS 3D; Par de frecuencias del GPS dual, RTK (cinemática en tiempo real) Leica, 900CS modelo; Procesamiento de los puntos adquiridos con el programa de escáner láser 3D terrestre (Poliworks, de nube de puntos y analizador). Programa de tratamiento de datos GPS e Programa de Matlab.

5- Discusión y los resultados esperados

La simulación de redes neuronales es un instrumento adecuado para la elaboración de las previsiones en los lugares donde fue posible recoger datos con el escáner láser? Si es así, ¿qué modelo neuronal es el más apropiado? Que la topología, las funciones y parámetros que son los más adecuados para la formación?

El uso de este enfoque simplifica la recopilación de datos en profundidad (coordenada Z) y los colores para la interpretación de los afloramientos?

Para lograr el objetivo va a utilizar el algoritmo de propagación hacia atrás o de sus variaciones, y prueba de diferentes topologías, diferentes conjuntos de entrenamiento y de prueba, los parámetros de varios cursos de capacitación en un intento de definir la red neuronal es apropiado para la generalización del problema en cuestión. La formación y los exámenes se llevarán a cabo utilizando algoritmos de aprendizaje supervisado, alimentada por los datos recogidos de un equipo de alta tecnología que es el escáner láser 3D Terrestre, como se muestra abajo, donde podemos ver instalado en el campo, lo instalé en la posición GPS (Global Positioning System) RTK (Real Time Kinematic) para tomar las referencias geográficas Sistema Brasileño de Geodesia, Sistema de Referencia SIRGAS 2000.

Figura 1 - Láser escáner 3D terrestres Optech - ILRIS 3D.


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Con este trabajo queremos debatir y buscar respuestas a las cuestiones mencionadas. Los datos se están organizando para comenzar las pruebas. É un gran desafio.

El progreso tecnológico plantea nuevos dispositivos que proporcionan datos en formato digital. La razón principal es el uso de escáner láser 3D terrestres y la utilización de técnicas de inteligencia artificial para generar datos que no se han podido asignar. La generación de modelos 3D de afloramientos nos permite, entre otras cosas, realizar medidas en la misma altura, longitud, inclinación, incluido el importe de la misma. Esto reduce considerablemente el tiempo de trabajo de campo también una alianza de seguridad, ya que muchos de los afloramientos tienen gran dificultad en el acceso a algunas zonas. Cuando la exploración se lleva a cabo es común en algunas zonas con "agujero negro". Estos "agujero negro" son el resultado de la falta de puntos en ese lugar debido a la presencia de la vegetación y el ángulo de incidencia del láser. Por estos agujeros no ocurra sería necesario para realizar otras estaciones en otros lugares, pero esto no siempre es posible debido a la dificultad de acceso a este lado del afloramiento.

En busca de solución a estos fallos ("agujero negro") se pondrá a prueba utilizando Redes Neuronales Artificiales. En la figura 2 se puede ver el afloramiento que fue fotografiada.

Figura 2 - Afloramiento conocido como Pedra Pintada.

El uso de estas nuevas tecnologías integradas con otros datos y técnica de la visualización en 3D permite a los geólogos, la interpretación más precisa de los distintos sistemas de depósito, desde la construcción de modelos de depósitos análogos a los depósitos de aceite.

Las Redes Neuronales Artificiales - RNAs han demostrado su uso en diversas áreas del conocimiento y se cree en el éxito de su aplicación en esta investigación debido a su excelente capacidad de generalización, clasificación, interpolación y extrapolación.

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8.- EXTRAPOLACION APOYADA EN SENSORES REMOTOS PARA LA ESTIMACION DEL POTENCIAL DE RECURSOS FORESTALES

J. G. Flores Garnica a R. Luna García b

a Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Parque Los Colomos S/N. Col. Providencia. Guadalajara; Jalisco. C.P. 44660 México - [email protected]

b Servicios Técnicos Forestales. Chihuahua, Chihuahua. México - [email protected]

Comisión: Aplicaciones de Percepción Remota

KEY WORDS: Arboles de regresión, geoestadística, manejo forestal, Landsat TM. ABSTRACT: EN VARIOS PAÍSES DEL MUNDO SE APROVECHAN LOS RECURSOS FORESTALES DIRECTAMENTE EN SUS LUGARES DE ORIGEN. LO CUALES FRECUENTEMENTE SE LOCALIZAN EN CONDICIONES DE DIFÍCIL ACCESO. ESTO IMPLICA QUE SU EVALUACIÓN, COMO APOYO A LA TOMA DE DECISIONES PARA SU POTENCIAL APROVECHAMIENTO, TOME MUCHO TIEMPO Y SEA COSTOSO. SIN EMBARGO, LA ACTUAL DISPONIBILIDAD A LOS SENSORES REMOTOS A APOYADO EL DESARROLLO DE ESTRATEGIAS NO SOLO MÁS BARATAS, SINO MÁS PRECISAS. UNA DE ESTAS SE BASA EN LA PERSPECTIVA DE LA EXTRAPOLACIÓN, MEDIANTE LA CUAL SE PUEDEN DERIVAR ESTIMACIONES DE ÁREAS CON BAJA INTENSIDAD DE MUESTREO, CON BASE LA INFORMACIÓN DE ÁREAS DONDE SE HAN OBTENIDO DATOS OBTENIDOS CON INTENSIDADES DE MUESTREO NORMALES. PARA ESTO AMBAS ÁREAS DEBEN TENER CONDICIONES HOMOGÉNEAS EN CUANTO A ESPECIES, DENSIDADES, ESTRUCTURAS, CONDICIONES TOPOGRÁFICAS, ETC. LO CUAL ES POSIBLE EVALUAR A TRAVÉS DEL USO DE SENSORES REMOTOS, Y EL APOYO DE ALGUNA INFORMACIÓN DE CAMPO. PARA EJEMPLIFICAR LO ANTERIOR SE PRESENTA UN TRABAJO REALIZADO EN BOSQUES TEMPLADOS DEL ESTADO DE CHIHUAHUA, MÉXICO, EN EL QUE SE EXTRAPOLO INFORMACIÓN SOBRE DENSIDAD, POSIBILIDAD DE APROVECHAMIENTO (M3/HA/AÑO) Y DIÁMETRO DE COPA. SE PROBARON VARIOS MODELOS BASADOS EN LA TECNOLOGÍA DE ÁRBOLES DE REGRESIÓN, LOS CUALES FUERON DEFINIDOS CON BASE A UNA SERIE DE VARIABLES AUXILIARES, ENTRE LAS QUE SE CONTÓ CON INFORMACIÓN OBTENIDA DE IMÁGENES LANDSAT Y FOTOGRAFÍAS AÉREAS. LAS ESTIMACIONES RESULTANTES MUESTRAN UN ACEPTABLE GRADO DE PRECISIÓN, AL COMPARARSE CON EVALUACIONES HECHAS DIRECTAMENTE EN CAMPO.

1. Introducción

El tiempo y los recursos que se invierten para evaluar el potencial de aprovechamiento de los

recursos forestal de cierta región, llega a ser considerable bajo las técnicas tradicionales de

muestreo. Por lo que deben buscarse alternativas que, en lo posible, sean más económicas,

pero sin menoscabo de la precisión (Flores et al., 2007). De esta forma se busca que, por lo

menos, se garantice la misma precisión que se obtiene por métodos tradicionales. En México,

la autorización de un aprovechamiento forestal está supeditada a que se cuente con

información recabada del campo, a través de un inventario forestal. El cual consiste, por lo

general, en un aserie de sitios de muestreo distribuidos sistemáticamente. Con una intensidad




P á g i n a | 63

de muestreo que va de 1.5. a 3.0% (UCODEFO No. 2, 1997). Con base a la información

obtenida se calcula el ritmo de crecimiento del arbolado, ya sea definiendo el incremento

corriente anula, o el incremento medio anual. Posteriormente se calcula la posibilidad, que se

refiere al volumen aprovechable por hectárea, por año. Las cifras obtenidas en diferentes

sitios de muestreo, que se ubican dentro de un mismo rodal, se promedian. Dicho promedio se

usa para estimar variables dasométricas, como el potencial de madera que se puede extraer

por rodal de acuerdo a sus dimensiones. Es decir la posibilidad promedio se multiplica por e

número de hectáreas, resultando el volumen (m3/ha/año) que corresponde a dicho rodal. La

metodología anterior denota que poco se usan las estrategias y herramientas que ofrece la

geomática, principalmente en el sentido de apoyar la interpolación de la información

generada, para hacer estimaciones en aquellos lugares donde no se muestreo (Ek, 2004). De

esta forma, en lugar de estar trabajando con medias dentro de los rodales, se pueden hacer

estimaciones considerando las variaciones espaciales de la información de interés

(posibilidad, densidad, existencias, etc.). Esto ayudaría considerablemente al aumento de la

precisión en las estimaciones, y de esta forma se tendería a evitar tanto la sobreestimación,

como la subestimación.

Todas las implicaciones anteriormente señaladas se tienen que repetir en cada región de

bosque se va a ser aprovechada. Sin embargo, en ocasiones se tiene el caso de tener dos, o

más, regiones aledañas, las cuales tienen condiciones de bosque muy similares. Más aun,

alguna de estas regiones puede contar con un programa de manejo forestal, con lo que se

tendría información de sus existencias (m3/ha), posibilidad (m3/ha/año), etc. Dicha

información, podría usarse para el apoyo en la generación de los planes de manejo de las

regiones aledañas. Lo cual sería posible a través de un proceso de extrapolación. Sin embargo,

no se han desarrollado estrategias claras para llevar a cabo dicho proceso, principalmente por

las dificultades que implica el manejo de grandes cantidades de información georeferenciada

(Franco et al., 2001). No obstante, gracias la desarrollo de herramientas de la geomática, como

son los sensores remotos y la geoestadística, y que actualmente se cuenta con poderosos

equipos de cómputo, es posible probar diferentes alternativas de extrapolación (Flores y Omi,

2003). Para ejemplificar lo anterior se presenta un trabajo realizado en bosques templados

del estado de Chihuahua, México, en el que se extrapolo información sobre densidad,

posibilidad de aprovechamiento (m3/ha/año) y diámetro de copa. Se probaron varios

modelos basados en la tecnología de árboles de regresión, los cuales fueron definidos con base

a una serie de variables auxiliares.

2. Regiones vecinas

2.1. Área de estudio

El área de estudio se ubica al oeste del estado de Chihuahua (Figura 1), el cual a su vez se localiza

en el límite norte de México. En general la vegetación arbórea que crece en estas regiones,

propias de las zonas montañosas del país, está por coníferas y latifoliadas (Allen, 1996). Las cuales

forman masas arboladas que por lo común poseen poca variación de especies; en Chihuahua.

Estas cubren las partes altas de las montañas, sobre todo de la Sierra Madre Occidental


P á g i n a | 64

(Rzedowski, 1981). Respecto a su composición, existen variantes que van desde los bosques puros

de pino, de encino, bosques mixtos donde éstos se mezclan, además del bosque bajo-abierto, y

bosque de táscate; en conjunto, cubren 29% de la superficie estatal.

Para el caso de las regiones en estudio, se identificaron las siguientes asociaciones:

- Bosque de Pino - Bosque de Pino-Encino - Bosque de Encino-Pino - Bosque de Encino - Bosque Bajo-Abierto

Figura 1. Ubicación aproximada de dos regiones (circulo punteado), dentro del estado

de Chihuahua (México) con condiciones forestales similares.

2.2 Proximidad de las regiones El trabajo de extrapolación se desarrollo considerando dos regiones (Figura 2): 1) Región Chocachi, con una superficie de 7,517.56 ha, la cual se considero como región base; y 2) Región Nopalera, con una superficie de 13,691.90 ha, denominada región de extrapolación.. Siendo el propósito el de poder realizar algunas estimaciones de las condiciones del bosque de la Región de la Nopalera, con base a la información conocida de la Región Chocachi. La distancia entre estas regiones fue de 4.5 km en sus extremos más cercanos, mientras que fue de 21.5 entre sus extremos mas orientales.

3. MODELAJE ESPACIAL

Primeramente se trabajo con la región base (R. Chocachi), con la cual se desarrollaron una

serie de modelos que definen la distribución espacial de las variables de interés (densidad,

posibilidad de aprovechamiento [m3/ha/año] y diámetro de copa). Estos mismos modelos

fueron usados para generar las estimaciones de la región en extrapolación (R. Nopalera).


P á g i n a | 65

Figura 2. Regiones forestales utilizadas para el proceso de extrapolación (izquierda= R.

Chocachi; derecha= R. Nopalera) 3.1. Muestreo de terreno

Para la ubicación de los sitios se utilizó un diseño sistemático estratificado, con un

espaciamiento entre líneas de 250 m. En total se evaluaron 406 sitios de muestreo, los cuales

fueron circulares. El tamaño de los círculos corresponde al tipo de vegetación a evaluar,

siendo un área de 1000 m2. Estos puntos se georeferenciaron tomando como base

coordenadas UTM (Zona 13, NAD27). En cada uno de estos puntos se estimo un valor de

existencias, densidad de arbolado, copa, y área basal. Cada uno de los cuales se modelo

espacialmente para obtener los mapas temáticos correspondientes. En los cuales cada

variable se representa en forma continua espacialmente. Es decir se hacen estimaciones de los

posibles valores de cada variable en aquellas áreas que no fueron muestreadas. En total se

muestrearon La Figura 3 muestra la distribución de los sitios de muestreo que se usaron en

Región Chocachi,

3.2. Variables auxiliares

Uno de los principales propósitos de este trabajo fue el de definir mapas de distribución de

cuatro variables dasométricas. Para esto existen varias técnicas, en este caso se uso la

denominada “árboles de regresión”, con base a la cual se asocia una serie de variables

conocidas con la variable de interés. En el primer caso se requiere que se tengan mapas de

cada una de las variables conocidas (independientes), como lo serian fotos aéreas (Figura 3),

imágenes de satélite, modelo de elevación digital, etc. Con base a las cuales se genera el mapa

de la variable de interés (dependiente). En total se analizaron 10 variables para cada una de

las variables dasométricas de Chocachi (Tabla 1).


P á g i n a | 66

3.3. Arboles de regresión

Para definir cuál de las variables auxiliares se asociaba espacialmente mejor con las variables dasométricas, se generaron una serie de modelos, a través de la técnica de arboles de regresión. A continuación se presentan un ejemplo (existencias [m3/ha]) de los estadísticos resultantes de los árboles de regresión que se definieron. En estos se presenta el número de variables que se usaron en la construcción de los árboles de regresión, así como el número de nodos terminales resultantes en cada caso. Otro estadístico que se presenta es la desviación media de los residuales (errores de estimación), con base a la cual se seleccionaron los árboles de regresión más adecuados.

Figura 3. Orthofoto que se uso como una de las variables auxiliares para la generación de arboles de regresión en la Región Chocachi,

VARIABLE DESCRIPCION

ALTITUD Derivado de un Modelo de Elevación Digital de INEGI

EXPOSICION Derivado de un Modelo de Elevación Digital de INEGI

PENDIENTE Derivado de un Modelo de Elevación Digital de INEGI

BANDA 1 Obtenida de una imagen de satélite Landsat-7 2006






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Tabla 1. Variables con distribución espacial analizadas para estimar las variables

dasométricas de Región Chocachi.

Finalmente, se muestran estadísticos específicos definidos por los residuales resultantes de las estimaciones. El análisis de esta información permite conocer que tan robusto es nuestro modelo, a través de la desviación media de los residuales; así como su complejidad (numero de nodos). Para el caso de existencias, las variables realmente usadas en la construcción del árbol de

regresión fueron las siguientes: "BANDA.1" "BANDA.4" "EXPOSICION" "PENDIENTE"

"BANDA.6" "ALTITUD" "BANDA.2" "BANDA.3" "BANDA.7". El número total de nodos

terminales fue de 26, lo cual indica que el árbol se deriva en varias “ramas”. Mientras que la

desviación media de los residuales fuel de 32.02 (8230 / 257). Finalmente la distribución de

los residuales definió los siguientes estadísticos:

Min. 1st Qu Median Mean 3rd Qu. Max.

-20.71 -1.753 -0.4978 -4.841e-016 1.385 24.02

El propósito de los árboles de regresión es apoyar a la generación de las superficies continuas

(mapas) de cada uno de las variables dasométricas. Estos árboles se presentan en forma

grafica, lo cual permite entender mejor cuales fueron los criterios usados en la clasificación de

cada píxel. La Figura 4 presenta un ejemplo de uno de los árboles de regresión generados.

Figura 4. Representación grafica del árbol de regresión usado para la estimación de la

variable existencias (m3/ha).

Implementación de los árboles de regresión


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El paso final en esta fase es la obtención de la representación grafica de los resultados de los modelos de regresión (árboles). Esto se hace a través de un sistema de información geográfica, a través del cual se puede manipular la información resultante. Es decir clasificar u ordenar los resultados, de tal forma que el producto grafico obtenido sea de fácil interpretación por el lector. Con esto se generan los mapas temáticos correspondientes, los cuales están bajo el formato “raster”. Con lo que cada cuadricula (celda) tiene un valor especifico de las variables dasométricas en cuestión. La Figura 5 muestra el resultado de la implementación del árbol de regresión para la estimación de existencias en la Región Chocachi. Observándose que en la mayor parte se estiman existencias superiores a los 15 m3 por hectárea.

4. PROCESO DE EXTRAPOLACION

4.1. Preparación de las variables auxiliares Con base a los modelos generados para la región base (R. Chocahi), se prepararon los mapas de las variables auxiliares, que mejor estimaron cada una de las variables dasométricas, para la región a extrapolar (R. Nopalera). Un ejemplo de estas variables se presenta en la Figura 6, que corresponde a la banda 3 de la imagen Landsat TM.

Figura 5. Mapa de existencias generado a partir de un árbol de regresión para la Región

Chocachi.


P á g i n a | 69

Figura 6. Banda 3 de una imagen de satélite usada como variable auxiliar en la Región

Nopalera.

4.2 Aplicación del árbol de regresión base Considerando que se uso, como base, el árbol de regresión generado para la Región Chocachi, se prepararon las capas raster que correspondían a cada una de las variables auxiliares, Esto de hizo para cada una de las variables dasométricas a estimar (densidad, posibilidad de aprovechamiento (m3/ha/año) y diámetro de copa). El resultado de la implementación del árbol de regresión se muestra en la Figura 7. Donde, al contrario que en el caso de la Región Chicachi, se tiene poca superficie con existencias arriba de los 15 m3. Prevaleciendo más bien arbolado con existencias menores a los 12 m3. De esta forma se puede señalar que el árbol de regresión usado no predispone las tendencias los resultados. Ya que fue posible definir la dominancia en superficie de existencias menores en el caso de la Región Nopalera. Esto es posible debido a que la implementación del árbol de regresión se hace a nivel de pixel. Por lo que cada pixel es clasificado en forma independiente.

Figura 7. Mapa de existencias de la Región Nopalera, generado a partir de un árbol de

regresión de la Región Chocachi. 4.3. Validación


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Aprovechando la información del estudio que se hizo para desarrollar el programa de manejo forestal de la Región Nopalera, se compararon los resultados obtenidos de la extrapolación, con los obtenidos en terreno. El estudio para el programa se baso en un inventario de 202 sitios. La información recabada se estimo a nivel de hectárea, con el fin de hacerlo comparable con las estimaciones definidas con la extrapolación. Con base a esto se hicieron algunos análisis de correlación para ver cuál fue el grado de ajuste de los valores extrapolados con los valores estimados con datos de terreno. La Figura 8 muestra un ejemplo en referencia a las existencias. Donde se aprecia una tendencia definida, aunque en los valores bajos existe cierta dispersión que propicia una baja correlación (R2= 0.3483). Esta correlación se ajusta a la siguiente fórmula: Y= 0.0668 X + 14.334 (1) Donde: Y= existencias estimadas (m3/ha) en Región Nopalera X= existencias extrapoladas (m3/ha) con árbol de regresión de la Región Chocachi. 4.3. Factor de ajuste Como se observa en la Figura 8, la correlación entre los valores extrapolados (CHOCACHI) y los valores de terreno de la Región Nopalera, no presenta una relación 1 a 1. Esto implica que las estimaciones por extrapolación más bien subestimaron los valores obtenidos en terreno. No obstante, con base a la ecuación de correlacion fue posible establece un factor de corrección. El cual fue de 2.4. De esta forma, las estimaciones de existencias por extrapolación fueron multiplicados 2.4 veces, con lo que se obtuvieron tablas de referencia (Tabla 2). Este proceso se siguió con los otros parámetros dasométricos extrapolados (densidad y diámetro de copa).

Figura 8. Relación entre las estimaciones con el árbol de regresión (CHOCACHI) y

valores obtenidos en el terreno (NOPALERA)

RODAL ha E D C

37 4.93 6.17 10.55 2.82

148 11.22 1.88 8.04 1.23

153 27.10 6.51 11.04 2.88

10

15

20

25

30

35

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220

N O P A L E R A

C

H O

C

A

C

H

I

m3/ha

m3/ha


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152 40.10 3.34 9.71 1.93

151 17.25 6.71 10.24 2.86

158 37.02 5.16 10.38 2.35

164 32.64 3.42 10.58 1.57 Tabla 2. Ejemplo de los valores promedio de las variables dasométricas extrapoladas

para la Región Nopalera (E= existencias; D= densidad; C=diámetro de copa).

5. CONCLUSIONES La definición del manejo de recursos forestales requiere necesariamente de contar con información de la cantidad, calidad y distribución de estos recursos. No obstante, la obtención de dicha información resulta en ocasiones muy costosa y/o consume mucho tiempo. Por lo que la implementación de técnicas alternativas, como la que aquí se ilustra, puede ser una opción más factible desde el punto de vista operativo. De esta forma se puede aprovechar la información ya obtenida de regiones donde ya se hizo un plan de manejo. Además, sería de gran ayuda el poder hacer estimaciones extrapoladas en áreas de difícil acceso. Esto permitiría definir la factibilidad económica de invertir en dicha región, sin tener que hacer la inversión que implicaría un inventario en terreno. Sin embargo, para el uso de técnicas de extrapolación debe garantizarse que por lo menos se obtenga la misma precisión que con el uso de estrategias tradicionales. Pare esto es importante considerar que debe asegurarse el grado de similitud entre las condiciones de un región base, y la región a extrapolar.

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9.- REMOTE SENSING CENTER AT A UNIVERSITY FOR REAL-TIME ACQUISITION OF HIGH RESOLUTION OPTICAL AND RADAR IMAGERY

Vladimir Gershenzona, Olga Gershenzonb, Marina Sergeevac, Vitaly Ippolitovd

aGeneral Director, R&D Center ScanEx, Moscow, Russia bVice-president, R&D Center ScanEx, Moscow, Russia

cDeputy General Director, R&D Center ScanEx, Moscow, Russia dHead of Department, R&D Center ScanEx ,Moscow, Russia

The task of increasing the economic competitiveness of any country is not possible without

reinforcing the role of the higher professional education. Today, the traditional education, as

an access to learning, can not keep up with the current requirements of science and industry.

Russian company R&D Center SCANEX proves on a practice that setting up Remote Sensing

Centers allowing real-time imagery acquisition from Earth observing satellites within the

structure of Universities is one of the solutions of the above mentioned problems. This will

provide the proper environment for innovative education, to deliver the efficient training for

scientific and academic and teaching personnel, secure the role of the young professionals in

science, education and hi-tech, and maintain the continuity of generations in science and

education. SCANEX has delivered the land based UniScan™ centers to over 20 higher

education institutions in Russia, Kazakhstan, and Spain. These stations serve as the basis for

Earth monitoring from space centers providing the training and advanced training to produce

the specialists having the state-of-the-art knowledge in Earth Remote Sensing and GIS, as well

as the land-use monitoring and geo-data service for the economic operators in such diverse

areas as the nature resource management, agriculture, land property management, etc.

Since year 2009 satellite imagery service to Universities has extended worldwide outside the

Russian territory, providing EROS A satellite imagery at 1.8 m resolution, IRS-1D imagery at

5.8 and 23 m, SPOT 4 satellite imagery at 10 and 20 m resolution, and SAR RADARSAT-1

imagery with resolution ranging from 100 m to 8 m. Based on the Agreement between

SCANEX and the satellites Operators, and on unique flexible financial terms, the international

universities can purchase the universal compact UniScan™ stations including telemetry for the

first year of operation.

Creation of state-of-the-art remote sensing centers at universities will lead to a new quality

level for education and scientific studies and will enable to make education system in such

innovation institutions open to modern research work and economy.

Keywords: Earth remote sensing, space monitoring centers, UniScan™ ground station, geo-

portal


P á g i n a | 73

Introduction

The task of increasing the economic competitiveness of any country is not possible without

reinforcing the role of the higher professional education, attracting youths to deliberate

choice of future profession. Today, the traditional education, as an access to learning, can not

keep up with the current requirements of science and industry.

Such an index as the education quality comes along with education results, currently

most often referred to as “competence”. Innovation of education should be more competence-

oriented than passing of knowledge that always gets out of date. Following this pattern

knowledge can be acquired on an individual bases. Such kind of education should be more

connected to practice than the traditional one.

Reducing competitiveness of traditional education institutions, as well as insufficient

science and production integration indicate that new types of higher education institutions

should be established. Nowadays, often traditional education as the system of gaining

knowledge lags behind the actual current requirements of contemporary science and

production.

Solution from SCANEX

One of the solutions to resolve these problems can be the introduction of Remote

Sensing Centers for Earth observation from Space for territories changes monitoring as

research and development links in the chain of universities. This will allow the students to

master practical skills having an ultra-modern laboratory base.

Traditionally remote sensing centers at universities are equipped with ground

stations enabling to receive free data, such as worldwide known AVHRR from NOAA satellites

series with resolution of 1,100 m and MODIS from Terra and Aqua satellites with 250, 500

and 1,000 m resolution. Important positive peculiarity of these data in that there are many

open and free software tools and many of them can be found in Internet. This opens a wide

field for students and researchers to change of knowledge, ideas and new developments

investigating AVHRR and MODIS data for global changes on vast territories. But low

resolution of these data makes considerable restrictions for their practical applications for

more precision changes of local areas of the Earth.

At the same time one who wishes to receive data with middle and high resolution

faces with such problems as high price for ground station and expensive telemetry fee.

Usually only national large remote sensing centers have a possibility to receive data with

middle and high resolution, both optical and radar. However, it was a dream for universities...

Since 2009 SCANEX provides the possibility of equipping universities all over the

world with technologies for receiving Earth remote sensing data of high resolution (up to 1.8

m) in real time. Participants of the world educational community can purchase the universal

UniScan™ ground station for receiving Earth observing data already completed with licenses


P á g i n a | 74

for the right to receive 100 scenes of EROS A, 600 minutes of IRS-1D, unlimited access to SPOT

4 images and 50 scenes of RADARSAT-1 for the first year of operation. Initial inclusion of the

license in the functionality of UniScan™ ground station (pursuant to agreements with the

Operators of respective Earth remote sensing missions) leads to significant cost reduction of

receiving station and space imagery for universities. As a result the world universities will be

able to effectively utilize the state-of-the-art space technologies in their educational process

and scientific research by working with up-to-date satellite data received at their own stations

with the footprint of up to 2.5 thousand kilometers in radius.

Experience and technology To date, there are over 20 Remote Sensing Centers/Laboratories operating on

UniScan™ ground stations deployed at the leading universities in Russia, Kazakhstan and

Spain. In the most cases they receive MODIS data. But among them 7 UniScan™ ground

stations in universities of Russia are equipped not only for MODIS data, but also for other

satellites (SPOT 4, IRS-P5, IRS-P6, EROS A/B, RADARSAT-1) thanks to flexible licensing policy

implemented in the Russian Federation.

Based on SCANEX technology Remote Sensing Centers have already been operating

with an excellent track record in such Russian Universities as Altay State University, Belgorod

State University, Ufa State Aviation Technical University, Tyumen State University, Moscow

State Technical University n.a. N.E. Bauman.

Samara Space Geoinformation Center has been operating in Samara State Aerospace

University since December 2006, and is currently the best equipped Earth Remote Sensing

Center in Russia and CIS countries, not only among the educational facilities, but also the state

and private space monitoring centers.

Earth Remote Sensing Centers have been launched in 2007-2008 as a part of

“Education” National Project in Siberian and Southern Federal Universities.

It has been currently the worldwide practice to set up Remote Sensing Centers at the

higher education entities and other educational organizations. Thus, UniScan™ based

laboratories and centers have been in operation at Kazakhstan-British Technical University of

Republic of Kazakhstan (Almaty) under the auspices of Kazakhstan System Modeling

Research Institute, at Satpayev Kazakhstan Research Science and Technology Institute

(Almaty), at two universities in Spain (Valladolid and Valencia).

The Remote Sensing Centers deliver the real-time training for executive decision making support technology at the regional and municipal levels. The Centers can also provide the commercial service as well, e.g., training at professional development programs, contracted areal monitoring work management in a range of various applications (management of natural resources, agriculture and forestry management, emergency response, mapping updates, cadastral work, etc.) or research and development in various fields of knowledge.


P á g i n a | 75

UniScan™ ground station is intended for receiving and processing information

transmitted from Earth low-orbit satellites via X-band

radio channels with the data rates up to 170 Mbps in

one channel. Such rates correspond to images with a

spatial resolution better than 1 meter. At present the

UniScan™ station provides for reception and

processing of data from Terra, Aqua, IRS-P5, IRS-P6,

CARTOSAT-2, SPOT 4/5, FORMOSAT-2, EROS A, EROS

B and RADARSAT-1/2, ENVISAT-1 satellites.

UniScan™ hardware is universal and

programmable and, in most cases, ground station can

be upgraded for new satellites on the software level.

UniScan™ is completed with software for data

reception, preliminary processing, archiving,

cataloguing and creation of thematic products further

to be imported into various GIS formats and

applications. The most popular among the specialists

in Remote Sensing and GIS are ScanMagic® and ScanEx Image Processor® software

applications with more than 200 licenses throughout Russia and abroad.

Figure 1. UniScan™ ground station at the University of Valencia, Spain.

Remotely sensed data application

Data received from the satellites in real-time are converted into ready-for-further-

analysis products within 0.5-1 hour after being received from space, which indicates a high

operational degree of the process (no data, available via Internet, can be obtained in such a

quick mode).

Remotely sensed data received by Remote Sensing Center of a university will allow

resolving following practical tasks concerning change detection using different types of

remotely sensed data both optical and radar:

- topographic maps updating;

- forest fires early detection and monitoring;

- ice and snow cover condition operational assessment;

- on/off shore oil spills detection within the oil production and transportation areas;

- ships detection in the seas;

- ecological situation of water areas and new seaports, pipelines and oil terminals

construction sites;


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- illegal fishing control;

- license agreements compliance monitoring within the fields of natural resources

development;

- forestry monitoring (logging dynamics, logging status);

- agricultural monitoring for crop rotation rules observation and proper arable lands use;

- illegal construction control;

- monitoring of infrastructure development;

- independent and operational natural disaster damage assessment;

- hydraulic structures condition monitoring;

- creation of up-to-date thematic maps of natural objects condition (vegetation, soil cover,

areas hazard rate, etc.);

- environmental impact assessment of a territory development.

- solution of hydro-meteorological and weather forecast tasks;

- environmental monitoring and others.

Contemporary Remote Sensing Center at a university allows to:

- turn the university into one of the world leading education institutions equipped with

cutting-edge technology and firmware for Earth observation from space (footprint of ground

station is about 12 million square kilometers);

- carry out training and advance training of specialists having skills in remote sensing and GIS,

used for decision-making support;

- monitor territories and submit data in support of decision-making of regions and sub-

regions.

5. Summary

UniScan™ ground station technology developed by ScanEx and implemented for over

20 Remote Sensing Centers/Laboratories at universities enables new unique possibilities to

receive in real-time high resolution optical and radar data on standard personal computer of

users.

Since year 2009 satellite imagery service to Universities has extended worldwide

outside the Russian territory, providing EROS A satellite imagery at 1.8 m resolution, IRS-1D

imagery at 5.8 and 23 m, SPOT 4 satellite imagery at 10 and 20 m resolution, and SAR

RADARSAT-1 imagery with resolution ranging from 100 m to 8 m. Based on the Agreement


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between SCANEX and the satellites Operators, and on unique flexible financial terms, the

international universities can purchase the universal compact UniScan™ stations including

telemetry for the first year of operation. This is the first precedent in the world.

6. Conclusion Creation of state-of-the-art Remote Sensing Centers/Laboratories at universities will

lead to a new quality level for education and scientific studies and will enable users to make

educational system in such innovation institutions open to modern research work and

economy.


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10.- COMBATE A LA POBREZA RURAL MEDIANTE EL DESARROLLO AGROFORESTAL POR MICROCUENCAS. COMUNAS CORDILLERA DE LA COSTA:

VI Y VII REGIONES – CHILE Guillermo Núñez

Ingeniero Forestal,

Erick Bollmann

Licenciado Ciencias Forestales

Natania Núñez

Licenciada Ciencias Forestales

La ponencia se basa en las experiencias alcanzadas en el diseño e implementación de

proyectos de desarrollo comunal iniciados a fines de la década pasada. En la etapa actual se

encuentra en proceso de diseño e implementación proyecto de Sistema de Información

geográfica para la planificación territorial Urbano – rural y desarrollo sostenibles de la

comuna de Lolol en la VI Región, responde a las necesidades generadas por el terremoto del

27 de Febrero 2010. Considerando que la legislación municipal en Chile contempla facultades

de la autoridad comunal en el ordenamiento territorial y la gestión de los recursos naturales.

La comuna de Lolol, al resultar como una de las más afectadas por el terremoto, y requerir la

planificación y acción participativas para gestionar de manera efectiva las labores inmediatas

de reconstrucción, y desarrollo local en el mediano y largo plazo. Se plantea la necesidad de

perfeccionar sus capacidades para atender un tema que está en directa relación con los

riesgos naturales, niveles de pobreza y migración campo-ciudad que afecta a las comunas

rurales en la zona Centro Sur del país.

Un elemento clave para planificar e implementar un ordenamiento y gestión territorial

comunal, requiere del uso datos geoespaciales a escala local, complementado con el uso de

tecnologías modernas (TI) de computación e informática. Permitiendo aplicar el enfoque de

desarrollo local sostenible y participativo, basado en el apoyo a los gobiernos locales y

fomento a la asociatividad por microcuencas o fuentes de agua. Logrando alcanzar metas

efectivas de reducción de la pobreza y la vulnerabilidad de la población frente a riesgos

naturales, con un incremento de la productividad agropecuaria por mejor manejo de los

recursos naturales y el medio ambiente.

En la etapa actual el proyecto se enmarca en el Convenio Abierto de Cooperación para

Implementar Sistemas de Información Territorial para el Desarrollo Sostenible (PDFC), entre

la Asociación Chilena de Municipalidades (ACHM), y el Servicio Aerofotogramétrico (SAF). En

el cual se dispone de una experiencia aplicada y sistematizada con los gobiernos locales, en la

que se ha logrado reducir la pobreza aplicando un enfoque de ordenamiento y gestión

territorial sostenibles, acceso a tecnologías modernas (TI), “planificación – acción”

participativas, seguridad a los medios de vida, con apoyo a la asociatividad comunitaria a nivel

de microcuencas.


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La iniciativa se enmarca en la política del SAF de apoyo a sectores socialmente y condiciones

ambientales frágiles. Para el caso de la Comuna de Lolol se inician estas actividades a partir

del año 1999, en el contexto de apoyo a las comunas rurales con problemas ambientales y

socioeconómicos1. Esta propuesta de acción es consensuada con entidades publicas y

privadas, para luego culminar con un convenio interinstitucional contando con el apoyo de

organismos nacionales e internacionales, y la participación de un grupo creciente de

municipios rurales que forman parte de la Asociación Chilena de Municipalidades2.

Los proyectos del “Plan de Desarrollo Forestal Comunal (PDFC) en comunas rurales pobres”

se han iniciado a fines de la década pasada, en el contexto de las comunas rurales con

problemas ambientales y socioeconómicos3. La propuesta de acción es consensuada con

entidades publicas y privadas, para luego culminar con un convenio interinstitucional4

contando con el apoyo del programa Facility, la FAO, y el compromiso de un grupo creciente

de municipios rurales que forman parte de la Asociación Chilena de Municipalidades5.

El proyecto PDFC se refiere a una experiencia aplicada y sistematizada con los gobiernos

locales, en la que se ha logrado reducir la pobreza aplicando un enfoque de agroforestería

sostenible, acceso a tecnologías modernas (TI), “planificación – acción” participativas,

seguridad a los medios de vida, con apoyo a la asociatividad comunitaria a nivel de

microcuencas.

La sistematización del proyecto piloto efectuado ha permitido identificar y reflexionar sobre

las lecciones aprendidas, el conocimiento acumulado, los errores y éxitos alcanzados con las

herramientas y los mecanismos de fomento aplicados. Luego de lo cual, su aplicación

ampliada en otras comunas rurales ha permitido:

mejorar la acción a desarrollar en los Municipios en los proyectos con familias campesinas

apoyar los proyectos que se formulen en tierras de montaña, en temas de ordenamiento territorial participativo y desarrollo productivo,

fortalecer las estructuras locales para permitir relaciones equilibradas con otros actores económicos (en el mercado local y globalizado).

Foto 1: vista panorámica de predio en zona del proyecto

1 Ver www.pdfc.cl

2 Las comunas de Lolol y Litueche inicialmente, para luego integrar a las comunas de: Navidad, La Estrella,

Marchigue, Pichilemu, Paredones, Chepica, en la VI Región del Libertador Bernardo O´Higgins, y las comunas de Empedrado y Chanco en la VII Región del Maule. En la actualidad se trabaja en la cuenca del río Toltén, IX Región de la Araucanía, en la que existen 11 comunas rurales. 3 Ver www.munitel.cl

5 Las comunas de Lolol y Litueche inicialmente, para luego integrar a las comunas de: Navidad, La Estrella,

Marchigue, Pichilemu, Paredones, Lolol, Chepica, en la VI Región del Libertador Bernardo O´Higgins, y las comunas de Empedrado y Chanco en la VII Región del Maule. En la actualidad se trabaja en la cuenca del río Toltén, IX Región de la Araucanía, en la que existen 11 comunas rurales.

http://www.pdfc.cl/

http://www.munitel.cl/


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Suelos degradados, erosión, baja productividad

En lo grupal, el marco de trabajo comunitario ha permitido detectar la necesidad de adoptar los valores ético - morales de cooperación en los ámbitos técnicos y políticos, integrando los conocimientos tradicionales con los medios modernos de la tecnología, la ciencia con la solidaridad, buscando generar una sinergia de la acción grupal participativa. En la actualidad se encuentra vigente un mecanismo institucional para su ampliación a nivel nacional.


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11.- INVENTARIO NACIONAL DE HUMEDALES DE CHILE

Contreras M.¹, Oyola N.12, Ramírez A2., Figueroa A.3, Novoa F.¹

Centro de Ecología Aplicada (CEA), 2 Global Environment, 3 CONAMA.

Palabras clave: inventario, catastro, humedales, Landsat, hiperespectral.

RESUMEN: El trabajo que se presenta a continuación está enmarcado en el proyecto en

desarrollo “Diseño del Inventario Nacional de Humedales y el Seguimiento Ambiental” de

CONAMA, el cual contempla la identificación de humedales de todo el país, a escala regional, y

el levantamiento de humedales piloto indicadores, a escala local, utilizando técnicas de

análisis de percepción remota y sistemas de información geográfica (SIG). Las imágenes

utilizadas corresponden a imágenes satelitales multiespectrales de la serie Landsat, de

resolución espacial media, e imágenes hiperespectrales aerotransportadas de alta resolución

espectral y espacial.

Introducción

Los humedales son considerados dentro de los ecosistemas más importantes del planeta

(Mitsch & Gosselink, 2000). Éstos comparten una propiedad primordial, el agua, que juega un

rol fundamental en el ecosistema y en la determinación de la estructura y las funciones

ecológicas de éste (SAG, 2006).

Estos ecosistemas sustentan una importante diversidad biológica y, en muchos casos,

constituyen ambientes críticos para especies seriamente amenazadas.

Los humedales son hábitats para numerosas especies y sirven como áreas de refugio a

especies migratorias (Salinas et al., 2002). Además de lo anterior también funcionan como

filtro para los contaminantes. Otro factor a considerar es que los bienes y servicios que éstos

entregan son limitados y que su degradación puede significar reducción, fragmentación y, en

los casos más severos, su pérdida. Si se desea conservar sus múltiples beneficios, como

hábitats únicos y fuente de agua, no se debe sobrepasar el umbral crítico en el uso que

hacemos de ellos.

En Chile, existe una necesidad de enfocar la protección de humedales en una manera

"concertada, adecuada y eficiente" (CONAMA, 2005). Para cumplir con lo anterior, una de las

primeras tareas es localizar espacialmente los humedales del país, para ello se hace

imprescindible el realizar un catastro de los mismos.

Lo anterior está siendo abordado por el proyecto “Diseño del Inventario Nacional de

Humedales y el Seguimiento Ambiental” de CONAMA. El trabajo que se presenta a

continuación se encuentra inmerso dentro de éste proyecto. En el documento se describen los

objetivos, la metodología y el estado de avance en que se encuentra la identificación de los

humedales (cuerpos de agua y vegetación hidrófila) del país, a escala regional, y como se


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realizará el levantamiento de humedales a escala local utilizando el sensoramiento remoto y

los SIG.

Objetivos

General: generar una cobertura digital base para la realización del diseño del inventario

nacional de humedales y seguimiento ambiental utilizando imágenes multiespectrales (escala

nacional) e imágenes hiperespectrales (escala local).

Específicos: i) identificar humedales a escala regional para todo el país utilizando imágenes

de la serie Landsat y ii) identificar humedales indicadores, dentro de la cuenca hidrográfica, a

escala local, con alta resolución espacial y espectral, utilizando imágenes hiperespectrales

aerotransportadas del sensor AISA Eagle.

Metodología

Imágenes Landsat

El programa Landsat existe desde 1972 y es considerado uno de los programas más

fructíferos de teledetección espacial desarrollado hasta el momento. Ha sido utilizado con

éxito en diversos estudios (Villeneuve, 2005), debido a la buena resolución de sus sensores, su

carácter global, lo periódico de la observación que realiza y su gran difusión (Jensen 2007 y

Chuvieco, 2002). Además las características técnicas de las bandas de éste satélite permiten la

discriminación de superficies inundadas y de vegetación.

Hasta febrero de 2009 era necesario pagar por la adquisición de una imagen Landsat.

Actualmente las imágenes Landsat se pueden obtener gratuitamente en la United States

Geological Survey (USGS) y en el “Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais” (INPE) de Brasil.

Lo anterior permite además de obtener las escenas más recientes disponibles de esta serie,

acceso a imágenes de archivo, con una data disponible de más de 30 años, lo que puede ser de

gran utilidad para estudios de líneas de base históricas de humedales y de vegetación.

Adquisición de imágenes

La adquisición de imágenes Landsat para la identificación de los humedales, comenzó con la

revisión de imágenes (1000 aprox.) disponibles en dos bases de datos (USGS e INPE). De estas

se seleccionó 81 escenas, correspondiente a 162 imágenes. Uno de los criterios de selección

fue la selección de dos fechas, invierno y verano para cada escena, esto con el fin de identificar

la máxima expresión espacial del humedal. Además se buscaron imágenes que presentaran

escasa o nula cobertura de nubes y en lo posible de años que no estuvieran influenciados por

los fenómenos del Niño o la Niña. Cabe señalar que no siempre fue posible seleccionar una

imagen que cumpliera todos los criterios de búsqueda.

Procesamiento imágenes

Preproceso

En la etapa de preproceso se realizan las correcciones atmosféricas y geométricas. Para la


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primera de ellas se utiliza el modelo de Chávez, (Chávez, 1975 en Chuvieco, 2002) donde se indica que los cuerpos u objetos de alta absortividad deberían tener valores de nivel digital cero (Chuvieco, 2002), este procedimiento, conocido como Dark Object Subtraction Model (DOSM), necesita datos de la variación solar, de la fecha del año e inclinación del ángulo de elevación del sol, con ellos se puede eliminar el efecto de la niebla sobre la imagen. Esta corrección a contribuido sustancialmente a mejorar la nitidez de la nubosidad en las imágenes de la zona sur del país. En cuanto a la corrección geométrica se ha utilizado el modelo digital de elevación de ASTER, obtenido en Internet. Además, para hacer más precisa esta corrección, se han incorporado puntos de control obtenidos a partir de información vectorial de drenes, a escala 1:50.000, lo que ha permitido comparar las imágenes con la línea de costa, quebradas y ríos principales. Cabe señalar que las imágenes originales, en general, no presentan mayores desplazamientos geométricos, con respecto a la cubierta de drenes y el DEM Aster, lográndose un buen ajuste geométrico. Procesamiento

El procesamiento de las imágenes incluyó la generación de los índices NDVI (Normalized

Difference Vegetation Index) y NDWI (Normalized Difference Water Index), los que ayudan a la

discriminación de cuerpos de agua y vegetación en las imágenes satelitales.

Los índices sirven para mejorar la capacidad de interpretación de los datos, suelen ser

utilizados para optimizar la discriminación entre dos cubiertas con comportamiento reflectivo

muy distinto entre dos bandas (Chuvieco, 2002). Por ejemplo, se puede obtener una nueva

banda dividiendo una banda original por otra. Así se obtiene una banda que actúa como un

índice que podría mejorar la interpretación de algún tipo de cobertura en particular.

El índice NDVI se relaciona con la biomasa o vigor de la vegetación (Jensen, 2000 en Polidorio,

2005). Para su cálculo se utiliza las bandas del rojo e infrarrojo cercano. Áreas de alto vigor

vegetacional poseen una mayor reflectividad en el infrarrojo cercano y una menor

reflectividad en el rojo. El índice se calcula utilizando la siguiente ecuación:

Los valores entregados por esta relación varían entre -1 y 1. Si el valor se acerca a 1 está

indicando una vegetación vigorosa y sana, los valores cercanos a cero se relacionan con suelo

fraccionado a desnudo, valores negativos generalmente corresponden a nubes o cuerpos de

agua. Mediante el empleo de este índice podemos identificar diferentes grados de cobertura

vegetal.

El cálculo del NDWI establece un índice que discrimina cuerpos de agua. Para ello se utilizan

las bandas del verde e infrarrojo cercano (Polidorio et al., 2005). La utilización de este índice

maximiza la reflectividad propia del agua realzando sus características. El índice se calcula

utilizando la siguiente ecuación:


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Los valores del NDWI varían entre -1 y 1, asociando valores positivos para las superficies con

agua o húmedas y cero o negativo para el suelo y la vegetación terrestre.

Identificación y digitalización de los humedales

El procedimiento, para la identificación de los polígonos, consiste en consultar alternadamente -en un SIG- las imágenes de los índices calculados y las imágenes que conforman la escena en falso color convencional. Lo anterior a objeto de poder discriminar cuando nos encontramos en los valles o en los fondos de quebradas, pudiendo verificar la presencia de sombras o de nieve que distorsiona la interpretación. Para la identificación también son útiles los vectores de drenes y cuerpos de agua, que permiten una clara interpretación de la línea de costa, meandros e inicio y termino de cursos de agua.

Imágenes hiperespectrales

El Centro de Ecología Aplicada (CEA) cuenta con el sensor hiperespectral aerotransportado

AISA Eagle Specim Imaging (Figura 1), de alta resolución espacial y espectral, con un rango

que abarca entre 400-970 nm del espectro electromagnético, lo que permite obtener

imágenes de 64, 128, y 256 bandas, lo cual es de gran utilidad para realizar estudios de

monitoreo de vegetación y agua.

Figura 1. Sensor AISA-Eagle

Los sensores hiperespectrales captan información de las características de la superficie

terrestre simultáneamente en cientos de bandas espectrales adyacentes, lo que permite

obtener información espectral continua del objeto teledetectado sin necesidad de recurrir a

protocolos de extrapolación de mediciones puntuales (Paruelo, 2008). Lo anterior amplía el

rango de información para la interpretación de algún tipo de cobertura en particular, ya sea

analizando cada banda separadamente o generando índices por combinación de estas.

Además de poseer ventajas por sobre los sistemas satelitales convencionales en lo referente a


P á g i n a | 85

la resolución espacial y espectral, presenta una ventaja que es crucial en estudios

medioambientales, la resolución temporal. La toma de la escena ya no depende de una orbita

satelital predefinida, sino que al ser aerotransportada en aviones de mediana envergadura, lo

vuelve más versátil pudiendo adaptarse el momento de la adquisición de la imagen a los

requerimientos de estudio o a factores climáticos inconvenientes como la cubierta de nubes.

El análisis espectral de las bandas permite diferenciar y encontrar contrastes que no es

posible identificar en una imagen multiespectral. Esto realza la posibilidad de discriminar la

fracción acuática de la terrestre e identificar hábitat del sistema, como también capturar

características físicas y algunos otros procesos químicos y/o biológicos dependiendo de la

respuesta espectral que generen.

Debido a la alta resolución espacial que se puede obtener con este sensor, la identificación y

delimitación de los cuerpos de agua y formaciones vegetacionales (u otras características del

terreno) alcanzan altos grados de precisión, en cuanto a ubicación y cálculo de superficie.

Generación de índices en imágenes hiperespectrales

Vegetación

Gracias al uso de imágenes hiperespectrales, los índices de vegetación se han potenciado en

cuanto a la identificación de factores que afectan el estado de las plantas. Estos nos permiten

identificar las formaciones vegetacionales y su estado fisiológico con gran precisión. Algunos

de los índices utilizados por el CEA (CEA, 2010) en experiencias previas en vegetación son:

a) Contenido de agua en del dosel, WBI (Water Band Index) a medida que el contenido de

agua aumenta se incrementa la absorción alrededor de los 900 a 970 nm, las bandas límite de

este rango se utilizan para el cálculo del índice.

b) Vigorosidad, NDVI (The Normalized Difference Vegetation Index). Para su cálculo se utiliza

la banda de los 900 nm y la de 679, correspondientes al infrarrojo cercano y el rojo

respectivamente.

c) Eficiencia en cuanto al uso de la luz, PRI (Photochemical Reflectance Index) este índice

mide la sensibilidad a los cambios de pigmentos en el follaje, los que son indicativos de la

actividad fotosintética de la vegetación. Las bandas utilizadas en su cálculo son la 531 y la de

570 nm.

Sistema acuático

El sensor hiperespectral permite realizar estudios de monitoreo de variables acuáticas como turbidez (sólidos suspendidos) y concentración de clorofila a (microalgas) con lo que se obtiene la caracterización del sistema. En la Figura 2 se presenta un ejemplo de la diferenciación de firmas espectrales, que se puede obtener con la imagen hiperespectral, para agua clara y agua con microalgas. Se aprecia que


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en las longitudes de onda de 470, 550, 680 y 705 nm se producen los máximos contrastes entre las variables mencionadas. En experiencias anteriores el CEA (2009) ha utilizado algebra de bandas y análisis de firmas espectrales, para el estudio de sistemas acuáticos. De acuerdo a los índices desarrollados se evidenciaron ciertas longitudes de onda específicas, entorno a 500-600 nm y 800-900 nm, que maximizan el contrates para efectuar una clasificación de la interfaz terrestre-acuática.

Figura 2. Respuesta espectral de agua clara y agua con microalgas (Han, 1997).

Relevamiento y procesamiento de imágenes hiperespectrales para el Inventario El proceso de identificación espacial y generación de la cartografía digital de los humedales a

escala local se hará mediante la toma de una imagen hiperespectral aerotransportada de alta

resolución espacial y espectral. Esto permitirá identificar las superficies de polígonos -de

agua y vegetación- con alta precisión. Además, para caracterizar el sistema, se realizará

levantamiento de información en terreno, tanto para el sistema acuático como para la

vegetación. Los datos obtenidos servirán para la calibración de índices espectrales generados

a partir de la imagen hiperespectral.

Productos y resultados

Como producto, dentro del proyecto, se contempla la generación de: i) cobertura digital de

humedales de todo el país a escala regional y base de datos descriptiva, se contempla cuerpos

de agua y vegetación azonal asociada si se presenta, ii) cobertura digital de humedales

indicadores piloto a escala local, y base de datos con información sobre rasgos bióticos,

abióticos.

Para el primer producto se tiene el 40% de avance a la fecha, lo que se aprecia en la Figura 3.

En tanto que en la cobertura para el nivel local aún no se ha realizado la toma de la imagen

hiperespectral, la que se contempla para mediados de octubre de 2010, según cronograma del

proyecto.


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Figura 3. Cobertura parcial Inventario de Humedales.

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Chile. http://www.sinia.cl/1292/articles-35208_recurso_1.pdf

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hidrográfica.

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Chile.2009

CEA, Uso de imágenes hiperespectrales en el seguimiento de la vegetación sector Laguna

Conchalí. Comuna Los Vilos. 2010.

Chuvieco, E. Teledetección Ambiental. La observación de la tierra desde el espacio. p. 327.

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Ed. Upper Saddle River. Prentice Hall, 592 pp.

Mitsch, W.J. & Gosselink J.G. Wetlands. 2000. John Wiley & Sons, Inc, New York,Third Edition.

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SAG - BIOTA. Estudio de los sistemas vegetacionales azonales hídricos del del valle central y

precordillera del Bío-Bío. 2009.

Oyola, N. Identificación de Humedales del Norte Grande de Chile Utilizando Técnicas Geomáticas en Imágenes Satelitales Landsat. 2009.

Paruelo, J.M. Ecosystems functional characterization by means of remote sensors. Ecosystems

17 (3): 4-22. September 2008.

Polidorio, A. M., Garcia, A.M., Nobuhiro N., Bueno M. 2005. Segmentação de corpos d’água em

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Villeneuve, J. Delineating wetlands using geographic information system and remote sensing

technologies. Thesis for the degree of Master ff Science. Texas A&M University. 2005.


P á g i n a | 89

12.- RADAR DEM GENERATION; ACHIEVEMENTS AND BENEFITS

Parviz Tarikhi

Microwave Remote Sensing Research Core

Mahdasht Satellite Receiving Station, Karaj, Iran

[email protected]

Abstract: InSAR is a radar technique for combining synthetic aperture radar (SAR) single look

complex images to form interferogram and utilizing its phase contribution to land

topography, surface movement and target velocity. In recent years considerable applications

of Interferometric SAR technique are developed. It is an established technique for generating

high quality digital elevation models (DEM) from spaceborne and airborne data, and that it

has advantages over other methods for the generation of large area DEM. InSAR is capable of

producing DEMs with the precision of a couple of ten meters whereas its movement map

results have sub-centimeter precision.

DEMs are used in many applications in the context of earth sciences such as in topographic

mapping, environmental modelling, rainfall-runoff studies, landslide hazard zonation, and

seismic source modelling.

In this paper the experience gained on the subject in course of the continuous research work

since 1994 in the former Iranian Remote Sensing Center and the Iranian Space Agency is given

and the case studies on Izmit quake of August 1999, Bam quake of December 2003 and Haiti

Earthquake of 12 January 2010 using the related single look complex (SLC) images collected

by the European ERS-1&2 and Envisat remote sensing satellites is discussed. Using tandem

images of ERS-1&2 with the temporal baseline of one day and few seconds for the images of

Envisat leads to very good results for DEM generation while the spatial baselines smaller than

40m may not be suitable to this mean since slopes will be under-sampled.

________________________________________ Introduction: Digital Elevation Model (DEM) refers to the process of demonstrating terrain

elevation characteristics in 3-D space, but very often it specifically means the raster or regular

grid of spot heights. DEM is the simplest form of digital representation of topography, while

Digital Surface Model (DSM) describes the visible surface of the Earth (Fig. 1).



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Fig. 1: DEM concept

Radar is a useful tool for land and planetary surface mapping. It is a good mean for obtaining a

general idea of the geological setting of the area before proceeding for field work. Time,

incidence angle, resolutions and coverage area all play important role at the outcome.

InSAR is a sophisticated processing of radar data for combining synthetic aperture radar

(SAR) single look complex (SLC) images to form interferogram and utilizing its phase

contribution to generate DEM, surface deformation and movement maps and target velocity.

The interferogram contains phase difference of two images to which the imaging geometry,

topography, surface displacement, atmospheric change and noise are the contributing factors.

Considerable applications of InSAR have been developed leaving it an established technique

for high-quality DEM generation from spaceborne and airborne data and that it has

advantages over other methods for the large-area DEM generation. It is capable of producing

DEMs with the precision of a couple of ten meters while its movement map results have sub-

centimeter precision over time spans of days to years. Terrestrial use of InSAR for DEM

generation was first reported in 1974. It is used for different means particularly in geo-

hazards like earthquakes, volcanoes, landslides and land subsidence.

Data sources and software

Satellite-based InSAR began in the 1980s using Seasat data, although the technique’s potential

was expanded in the 1990s with launch of ERS-1 (1991), JERS-1 (1992), Radarsat-1 and ERS-2

(1995). They provided the stable well-defined orbits and short baselines necessary for InSAR.

The 11-day NASA STS-99 mission in February 2000 used two SAR antenna with 60-m

separation to collect data for the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). As a successor to

ERS, in 2002 ESA launched the Advanced SAR (ASAR) aboard Envisat. Majority of InSAR

systems has utilized the C-band sensors, but recent missions like ALOS PALSAR and

TerraSAR-X are using L- and X-band. ERS and Radarsat use the frequency of 5.375GHz for

instance. Numerous InSAR processing packages are also used commonly. IMAGINE-InSAR,

EarthView-InSAR, ROI-PAC, DORIS, SAR-e2, Gamma, SARscape, Pulsar, IDIOT and DIAPASON

are common for interferometry and DEM generation.


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DEM generation steps using InSAR

The procedure for producing interferograms involves applied software and needed precision,

but it usually includes some basic steps. InSAR operational steps for DEM generation from

SLC-SAR data are performed in three major stages including data search, processing and

product validation, while data processing stage comprises of five steps of data pre-processing,

co-registration, interferogram generation, phase unwrapping, and geo-coding.

Two coherent SAR images are required to produce an interferogram. The images are first co-

registered for finding the offset and difference in geometry between two amplitude images.

Normally the baselines of 80-300m are suitable for DEM generation. One SAR image is then

re-sampled to match the geometry of the other, meaning each pixel represents the same

ground area in both images. The interferogram is generated by multiplication of the first

image (master) to the complex conjugate of the second image (slave), and the interferometric

phase due to the reference ellipsoid is removed; the process is referred to as flattening.

When produced, the interferogram is filtered using an adaptive power-spectrum filter to

amplify the phase signal. For most quantitative applications the consecutive fringes present in

the interferogram have to be unwrapped, which involves interpolating over the 0-2π phase

jumps to produce a continuous deformation field. At some point, before or after unwrapping,

incoherent areas of the image may be masked out. The final processing stage requires geo-

coding, which involves resampling the interferogram from the acquisition geometry related to

direction of satellite path into the desired geographic projection. By applying phase

information in the interferogram, extraction of DEM with meter accuracy, height change

information, and fine scale temporal change measurements will be possible.

DEM generation methods

DEM is important for surveying and other applications in engineering. Its accuracy is

paramount; for some applications high accuracy does not matter but for some others it does.

Numerous DEM generation techniques with different accuracies for various means are used.

DEMs can be generated through different methods which are classified in three groups that

are DEM generation by (i) geodesic measurements, (ii) photogrammetry and (iii) remote

sensing.

In DEM generation by geodesic measurements, the planimetric coordinates and height values

of each point of the feature are summed point-by-point and using the acquired data the

topographic maps are generated with contour lines. The 1:25000-scale topographic maps are

common example. The method uses contour-grid transfer to turn the vector data from the

maps into digital data. For DEM generation by photogrammetry, the photographs are taken

from an aircraft or spacecraft and evaluated as stereo-pairs and consequently 3-D height

information is obtained.


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DEM generation by remote sensing can be made in some ways, including stereo-pairs, laser

scanning (LIDAR) and InSAR. There are three types of InSAR technique that is single-pass,

double-pass and three-pass (Fig.2). In double-pass InSAR, a single SAR instrument passes over

the same area two times while through the differences between these observations, height

can be extracted. In three-pass interferometry (or DInSAR) the obtained interferogram of a

double-pass InSAR for the commonly tandem image pairs is subtracted from the third image

with wider temporal baseline respective to the two other images. In single-pass InSAR, space-

craft has two SAR instrument aboard which acquire data for same area from different view

angles at the same time. With single-pass, third dimension can be extracted and the phase

difference between the first and second radar imaging instruments give the height value of

the point of interest with some mathematical method. SRTM used the single-pass

interferometry technique in C- and X-band. Earth’s height model generated by InSAR-SRTM

with 90-m horizontal resolution is available while the DEM with 4-to-4.5-m relative accuracy

is also available for restricted areas around the world.

Fig. 2: Differential interferometric SAR data collection scheme

Comparison

InSAR ability to generate topographic and displacement maps in wide applications like

earthquakes, mining, landslide, volcanoes has been proven. Although other facilities like GPS,

total stations, laser altimeters are also used, comparison between InSAR and these tools

reveals its reliability. Laser altimeters can generate high resolution DEM and low resolution

displacement maps in contrary to InSAR with the spatial resolution of 25m. However, most

laser altimeters record narrow swaths. Therefore, for constructing a DEM by laser altimeter,

more overlapping images are required. Displacement map precision obtained by terrestrial

surveying using GPS and total stations is similar or better than InSAR. GPS generally provides

better estimation of horizontal displacement and with permanent benchmarks slow


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deformations is monitored for years without being concerned about surface de-correlation.

The most important advantage of InSAR over GPS and total stations are wide continuous

coverage with no need for fieldwork. Therefore, wide and continuous coverage, high

precision, cost effectiveness and feasibility of recording data in all weather conditions are its

main privileges. However, it is important that the InSAR displacement result is in the line-of-

the-sight direction and to decompose this vector to parallel and normal components the

terrestrial data or extra interferograms with different imaging geometry are required. It is

shown that DEM generated by photogrammetric method is more accurate than the others. It

has approximately 5.5m accuracy for open and 6.5m for forest areas. SRTM X-band DSM is 4m

less accurate for open and 4.5m less accurate for forest areas.

Data availability and atmospheric effects limit using InSAR, however processing of its data is

challenging. For each selected image pair, several processing steps have to be performed. One

of the current challenges is to bring the techniques to a level where DEM generation can be

performed on an operational basis. This is important not only for commercial exploitation of

InSAR data, but also for many government and scientific applications. Multi pass

interferometry is affected by the atmospheric effects. Spatial and temporal changes due to the

20% of relative humidity produce an error of 10cm in deformation. Moreover, for the image

pairs with inappropriate baseline the error introduced to the topographic maps is almost

100m. In topographic mapping this error can be reduced by choosing interferometric pairs

with relatively long baselines, while in the displacement case the solution is to average

independent interferograms.

Why InSAR DEMs are better?

Distinction between SAR imaging and the optical systems are more profound than the ability

of SAR to operate in conditions that would cause optical instruments to fail. There are basic

differences in the physical principles dominating the two approaches. Optical sensors record

the intensity of radiation beamed from the sun and reflected from the features. The intensity

of the detected light characterizes each element of the resulting image or pixel. SAR antenna

illuminates its target with coherent radiation. Since the crests and troughs of the emitted

electromagnetic wave follow a regular sinusoidal pattern, both the intensity and the phase of

returned waves can be measured.

InSAR has some similarities to stereo-optical imaging in that two images of the common area,

viewed from different angles, are appropriately combined to extract the topographic

information. The main difference between interferometry and stereo imaging is the way to

obtain topography from stereo-optical images. Distance information is inherent in SAR data

that enables the automatic generation of topography through interferometry. In other words

DEMs can be generated by SAR interferometry with greater automation and less errors than

optical techniques. Moreover, using DInSAR surface deformations can be measured

accurately.


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Different DEM generation methods of Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection

Radiometer (ASTER) stereoscopy, ERS tandem InSAR, and SRTM-InSAR are used. Both the

ERS-InSAR and SRTM DEMs are free of weather conditions, but ASTER DEM quality may be

affected by cloud coverage in some local areas. InSAR has the potential of providing DEMs

with 1-10cm accuracy, which can be improved to millimeter level by DInSAR. Its

developments are rapid however it is our requirements that say which one is better for use.

Examples of our practical studies and achievements

In course of the years of studies and verifications by our Microwave Remote Sensing Group

good and valuable achievements gained on InSAR technology applications. In this paper the

results and outcomes related to the generation of DEMs using Interferometric SAR are given

as example.

(Image credit: Parviz Tarikhi)

Fig. 3: Satellite view of Bam area with the pre and post quake photos of the Citadel Bam as insets

(I) Advent of the awful earthquake of December 26, 2003 in Bam, Iran has drawn the

attention of the many scientific and humanitarian organizations to study the phenomenon and

its causes and origins as well as its impacts and developments. Fig.3 shows the position of the


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area on a satellite image with the photos of the pre and post quake views of the Citadel Bam as

insets. In Fig.4, the left image is the topo-DInSAR product acquired from the Envisat-ASAR

data of 11 June and 3 December 2003, while the image at right is the topo-DInSAR product of

the 3 December 2003 and 7 January 2004. The team conducted by the author used the data

provided by ESRIN, and the DORIS and IDIOT softwares to generate the products. The middle

image obtained by NASA scientists is the 3-D perspective view of vertical displacement of the

land surface south of Bam during the 3.5 years after the 6.6 earthquake of December 26, 2003

that is derived from analysis of radar images. Blue and magenta tones show where the ground

surface moved downward; yellow and red tones show upward motion (particularly in south

of Bam). Displacements are superimposed on a false-color Landsat Thematic Mapper image

taken on October 1, 1999. In the right image that is obtained from the ASAR data pre and post

earthquake the curl-shape pattern south of Bam is distinguishable where such the torsion is

not visible in the left image that obtained from pre-earthquake data. For the left image the

normal baseline is 476.9 m and parallel baseline is 141.6 m, while for image at right the

normal baseline is 521.9 m and the parallel baseline is 268.3 m. The left image demonstrates

that the related interferogram includes four lobes. Since the displacement in the east is

greater than that in the west, the related lobes are larger. The displacements measured along

the radar line-of-sight direction are 30cm and 16cm at south-east and north-east lobes of the

interferogram, respectively. However, the displacement related to the western part of the area

is about 5cm along the radar line-of-sight direction.


Fig.4: Bam area’s topo DInSAR images and DEM


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Fig.5: InSAR products of Izmit area in western Turkey (II) In Fig.5, the top images at the left and right show the tandem amplitude data of 12 and 13

August 1999 (4 and 5 days pre-quake) of Izmit, Turkey as master and slave images

respectively. The research team conducted by the author used the ERS-1&2 data provided by

ESRIN, and the Earth-view and SAR Toolbox softwares to generate the variety of related

products. The normal baseline for the image pair is 224.2 m and parallel baseline is 91.1 m.

The image at the bottom left is the coherence image while the right image at the bottom

depicts the DEM image where the interferogram is overlaid on it. For each product the

relevant histogram is seen as inset. The similarity of the histograms of master and slave

images is considerable due to the high correlation of the images that is clearly seen in

coherence image. It is important to note that lowest coherence values (darkest values)

correspond both to steep slopes or vegetated areas (especially visible in the lower part of the

image) and to the lakes (image center and left). DEMs generated from the tandem images are

accurate because of the high correlation between master and slave images. Although both the

master and slave images are pre-earthquake data of the 7.8 earthquake of August 17, 1999,

the strain in the disaster area is visible a week before the quake. It could be a useful precursor

for the advent of a disaster like the earthquake in Izmit.


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Fig.6: InSAR products of Haiti area in North America (III) Fig.6 shows a sample of data products in the framework of the research and study work

on Haiti earthquake. On January 12, 2010, Tuesday a huge quake measuring 7.0 rocked the

Caribbean Haiti. It destroyed mainly the capital of Haiti, Port-au-Prince toppling buildings and

causing widespread damage and panic. Using the radar data provided by the European Space

Research Institute (ESRIN) affiliated to the European Space Agency (ESA) since early March

2010 an investigation and research work on the available data was carried out. The data

included 47 single look complex images (SLCI) of the C-band Advanced Synthetic Aperture

Radar (ASAR) image mode system of Envisat satellite in addition to other type of data. The

results sound good and below a sample of DEM generated for the area of study, Nord-Ouest

Department (North-West Province) is seen. The cities of Cap du Mole Saint-Nicolas and Bale-

de-Honne are situated in north-west and south respectively. The products are generated by

combining the Envisat ASAR images taken at the same day of 4 March 2010 with 8 seconds of

time interval and the virtual baseline of 13.23m while the parallel baseline amounts only

2.1cm that is too close and comparable to the radar wavelength of 56mm for Envisat.


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Acknowledgement

The SLC images for both the Izmit, Bam and Haiti areas for our study was generously provided

by the European Space Research Institute (ESRIN) of the European Space Agency (ESA) in

1999, 2004 and 2010 respectively.

Presenter’s CV

Parviz Tarikhi specializes in radar remote sensing since 1994 and heads the Microwave

Remote Sensing Research Core at the Mahdasht Satellite Receiving Station in Karaj, Iran. He

holds a PhD in physics focusing on microwave remote sensing. He has been involved with the

United Nations Committee on the Peaceful Uses of Outer Space (UN-COPUOS) since 2000,

including as Second Vice-Chair and Rapporteur in 2004-06 of the committee bureau. Since

2001 he has co-chaired Action Team number 1 of UNISPACE-III with the mission ‘to develop a

comprehensive worldwide environmental monitoring strategy’. From 2004-07 he led the

Office for Specialized International Cooperation of the Iranian Space Agency. He has made in

the mean time years of research and study on the developments and status of space science

and technology with a particular focus on Iran. For more information please see:

http://parviztarikhi.wordpress.com.



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13.- USE OF REMOTE SENSING AND GIS TECHNIQUES FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF WATER RESOURCES IN HARYANA STATE, INDIA: ISSUES

AND CONCERNS

Dr. B. S. Chaudhary

Associate Professor

Department of Geophysics,

Kurukshetra University, Kurukshetra, Haryana

[email protected]

There is continuously increasing pressure on water resources due to population explosion,

industrialization, urbanization and climatic vagaries. The Remote Sensing (RS) and

Geographical Information System (GIS) techniques can be effectively and efficiently used for

the generation of baseline information for the effective and optimal utilization of water

resources in a sustainable manner. These techniques have an edge over the conventional

methods due to the advantages of synoptic view, repetitive coverage, and multi resolution

satellite data. This helps us in generation water resources information on various scales. The

effective planning for water resources conservation and management at district level can be

made if the data is generated on 1:50,000 scale by using medium resolution satellite images.

Haryana state may be considered as covered by three basins, namely the Yamuna basin, the

Ghaggar basin and internal basin which are parts of Ganges and Indus system. In northern

Haryana, the land area slopes from northeast to southwest, whereas in south, it slopes from

southwest to northeast. This makes almost a latitudinal depression along Sirsa-Fatehabad-

Hisar-Jind-Rohtak-Delhi axis. This saucer shaped physiography of the state is responsible for

many problems related to water resources along this central axis. These are flooding, water

logging, and salinity. The ground water conditions in northern and southern parts of state are

fresh but facing the problem of water level decline due to over exploitation for intensive

agriculture purposes. As a result, at present Haryana have problems of over drafting of fresh

quality water in northern and southern districts and excessive canal irrigation in the areas of

poor/ marginal ground water conditions due to highly water intensive & multiple cropping

systems as a result of green revolution. This is creating the two diverse problems that of

ground water table declining in the northern and southern part whereas the water logging

and salinization in the central portion. This call for integrated study of water resources in the

state for its sustained use.

Looking to the benefits of the RS and GIS technology a number of projects has been taken up

in the state by various organizations. The present paper discusses the preparation of ground

water prospects maps in various parts of Haryana state, India on one side and the initiatives

for artificial recharge of ground water in some other areas. First, Hydrogeomorphological

maps on 1:50,000 scale showing different ground water prospect zones are prepared for

different districts in Haryana State, India. These depict ground water worthy features. This



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information has been supplemented with the available inputs from existing sources about the

depth to water level and ground water quality etc. The other maps such as land use/ land

cover, geomorphology, drainage/ canal network and soils etc have also been consulted for

preparing water resources action plan. The maps thus prepared depict different units for

further ground water prospecting. It is to mention here that some of the Palaeo-channels have

been picked up first time. The surface water resources action plan maps have been prepared

by integrating geomorphology, slope, drainage, soils maps and various sites have been

suggested for site specific water resources conservation measures such check dams/ gully

plugging, earthen dams etc. The information thus developed has been submitted to various

departments involved in the planning and management of natural resources in the state for

further implementation of the activities suggested in different areas.


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14.- DETERMINACIÓN DE ÁREAS PRIORITARIAS PARA LA FISCALIZACIÓN FORESTAL MEDIANTE TECNOLOGÍAS GEOESPACIALES

J. Gutiérrez a, Y. Morales a, C. Mena a*, Y. Ormazábal a

a Centro de Geomática, Universidad de Talca, Avda. Lircay s/n, Talca, Chile -

[email protected], [email protected], [email protected], [email protected]

KEY WORDS: Fiscalización forestal, Sistemas de Información Geográfica, Evaluación

Multicriterio. ABSTRACT: En la actualidad la Corporación Nacional Forestal (CONAF), a través de su Departamento de Administración y Fiscalización Forestal pretende aumentar el grado de cumplimiento de la legislación forestal y ambiental por parte de los propietarios de bosques, generando para ello mecanismos de fiscalización integral. Sin embargo, la administración de los recursos disponibles para esta actividad requiere de un riguroso análisis que permita un uso y gestión adecuada. En este escenario, la integración de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y técnicas de Evaluación Multicriterio (EMC) es una excelente herramienta de apoyo para la toma de decisiones. En la presente investigación se elaboró una base de datos geoespacial mediante SIG, conformada por aquellas variables relevantes en el proceso de fiscalización del recurso forestal, tales como vegetación, tipos forestales, pendientes, caminos, capacidad de uso, hidrografía, distancia a centros urbanos y sitios poblados. Dicha información en conjunto con técnicas de EMC, permitió generar un modelo de capacidad de acogida para cuantificar y ubicar geográficamente las zonas más idóneas para fiscalización forestal.

1. Introducción

La preocupación por el medio ambiente ha ido cobrando relevancia, llegando a ser en la actualidad una variable obligada a considerar en el proceso de toma de decisiones, especialmente en lo referido al cuidado y protección de los bosques. En este marco, según el catastro vegetacional realizado por la Corporación Nacional Forestal (CONAF) y la Corporación Nacional del Medio Ambiente (CONAMA), nuestro país posee una superficie cercana a los 13,5 millones de hectáreas cubiertas por bosque nativo, donde un equivalente 6 millones de hectáreas corresponde a bosques con características productivas (Conaf-Conama, 1999). Junto con el aumento en la actividad económica forestal, surge la necesidad de un estricto y eficiente resguardo, para lo cual es preciso aplicar mecanismos de control que busquen la conservación del patrimonio forestal, mediante el correcto uso de prácticas de manejo y la eficiente detección de actividades inadecuadas que generan un deterioro de los bosques (Oyarzo, 2005). En Chile existe un marco legal que regula la actividad forestal, donde CONAF ha definido áreas prioritarias para ser fiscalizadas, a partir de una serie de variables referenciales, cuyo

* Centro de Geomática, Universidad de Talca, casilla 721, Talca, Chile. Fono: 56-71-201580, Fax: 56-71-201708.






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producto resultante fueron zonas muy extensas de aplicación, dificultando la fiscalización eficiente bajo un concepto integral (Conaf, 2005). En este contexto, el objetivo del presente estudio fue establecer una línea base para la fiscalización forestal, a partir del uso de tecnologías geoinformáticas y la caracterización y análisis, realizados por expertos, de la situación ambiental de zonas cubiertas con bosque nativo y plantaciones en las comunas de Longaví y Parral, Región del Maule, determinando de esta forma áreas prioritarias para una eficiente fiscalización. Mediante el uso de SIG se elaboró una base de datos digital de la zona de estudio, conformada por variables tales como vegetación, tipos forestales, pendientes, caminos, capacidad de uso, hidrografía, distancia a centros urbanos y sitios poblados. A su vez, la utilización EMC, permitió la evaluación de las variables ambientales consideradas, mediante la consulta a expertos relacionados con la temática forestal. Finalmente, se generó un modelo de capacidad de acogida mediante el método de la sumatoria lineal ponderada (SLP), que integró los criterios y alternativas evaluadas por los expertos, estableciendo las zonas prioritarias para fiscalización forestal.

2. Cuerpo

2.1 Zona de estudio

El estudio se realizó en las comunas de Parral y Longaví, ubicadas en la provincia de Linares, Región del Maule, Chile (figura 1). Está localizada en la depresión intermedia correspondiente a una planicie suavemente ondulada, intensamente regada, con condiciones climáticas y de suelo que han favorecido una intensa explotación agrícola. Geográficamente se encuentra entre las coordenadas Universal Transversal de Mercator (UTM) 5.950.000 – 6.030.000 Norte y 220.000 – 320.000 Este, ocupando una superficie de 3.092,4 Km2. De acuerdo al Censo poblacional realizado el año 2002, existe una población total de 37.822 y 28.161 habitantes en las comunas de Parral y Longaví, respectivamente (INE, 2002). Dadas las características climáticas, la zona de estudio presenta temperaturas que oscilan entre los 3°C en invierno y 31°C en la época estival y sus precipitaciones alcanzan en un año normal los 750 mm (Santibáñez y Uribe, 1993). Las clases de suelos predominantes de acuerdo a la clasificación realizada por Ciren-Corfo (1983) son principalmente III (huertos frutales y otros cultivos permanentes), IV (terrenos con cultivos extensivos) y VII (ganadería y forestal). Figura 1: Zona de estudio, comunas de Longaví y Parral, Región del Maule, Chile.


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Respecto al recurso forestal existente en la comunas de Parral, éste se concentra principalmente en el sector de la Cordillera de los Andes y corresponde a bosques adultos (40 a 80 años), dominados por especies del género Nothofagus (Roble y Hualo principalmente), acompañadas por especies tolerantes tales como: Criptocarya alba (Peumo), Persea lingue (Lingue), Aristotelia chilensis (Maqui), Lomatia dentata (Ciruelillo) y Azara serrata (Corcolén). Por otra parte, la comuna de Longaví. Por otra parte, el recurso forestal de la comuna de Longaví corresponde a renovales coetáneos, dominados en su mayoría por las especies pertenecientes al tipo forestal Roble-Hualo, acompañado por especies tales como Raulí (Nothofagus alpina), Olivillo (Aextoxicon punctatum), Lingue (Persea lingue), Avellano (Gevuina avellana), Ciruelillo (Lomatia dentata), entre otras.

2.2 Metodología

El estudio contempla tres fases, la primera corresponde a la recopilación de los datos

cartográficos, análisis de estudios anteriores y la elaboración de la base de datos digital. La

segunda fase incluye las actividades desarrolladas para la evaluación de las variables incluidas

y la consulta al grupo de expertos. La última fase se relaciona con la validación en terreno del

Modelo de Capacidad de Acogida obtenido.

2.3 Fase 1 Recopilación de información base: Se recopiló información del tipo cartográfica, temática y estadística, proveniente del Catastro y Evaluación de los Recursos Vegetacionales Nativos de Chile, Instituto Geográfico Militar de Chile (IGM), Centro de Información de Recursos Naturales (CIREN), Corporación Nacional Forestal (CONAF) y Comisión Nacional del Medioambiente (CONAMA). Determinación de las variables en estudio: las variables utilizadas deben cumplir con el atributo de representatividad espacial, de acuerdo a ello se consideraron las siguientes variables: tipo de vegetación, tipos forestales, pendiente del terreno, distancia a caminos, capacidad de uso del suelo, red hidrográfica, cercanía a centros urbanos (puntos de comercialización de productos forestales madereros). Cabe señalar, que la zona de estudio no presenta superficies resguardadas por el Sistema Nacional de Áreas Silvestres Protegidas por el Estado (SNASPE), motivo por lo cual esta temática no fue considerada. Definición de restricciones asociadas: Corresponden a un cierto tipo de criterio, el cual restringe en forma permanente la disponibilidad del sitio para la evaluación de las alternativas. Gracias a estos tipos de criterios, es posible excluir varias categorías de la capa, producto de la conformación de una cobertura binaria, donde el código 1 representa los sectores aptos para desarrollar la actividad evaluada, y el código 0, la imposibilidad del terreno para dicha acción. En este contexto, se consideraron siguientes restricciones: proximidad a cursos de agua, proximidad a red caminera, ocupación actual de suelos relacionados con áreas urbanas y sectores poblados, ocupación actual de suelos relacionados con cultivos agrícolas. Elaboración de la base de datos digital: Una vez definidas las variables a utilizar en el estudio (incluyendo los factores y limitantes de la modelación), fue factible comenzar con la construcción de la base de datos que se conformó por las coberturas digitales


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georreferenciadas, asociadas a las variables utilizadas en la presente investigación (vegetación, tipos forestales, curvas de nivel, caminos, hidrografía, centros urbanos y sitios poblados). Rasterización de la base de datos digital: El modelo de capacidad de acogida se confeccionó en formato raster, específicamente en el software Idrisi. Cabe señalar que las coberturas digitales disponibles se encontraban en un formato vectorial, motivo por lo cual debieron ser rasterizadas. Para ello, se definió una ventana de rasterización (espacio geográfico de trabajo), el cual estuvo definido por 4339 filas y 5110 columnas para cada cobertura, con un tamaño de pixel de 20 metros. Posteriormente, esto archivos pasaron a formar parte de las coberturas raster con las cuales se construyó el modelo de capacidad de acogida. Definición de las alternativas para cada criterio: Las alternativas están representadas por objetos o unidades espaciales, las cuales representan un sitio individual, constituyendo así el conjunto global de alternativas de selección. A continuación, se exponen las clases temáticas (alternativas de selección) utilizadas en cada criterio: - Tipo de vegetación: Para esta categoría, se consideraron las alternativas de vegetación

existentes en el área de estudio, referidas al recurso forestal bosque nativo, plantaciones forestales y bosques mixtos.

- Tipos forestales: De acuerdo a lo señalado en el Catastro de los Recursos Vegetacionales Nativos de Chile, elaborado por Conaf-Conama (1999), en las comunas de Longaví y Parral se encuentran presentes los siguientes tipos forestales: Roble – Hualo (Nothofagus obliqua, Nothofagus glauca); Roble – Raulí - Coigüe (Nothofagus obliqua, Nothofagus alpina, Nothofagus dombeyi); Coigüe – Raulí – Tepa (Nothofagus dombeyi, Nothofagus alpina, Laurelia philippiana); Ciprés de la Cordillera (Austrocedrus chilensis); Esclerófilo (Quillaja saponaria, Lithraea caustica, Cryptocaria alba, Acacia caven, Maytenus boaria, Prosopis chilensis, Beilschmiedia miersii, Peumus boldus, Kageneckia oblonga, Shinus latifolius); Ñirre (Nothofagus antártica), aunque la presencia de esta especie en la zona de estudio no constituye la conformación de un tipo forestal, cabe señalar que se encuentra presente desde Curicó hasta el Cabo de Hornos (VI a XII regiones).

- Pendientes del Terreno: En la determinación de las pendientes, el proceso involucró la creación de un Modelo Digital del Terreno (MDT), mediante la rasterización de las curvas de nivel y posterior interpolación espacial utilizando la función INTERCON. A partir del MDT generado y una función de superficie se obtuvo una cobertura de pendiente, resultando las siguientes clases temáticas: 0 a 15%, 15 a 30%, 30 a 45% y más de 45% de inclinación. Es importante señalar que la asignación de estos rangos de pendiente, obedece a lo señalado en el Artículo 18º del Reglamento Técnico D.L. 701/1974 (D.S. 259/1980 MINAGRI) (Conaf, 2004), el cual, para efectos de asegurar la regeneración del bosque nativo, reconoce algunos métodos de corta, de acuerdo a la pendiente del terreno.

- Distancia a caminos y/o vías de acceso (para la extracción de productos): Para la obtención de las alternativas asociadas a las distancias a los elementos que componen la cobertura de caminos, se hizo necesaria la aplicación de la función DISTANCE del software Idrisi, la cual permitió obtener un mapa de distancias de los caminos existentes en el zona de estudio. Posteriormente, se reagrupó la cobertura resultando las siguientes clases que


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indican los siguientes rangos de distancias: 0 a 50 m, 50 a 300 m, 300 a 400 m y 400 a 500 m.

- Clases de suelo: Esta variable considera la capacidad de uso del suelo y por ende, su capacidad para acoger actividades productivas y agroeconómicas. Dada sus características, no fue necesario realizar un mayor procesamiento a este tipo de cobertura, puesto que los polígonos vectoriales de suelo que fueron rasterizados, poseen los atributos de las clases de suelos que se encuentran en los mosaicos escala 1:20.000 de CIREN. De esta forma, la cobertura estuvo conformada por las siguientes clases temáticas de suelo: clase I, clase II, clase III, clase IV, clase V, clase VI, clase VII y clase VIII.

- Distancia a cursos de agua (red hidrográfica): Al igual que el procedimiento utilizado para la identificación de las alternativas asociadas a la cobertura de caminos, para esta variable también fue necesario la creación de una cobertura que representara las distancias hacia los elementos que componen la red hidrográfica presente en el área de estudio, considerando las siguientes clases temáticas: 0 a 15 m, 15 a 30 m, 30 a 50 m.

- Distancia a centros de comercialización de productos: Considera la confección de una cobertura que representa las distancias hacia los centros urbanos y agrupaciones pobladas, puesto que aumenta la probabilidad de comercialización de carbón y leña proveniente del bosque nativo, mientras más cercanos se encuentren localizados los centros de acopio de estos productos. Del mismo modo, para el caso de los productos provenientes de las plantaciones forestales, generalmente en dichos núcleos poblacionales se encuentran los centros de procesamientos de la materia prima maderera. De esta forma, la agrupación o reclasificación resultante de las clases temáticas correspondió a los siguientes rangos: 0 a 15 km, 15 a 30 km, 30 a 45 km y más de 45 km. Inclusión de las restricciones: Las restricciones corresponden a capas binarias que representan solo dos valores numéricos posibles, el código 1 que indica aquel lugar candidato para cierta actividad y el valor 0, que representa la anulación total de dicho sector para la actividad evaluada. A continuación se mencionan las restricciones aplicadas y los sectores que fueron considerados como potenciales o restrictivos:

- Presencia de cursos de agua: todos aquellos sectores que forman parte de la cobertura

de hidrología, sectores no susceptibles de ser incluidos en la evaluación, fueron codificados con el valor 0, mientras que los restantes sectores, apropiados para fiscalización forestal, fueron codificados con el valor 1.

- Presencia de red caminera: Para esta situación, todo pixel catalogado como excluyente, indica aquellos sectores con presencia de caminos, motivo por lo cual fue codificada con valor 0. Sin embargo, los pixel codificados con valor 1, representaron todos los sectores susceptibles de ser fiscalizados.

- Ocupación actual de suelos relacionados con áreas urbanas, sectores poblados y cultivos agrícolas: Se delimitó en el modelo de capacidad obtenido, todos aquellos sectores con presencia de cobertura vegetacional, ya que este tipo de superficies presentan potencialidad para la ejecución de actividades de fiscalización forestal. Por otra parte, fue posible la discriminación de todos aquellos sectores no susceptibles de


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fiscalizar, tales como: sitios poblados, áreas urbanas y cultivos agrícolas, codificándolos con valor 0.

Fase 2 Técnicas de Evaluación Multicriterio: La aplicación de estas técnicas requiere que cada variable o factor temático debe ser estructurado como una matriz, en la cual los criterios ocupan las filas y las alternativas propias de cada criterio, ocuparán las columnas (Barredo, 1999). De esta forma, para efectos de la ejecución del presente estudio, se utilizó el Método de las Jerarquías Analíticas (MAJ) propuesto por Saaty (1982). La finalidad del método es comparar la importancia de uno de los factores sobre cada uno de los demás (aij), para posteriormente determinar el eigenvector principal, el cual establece los pesos (Wij); y el eigenvalor, que proporciona una medida cuantitativa de la consistencia de los juicios de valor entre pares de factores. La evaluación de los criterios y alternativas fue realizada por un panel de expertos relacionados con las temáticas de fiscalización forestal y tecnologías geoespaciales. De esta forma, con el objetivo de lograr una opinión más objetiva, se contó con profesionales de las siguientes entidades públicas y privadas: Universidad de Talca, Forestal Celco S.A., Servicio Agrícola y Ganadero (SAG), Corporación Nacional Forestal (CONAF), productor forestal independiente, profesional independiente relacionado con la temática servicios forestales, empresas de servicios ambientales, Comité Nacional Pro Defensa de la Flora y Fauna (CODEFF). La escala utilizada en la comparación de criterios y alternativas, corresponde a una escala continua que oscila entre 1/9 que corresponde a un valor extremadamente menos importante y 9, el cual representa un valor extremadamente más importante. Aplicación del Método Sumatorial Lineal Ponderada (SLP): Obtenidas las matrices evaluadas por los expertos, los pesos de los factores y un satisfactorio valor de consistencia en la asignación de los juicios de valor (Gómez y Barredo, 2005), se optó por la utilización del método de SLP, el cual se encuentra descrito por la ecuación 1:

n

i

ijji eWr1

)*( (1)

Donde: ri: capacidad del terreno para la ubicación de áreas prioritarias para fiscalización, Wj: peso del criterio j, eij: valor normalizado de la alternativa i en el criterio j, n: número de criterios involucrados en la investigación. Esta ecuación fue aplicada a cada factor considerado en la evaluación realizada, obteniendo de esta forma una cobertura que contiene los valores de capacidad de acogida (ri). Valores (ri) más altos, indicaron sectores potencialmente adecuados para la determinación de áreas prioritarias para fiscalización forestal en el área de estudio. Sin embargo, aún resta considerar la exclusión de aquellas zonas limitantes, impuestas en las restricciones del modelamiento. La aplicación de estas restricciones (proximidad a cursos de agua, proximidad a red caminera, ocupación actual de suelos relacionados con áreas urbanas, sectores poblados y ocupación actual de suelos relacionados con cultivos agrícolas), fue realizada a través de un proceso de álgebra de mapas, en donde cada restricción o capa (1/0) fue multiplicada con la cobertura que contiene los valores de capacidad de acogida (ri), extrayendo de esta forma las zonas restrictivas. Fase 3


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Verificación de los resultados: Los resultados obtenidos fueron visitados en terreno, con la finalidad de validar y corregir el modelo obtenido a partir de la aplicación de las Técnicas de Evaluación Multicriterio. Esta validación fue realizada a partir de la inspección aleatoria de algunos puntos pertenecientes a las comunas de Longaví y Parral. Resultados y discusión Como resultado de la aplicación de las Técnicas de Evaluación Multicriterio y la utilización de la Sumatoria Lineal Ponderada como regla de decisión, se obtuvo una capa temática digital denominada modelo de capacidad de acogida para actividades de fiscalización forestal (figura 2), correspondiente a un conglomerado de coberturas donde los píxeles se encuentran codificados con valores que van desde el 0, que representa la menor aptitud del terreno para fiscalización forestal, hasta 100 que representa la mayor aptitud para dicha actividad. Con el fin de ordenar y comprender de mejor forma los resultados obtenidos, los píxeles fueron agrupados en categorías de capacidad de acogida, correspondiendo una superficie de aptitud en cada caso (tabla 1).

Clase Puntaje Aptitud Superficie

(ha)

Superficie

(%)

1 80 –

100 Muy Alta - -

2 60 – 80 Alta 1241,32 1,20

3 40 – 60 Media 39524,44 38,26

4 20 – 40 Baja 30710,28 29,73

5 1 – 20 Muy Baja 23239,52 22,50

6 0 Excluyente 8577,84 8,30

Tabla 1: Categorías, puntaje y superficie considerada para las zonas del Modelo de Capacidad

de Acogida.


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Figura 2: Modelo de capacidad de acogida

Respecto a las superficies alcanzadas de cada categoría, al interior de las Comunas de Longaví

y Parral, no existen sectores con una “Muy Alta Prioridad” para efectuar actividades de

fiscalización forestal; la clase “Alta” cuenta con 1.241 ha, lo que representa un 1,20% del total

de la superficie potencialmente fiscalizable, la clase “Media” cuenta con 39.524 ha, que

corresponden a un 38,26% del total, la clase “Baja” cuenta con 30.710 ha, que corresponden a

un 29,73% del total; la clase “Muy Baja” cuenta con 23.240 ha, que corresponden a 22,50%; y

finalmente la clase “Excluyente” cuenta con alrededor de 8.570 ha, correspondiendo a un

8,3% de suelos con presencia de cultivos agrícolas, sectores urbanos y sitios poblados,

caminos e hidrografía. Estos resultados demuestran que la zona de estudio se encuentra

representada mayoritariamente por sectores con “Media Prioridad” para fiscalización forestal,

ubicados principalmente en la pre-cordillera andina del área de estudio.

CONCLUSIONES La categoría “Muy Alta”, no presenta representación en la distribución del mapa de capacidad

de acogida del territorio. Esto debido a que el territorio evaluado por los expertos no presenta

superficies insertas en el Sistema Nacional de Áreas Silvestres Protegidas por el Estado

(SNASPE). La categoría “Alta” contempla una superficie fragmentada de 1.241,32 ha (1,20%

de la superficie total), considerada prioridad en las comunas de Longaví y Parral para realizar

actividades de fiscalización forestal. Por otra parte, la categoría de prioridad media es la que

presenta un mayor porcentaje de participación en la superficie evaluada (39.524 ha,

equivalente a un 38,26% del total). Dicha superficie se encuentra presente principalmente en

la pre-cordillera andina, puesto que son estos sectores donde se concentra la mayor superficie

de vegetación nativa y exótica.


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Respecto al recurso forestal nativo, los tipos forestales de mayor preocupación en cuanto a su

conservación y preservación, corresponden a la categoría de vulnerabilidad, tal es el caso del

Ciprés de la cordillera. En este marco, cabe señalar que los tipos forestales Esclerófilo y Roble

– Hualo, a pesar de ser los más intervenidos para su aprovechamiento productivo, se

encuentran siendo explotados sustentablemente en la zona de estudio, gracias al trabajo y

presencia permanente en terreno de profesionales de CONAF. En este contexto, existe una

mayor preocupación por manejo y uso sustentable del recurso forestal nativo, debido a que

éste presenta una mayor fragilidad y susceptibilidad ecosistémica. De igual forma, las

plantaciones forestales son foco de fiscalización constante, principalmente en lo referido al

cumplimiento en la obligación de reforestación después de efectuada la cosecha, tal como lo

señala el Art. 22º del D.L. 701/1974.

La integración de técnicas de EMC y SIG constituye una adecuada herramienta para tareas de

asignación – localización de actividades. Sin embargo, debido a la estructuración de la EMC

con panel de expertos, en ocasiones es posible la obtención de resultados con cierto grado de

incertidumbre y subjetividad, debido a que los resultados dependen del conocimiento de los

profesionales y de la opinión que ellos entreguen respecto a la problemática en análisis. En

este sentido, la mantención y actualización de la base de datos geoespacial es relevante para la

obtención de resultados precisos.

Es recomendable para este tipo de estudios, la incorporación de la mayor cantidad de

variables posibles, sin embargo, cuando se aumenta el número de restricciones en el

planteamiento, se produce una reducción de las posibilidades de encontrar un sitio

potencialmente apto, por esta razón, es conveniente solo incluir las restricciones imperativas

y no aumentar en número desmedido su participación en la modelación.

La metodología propuesta, puede ser considerada como un apoyo a los procesos de toma de

decisiones tradicionalmente utilizados para la determinación de áreas para fiscalización

forestal por parte de CONAF, pues además de reducir la superficie en análisis a través de la

aplicación de las restricciones, permite la simulación de diversos escenarios y la obtención de

múltiples resultados dependiendo de los valores que adopten los diversos criterios evaluados

por los profesionales.

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evaluación multicriterio. En: Sistemas de Información Geográfica y Teledetección espacial

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15.- TREES REMOVAL FROM NORMALIZED DIGITAL SURFACE MODEL

Tatiana Sussel Gonçalves Mendes São Paulo State University

Cartographic Sciences Postgraduate Program, Brazil [email protected] Aluir Porfírio Dal Poz

São Paulo State University Department of Cartography, Brazil

[email protected] Abstract: Aboveground objects are easily detected from height data. Buildings and trees can be distinguished using texture information, since these objects have different textural characteristics. This paper aims to detect and remove trees along the streets from height data obtained by Laser Scanning Systems. If the trees are previously removed from original laser height data, street ribbons become more homogeneous and, as such, the subsequent process of urban road network extraction usually becomes less complex. In a normalized Digital Surface Model, which is obtained by subtracting a Digital Terrain Model from the corresponding Digital Surface Model, the streets have height values around zero, while the aboveground objects have height values around their corresponding heights. Based on these characteristics, it is possible to separate the aboveground objects through a histogram thresholding. Trees detection is performed by using a texture filter, which calculates the standard deviation of gray levels, enhancing the most heterogeneous regions. Using a thresholding procedure, the candidates regions corresponding to trees are isolated and then subtracted from the elevated regions, remaining only buildings. The experimental results showed that most trees were successfully detected and removed, mainly large ones, which are just more difficult to handle in urban road network extraction from laser height data. Resumen:Los objetos altos pueden ser fácilmente detectados a partir de los datos de altura. La distinción entre las edificaciones y los árboles se puede realizar con información de textura, ya que estos objetos tienen diferentes características. El objetivo de este trabajo es detectar y eliminar los árboles de las calles a partir de los datos altimétricos obtenidos a través de los Sistemas de Láser Escáner. Si los árboles son previamente suprimidos de los datos altimétricos originales, las calles se tornan más homogéneas y así el posterior proceso de extracción de la malla viaria se hace menos complejo. En un Modelo Digital de Superficies normalizado, que se obtiene a través de la diferencia entre el Modelo Digital de Superficies y el Modelo Digital del Terreno, las calles tienen valores de altura cerca de cero, mientras que los objetos altos tienen valores de altura cerca de sus correspondientes alturas. Con base en estas características, es posible separar los objetos altos a través de una umbralización del histograma. La detección de los árboles se realiza usando un filtro de textura que calcula la desviación estándar de niveles de gris, realzando las regiones más heterogéneas. Utilizando un proceso de umbralización, estas regiones, que supuestamente corresponden a los árboles son aisladas y luego, son sustraídas de las regiones elevadas, quedando sólo las edificaciones. Los resultados experimentales mostraron que la mayoría de los árboles fueron detectados y eliminados con éxito, especialmente los grandes, que causan mayores dificultades en




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la extracción de la malla viaria urbana, a partir de los datos de altura obtenidos a través del láser. Keywords: laser scanner data, normalized Digital Surface Model, feature detection. 1. INTRODUCTION

The interest in using laser scanner data for cartographic feature extraction has emerged due to maturity of the system and the increasing availability of data. Developed methods for individual trees detection in forest environments using a Canopy Height Model (CHM) generated from laser scanner data (Persson et al., 2002; Pitkänen et al., 2004; Yu et al., 2004; Solberg et al., 2006) have produced successfully results not only tree location, but also in measure single tree parameters (height, crown width and even tree species). In urban environments, many methods for the tree detection are related to the building detection or reconstruction. The methods normally begin by extracting the ground surface using a filtering algorithm. After this, the most important task is to distinguish buildings from trees (Matikainen et al., 2007). Even though aboveground objects can be easily detected from height data (e.g. normalized Digital Surface Model - NDSM), the discrimination between buildings and trees can be difficult, if only simple criteria like size or shape of region are considered. Texture information can greatly contribute to distinction between these objects, since they have different textural characteristics (Elberink & Mass, 2000). The authors used anisotropic texture measures in laser scanner data. The difference between the first and last pulse laser scanner data is used in Elberink & Maas (2000) and Alharthy & Bethel (2002). Matikainen et al. (2007) used geometric and textural attributes calculated from first and last pulse laser and color aerial image. Other works used a segmentation process followed by classification (Secord & Zakhor, 2007; Chen & Zakhor, 2009). This paper aims tree detection and removal along the streets from NDSM generated by height data of the Laser Scanner System. The Section 2 describes the proposed methodology for trees detection and removal. The experimental results are shown in Section 3. Some conclusions are present on Section 4.

2. METHODOLOGY Figure 1 shows the flowchart of the proposed methodology. A point cloud data obtained by Laser Scanner Systems is used as input data. From this data, a NDSM is generated. Two steps occur in parallel. A step is aboveground objects detection that results a binary image, representing the elevated objects and ground surface. Other step is trees detection using a texture filter that enhances the most heterogeneous regions. Trees detected are removed from aboveground objects by difference operation, remaining only buildings. To obtain elongated streets ribbons, without occlusions of trees and blocks as homogeneous regions, morphological operators are applied.


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NDSM generation

Trees Removal from Aboveground Objects

Streets ribbons

Trees detection Aboveground objects detection

Point cloud data

Figure 1 – Proposed methodology flowchart.

2.1. NDSM generation

The laser scanner data are initially interpolated to generate a regular grid (DSM) using the nearest neighbor interpolator with resolution of 0.3 meters. From this grid, points representing the ground surface are collected and is generated another grid, the DTM (Digital Terrain Model). For a representation of elevated objects on a flat surface, a NMDS is obtained by difference between the DSM and DTM. The Figure 2 shows the image representing the normalized Digital Surface Model obtained.

Figure 2 - Image representing the normalized Digital Surface Model.

2.2. Aboveground objects detection

In a NDSM, the streets have height values around zero, while the aboveground objects have height values around their corresponding heights, as shown in Figure 2. Based on these characteristics it is possible to separate the aboveground objects through a histogram thresholding, resulting in the binary image, where the aboveground objects are represented in white, while the ground is represented in black.

2.3. Trees detection Regions corresponding to trees are detected based on texture that these objects present in NDSM and are necessary some steps, which are described below:


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Texture filter: Trees are more heterogeneous regions in NMDS and present a texture that differentiates them from buildings (see Figure 2). Using a texture filter know as standard deviation, these heterogeneous regions are enhanced. This filter calculates the standard deviation of gray levels within a rectangular mask, whose dimensions (height and width) are parameters that must be provided. This operation results in a standard deviation-valued image. Histogram thresholding: In a standard deviation image, the edges and trees appear as regions enhanced. Through histogram analysis of this image is possible to choose a threshold value and to isolate such regions applying a histogram thresholding. However, not only trees but also some enhanced building contours are detected. Morphological operators: To eliminate regions of non-tree obtained in previous step, it is assumed that trees usually have circular shape, while other objects have different shapes. Thus, morphological operators of opening and closing are applied using a disk shaped structuring element. The opening operator removes isthmus and islands, if these regions were smaller than structuring element. The closing operator fills gulfs and holes of regions smaller than structuring element.

2.4. Trees removal from aboveground objects Trees removal from aboveground objects is performed by difference operation between the elevated regions previously obtained (Section 2.2) and the trees detected (Section 2.3). Thus, only regions corresponding to buildings remain. Consequently, the regions that represent blocks became irregulars and with holes inside. The goal now is to obtain blocks as homogeneous regions and then, to obtain elongated and homogeneous streets ribbons, without occlusions caused by trees. For this, morphological operators such as dilation and erosion, using a disk shaped structuring element, are applied. The application of morphological operators results in more regular regions, since the dilation operator fills regions smaller than structuring element and the erosion operator clear regions smaller than structuring element.

3. EXPERIMENTAL RESULTS The study area is an urban area of Curitiba, Brazil. It is a residential area characterized by buildings, paved streets and vegetation of different sizes. The laser scanner data for this region were obtained using Optech ALTM system. The experiments were performed using software HALCON 7.1 developed by MVTEC (Machine Vision Technology). The results of application of the methodology are shown superimposed on the NDSM image and are presented below for two patches, as show Figures 3 and 4.


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(a) (b) (c)

(f) (e) (d)

Figure 3 - Results for the image patch 1: (a) NDSM image. (b) Binary image

representing the aboveground objects. (c) Standard deviation image from NDSM. (d) Contours of trees detected. (e) Trees removed from elevated regions. (f) Elongated

and homogeneous street ribbons.

Figure 3 presents the results for the first image patch. Figure 3(a) shows the

NDSM image generated from the point cloud data. Note trees along the streets.

The binary image that represents the aboveground objects detected by histogram

thresholding is shown in Figure 3(b). Figure 3(c) shows the standard deviation

image from NDSM. In this image it is observed that trees and buildings edges are

enhanced. Figure 3(d) shows the contours of trees, which are successfully

detected, although some regions that are not trees are also detected. The

difference between elevated regions and tree regions is shown in Figure 3(e).

Please, note in the background image the trees removed. Figure 3(f) shows the

streets as homogeneous and elongated ribbons, without occlusions of trees. The

holes inside the blocks are filled and street edges become more regular.


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(a) (b) (c)

(f) (d) (e)

Figure 4 - Results for the image patch 2: (a) NDSM image. (b) Binary image

representing the aboveground objects. (c) Standard deviation image from NDSM. (d) Contours of tree detected. (e) Trees removed from elevated regions. (f) Elongated

and homogeneous street ribbons.

Figure 4 presents the results for the second patch. Figure 4(a) shows the NDSM

image generated from the point cloud data. Note in the right side of image a lot of

trees occluding almost completely the street. The aboveground objects detected

by histogram thresholding are shown in Figure 4(b). Figure 4(c) shows the

standard deviation image derived from NDSM, with enhanced trees along the

streets and inside the blocks. The building edges also are enhanced. Figure 4(d)

presents the contours of trees detected, showing that trees are successfully

detected, including those within blocks. The difference between aboveground

regions and tree regions is shown in Figure 4(e), with trees removed shown in the

background image. The streets as homogeneous and elongated ribbons are

presented in Figure 4(f), which also shows that the holes inside de blocks are filled

and street contours become more regular.

4. CONCLUSIONS

This paper presented a methodology for trees detection and removal along the street in NDSM image generated from laser scanner data. The steps of the methodology were described and two experiments were presented. From a visual analysis of the obtained results it is possible to conclude that trees were successfully detected and removed. Moreover, the regularization strategy of block contours produced streets closer to elongated and homogeneous ribbons.


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Thus, a subsequent process of urban road network extraction usually becomes less complex.

Refinements and improvements in the methodology are planned, mainly to

improve block contours. This will require other regularization strategies to make

block contours as straight as possible, filling the gulfs caused by regions without

buildings (e.g. wastelands, backyards, squares and parks) and removed trees.

ACKNOWLEDGEMENTS

This paper is part of a Ph. D. research supported by Brazilian National Agency for Science and Technology (CNPq) which is developed in the Cartographic Sciences Postgraduate Program at UNESP – Universidade Estadual Paulista – Brazil. The authors thank the LACTEC for furnish the data for this research.

REFERENCES Alharthy, A. & Bethel, J., 2002. Heuristic filtering and 3D feature extraction from LiDAR data. In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Austria, Vol. XXXIV, Part 3A, pp. 29-34. Chen, G. & Zakhor, A., 2009. 2D Tree detection in large urban landscapes using aerial LiDAR data. IEEE International Conference on Image Processing 2009, pp. 1693-1696. Elberink, S. O. & Mass, H. G., 2000. The use of anisotropic height textures for the segmentation of airborne laser scanner data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Amsterdam, vol. 33, part B3, pp. 616-623. Matikainen, L., Kaartinen, H. & Hyyppä, J., 2007. Classification tree based building detection from laser scanner and aerial image data. In: ISPRS Workshop on Laser Scanning 2007 and SilviLaser 2007, Finland, pp. 280-287. Persson, Å., Holmgren, J. & Söderman, U., 2002. Detecting and measuring individual trees using an airborne laser scanner. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 68, pp. 925-932. Pitkänen, J., Maltamo, M., Hyyppä, J. & Yu, X., 2004. Adaptive methods for individual tree detection on airborne laser based canopy height model. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 36, pp. 187-191. Secord, J. & Zakhor, A., 2007. Tree Detection in Urban Regions Using Aerial Lidar and Image Data. IEEE Geosciences and Remote Sensing Letters, vol. 4, issue 2, pp. 196-200.


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16.- MAPPING FOREST GAPS USING LIDAR DATA

Rodrigo Pinheiro Ribas, Universidade Federal de Minas Gerais-UFMG, Instituto de Geociências, Departamento de Cartografia. Av. Antônio Carlos, 6627 – Campus Pampulha CEP: 31270-901 –

Belo Horizonte – MG, Brazil, mailto:[email protected]

Marcos Antônio Timbó Elmiro, Universidade Federal de Minas Gerais-UFMG, Instituto de Geociências, Departamento de Cartografia. Av. Antônio Carlos, 6627 – Campus Pampulha CEP:

31270-901 – Belo Horizonte – MG, Brazil, mailto:[email protected]

Summary: The forest gaps naturally formed are essential in the process of forest regeneration, particularly by allowing greater penetration of light inside the canopy. This study presents a methodology for mapping forest gaps in Atlantic Forest using LIDAR data. LIDAR remote sensing has great potential for application in forest studies, because this technique produces a large set of georeferenced points on Earth's surface with height information, in addition, the pulse laser has the ability to penetrate the canopy and create points in the ground beneath the trees. With information from the treetops and the ground beneath the canopy, the vertical and horizontal structure of forest can be analyzed. The techniques of digital image processing can be used to analyze the large volume of data available through the LIDAR. In this study we applied filtering procedures in the spatial domain, segmentation based on region growing and classification on the images generated from the interpolation of points obtained by LIDAR, aiming mapping of forest gaps. We used two algorithms for image classification, Maxlike and Bhattacharya. To evaluate the accuracy of the mapping the Kappa index was generated. The LIDAR data used in the study were acquired using an airborne laserscanner Leica ALS-50 with a frequency of 150 kHz. Resumen: Los claros del bosque forman de manera natural son esenciales en el proceso de regeneración de los bosques, en particular, al permitir una mayor penetración de la luz en el interior del dosel. Este estudio presenta una metodología para el mapeo de los claros forestales en el Bosque Atlántico a partir de datos LIDAR. LIDAR teledetección tiene un gran potencial para su aplicación en estudios forestales, ya que esta técnica produce un gran conjunto de puntos georreferenciados en la superficie de la Tierra con información sobre la altura, además, el láser de pulso tiene la capacidad de penetrar en la bóveda y crear puntos de la tierra debajo de las árboles. Con información de la copa de los árboles y el suelo bajo la copa, la estructura vertical y horizontal de los bosques pueden ser analizados. Las técnicas de procesamiento digital de imágenes se pueden utilizar para analizar el gran volumen de datos disponible a través del LIDAR. En este estudio hemos aplicado los procedimientos de filtrado en el dominio espacial, la segmentación basada en región de cultivo y clasificación de las imágenes generadas a partir de la interpolación de puntos obtenidos por LIDAR, con el objetivo de mapeo de claros del bosque. Se utilizaron dos algoritmos para la clasificación de imágenes, Maxima Verosimilitud y Bhattacharya. Para evaluar la exactitud de los mapas el índice de Kappa fue generado. Los datos LIDAR utilizado en el estudio fueron obtenidas utilizando un aire Laserscanner Leica ALS-50 con una frecuencia de 150 kHz.




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1. INTRODUCTION The LIDAR technology can be used to obtain elevation data with speed and accuracy even in difficult to access land. Equipment with LIDAR technology can be static or dynamic (Dalmolin, 2004). Dynamical systems are installed on airborne platforms, usually small planes or helicopters, and for this reason cited in literature as Airborne Laserscanner (ALS) and it was from this system that obtained the data for this research. ALS are composed of three main components: (1) laserscanner, equipment that emits a pulse laser, (2) the Differential Global Positioning System (dGPS) which is technology that allows the exact definition of the location of the point generated by the laser pulse surface and (3) the Inertial Navigation System (INS) equipment that determines the attitude of the aircraft during flight (Wehr and Lohr, 1999). Basically, the principle of ALS is based on the emission of laser pulses toward the surface, each return of these signs has its measured distance, thus providing information on surface height and together with the positioning provided by dGPS it also has the coordinates X and Y. The equipment with LIDAR technology can emit pulses at rates of over 100 000 pulses per second, creating a cloud of points with information X, Y and Z. From this point cloud processing, products such as Digital Terrain Model (DTM) and Digital Surface Model (DSM) are derived. LIDAR instruments with small footprint with a laser diameter less than 1 meter has the ability to penetrate dense forest canopies and create georeferenced points below these sites allowing the construction of a DTM of the area, this in conjunction with the DSM enables forest studies since data will be available from the top of the trees and the ground below it. Knowing the location and size of forest gaps are required to understanding the dynamics of forest systems, are factors that determine the amount of light received by the clearing, thus identifying places prone to forest succession. The formation of gaps is of fundamental importance in the process of germination and development of species (Alvarez-Buylla and Martinez-Ramos, 1999), ecological succession (Whitmore, 1989), distribution and species richness (Denslow, 1995). The aim of this study is to assess the ability of the LIDAR technology to mapping forest gaps, testing the ability of this remote sensing technique to assist in these types of forest studies. 2. METHODS 2.1. Study area The study was conducted at the Ecological Station of Universidade Federal de Minas Gerais, located on campus Pampulha, in Belo Horizonte, state capital of Minas Gerais, Brazil, taking the seat with UTM coordinates 607,612 E and 7,802,154 N, Zone 23 K. The vegetation of station consists of typical semideciduous forest, a subtype of Atlantic Forest. Was made a cut of about 108 Km2 in an area called the butterfly forest (Figure 1), which is a more advanced stage of regeneration.


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Figure 1. Study area

2.2. LIDAR data Data were acquired using an system Leica ALS-50, with up to 150 kHz frequency, assigned by Enterprise Computing and Information Belo Horizonte (PRODABEL) for purposes of academic research, with parameters described in (Table 1).

Table 1. Parameters of the laser survey

2.3. LIDAR data processing The cloud of points generated by the ALS system available for this study was filtered using software Terrascan. A georeferenced point cloud created by the LIDAR technology as the DSM and from this point cloud filtering program in Terrascan is possible to create the DTM. The Terrascan has a tool (classify - routine - ground) that performs an automatic filtering the point cloud generated by LIDAR. The principle that guides the operation of the tool is the slope (slope of the ground surface in the horizontal plane), and considering the altimetric point cloud measured by LIDAR, the tool (classify - routine - ground) filters the items by drawing a tangent to the surface from a point P. The models created from the processing in Terrascan are produced in vector format of points and arranged irregularly. 2.4. Digital image processing Digital image interpretation and analysis involves the manipulation and interpretation of digital images with the aid of a computer (Lillesand and Kiefer, 2000). Several techniques of digital image processing have been developed for analyzing the large number of remote sensing images currently available for many platforms orbital and ground-based imaging of land surface.

Time of flight 1688,1 m

Frequency profiling 43 Hz

Scanning angle 20o

Point density 0,99 pontos m2


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2.4.1. Creation of digital models The creation of digital models consists of convert models of vector to raster format and layout of the points regularly. For this purpose the vector files were imported into the software ENVI 4.4, which has a module for processing and displaying LIDAR data. The initial procedure for the generation of models is the interpolation of the height values contained in the DSM and DTM for the purpose of creating a two-dimensional array or grid of regular shape in each grid cell or pixel formed by a pair of coordinates (x, y) describe the height of the laser pulse at this point. The interpolation method used was the nearest neighbor, this method was chosen for its characteristic to ensure that the interpolated value is one of the original values, does not generate new values. The resolution of the pixel grid in all models was 1 meter. In the interpolation process were considered the highest elevations contained in the DSM plots demarcated as this information corresponds to the top of the canopy, not including the laser pulses that penetrated the canopy reaching the ground or the trees, and this model is a Digital Crown Model (DCM). In this same logic, the same procedure was performed for the DTM, but using the minimum elevation, minimizing the interference of small obstacles along the ground in the modeling of the terrain. From the regular grids of DTM and DCM, another processing step is to obtain a grid with the heights of trees in the plots studied, namely the establishment Digital Tree Height Model (DTHM) obtained from the subtraction of the DCM - DTM. After obtaining DTHM will be on this model that will provide applications and routines of the algorithms for mapping the forest gaps. 2.4.2. Image enhancement Image enhancement involves techniques for increasing the visual distinctions between features in a scene, with the objective to create new images from the original image data in order to increase the amount of information that can be visually interpreted from the data (Lillesand et al 2008). The Spatial Filtering is an operation that modifies each pixel based on values of neighboring pixels. Low pass filters is a type of spatial filter developed to emphasize low frequency features and deemphasize the high frequency components of an image. To smooth MDAA was applied a gaussian low pass filter in a convolution with a mask of 3 X 3 (Figure 2).

Figure 2. Convolution with 3x3 mask

2.4.3. Segmentation From the computational point of view and a broader determination, segmentation is characterized as a process that seeks to subdivide an image into homogeneous segments, taking as example the gray levels. We conducted a segmentation procedure in a DTHM using the software SPRING 5.1.6, applying the region growing algorithm, making the processing based on the similarity and area thresholds. The similarity is to partition the image into regions similar according to predefined criteria, in this case the gray levels of DTHM that represent the height of the canopy and thus corresponds to the value of the minimum Euclidean distance between the averages of the regions and from the moment that the regions


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are considered similar, they are grouped. The area is the threshold value of minimum area for a region to be individualized, is the minimum number of pixels required for a cluster region of the image. The definition of similarity and area thresholds occurred systematically. Similarity began with value 2 and made up an increment of 2 digital levels up to the value 8. Threshold for the area started with the value 15, performing an increment of 5 pixels for the following tests. 2.4.4. Classification The image classification is a procedure that performs the extraction of information to recognize patterns in images and homogeneous objects and is used in and Remote Sensing to map areas of surface that correspond to topics of interest. For image classification were used unsupervised classification algorithm Bhattacharya and supervised classification Maximum Likelihood (Maxlike) contained in the software SPRING. Bhattacharya's algorithm is an image classifier by region and requires the interaction of the analyst by training. The training uses as samples regions formed in the segmentation procedure. The Maxlike is an image classifier by pixel which considers the weighted average of the distances between the digital levels of classes, using statistical parameters. 3. RESULTS AND DISCUSSION The first step in the process of mapping the forest gaps was the creation of the DCM, DTM and DTHM (Figure 3). The gray scale of the models is distributed according to the variation in height. DTHM in the gray scale allows viewing of the canopy, with the highest levels, the lightest correspond to greater heights in the forest canopy and the darker areas represent lower altitudes or absence of vegetation. The next step was the application of a smoothing filter on the DTHM (Figure 4a), optimizing the segmentation process. The combination of thresholds for the segmentation was 6 for similarity and 25 for area (Figure 4b).

Figure 3. (a) DTM, (b) DCM and (c) DTHM

(a) (b) (c) Figure 4. (a) Image after applying the smoothing filter and (b) Threshold of similarity (6) and

area (25)


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(a) (b) Kappa coefficient was calculated with the results obtained by the two classification methods. The Kappa coefficient obtained by Maxlike was 0.92 and by Bhattacharya was 0.81, considered excellent concordance rates. By analyzing the quantification of mapped classes, it was found that the study area showed 15.13% of forest gaps by Maxlike classifier (Figure 5a) and 20.12% by the Bhattacharya (Figure 5b). In the experiments with the classifiers, it is noted that both tend to confuse the class areas canopy with sub-canopy and also show confusion between the classes forest gap with sub-canopy. It is believed that this confusion is due to the fact that the values of gray levels of pixels of these two classes are very close. The Maxlike classifier identified as forest gaps the areas devoid of vegetation and the Bhattacharya classifier considered as forest gaps the surrounding areas containing low vegetation, thus identifying forest gaps bigger. This same logic can explain what happened between the classes sub-canopy and canopy, where the algorithm Bhattacharya identified areas with more high as sub-canopy, and then more areas were classified as being in this class.


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(a) (b)

Figure 5. (a) Maxlike Algorithm and (b) Bhattacharya 4. CONCLUSIONS The use of LIDAR data combined with the techniques of digital image processing proved to be good tools for mapping forest gaps. The 108 km2 mapped, it was found that between 15-20% of the total area are formed by forest gaps. This information coupled with the location and form of distribution of forest gaps become useful in research studies, preservation and management of these ecosystems. The two classification methods had good results in the mapping of gaps especially the classifier Maxlike. BIBLIOGRAPHY Alvarez-Buylla, E.R., Martínez-ramos, M., 1992. Demography and allometry of Cecropia obtusifolia, a neotropical pioneer tree - an evaluation of the climax pioneer paradigm for tropical rain forest. Journal of Ecology 80:275-290. Dalmolin, Q., Santos, D. R. 2004. Sistema Laserscanner: Conceitos e Princípios de Funcionamento. Curitiba, Editora do Curso de Pós Graduação em Ciências Geodésicas – UFPR. Denslow, J.S. 1995. Disturbance and diversity in tropical rain forests: the density effect. Ecological Application 5:962-968. Lillesand, T.M., Kiefer, R.W. 2000. Remote Sensing and Image Interpretation. 2a Ed. New York. John Wiley& Sons. SPRING: Integrating remote sensing and GIS by object-oriented data modelling. Camara G, Souza RCM, Freitas UM, Garrido J . Computers & Graphics, 20: (3) 395-403, May-Jun 1996. Wehr A., Lohr U. 1999.Airborne Laser Scanning – An Introduction and Overview. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, pp. 68-82.


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17.- LINKING REMOTE SENSING AND SOCIAL DATA FOR THE INVESTIGATION ON DRIVING FACTORS OF LAND USE AND COVER CHANGE (LUCC) IN BRAZILIAN

SOUTH REGION

Marcos Wellausen Dias de Freitas Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, [email protected] João Roberto dos Santos, [email protected]

Summary: In this work we integrated multitemporal (2002-2008) land use and cover classification of Landsat 5 – TM images with census social data and SRTM derived topographic data. The objective of this data integration was the application of linear and spatial regression models for the analysis of LUCC driving factors. The LUCC processes were defined as land cover degradation, land cover regeneration, agricultural expansion, agricultural retraction, forestry expansion and urbanization. The driving factors were represented by 17 social, economical, infrastructural and topographical variables. The methodological procedure was based on the following steps: a) multi-temporal classification of remote sensing data based on object-oriented image analysis; b) data integration in 206 rural census tracts; c) analysis on the spatial autocorrelation of LUCC processes; d) backward stepwise linear regression models (OLS) for a exploratory data analysis; e) Geographically Weighted Regression (GWR) spatial regression models to incorporate the issue of spatial autocorrelation and non-stationarity. The OLS allowed the selection of variables to be used in the GWR models based on significance level (α = 0.05) and presented low to medium adjusted R² (0.17 to 0.35) and AICc (-264 to -500). The GWR presented a best fit compared with OLS (lower AICc values between -541 and -347 and adjusted R² from 0.42 to 0.62). The LUCC processes driving factors analysis revealed a strong interaction among biophysical and social variables highlighting social (population density, dependence ratio, literacy rate and age), economical (income), infrastructural (distance to roads) and topographical (slope and elevation amplitude) factors. Abstract: En este trabajo hemos integrado la clasificación multitemporal (2002-2008) del uso

y de cubierta de la tierra de imágenes Landsat 5–TM con datos del censo social y de datos

topográficos derivados del SRTM. El objetivo de esta integración de datos fue la aplicación de

modelos de regresión lineal y espacial para el análisis de factores de conducción de cambios

de uso y cubierta de la tierra (LUCC). El análisis de los factores de conducción de procesos de

LUCC revelaron una fuerte interacción entre variables biofísicas y sociales destacando

factores sociales (densidad de población, relación de dependencia, tasa de alfabetización y

edad), económicos (ingreso), infraestructurales (distancia a los camiños) y topográficos

(amplitud de elevación y pendiente).

Keywords: Geographically Weighted Regression, Land Use and Cover Change, Remote

Sensing.

1. INTRODUCTION

The land use and cover change dynamics, known as LUCC (Land Use and Cover Change), is

currently one of the main factors of global environmental changes underway since the mid-

20th century (Turner II et al., 2007). LUCC studies are based on the integration of remote

sensing, biophysical and social data for the analysis on the driving factors of landscape



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processes (Geoghegan et al., 1998). In this work was carried out an analysis of variables

related with LUCC in an area of Uruguay River Basin (border of the States of Rio Grande do Sul

and Santa Catarina, Brazil).

The use of spatial regression models incorporating the issue of spatial dependence on LUCC

factors is recent and allows the analysis on the spatial autocorrelation of these processes

(Overmars et al., 2003; Lesschen et al., 2005; Soares-Filho et al., 2008), e.g., the Spatial Lag

Model (SAR) which has been adopted in different knowledge areas and incorporates the

spatial issue globally, based on global spatial autocorrelation methods (Moran's I) and spatial

homogeneity and stationarity assumptions (Anselin, 2002). In this study we used backward

stepwise linear regression models (OLS) for the first exploratory analysis of the variables, and

local spatial regression models (Geographically Weighted Regression - GWR) incorporating

the issue of spatial autocorrelation, heterogeneity and non-stationarity (Fotheringham et al.,

2002) on the driving factors of LUCC processes in the study area with the aggregation unit of

census tract.

2. METHODOLOGY

The study area is composed by 18 municipalities (the main are Lages and Campos Novos, in

Santa Catarina State) on the border of the States of Rio Grande do Sul and Santa Catarina, with

an approximated area of 12,000 km², representing the upper Uruguay River Basin (Alto

Uruguay) which exposes traditional agricultural land uses (soybeans, wheat, corn and others),

livestock farming and forestry.

The land use and cover mapping was based on Landsat-5 TM multitemporal data, scenes

221/79 (12/11/2002 and 03/10/2008), 221/80 (25/09/1999, 03/10/2008) and 222/79

(24/09/1999 and 29/10/2009). The cartographic base was comprised by topographic maps

in 1:100,000 scale, limits of municipalities (total of 17) and rural census tracts (total of 206)

of the 2000 year. Geomorphometric data of TOPODATA Project were used for the

characterization of physical variables (such as Digital Elevation Model and slope). The

softwares used were Definiens Developer (object-oriented images analysis), ArcGIS

(geoprocessing tools), Geoda (exploratory spatial analysis), SAM (GWR) and XLStat (statistical

analysis).

The definition of the dependent variables considered the following land use and cover classes

(FIGURE 1): forest and advanced secondary vegetation, native grasslands, forestry

(reforestation activities), mixed agriculture (small land use extensions with heterogeneous

patterns of pasture, crops and secondary vegetation), large-scale agriculture (extensive

cultures of soy, wheat and others), urban and water.


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FIGURE 1: Land use and cover maps of 2002 (left) and 2008 (right).

Initially, we defined the LUCC processes in the study area based in the land use and cover

conversions between 2002 and 2008 period used as dependent variables (areal proportion of

each census tract) in this work as:

Land cover regeneration: abandoned areas of mixed agriculture converted in advanced secondary vegetation.

Land cover degradation: forest and native grasslands areas converted in agricultural and forestry land uses.

Agricultural retraction: large-scale agriculture and forestry areas that changed to mixed agriculture.

Agricultural expansion: mixed agriculture and forestry converted to large-scale agriculture.

Forestry expansion: agricultural areas converted to forestry activities. Urbanization: all classes that refers to urban occupation including the intra-urban and

peripheral patches.

Then, we defined the following independent social, infrastructural and geomorphometric

variables used in the regression based on others LUCC studies (Alves, 2007):

Income: nominal income (income) and average income (avg_income) by person responsible for home.


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Education: mean of study years by person responsible for home (study_years) and literacy rate (lit_rate).

Population: population density (dem_dens), dependence ratio (dep_ratio), percentage of population lesser than 15 years (<15_years_pop), between 15 and 64 years (15_64_pop), and with more than 64 years (pop+64)

Infrastructure: mean euclidian distance to roads (mean_dist) and standard deviation of the Euclidian distance to roads (std_dist).

Geomorphometric: elevation amplitude (elev_amp), mean elevation (mean_elev), mean slope (mean_slp), median slope (med_slp) and slope standard elevation (slp_std).

With the definition of dependent and independent variables, it was possible to carry out an

exploratory spatial analysis for checking of spatial autocorrelation problems related to the

dependent variables by the method of global Moran's I. The linear regression models (OLS)

were used as an exploratory analysis tool, being generated by the backward stepwise

technique, where a model was created for each dependent variable, with variable selection

based on significance of F-test from the dataset starting with all original and square root

transformed independent variables. From the result of the previous selection, were applied

GWR models that performs individual regressions for each observation (census tract), with

the estimation of individual parameters. This allows us to evaluate how these regressive

parameters behave spatially. The technique used in the models generation was a Gaussian

adaptive kernel with an AIC optimization (minimum of 10% and maximum of 15% of

neighbors). (Rangel et al., 2006)

3. RESULTS AND DISCUSSION

The detection of problems of spatial autocorrelation was performed on all dependent

variables for a first process selection to be used in the spatial regression models. The

neighborhood matrix was defined by the method of contiguity, using the rook criterion, which

considers as neighbors only those census tracts with common borders. Only the process of

urbanization has been dropped because the hypothesis test of spatial autocorrelation did not

show the presence of such spatial problems (Moran's I = 0.0557).

The parameters used in the diagnosis of the linear regression models were: a) the selected

variables, b) measures of model fitting (R²), c) significance of the model (F-statistic), d)

multicolinearity (Condition Number - CN), d) normal residual distribution (Jarque-Bera test),

e) heteroscedasticity or non-constant variance of the residuals (Koenker-Bassett, Breusch-

Pagan and White tests).

Based on the previous OLS model variables selection, we generated GWR models which

demonstrated efficacy in treating problems of spatial autocorrelation (measured by the

Moran's I tests of residuals), permanence of significance levels, higher coefficients of

determination (R²) and improving the fit of the models (measured by lower values of the

Akaike Information Criteria - AICc) (TABLE 1).


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TABLE 1: Results of OLS and GWR regression models, all models were significant (F-statistic

p-value <0.001).

Another result of the GWR models is the census tract mapping of the coefficients of

determination (local R²) and local regressive parameters, with a mask in the sectors where

the significance of the models (p-value) was below 90% (FIGURE 2). This mapping technique

allows a more refined analysis on the spatial regression patterns, with a more precise

identification of where the model was significant and of the positive or negative sense of the

estimated parameters (Mennis, 2006).

LUCC

Process Variables

OLS* GWR*

R² AICc Moran’s I R² AICc Moran’s I

Land Cover

Degradation

pop+64, income,

pop_dens, elev_amp,

median_slp, mean_slp,

slp_std

0.20 -374.109 0.33 0.636 -441.891 0.01

Land cover

regeneration

income, lit_rate,

mean_elev, mean_slp 0.33 -409.001 0.18 0.616 -470.895 -0.004

Agricultural

retraction

pop_dens, elev_amp,

mean_elev,

median_slp, mean_dist

0.35 -264.256 0.28 0.673 -347.653 0.01

Forestry

expansion

pop+64, pop_dens,

mean_elev 0.18 -497.957 0.36 0.474 -541.358 0.15

Agricultural

expansion

dep_ratio ,

avg_income, pop_dens,

median_slp, std_dist

0.27 -309.394 0.23 0.514 -327.165 0.18


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FIGURE 2: Mapping of regressive parameters (A) and the local coefficient of determination

(R²).

4. CONCLUSION

The integrated use of linear regression (OLS) and local spatial regression (GWR) models

based in remote sensing and social data allowed an exploratory analysis of factors affecting

the processes of land use and cover change. The main potential of GWR models is related to

local generation of coefficients of determination and significance levels for each aggregation

unit, which allows a better interpretation of the relationships between variables and a better

definition of spatial regimes to be used in later LUCC modeling stages. This exploratory spatial

analysis revealed a large interaction between the physical, ecological and social LUCC driving

factors in all models, emphasizing social (population density, dependency ratio, literacy rate,

age and income), infrastructural (distance to roads) and topographic (slope and elevation

amplitude) variables.


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18.- ASSESSMENT OF THE MULTIPLE ENDMEMBER SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS (MESMA) MODEL APPLIED TO THE HYPERION/EO-1

HYPERSPECTRAL DATA OF THE COASTAL PLAIN OF RIO GRANDE DO SUL, BRAZIL

R. M. Linn a, S. B. A. Rolim a,*, L. S. Galvão b a Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia, Universidade

Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brazil – (rodrigo.linn, silvia.rolim)@ufrgs.br

b Divisão de Sensoriamento Remoto, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, Brazil - [email protected]

KEY WORDS: Hyperspectral Remote Sensing, Image Processing, Spectral Library,

Classification, Endmembers

ABSTRACT: The objective of this work was to evaluate the potential use of the Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) when applied to EO-1 Hyperion hyperspectral data to discriminate land covers in the southern state of Rio Grande do Sul, Brazil. The methodology involved: (a) pre-processing and atmospheric correction of Hyperion data; (b) sequential use of the Minimum Noise Fraction (MNF), Pixel Purity Index (PPI) and n-Dimensional Visualizer techniques in the 454-2334 nm range for the initial selection of a general group of endmember candidates (first spectral library) and of another group of pixels to be used for model validation; (c) use of the Visualization and Image Processing for Environmental Research Tools (VIPER Tools) to perform the final selection of end members based on the first spectral library and to obtain MESMA models; and (d) evaluation of resultant fraction images and root mean square error (RMSE) values to determine the optimal number of components of the MESMA model. Results showed that a four-endmember MESMA model (soil = dunes and dry fields; green vegetation = pinus, eucalyptus and grasslands; water = without sediments, with sediments, and with chlorophyll; and shade) adequately described the diversity of the scene components, including that of materials within the same class (e.g., pinus and eucalyptus) and produced the largest fractions and the lowest RMSE values on a per-pixel basis. Results demonstrated the potential use of the MESMA with EO-1 Hyperion hyperspectral data to discriminate land covers in the coastal plains of Rio Grande do Sul, even considering the low signal-to-noise ratio of the instrument, especially in the shortwave infrared range. 1. INTRODUCTION Numerous techniques for the classification of orbital imageshave been used in the extraction of land surface data (land covers and land use, for instance). Multispectral sensors such as the Enhanced Thematic Mapper (ETM+, Landsat 7) with 8 spectral bands are generally used in such studies. However, these sensors do not allow for a more detailed study of the spectral behavior of the targets. On November 21st, 2000, the Hyperion sensor was launched aboard the National Aeronautics and Space Administration’s (NASA) Earth Observing-1 satellite (EO-1), becoming the first hyperspectral sensor to operate from the Earth’s orbit. With 242 spectral bands laid out between 0.4 and 2.5 μm, the sensor enables the extraction of a practically seamless detailed reflectance spectrum for each scene element (pixel) in the image (Goodenough et al., 2002; Galvão et al., 2005).



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On the other hand, the spectral response of a pixel is, in fact, the integrated sum of the spectral response of the scene components as registered in the field of view of the sensor (Instantaneous Field of View - IFOV) such as those of the soil, vegetation, water and of the shade projected on the land, as well as atmospheric contributions Shimabukuro and Smith, 1991). In order to identify the ratio of the different materials that comprise a pixel, one can use models which decompose the pixel into its pure components or endmembers. The Spectral Mixture Analysis (SMA) (Smith et al., 1985) is a digital imageprocessing tool that can separate the relative ratio of each material within a pixel by using a set of pure components of the image (Pereira et al., 1998). Nevertheless, the SMA fails in that it considers all pixels to be a mixture of a single initial set of endmembers, thereby possibly allowing a pixel to be modeled by endmembers which might not actually be present therein. In order to correct such error, the Multiple Endmember SpectralMixture Analysis model (MESMA) (Roberts et al. 1998a) was proposed as it allows the number and type of endmembers, as well as their prevalence, to vary from pixel to pixel and establishes the best-fit mixture model for each pixel individually. In this context, the objective of this research was to assess the potential of the data deriving from the Hyperion orbital sensor and from the MESMA model for the discrimination of land cover classes in the Coastal Plains of Rio Grande do Sul. 2. MATERIAL AND METHODS This study used an EO-1 Hyperion stock image, level L1R (USGS), which was acquired on May 2nd, 2004 and depicts the northern area of the Coastal Plains of Rio Grande do Sul (Figure 1).


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In order to identify the type of materials present in the scene and characterize land cover classes and subclasses, two ground truth measurements took place in 2007. The stages of the preprocessing of Hyperion data involved: correction of anomalous pixels (stripes) by interpolation; exclusion of the bands which had no data of the L1R product and which were positioned around the atmospheric absorption bands (1,400 nm and 1,900 nm); onversion of data into surface reflectance values through the use of a radiative transfer model based on the MODTRAN-4; and image georeferral using a GeoCover image of the study area as the reference. The Minimum Noise Fraction (MNF), the Pixel Purity Index (PPI) and the n-Dimensional viewer processing sequence was applied over the 143 bands selected from the 454 to 2334 nm interval in order to compose the first spectral library and generate a group of samples for the validation of the results obtained by MESMA. For the selection of the most representative spectra of the first spectral library, the following metrics were used: EAR (Endmember Average RMSE), MASA (Minimum Average Spectral Angle) and CoB (Count Based Endmember Selection), all included in the VIPER (Visualization and Image Processing for Environmental Research) Tools program (Roberts et al., 2007). The spectra that had the best performance in each metric were selected to generate the second spectral library. From this second spectral library, the two, three and four endmember MESMA models were applied to the Hyperion data using the “Run SMA/MESMA” module of VIPER Tools. Restriction parameters required by the program regarding the type of shade (photometric or non-photometric), minimum and


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maximum fractions of the non-shade component, maximum shade fraction, and maximum RMSE allowed are all shown on Table 1. Shade Photometric Minimum Allowable Fraction -6% Maximum Allowable Fraction 106% Maximum Allowable Shade Fraction 80% Maximum Allowable RMSE 0,025 Residual Threshold 0,025 Number of Contiguous Bands 7 Table 1. Parameters used in the “Run SMA/MESMA” module of the VIPER Tools for the application of the MESMA models. In order to generate the fraction image for each subclass represented in this study as well as a classified image, a MatLab routine was developed, in which the subclass with the greatest ratio was attributed to the pixel. The accuracy assessment was obtained in relation to the “pure” pixel demixing (Validation Sample) resulting from the PPI process. Thus, the fractions produced by each model for each subclass were compared in relation to the RMSE produced so as to assess the performance of the MESMA mixing models. 3. RESULTS AND DISCUSSION 3.1. Components of the Scene Lacustrine wetlands are the most present elements in the study area (Figure 2), accounting for approximately 50% of it. Basically, three distinct shades of water were identified and labeled in this study as follows: water with sediments, water without sediments and water with chlorophyll. Current land use is dominated by rice crops and pinus and eucalyptus plantations in small and mid-sized properties. The open field areas are composed of low vegetation, namely grasslands, identified by the bright green shades located among the lacustrine wetlands spread across the image. The dry field areas are characterized by disperse dry vegetation made up of dry pinus branches and rice straw. Finally, a small lot of the urban area of Tramandaí can be seen between the Lagoa das Custódias and Lagoa do Armazém.


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3.2. First Spectral Library and Validation Sample In total, 14,101 pixels were selected as endmember candidates by the PPI technique (6.12 % of the imaged area), applied over the 9 first MNF components. Those pixels occurred especially in portions of the scene of 8 subclasses related to three main classes (water, vegetation and soil): water with sediments, water without sediments and water with chlorophyll (water); pinus, eucalyptus and grasslands (vegetation); and dunes and dry fields (soil). The number of “pure” pixels selected manually from the Hyperion image, with the aid of the n-Dimensional viewer to compose the first spectral library and the validation sample is shown on Table 2.

3.3. Second Spectral Library Using the EAR, MASA and CoB metrics, 23 spectra were selected from the first spectral library. Those endmembers corresponded to the most representative spectra of each subclass, that is, those which presented the lowest RMSE (EAR) and spectral angle and the highest CoB index when modeling the same subclass. The spectra which presented the best performance in each metric (EAR, MASA and CoB) were selected for each subclass. Therefore, each subclass received three representing spectra (endmembers), except the dune subclass, which, due to the low CoB index produced, had its spectrum selected by the EAR and MASA techniques only. 3.4. MESMA spectral mixture models The performance result of the 2, 3 and 4 endmember models generated from the second spectral library (Table 3) can be observed in Figure 3. The 4 endmember models obtained the lowest RMSE and the largest fraction when modeling “pure” pixels in the validation sample.


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Approximately 85% of the Hyperion image was modeled by the 4 endmember MESMA, which corresponds to 195,725 pixels (a total of 230,400 pixels). Most pixels of the water, dry field, pinus, grasslands and eucalyptus subclasses were properly modeled and classified. The dune subclass only had 46.25 % of its sample modeled (Table 5).

The RMSE image indicated that the most significant mistakes were produced by MESMA when modeling grasslands and dunes due to the high spectral variation of those targets. With


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the aid of histograms of the fraction images of each subclass, it was found that most of the pixels of the Water Body Class were modeled with fractions superior to 90%. In the Vegetation Class, the average fractions produced varied between 60% (grasslands) and 90% (pinus and eucalyptus). The Soil Class presented the smallest fraction values, with approximately 50% for the dry field subclass. The dune subclass had a practically linear distribution, with intervals between 20% and 104%. The final classification (Figure 4) obtained from the land vegetation and water fraction images depicts the spatial distribution of the eight subclasses presented in this study. It was observed that some areas that actually corresponded to the cultivation of eucalyptus were erroneously classified as pinus, yet the opposite did not occur. For the water classification, the result seems to be consistent with the normal color image in Figure 2. Nevertheless, in shallow waters (margins), there was a slight confusion between the subclasses Water with Sediments and Water with Chlorophyll, mainly due to the background effect. Similarly to what happened in the validation samples, dune-covered areas were mostly not modeled. The urban area, which was not represented in the mixing models, was partially modeled as dry field (soil).

4. CONCLUSIONS When applied over a Hyperion image and over the validation sample, the 4 endmember MESMA model (soil = dunes and dry field; green vegetation = pinus, eucalyptus and


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grasslands; water = with sediments, without sediments and with chlorophyll; shade) properly described the diversity of the scene components, including that of materials within the same class (e.g.: pinus and eucalyptus). The Fractions produced by the MESMA models when modeling “pure” pixels corresponded to the expected values, mostly reaching fractions above 90% with low RMSE. The results, as a whole, demonstrate the potential of the application of the MESMA model with EO-1 Hyperion sensor hyperspectral data, even considering the low signal-to-noise relationship of the instrument, especially in the SWIR. 5. REFERENCES Galvão, L. S.; Formaggio, A. R.; Tisot, D. A. Discrimination of sugarcane varieties in southeastern Brazil with EO-1 Hyperion data. Remote Sensing of Environment, v. 94, p. 523-534,2005. Goodenough, D.G.; Bhogal, A.S.; Dyk, A.; Hollinger, A.; Mah, Z.; Niemann, K.O.; Pearlman, J.; Chen, H.; Tan, T.; Love, J.; Mcdonald, S. Monitoring forest with Hyperion and ALI. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 2, p. 882-885, 2002. Pereira, J.L.G.; Batista, G.T.; Thales, M.C.; Roberts, D.A. 1998. Proporção de componentes derivadas de imagens Landsat TM para caracterização da cobertura da terra na amazônia. (CDROM). In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto,Santos.CD ROM Anais. Roberts D.A.; Gardner M.; Church R.; Ustin S.; Scheer G.; Green R.O. Mapping chaparral in the Santa Monica Mountainsusing multiple endmember spectral mixture models. Remote Sensing of Environment, v. 65, n. 3, p. 267-279, 1998a. Roberts, D. A.; Halligan, K.; Dennison, P. VIPER Tools User Manual. Versão 1.2. Santa Barbara: University of Califórnia Santa Barbara, 2007 p. 95. Disponível em: <http://www.vipertools.org> accessed: 18 abr. 2007. Shimabukuro, Y.E. & Smith, J.A. The least-squares mixing models to generate fraction images derived from remote sensing multispectral data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 29, n.1, p. 16-20, 1991. Smith, P. S.; Balonek, T. J.; Heckert, P. A.; Elston, R.; Schmidt, G. D. UBVRI field comparison stars for selected active quasars and BL Lacertae objects. Astronomical Journal, v. 90, p. 1184-1187, 1985.


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19.- STATE VARIABLES ESTIMATION AND RIPARIAN VEGETATION SPECIES MAPPING FOR THE NEGRO RIVER, SPAIN, BY HYPERSPECTRAL IMAGING

Peña M.A.*

[email protected]

Cruz P.C.*

[email protected]

Castro B.P.*

[email protected]

*Centro de Estudio de Recursos Naturales Oterra

Resumen: En este trabajo exploramos las capacidades que ofrece la teledetección

hiperespectral aérea para estimar turbidez y profundidad del agua, y para mapear especies de

vegetación ripariana en el río Negro, España. Datos de campo de ambas variables y localidades

representativas de las principales especies arbóreas de vegetación fueron colectadas al mismo

momento de adquirir los datos remotos. Fueron llevadas a cabo correlaciones entre ambos

conjuntos de datos para encontrar el índice de diferencia normalizada (IDN) que mejor

relaciona cada variable de estado. Un clasificador hiperespectral supervisado, entrenado con

datos de campo, fue usado para mapear la distribución de las especies arbóreas. Los

resultados muestran que el mejor seguimiento de los cambios de profundidad del agua se

consigue con un IDN construido con la banda del infrarrojo cercano (IC) de 705,5 nm y la

banda verde del visible de 531,1 nm (r = -0.69). En tanto, el mejor seguimiento de los cambios

de turbidez del agua se consigue con un IDN construido con las bandas IC de 905,34 nm y de

760 o 774,54 nm (r = 0.82). Ambos resultados fueron encontrados consistentes con el acervo

teórico existente. La inspección visual de la imagen de salida entregada por el algoritmo de

clasificación sugiere que la teledetección hiperespectral es alentadora para mapear especies

de vegetación ripariana. A futuro, se espera que la metodología empleada en este trabajo sea

mejorada, de manera de proveer una validación sólida que apoye el uso de esta tecnología en

otros cuerpos de agua del país.

Abstract: In this work we explore the capacities that airborne hyperspectral imaging offers to

estimate water's turbidity and depth, and to map riparian vegetation species in the Negro

river, Spain. Ground-based data of both state variables, and representative locations of the

main tree vegetation species were collected at the same time of the remotely-sensed data

acquisition. Correlations were carried out between both data sets in order to find the

normalized difference index (NDI) that best relates each state variable. A supervised

hyperspectral classifier, trained with field data, was used to map the distribution of the tree

species. Results show that water's depth changes are best tracked by a NDI constructed with

the near infrared (NIR) band at 705.5 nm and a green visible band at 531.1 nm (r = -0.69).

Meanwhile, water's turbidity changes are best tracked by a NDI constructed with the near





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infrared bands at 905.34 nm, and at 760 or 774.54 nm (r = 0.82). Both results were found to

be consistent with the theoretical background. The visual inspection of the output image

rendered by the classification algorithm suggests that hyperspectral imaging is encouraging

for the riparian vegetation species mapping. An improvement of the methodology employed

in this work is expected in the future, in order to provide a solid validation that supports the

use of this technology in other water bodies of the country.

Keywords: hyperspectral imaging, spectral indices, riparian vegetation, water turbidity, water

depth

1. Introduction

Optical hyperspectral remote sensing is a scientific discipline that retrieves information from

an element by detecting and analyzing its radiated energy throughout hundreds of spectral

samplings (from now bands) continuously located in the visible and infrared dimensions of

the electromagnetic spectrum (i.e., optical spectral range). In specific spectral wavelengths of

that range most of the biotic and abiotic elements of the Earth surface produce absorption and

reflection features that allow their physical and chemical characterization. Nevertheless, only

remote sensors with hyperspectral sensitivity can properly measure the wide range of those

signals (Lucas et al., 2004; Borengasser et al., 2008; Goetz, 2009).

Optical remote sensing has largely assisted the study of water resources, mainly by estimating

and predicting water quality parameters such as turbidity, dissolved organic matter and algae

concentration (Govender et al., 1999; Ritchie et al., 2003). In the optical spectral range

sediments and microorganisms contained in a water body produce distinctive signals that can

be isolated by the design of spectral indices, or arithmetic combinations of bands sensitive to

the presence of a biogeochemical compound. The strength of a spectral index relies on its

simple formulation (usually it combines a band sensitive to the compound variations and

another one insensitive to it, that serves as baseline) and its capacity of minimize factors that

may interferes in the measured compound (e.g., solar illumination and sensor viewing

geometry, scattered path radiance, signals from other elements contained within the pixel)

(Treitz and Howarth, 1999; Asner et al., 2003; Liang, 2004; Blackburn, 2007).

The remotely-sensed assessment of state variables of a water body can be drastically

improved by using hyperspectral images with high spatial resolution (i.e., hyperspatial)

acquired from airborne platforms, because they allow to track them with unprecedented

spectral and spatial detail, and throughout specific temporal windows. This work explores the

capacities that this type of images offer for estimating water’s turbidity and depth, as well as

for mapping riparian vegetation species in the Negro river, Zamora district, Spain. The river

forms part of the Duero basin, located at the northwest of the Spanish territory. Their waters

are calm, shallow and very clear. The study area comprises a river transect of about 18 km,

from the Agavanzal reservoir (41º58’ N - 6º12’ W) to the Dornillas locality (42º03’ N - 6º19’

W), approximately. Hyperspectral images were acquired at the same time of field data

collection. Statistical analyses were performed between both data sets in order to find the

empirical spectral indices that best relate the state variables of interest. Thereafter,


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supervised classification procedures were applied on the images in an attempt to map the

vegetation species of interest.

2. Methods

Image acquisition: Hyperspectral images were acquired by an optical imaging

spectroradiometer. Specifically, a Hyspex - VNIR 1600© hyperspectral line scanner was used,

which is sensitive to wavelengths comprised between 400 and 1000 nm of the

electromagnetic spectrum (i.e., visible and near infrared regions). This range is sampled at 3.7

nm intervals, thus providing a spectral resolution of 160 bands. Each band records a dynamic

range of 65,536 voltage levels, which means a radiometric resolution or digitization of 16 bit.

The scanner’s field of view (FOV) is 17°, across which a linear array of 1,600 voltage detectors

(Charge-Coupled Device, CCD) scans the surface with an instantaneous field of view (IFOV) of

0.185 and 0.37 mrad in the across-track and along-track direction, respectively. The

geographic positioning of the scanned lines is achieved by an IMAR - iTrace RTF200© inertial

measurement unit (IMU) or inertial navigation system (INS), that simultaneously reads the

aircraft attitude and tilt, and the geographic coordinates of the swapped terrain, with a

frequency of 0.005 s. Images were acquired from a Cessna - 402 aircraft on October 29, 2009,

between 3 and 4 pm, local hour. The flight was made at a constant speed and altitude above

ground of 296 km/h and 1,200 m, respectively. During the flight atmosphere was stable, sky

was clear and the solar elevation fluctuated from 29 to 28° approximately. For the flight date,

the lowest solar zenith angle of the study area occurs around 1 pm, local hour (≈ 57°).

Therefore, in spite of the flatness of the swapped terrain relief, the acquisition of images out of

the maximum solar elevation contributed to increase the presence of superficial shadows

(particularly those projected by trees).

Image pre-processing: Original digital numbers (DNs) recorded on the image’s pixels were

automatically converted into absolute radiances by using the scanner’s radiometric-

exportation software. Though ideally at-sensor radiances should be converted into apparent

surface reflectances (i.e., the ratio of irradiance to radiance, both free of atmospheric effects),

the image’s atmospheric correction cannot be performed because during the period of this

study the software considered for this purpose (ATCOR©, Atmospheric Correction) was being

tested. Nonetheless, calibrated radiances were considered suitable for the achievement of the

study goals (RSI, 2009; Liang, 2004).

Image’s geometric correction was performed by using PARGE© (Parametric Geocoding)

software, which is specially designed for the correction of airborne hyperspectral imagery.

For its operation, the software requires the aircraft attitude data (i.e., roll, pitch and jaw), the

geographic coordinates of the scanned lines and a digital elevation model (DEM) of the study

area. Spatial resampling of the scenes was made at 0.45 m (i.e., the along-tack pixel

dimension) by using the bilinear interpolation method. Compared with the traditional nearest

neighbour resampling, bilinear interpolation renders an image with a better geometry but at

the expense of altering the original pixel radiometry. This is because the radiometric value

that is assigned to the corrected pixel results from a distance-weighted average of the


P á g i n a | 145

radiance values of their four nearest uncorrected pixels. Nonetheless, this radiometric

smoothness was considered as positive, since contributed to minimize spatial mismatches

that subsequently could arise between field sampled plots and their corresponding image

pixels, as a result of geographic coordinate inaccuracies on each data set. The geographic

coordinates system assigned to the output images was UTM (Universe Transverse of

Mercator), datum WGS84 (World Geodetic System 1984), zone 29, North. Finally, an images'

mosaic was constructed, which subsequently was trimmed according to a distance of 250 m

from the river shoreline with the sense of only submitting to later processing the interest

area.

Field data collection: Field campaign was carried out at the same time of the flight, with the

sense of minimizing the negative effect that any temporal variability in the compounds of the

measured variables may have in the later statistical analysis accomplished between ground-

based data (physical units of the variable) and remotely-sensed data (pixel radiances). The

first task consisted in the identification of tree species within three spatial windows that were

defined at regular intervals along the studied river's transect. The species identified were:

Chopo blanco/Chopo negro (Populos alba/Populus nigra), Aliso (Alnus glutinosa), Encino

(Quercus ilex), Roble (Quercus pyrenaica), and Pino (Pinus pinaster). All these species were

marked as plots on a high spatial resolution cartography of the study area by field personnel.

Afterward, inside each window water turbidity (nephelometric turbidity units, NTU) and

water depth (m) were measured on 23 plots each one, in order to statistically relate these

data with their corresponding pixel radiances. Plots were selected according to an ad-hoc

sampling method and the measurements were accomplished by using a zodiac boat,

preferably moved by oars in order to not disturb the sampled waters. To minimize the

confusion that water depth may introduce in the water turbidity analysis, all the turbidity

plots were sampled on areas with a similar depth. By the same token, water depth was

sampled on areas with similar turbidity. Finally, with the purpose of minimizing spatial

coregister inconsistencies between field sampled plots and their corresponding image pixels,

all the measurements were carried out by considering a plot's support region of about 2 m of

diameter. Geographic coordinates of the field data were collected by a geodetic GPS (Global

Positioning System), set to a positional accuracy below 0.5 m.

Supervised classification: Field sampled plots of the tree species were superimposed on the

image (i.e., trimmed images mosaic) to define training areas corresponding to each species.

Additionally, training areas corresponding to other elements such as water, bare soils,

impervious surfaces, rooftops and grasslands were also defined. The statistical separability

between the spectral curves of all pairs of the interest elements (from now classes) was

determined through the Divergence Transformed measure. In all cases, a high separability (≅

2,000, the maximum possible divergence value) was retrieved. For the mapping purpose, the

Spectral Angle Mapper (SAM) was used. This is a hyperspectral classification algorithm that

assigns each image pixel to a given class based on their spectral similarities. Specifically. the

algorithm calculates the angular distance (in radians) between the spectral curve of each pixel

and a given class, assigning the pixel to the class which more resembles. Though the


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algorithm can operate with a threshold from which a pixel will not be classified, we decided to

force the classification of all pixels, mainly because of our uncertainty in the spectral

variability that each class may comprise. Ideally, an image classification process should ends

with an accuracy assessment based on a contingency table (i.e., the comparison of each class

with their corresponding ground truth data). Nonetheless, this procedure was beyond the

study scope. So, we recognize that no quantitative approach was attempted for such an

evaluation, but just a simple visual inspection based on the knowledge of the study area.

Empirical spectral indices retrieval: Field sampled plots of water turbidity and depth were

superimposed on the image for extracting their corresponding pixel radiance values.

Afterward, each parameter was correlated to the radiances resulting from a normalized

difference index (NDI).

(Lλ1 - Lλ2) / (Lλ1 + Lλ2) (1)

Where Lλ1 and Lλ2 are the absolute radiances of two image bands. We first found the band that

best correlates their corresponding field data, and that was the Lλ1 formula term. Then, each

one of the remaining bands were entered in the formula as the Lλ2 term, and new correlations

were retrieved. By doing this step, we obtained the NDI that best tracks a given parameter.

Pearson correlations were used for water depth field data. Since the distribution of water

turbidity field data was not normal, Spearman correlations were used.

3. Results and discussion

Spectral behaviour of riparian vegetation species: As it is well-known, the typical spectral

behaviour (i.e., spectral pattern) of healthy vegetation is characterized by a high reflection in

the green visible region (500-600 nm) and a strong absorption in the red visible region (600-

700 nm), mainly due to the presence of foliar chlorophyll pigments (major responsibles of

vegetation's photosynthesis). Meanwhile, in the near infrared (NIR) region (700-1,000 nm) a

very high reflection occurs as a result of the presence of healthy leaves, except for the spectral

range between 900 and 970 nm, where absorption features are due to the leaf water content

(Peñuelas et al., 1993, 1997; Asner, 1998, 2003; Treitz and Howarth, 1999; Liang, 2004;

McCoy, 2005). These spectral signals are clearly distinguishable in figure 1a, which shows the

spectral curves retrieved from the tree species sampled in the field. However, they are some

differences between them. The spectral curve of Chopo class stands out for its highest

reflection in the green and red visible regions. It also shows a high reflection in the NIR region,

that only is overcome by the grassland class. Therefore, though its chlorophyll-related

absorption is not stronger than the remaining species, its reflection due to the foliage

abundance is one of the highest. It is likely that this spectral behaviour is due to structural

characteristics or foliar attributes of the species, that favours the radiation reflection (e.g.,

LAD directs most of the incident radiation to the sensor view or radiative properties of leaves,

such as colour and texture, favour a high reflection). It is unlikely to attribute that spectral

behaviour to some particularity related to the species’ condition, mainly because if its

absorption is relatively low in the red visible region, it should be expected that its reflection

be also relatively low in the NIR region, which does not happen. This does happen with the


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grassland class, which evidences the high cover and health status of that physiognomic type.

In general, spectral curves of the sampled tree species exhibit their larger separation in the

NIR region, that usually has been referred to as the spectral region that most contributes to

the species discrimination, because of their sensitivity to the vegetation canopy structure

attributes, which can reach notorious differences among species (Asner, 1998; Liang, 2004;

McCoy, 2005). Figure 1b shows the typical spectral behaviour of clear water, which is

characterized by a very low reflection in the whole visible region and an almost complete

absorption in the NIR region (Lillesand et al., 2004; McCoy, 2005). Meanwhile, bare soil

classes present a regular and relatively high reflection on those spectral regions. Spectral

curves from vegetation as well as from the remaining elements show strong absorption

features between 760 and 940 nm of the spectrum, which are due to oxygen and water vapour

content in the atmosphere, respectively (Schläpfer et al., 1998, 2005; Teillet et al., 1998;

Richter, 2010). These spectral signals are specially notorious when at-sensor radiances are

used, since the scattered path radiance has not been compensated and spectral irradiance has

not been considered.

Mapping of riparian vegetation species: Figure 2 shows a representative spatial window of the

vegetation species classified across the riparian zone of the Negro river. During the training

area stage, no attempt was made to identify shadowed features, since they could comprise a

wide spectral variability (according to their intensity and the land cover type that they cover)

that may confuse the algorithm's class assignment, thus promoting the image

misclassification. In other words, it was the algorithm who assigned shadowed features to the

class that more resembles. As a result, most of them were classified as bare soils. Due to their

spectral similarity, some shallow waters were confounded with bare soils. Regarding

vegetation classification performance, Aliso class tends to be identified across the river

shoreline, though in some cases it is confounded by Roble and Encina classes. Chopo and

Roble canopies exhibit quite distinguishable visual appearances, so it was easy to check if they

were correctly classified. A visual inspection suggests that both classes were classified with

high accuracy. There are many cases in which a single tree canopy shows more than one class.

This evidences the spectral complexity that vegetation species may achieve, and highlights the

need of a more representative and accurate selection of the training areas, in such a way that

these misclassifications be minimized. At this point, it is important bearing in mind that the

spectral behaviour of vegetation results from a combination of phenological, physiological,

physiognomic and site-specific factors. According to this, a given vegetation species class

might be divided into several subclasses, even within a relatively small and apparently

homogenous study area.


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Figure 1. Spectral curves of vegetation species (A) and other elements (B) of interest extracted

from the hyperspectral data.

Figure 2. Vegetation species mapping for a spatial window of the study area.

Water's depth and turbidity indices: Figure 3a allows us to observe the bands significantly

correlated to water depth. The highest correlations were found for NIR bands with central

wavelengths at 705.5 nm (band 82), 709.14 nm (band 83), 701.87 (band 81), 712.77 nm

(band 84) and 720.03 nm (band 86) (r = -0.69; -0.69; -0.68; -0.67; -0.67, respectively). It is

likely that these spectral wavelengths are sensitive to changes in the amount of suspended

sediment contained throughout the water column, which indirectly are related to water depth

(if water depth increases then suspended sediments should also increase). According to figure

3b the NDI that best correlates water depth (r = -0.75) results from the arithmetic

combination of band 82 (as the first term of the formula) and band 34 (with central

wavelength at 531.1 nm). In general, a large number of bands entered as the second term of

the NDI formula renders NDIs with good correlation coefficients (r ≥ -0.5), but only a few blue


P á g i n a | 149

visible bands render NDIs with correlation coefficients higher than the band 82 by itself (r ≥ -

0.69). The improvement that these bands introduce in the NDI can be explained by the well-

known capacity of the blue spectral region to penetrate a water body, which has been

successfully used in bathymetry remote sensing systems (Aronoff, 2005; McCoy, 2005).

Figure 3. Correlations for hyperspectral bands and water's depth (A), and for NDI and water's

turbidity (B).

Figure 4a shows that NIR bands with central wavelengths at 905.34 nm (band 137) and

894.44 nm (band 134) present the highest correlations with water turbidity (r = 0.77 and

0.76, respectively), which is due to the sensitivity of that spectral region to changes in the

amount of suspended sediments (Bhargava and Mariam, 1991; Doxaran et al., 2002a, 2002b).

Figure 4b shows that the NDI that best correlates water turbidity (r = 0.82) results from the

arithmetic combination of band 137 (as the first term of the formula) and bands with central

wavelength at 760 nm or at 774.54 nm (bands 97 and 101, respectively). It should be noted

that the NDI also renders high correlation coefficients (r ≥ 0.75) with many other blue visible

bands used as the second term of the formula. The improvement that these bands introduce in

the NDI performance should be related to the capacity of that spectral region to penetrate the

water body and therefore, to their relative insensitive to changes in water turbidity, thus

acting as baseline of the index. Nonetheless, it was an arithmetic combination of bands located

on the NIR region which rendered the highest NDI correlation coefficient. This is because of

the insensitive that band 97 presents to turbidity changes, whose absorption feature is caused

by atmospheric oxygen. The above-mentioned stands out the sensitivity of a spectral index to

atmosphere-induced effects. So, in cases where it wants to be temporally or spatially

extrapolated, equivalent radiometry units of the images should be employed, or even more

important, both images should be previously subject to an atmospheric correction procedure

(in order to retrieve surface reflectance units).


P á g i n a | 150

Figure 4. Correlations for hyperspectral bands and water's turbidity (A), and for NDI and

water's turbidity (B).

4. Conclusions

This work explored the capacities that optical hyperspectral remote sensing offers for

estimating water state variables and for mapping riparian vegetation species in the Negro

River, Spain. The results support the potential of this technology to accomplish aims as the

pursued in this work. Empirical statistical analysis show that it is possible to design spectral

indices closely related to water's turbidity and depth changes. Meanwhile, an encouraging

discrimination of vegetation species may be derived from this type of images if appropriately

representative spectral curves may be extracted from the targets of interest.

From the experience gained in this work, some methodological enhancements are

recommended for similar future applications of this technology. First, it would be desirable to

minimize the atmosphere-induced effects on the image data. Even when scattered path

radiance should be low for images acquired near the ground (mainly because of to the low

optical thickness of the atmosphere), the use of atmospherically corrected radiometric units

(i.e., surface reflectances) would provide more reliability and validity to the results obtained.

Second, in spite of the expensive that it can be to increase the number of field sampled plots, it

would be recommendable to procure the highest number possible in order to minimize

potential overfitting problems in the subsequent statistical analysis. Third, a classification's

accuracy assessment should be accomplished at least over sensible or representative areas, in

order to provide a quantitative measure of the degree of success achieved by the supervised

classification procedure.

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20.- SITE DISPLACEMENT DETERMINED BY SATELLITE LASER RANGING AFTER CHILEAN EARTHQUAKE

Felipe Pedreros1;2;_, Bernd Sierk3, Marcos Avendaño2, Hayo Hase3

1Department of Electrical Engineering, University of Concepción, Casilla 160-C, Correo 3, Concepción, Chile.

2Geodetic Observatory TIGO, University de Concepción, Chile. 3Federal Agency for Cartography and Geodesy, Germany.

_Author’s e-mail: [email protected]

KEY WORDS: SLR, Satellite, Earthquakes, Geodesy, Measurement, Geodetic Observatory, LIDAR

ABSTRACT: In this paper we present the displacement of the TIGO geodetic station, located in Concepción, Chile, after the major 2010 earthquake. The displacement has been obtained by using the Satellite Laser Ranging (SLR) technique, which allows to get the distance between the station and the satellite by measuring the round-trip time of high power laser pulse with picosecond precision clocks. By processing the data of the global SLR network, it is possible to determine the local geographic coordinate and the relative displacement among stations over the time, achieving millimetric accuracy. A total post-seismic displacement of 3.19 m mainly, was measured by using the SLR data obtained from the TIGO-SLR station. The motion detected by SLR confirms the results which have been obtained by the colocated GPS/Glonass site at TIGO. 1 INTRODUCTION

On February 27, 2010 at 3.34 local time, Concepción was struck by one of the strongest earthquakes ever recorded, reaching a magnitude of 8.8 in the Richter seismic scale. This earthquake has awaken considerable scientific interest given its strength, and the fact that during the last decade the area has been frequently monitored by several state of the art scientifics instruments, so there is an extraordinary opportunity to follow up the post-earthquake evolution of crustal motion. The Transportable Integrated Geodetic Observatory (TIGO), located in Concepción, Chile, is a fundamental station with a number of independent measurements systems: Satellite Laser Ranging (SLR), Very Long Baseline Interferometry (VLBI), Global Positioning System (GPS) and gravimetry. TIGO contributes significatively to the volume and accuracy of SLR data in the world. Moreover, its privileged location in a highly seismic zone, turns Figure 1: The SLR station at TIGO performing a satellite tracking with the blue laser beam through its Coudé Telescope. The optical system, electronics and control room are inside the container it into a suitable station for the study of tectonic movements occurring there.



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Since the first pulsed laser satellite tracking carried out by a NASA team in 1964 (Plotkin et al., 1965), the development of the SLR technique has improved its accuracy achieving millimeter resolution in satellite orbit measurements, with respect to a reference point (Degnan, 1993). The SLR technique is based on the pulseecho principle where a high power pulsed laser is directed to satellites that carry retroreflectors, reflecting back the pulses to the SLR station, where photons are detected with Single Photon Avalanche Detectors (SPAD), and the round-trip time is measured with picosecond accuracy instruments. Then, given the speed of light and an atmospheric propagation model (Mendes and Pavlis, 2004), it is possible to determine the distance to the satellite. Worldwide processing centers provide new satellite orbit predictions on a daily basis by each station. Thus, the SLR technique allows to directly measure the error between the prediction and the actual satellite orbit. Henceforth, the use of SLR also allows carrying out scientific studies of tectonic-plate motion, general relativity principles, gravitational fields, oceanography, topography, lunar physics and fundamental physics (Smith et al., 1990; Pearlman and Bosworth, 2002). SLR data is collected, merged, analyzed, archived and distributed by the International Laser Ranging Service (ILRS). These data sets are used by the ILRS to generate a number of fundamental data products such as: centimeter accuracy satellite ephemerides, earth orientation parameters (EOP), three-dimensional coordinates and velocities of the ILRS tracking stations, for instance (Pearlman and Bosworth, 2002). By using the TIGO SLR data, we have been able to measure the crustal displacements produced by the earthquake with high accuracy, and the results are reported herein.


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2 SATELLITE LASER RANGING SYSTEM AT TIGO OBSERVATORY The SLR system at TIGO (see outline in fig. 2), measures by using a 30 ps pulsed laser at 100 Hz in a two-color range mode at 423.5 nm and 847 nm simultaneously. The optical SLR system isseparated in three main parts, described as follows:

_ The Optical Bench (fig. 3) consists of a pumping Nd:YAG pulsed laser at 532 nm (diode pumped) called JEDI manufactured by THALES Laser; the oscilator and the regenerative amplifier operating at 847 nm from High-Q Laser; a linear amplifier implemented at TIGO with a Ti:Sapphire crystal pumped by the JEDI laser; a fast photodiode which triggers the start signal; a security shutter and a Second Harmonic Generator (SHG) crystal which generates the blue laser beam at 423.5 nm. _ The Transmitter/Receiver Unit (not shown here), is made up of opto-mechanical components used to focus the returned laser beam to the SPAD detectors, a CCD camera and an eyepiece to see through the telescope, two small lasers and a spectrometer for avelength measurement. _ The Coud´e Telescope (fig. 1) consists of a main lens of 50 cm of diameter, two secondary mirrors, a triple lens array to achieve beam collimation in the two wavelengths, and four prisms that fold the optical path into the axes of the Coud´e mount. This telescope operates in dual mode, i.e. transmission and reception of laser pulses pass through the same optical channel. Several factors affect the measured apparent distance to the satellite d so it is given by:


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Before and after each measurement, a calibration is performed by ranging to a calibration target inside the telescope in order to avoid the electronics and optics effects in this path. The atmospheric effects are corrected for an atmospheric refraction model as provided by Mendes and Pavlis (Mendes and Pavlis, 2004). A great feature of this system is its capability of measure simultaneously in two avelength, which allows to improve the absolute ranging accuracy. Range and time biases with respect to the predicted orbit arc are obtained by a least squares fit to the measured data. Then, it is sent in near real-time to the processing centers according to the ILRS outline. 3 RESULTS AND DISCUSSION Figure 4 show the time series of the ILRSb coordinate solutions for the TIGO SLR station from 2006-2010 until shortly before the earthquake. These coordinates are obtained from a weekly solution designated as ILRSb and provided by the ILRS, that makes use of the global network SLR measurements to geodetic satellites such as Lageos-1, Lageos-2, Etalon-1 and Etalon-2, and combine the oordinate solutions from various analysis centers. We transformed the ILRSb data, given in geocentrical coordinates (x; y; z), to the local geographic coordinates North, East and Altitude, relative to the first coordinate of the time series. The pre-seismic velocity components infered from SLR data over 7 years before the earthquake were determined to North=23 mm/yr, East=32 mm/yr yielding an azimuth angle of 54_. The Altitude component seems to be oscilating at a rate of about 1 cycle/yr as shown in figure 4. The three panels of figure 5 show the relative displacement of the TIGO SLR station in local coordinate after the event. Unfortunately, the earthquake misaligned and damaged some parts of the SLR-system. After strong efforts to set up and readjust the system, it became operational on April 29, 2010. The collected data has been able to report a significant displacement of the TIGO SLR station (combined co-seismic and post-seismic motion for 2 month after the earthquake). The first measurements showed a displacement of .64 m to the


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South, 3.13 m to the West and 0.04 m down in Altitude, as seen on the plots. The horizontal direction of this displacement corresponds to an azimuth angle of 259_ w.r.t. North, which is contrary to the preseismic velocity vector, plus an additional component of 25_ westward. The displacement measured by SLR confirms the results which have been obtained by the independent but colocated GPS/Glonass and VLBI techniques at the Geodetic Observatory TIGO, as is shown in figure 6 where the co- and post-seismic isplacement SLR vector is compared to the GPS “CONZ” station at the observatory. Compared to the microwave based techniques, the strength of the optical SLR is its ability to determine the altitude component of the displacement with higher accuracy. The seismic activity is still present in the southern central part of Chile, so the site displacement will continue in function of the tectonic movements in the area. The ongoing monitoring by TIGO-SLR contributes to investigations of the pre- and postseismic behaviours of crustal motion in a subduction zone, stressing the importance to continue monitoring of the area by a fundamental geodetic station.


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ACKNOWLEDGEMENTS The authors appreciate the tremendous effort made by Alejandro Fernandez, Victor Mora and Cesar Guaitiao from the TIGO SLR team, who quickly recovered the station after the devastating earthquake. We thank to the International Laser Ranging Service ILRS for upporting the SLR data processing and provide the geocentric coordinate for the tracking stations. We also thank Esteban Vera, ebasti´an Godoy and Sergio Sobarzo for suggestions and proofreading this paper. References Degnan, J., 1993. Millimeter Accuracy Satellite Laser Ranging: A Review. AGU Geodynamics Series 25, pp. 133–162. Mendes, V. and Pavlis, E., 2004. High-accuracy zenith delay prediction at optical wavelengths. Geophysical Research Letters 31, pp. L14602. Pearlman, M.R., D. J. and Bosworth, J., 2002. The International Laser Ranging Service. Advances in Space Research 30(2), pp. 135–143. Plotkin, H. H., Johnson, T. S., Spadin, P. L. and Moye, M., 1965. Reflection of ruby laser radiation from Explorer XXII. Proceedings IEEE 53(3), pp. 301–302. Smith, D. E., Kolenkiewicz, R., Dunn, P. J., Robbins, J. W., Torrence, M. H., Klosko, S. M., Williamson, R. G., Pavlis, E. C., Douglas, N. B., and Fricke, S. K., 1990. Tectonic Motion From LAGEOS. Journal of Geophysical Research 95(B13), pp. 22013–22041.


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21.- TELEDETECCIÓN DE CAMBIOS EN LECHO RÍO LIMARÍ POST EMBALSAMIENTO

MANUEL MUÑOZ LUZA (autor)

Departamento Ciencias Geográficas,

Universidad de Playa Ancha

[email protected]

ROBERTO RICHARDSON VARAS (coautor)



[email protected]

FLAVIA LANDEROS CÁCERES (coautor)



[email protected]

Resumen: La comparación de Modelos de Elevación Digital “DEM” ha permitido detectar cambios de patrón de escurrimiento del río Limarí en su tramo urbano post represamiento de sus aguas. La vectorización de fotografía aérea del vuelo Hycon IGM año 1954 -1955 a escala 1:70.000, para generar un DEM y efectuar la comparación con un Modelo Digital de Elevación del Satélite Aster más actual, evidencio diferencias entre ambos años, en relación a la acumulación de sedimentos en el lecho de inundación bajo el puente Fiscal localizado aguas arriba de la ciudad de Ovalle. Como soporte se utilizan imágenes del satélite Landsat, año 1976 (MSS Landsat 2), 1986 – 1996 (TM Landsat 5), y 2002 (ETM Landsat 7). Se realiza la combinación en falso color 754 (banda Infra rojo cercano, bandas visible, rojo y verde) de la imagen año 76’ y 453 en las siguientes imágenes utilizando softwares ENVI y Geomática PCI, con la finalidad de resaltar los cambios en el patrón del lecho y en su cauce en el tiempo. Con los DEM se generaron perfiles transversales para dimensionar las diferencias de cargas de sedimentos, cuyos resultados son notables. La estabilidad de las riberas se asoció a la distinción de la vegetación riparia, con una combinación de bandas en falso color, 456 año 1976 y 543 los otros años. Se generó una combinación de bandas en color verdadero y se proceso en el módulo cluster del software (Idrisi Kilimanjaro), cuyo resultado de clasificación evidencia la expansión urbana a través del tiempo. Palabras Claves: Teledetección, Expansión Urbana, Dinámica Fluvial, Patrón de Escurrimiento, Vegetación Riparia. Abstract: By comparing Digital Elevation Models “DEM”, it is possible to detect changes in runoff pattern of Limarí river in its urban stretch after damming the waters. A vectorization





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of the aerial photograph from Hycon IGM flight (1954-1955), to 1:70.000 scale, was made, in order to obtain a DEM and compare it to a newer Aster satellite Digital Elevation Model. As a result, differences were found in regard to sediment accumulations in floods bed positioned under the “Fiscal” bridge that is located upstream in Ovalle city. 1976 (MSS Landsat 2), 1986-1996 (TM Landsat 5), and 2002 (ETM Landsat 7) Landsat satellite images were used to support our research. A false-color combination 754 (near-infrared band, visible bands, red and green) was applied to 1976 image, and a combination of 453 was applied to the other images, using both ENVI and PCI Geomatics software, in order to stress changes in bed pattern and riverbed through time. Cross sections were produced by using DEMs to understand the differences between sediment loads, giving notable results. Riverbank stability was associated to the presence or absence of riparian vegetation, by applying a false-color band combination of 456 to 1976 images, and a combination 543 to the others. A true color band combination was produced, and processed using the cluster module of Idrisi Kilimanjaro software. The classification result evidenced urban expansion through time. Key words: Teledetection, urban expansion, fluvial dynamics, runoff pattern, riparian vegetation.

1. INTRODUCCIÓN

En la geomorfología fluvial, el objetivo de la clasificación de canales fluviales es fragmentar las

complejas unidades de estudios en unidades discretas. A lo largo del siglo XX, numerosas

clasificaciones fueron publicadas. (Naiman et al., 1992; Montgomery y Buffington, 1993; entre

otros).

Los ríos son dinámicos y complejos, su forma es producto de la sistematización de numerosas

variables, tales como su régimen de caudal, el transporte de la carga de sedimentos y las

características ambientales por donde sigue su curso. Cuando se interviene cualquier tramo

del río, se generan cambios en el cauce y sus riberas, tanto aguas abajo como aguas arriba.

Siguiendo estos principios, el objetivo principal de esta investigación es determinar aquellos

cambios en un periodo de 6 décadas que modifican el lecho del río Limarí en el tramo urbano,

frente a la ciudad de Ovalle, entre el puente Fiscal (30º35’35” Lat. S, 71º10’17” Long. O) y el

puente La Chimba (30º 37’28” Lat. S, 71º13’19” Long. O) con una extensión de 7 Km.

2. METODOLOGÍA

2.1 Tratamiento de imágenes Satelitales

Previa a la interpretación de imágenes, se realiza una corrección geométrica a imágenes

Landsat, desde Datum brasileño SAD 1969 a PSAD 1956 en el programa Arc Gis 9.2 para la

homologación con Fotografías Aéreas.

Los resultados obtenidos han sido verificados en terreno, no obstante la generación de cluster

para visualizar la expansión de la urbe e identificación de vegetación riparia, no han sido

capturados punto GPS específicos, debido a la gran extensión de estos. No obstante, la


P á g i n a | 161

interpretación respecto a sedimentos es supervisada y se consideran puntos GPS, para llevar a

cabo perfiles que permiten su exploración.

2.2 Generación Modelos Digitales de Elevación

Se obtienen curvas de nivel a partir de la restitución manual realizada en el programa

Autodesk Map 2004, de la Carta IGM OVALLE, escala 1:50.000, Datum PSAD 1956, con un

levantamiento aerofotogramétrico del año 1954 – 1955.

Se utilizaron las curvas de nivel para corregir geométricamente, a Datum PSAD 1956, el

scanner (600 dpi) de la fotografía aérea del vuelo Hycon IGM año 1954 -1955 a escala

1:70.000, en el programa Arc Gis 9.2 obteniendo un error de 1.5 con 110 puntos de control.

Además se extrae DEM Aster el cual corresponde al año 2000, en software ENVI, para

posterior comparación a través de perfiles longitudinales (tomado desde confluencia río

Grande y Hurtado hasta bajo Puente la Chimba) y transversales (trazados de terraza 3 a

terraza 4 descritas por Paskoff, 1993), respecto a DEM año 1955.

2.3 Índice NDVI

Para realizar NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), se efectuó en primera instancia

combinaciones de falso color (RGB) 543 en el programa Geomática PCI, para las imágenes TM

de los años 1986 y 2007; y para imagen MSS año 1975, se realizó una combinación de falso

color (RGB) 456, que son las bandas con que cuenta el Sensor.

Las combinaciones utilizadas dan importancia al componente vegetacional. La Banda 4 (0,76 a

0,90 micrones - infrarrojo cercano) es útil para la delimitación de cuerpos de agua, la Banda 5

(1,55 a 1,75 micrones - infrarrojo medio) es Indicativa del contenido de humedad de la

vegetación y del suelo, la Banda 6 (10,40 a 12,50 micrones - infrarrojo termal) es útil en el

análisis del stress de la vegetación y Banda 3 (0,63 a 0,69 micrones – rojo) absorbe de

clorofila, por tanto es útil para la clasificación de la cubierta vegetal.

Luego de esto, en el programa ERDAS, se lleva a cabo el procesamiento de valores que van de

0-1, los cuales son resultantes de la mezcla algorítmica automática reconocida por el software,

según sensor. De los cuales se consideran los valores máximos y mínimos cercanos al cauce,

en los distintos años, debido a que se buscó identificar la vegetación riparia, para interpretar

estabilidad del cauce, en torno a esta.

3. RESULTADOS

3.1 Expansión Urbana Para entender el conjunto de cambios teledetectados, es necesario relatar brevemente, el

aumento de la urbe, en torno a la ciudad de Ovalle. Esta pasa de ser una periurbe, a un centro

de urbanización, a partir del año 1831, ante la necesidad de crear un centro administrativo y


P á g i n a | 162

de servicios para la población del amplio territorio de la cuenca del río Limarí, este se funda

adyacente a la caja del río, con un trazado ortogonal, que definió manzanas, el cual se fue

extendiendo en dirección Sur, poniendo presión sobre ribera derecha del cauce. Este aumento

es constatado, a partir de los siguientes cluster, los cuales corresponden a cuatro décadas.

Figura 1. Expansión Urbana, año 1976. Figura 2. Expansión Urbana, año 1986.

Figura 3. Expansión Urbana, año 1996. Figura 4. Expansión Urbana, año 2009.

3.2 Evolución Patrón de Escurrimiento A partir de la visualización de formas y colores (Chuvieco, 1995), se corrobora hipótesis

central de esta investigación, existe una evolución del cauce en estudio, pasando de

bradiforme a recto. En la Figura 5, se aprecia en recuadro 1, dos cauces entrelazados, los

cuales corresponden al año 1955, la evolución es visible en las imágenes, se destacan

hallazgos más significativos en recuadros. En el año 1996, se aprecia el cauce casi rectificado

en su totalidad, es en esta década, donde se comienza apreciar la presión de humana sobre sus

riberas.

1 2


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Figura 5. Fotografía Aérea, año 1955. Figura 6. Imagen Landsat MSS, año 1976.

Figura 7. Imagen Landsat TM, año 1986. Figura 8. Imagen Landsat TM, año 1996.

Figura 9. Ortofoto, año 2002. Figura 10. Imagen Landsat TM, año 2009.

3.3 Acumulación Sedimentos Al interpretar los DEM generados, se confirma lo supervisado en terreno, una acumulación de

sedimentos bajo puente Fiscal, que retiene meandro que se conserva hasta la actualidad

(Véase recuadros comparativos 1, dentro de Figuras 11-12 y Perfiles Transversales, Figuras

16-17). Además, se aprecia la extensión de sedimentos a lo largo de este tramo (Véase

recuadros comparativos 2, dentro de Figuras 11-12 y Perfiles Longitudinales, Figuras 14-15).

Esto se explica, por el cambio de la dinámica natural del río de “Zona de Transporte” a “Zona

de Acumulación” (Schumm, 1977), por construcción de sistema Embalse la Paloma, puesto en

funcionamiento en su totalidad el año 1969. Aquí se visualizan el trazado de perfiles más

significativos de un conjunto obtenidos en esta investigación.

3 4

5 6


P á g i n a | 164

Figura 11. DEM 1955 Figura 12. DEM Aster

Figura13. Perfil Longitudinal, año 1955. Figura14. Perfil Longitudinal, año 2000.

Figura15. Perfil Transversal, año 1955. Figura16. Perfil Transversal, año 2000.

Complementariamente, se fotointerpretan los patrones fractales de bancos de sedimentos a través de los distintos años, los que explican en parte el comportamiento del cauce en torno a estos.

Figura 17. Evolución patrones de bancos de sedimentos.

1 1

2 2


P á g i n a | 165

3.4 Vegetación Riparia La composición y estructura de ecosistemas ribereños están fuertemente ligadas a la

variabilidad hidrológica natural (Richter, B. et al, 2000).

Existe un patrón o corredor de vegetación riparia, que se ha mantenido durante el tiempo,

con mayor densidad en el área cercana a puente la Chimba, donde se obtiene una mayor

reflectancia de ella en las bandas del infrarrojo.

Es a partir de la rectificación del río hacia la ribera izquierda (Véase Figura 20), que este

índice se encuentra mayormente reflejado en las imágenes, puesto que el cauce, mantiene su

caudal en la actual dirección, sin variaciones.

Comparando el valor de este índice, se da mayor difusión de valores cercanos a 1 en imagen

TM 2007, respecto imágenes años anteriores 1975 y 1986 (Ver Figura 18 y 19). No obstante,

el valor mayor de este índice alcance sólo 0,319 (Vert Tabla 2).

La estabilidad del cauce, en el tramo del meandro cercano a puente Fiscal, que se mantiene

hasta hoy, no correspondería a la “firmeza” que le da la vegetación, puesto que índice NDVI en

esta zona, arroja los valores más bajos, sino que lo constituiría un depósito elongado de

material sedimentario adosado a la ribera derecha, que tampoco ante un evento extremo,

resultaría de soporte.

Figura 18. “NDVI, Landsat MSS, 1975”. Figura 19. “NDVI, Landsat TM 1986”.

Figura 20. “Índice NDVI, Landsat TM 2007”.


P á g i n a | 166

Tabla 1. Normalized Difference Vegetation Index

Años Análisis

Máximo Mínimo

1975 0,529 -0,228

1986 0,596 -0,335

2007 0,319 -0,070

4. CONCLUSIONES

La rectificación e intervención antrópica del cauce y la expansión urbana sobre la ribera

derecha del río tiende a confinar la corriente hacia ribera izquierda causando su inestabilidad

dinámica en período de inundación.

Los cambios en el escurrimiento, inicialmente de un patrón anastomosado, trenzado a un

patrón meandriforme y recientemente recto se atribuyen a intervenciones humanas en su

estructura, principalmente con el embalsamiento de sus aguas que a factores climáticos.

Las obras ingenieriles de “protección” no ajustan a las características de ambiente semiárido.

Aquí, eventos extremos de precipitación máxima como los sucedidos los años 1957, 1972,

1984, 1997 y 2002, son posibles.

Esta aplicación de la teledetección pronostica para prevenir eventos extremos: un estudio

multitemporal logra identificar cual es la inestabilidad del lecho de inundación, permitiendo

definir puntos críticos o corredores de peligro, independiente del periodo conocido de

retorno de las lluvias, basado en la serie estadística utilizada en ingeniería.

El manejo del flujo para almacenar agua ha causado inadvertidamente una degradación

considerable de la biodiversidad asociada a ecosistemas riparios (planicies de inundación),

aguas arriba y abajo, a lo largo del tramo sinuoso estudiado.

La detección remota y su correspondiente control de campo de sedimentos de calibre

diferencial acumulados aguas arriba de la ciudad de Ovalle y el eventual desagüe de aguas

represadas constituyen suficiente motivo para una estudio y planes de ordenación del cauce y

urbanización.

5. REFERENCIAS

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Schumm, S. A., 1977. The Fluvial System. Estados Unidos, Edit. Vide, J. P. ,1997. Ingeniería Fluvial. Colombia, Edit. Escuela Colombiana de Ingeniería.

AGRADECIMIENTOS

Se agradece, el aporte de los distintos organismos públicos que nos entregaron las herramientas técnicas y estadísticas, que sin las cuales hubiese sido imposible la realización de esta investigación, nos referimos a la Centro de información de Recursos Naturales (CIREN) e Instituto Geográfico Militar (IGM), por el material visual referido a la zona de estudio y a la Dirección General de Aguas (DGA), quien nos entregó el material estadístico referido a los datos de precipitación y caudales de la localidad de Ovalle.


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22.- ANALISIS MULTITEMPORAL DEL USO Y COBERTURA DEL SUELO EN EL VALLE DE CASABLANCA MEDIANTE IMÁGENES DE SATELITE 1

Fernando Pino Silva

Departamento de Geografía, Universidad de Chile

[email protected]

Pamela Smith

Departamento de Geografía, Universidad de Chile

[email protected]

Resumen: A partir de imágenes de satélite procesadas digitalmente se realiza un análisis de la cobertura y uso del suelo de un valle agrícola modernizado en Chile Central. Se busca determinar la evolución del uso del suelo en los próximos diez años, en base al comportamiento actual y pasado de la utilización de la tierra, para lo cual se complementa el método mediante la incorporación de modelos estocásticos del tipo cadenas de Markov de primer orden y luego se procede a mapear la distribución espacial proyectada, mediante autómatas celulares. La información generada permitirá estimar futuras demandas de mano de obra en función de los cultivos predominantes y usar estos antecedentes para contribuir en la elaboración de planes de desarrollo local en el área. Abstract: From digitally processed satellite images, an analysis of land cover and land use a modernized agricultural valley in Central Chile. We seek to determine the evolution of land use in the next ten years, based on current behavior and past land use, for which the method is complemented by the incorporation of stochastic models of type Markov chains of first order and then proceed to map the spatial distribution projected by cellular automata. The information generated will estimate future labor demands in terms of the main crops and use this background to help in the preparation of local development plans in the area. Palabras Claves: Desarrollo local, uso y cobertura del suelo, cadenas de markov, detección

de cambios.

1. Introducción

La búsqueda de un desarrollo para los territorios capaz de hacer compatible la

competitividad de sus empresas con el mantenimiento de su población, así como mayores

cuotas de bienestar, sustentabilidad ambiental y respeto por el patrimonio cultural heredado,

constituye un reto para actores sociales y responsables públicos desde hace décadas. En este

contexto, identificar las estrategias más adecuadas para impulsar la dinámica de las regiones

atrasadas, las ciudades pequeñas y las áreas rurales, junto con las actividades tradicionales y

las pequeñas empresas, constituye una línea de investigación de interés teórico y operativo

que exige la colaboración de diferentes perspectivas profesionales. Aquí la elaboración de

planes de desarrollo local se constituye en un aporte necesario, deseable, sin embargo, la




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elaboración de estos requiere un conocimiento amplio y detallado de los recursos y patrones

de uso del suelo, en particular cuando se trata de un valle agrícola.

2. Área de Estudio

Con una superficie de 952,5 Km2 y una población estimada al año 2008 de 27.751

habitantes, la comuna de Casablanca representa una zona importante desde el punto de vista

productivo en el contexto de la Región de Valparaíso. Actualmente es considerada como una

de las comunas con mayor vocación vitivinícola en la Provincia, alcanzando una gran

dinámica en la última década, debido a la incidencia directa de variables endógenas como la

dotación de los recursos suelo, agua y clima, así como por variables externas de demanda

constante y precios internacionales que garantizan niveles de rentabilidad superiores a los de

la agricultura tradicional, provocando con esto un incremento significativo en su superficie

con viñedos para vinificación, que junto con modernizar el espacio rural ha estimulado la

valorización de la tierra, favoreciendo dicha reconversión (Pino, 2008).

3. Proyecto IPGH / OEA 2.1.2.3.4

En el contexto del actual proceso de globalización Chile se ha caracterizado por la generación

de divisas y de empleo vinculado a las actividades primarias y distribución hacia los

mercados externos de frutas, pescados, y productos silvícolas. Lo anterior ha sido

denominado como la fase de modernización de la agricultura de nuestro país, la que se ha

caracterizado por la aparición de otros procesos asociados que se presentan encadenados y

relacionados tales como los cambios de uso del suelo y la incorporación de nuevas tierras a

los sistemas productivos locales, ambos con un fuerte carácter temporal y territorial, y a los

cuales se debe agregar la innovación tecnológica, reconversión productiva y orientación

productiva (Pino, 2007).

4. Objetivos

El objetivo fundamental es analizar la dinámica de cambios en el Valle de Casablanca, con la

finalidad de proyectar futuras tendencias, es decir, predecir aproximadamente la expansión

de determinados cultivos en los próximos 10 años, principalmente aquellos considerados

claves debido a la incidencia que tienen en las demandas de mano de obra.

También se busca generar modelos cartográficos que muestren la localización en la comuna

de las diferentes coberturas de uso, lo cual nos permitirá establecer zonas con diferentes

niveles de productividad y conocer su relación espacial con la localización de la población

que constituye la mano de obra. A lo anterior, debe agregarse en el futuro, la definición de

probables circuitos de agroturismo vinculados a las actividades productivas del valle.

5. Método y Materiales

La metodología se apoya en el procesamiento digital de tres imágenes (1989,1998 y 2008)

del satélite LANDSAT 7 TM, con resolución espacial de 30 metros, bajadas del sitio de la


P á g i n a | 170

Universidad de Maryland. Las fechas de las imágenes se extiende entre enero febrero y marzo

respectivamente. Dichas imágenes fueron preprocesadas (correciones radiométricas) con la

finalidad de facilitar la comparación entre las tres fechas y luego procesadas con el software

IDRISI Kilimanjaro, los modelos cartográficos derivados de las imágenes se terminaron con

ArcGis 9.3.

Se contó además con la cartografía regular 1: 50.000 del IGM en formato digital, la que fue

utilizada para realizar la corrección geométrica de cada una de las imágenes, todas las bandas

fueron georeferenciadas en el programa Arcgis 9.3, usándose para dicho efecto un polinomio

de primer orden. El sistema de proyección seleccionado corresponde a la UTM (Universal

Tranversal de Mercator) y el elipsoide de referencia elegido para todas las imágenes y los

modelos finales es el WGS 84.

Durante el proceso de georeferenciación se alcanzaron valores de RMS inferiores al tamaño

de los pixeles de las imágenes, el error promedio de la georeferenciación para las imágenes

Landsat fue de 19.5 metros por lo cual, esta etapa se cumplió satisfactoriamente

obteniéndose muy buenos ajustes entre la cartografía base y cada una de las imágenes. Para

apoyar el levantamiento de los puntos de control en terreno, algunos de los cuales se usaron

posteriormente para apoyar las clasificaciones digitales se usó un GPS modelo Garmin map

76CS. Estos puntos sirvieron en la etapa de clasificación supervisada ya que varios de los

sitios o áreas de entrenamiento son coincidentes con estos puntos.

Para optimizar las clasificaciones se procedió previamente a generar una máscara,

excluyendo todos aquellos sectores localizados sobre una cota definida por la máxima altura

a la que se extienden los cultivos (viñas) y que es relativamente variable al interior del valle,

dependiendo de la topografía y exposición de laderas. De este modo, los valores externos al

límite definido fueron clasificados como cero (0) y los valores digitales al interior de dicho

límite como uno (1), estos últimos permiten en definitiva establecer el límite del área de

estudio, el cual es coincidente con la zona productiva del valle, es decir, aquella donde se

localizan las actividades silvoagropecuarias (35.150 hás.). Al multiplicar la máscara así

generada con cada una de las imágenes, se deja fuera aquella zona que produce más ruido en

la clasificación, reduciendo de este modo la confusión entre las firmas espectrales de cada

cobertura.

Posteriormente se procedió a realizar el procesamiento digital orientado a definir el uso del

suelo para las fechas consideradas (1989, 1998 y 2008) mediante clasificaciones no

supervisadas y supervisada, quedando finalmente definidas 6 clases de cobertura, enseguida

en una de las fases más interesantes de acuerdo con los objetivos, se procede a la aplicación

de cadenas de Markov y Autómatas celulares. El análisis de la dinámica de cambios de uso

mediante la aplicación de estos modelos se hace asumiendo que dicha dinámica tiene un

comportamiento que se puede explicar como un proceso estocástico, mediante una cadena de

Markov de primer orden. Los Sistemas de uso de la tierra son sistemas complejos con

múltiples procesos de cambio. Cada proceso de cambio tiene su propio algoritmo de

evolución y su interconexión puede cambiar con el tiempo (Hang y Andersson, 2004). El


P á g i n a | 171

proceso Markov se lleva a efecto mediante operaciones entre matrices, pudiendo hacerse de

forma automatizada, con el software apropiado obteniéndose de este modo una matriz de

probabilidades de transición a partir de la matriz de conteo de Scherer (1972), generada de la

tabulación cruzada de los datos de dos fechas que tienen las mismas categorías de uso en la

clasificación. A partir de la matriz de probabilidades de transición o de tabulación cruzada

proporcional, se genera la matriz de probabilidades condicionales que permite hacer el

pronóstico de los cambios en función de las probabilidades de cambio.

De esta forma, cada una de las celdas de la diagonal principal de la matriz representa la

superficie (en hectáreas) de cada clase de cobertura vegetal y uso del suelo que permaneció

en la misma categoría en el período de tiempo considerado, mientras que el resto de las

celdas estiman la superficie de una determinada cobertura o tipo de uso de suelo que pasó a

otra categoría (Aaviksoo, 1995; Bocco et al., 2001). Por otra parte, los autómatas celulares

(AC), proporcionan una poderosa herramienta para la modelización dinámica de los cambios

de uso del suelo, consisten en un método común para tomar en cuenta las interacciones

espaciales. Se trata de sistemas dinámicos discretos cuyos elementos tienen una interacción

constante entre sí, tanto en el espacio como en el tiempo y tienen por tanto la capacidad de

representar comportamientos complejos a partir de una dinámica sencilla. De acuerdo con

Kumar (2003), los autómatas celulares son modelos dinámicos que integran inherentemente

una dimensión espacial y una temporal, reciben su nombre debido a que se componen de

células, como las celdas de un tablero de ajedrez, y los estados de cada célula pueden

evolucionar en función de unas reglas de transición simple. La fase descrita culmina con la

aplicación del modulo de análisis multicriterio que facilita la aplicación de las reglas, modulo

que también se encuentra disponible en el software IDRISI.

6. Resultados y Discusión

Mediante el procedimiento descrito se obtiene una caracterización detallada de los usos y

coberturas predominantes, su superficie y los cambios fundamentales ocurridos durante el

período analizado, así como unos mapas que muestran la localización de las futuras

coberturas en el valle, información que será considerada en la elaboración de un plan de

desarrollo local, debido a la importancia que estos datos revisten para evaluar las sugerencias

y probables usos competitivos del suelo.

De acuerdo al trabajo de terreno, análisis visual y luego clasificación de las imágenes de

satélite, las coberturas vegetales predominantes en los fondos de valle se relacionan con el

uso del suelo agrícola. En laderas de solana y umbría la cobertura predominante tiene que

ver con el predominio de vegetación natural, propia del bosque esclerófilo mediterráneo de

Chile Central (Foto 1).


P á g i n a | 172

Foto 1. Bosque esclerófilo en laderas y uso agrícola en fondo de valle, vista hacia el sur de la localidad de Casablanca,

desde el sector Orrego.

Tal como se mencionó anteriormente, los fondos de valle se caracterizan por concentrar la

actividad silvoagropecuaria del área de estudio, destacando por una parte el cambio de uso

desde actividades típicas de una agricultura tradicional en los años 80, hacia unos usos en los

que predomina el viñedo orientado a la producción de vino para exportación en el presente y

que en algunos sectores se presenta casi como un monocultivo (Foto 2).

Foto 2. Viñedos en los predios de Veramonte, próximos

a la ruta 68 que conecta Valparaíso y Santiago.

A partir de la clasificación se definieron desde las imágenes las siguientes clases de uso del

suelo:

a) Agricultura tradicional (chacras, hortalizas, cereales, pastos)

b) Asentamientos poblados (ciudad, pueblos, villorrios, caseríos)

c) Bosque (plantado, principalmente en sectores bajos)

d) Cobertura Natural (principalmente Bosque esclerófilo, hierbas y matorral arbustivo

del tipo acacia caven en laderas de diferente exposición)


P á g i n a | 173

e) Tranques (cuerpos de agua embalsada para riego)

f) Viñas (principalmente cepas blancas, cabernet sauvignon y Chardonay)

Realizado el análisis y clasificación de las imágenes se construye la tabla 1, que muestra los

cambios más significativos entre los diferentes años y también el porcentaje de cambios

entre el año inicial del período (1989) y el año final (2008).

Tabla 1. Superficies y cambios porcentuales 1989 – 2008 USO DEL

SUELO

1989 % 1998 % 2008 % %

cambio

Agric. Tradic 7898,8 22,5 8481,4 24,1 3611,3 10,3 -54,3

Asent. Poblad. 245,5 0,7 478,3 1,4 771,26 2,2 214,16

Bosque plant. 1758,3 5,0 1529,5 4,4 1657,9 4,7 -5,71

Cober.natu. 24708,1 70,3 20367,5 57,9 20249 57,6 -18,05

Tranque 209,8 0,6 216,9 0,6 449,2 1,3 114,11

Viñas 329,2 0,9 4076,0 11,6 8411,4 23,9 2455,1

Totales 35150 100 35149,7 100 35150 100 1989 -

2008

Fuente: Procesamiento digital imágenes LANDSAT.

Las coberturas han presentado cambios muy significativos durante el período, destacando las

disminuciones de superficie que afectan a la agricultura tradicional, lo que se explica por un

proceso de reconversión hacia cultivos de exportación, como las viñas en el caso del valle, el

cambio va desde un 0.9 % de la superficie productiva (35.000 hás. aprox.) comunal dedicada

a viñas, hasta un 23.9 % en el año 2008. También es interesante observar como la superficie

destinada a la creación de tranques destinados a almacenar agua para riego (0.6 %) aumenta

al doble (1.3 %), lo que se explica por el aumento de la superficie plantada con viñas y por

ende, un aumento de las demandas de agua particularmente durante el período estival.

Una de las dificultades que debe enfrentar el valle para hacer sostenible el enorme

crecimiento de la actividad vitivinícola, es la disponibilidad del recurso agua, situación que se

ha visto agravada con la sequía de los últimos años. De acuerdo con la tabla 1, el incremento

de superficie con viñas para todo el período supera el 2000 %, lo cual explica el notable

aumento de las demandas hídricas, provenientes fundamentalmente de la captación del agua

subsuperficial a partir de pozos, situación que durante los últimos años se ha traducido en

una disminución del nivel freático, generándose un nivel de incertidumbre respecto del riego,

que ni siquiera el riego por goteo, modalidad de predominante, ha sido capaz de mitigar. En

este contexto la construcción de tranques de almacenamiento de agua proveniente de la

precipitaciones viene a subsanar en parte las demandas estivales del recurso agua.


P á g i n a | 174

Con la finalidad de validar la aplicación del modelo de Markov se realizó en una primera

etapa una simulación para el año 2008 (tabla 2) a partir de los años 1989 y 1998 y luego

después de observar una buena coincidencia con los datos obtenidos de la clasificación,

destacando un tendencia a sobrestimar algunas superficies, se procedió a realizar la

simulación para el año 2020, obteniéndose la matriz de probabilidades de cambio que se

muestra en la tabla 3.

Tabla 2. Matriz Probabilidades de Cambio (1989 – 1998) para 2008

Usos Agr. Tradic. Asent.Pob. Bosq. Plant. Veg.Natural Tranque Viñas

Agr. Tradic. 0.6246 0.0148 0 0.1214 0.0014 0.2378

Asent.Pob. 0.0312 0.9688 0 0 0 0

Bosq. Plant. 0.1095 0.0013 0.3614 0.5154 0.0047 0.0076

Veg.Natural 0.1303 0.005 0.0339 0.7485 0.0011 0.0813

Tranque 0.0992 0 0 0.0782 0.8093 0.0133

Viñas 0.0514 0 0 0.0478 0 0.9008


En esta matriz destaca por una parte la probabilidad hacia una estabilidad o menor velocidad

de cambio estimada por el modelo para las categorías asentamientos poblados (p = 0.96),

vegetación natural (p = 0.74), tranque (p = 0,80) y viñas (p = 0.93). Por otra parte se refleja

extraordinariamente bien el cambio desde uso agrícola a viñas (p = 0.23). La estimación

markoviana para el año 2020 (tabla 3) es quizás más impactante, destacando la probabilidad

de cambio desde agricultura tradicional hacia viñas (p = 0.52) y desde bosque plantado a

vegetación natural (p = 0.51) lo que podría explicarse por regeneración del matorral

esclerófilo, en zonas cuya cubierta de bosque plantado es explotada y no se aplica plan de

reforestación.

Probablemente lo más interesante es que los aportes al incremento de las viñas en los

próximos 10 años, deberían venir por un lado, desde un aumento de la reconversión de la

agricultura tradicional (p = 0.52) y desde la vegetación natural (p = 0.09), la que está siendo

reemplazada en laderas de solana por viñedos, proceso que se ha incrementado

notablemente durante los últimos tres años en los sectores de la vinilla y otros cercanos.


P á g i n a | 175

Tabla 3. Matriz Probabilidades de Cambio (1989 – 2008) para 2020

Usos Agr. Tradic. Asent.Pob. Bosq. Plant. Veg.Natural Tranque Viñas

Agr. Tradic. 0.324 0.0287 0 0.1067 0.0152 0.5255

Asent.Pob. 0.0084 0.9761 0 0.004 0 0.0115

Bosq. Plant. 0.0041 0 0.4788 0.5112 0.0059 0

Veg.Natural 0.0657 0.0042 0.035 0.8071 0.0024 0.0856

Tranque 0 0 0 0.0246 0.9497 0.0257

Viñas 0.0131 0.019 0 0.0344 0 0.9336


Finalmente, con los datos derivados de la simulación y estimación de probabilidad de cambio

hacia 2020 se construye la tabla 4, la que muestra cambios notables en la estructura de uso

para los próximos 10 años. Los cambios más significativos afectan a la agricultura tradicional

cuya superficie para todo el período disminuye en un 67,27% , se observa un aumento de un

340 % en la superficie ocupada por la ciudad y otros asentamientos poblados (incremento del

proceso de urbanización) y las viñas siguen aumentando superficie llegando a constituir el

cultivo más extenso en el Valle.

Tabla 4. Superficies y cambios porcentuales 1989 – 2020

USO DEL

SUELO

1989 % 1998 % 2008 % 2020 % %

cambio

Agric. Tradic 7898,8 22,5 8481,4 24,1 3611,3 10,3 2585 7,4 -67,27

Asent. Poblad. 245,5 0,7 478,3 1,4 771,26 2,2 1081 3,1 340,32

Bosque plant. 1758,3 5,0 1529,5 4,4 1657,9 4,7 1527 4,3 -13,15

Cober.natu. 24708,1 70,3 20367,5 57,9 20249 57,6 17791 50,6 -27,99

Tranque 209,8 0,6 216,9 0,6 449,2 1,3 536,1 1,5 155,53

Viñas 329,2 0,9 4076,0 11,6 8411,4 23,9 11630 33,1 3432

Totales 35150 100 35149,7 100 35150 100 35150 100 1989 -

2020


A continuación se puede apreciar en los mapas 1 y 2 la distribución espacial de las diferentes

categorías de uso del suelo, ambos derivados de la clasificación de las imágenes LANDSAT de

los años 1989 y 2008. Se puede observar los importantes cambios en las coberturas en ambos


P á g i n a | 176

mapas, el aumento de la superficie con viñas entre 1989 y 2008 es notable, importantes

superficies en los fondos de valle han pasado de agrícola a viñedos.

Mapa 1.


Mapa 2.



P á g i n a | 177

7. Conclusiones

De acuerdo a la información proporcionada por los mapas elaborados desde las imágenes

satelitales clasificadas y considerando la proyección de los cambios a partir de la aplicación

de las cadenas de markov y autómatas celulares, es posible advertir una disminución

considerable de las tierras dedicadas a la agricultura tradicional, la que se da con mayor

intensidad hacia el norte de la ruta que conecta Santiago con Valparaíso.

La localización de la actividad vitivinícola principalmente hacia el lado norte de la ruta 68, ha

traído como resultado un paisaje rural modernizado con grandes posibilidades de

consolidarse como ruta de agroturismo. En los valles ubicados desde este lado de la ruta se

encuentran las áreas con mejores expectativas para mantener y quizás aumentar en el futuro

las demandas de mano de obra otorgando de este modo mejores posibilidades de empleo a la

población rural.

La utilización de imágenes de satélite se puede considerar como una herramienta confiable

para conocer el uso del suelo actual y la incorporación de modelos predictivos del tipo

cadenas markovianas y autómatas celulares complementa notablemente la potencialidad

analítica de la Percepción Remota, contribuyendo a esbozar situaciones de futuro con niveles

de confianza relativamente aceptables considerando las limitaciones que presentan estos

modelos. En el futuro debe explorarse la posibilidad de usar imágenes hiperespectrales, para

buscar aquella composición de bandas que reduzca más significativamente el ruido generado

por la confusión de las firmas espectrales, debido al nivel de generalización que introduce el

uso de las composiciones falso color convencional usando imágenes con la resolución

espectral del satélite Landsat.

Quizás la tendencia de los modelos a sobredimensionar los valores de superficie de algunas

de las categorías reduce en parte la capacidad de pronóstico, aspecto que seguramente podría

mejorar si se usa imágenes de mejor resolución espacial. A pesar de esto, sin embargo, no se

afecta la posibilidad de obtener una aproximación global acerca de las tendencias futuras de

utilización de la tierra, lo cual evidentemente siempre será considerado como un aporte

interesante para la planificación y para definir estrategias de desarrollo local en un territorio

caracterizado por su ruralidad.

Una de las coberturas que muestra para todo el período 1989 – 1998 – 2008 y luego en el

pronóstico hacia 2020 una tendencia a la disminución de superficie es la vegetación natural,

cobertura que de acuerdo a los antecedentes de terreno ha sido reemplazada por

plantaciones de viñas en laderas de solana e inclusive de umbría, lo que en la práctica

representa una expansión de la frontera agrícola en el valle, incorporándose al sistema

productivo tierras con fuertes pendientes, sin vocación agrícola, pero con grandes

expectativas para la producción de vides. De acuerdo con lo anterior, y si se relaciona este

aumento de la superficie plantada con vides y los requerimientos de mano de obra de esta

actividad, entonces debería esperarse incrementos en las demandas de mano de obra, en el

mediano plazo.


P á g i n a | 178

Si consideramos algunas referencias según las cuales los requerimientos de mano de obra en

el cultivo de la vid pueden estar cerca de 548.5 horas/hombre/Hás/año (Perlbach, Calderón y

Ríos, 2005) y por otra parte, otro estudio (Neiman, 2007) que nos presenta una estimación de

demanda de trabajo en un establecimiento típico dedicado a la producción de uvas de alta

calidad enológica según el cual, una hectárea requiere 317 horas/año de trabajo (equivalente

a 40 jornales/año de 8 horas cada uno) para completar todas las tareas requeridas por el

ciclo de cultivo, es posible hacer algunas estimaciones más bien optimistas, pero con

precaución debido a las debilidades del modelo, en cuanto al impacto sobre las demandas de

mano de obra que puede significar el aumento de la superficie con vides en los próximos 10

años.

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Pino, F., 2008. Evaluación del cambio de uso del suelo en el Valle de Casablanca, Anales de la

sociedad Chilena de Ciencias Geográficas, ISSN0717 – 3946, Santiago, Chile.

Pino, F., 2007. Use Geographical Information Systems (GIS) in the evaluation dynamics and

changes in the rural landscape Central Chile, Publicado en Proceedings International

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Scherer, W. 1972. Aplicación de cadenas de Markov a la sedimentación cíclica de la formación

oficina. Cuarto Congreso Geológico Venezolano. Ministerio de Minas e Hidrocarburos,

Caracas.


P á g i n a | 179

23.- TELEDETECCION EN ANALISIS DE ISLAS TÉRMICAS EN ZONAS URBANAS CASO SANTIAGO DE CHILE

Enrique Blondel Especialista en Teledetección

Ottawa Ontario Canadá

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/6f/Santiagocontaminado.jpg

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/6f/Santiagocontaminado.jpg


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Introducción

Intensas y prolongadas olas de calor se registraron en las ciudades de Paris, Francia en Agosto 2003 y Moscu, Rusia en Julio del 2010 registrándose 14.802 y 700 fallecimientos respectivamente. Otras aglomeraciones humanas en el mundo han experimentado similares situaciones,

Figura 1. http://www.washingtontimes.com/news/2010/aug/9/amid-smog-moscow-deaths-double-700-day/

Santiago de Chile por sus características geográficas no escapa a este fenómeno climático. La canícula vivida en el último verano del 2010 así lo demuestra. Las Olas de Calor son consideradas como el tipo más letal de fenómeno climático superando en número de victimas abiertamente a los causados por Inundaciones y Huracanes juntos. Similares situaciones se han reproducido en las ciudades de Chicago en 1995 resultando en un balance de 700 victimas, el Noreste de Estados Unidos en 1972 con 900, Europa Occidental en 2003 con un total de 35.000 incluyendo los casi 15.000 decesos de Francia.

El caso de Santiago de Chile, reviste una notoria

http://www.washingtontimes.com/news/2010/aug/9/amid-smog-moscow-deaths-double-700-day/

http://www.washingtontimes.com/news/2010/aug/9/amid-smog-moscow-deaths-double-700-day/


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importancia debido a su vulnerabilidad a otros riesgos naturales como el sísmico, el cual pudiese presentarse simultáneamente durante un probable evento de Ola de Calor. La generación de Islas Térmicas en medios Urbanos es un problema crónico que tiene origen primordialmente en la implementación y practica de regulaciones urbanísticas no cónsonas con la realidad que han introducido los recientes patrones de interacción demográfica y el cambio climático en las ciudades. Así el problema tiene raíces en el plan regulador del Uso del Suelo, por lo tanto modificar, adaptar y hacer aplicar de forma constructiva e innovadora las actuales regulaciones normativas Urbanas con la ayuda de recursos como la Teledetección, los Sistemas de Información Geográfica y otras disciplinas, potenciarían el incremento en la calidad de vida de los habitantes de las ciudades, sobre todo las capas de población mas vulnerables.

Figura 1. Plan Regulador de la Región Metropolitana de Santiago de Chile cortesía del Ministerio de Vivienda y Urbanismo de Chile.

El presente trabajo investigativo propone una orientación práctica sobre el uso de las Bandas Térmicas de las Imágenes Satelitales Aster y Landsat 7 en la caracterización espacio temporal del fenómeno de generación de Islas Térmicas a través de la estimación de Temperaturas de Superficie. A través de un conjunto de datos tanto históricos, como tabulares y geoespaciales

gentilmente cedidos por diferentes instituciones tanto Chilenas como extranjeras, han hecho

posible el desarrollo de este trabajo de investigación en el cual el procesamiento


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principal en la obtención de los resultados, se ha basado en la aplicación de conocimientos

previamente probados en otros casos como Montreal Canadá y Washington D.C. Estados

Unidos.

Imagen de alta resolución Santiago de Chile cortesía de GeoEye Foundation


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Que son Islas Térmicas?

Son Isotermas que indican áreas de calor relativo por encima de la capa superficial en regiones urbanas y que están directamente asociadas a áreas perturbadas por intervención humana a causa del proceso continuo de urbanización. Las Islas Térmicas por si mismas pueden contribuir nocivamente en deteriorar la calidad del aire y el agua potable por el incremento de los índices de contaminación, así como en aumentar las emisiones de gas de efecto invernadero, además de conllevar a un exceso del consumo energético y que, en consecuencia de todo lo anterior, pueden ocasionar graves lesiones respiratorias y cutáneas en los seres vivos y hasta la muerte.

Domo de calor urbano (http://landsat.gsfc.nasa.gov/graphics/news/sci0025_heat-island-profile.jpg)

La magnitud en la generación de las Islas Térmicas puede ser amplificada en eventos de Olas de Calor intensas y prolongadas. La disposición actual de los patrones urbanísticos igualmente evita que las corrientes de aire fluyan libremente dentro de las ciudades impidiendo el proceso de Convección Térmica o el flujo normal de transferencia de calor. Evitar, Minimizar y en último caso Mitigar las causas que dan origen a este fenómeno es responsabilidad de todas las instancias decisorias y reguladoras de la Planificación Urbanística en las ciudades, en conjunción con sus habitantes.

Recursos Valiosos del uso de la Teledetección en la investigación de Islas Térmicas

La estimación de Temperaturas de Superficie a partir de las bandas térmicas disponibles en los satélites Landsat 7 y Aster se logra a través de la implementación de algoritmos particulares a cada sensor, cuyo objetivo es convertir los valores digitales de imagen a valores

http://landsat.gsfc.nasa.gov/graphics/news/sci0025_heat-island-profile.jpg

http://landsat.gsfc.nasa.gov/graphics/news/sci0025_heat-island-profile.jpg


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de radiancia espectral para luego procesarlos y llevarlos a valores de temperatura de brillo captado por el sensor.

Recursos Valiosos del uso de la Teledetección en la investigación de Islas Térmicas

La estimación de Temperaturas de Superficie a partir de las bandas térmicas disponibles en los satélites Landsat 7 y Aster se logra a través de la implementación de algoritmos particulares a cada sensor, cuyo objetivo es convertir los valores digitales de imagen a valores de radiancia espectral para luego procesarlos y llevarlos a valores de temperatura de brillo captado por el sensor.

Satélite Landsat 7

Satélite Terra Aster

Las bandas utilizadas para el procesamiento son la 6 (Low Gain) en Landsat 7 y la banda 13 en Aster, ambas tienen en común similares rangos en sus longitudes de onda. El algoritmo monocanal, usado en la estimación de temperaturas a través de la banda térmica infrarroja 13 del sensor Aster, tiene como concepto el inverso de la ecuación de la ley de Planck y el concepto de efectividad de longitud de onda. (A Single-Channel Algorithm for Land-Surface Temperature Retrieval from ASTER Data. Juan C. Jiménez-Muñoz y José A. Sobrino)

Comparación de bandas entre Landsat 7 y Aster Cuatro pares de imágenes Landsat 7 y Aster de igual fecha de adquisición y hora, cada uno,

fueron obtenidos para el estudio; el par correspondiente al 9 de febrero del 2005 fue


P á g i n a | 185

seleccionado por presentar este día una temperatura ambiental máxima de 260C a las 11:00

AM horal local (www.wunderground.com), representando condiciones ideales para el

presente estudio.

Imagen raster Landsat 7 (Banda 6 low) de Temperaturas de Superficie

Imagen raster Aster (Banda 13) de Temperaturas de Superficie

Comparando los resultados de estimación de temperaturas de ambas imágenes térmicas nos encontramos con resultados bastante parecidos. Igual patrón se observó en los otros pares de Imágenes, por lo tanto se puede inferir que, para estimación de temperaturas, ambos sensores ofrecen resultados casi similares.


P á g i n a | 186

Imagen raster diferencia de Temperaturas Landsat 7 y Aster Sin embargo Aster sobreestima ligeramente las temperaturas con respecto a Landsat 7 sobre todo en sitios desprovistos de vegetación como se evidencia al verificar con respecto al raster obtenido en el procesamiento de Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI).

Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI)

Landsat 7 estima las temperaturas de forma más precisa por su mejor resolución espacial de 60 metros con respecto a Aster (90 metros), también ofrece una gran exactitud y resolución radiométrica. Es importante mencionar que debido a una falla mecánica que presenta el corrector de escaneamiento lineal desde el 31/05/2003, y cuya función de diseño es la de compensación por movimiento de avance, las imágenes presentan un patrón de zig-zag, lo que conlleva a que presenten zonas que han sido doblemente captadas mientras que otras no lo han sido durante el proceso de adquisición, conllevando a perdida de información.


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Imagen Landsat 7 en modo desactivado del corrector de escaneo lineal

Interpretación resultados Estimación de Temperaturas

Tres imágenes rasters correspondientes a las de estimación de Temperaturas de Landsat 7 y Aster, y otra correspondiente a los valores de Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), fueron fusionadas y cada una de sus bandas exportadas a un procesador estadístico para medir su correlación.

TEMP L7 TEMP ASTER NDVI

TEMP L7 1.000

TEMP ASTER 0.612 1.000

NDVI -0.537 -0.322 1.000

Correlación de valores de Temperaturas Superficiales y NDVI

Se puede observar en la tabla anterior y en los gráficos que se muestran a continuación, que los valores estimados de temperatura calculados a partir de la imagen Landsat 7 se correlacionan mejor con respecto a los valores de NDVI en relación a su par de Aster.


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Variación de Temperaturas Superficiales estimadas por Landsat 7 y Aster en relación al Índice de Vegetación Normalizado.

A partir de la estimación de Temperaturas Superficiales de la imagen Landsat 7 del 9/02/2005 podemos analizar, en la práctica, como se generan las Islas Térmicas en diferentes puntos geográficos de la ciudad de Santiago de Chile. En la figura siguiente se muestra como una cubierta de techo con bajo albedo con respecto a una de alto albedo, la diferencia es hasta de 30 ºC en días típicos soleados veraniegos.

Diferencia de Temperaturas entre cubiertas de techos con Albedos opuestos (Fuente: Guidelines for Selecting Cool Roofs U.S. Department of Energy)


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Análisis visual y comparativo de los resultados.

Temperaturas de Superficie Landsat 7 y generación de Islas térmicas

Localización geográfica de emplazamientos en donde se forman Islas Térmicas

Zonas cercanas a Ave. Libertador O’Higgins con Gral. Velásquez presentan aumentos de

temperatura ambiental de hasta 39 ºC debido a la aparición de Islas Térmicas adyacentes a

edificaciones con techos de bajo albedo que exhibe en este caso una temperatura superficial

de 44 ºC. Caso contrario a las adyacencias de la Quinta Normal y el Centro de Eventos

MoviStar Arena, en donde las temperaturas superficiales alcanzan valores de la temperatura

ambiente promedio de la hora de adquisición de la imagen o ligeramente superiores. Véase

44oC

39oC

33oC 18oC

Ave. Libertador O’Higgins

Quinta Normal

Ave. Irarrázabal Con Suecia Ñuñoa

Centro Eventos Movistar Arena

Ave. Carlos Dittborn c/ Vicuña Mackenna

42.2 ºC


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también como estas Temperaturas Superficiales se hacen ligeramente más frías en las

adyacencias de los Cerros San Cristóbal y Santa Lucia.

El centro de eventos MoviStar Arena cuya cubierta de techo registró una estimación de

temperatura superficial de 18 ºC, valor que contrasta notablemente con el registrado en la

cubierta de techo de un conocido establecimiento comercial situado en la esquina de la

Avenida Irarrázabal con Suecia en el sector Ñuñoa, de 42,2 ºC, demuestra como el uso de

materiales alternativos en edificaciones y en redes viales, puede lograr reducir o evitar la

formación de Islas Térmicas en sus entornos inmediatos.

Centro Eventos Movistar Arena http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Movistar_Arena_4.jpg

Ave. Irarrázabal Con Suecia Ñuñoa (Google)

En el grafico que se presenta a continuación, se puede observar la relación entre la

generación de Islas Térmicas y el Uso del Suelo, resaltando entre todos el sector

correspondiente a la Zona Urbana Consolidada, el cual se encuentra mas expuesto a la

formación de Islas Térmicas por razones de alta densidad de edificaciones y de

infraestructura urbana.

http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Movistar_Arena_4.jpg


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Temperaturas Superficiales clasificadas por Zona de Uso del Suelo en la Región Metropolitana

de Santiago de Chile

A continuación se presentan un mapa (Fig.22) de registros máximos de Temperaturas

Superficiales clasificados por comuna así como un gráfico (Fig. 23) que relaciona las mismas

Temperaturas Superficiales estimadas en sus valores máximos y promedio por comuna, los

cuales describen la incidencia directa que ejerce la formación de Islas térmicas sobre la

población total en la región Metropolitana de Santiago, siendo la infantil y de tercera edad los

sectores de población potencialmente más afectados.


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Temperaturas Superficiales Máximas clasificadas por Comuna en la Región Metropolitana de Santiago de Chile

Gráfico de Relación de Temperaturas Superficiales máxima y promediada generadas por la formación de Islas térmicas con respecto a la población total, infantil y de tercera edad por comuna en la región Metropolitana

0

10

20

30

40

50

60

LA

GR

AN

JA

PR

OV

IDE

NC

IA

SA

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AM

ON

SA

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Comunas

LS

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ds

at

7 (

ºC)

0

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

300,000

350,000

400,000

450,000

500,000

Po

bla

ció

n

POB_TOT POB_0_13 POB_M_65 MAX MEAN


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De lo anterior se puede generar un mapa de disposición actual de recursos hospitalarios y

servicios de emergencia y primeros auxilios para atender la población en caso de un evento

de Olas de Calor que puedan a su vez ayudar a amplificar la generación de Islas Térmicas, que

se forman regularmente por las consecuencias en la disposición del Uso de Suelo en la capital

de Chile, y que pueda incidir negativamente en la calidad del aire así como en el agua potable

y por ende en la salud de las personas y seres vivos.

Un análisis complementario más exhaustivo teniendo en cuenta el número de camas,

ambulancias, dotación de personal medico y paramédico por habitante seria necesario para

fundamentar un estudio de requerimientos en función de las necesidades actuales y futuras

de la ciudadanía en el caso de un evento de Ola de Calor que pueda afectar negativamente a la

Ciudad de Santiago de Chile.

Densidad de Servicios Medico Asistenciales por Población en comunas de la Región Metropolitana

Conclusiones

Es interesante destacar hoy en día como en la práctica y debido al Cambio Climático, el uso extendido de ciertos tipos de tecnologías diseñadas para mejorar la disposición y las características estructurales, estéticas y, sobre todo, funcionales de cada uno de los


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componentes de las edificaciones modernas; así como de las infraestructuras que conectan la intricada red urbanística de las ciudades; teniendo, como base, la rentabilidad energética y el incremento en la calidad del aire y del agua potable, pueden tener un impacto favorable sobre el medio ambiente que las rodea. Una nueva iniciativa ecológica introducida en los medios urbanos como la incorporación de revestimientos de vegetación en las cubiertas de techos de las edificaciones así como la de implementar el uso alternativo de nuevos materiales con el fin de incrementar el grado de albedo en las superficies expuestas a la radiación solar tanto de edificaciones como de las redes de infraestructura urbana, pueden influir rigurosamente en la reducción de las Islas Térmicas, si su empleo se intensifica por medio de la imposición de regulaciones y ordenanzas urbanísticas firmes y consensuadas. Los resultados obtenidos en esta investigación indican que diferentes zonificaciones de uso de suelo así como la de los espacios verdes y las edificaciones que la conforman, pueden influir adversamente o favorablemente en la formación de micro-climas en el denso patrón urbanístico de la ciudad. El uso de las tecnologías Geo-espaciales y más aun la Teledetección puede ayudar, no solo a identificar y caracterizar el problema en estudio, sino también a monitorear el grado de evolución de la calidad del aire y el agua debido a la formación de Islas Térmicas, en función de la implementación de las medidas pertinentes que mitiguen de forma efectiva este tipo de desajuste climático.

National Geographic. http://s.ngm.com/2009/05/green-roofs/img/roofs-615.jpg

Referencias.

IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, VOL. 7, NO. 1, JANUARY 2010 A Single-Channel Algorithm for Land-Surface Temperature Retrieval From ASTER Data Juan C. Jiménez-Muñoz and José A. Sobrino

http://s.ngm.com/2009/05/green-roofs/img/roofs-615.jpg


P á g i n a | 195

MITIGATING NEW YORK CITY’S HEAT ISLAND Integrating Stakeholder Perspectives and Scientific Evaluation by Cynthia Rosenzweig, William D. Solecki , Lily Parshall, Barr y Lynn, Jennifer Cox, Richard Goldberg, Sara Hodges, Stuart Gaffin, Ronald B. Slosberg, Peter Savio, Frank Dunstan, and Mark Watson Development of a Green Roof Environmental Monitoring and Meteorological Network in New York City Stuart R. Gaffin, Reza Khanbilvardi and Cynthia Rosenzweig www.mdpi.com/journal/sensors Green Roofs as Urban Ecosystems: Ecological Structures, Functions, and Services ERICA OBERNDORFER, JEREMY LUNDHOLM, BRAD BASS, REID R. COFFMAN, HITESH DOSHI, NIGEL DUNNETT, STUART GAFFIN, MANFRED KÖHLER, KAREN K. Y. LIU, AND BRADLEY ROWE Guidelines for Selecting Cool Roofs July 2010 V. 1.2 Prepared by the Fraunhofer Center for Sustainable Energy Systems for the U.S. Department of Energy Building Technologies Program and Oak Ridge National Laboratory under contract DE-AC05-00OR22725. Additional technical support provided by Lawrence Berkeley National Laboratory and the Federal Energy Management Program. Authors: Bryan Urban and Kurt Roth, Ph.D.

Agradecimientos

GeoEye Foundation

21700 Atlantic Blvd. Dulles, VA 20166

NASA Land Processes Distributed Active Archive Center User Services USGS Earth Resources Observation and Science (EROS) Center

47914 252nd Street

Sioux Falls, SD 57198-0001

Ministerio de Vivienda y Urbanismo

Observatorio Urbano y Habitacional

Comisión Asesora de Estudios Habitacionales Urbanos

Santiago de Chile.

http://www.mdpi.com/journal/sensors


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24.- INVENTARIO DE HUMEDALES EN LA CUENCA PAPALOAPAN, MÉXICO

Jorge Enrique Brena Zepeda

Instituto Mexicano de Tecnología del Agua [email protected]

Cervando Castillo Romano

Instituto Mexicano de Tecnología del Agua [email protected]

Resumen: Debido a las condiciones físico-biológicas derivadas de su situación geográfica, México cuenta con una importante superficie cubierta por humedales, y son considerados en la ley como reserva estratégica de agua bajo la responsabilidad de la Comisión Nacional del Agua. En este estudio se desarrollaron dos niveles de análisis: el primero en escala 1:250,000 aplicado a nivel cuenca hidrográfica y el segundo en escalas de 1:40,000 a 1:70,000 a nivel de humedal. El primer nivel comprendió la elaboración de mapas de uso de suelo y vegetación con base en imágenes de satélite tomadas en 1979 y 2003 para obtener las características recientes y detectar cambios; complementándose con el análisis cartográfico de la evaluación de indicadores para la delimitación de los humedales. El segundo nivel abarcó la elaboración de mapas detallados de uso de suelo y vegetación con imágenes de 2006 para los humedales detectados. Los resultados obtenidos indican que en la cuenca del Río Papaloapan existe una superficie de 479,258 ha distribuidas en 20 humedales, destacando por su importancia el humedal Laguna de Alvarado (379,900 ha equivalentes al 79% de la superficie evaluada). La comparación entre coberturas mostró cambios negativos en la clases hidrófila, cuerpos de agua y forestal. Lo que constituye una seria amenaza a la sustentabilidad de los humedales. Para revertir el deterioro de estos ecosistemas, se proponen acciones de recuperación forestal en zonas estratégicas de la cuenca. Una conclusión es que el desarrollo de propuestas y programas para la conservación y uso sustentable de los humedales serán más efectivas si se enmarcan a nivel de cuenca

Abstract: México, due to its physical and biological conditions arising from its geographical location, has a large area covered by wetlands, which are considered as a strategic reserve of water under the responsibility of the National Water Commission. The main objective of this study was to inventory and characterize wetlands in the Papaloapan River Basin into two levels of analyses: the first one implemented at 1:250,000 scale at river basin rank and the second one at 1:40,000 scale, at wetland category. The first level involved the mapping of land use and vegetation based on satellite images taken at 1979 and 2003 to obtain the latest features and detect changes. This was complemented by map analyses evaluation of indicators to define the wetlands specific areas. The second level included the development of detailed maps of land use and vegetation with 2006 images, for the identified wetlands.




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The results indicated that in the Papaloapan River Basin there is a surface of 479.258 ha distributed in 20 wetlands. The Laguna de Alvarado wetland highlights due to its area size (379.900 ha is equivalent to 79% of the assessed area). The comparison showed negative changes in the hydrophilic, water bodies, and forest coverage. This condition constitutes a serious threat to the sustainability of the wetlands. To reverse the decline of these ecosystems, we propose actions of forest recovery in strategic areas of the basin. One conclusion is that the proposal of projects and programs for the conservation and sustainability of the wetlands will be more effective if they are conceived at the basin scale.

Palabras clave: Inventario de Humedales, Gestión Integrada, Cuenca Papaloapan.

1. INTRODUCCIÓN

Las autoridades encargadas de la administración de los recursos hídricos y forestales han

subdividido al país en trece regiones para facilitar su mejor aprovechamiento y manejo. El

presente trabajo está enfocado a analizar la Cuenca del Río Papaloapan, que se ubica en la

vertiente Atlántica del Continente, que está comprendida dentro de de la Región X, Golfo

Centro al oriente del país, tiene una superficie de 47,171 Km2. Destaca por su riqueza de

recursos forestales desarrollados sobre un relieve montañoso que da paso hacia el oriente a la

llanura costera del Gofo de México con ligera pendiente que va del occidente a la costa.

Presenta características geológicas diversas que, para algunos casos ocasionan el

almacenamiento de agua subterránea y en otros funcionan como transmisores de agua a

estratos más profundos de tal manera que la complejidad hidrogeológica se refleja como una

parte de los volúmenes de extracción de agua subterránea y por la otra en la diferencia de su

calidad natural además en aquellos aspectos asociados con la situación administrativa–legal

sobre el uso aprovechamiento o explotación del recurso.

Derivado de lo anterior, el cuidado y conservación de los acuíferos ubicados en la cuenca del río Papaloapan es un asunto de importancia y relevante, ya que forman parte de ecosistemas de importancia regional y mundial susceptibles a sufrir cambios irreversibles tanto en cantidad como en calidad.

2. OBJETIVOS

Elaborar el inventario y caracterización de los humedales de la cuenca del río Papaloapan.

Construir un escenario prospectivo para el año 2030 con los mapas de uso de suelo obtenidos de las imágenes tomadas 1979 y 2003.

Proponer mediadas para preservación, protección, manejo y restauración.


P á g i n a | 198

3. METODOLOGÍA y RESULTADOS

3.1 Uso de suelo y vegetación

El proyecto consideró el desarrollo de un estudio temporal de la dinámica de la vegetación y del uso del suelo a partir de técnicas de percepción remota con base en imágenes de satélite. El intervalo temporal del estudio fue de 25 años. Para el primer análisis se utilizaron imágenes de satélite LANDSAT del sensor Multi Spectral Scaner (MSS) tomadas en 1979 que tienen una resolución espacial de 57x57 metros. Para el segundo análisis se utilizaron imágenes LANDSAT ETM tomadas en los años 2003 y 2002, la selección se realizó con base en la calidad espectral de las imágenes, mínima cobertura de nubes y disponibilidad en los acervos del IMTA y del EROS Data Center. La figura 1 ilustra los mapas de uso y vegetación.

Figura 1. Mapas de distribución de uso de suelo y vegetación de los años 1979 y 2003.

El mapa de uso del suelo y vegetación de la cuenca del río Papaloapan se presenta en escala 1:250,000. Con un área mínima cartografiable de 1 ha, como se menciona en el párrafo anterior se hace una análisis retrospectivo con base en imágenes tomadas en 1979, un análisis actual con imágenes tomadas en el año 2003 y un análisis prospectivo para el año 2033,


P á g i n a | 199

empleando para ello el método Markov alimentado con los datos obtenidos con las imágenes de satélite. El mapa prospectivo de uso de suelo y vegetación, apoyará la integración de escenarios futuros de planeación para la conservación y uso sustentable de los humedales. La figura 2 presenta el diagrama metodológico aplicado para la generación del mapa prospectivo.

Figura 2. Diagrama metodológico aplicado para la obtención del mapa tendencial

3.2 Inventario de humedales en la cuenca

Para su procesamiento de extracción un sistema de información geográfica, se ubicaron un total de 20 humedales, el mayor presentó una superficie de 379,900.34 ha y el menor presentó una extensión de 66.6 ha. La figura 3 presenta el diagrama metodológico aplicado para obtener la delimitación de los humedales en la cuenca y la figura 4 ilustra su distribución en la cuenca.

Figura 3. Diagrama metodológico empleado para la delimitación de los humedales


P á g i n a | 200

Figura 4. Distribución de humedales en la cuenca

3.3 Recuperación forestal con impacto en los humedales.

Como estrategia global para impactar positivamente en el recurso agua en la cuenca se proponen acciones para propiciar la recuperación forestal y mejorar la cubierta de la vegetación en general, considerando de manera integrada los recursos agua - suelo - bosque.

La recuperación forestal se considera en el presente documento, como el restablecimiento de una masa forestal: arbórea, arbustiva o de cactáceas, en terrenos con diferentes usos de suelo; ya sean estos ecosistemas forestales (bosque y selva) perturbados, vegetación de matorrales o pastizales dispersos, e incluso la introducción del componente arbóreo en los sistemas productivos agrícolas y pecuarios donde la degradación haya producido perturbaciones en el funcionamiento del ecosistema, así como también en tierras marginales que actualmente están en uso agrícola, cubiertas por pastizales o malezas, o que se encuentran sin cubierta vegetal alguna. Dicha masa forestal puede ser incorporada por medio de especies nativas o introducidas, y la forma de inducción puede ser espontánea, inducida o cultivada. El propósito es mejorar y acelerar el proceso de regeneración forestal, restableciendo así la salud del ecosistema y por consiguiente todos los beneficios que ello implica. La figura 5 presenta el diagrama metodológico aplicado para delimitar las áreas de atención para la recuperación.


P á g i n a | 201

Figura 5. Diagrama metodológico empleado para delimitar las áreas de recuperación forestal

Respecto a las necesidades de recuperación forestal (RF) por uso de suelo, se identificó que la mayor superficie con necesidades de atención corresponde al bosque fragmentado (52.7%), siguiéndole el matorral fragmentado (13.1%), selva baja fragmentada (11.3%), selva media fragmentada (10.3%) y la agricultura de temporal (5.8%), siguiéndole el resto de usos en proporciones bajas. Esta distribución de necesidades puede verse gráficamente en la Figura 6.

Figura 6. Necesidades de recuperación forestal por uso de suelo en la cuenca del Papaloapan.


P á g i n a | 202

4. CONCLUSIONES

Una conclusión es que el desarrollo de propuestas y programas para la conservación y uso sustentable de los humedales serán más efectivas si se enmarcan a nivel de cuenca.

5. BIBLIOGRAFÍA

Comisión Nacional del Agua. 2005. Estadísticas del Agua en México 2005. 104p. México, D.F.

Comisión Nacional del Agua. 2001. Programa Hidráulico de Gran Visión, Región X Golfo Centro.

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INEGI. 1999. Modelos digitales del terreno escala 1:50000, Aguascalientes, Ags.


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25.- CAMPAÑAS ALTIMETRICAS DE CALIBRACIÓN DEL TOPEX Y JASON-1 EN EL MEDITERRANEO OCCIDENTAL

Juan Jose Martinez Benjamin, Marina Martinez Garcia, Miquel Angel Ortiz Castellon, Jose Martín Davila, Jorge Garate Pasquin, Begoña Perez Gomez , Pascal Bonnefond

Universitat Politécnica de Catalunya (UPC), Dpt. Ingenieria del Terreno, Cartográfica y

Geofísica, EPSEB, Barcelona, España, [email protected]

Instituto Cartográfico de Cataluña (ICC), Barcelona, España Real Instituto y Observatorio de la Armada (ROA), San Fernando, Cadiz, España

Puertos del Estado (PE), Madrid, España Observatoirede la Côte d’Azur, (OCA/GEMINI), Grasse, Francia

RESUMEN: Se describen las campañas de calibracion altimétrica realizadas en el Mediterráneo Occidental por la Universidad Politécnica de Cataluña con el soporte del Instituto Cartográfico de Cataluña, el Real Instituto y Observatorio de la Armada y por Puertos del Estado principalmente. Se realizaron tres experiencias en el Cabo de Begur para calibracion altimétrica y mapeo del geoide marino realizadas en 1999, 2000 y 2002. Calibración absoluta directa estimando el bias del Alt-B del Topex fue realizada durante el overflight del satelite usando boyas GPS. Una contribución española a las experiencias de calibración ha sido el diseño de las Boyas y Catamarán GPS teniendo en cuenta diseños previos de la Universidad de Boulder en Colorado y las de Senetosa/Capraia. Una campaña mas fue realizada en Junio de 2003 en el area de la Isla de Ibiza. Se utilizaron cinco estaciones GPS de referencia localizadas en Ibiza, San Antonio y Portinax, y por dos mareógrafos georeferenciados situados en los puertos de Ibiza y San Antonio. Una calibración directa adicional fue realizada el 14 de Junio. Otro objetivo importante era obtener el perfil de la Superficie Media Marina a lo largo de las trazas del T/P o Jason-1 con boyas/catamarán GPS. Mapear la superficie marina para la calibración altimetrica indirecta tiene la ventaja de permitir la calibración de cualquier radar que cruce el area estudiada pero, en cambio, la desventaja es reduce la precision de la estimación del bias. Se tiene prevista una nueva campaña a realizar en la misma zona aproximadamente siguiendo las trazas de los satélites Jason-2 y Altika con lanzamiento previsto en 2011 que permitirá obtener datos altimétricos en zonas próximas a la costa. PALABRAS CLAVE: calibración altimétrica, boyas GPS, mareógrafos, nivel del mar, gradiente

del geoide ABSTRACT: Three Begur Cape experiences on radar altimeter calibration and marine geoid mapping made on 1999, 2000 and 2002 are overviewed. One campaign has also been made in June 2003 at the Ibiza island area. Direct absolute calibration estimating the Topex Alt-B bias was performed during the satellite overflight by using GPS buoys. The advantage of that method is that neither geoid modelling nor tidal error is needed. Other main objective was to map the profile of the Mean Sea Surface (mss) along the closest T/P and Jason-1 groundtrack. Mapping the marine surface for indirect altimeter calibration has de advantage of allowing the calibration of any radar sensor that crosses the studied area but, in turn, the disadvantage is



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that the method requires ocean tide and geoid knowledge, which reduces the accuracy of the bias estimate by a factor of 2. A technical Spanish contribution to the calibration experience has been the design of GPS buoys and GPS catamaran taking in account the University of Colorado at Boulder and Senetosa/Capraia. For the mapping of the extended calibration areas centered on satellite ground tracks, the catamaran was tracked by the Patrol Deva, from the Spanish Navy. An additional absolute altimeter direct calibration was performed on June 14. Complementary data came from five GPS reference stations deployed at Ibiza , San Antonio and Portinatx, and from vertically-referenced tide gauges located at Ibiza and San Antonio. We present first results on Jason-1 altimeter calibration using the marine geoid derived from data collected during the campaign. Moreover, the geodetic activities (e.g., GPS, leveling) has permitted to build a very accurate (few mm) local network linked to the european one, with a reference frame compatible with the satellite altimetry missions (ITRF2000). KEY WORDS: altimeter calibration, GPS Buoys, tidegauges, sea level, geoid gradient

1. INTRODUCCION

1.1 Altimetria radar El radar altímetro mide la distancia relativa entre su antena y la superficie marina instantánea a lo largo de la traza del satélite. Ello permite establecer medidas de la superficie topográfica marina con precisiones de pocos centímetros, medidas de la altura significativa de las olas con precisiones de 1 cm o sub-centrimétricas y medidas de la velocidad del viento en superficie con precisiones de unos 2-3 m/s. Todo ello con una visión global y en un corto intervalo de tiempo (repetibilidad de 10 días, aprox). Todas estas medidas han supuesto una contribución excepcional a la Observación de la Tierra y un reto para la tecnología espacial y el desarrollo de sensores. En la actualidad algunos de los satélites altimétricos en funcionamiento son: Jason-1, de las agencias espaciales NASA/CNES. Lanzado el 7 de Diciembre de 2001, está midiendo en banda Ku (13.575 GHz) y banda C (5.3 GHz). Jason-2 , de las agencias espaciales NASA/CNES. Lanzado el 19 de Junio de 2008, está midiendo en banda Ku (13.6GHz) y banda C (5.3GHz). Envisat, misión de la Agencia Espacial Europea ESA. Lanzado en Marzo de 2002 esta plataforma multi-sensor está dotada de un altímetro radar (RA-2) que mide también en banda Ku (13.575 GHz) y así como a 3.2 GHz. La investigación en altimetria por satélite en zonas costeras aún está en sus pasos iniciales. Esto es debido a las limitaciones intrínsecas de la tecnologia y las dificultades en el procesado, como la proximidad a tierra o las variaciones rápidas debidas a las mareas y efectos atmosféricos. Sin embargo aún hay posibilidades a explorar, como el retracking del eco del radar, más datos a lolargo de la traza (along-track) y los escenarios multialtimétricos. Los datos sobre las regiones costeras necesitan ser reanalizados, mejorados y más eficientemente procesados. Esto resulta extremadamente importante para la Oceanografia operacional, para investigar la dinámica compleja de las areas costeras y la variación del nivel del mar con su impacto en la línea de costa. El nivel del mar es una variable medioambiental de importancia ampliamente reconocida en muchas disciplinas científicas como parámetro de control en procesos dinámicos costeros o


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procesos climáticos en los sistemas atmósfera-océano asi como en aplicaciones en la ingeniería. La fuente principal de datos de nivel del mar son las redes nacionales de mareógrafos en la costa, en España perteneciendo a diferentes instituciones como el Instituto Geográfico Nacional (IGN), Puertos del Estado (PE), Instituto Hidrográfico de la Marina, etc.Los mareógrafos miden el nivel del mar relativo a la tierra. Buenos modelos de mareas existen en el Mediterráneo Occidental. Críticamente dependen de la información batimétrica precisa que ha mejorado recientemente. La variación del nivel del mar para períodos largos ha sido cuantificada recientemente usando datos del Topex/Poseidón y Jason-1. (fig.1)

Figura 1. Variación del nivel medio marino a partir de datos de los satélites altimétricos del

Topex y Jason-1.

1.2 Metodologías de calibración altimétrica -Calibración directa: La metodología utilizada en la calibración directa consiste en la comparación de la altura instantánea de la superficie marina, SSH (Sea Surface Height), estimada por dos técnicas independientes simultáneas en el mismo punto geográfico. La SSH instantánea obtenida a partir de las medidas del altímetro, es decir, la diferencia entre la altura orbital del satélite (horbit) obtenida por seguimiento laser (principalmente aunque puede derivarse también de medidas Doris o GPS) y la medida altimétrica (halt) corregida basicamente de los errores troposférico e ionosférico, el bias del estado del mar y el retraso instrumental: SSHTOPEX = horbit - halt

Se compara este valor con la misma magnitud

SSHGPS, que puede ser considerada la medida "real" del nivel instantáneo del mar, estimado a partir de medidas obtenidas por boyas GPS colocadas en puntos de la traza del satélite sobre la superficie marina, obteniéndose el bias del altímetro: BIAS = SSHGPS - SSHTOPEX


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donde SSH_GPS es la altura de la superficie instantánea del mar medida por la boya GPS y Delta_Tide es la medida del mareógrafo menos el valor medio obtenido después de años de observaciones. Se procura que las observaciones se realicen en diferentes horas del dia y en diferentes estaciones del año para tener un buen Delta_Tide (sugiriéndose el mareógrafo no se encuentre muy distante de la zona de observación con boya GPS). La MSS_BIAS es simplemente la media en cada punto de los valores MSS_BIAS(X,Y). De aquí se obtiene la MSS_TRUTH(X,Y) -Calibración indirecta Si un satélite altimétrico cruza la banda en el punto (Xs,Ys), la altura calculada de la superficie marina sería: SSH_CALC(Xs,YS) = MSS_TRUTH(Xs,Ys) + Delta_Tide (en el instante del sobrevuelo) Finalmente el bias del altimetro viene dado por la expresión: Altimeter_Bias = SSH_CALC(Xs,Ys) –SSH_ALT(Xs,Ys) donde SSH_ALT(Xs,Ys) es la altura instantánea del nivel del obtenida de la medida altimétrica realizada por el satélite cruzando la banda. La expresión calibración indirecta se refiere al hecho de que no hay boya GPS en el momento del sobrevuelo del satélite pero la solución encontrada antes permitió ajustar la forma de la MSS para tener una referencia absoluta a lo largo de la banda (superficie), que sirve para calcular el bias del altímetro de cualquier satélite que atraviese la misma. Por esta razón la calibración indirecta es menos precisa que la calibración directa donde la boya se encuentra exactamente en la misma vertical del sobrevuelo del satélite. En definitiva la MSS encontrada por boyas/catamarán GPS suministra la referencia para calcular el bias de los diferentes satélites altimétricos que cruzan la banda. 1.3 Experiencias de calibración altimétrica La calibración del altímetro es un requisito esencial para la medida absoluta del nivel del mar mediante el conocimiento preciso de su bias (desviación) y de su drift (deriva). Debido a diferencias sistemáticas entre los instrumentos de los diferentes satélites es esencial relacionar sus medidas usando instrumentos in-situ. La calibración es el objetivo final de todos los procesos de validación (órbitas, correcciones, modelos geofísicos, EM bias, …). La altura real del nivel del mar en el punto de calibración se determina, independientemente a la medida altimétrica, a partir de sensores locales terrestres como p.e.: mareógrafos, boyas GPS, etc. No se descarta el uso de otras tecnologías espaciales o aerotransportadas que permiten también la determinación de la altura del nivel del mar de forma independiente. Estas son p.e. la altimetría láser espacial –ICESAT- o la altimetría láser aerotransportada –LIDAR- [Limpach er al., 2006]. Sin embargo, estas otras tecnologías aplicadas en el medio marino se hallan en un estadio incipiente, en relación a las tecnologías antes mencionadas.


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No obstante, la simultaneidad espacial de las medidas de la SSH no es siempre posible, es decir, no siempre se dispone de un sensor terrestre situado justo en la traza del satélite en el momento de paso del mismo (instante de overflight). Como consecuencia, las medidas de la SSHalt y de la SSHreal , aunque simultáneas temporalmente, pueden corresponder a puntos separados hasta centenares de metros entre sí. En estas situaciones, la conexión entre ambos puntos viene dada por la inclinación o pendiente del geoide. Es decir, la diferencia de la altura entre el geoide en el emplazamiento del sensor y el geoide en el punto sub-satelital (nadir del radar altímetro en mar abierto) permite estimar la medida instantánea de la SSH en el nadir. En general, a la situación en la existe simultaneidad temporal y espacial entre las medidas de la SSHalt y de la SSHreal se llama “calibración directa o in-situ” y acostumbra a realizarse mediante boyas GPS (o similares) que se colocan en la traza del satélite en el instante de overflight del mismo. Por el contrario, a la situación en la que existe sólo simultaneidad temporal pero no espacial, acostumbra a denominarse “calibración indirecta”, haciendo referencia a que la medida de la SSHreal en el nadir del satélite se estima indirectamente apoyándose en el conocimiento de la inclinación de la superficie media del mar (geoide) entre el punto de la medida local y el punto sub-satelital. En esta segunda metodología, no existe ningún sensor presente en la traza durante el sobrevuelo del satélite. Para los lugares geográficos de calibración, una configuración clásica sería el uso de una isla muy pequeña, como el caso de las primeras calibraciones realizadas en el Mediterráneo en la isla de Lampedusa (Italia) para el T/P (Ménard et al., 1994); posteriomente la isla de Córcega (Bonnefond et al. 2003a, 2003b), que ha sido el site oficial de calibración de CNES para Jason-1; la isla de Gavdos, también para T/P y Jason-1 (Pavlis 2002), la plataforma pretrolífera de Harvest (California), utilizada como site oficial de NASA para la monitorización y calibración continua de T/P y Jason 1 (Haines et al., 2003), asi como la isla de Ibiza (Martinez Benjamín et al., 2004, 2005) que constituyó una contribución española a la calibración de Jason-1. (fig. 2). El objetivo Principal era Integrar Ibiza y de forma complentaria el Cabo de Begur en las áreas de Calibración Altimétrica Permanente en el Mar Mediterráneo Occidental, complementando el área de Córcega/Senetosa (CNES, Francia), área principal de Calibración Altimétrica. En oposición a las áreas principales de calibración, la isla de Ibiza es demasiado grande para no afectar las medidas altimétricas en términos de ecos de radar y correcciones por la troposfera húmeda (debido a la contaminación terrestre). Esto implica preferiblemente a utilizar datos altimétricos medidos lejos de la costa (>10 km). Existen configuraciones de areas costeras que monitorizan las trazas provenientes del mar como son Bass Strait (en Tasmania, Australia), que es el único site en el hemisferio sur para T/P y Jason-1 (Watson et al. 2003) y el Cabo de Begur (Costa Brava, Gerona) para T/P y Jason-1, que además correspondió a la primera experiencia de calibración de un altímetro por un grupo español en Marzo de 1999 (Alt-B del T/P). Finalmente, otro site remarcable es el del Lago Erie (USA), se supone el único ejemplo de calibración altimétrica (ERS, GFO) en aguas someras (Shum et al. 2004). Las áreas de calibración ayudan a controlar los errores correlacionados geográficamente que son significativos en cada área aislada. Se espera en el futuro realizar otra campaña incluyendo Jason-2 y Altika permitiendo datos de altimetria costera, que deberia ser lanzado en 2011.


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Figura 2. Areas de calibración altimétrica de Corsica e Ibiza

1.4 Boyas GPS Las boyas de las tres campañas se diseñaron y construyeron en el Institut Cartografic de Catalunya, inspiradas en una boya tipo "wave rider" de la Universidad de Colorado en Boulder, (Born et al., 1994) introduciendo mejoras de estabilidad, estanqueidad y reduciendo al máximo la distancia del centro de fase de la antena GPS a la superficie del mar.

Figura 3 Boya GPS Este tipo de boya /fig.3) consiste básicamente en una antena GPS, albergada directamente sobre un aro flotador mediante una pieza cilíndrica por su base y protegida por una cúpula en su parte superior, ambas piezas de metacrilato. La antena recibe las señales de los satélites GPS y las envía mediante un cable de conexión, debidamente preparado para no interferir en el movimiento libre de la boya sobre el agua, al receptor GPS que se encuentra situado en una embarcación auxiliar. La concepción de esta boya ‘wave-rider’, relativamente pequeña y de poco peso, es la de seguir el movimiento de las olas permaneciendo siempre en su superficie. Se debe tener en cuenta en el diseño de la misma: a)Estanqueidad entre la base y la cúpula de metacrilato para evitar la entrada de agua a la antena. b)La disposición y características de la cúpula y el efecto que produce en la trayectoria de las señales GPS que le llegan.


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c)Las características de la cúpula, o sea el efecto que produce en la trayectoria de las señales GPS que llegan y su disposición respecto a la antena GPS. d)La correcta determinación de la geometría de la boya y en particular el valor de la distancia entre el centro de fase de la antena GPS y la linea de flotación del mar en calma. e)Estructura de la boya manejable, de fácil transporte y reciclable para ser utilizada en futuras campañas. 1.5 Infraestructura geodésica en los Puertos de Barcelona, Ibiza y l’Estartit La instrumentación de las medidas del nivel del mar será mejorada con la instalación de un nuevo mareógrafo radar de pulsos DATAMAR 3000C, de Geónica S.L., en el Puerto de Barcelona. La Autoridad Portuaria de Barcelona (APB) ya dispone de una estación GPS, formada por un sensor de Leica Geosystems GRX1200 GG Pro y una antena AX 1202 GG capaz de realizar un seguimiento constante de las constelaciones NAVSTAR y GLONASS asi como de la futura constelación GALILEO, en la nueva torre de control situada en el muelle de inflamables constituyendo el conjunto una estación CGPS. Se espera constituya una CGPS de las redes ESEAS (European Sea Level) y TIGA (GPS Tide Gauge Benchmark Monitoring). Puertos del Estado también dispone de un mareógrafo radar MIROS en el Puerto de Barcelona además de un CGPS en el Puerto de Ibiza básico en la campaña IBIZA2003 de calibración altimétrica del Jason-1 (fig.4).

Figura 4. Infraestructura CGPS en el Puerto de Ibiza (imágenes superiores) y en el Puerto de Barcelona (imágenes inferiores) Barcelona es particularmente adecuada debido a la proximidad a los dos mareógrafos ubicados a escasos 50 m. de la torre de prácticos posibilitando que se tengan cubiertas tanto las necesidades de posicionamiento para la topografía terrestre como para la topografía hidrográfica. Esta proximidad permite la reiteración de datos no totalmente iguales que


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utilizan tipologías de análisis diferentes y complementarias, siempre que estén ligados altimetricamente con precisión. El conjunto mareógrafos-GPS se enlaza con la red de nivelación REDNAP del IGN y la Xda del ICC mediante nivelación de alta precisión 1mm/Km. Los datos mareográficos son esenciales para elaborar la batimetría pues conectan los trabajos batimétricos con el sistema de referencia altimétrico del Puerto de Barcelona (SRAP) permitiendo la determinación de los fondos. En el Puerto de l’Estartit se instaló un mareógrafo de flotador en 1990 que ha funcionado en el mismo lugar hasta Octubre de 2006 registrando los datos medios del nivel del mar cada dos horas, junto a las condiciones meteorológicas, y suministrando series temporales de buena calidad de la altura del nivel del mar a nivel centimétrico similar a la magnitud de las mareas en estas áreas del Mediterráneo. Fue de particular interés para las campañas marina de calibración altimétrica absoluta de los satélites Topex/Poseidon (Marzo 1999 y Julio 2000) y Jason-1 (Agosto 2002). En Mayo de 2008 ha sido reinstalado en un lugar próximo al anterior continuando la generación de series temporales de nivel del mar. 1. CAMPAÑAS DE CALIBRACION EN EL AREA DEL CABO DE BEGUR En la campaña de 1999 se siguió la traza ascendente (187) del ciclo 239 el 18 de Marzo de las

8:15 UTC a las 12:00 UTC. La calibración directa se realizó a las 8:45 UTC durante el

sobrevuelo del T/P sobre las dos boyas GPS. En la campaña de 2000 se recorrió la misma

traza ascendente del ciclo 287 el 6 de Julio. La calibración directa se efectuó a las 7:34 UTC

durante el sobrevuelo del T/P sobre la boya GPS. Se realizó además una estimación de la MSS

a lo largo de la traza desde las 7:29 UTC a las 16:57 UTC. Se realizó un posicionamiento

cinemático diferencial con distancias de base del orden de 35 km han sido aplicadas para el

cálculo de la posición de la boya.

Diferentes grupos con diferentes software de procesado de datos GPS obtuvieron el bias del altímetro Alt-B del TOPEX: 5,1 +-6cm, campaña 1999, GIPSY-OASISII 6,8+-10cm, campaña 1999, KARS 4,7+-9cm/7,6+-7cm,cam.1999,GIPSY 3,7+-4,9cm, campaña 2000, GIPSY La fig. 5 muestra la zona geográfica de la segunda campaña indicando la traza nominal ascendente del T/P en las campañas de 1999 y 2000 que coincidiria con la del JASON-1 en Agosto 2002, y los puntos de observación nominales, interiores y exteriores. Se indica la estación GPS de referencia CREU localizada en el Cabo de Creus a unos 25 km del mareógrafo de l’Estartit.


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Figura 5. Area Geográfica del Cabo de Begur en donde se realizaron las campañas de calibración altimétrica en 1999, 2000 y 2002. En la Tabla 1 se indica el SSHBIAS estimado a partir del punto TOP-08 para el TOPEX-B y TOP-11 for JASON-1

1. CAMPAÑA DE CALIBRACION EN EL AREA DE LA ISLA DE IBIZA El objetivo de la experiencia española IBIZA 2003 (fig. 6), además de la implantación de la isla de Ibiza como área permanente de calibración en el Mediterráneo Occidental, era adquirir un conjunto amplio de datos GPS de nivel del mar según dos trazas nominales ascendente y descendente del Jasón-1, suficientemente denso en espacio y tiempo, para obtener el geoide local marino, teniendo en cuenta que el principal resultado no era determinar la altura del geoide marino, sino la pendiente del geoide entre los datos altimétricos válidos en mar abierto y el lugar donde se encuentran los mareógrafos costeros localizados en Ibiza y San Antonio.

En esta campaña se utilizaron 5 estaciones de referencia GPS en tierra: una en Portinatx (PORT -antena y receptor Leica), dos en San Antonio (SANA- antena y receptor ASTEC, SANB-antena y receptor Topcon) y dos en Ibiza (IBIA- antena Trimble y receptor ASTEC, e IBIB, antena y receptor Leica).

Se utilizó un catamarán para realizar medidas continuas del nivel del mar. Su diseño fue tomado del usado en Senetosa por P. Bonnefond. Llevaba dos antenas diferentes, Trimble (CATL) y Leica (CATR) con resultados desiguales. Asimismo se utilizó una boya GPS para


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medidas relativas en el puerto respecto al catamarán y el mareógrafo, asi como para su calibración. En la fig. 7 se indican las zonas observadas mediante el catamarán GPS, fig.8, a lo largo de las trazas ascendente 187 (del SW al NE) y descendente 254 (del NW al SE) de Jasón-1. Se ha utilizado el modelo barotrópico MOG2D del LEGOS/CNES para corrección de la marea oceánica en las zonas alejadas de los mareógrafos de Ibiza y San Antonio. El ‘geoide marino’ encontrado ha sido utilizado en el proceso de calibración altimétrica para dos pasos del Jasón-1 y los dos mareógrafos. El bias del altímetro del Jasón-1 ha sido de +120 5 mm que es muy coherente con los encontrados en otras áreas de calibración.

Figura 7. Zonas geográficas, a lo largo de las trazas de Jason-1, barridas por el catamarán GPS durante la campaña IBIZA2003.

Figura 8. El catamarán GPS arrastrado por la Patrullera Deva de la Armada española, mapeando la zona próxima a la isla de Ibiza En la Tabla 2 se indican los SSH bias obtenidos por diferenes estudios

Tabla 2. SSH bias para Jason-

3.1 Agradecimientos


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Las campañas de calibración altimétrica del T/P y Jason-1 en el Cabo de Begur y la isla de Ibizahan sido realizadas en el marco del Programa Nacional de Espacio I+D , CICYT, Ministerio de Educación y Ciencia, ref:ESP97-1816-CO4 y ESP2001-4534-PE. 3.2 References -Bonnefond, P., P. Exertier, O. Laurain, Y. Menard, A. Orsoni, E. Jeansou, B. Haines, D. Kubitschek, and G. Born. 2003a. Leveling Sea Surface using a GPS catamaran, Marine Geodesy, 26(3-4), 319-3-Bonnefond, P., P. Exertier, O. Laurain, Y. Menard, A. Orsoni, G. Jan, and E. Jeansou. 2003b. Absolute Calibration of Jason-1 and TOPEX/Poseidon Altimeters in Corsica, Marine Geodesy, 26(3-4), 261-284.

-Born, G.H., M.E. Parke, P. Axelrad, K.L. Gold, J. Johnson, K.W. Key and D.G. Kubitscheck. 1994. Calibration of the TOPEX altimeter using a GPS buoy. J. Geophys. Res. 99(C12), 24517-24526.

-Haines, B.J., D. Dong, G.H.Born and S.K.Gill. 2003. The Harvest experiment: Monitoring Jason-1 and TOPEX/POSEIDON from a California offshore platform, Marine Geodesy, 26(3-4), 239-259.

-Martinez-Benjamin, J.J, M. Martinez-Garcia, S. Gonzales Lopez, A.Nunez Andres, F. Buill Pozuelo, M. Espino Infantes, J. Lopez-Marco, J.Martin Davila, J. Garate Pasquin, C. Garcia Silva, P. Bonnefond, O. Laurain, A.M. Baron Isanta, M.A. Ortiz Castellon, J. Talaya Lopez, B. Perez Gomez, E. Alvarez Fanjul, G. Rodriguez Velasco, D. Gomis, M. Marcos, Y. Menard, G. Jan, E. Jeansou, F. Lyard, and L. Roblou. Ibiza Absolute Calibration Experiment: Survey and Preliminary Results, Mar. Geod., Special Issue on Jason-1 Calibration/Validation, Part 3, Vol. 27, No. 3-4, 2004.

- J.J. Martinez Benjamín, J. Martín Davila, J. Garate Pasquín, Pascal Bonnefond and Ibiza 2003 Team, “Geoid Determination/Jasón-1 Absolute Altimeter Calibration: Ibiza-2003 Campaign Report”, Boletin ROA, No. 6/2005, Real Instituto y Observatorio de la Armada en San Fernando, Ministerio de Defensa, 72 pp., Diciembre 2005 (ISSN 1131-5040).

-Ménard, Y., E. Jeansou, P. Vincent, Calibration of the TOPEX/POSEIDON altimeters at Lampedusa: Additional results at Harvest, J. Geophys. Res., 99 (C12), 24487-24504, 1994

-Pavlis, E.C. and the GAVDOS Team. 2002. Absolute Sea Level Monitoring and Altimeter Calibration at Gavdos, Crete. Proceedings of the Jason-1 SWT Meeting, 10-12 June 2002, Biarritz, France.

-Shum, C.K., Y. Yi, K. Cheng, C. Kuo, A. Braun, S. Calmant and D. Chambers. 2003. Calibration of

JASON-1 Altimeter over Lake Eire, Marine Geodesy, 26(3-4), 335-354

Watson C., R. Coleman, N. White, J. Church. And R. Govind. 2003. “Absolute Calibration of

TOPEX/Poseidon and Jason-1 using GPS Buoys in Bass Strait, Australia”, Marine Geodesy,

26(3-4), 285-304.


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26.- ACURACY ASSESSMENT OF PROJECTS PERFORMED BY SAAPI SYSTEM

R. S. Ruy a, A. M. G. Tommaselli b, M. Galo b, J. K. Hasegawa b, T. T. Reis a, W. A. Silva a

a Engemap Geoinformation, R. Santos Dumont, 160,19806-060, Assis, SP, Brazil,

(roberto, tiedtke, willian)@engemap.com.br

b Department of Cartography, UNESP - Univ Estadual Paulista, 19060-900 Pres. Prudente, SP,

Brazil

(tomaseli, galo, hasegawa)@fct.unesp.br

Commission I, WG V/I

Key words: Photogrammetry, Digital camera, In situ calibration, Direct georreferencing.

ABSTRACT: The use of digital cameras for photogrammetric applications, especially in aerial mapping is a recognized trend due the advances in sensor resolution and other hardware and software components. Nowadays, there are some models of cameras with 50 and 60 megapixels, with advantages because of their flexibility and cost effectiveness, which provide ground coverage near to classic photogrammetric film cameras. This type of cameras can also be integrated to GPS/INS systems, with specially designed mechanic mounts and electronics devices that can control all components of the aerial mapping system. Several custom designed systems have been used worldwide with excellent results for mapping applications. In this context this paper presents the results obtained with SAAPI system in a huge project, the digital mapping of Bahia State, Brazil. This system is an airborne acquisition system based on professional Hasselblad digital frame cameras integrated to direct orientation sensors (GPS/INS), electronic devices and hardware and software tools. In order to assess the geometric accuracy of this mapping system a set of images acquired by SAAPI with a ground sample distance (GSD of 80 cm was used. This block with 2997 images distributed in 48 strips was processed with INPHO MATCH-AT. Several experiments were carried out to assess accuracy improvements in the object space coordinates when considering in-situ calibration bundle adjustment with direct georeferencing. Moreover, orthophotos and DTM products were generated using the INPHO-MATCH-T software and analyzed. It was verified that suitable accuracy was achieved rounding 1 to 1.5 GSD in the final products. These results showed that this type of aerial system can be successfully used for mapping projects, provided that rigorous photogrammetric processing workflow is used.

1. Introduction

With the recent developments in the technology of optical digital sensors, the use of professional digital frame cameras emerged as an alternative for aerial photogrammetric applications in the latest years. The main reasons are their flexibility and cost effectiveness, when compared to film cameras and high-end digital systems. Nowadays, this practice has been considered as an acceptable technique, and some countries (like EUA and Canada) are preparing guidelines and specifications for the use of this category of camera in photogrammetric works.


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Compared to classic film cameras (230 x 230 mm format) or high-end digital systems, the professional digital frame cameras have smaller ground coverage area, although this scenario is rapidly changing with the new versions of the sensor resolution (50-60-80 Mpixels). On the other hand, the professional digital cameras allow the development of light weight and low cost aerial photogrammetric systems. Due to this favourable cost/benefit ratio, many companies have adapted with success professional digital frame cameras to produce aerial mapping systems, as DigiCam (IGI), DSS (Digital Sensor System – Applanix) and SAAPI (Lightweight Airborne Image Acquisition System - Engemap). Others independents systems based on this category of camera for different photogrammetric applications were previously implemented, as showed in Mostafa and Schwarz (2000), Habib et al. (2002), Roig et al. (2006) and Petrie (2009). Within this context, this paper presents the geometric results achieved for a large block of images acquired by SAAPI in order to assess the geometric accuracy of this category of mapping system.

2. SAAPI SYSTEM

The SAAPI system (Lightweight Airborne Image Acquisition System) was developed by

Engemap Company in Brazil, with UNESP partnership and FAPESP (The State of São Paulo

Research Foundation) grant in the project first phase. This system is composed by an

acquisition platform, control and power units (Figure 1).

The main features of the system are:

- RGB and Infrared professional digital cameras at same resolution - 50 megapixels each one (to be upgraded to 60 megapixels in the next months);

- Direct Georeferencing system; - Specific rigid housing for the cameras; - Autonomous system of triggering, high precision data synchronism and logging and

storage in SSD (Solid State Disk); - Software for automatic flight plan generation (integrated to the GPS and Google Earth),

real time navigation and system control, and flight post processing data; - Modular design: light weight (about 60 kg the complete system, including power unit)

and less power consumption needs (12V). These features allow high flexibility for installing the system in different kinds of aircrafts, mainly in small aerial platforms.

Figure 1. The SAAPI system.


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The technical specifications of the cameras that compose the SAAPI acquisition platform are

given in Table 1.

Focal length 50 or 35 mm

Pixel size 6 m

Radiometric

resolution 12 bit

Image size

8176 x 6132

pixels (50

megapixels)

Image size 49 x 36.9 mm

Approximated

field of view -

each camera

(along/across

track)

46/59 - 50

mm lens

63/78 - 35

mm lens

Table 1: Technical specifications of the cameras in SAAPI system.

Several aerial survey projects were performed with success by Engemap Company in the

latest three years with the SAAPI system, including urban and environmental mapping,

highways, power lines and pipeline applications. These projects include cartographic mapping

products generation in different scales, from 1:10000 (image resolution of 60-80 cm) to

1:1000 (image resolution of 10-15 cm).

Nowadays, the main projects that are being carried out by Engemap Company in Brazil using

the SAAPI system are:

- Bahia state mapping, where digital imagery over an area of 600.000 km2 are being acquired with a GSD of 80 cm for DSM (Digital Surface Model) and Orthophoto generation;

- Santa Catarina state mapping: RGB and infrared digital imagery of an area of 97.000 km2 with a GSD of 39 cm for DSM (Digital Surface Model), DTM (Digital Terrain Model), Orthophoto generation and hydrography restitution.

3. BACKGROUND

In general, camera calibration is performed before aerial surveying and the IOP (Interior

Orientation Parameters) are usually estimated by laboratory methods or field method,

including close range camera calibration. These parameters are constrained in bundle block

triangulation, with the image coordinates being a priori corrected for the systematic errors


P á g i n a | 217

(lens distortion, photogrammetric refraction and, less common, affine deformation). This

solution leads to a more simplified bundle adjustment model, with less parameters to be

estimated and without high correlations between the estimated IOP and EOP (Exterior

Orientation Parameter)

The camera IOP (focal length, principal point coordinates, lens distortions, affine

deformations) can be estimated during the bundle block adjustment based on the collinearity

equations with additional parameters that can be written by using different model. Even

knowing that the use of additional parameters can result in high correlations between

parameters, it is important to consider the differences in the environmental conditions

between the calibration field and the flight area. Moreover, the operation and the handling of

the cameras during the flight projects can modify the inner geometry of the cameras

(depending on the optical and sensor stability of the camera model) and this changes can

affects the bundle reconstruction.

Generally polynomial models were used as additional parameters in bundle block adjustment.

In this approach the focal length and the principal point coordinates are constrained with its a

priori calibrated values and the polynomial coefficients aims at to absorb the residual

systematic errors related to the lens distortion, shrinkage and other non modeled

deformations. The process in which these models are used is generally known as self

calibration and was developed in the seventies; nevertheless some authors argue that this

term should be related to the camera calibration with a minimum set of constraints and even

without ground control and that a better term should be in-situ or on-the-job calibration

(Clarke and Fryer, 1998). Examples of groups of additional parameters are Ebner, Brown and

Grun models (Muray et al, 1984; Mikhail et al, 2001; Clarke and Fryer, 1998).

It is of crucial important to analyze the correct use of these additional parameters groups for

digital cameras, since that many errors existing in analog film cameras, like shrinkage or

errors due to comparator measurements are unsuitable for digital sensors. In order to

investigate this subject, some experiments using LPS (Leica Photogrammetry Suite) software,

in which triangulation module was set to use additional parameters, were carried out. Images

collected with a 39 MP Hasselblad digital camera were used. In the performed experiments it

was verified that using only the radial lens distortion provided better results on the object

space reconstruction than the polynomial models (Brown, Ebner, Bauer and Jacobsen). Details

of these tests are presented in Ruy et al (2008).

In this context the experiments presented in this paper were carried out with bundle block

adjustment performed by the INPHO package software (Match-AT, Match-T) with blocks of

images acquired by SAAPI system. In these experiments the camera calibration parameters

were computed in a small block with dense control points distribution and the entire block of

images was processed with different control points

configurations. Moreover it is presented the DSM quality achieved with this image block.


P á g i n a | 218

4. EXPERIMENTAL ASSESSMENT

In this chapter a set of experiments with bundle block adjustment and DSM generation with Bahia image block are presented. This block is composed by 2997 images distributed in 48 strips. The flight height was 4670 m, resulting in GSD (Ground Sample Distance) of 80 cm. Bundle Block adjustment

For this block the processing and analysis were carried out with 127 GCPs (Ground Control Points) and 26 check points. The tie points were automatically measured in the INPHO Match-AT software, with a rigorous quality control. It was measured 1,092,365 points in the entire block. The GPS/INS shift/drift model error was used to absorb residual systematic errors in the camera positions, because of block dimensions. In this work it is also assessed an approach that relies on the calibration in a sub-block with a dense control points distribution (See marked area in Figure 2). The IOP estimated in this sub-block are then used in the whole block, with a reduced set of GCP. Figure 2 shows the complete block of images related to the Bahia project as well as the ground control and check points distribution. In the left-up region is show the sub-block with dense GCP distribution.

Figure 2. Complete block (2997 images) with control (127 points) and check points (26 points) distribution and a sub-block with control and check points distribution (marked).

The Bahia project is a large aerial survey project (600,000 km2) that is being developed by Engemap Company since 2009. The image block used in this study is located in south-west part of Bahia state in Brazil, as showed in Figure 3.


P á g i n a | 219

Figure 3. Geographic location of the studied block of images.

In order to assess the approach that uses a sub-block for computing the IOP an on-the-job calibration using 344 images (marked area in Figure 2) and 154 control points was carried out in the Match-AT INPHO software (In-Block module). The computed parameters are presented in the Table 2.

f (mm) 35.645 ± 0.003

x0 (mm)

-0.065 ± 0.002

y0 (mm)

0.176 ± 0.002

K1 (mm-2)

-7.167 x10-05 ± 2.710 x10-08

K2 (mm-4)

5.958 x10-08 ± 6.501 x10-11

K3 (mm-6)

-8.315 x10-12 ± 4.821 x10-14

P1 (mm-2)

-5.729 x10-06 ± 5.433 x10-08

P2 (mm-2)

3.795 x10-07 ± 5.511 x10-08

Table 2: IOP parameters and their estimated standard deviations computed with on-the-job calibration using a sub-block of 344 images.

Brazil

Bahia state

Studied Block in

the Bahia project

(2997 images)


P á g i n a | 220

After that, a set of experiments with the complete block (2997 images) and different number of control points was performed: With all control points (127 points); With 79 control points; With 41 control points; With 18 control points. For all these tests the complete set of 26 check points were used for verifying the 3D

reconstruction quality

in each situation. Table 3 presents the RMS (Root Mean Square) error in the control and check points for each experiment. In the last column of this table it is presented the expected accuracy (e) of the object space coordinates for the block of images. This theoretical accuracy is computed as a function of the measured point error, the block definition and the geometry of the acquisition, as defined in Krauss and Waldhaus (1993). This expected accuracy is only used as a reference value for the object space reconstruction.

Experiment

e A B C D

RMS (m)

Control Points

X 0.22

2 0.20

8 0.20

1 0.14

8 -

Y 0.19

9 0.19

5 0.19

0 0.13

7 -

Z 0.18

8 0.17

6 0.13

4 0.08

6 -

RMS (m)

Check Points

X 0.40

5 0.41

4 0.43

2 0.52

1 1.29

0

Y 0.42

8 0.43

4 0.44

5 0.46

5 1.29

0

Z 0.75

3 0.77

4 0.71

4 0.81

2 2.42

0 RMS

(GSD) Check Points

X 0.5 0.5 0.5 0.6 1.6 Y 0.5 0.5 0.6 0.6 1.6

Z 0.9 1.0 1.0 1.0 3.0

Table 3: RMS values of the discrepancies in the control and check points for the Bahia complete block (2997 images).

The experiments were performed with the IOPs computed in the sub-block (344 images) in order to assess the approach that computes the IOPs parameters using a sub-block of images with a dense control point distribution and applying later these IOPs in the complete block with reduced GCPs. By analyzing Table 3 it can be verified that when the number of GCPs was reduced seven times (experiment D), the quality of the solution in the object space was kept, when compared to the experiment A that used all the GCPs. The accuracy in the 3D reconstruction was around 1/2 GSD in planimetry and one GSD in altimetry. For the analysis of the experiments presented in this work it was verified that the IOPs computed in the sub-block can be successfully applied to the complete block with a considerable reduction of GCP, provided that the direct georeferencing system is used. In this


P á g i n a | 221

case it was verified that one control point every 20 images on the same strip flight and one control point every 8 strip flights are enough to guarantee the quality of the solution.

DSM generation

The main product of the Bahia project that is being generated by Engemap Company is the DSM of the entire Bahia state with 5 m of resolution. Figure 4 shows an example of DSM generated for the studied area presented in this paper. The quality control of the products is being independently performed by the official Cartographic Army agency in Brazil - DSG (Geographic Service Division). For this DSM resolution (5 m) the Brazilian norms establishes that 90% of the altitude values of measured points on the product must have error less than 2.5 m and the RMS errors have to be less than 1.8 m, when compared to the check points collected in the field. For the quality control of the DSM related to the studied area presented in this paper, 111 check points were used by the DSG agency. The results are presented in Table 4.

Figure 4. Example of DSM generated for the Bahia project.

Max. (m) Min. (m) Average (m) RMS

(m)

RMS (GSD)

Error 2.439 0.005 0.668 1.043 1.3

Table 4: Results of the quality control in the studied block.


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Considering the results presented in Table 4 it can be seen that the accuracy of the DSM is

clearly compatible with the specifications of the project, with the maximum individual error in

2.4 m and RMS error around 1 m.

By definition the DSM is related to the surface of the terrain and the absolute altitude or

elevation of the points above the terrain, as showed in Figure 5.

Figure 5. DSM representation.

It was verified by the results of the quality control of DSM that there was a small tendency in

the values (see the average column in Table 4). This tendency was mainly positive, because

the values of heights measured on the DSM are higher than the corresponding ones obtained

by the geodetic instruments in field (check points). This bias can be explained, in part, by the

smoothing effect of DSM due to buildings, trees and others entities above the terrain artefacts

(see Figure 5). Then, if the check point for the quality control was collected near to these

features a difference in the DSM model can be expected in the quality analysis.

5. CONCLUSIONS

This paper presented an outline of the SAAPI system that is a digital acquisition platform for

photogrammetric applications composed by professional digital frame cameras in a modular

design, with flexibility and light-weight that can be installed in different kinds of aircrafts and

helicopters that can be used for fast mapping production.

The results obtained with the bundle block adjustment and DSM quality control showed that

this type of digital acquisition system can be successfully used for mapping projects, provided

that rigorous photogrammetric processing workflow is used.

One of the limitations of the digital professional frame cameras is the sensor dimension, which results in an increase of the number of images and measured points in the photogrammetric projects. Nowadays this limitation is becoming irrelevant due to the new sensors resolution of digital cameras (50-60-80 mpixels), the GPS/INS integration and the high performance of photogrammetric software available, like Inpho package, that allow the fully automation and fast processing of the photogrammetric products.

terrain Point on the

terrain

Point on the

DSM


P á g i n a | 223

6. REFERENCES

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27.- EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE LOS DEM SRTM Y ASTER EN UNA CUENCA COSTERA DE LA REGIÓN DE LA ARAUCANÍA, BAJO DISTINTAS CONDICIONES DE

RELIEVE Y COBERTURA VEGETAL

Daniel Rozas Vásquez

Laboratorio de Planificación Territorial, Escuela de Ciencias Ambientales, Facultad de

Recursos Naturales, Universidad Católica de Temuco, Chile. [email protected]

Gonzalo Rebolledo Castro



Patricia Gutiérrez Zamorano



Resumen: El conocimiento del factor topográfico es un insumo básico para comprender gran parte de los procesos ocurridos en la superficie de la tierra. Es por esto, que para facilitar el procesamiento computacional de la información se ha generado lo que se conoce como Modelo de Elevación Digital (DEM). Las crecientes necesidades de contar con datos de elevación con una baja demanda de tiempo, procesamiento y a un costo accesible, ha incentivado el desarrollo de diversas plataformas satelitales destinadas a generar información de la superficie terrestre en forma de DEM, sin embargo, a pesar de que los rangos de precisión están en general bien descritos para cada plataforma, diversos autores recomiendan que las validaciones deben realizarse a nivel local para tomar mejores decisiones. El objetivo de este trabajo es realizar un análisis cuantitativo de la calidad de los DEM SRTM y ASTER comparados con puntos de control terrestre bajo diversos tipos de relieve y cobertura vegetal. El análisis comparativo se baso en la definición de cuatro tipologías de superficie terrestre en las cuales se capturaron datos de altitud GPS para su posterior contraste con los DEM. Los resultados indican que existen diferencias significativas entre la distribución de los errores en cada tipología de superficie, siendo comparativamente menores en sectores de llanura, aunque indistintamente del tipo de cobertura vegetal. En relación a la calidad de ambos modelos, SRTM se presenta con mejores resultados en cada uno de los parámetros evaluados tanto a nivel global como por tipologías.

Abstract: Knowledge of the topographic factor is a basic input to encompass most of the processes occurring at the surface of the earth. Therefore, in order to facilitate computer processing of information has created what is known as Digital Elevation Model (DEM). The growing need for elevation data with a low demand time, processing and affordable, has encouraged the development of various satellite platforms designed to generate information of the earth's surface in the form of DEM, however, despite precision ranges are generally well described for each platform, several authors recommend that validation must be done locally to make better decisions. The aim of this paper is presents a quantitative analysis of the quality of the SRTM and ASTER DEM compared with ground control points under various types of terrain and vegetation. The comparative analysis was based on the definition of four





P á g i n a | 225

types of land area in which was captured GPS altitude data to contrast with the DEM. The results indicate that significant differences exist between the distribution of errors in each type of surface and comparatively lower in areas of plain, but regardless of the type of vegetation. In relation to the quality of both models, SRTM is presented with the best results in each of the parameters assessed both globally and by type.

Palabras clave: Modelo de elevación digital, evaluación de la calidad DEM, SRTM, ASTER.

1. INTRODUCCIÓN

El conocimiento del factor topográfico es un insumo básico para comprender gran parte de los

procesos ocurridos en la superficie de la tierra (Hook, 1998). Se utiliza en análisis de ecología,

hidrología, riesgos naturales, entre muchos otros, como una variable de base para explicar y

predecir ciertos comportamientos mediante la modelación (Jarvis et al., 2004). En este

contexto, para facilitar el tratamiento y análisis computacional de esta información, surge el

concepto de Modelo de Elevación Digital (DEM). Un DEM es una estructura numérica de datos

que representa de forma cuantitativa y continua las características topográficas del territorio

(Felicísimo, 1998; Chaplot et al., 2006).

En la actualidad, existe una creciente demanda de datos de elevación tanto por parte de

organismos públicos, privados, centros de investigación y universidades, los que pueden ser

generados a partir de mapas topográficos, fotografía aérea, sistemas GPS, datos de sensores

láser como el LIDAR, sensores radares o mediante imágenes satelitales estereoscópicas. Sin

embargo, en estudios que requieren información sobre extensas superficies, la ventaja que

presentan los sistemas satelitales es ampliamente superior. Esto dado principalmente por la

relación de costo/tiempo/beneficios que presentan, además de la consistencia de los datos ya

que son capturados en un mismo momento y bajo iguales condiciones atmosféricas y de

calibración del sensor (Roa & Kamp, 2008). Es por esto que en las últimas décadas se han

desarrollado una serie de plataformas satelitales que capturan datos de la superficie terrestre

generando DEMs.

Entre los sistemas satelitales que ofrecen datos topográficos, se encuentran plataformas cuya

información está disponible de manera gratuita, de fácil acceso y con una disponibilidad a

nivel global. Entre estos, está el sistema radar Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM),

uno de los más ampliamente utilizados, y el sistema ASTER (Advance Space Borne Thermal

Emisión and Reflection Radiometer), que destacan por su alta resolución espacial y

disponibilidad global. Si bien, ambos sistemas presentan rangos de precisiones conocidas, son

muchos los autores que señalan que esta dependerá finalmente de las condiciones locales

presentes en el área de estudio (Kiamehr & Sjöberg, 2005; Schumann et al., 2008; Li & Wong,

2009). Por otra parte, nuestra capacidad de poder entender y modelar de mejor forma los

distintos procesos dependerá en gran medida de la calidad de la información topográfica que

tengamos disponible, en este caso de los DEM.


P á g i n a | 226

El objetivo de este trabajo es realizar un análisis cuantitativo de la calidad de los DEM SRTM y

ASTER, comparados con puntos de control terrestre, evaluando la distribución y magnitud de

los errores en función del tipo de relieve y la cobertura vegetal.

2. METODOLOGÍA

El área de estudio corresponde a la cuenca del río Queule, localizada entre los 39° 3’ y 39° 25’

de Latitud Sur y los 72° 51’ y 73° 13’ de Longitud Oeste. Posee una superficie de 69.143

hectáreas distribuidas en tres principales cuencas costeras: la del río Queule inferior, río

Boroa y río Boldo, cuyo relieve se caracteriza por cordones montañosos, plataformas de

erosión marina y extensas planicies fluviomarinas (Peña-Cortes et al., 2006). El clima según Di

Castri y Hajek (1976) es oceánico con influencia mediterránea con un promedio anual de

precipitaciones de 1.200 mm a 1.600 mm.

2.1. Procesamiento cartográfico

Los datos de elevación fueron obtenidos de las fuentes libres disponibles en internet. Para el

caso de SRTM, la imagen fue descargada del sitio http://srtm.csi.cgiar.org/ obteniendo el

producto estándar SRTM-v4 de 90 mt. El DEM ASTER fue descargado desde el sitio

https://wist.echo.nasa.gov. En ambos casos las imágenes fueron trabajadas con un tamaño de

pixel de 30 metros, proyección UTM y Datum WGS84, con una altitud considerada al nivel

medio del mar con el modelo geoidal EGM96, mismo sistema utilizado para la captura de

puntos de control en terreno.

La identificación de la cobertura vegetal y tipo de relieve presentes en el área de estudio se

realizó en base a los datos del Catastro de Recursos Vegetacionales de Chile (CONAF–

CONAMA–BIRF, 2007), información cartográfica Regional y del proyecto DGIP-UCT 2009-03-

03 respectivamente. El procesamiento y análisis de la información fue realizado con el

software ArcGis 9.3.

2.2. Análisis comparativo

Para evaluar las diferencias en la calidad de ambos DEM, se trabajo con cuatro principales

tipologías de superficies basadas en las condiciones de relieve y la cubierta vegetacional

presente. Estas tipologías consideraron los rangos más extremos entre ambas variables

consideradas, es decir, para el caso del relieve se consideraron unidades de cordones

montañosos y llanuras, mientras que para la vegetación se consideraron sectores de praderas

y zonas boscosas, con las tipologías y replicas indicadas en la tabla 1. En cada una de las

combinaciones generadas se realizó la toma de puntos de control mediante equipos GPS

L1/L2 con método absoluto (Ocup. 2’). Los puntos fueron procesados y convertidos en una

capa Shape vectorial para extraer el correspondiente valor dado por los DEM SRTM y ASTER.

http://srtm.csi.cgiar.org/

https://wist.echo.nasa.gov/


P á g i n a | 227

Tabla 1. Tipologías de superficies muestreadas.

Tipología de Superficie N°

Puntos

Zonas boscosas en cordón montañoso (ZBCM) 14

Zonas boscosas en llanura (ZBL) 5

Zonas de pradera en cordón montañoso (ZPCM) 12

Zonas de pradera en llanura (ZPL) 13

Para la comparación entre las distintas fuentes de información se realizó una primera

aproximación general de los datos, la que consistió en un análisis de varianza entre los errores

observados en cada tipología para comprobar si efectivamente existen diferencias

significativas por efectos de la configuración de la superficie.

Los criterios de análisis empleados para establecer la calidad de cada DEM, se basaron en las

diferencias de altitud entre cada punto de control GPS (Valor observado) y los obtenidos de

los modelos de elevación (valor esperado). Para esto se consideraron los siguientes

parámetros: Error cuadrático medio (RMSE), Sesgo (BIAS), Error medio absoluto (MAE) y el

Coeficiente de correlación (R2). Los resultados se agruparon por tipología evaluando la

distribución y magnitud en cada una de ellas.

Finalmente se elaboró un DEM de diferencias entre los modelos SRTM y ASTER, en el cual se

indica la magnitud de estas en cada píxel.

3. RESULTADOS Y DISCUSION

Los DEM analizados presentaron diferencias significativas (p-valor 0,026; α 0,05) en relación

a la distribución de errores entre las cuatro tipologías de superficie estudiadas. Lo anterior se

puede apreciar con detalle en la tabla 2, en la cual tanto para el caso de SRTM como de ASTER

se observan valores comparativamente más bajos de RMSE y MAE en tipologías de bajo

relieve. Respecto al tipo de cobertura predominante, esta presentó una leve influencia en

sectores de cordón en donde las zonas boscosas obtuvieron valores más altos de error que en

coberturas con praderas.

Tabla 2. Distribución y magnitud de los errores entre puntos de control terrestre y los

DEM SRTM y ASTER. RMSE = Error cuadrático medio; BIAS = Sesgo; MAE = Error medio

absoluto; R2 = Coeficiente de correlación.

PLATAFORMA SATELITAL SRTM ASTER

Zonas de muestreo / Indicador RMSE BIAS MAE R2 RMSE BIAS MAE R

2

Total área de estudio 10,93 -1,7 8,2 0,998 15,92 -7,6 10,86 0,996

Zonas boscosas en cordón montañoso 14,8 -2,8 12,8 0,997 20,1 -13,8 15,8 0,996


P á g i n a | 228

Zonas boscosas en llanura 3,2 1,2 3 0,151 4,3 2,6 2,9 0,179

Zonas de pradera en cordón montañoso 12,3 -7,2 9,9 0,998 19,8 -13,9 14,7 0,997

Zonas de pradera en llanura 5,2 3,4 3,6 0,989 7,3 0,8 5 0,592

Por otra parte, si bien el ajuste global de los datos derivados de los distintos DEM se

correlacionó fuertemente con los puntos de control, al efectuar el análisis por tipologías estas

correlaciones tendieron a bajar levemente en algunos sectores, siendo las zonas boscosas en

llanura las que presentaron los valores más bajos. Lo anterior puede deberse a la escaza

cantidad de puntos de muestreo que se lograron capturar en esas áreas producto de que se

trataba de bosques pantanosos de difícil acceso vial e inundados la mayor parte del año.

En relación a la calidad de ambas fuentes de información, se observa que el DEM SRTM

presenta mejores resultados de ajuste con los datos de terreno que ASTER, tanto en términos

globales como en cada una de las tipologías de superficie. Por otra parte ambas plataformas

presentaron efectos de subestimación o sobreestimación con respecto a los puntos de control,

los que también estuvieron diferenciados según la tipología de la superficie, siendo positivos

(sobre estimación) en zonas de llanura y negativos (sub estimación) en cordones. En todos los

casos fueron más preponderantes en el sensor ASTER, excepto para las zonas de pradera en

llanura.

La comparación pixel a pixel entre ambos DEM presentó valores que oscilan entre los -70 y los

156 mt, siendo las diferencias positivas las que concentran la mayor parte de los pixel. La

figura 1 presenta la magnitud y distribución de estas disimilitudes.

Figura 1. DEM de diferencias entre los modelos SRTM y ASTER.


P á g i n a | 229

Como se observa, las mayores diferencias se encuentran en sectores de cordón montañoso, los

que en el área de estudio se caracterizan por poseer predominantemente coberturas boscosas

ya sea naturales o plantaciones. En este sentido para el caso de SRTM están descritos los

efectos de sobre estimación que generan este tipo de cubiertas en la captura de los datos, lo

cual explica las altas diferencias positivas que se presentan en estos sectores en relación al

sensor ASTER. A pesar de lo anterior, para la cuenca costera estudiada se recomienda el uso

de datos de elevación SRTM ya que presentó un mejor ajuste tanto en términos globales como

por cada tipología.

4. BIBLIOGRAFÍA

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Comparison of remotely sensed wated stager from LiDAR, topographic contours and SRTM.

Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, Vol. 63, p. 283-296.

5. AGRADECIMIENTOS

Los autores del trabajo agradecen al proyecto DGIP-UCT 2009-03-03 “Determinación de

criterios e indicadores para zonificación ambiental a partir del análisis de factores multiescala

en cuencas del Borde Costero de La Araucanía”.

También se agradece el valioso apoyo de Elías Andrade, alumno del Magister en Planificación

y Gestión Territorial de la Universidad Católica de Temuco.


P á g i n a | 231

28.- REPRESENTACIÓN CARTOGRÁFICA DE LOS ECOSISTEMAS DEL ECUADOR CONTINENTAL

Ministerio del Ambiente del Ecuador

Subsecretaría de Planificación Ambiental

Dirección de Información, Investigación y Educación Ambiental

[email protected]

www.ambiente.gob.ec

Consorcio para el Desarrollo Sostenible de la Ecorregión Andina

CONDESAN

[email protected]

www.condesan.org

Resumen: El Ministerio del Ambiente se encuentra ejecutando el Proyecto “Mapa de

Ecosistemas”, cuyo objetivo es representar cartográficamente los principales ecosistemas a

nivel del Ecuador continental, razón por la cual los esfuerzos del proyecto se han encaminado

hacia la construcción de una leyenda de ecosistemas multiescalar, así como el fortalecimiento

de procesos de interpretación de imágenes de satélite para determinar los ecosistemas,

contrastando y validando dicha información con datos florísticos recopilados en campo.

Abstract: The ministry of Environment is executing the project “Map of Ecosystems”, which has the prime objective to represent cartographically the most important ecosystems that are within the continental Ecuador, for this reason the efforts of the project have been directed to the construction of a legend of multi-scale ecosystem, as to the reinforcement of the processes of interpretation of satellite images to determine the ecosystems, contrasting y validating this information with floral data retrieved in the field.

1. ANTECEDENTES El Ministerio del Ambiente del Ecuador (MAE), como autoridad ambiental nacional, está

encargado de diseñar las políticas ambientales y coordinar las estrategias y proyectos para el

cuidado de los ecosistemas y el aprovechamiento sostenible de los recursos naturales del país.

En este contexto, el MAE ha priorizado el desarrollo del “Mapa de Ecosistemas del Ecuador

Continental” con el objetivo de contar con información espacial actualizada de los

ecosistemas, su remanencia, su nivel de representatividad en el Sistema Nacional de Áreas

Protegidas y una identificación de áreas prioritarias para conservación y restauración.

Adicionalmente, este Proyecto contribuirá a la estructuración de un sistema de monitoreo


http://www.ambiente.gob.ec/


http://www.condesan.org/


P á g i n a | 232

ambiental que permita identificar trayectorias de cambio de las coberturas de la tierra y

analizar el impacto de las políticas nacionales de ordenamiento del territorio sobre el capital

natural. Finalmente, se espera que el proyecto apoye a documentar y reportar el estado de la

biodiversidad del Ecuador en el marco de los tratados y convenios internacionales de los

cuales el país es miembro activo.

2. INTRODUCCION La utilidad de un mapa como herramienta para gestión y monitoreo de biodiversidad a escala

de paisaje o región depende en gran medida de cuan adecuadamente se representa la

variación de la diversidad biológica a escalas ecosistémicas. Un ecosistema, entendido como

un grupo de organismos que interactúan entre sí, y con su entorno físico, engloba

características fisonómicas y taxonómicas de la vegetación las cuales dictan en gran medida la

composición faunística. Adicionalmente, este concepto incluye aspectos relacionados con la

interacción entre los organismos y los factores abióticos como ciclos de materia y nutrientes,

y dinámicas sucesionales. En consecuencia, el mapa de ecosistemas es un elemento clave para

caracterizar la biodiversidad y un requisito necesario para identificar sus patrones

geográficos de variación.

3. MATERIALES Y METODOS Para las descripciones de los ecosistemas se basó en el sistema de clasificación IVC

(International Vegetation Classification) el cual identifica siete factores diagnósticos cruciales

para el mapeo de ecosistemas. De forma general, estos factores cubren las dimensiones

ambientales principales que han sido asociadas con la distribución de ecosistemas en diversos

contextos geográficos. Estas dimensiones incluyen:

COBERTURA DE LA

TIERRA

BIOGEOGRAFIA

BIOCLIMA

GEOFORMA

FENOLOGIA

REGIMEN DE

INUNDACION

PISO ALTITUDINAL DE

VEGETACION ECOSISTEMA


P á g i n a | 233

3.1. Cobertura de la tierra La cobertura de la tierra se refiere a las condiciones biofísicas observadas sobre el terreno. La

caracterización espacial de la cobertura de la tierra se realizó utilizando una leyenda temática

nacional que define tipos de coberturas mutualmente excluyentes y homogéneas a diferentes

escalas.

3.1.1. Representación Cartográfica

3.2. Biogeografía La biogeografía estudia las áreas de distribución de las especies, los patrones resultantes de

estos estudios permiten identificar los centros de origen y dispersión de las mismas, así como

comprender los patrones espaciales de la diversidad biológica.


3.3. Bioclima y Ombrotipo

La temperatura, la precipitación total anual, y la variación mensual o estacional de la

precipitación, son factores que definen en un grado elevado la distribución de los ecosistemas,

para la caracterización del clima se utilizó índices bioclimáticos, con las cuales es posible

inferir la significancia biológica, principalmente en la actividad fotosintética de las plantas.

REINO BIOGEOGRÀFICO, REGION

BIOGEOGRÀFICA, PROVINCIA

BIOGEOGRÀFICA, SECTOR

BIOGEOGRÀFICO, DISTRITO

BIOGEOGRÀFICO

IMAGEN CRUDA

PREPROCESAMIENTO

IMAGEN CORREGIDA

SEGMENTACION CLASIFICACION

AUTOMATICA

ATRIBUCION TEMATICA EDICION VISUAL

CALIBRACION DE CAMPO

COBERTURA DE LA

TIERRA

VALIDACION EN CAMPO

IMÁGENES SATELITALES RAPIDEYE

5 M, 12 BITS, 5 BANDAS, DIARIO

SRTM CRITERIOS DE PAISAJE

COMPONENTES FLORISTICOS

FISONOMIA VEGETACION


P á g i n a | 234


3.4. Geoformas

La orografía y la geomorfología son factores determinantes en la distribución de los

ecosistemas. La tierra sólida constituye la plataforma estable que sirve de sustrato para el

mantenimiento de la capa biótica y es modelada por sus relieves. Estas características del

paisaje, que incluyen montañas, colinas y llanuras, aportan otra dimensión al medio físico y

proporcionan hábitats variados para las plantas.


3.5. Régimen de Inundabilidad El régimen de inundación puede definir en gran medida la cantidad de nutrientes que reciben

las plantas, lo cual determina niveles de productividad primaria, y a su vez, la energía que se

distribuye en las cadenas tróficas. Esta combinación de la química del agua y la frecuencia con

la que inunda ciertos sitios puede tener un efecto profundo en los ecosistemas.


BIOCLIMA: Xèrico, Pluviestacional,

Pluvial

OMBROTIPO: Árido, Semiárido, Seco,

Sub húmedo, Húmedo, Hiper húmedo,

Ultra hiper húmedo

INDICE OMBROTERMICO (lo)

INDICE OMBROTERMICO DE LA

EPOCA SECA (lod2)

TEMPERATURA MAXIMA MENSUAL

PRECIPITACION TOTAL MENSUAL

TEMPERATURA MINIMA MENSUAL

TEMPERATURA MENSUAL

WORDCLIM

ESTACIONES

METEOROLO

GICAS

RELIEVE

GENERAL,

MACRORELIEVE,

MESORELIEVE

SRTM

PENDIENTE ABSOLUTA

ELEVACION ABSOLUTA

PENDIENTE RELATIVA EN UN VECINDARIO

AMPLITUD DE LA ELEVACIÓN EN UN

VECINDARIO

HIPSOGRAFIA

TEXTURA TOPOGRAFICA

CLASIFICACION POR

UMBRALES, FORMAS

DEL TERRENO

EDICION E

INTERPRETACION

IMAGEN EPOCA ESTIAJE

IMAGEN EPOCA INUNDACION

DETECCION DE

CAMBIOS

AREAS INUNDABLES,

AREAS NO INUNDABLES,

AREAS INUNDADAS

IMÁGENES

SATELITALES

RAPIDEYE

MAPA HIDROGRAFICO DATOS DE CAMPO AGUAS CLARAS, AGUAS BLANCAS, AGUAS NEGRAS


P á g i n a | 235

3.6. Fenología general La fenología corresponde a un conjunto de procesos ecosistémicos asociados con la

productividad que se ajustan a ciertos ritmos periódicos como la floración, la maduración de

los frutos, entre otros. Estos cambios estacionales están determinados tanto por factores

físicos del ambiente como por mecanismos de regulación internos de las plantas.


3.7. Pisos altitudinales de vegetación La variación en la altitud es un determinante muy fuerte de la vegetación y de los tipos de

ecosistemas. Esto ocurre principalmente porque la altitud está altamente correlacionada con

disminución en la temperatura, y muy frecuentemente, con incrementos en la precipitación y

esta variación altitudinal está asociada con la distribución de formaciones vegetales

discontinuas.


3.8. Integración del Modelo de Representación de Ecosistemas

NDVI EPOCA 1

NDVI EPOCA 2

DETECCION DE

CAMBIOS

SIEMPREVERDE,

SIEMPREVERDE

ESTACIONAL,

SEMIDECIDUO,

DECIDUO

IMÁGENES

SATELITALES

RAPIDEYE

SRTM

INDICE DE TERMICIDAD

CLASIFICACION

TIERRAS BAJAS, PIEMONTANO,

MONTANO BAJO, MONTANO,

MONTANO ALTO, MONTANO

ALTO SUPERIOR, SUBNIVAL,

NIVAL

ECOTONO EN CAMPO

BIOCLIMA PISO

ALTITUDINAL

OMBROTIPO REGIMEN DE

INUNDACION

GEOFORMA

(MESORELIEVE)

FENOLOGIA BIOGEOGRAFIA

(SECTOR

BIOGEOGRAFICO)

UNIDADES

BIOCLIMATICAS

UNIDADES

GEOMORFOLOGICAS

UNIDADES

AMBIENTALES

LEYENDA DE

ECOSISTEMAS

ECOSISTEMAS

POTENCIALES ECOSISTEMAS

REMANENTES

COBERTURA DATOS

FLORISTICOS


P á g i n a | 236

4. RESULTADOS PRELIMINARES 4.1. Cobertura de la tierra 4.2. Biogeografía (Sectores)

4.3 Bioclima y Ombrotipo 4.4. Geoformas


P á g i n a | 237

4.5 Régimen de Inundabilidad 4.6. Fenología

4.7 Pisos Altitudinales de Vegetación 4.8. Mapa de Ecosistemas

5. CONCLUSIONES Con el fin de afinar el modelo expuesto, el Ministerio del Ambiente del Ecuador se encuentra realizando un proceso de actualización y mejoramiento de cada una de las variables, interactuando con las instituciones generadoras de información oficial en cada una de las temáticas relacionadas con la representación cartográfica de Ecosistemas. Con el objetivo de dar sostenibilidad en el tiempo el Ministerio del Ambiente del Ecuador

implementará un sistema de monitoreo de Ecosistemas que permita obtener un instrumento

para el planteamiento de directrices que conlleven a una mejor utilización del territorio.


P á g i n a | 238

6. BIBLIOGRAFIA Josse, C., et al., Ecological Systems of Latin America and the Caribbean: A Working Classification of Terrestrial Systems. 2003, NatureServe: Arlington, VA. p. 47. 6. Sierra, R., ed. Propuesta Preliminar de un Sistema de Clasificación de Vegetación para el Ecuador Continental. 1999, Proyecto INEFAN/GEF-BIRF y EcoCiencia: Quito, Ecuador. Rivas-Martínez, S., Global Bioclimatics. 2008.


P á g i n a | 239

29.- ADVANCES IN AIRBORNE LIDAR TECHNOLOGY FOR FORESTRY AND OTHER 3D MAPPING APPLICATIONS

Valerie Ussyshkin a, Livia Theriault

a

a Optech Incorporated, 300 Interchange Way, Vaughan, Ontario, Canada L4K 5Z8

[email protected], [email protected]

KEY WORDS: Lidar, Airborne, Measurement, Data, 3D mapping, Forestry

ABSTRACT:

Over the past decade airborne lidar technology has seen the development of new systems

capable of providing highly accurate geospatial data with unprecedented efficiency for a

variety of applications. Unlike two-dimensional aerial imagery, the elevation component of

airborne lidar data provides the ability to represent complex vertical structures of ground

targets with very high precision, which is a prerequisite to many lidar applications focusing

on the analysis of elevated features, particularly, in forestry. However, many conventional

airborne lidar systems used in the commercial lidar sector for mapping complex 3D targets

such as vegetation and forested areas have been limited in their ability to collect data of

sufficient quality for sophisticated data analysis in the vertical domain.

This paper presents an overview of the evolution of specific features of airborne lidar

technology concerning 3D mapping applications, particularly in forestry and vegetation

mapping, which are considered to be of special importance in Latin America. Several key

performance characteristics of commercial airborne lidar systems are discussed in the

context of precise mapping of complex vertical targets, and illustrated by the most advanced

capabilities of the ALTM Orion, a new airborne lidar mapper manufactured by Optech

Incorporated. It is demonstrated that the Orion’s unique combination of exceptional elevation

precision with enhanced vertical target discrimination and vegetation penetration

capabilities produces lidar data of enhanced quality, which can represent complex 3D targets

such as vegetation structure equivalent in some aspects to the content of full waveform (FW)

data. It is shown that the recent advances in conventional airborne lidar technology bear the

potential to create a new application niche where top-quality dense point clouds, enhanced

by fully recorded intensity for multiple returns, may provide sufficient information for

modeling some vegetation parameters which have traditionally been derived mainly from full

waveform data.

1. INTRODUCTION

Airborne lidar technology has been successfully used for forestry and vegetation surveying

and mapping application for more than two decades beginning with several demonstration

studies back in the early eighties. One of the first attempts to use airborne lidar for these

purposes was reported by Arp and co-authors on a custom-designed lidar, which was




P á g i n a | 240

successfully used to map tropical forest in Central America (Arp at all, 1982). In the mid

1980s, the Canadian Forestry Service demonstrated the applicability of profiling lidar for the

estimation of stand heights, crown cover density and ground elevation below the forest

canopy (Aldred and Bonner, 1985). These and following studies showed that lidar data

profiling vegetation canopy could be used to quantify many other forest attributes including

above-ground biomass, basal area, mean stem diameter, vertical foliar profiles and canopy

volume, and others characteristics (Means et al., 1999; Nelson et all, 1984, Lefsky et al., 1999;

Dubayah and Drake, 2000).

In the beginning most of the attempts to use airborne lidar for mapping such complex 3D

targets as tropical forest or vegetation canopy were done mostly on a non-commercial basis

using specially designed airborne lidar systems. Later when airborne lidar sensors became

widely commercially available, numerous studies on forestry applications based on the use of

commercial lidar systems have been reported. (Kopela, 2010, Wagner, 2008)

However, the use of airborne lidar technology for forestry applications has been only

partially commercialized for a number of reasons; some of them are listed below (Nelson et

all, 2003):

● Laser data post-processing requires the attention of specialists and often customized

proprietary software;

● It is only in the last few years that researchers have demonstrated beyond a reasonable

doubt that lidar data can be used to create reliable maps of tree height, canopy density, bio-

mass, and volume;

● The airborne lidar and flight hardware have been expensive.

Although these points seem to reflect the general trend in the use of airborne lidar for

forestry and other vegetation mapping applications, they also imply, to some extent, a certain

misapprehension about different types of airborne lidar sensors, and the way data are

collected and interpreted. Discrete return lidar systems—those most commonly used in

commercial lidar surveying—have long been offered with commercialized software

processing tools, and the workflow established in most mapping applications has become

widely accepted, and does not require specialists or customized software tools. Full

waveform lidar sensors, on the other hand, widely used for forestry research, are often

custom-built on a non-commercial basis and the data workflow and interpretation is very

much customized as well. As forestry research has mainly been focused on full waveform

lidar data analysis, there is a tendency to consider full waveform lidar as the de facto type of

airborne lidar used in forestry applications. This paper will show that commercially available

discrete return airborne lidar sensors are not only useful for vegetation mapping and forestry

applications, but also have evolved to a new level, which in some aspects, might be

comparable with full waveform technology traditionally used for forestry research.


P á g i n a | 241

This paper focuses mostly on specific aspects of commercialized airborne lidar technology

relevant to forestry and other 3D mapping applications.

2. DISCRETE RETURN AND FULL WAVEFORM SYSTEMS

An airborne lidar system’s ability to map complex 3D vertical structures and generate high-

quality data comprising complex targets is determined by its hardware design. A vast

majority of airborne lidar sensors currently used in the industry, and particularly those used

in forestry research applications, can be categorized as either discrete return systems (DR) or

full waveform (FW) systems (Ussyshkin and Theriault, 2010b). They differ from one another

mainly with respect to the range sampling measurement method, which produces a more or

less detailed representation of vertical 3D structures in complex targets. The vertical

sampling of lidar systems relates to the number of range measurements recorded for each

emitted laser pulse. Discrete return lidar systems commercially available these days

generally allow for a few, typically four, multiple returns to be recorded for each emitted

laser pulse. A full waveform lidar measures the full profile of a return signal by sampling it in

fixed time intervals and providing a quasi-continuous distribution of the reflected energy for

each emitted laser pulse.

The information content of the returned laser signal also depends on characteristics of the

horizontal sampling area, which is typically a circular or elliptical laser footprint. The size of

the laser footprint on the ground, or a target close to the ground, is determined by the laser

beam divergence, and is directly proportional to the flying altitude. The distribution of the

laser pulse energy in the spatial and temporal domain within the illuminated area is

determined by the lidar system design and is critically important in determining the quality

of 3D mapping of complex targets required in forestry applications.

Most non-commercial, custom-designed airborne or spaceborne lidar sensors used in

forestry applications are typically full waveform systems with a footprint size of 8-70 m

(Means et all, 1999). As a result, large footprint full waveform lidar data contain information

on the forest canopy and multiple forest elements rather than individual trees, whereas

small-footprint discrete return lidar with a typical footprint size of 0.2-0.9 m only senses a

portion of the forest elements (Lim et al., 2003).

The most common type of commercial lidar sensors are small-footprint, discrete return

systems that record two to four returns for each emitted laser pulse. Some lidar system

manufacturers offer airborne lidar systems capable of both operational modes, where

conventional discrete return operation is provided by the main sensor, while full waveform

data collection is supported by an optional unit, which may or may not be used during data

collection missions (Optech, 2010).

Each data collection mode, whether full waveform or discrete return, has distinct advantages

and disadvantages that vary, depending upon the applications. Most conventional discrete

return systems can provide extremely high ground point density. This enables the high-

resolution representation of complex targets in the horizontal plane, but with a somewhat


P á g i n a | 242

coarsely resolved elevation structure. These characteristics make the discrete return system

a perfect choice for mapping.

The additional information on 3D elevation structure provided by multiple-return point

clouds can be used for a variety of mapping applications including flood modeling (Bates et

al., 1999), urban and vegetation analysis (Evans et al., 2009) and power line mapping

(Ussyshkin and Sitar, 2009). In particular, airborne lidar with multiple-return capability has

proved to be the most efficient among different remote sensing techniques to characterize

both forest structure and ground topography (Chauve et al., 2007). However, the coarse

vertical resolution—typically a few meters for many commercial airborne lidar systems—

plus a lack of detailed 3D spatial information, limit the user’s ability to apply more

sophisticated analysis such as vegetation composition and change-detection in land surface if

the scale at which processes occur is less than a few meters (Wu et al., 2009).

On the other hand, commercially available full waveform, small-footprint airborne lidar

systems capture full profiles of the laser backscattered energy for each emitted laser pulse as

a function of time (distance) with a typical sampling rate of 1 ns, which is equivalent to a one-

way distance of 30 cm, and results in a 15-cm range measurement rate. They provide much

more detailed information about the vertical structure of 3D targets, information that could

be used as the most valuable input for sophisticated scientific analysis, including deriving

target physical properties (Chauve et al., 2009a). It has been demonstrated that full waveform

data provide a more complete and accurate assessment of the surface, canopy and potential

obstruction detection than discrete return data (Magruder et al., 2010). Moreover, full

waveform lidar data capture gives the user much more flexibility and control in the data

processing and interpretation steps (Chauve et al., 2009b). However, dealing with full

waveform data sets takes lidar data management to a drastically higher level of complexity

compared with conventional 3D point cloud data. First, the volume of full waveform data is

overwhelming (Chauve et al., 2009b). Moreover, there are neither commercial nor open-

source toolkits to handle full-waveform lidar data, but only custom-made solutions typically

designed for specific sensors (Bretar et al., 2008). Therefore, handling, interpretation and

analysis of full-waveform lidar data is a very challenging and expensive task. This limits the

commercial use of full waveform lidar data, confining it mainly to research institutions.

On the other hand, the rich content of full waveform data acquired at a high sampling rate,

which is obviously important for analysis of complex 3D targets and forestry, has limited or

no value for broad area topographic mapping where only one or two discrete returns are

needed to create a digital elevation map or bare earth map of the surveyed terrain. That is

why the main application focus of full waveform technology remains in forestry and

vegetation mapping, and it remains unclear if it might be useful outside these applications

(Petrie, 2010)


P á g i n a | 243

2. VERTICAL TARGET DISCRIMINATION DISTANCE

As mentioned above, the distribution of laser pulse energy in the spatial and temporal

domain within the illuminated area over the target is critically important for the quality of 3D

mapping of complex targets required in forestry applications, irrespective of whether the

sensor operates in FW or DR mode. Certain laser pulse characteristics including wavelength,

pulse width, shape and pulse energy, determine the penetration capabilities of the emitted

pulse, and some characteristics of the return signal, which are obviously important for

vegetation mapping. In addition, certain parameters in the sensor receiver electronics

influence the signature of the signal return so that the recoded lidar profile can, in fact,

represent a convolution of waveform characteristics of the lidar sensor itself with scattering

properties of the complex 3D target.

Therefore, the number of multiple returns in a discrete return sensor, or the sampling rate of

a full waveform sensor are not the only determinants to accurately map targets with a

complex vertical structure; lidar system parameters that determine signal penetration,

detection sensitivity, range precision, and minimal vertical target discrimination distance are

all equally critical factors. The latter parameter, which characterizes the ability of the lidar

sensor to resolve two separate targets in the vertical domain, is solely determined by the

lidar hardware design— mostly by characteristics of the emitted laser pulse and receiver

electronics—and it would be quite the same regardless of whether the measurements are

taken in discrete return mode or full waveform mode. Along with range precision and other

characteristics of the lidar sensor listed above, vertical target discrimination distance

determines the number of details and the quality of their representation in the data

comprising complex 3D targets, particularly, trees and vegetation.

In most commercial lidar systems the minimal vertical target discrimination distance is

about 2-3.5 m. This means that vertical structure details separated by any distance less than

this minimum, in general, cannot be resolved by consecutive range measurements in the

vertical domain, even if the data were collected by a full waveform unit integrated with the

main sensor.

Table 1 shows the distribution of multiple returns for high- and low-canopy vegetation in

several data samples collected by an older ALTM model operating in DR mode with a minimal

vertical target discrimination distance of about 2.5 m.

Table 1: Distribution of multiple returns for high and low-canopy vegetation for a DR lidar

with minimal vertical target discrimination distance of about 2.5 m

For a tall vegetation canopy of 22-27 m, all four discrete returns are recorded, including the

last one from the ground beneath the vegetation canopy; the percentage of third and fourth


P á g i n a | 244

returns is substantial. This shows excellent pulse penetration capabilities in this system.

However, for low-canopy vegetation of 6-7 m, the system cannot detect all four returns

because the minimal vertical target discrimination limit is 2.5 m, and most third and fourth

returns are not recorded as the system cannot resolve the vertical vegetation structure

within a distance less than 2.5 m. This example also shows that for some traditional DR lidar

systems the number of returns from the vegetation canopy are often limited not only by the

density of vegetation, but also by the vertical target discrimination distance. That is why

some of the observations of low percentages in third and fourth returns from vegetation (Lim

et all, 2003) may have been the result of the system’s limited ability to resolve vertical

vegetation structure rather than the characteristic of an “optimal number” of echoes per

pulse in a DR lidar being limited to three. This example shows that the same discrete return

sensor can detect a substantial percentage of returns as third and fourth echoes for tall

vegetation but cannot do the same for medium-height vegetation because of limited

resolution in consecutive discrete return measurements in the vertical domain.

Until recently, the numbers characterizing minimal vertical target separation distances were

not typically specified in the data sheets of most commercial lidar systems, but could be

found in more detailed specification documents, or provided to users upon request. This

situation created some misunderstanding in the lidar community when the users of discrete

return systems expected to get multiple returns from low- or medium-height vegetation

without considering this parameter. Not accounting for the minimal target discrimination in

the vertical domain may also lead to misinterpreting multiple return data, and even gross

systematic errors caused by faulty interpolation.

With full waveform sensors, the high number of measured intervals per vertical target (i.e.,

high sampling rate) is often misinterpreted as the parameter that determines the amount of

detail present in the recoded profile of a vegetation canopy. Since the sensitivity of a full

waveform sensor is very low and the measurement sampling rate is very high, the user may

expect even small volumes of vegetation to influence the shape of the return waveform, and

small structural details to be detected (Lim et all, 2003). However, this applies only if small

volumes of vegetation changes are separated by a distance that the lidar sensor can resolve,

which is not always the case. The sampling rate of 1-ns (15 cm) typically offered by

commercial FW lidar sensors would generally not affect the capability of the sensor itself to

resolve two separate targets in the vertical domain, and the level of details in vegetation

structure recorded in the canopy profile. Very complicated decomposition algorithms applied

to full waveform data might help to go beyond the vertical resolution limit of the lidar system,

but it would still remain the most fundamental parameter in determining the resolution of

vertical structure details, not the sampling rate.

Since the minimum vertical target discrimination distance is one of the most important

performance parameters to characterize the ability of an airborne lidar system to represent

complex vertical 3D targets, especially in forestry applications, it is very important for users

to understand how it determines the number of details represented in the recorded data

profile, either in FW or DR mode.


P á g i n a | 245

The following sections illustrate the importance of this parameter and its evolution over the

years, as well as the potential use of discrete return data for waveform analysis in forestry

applications.

3. EVOLUTION OF DISCRETE RETURN AIRBORNE LIDAR TECHNOLOGY

Early commercial airborne lidar systems, such as Optech’s ALTM 1020, 1210 and 1225

models manufactured between 1993 and 1998, had the ability to capture only two returns

(first and last) for each emitted laser pulse. This feature, though seemingly modest compared

with today’s advanced lidar systems, already provided enriched information for sophisticated

analysis of both returns for applications such as feature extraction in forest (Hopkinson et al.,

2004; Roberts et al.,

2005) or urban areas

(Alharthy and Bethel, 2002). With the further evolution of lidar technology, more advanced

ALTM models capable of capturing four range and four intensity returns became

commercially available, and for the last decade, the maximum number of multiple returns per

emitted laser pulse has stabilized at this limit.

Figures 1-2 present typical examples of multiple return data for the ALTM 3100 and Gemini

systems. In both cases the laser beam penetrated through 16-20 m of vegetation, and the last

return with strong intensity clearly indicates the signal reflected from the ground.

Figure 1. ALTM 3100:

An example of a four-return record for one emitted laser pulse with a minimum pulse

separation distance of 2.14 m.


P á g i n a | 246

Figure 2. ALTM Gemini: An example of a four-return record for one emitted laser pulse

with a minimum pulse separation distance of 1.45 m.

Although these two examples represent leading-edge discrete return airborne lidar

technology, it is apparent that full waveform technology with a 1-ns sampling rate would

provide much more detailed information about the complex vertical structure of vegetation.

It is for this reason that, in the last decade, full waveform technology has been the only choice

for lidar applications requiring analysis of complex vertical targets with fine structure,

particularly, in forestry. However, the ALTM Orion, a new breakthrough in discrete return

lidar technology, has changed this situation.

The ALTM Orion represents a radical departure from previous generations of airborne lidar

instruments. First, the physical form factor—size, weight and displacement—has been

reduced by a whole order, making the Orion the first ultra-compact complete lidar solution

(Hussein et al., 2009). Second, the lidar data produced by the Orion has established a new

benchmark in the industry for data quality, accuracy and precision (Ussyshkin and Theriault,

2010a). It has been shown that the outstanding performance characteristics of the ALTM

Orion include a highly efficient system design that provides the best combination of

maximum area coverage rate, exceptional ground data accuracy and precision, and the sub-

centimeter resolution of data comprising small complex targets such as the thinnest wires in

power line corridors.

The third advantage provided by both ALTM Orion models is the revolutionary small

minimal pulse discrimination distance, which is of particular importance in complex target

mapping applications such as forestry and vegetation mapping. Figure 3 shows an example of

ALTM Orion-M data collected over 6-m high vegetation, with four returns for one emitted

laser shot and a minimum pulse separation of 73 cm.


P á g i n a | 247

Figure 3. ALTM Orion-M: An example of a four-return record for one emitted laser pulse

with a minimum pulse separation distance of 0.73 m.

Such a small sub-meter pulse separation has never been achieved by any discrete return

lidar, and in combination with the system’s excellent ability to detect weak partial signal

returns from low-canopy layers of vegetation, it provides unprecedented data quality with

exceptionally rich content.

Figure 4 shows another advantage of the ALTM Orion’s exceptionally small pulse separation

distance. The data in this example was collected over a dense cornfield 2.2 m in height; the

ALTM Orion was still able to detect three consecutive pulse returns, with the last showing

strong intensity representing the ground return. Table 2 presents a statistical summary of

average and minimum pulse separation distances in multiple returns for three randomly

selected samples within the cornfield dataset.

The unique capability of the ALTM Orion to generate data so rich in content with fine sub-

meter elevation resolution from a dense cornfield enables the user to take data analysis to a

different level with highly accurate calculations of various attributes of vegetation properties

(biomass, height, density, structure, etc). This capability was not previously possible with

discrete return lidar data without using full waveform measurements. As one can see, these

sub-meter vertical target discrimination characteristics provide the quality of mapping

complex vegetation structures similar to that expected only from full waveform data.


P á g i n a | 248

Figure 4. ALTM Orion-M: Three consecutive pulse returns with a minimal sub-meter pulse

separation are detected over a dense cornfield; the last return represents the signal

reflected from the ground.

Table 2: Average and minimum multiple return separation distances for the cornfield data

collected by ALTM-Orion

Looking at the evolution of discrete return lidar technology shown in Figure 5, there is a clear

trend toward the sub-meter scale of vertical discrimination distance, which bridges the

capabilities of advanced discrete return lidar and full waveform technology to map complex

3D targets.

Sample avg ∆R1,2

(m)

avg ∆R2,3

(m)

avg ∆R3,4

(m)

1 1.36 1.06 n/a

2 1.25 0.99 n/a

3 1.50 2.39 2.56

Sample min ∆R1,2

(m)

min ∆R2,3

(m)

min ∆R3,4

(m)

1 0.67 0.69 n/a

2 0.64 0.65 n/a

3 0.66 0.70 0.87


P á g i n a | 249

Figure 5. Evolution of minimal pulse

separation for discrete return airborne lidar

systems.

Figure 6 (a, b) gives another illustration of this evolution by showing images of vegetation

data collected by two ALTM models over the same area around the same time of the year; the

average canopy height is 15-17 m in both datasets; the type of vegetation is the same (mixed

forest).

a b

Figure 6. Vegetation canopy of 15-17 m average height represented by multiple return

data collected by two ALTM models operating at the same operational settings. (a) older

ALTM model; (b) ALTM Orion

Figure 6 a shows data collected by an older ALTM model with a minimum vertical target

discrimination distance of about 2.5 m. Figure 6 b shows data collected over the same area by

an ALTM-Orion with a minimum vertical target discrimination distance of about 60-70 cm.

Both systems operated at the same laser pulse repletion frequency (100 kHz), and at an

altitude close to 1 km, which produced similar ground point density of 1.5–2.0 ppm2. This

example clearly shows the advantage of the ALTM Orion’s much smaller vertical target

discrimination distance, which produces a much better representation of the vegetation

canopy structure as substantially more multiple returns are detected from the lower layers of


P á g i n a | 250

vegetation. It is also important to note that there is virtually no gap between the ground and

the low canopy returns in ALTM Orion data that are typically seen in similar data images

produced by other discrete return lidar systems, either older or current models.

The next section shows that, by combining range and intensity information from multiple

return data collected by ALTM Orion, a simplified waveform analysis can be applied to

discrete return data in a way similar to that of full waveform data.

4. DISCRETE RETURN ANALYSIS

The simplified analysis of discrete multiple returns presented in this section is based on the

approach used for full waveform data analysis described by Chauve and co-authors (Chauve

et al., 2007). They used a parametric approach either with simple (three parameters) or

generalized Gaussian (four parameters) or a Lognormal function to model extracted relevant

peaks as echoes. Since the discrete return data used in our analysis represent the peaks of

partial signal returns, we assumed that the entire reflected laser pulse energy could be

decomposed into a sum of components while each one would be represented by a single

discrete return:

Figure 7 shows a graphic representation of our approach, where the peak of each discrete

return is modeled by a simple Gaussian (2) while a, µ, and δ were used as fitting parameters

so that the amplitude of each peak would be proportional to the recorded intensity value.

Furthermore, we assumed that the superposition (1) of all four simple Gaussian functions

representing the waveforms of the discrete partial returns would represent the total optical

receiver power Pr, which can be modeled through the lidar equation (Measures, 1984).

Considering partial signal returns Pi, the intensity of each one was modeled using the lidar

equation in the form derived by Jelalian (1992):

Here:

Pi is the received signal power for i-return

Pt is the transmitted laser pulse power

Dr is the diameter of the lidar receiver aperture

Q is the optical efficiency of the lidar system

ϑ is the laser beam divergence

Tatm

is the atmospheric transmittance factor

Ri is the range from the sensor to i-target

ςi is the effective backscattering cross-section of i-target


P á g i n a | 251

Here the reflective properties of each target for each partial return Pi are described by the

backscattering cross-section ςi, which is proportional to the target reflectance ρ

i and the i-

fraction of the total received power Pr in each return:

Figure 7. Graphic representation of the modeling approach of ALTM Orion data.

Based on the approach described by equations (1-4), and using the known characteristics of

the emitted laser pulse and lidar system hardware, it was possible to model a waveform from

each discrete return (Figure 8-9) and estimate the effective reflectivity of consistent complex

vegetation targets such as cornfields and coniferous trees. This work is still in progress and

requires more detailed analysis, but the preliminary results partly presented here

demonstrate the huge potential of discrete return technology, the evolution of which has

achieved a level approaching in some aspects that of full waveform technology. The discrete

return data analysis described above resembles the procedures applied to full waveform data

analysis, and might be used in applications similar to those which to date, have been

considered as belonging solely to full waveform technology.

Figure 8. Illustration of the modeling for cornfield data collected by ALTM Orion-M re

Figure 4.


P á g i n a | 252

The modeling of discrete signal profiles in vegetation data presented above could be

compared with the analysis of full waveform data collected over similar vegetation targets

(Wagner et al., 2004). An example of a coniferous tree profile with a total length of 35 ns

recorded with a 1-ns sampling rate showed three Gaussian-shaped peaks with a target

separation distance of about 1.5 m. Comparing these numbers with the ALTM Orion data

presented in Figure 3, one can conclude that discrete return lidar data of enhanced quality

can provide equivalent representation of vegetation structures at a level similar to that of full

waveform data. Another example (Wagner et al., 2004) of full waveform data collected over a

wheat field of 2.5 m height can be compared with the cornfield data collected by the ALTM

Orion (Figures 4 and 8), where three discrete return data with excellent target separation

characteristics provide equivalent or even better input for Gaussian modeling of the crop and

ground signals.

Figure 9. Illustration of the modeling for high-canopy vegetation data collected by ALTM

3100 re Figure 1.

This can be considered a potential fusion of two types of airborne lidar data on the

application side when similar approaches and tools are used for the analysis of both data

types. However, full waveform technology will continue to be essential and irreplaceable for

applications considering the analysis of pulse-broadening effects associated with laser beam-

target interaction and interception geometry (Schaer et al., 2007). In these cases the high

sampling rate of the FW approach would give a much more reliable result for modeling

waveforms and data analysis. Full waveform technology would also be a preferable choice for

forestry research applications that require the analysis of tall vegetation canopies (e.g.,

mature forest) where four returns offered by advanced DR lidar systems would not provide a

continuous profile of the vertical canopy structure. Figure 9 illustrates the limitations of the

discrete return approach to map the vertical structure of tall vegetation canopy. In this case,

only four multiple discrete returns would leave wide gaps in the mapped vertical canopy

profile, while FW technology would much better represent the vertical structure with a

continuous profile of the entire canopy. However, with further development of DR and data

handling technologies, when more than four discrete returns are supported by the lidar

system hardware, and the format of output data, it may be possible that the DR and FW


P á g i n a | 253

approach will give similar results in terms of representing vegetation or forest canopy for a

wide variety of applications.

5. CONCLUSION

For the last two decades the use of airborne lidar technology in forestry applications has

focused mostly on analyzing canopy profiles recorded by full waveform sensors—either

custom-designed or commercial. The use of discrete return lidar has been limited mostly

because of its coarse resolution in the vertical domain. The evolution of discrete return lidar

technology has achieved a new level, with capabilities that approach those of full waveform

technology in forestry applications. The trade-off between the high complexity and costs

associated with handling full waveform data on the one hand, and conventional discrete

return data of enhanced quality on the other hand, has the potential to create a new

application niche in the lidar industry, and commercialize some aspects of forestry research.

In this niche, top-quality dense point clouds, with fully recorded intensity information for

each of the multiple returns, may provide sufficient information for modeling the received

waveforms and quantitative characterization of forest and vegetation.

Acknowledgements

The authors are grateful to Brent Smith, Eric Yang, Mike Sitar and Helen Guy-Bray for fruitful

discussions.

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