s Experimentalestauja.ujaen.es/bitstream/10953.1/4642/1/TFG_García_Alguacil... · s Experimentales...

Fa

cultad d

e C

iencia

s E

xperim

enta

les

UNIVERSIDAD DE JAÉN Facultad de Ciencias Experimentales

Trabajo Fin de Grado

Alumno: Jonathan García Alguacil

Julio, 2016

Análisis de la evolución de los usos del suelo, recursos y parámetros

físicos mediante técnicas de teledetección y SIG

Agradecimientos a mi tutor Tomás Fernández del Castillo, que sin su ayuda, paciencia y conocimientos no podría haber desarrollado este trabajo, y a mi familia, por todo su apoyo y comprensión a la hora de afrontar juntos mi etapa universitaria.

ÍNDICE

Resumen, Abstract……………………………………………………………….pág. 1

1. Introducción………………………………………………………………...…pág. 2

1.1. Localización e información de la zona de estudio………………pág. 2

1.2. Técnicas empleadas: teledetección y SIG………………………..pág. 3

2. Objetivos y Justificación…………………………………………………….pág. 4

2.1. Objetivos…………………………………………………………….....pág. 4

2.2. Justificación…………………………………………………………...pág. 4

3. Materiales………………………………………………………………………pág. 5

3.1. Hardware…………………………………………………………….…pág. 5

3.2. Software……………………………………………………………..…pág. 6

3.3. Imágenes…………………………………………………………….…pág. 6

4. Metodología……………………………………………………………………pág. 8

4.1. Selección de las imágenes………………………………………….pág. 9

4.2. Correcciones de imagen………………………………………….…pág. 9

4.2.1. Corrección radiométrica……………………………………………pág. 9

4.2.2. Corrección geométrica……………………………………………pág. 10

4.3. Imágenes a color……………………….……………………………pág. 10

4.4. Imágenes en falso color………………………………………….…pág. 11

4.5. Cálculo de índices…………………………………………………..pág. 11

4.5.1. Índice de vegetación: NDVI………………………………………pág. 11

4.5.2. Índice de humedad: NDHI……………………………………..…pág. 12

4.6. Clasificación digital…………………………………………………pág. 12

4.6.1. Fase de entrenamiento………………………………………...…pág. 13

4.6.2. Análisis de separabilidad…………………………………………pág. 14

4.6.3. Fase de asignación…………………………………………….....pág. 15

4.6.4. Verificación: Matriz de confusión………………………...…...…pág. 15

4.7. Análisis multitemporal…………………………………………......pág. 15

4.7.1. Diferencias entre índices……………………………………….pág. 15

4.7.2. Comparación de clasificaciones……………………………...pág. 16

5. Resultados……………………………………………………………………pág. 16

5.1. Imágenes a color…………………………………………………….pág. 16

5.2. Imágenes en falso color………………………………………….…pág. 17

5.3. Cálculo de índices…………………………………………………..pág. 17

5.3.1. Índice NDVI……………………………………………...……...…pág. 17

5.3.2. Índice NDHI………………………………………………………..pág. 18

5.4. Clasificación y Verificación………………………………………..pág. 19

5.4.1. Clasificación…………………………………………………….…pág. 19

5.4.2. Verificación……………………………………………………...…pág. 20

5.5. Análisis multitemporal……………………………………………..pág. 21

5.5.1. Diferencias entre índices…………………………………………pág. 21

5.5.2. Comparación de clasificaciones…………………………………pág. 23

6. Discusión……………………………………………………………………..pág. 25

6.1. Clasificación y Verificación………………………………………..pág. 25

6.2. Análisis multitemporal……………………………………………..pág. 27

7. Conclusión…………………………………………………………………...pág. 29

Anexo I…………………………………………………………………………….pág. 31

Anexo II……………………………………………………………………………pág. 32

Anexo III…………………………………………………………………………..pág. 33

Anexo IV…………………………………………………………………………..pág. 34

Anexo V…………………………………………………………………………...pág. 35

Anexo VI…………………………………………………………………………..pág. 36

Anexo VII……………………………………………………………………….....pág. 37

Anexo VIII…………………………………………………………………………pág. 38

Anexo IX…………………………………………………………………………..pág. 39

Anexo X…………………………………………………………………………...pág. 40

Anexo XI………………………………………………………………………..…pág. 41

Anexo XII………………………………………………………………………….pág. 42

Anexo XIII…………………………………………………………………………pág. 43

Anexo XIV…………………………………………………………………………pág. 44

Anexo XV……………………………………………………………………….…pág. 45

Anexo XVI…………………………………………………………………………pág. 46

Anexo XVII……………………………………………………………………..…pág. 47

Anexo XVIII……………………………………………………………………….pág. 48

8. Bibliografía………………………………………………………………...…pág. 49

1

RESUMEN

Se han analizado los efectos del incendio producido en Agosto de 2005 en

el Parque Natural de Cazorla, Segura y Las Villas, la evolución del área de

estudio así como cambios en los usos del suelo debidos o no al incendio

mediante Software QGIS, un paquete informático SIG de carácter libre que

incorpora funciones de análisis de imagen. Para ello hemos aplicado técnicas

de teledetección en una serie de imágenes de la zona, de diferentes estaciones

climatológicas y años para determinar el Índice de Vegetación, Índice de

Humedad, y un estudio clasificatorio de la evolución de los usos del suelo.

Palabras clave: Incendio, Parque Natural de Cazorla Segura y Las Villas,

Software libre, Evolución, Teledetección.

ABSTRACT

We have analized the side effects produced by fire occurred in August 2005

in Cazorla, Segura and Las Villas Nature Park, the evolution of the study area

and changes in land use, due or not to the fire. by QGIS software , a GIS free

use software that incorporates image analysis techniques. For that we have

applied remote sensing techniques in a serie of images of the área with different

weather stations and years for determinate the Vegetation Index, Humity Index

and a clasification study of the evolution of land use.

Keywords: Fire, Cazorla Segura y Las Villas Nature Park, Free Software,

Evolution, Remote Sensing

2

1. INTRODUCCIÓN

Los incendios son un fenómeno interesante de estudiar, a pesar de su carácter

destructivo. Por un lado su estudio permitirá su prevención futura o mitigación en

caso de repetición; por el otro, son fenómenos importantes para la evolución de

ciertos ecosistemas, en los que sin la presencia del fuego, no podríamos observar

diferentes estadios de sucesión del ecosistema, ni las plantas asociadas a dicho

estado.

1.1. Localización e información de la zona de estudio

El incendio tuvo lugar el 7 de Agosto de 2005 dentro del Parque Natural de

Cazorla, Segura y Las Villas (Imagen 1.1.) debido a una tormenta eléctrica con

3 focos principales en Orcera, La Tobilla y Villanueva del Arzobispo (Costa et

al., 2006).

Imagen 1.1. Zona del incendio. En color rojizo vemos los límites del incendio. (Restauración

de zonas incendiadas en Andalucía, Manuales de Restauración nº8, n.d.). Nosotros nos

centraremos en el foco cercano al Pantano del Tranco.

3

Según el informe Restauración de zonas incendiadas en Andalucía,

Manuales de Restauración nº8 (Costa et al., 2006) el incendio tuvo una

extensión de 5889 ha, de las cuales un 99% eran públicas y un 1% privadas,

todas ellas zonas protegidas. La superficie estaba constituida básicamente por

pinares, con pequeñas zonas de encinar y matorral y pastizal.

Para la restauración se apostó por una regeneración espontánea, una

retirada de los restos del incendio para favorecer dicha regeneración y evitar

plagas, así como la realización de construcciones que laminasen las

escorrentías y retuviesen los sedimentos producidos durante las primeras

lluvias y un balizamiento y seguimiento de la flora circundante que no fue

afectada por el incendio (Costa et al., 2006).

1.2. Técnicas empleadas: teledetección y SIG

Gaspar Felix de Tournachon fue el pionero de la teledetección; en 1859

realizó las primeras fotografías aéreas a bordo de un globo aerostático

(Chuvieco, 1995). Desde entonces, las técnicas de fotogrametría y

teledetección ha evolucionado en gran medida hasta llegar a la situación actual

en la que se dispone de sensores terrestres, aerotransportados o a bordo de

satélites espaciales, capaces de registrar imágenes de la superficie terrestre en

una gran amplutud de bandas del espectro electromagnético, con una elevada

resolución espacial y con carácter multitemporal, realizando observaciones de

la misma zona cada pocos días.

Debido al auge de las tecnologías de teledetección, el control y la evolución

del territorio así como su ordenación se ha vuelto más fácil y eficaz,

permitiéndonos observar los cambios de la zona a lo largo del tiempo escogido

para este estudio. Se aplican en multitud de campos, desde estudios de la

atmósfera, la litosfera, la hidrosfera y la biosfera (Chuvieco, 1995, Pinilla, 1995)

como el caso de los incendios.

4

2. OBJETIVOS Y JUSTIFICACIÓN

2.1. Objetivos

El objetivo principal de este trabajo es el estudio de la evolución de

una zona incendiada, tanto antes como después del incendio, para valorar el

efecto del mismo.

Como objetivos secundarios, que han servido de base para alcanzar el

objetivo principal, se han establecido los siguientes: cálculo de índices

multiespectrales de propiedades específicas como la vegetación (NDVI) y la

humedad (NDHI); clasificación digital de los usos del suelo, que permite

conocer de forma más general las características de la zona; análisis

multitemporal de ambos tipos de aproximaciones para observar la evolución de

la zona incendiada (entre 2002, 3 años antes del incendio y 2011, 6 años

posteriores al incendio).

2.2. Justificación

Debido a que he cursado un Grado multidisciplinar (Ciencias Ambientales),

he considerado conveniente realizar un Trabajo de Fin de Grado que integrase

en la medida de lo posible diferentes ramas de conocimiento, por ello, opté por

un trabajo en el que se han empleado Sistemas de Información Geográfica. La

razón es que son herramientas en las que se requieren conocimientos tanto

informáticos como geográficos o físicos, y gracias a sus análisis se puede

trabajar a la hora de restaurar un ecosistema dañado, como en este caso

debido a un incendio.

La selección de la zona de estudio responde a un interés medioambiental,

ya que se encuentra dentro de un espacio protegido de gran valor ecológico y

a motivaciones personales, ya que es cercana a mi localidad de residencia. En

este sentido, espero que el trabajo realizado contribuya modestamente al

5

conocimiento del estado de la zona con el fin servir a futuras prevenciones, o

en su defecto recuperaciones del terreno ante desastres similares.

Se decidió utilizar un software libre como es QGIS debido a que es fácil de

adquirir y permite trabajar sin limitación ni coste alguno, alcanzando ya

prestaciones homologables a los softwares propietarios. En este estudio el

software libre QGIS ha permitido realizar sin dificultad todas operaciones,

dentro del amplio ámbito que se han aplicado.

3. MATERIALES

Cabe destacar que el grueso de este trabajo se realizó íntegramente con

software libre, de fácil obtención en la página web del desarrollador. El uso de otros

programas de pago para la edición de imágenes fue para asegurarnos de que

todas las imágenes tenían el tamaño deseado a la hora de insertarlas en este

documento pero su uso no es imprescindible.

3.1. Hardware

El desarrollador de las aplicaciones a usar no establece unos requisitos

mínimos, pero atendiendo a los valores usuales según Morales (2016) para

este tipo de programas:

Procesador con más de 2,7 Ghz (Intel i5 o superiores). Es posible utilizar

procesadores más pequeños, pero hay riesgo de cierres forzosos en

determinadas tareas.

2GB de Memoria RAM.

128GB de Disco Duro.

Tarjeta Gráfica dedicada de 64Mb de RAM, compatible con OpenGL y

WebGL.

Windows 7 (recomendado Windows 8 o 10), Mac o Ubuntu.

6

Pantalla de 15,6” (no es imprescindible).

3.2. Software

Para realizar el tratamiento de imágenes han sido necesarios las siguientes

herramientas:

QGIS Desktop 2.12.1: programa principal, con él se delimitaron las

parcelas de estudio, se desarrollaron las correcciones geométricas,

Índices de Vegetación y Humedad, diferencias de Índices, parcelas de

entrenamiento para la clasificación, Clasificación de Usos del Suelo,

Verificación de la Clasificación, Diferencia en Usos del Suelo.

SAGA (System for Automated Geoscientific Analyses): programa

accesorio de QGIS, con él se realizaron las correcciones radiométricas.

Adobe Photoshop CS6: para la edición del tamaño de las imágenes,

asegurándonos que cada imagen mantenía el tamaño adecuado.

Microsoft Excel 2013: programa del paquete Microsoft office, utilizado

para el manejo y edición de gráficas y tablas.

3.3. Imágenes

Para la obtención de la información necesaria para desarrollar el trabajo, se

han utilizado las siguientes herramientas:

USGS Global Visualization Viewer:

Sitio web del U. S. Department of the Interior de Estados Unidos,

mediante el que se obtuvieron las imágenes satélite.

(http://glovis.usgs.gov/).

Red de Información Ambiental de Andalucía (REDIAM):

Sitio web del que obtuvimos el perímetro del incendio mediante WMS.

(http://www.juntadeandalucia.es/medioambiente/site/rediam).

Iberpix, Ortofotos y Cartografía Raster:

http://glovis.usgs.gov/

http://www.juntadeandalucia.es/medioambiente/site/rediam

7

Sitio web del Instituto Geográfico Nacional, del que obtuvimos las

imágenes georreferenciadas para la corrección geométrica.

(http://www.ign.es/iberpix2/visor/)

Sistema de Información sobre Ocupación del Suelo en España (SIOSE)

Sitio web del que obtuvimos los datos de usos del suelo

(http://www.siose.es/).

Se obtuvieron imágenes de Landsat 5 y 7 de diferentes años mediante el

USGS Global Visualization Viewer. El satélite Landsat 5 vuela a una altura de

705 km con un campo de visión de 11,56 grados que le permite obtener un

ancho de barrido de 185 km (Chuvieco, 1995). Cuenta con varios sensores

entre los que destaca el Thematic Mapper (TM), con una resolución de 30 m en

7 bandas espectrales entre el visible y el infrarrojo.

Tabla 3.1. Bandas de Landsat 7 y sus principales usos: En ella podemos ver la longitud de

onda relacionada con cada banda así como sus principales usos (GeoService Perú).

http://www.siose.es/

8

Landsat 7 presenta unas características similares, aunque el sensor

Enhanced Thematic Mapper (ETM+), incorpora además una imagen

pancromática de 15 m de resolución. En la siguiente tabla propiedad de

GeoService Perú (Tabla 3.1.) se puede apreciar las diferentes bandas de

Landsat 7 y su uso más común.

Las diferencias entre Landsat 5 y 7 consisten en una mejora en la calibración

de los sensores así como la adición de la banda 8 y la división de la antigua

banda 6 en 6L y 6H tomada a 60 metros (en Landsat 5 se tomaba a 120m).

(GeoService Perú, n.d.)

4. Metodología

En este apartado se han recogido los métodos utilizados (y su argumentación

teórica) para el desarrollo del trabajo así como un diagrama (Diagrama 4.1) en el

que se sintetiza el proceso llevado a cabo, a fin de una mejor comprensión del

mismo

Diagrama 4.1. Procesos dentro del trabajo. Se han dividido las diferentes partes del trabajo

por colores, para una mejor comprensión de cada una, debido a la gran cantidad de imágenes

que se han de manejar.

9

4.1. Selección de las imágenes

Para realizar el estudio, necesitábamos una serie de imágenes que

cumplieran con las siguientes características:

Ausencia de nubosidad, o al menos que la zona incendiada estuviera

libre de nubes.

Imagen sin errores o falta de píxeles

Obtener una cantidad similar de imágenes para cada estación

climatológica.

Obtener una cantidad similar de imágenes para la época de antes y

después del incendio.

Que no hubiera demasiada distancia anual entre imágenes.

Con estos requisitos, obtuvimos las siguientes imágenes:

1 de Mayo de 2002, Landsat 5, nubosidad 52%.

12 de Enero de 2003, Landsat 7, nubosidad 24%. Esta imagen presenta

una nubosidad en la zona de trabajo que finalmente ha hecho que sea

descartada.

15 de Julio de 2003, Landsat 5, nubosidad 10%.

12 de Noviembre de 2006, Landsat 5, nubosidad 0%.

16 de Febrero de 2007, Landsat 5, nubosidad 0%.

7 de Mayo de 2007, Landsat 5, nubosidad 0%.

3 de Agosto de 2010, Landsat 5, nubosidad 4%.

7 de Septiembre de 2011, Landsat 5, nubosidad 0%.

4.2. Correcciones de imagen

4.2.1. Corrección radiométrica

Chuvieco (1995), expuso que la radiación electromagnética que

reciben los satélites encargados de la obtención de imágenes “se ve

notablemente afectada por los distintos componentes de la atmósfera”.

10

Para ello, utilizaremos el método de corrección Dark Object Substraction

Object (DOS), que fue comprobado por Brizuela (2007) como eficaz ya

que “producen datos corregidos homogéneos”. Con este método se

consiguen dos objetivos: la conversión de los ND a parámetros físicos

(Pinilla, 1995), en este caso a reflectancia o porcentaje del flujo incidente

sobre la superficie que es reflejado; y la propia corrección, restando el

valor mínimo de reflectancia que tienen los objetos oscuros (aguas

profundas y limpias, sombras acusadas), que debía ser 0, al resto de los

valores de las distintas cubiertas. Dentro de este método hay varias

modalidades (DOS1, DOS2, DOS3, DOS4). Utilizaremos el más sencillo

(DOS1) en el que se supone según Moran et al. (1992) que tanto la

transmitancia en la dirección de visualización como la transmitancia en

la dirección de iluminación tienen valores de 1, y la irradiancia

descendente difusa tiene un valor de 0.

Este método se aplicó mediante el software SAGA (forma parte del

paquete informático de QGIS).

4.2.2. Corrección geométrica

Con este método, se intentaron minimizar los errores de posición que

se hubieran podido producir en la captación de las imágenes, debido a

la influencia fundamentalmente del relieve, ya que otros efectos vienen

corregidos de origen. Para ello, se utilizaron imágenes de Iberpix en las

que se marcaron puntos de referencia geográficos que luego se

traspasaron a las demás imágenes. El sistema de referencia empleado

es WGS84 con proyección UTM30 (EPSG 32630).

4.3. Imágenes a color

Para conseguir una visualización de la zona antes de la aplicación de las

diferentes técnicas que se tratarán después, se obtuvieron imágenes a color de

Julio de 2003 y Agosto de 2010. Utilizando las bandas del rango visible (bandas

3, 2 y 1).

11

4.4. Imágenes en falso color

Para obtener una imagen en la que la cobertura vegetal apareciera

resaltada, se compusieron imágenes a falso color (bandas 5, 4 y 3) para Julio

de 2003 y Agosto de 2010.

4.5. Cálculo de índices

4.5.1. Índice de vegetación: NDVI

El uso de este índice consiste en “(i) mejorar la discriminación entre

suelos y vegetación y (ii) para reducir el efecto del relieve (pendiente y

orientación) en la caracterización espectral de distintas cubiertas”

(Chuvieco, 1995; Pinilla, 1995).

El “Índice de Vegetación de diferencia normalizada (NDVI,

Normalized Difference Vegetation Index)” ( Chuvieco, 1995) relaciona la

banda roja (3) con la banda de infrarrojo cercano (4) :

𝑁𝐷𝑉𝐼 =𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 4 − 𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 3

𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 4 + 𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 3

Varía entre -1 y 1, y se basa en la idea de que “la vegetación sana

ofrece baja reflectividad en la banda roja del espectro y alta en el

infrarrojo cercano (…); cuanto mayor sea el contraste entre los ND de la

banda infrarroja y roja, mayor vigor vegetal presentará la cubierta

observada” (Chuvieco, 1995).

Para su aplicación se hizo uso de la herramienta Índice de Vegetación

Normalizada, dentro del apartado Geoalgoritmos de QGIS.

12

4.5.2. Índice de humedad: NDHI

Con este índice se pretende contrastar la banda de infrarrojo cercano

(4) que es sensible a la reflectancia del contenido en clorofila de las hojas

con la banda de infrarrojo mediano (5), debido a que esta última tiene

alta sensibilidad ante la absorbancia de la humedad de la hoja.

𝑁𝐷𝐻𝐼 =𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 4 − 𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 5

𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 4 + 𝐵𝑎𝑛𝑑𝑎 5

Para su aplicación se hizo uso de la herramienta Índice de Vegetación

Normalizada, dentro del apartado Geoalgoritmos de QGIS, cambiando

la introducción de la banda 3 por la banda 5.

4.6. Clasificación digital

El objetivo de este método es la obtención de mapas de usos del suelo,

mediante una Clasificación semiautomática. Se decidió realizar la clasificación

para las imágenes de verano (Julio de 2003 y Agosto de 2010) por dos factores;

el primero consistía en que se tuvieran como base imágenes de fechas anuales

cercanas al evento mientras que el segundo se debió a la claridad de la

diferenciación de zonas quemadas (degradadas) y no degradadas dentro del

análisis de Diferenciación de Índices que se comentará posteriormente

(apartado 4.5. Análisis Multitemporal). Se ha de tener en cuenta que las

imágenes de verano son las que sufren una mayor iluminación solar y las

menos afectadas por las sombras; en consecuencia son las más indicadas para

hacer clasificaciones multiespectrales que se basan en la distinta repuesta de

las diferentes cubiertas ante la radiación incidente.

El tipo de clasificación elegida, Clasificación Semiautomática, se debe a que

combina las ventajas de una Clasificación supervisada (que requiere un

conocimiento previo de la zona y su vegetación) y una Clasificación no

13

supervisada (basada en las características espectrales de la zona) (Chuvieco,

1995; Pinilla, 1995).

4.6.1. Fase de entrenamiento

En esta fase de la clasificación, se delimitan zonas de la imagen,

denominadas Parcelas de Entrenamiento; esto son, polígonos dibujados

sobre una capa vectorial en los que se ubican las diferentes coberturas

del suelo que se quieren analizar. Para este fin, los polígonos se

Extrajeron de la base de datos del SIOSE, concretamente los Mapas de

Usos del Suelo y Coberturas Vegetales a escala 1:10000 de 2005 y

2011, siendo estos los más cercanos en fecha a las dos imágenes a

clasificar.

Una vez obtenidas las parcelas, se definieron diferentes clases tales

como:

Agrícola/ganadero

Población (discontinuo)

Agua (Embalses)

Matorral denso (con subclases matorral, matorral y coníferas,

matorral y quercíneas, matorral junto con coníferas y quercíneas,

matorral y pastizal).

Matorral disperso (con subclases matorral, matorral y coníferas,

matorral y quercíneas, matorral junto con coníferas y quercíneas,

matorral y pastizal, matorral y suelo).

Pastizal denso (con subclases pastizal, pastizal y coníferas, pastizal

y quercíneas, pastizal junto con coníferas y quercíneas, pastizal y

suelo, pastizal contínuo).

Pastizal disperso (con subclases pastizal, pastizal y coníferas,

pastizal y quercíneas, pastizal junto con coníferas y quercíneas,

pastizal y suelo).

Cultivos herbáceos distintos de arroz

Cultivos leñosos

14

Olivar

Frutales de cáscara

Coníferas

Quercíneas (con subclases Qercíneas, Quercíneas+Coníferas)

Mosaico

Suelo desnudo

4.6.2. Análisis de separabilidad

Para determinar si hacía falta unir alguna de las categorías vistas en

el apartado anterior, se recurrió a utilizar una herramienta dentro del

plugin de Clasificación Semiautomática de QGIS mediante la que

obtuvimos la distancia de Jeffries-Matusita entre las diferentes

categorías, uno de los métodos cuantitativos del análisis de

separabilidad espectral.

Las diferentes distancias se recopilaron en 2 matrices, la primera (Tabla

4.2, Anexo XV) corresponde con las categorías para la clasificación de

Julio de 2003, mientras que la segunda (Anexo XV) corresponde con las

propias para la clasificación de Agosto de 2010.

Tabla 4.2. Matriz de distancias de Jeffries-Matusita para Julio de 2003. Los valores en rojo

corresponden con categorías que en una clasificación se distinguen con dificultad.

Agrícola Herbáceo Herbáceo no arr.Población Agua Coníferas Quercíneas Frutales cásc. Matorral Olivar Cultivos leñ. Pastizal Suelo Mosaico

Agrícola 2 2 1,93 2 2 1,996 1,512 1,97 1,32 1,69 1,997 1,999 1,919

Herbáceo 2 1,998 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

Herbáceo no arr. 2 1,998 2 2 2 2 2 1,985 2 2 1,999 1,998 1,99

Población 1,93 2 2 2 2 2 1,878 1,997 1,922 1,99 2 1,999 1,985

Agua 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

Coníferas 2 2 2 2 2 1,259 2 1,928 1,992 2 1,92 2 1,98

Quercíneas 1,996 2 2 2 2 1,259 1,994 1,789 1,94 1,956 1,886 1,992 1,952

Frutales cásc. 1,512 2 2 1,878 2 2 1,994 1,916 1,257 1,877 1,979 1,999 1,755

Matorral 1,97 2 1,985 1,997 2 1,928 1,789 1,916 1,738 1,753 0,993 1,337 1,828

Olivar 1,32 2 2 1,922 2 1,992 1,94 1,257 1,738 1,353 1,87 1,99 1,727

Cultivos leñ. 1,69 2 2 1,99 2 2 1,956 1,877 1,753 1,353 1,853 1,981 1,955

Pastizal 1,997 2 1,999 2 2 1,92 1,886 1,979 0,993 1,87 1,853 1,644 1,9

Suelo 1,999 2 1,998 1,999 2 2 1,992 1,999 1,337 1,99 1,981 1,644 1,999

Mosaico 1,919 2 1,99 1,985 2 1,98 1,952 1,755 1,828 1,727 1,955 1,9 1,999

15

4.6.3. Fase de asignación

Tras analizar ambas matrices, se decidieron combinar categorías que

no se podrían diferenciar, quedando las clasificaciones con las

siguientes:

Agrícolas y cultivos leñosos

Agua

Población

Bosque (coníferas y quercíneas)

Matorral, pastizal y otros (incluye Frutales de Cáscara y Mosaico)

Cultivos herbáceos

Olivar

Suelo Desnudo

4.6.4. Verificación: Matriz de confusión

Para comprobar que la clasificación se desarrolló correctamente, se

procedió a realizar una matriz de confusión mediante el mismo plugin

dentro de QGIS. Para ello, se identificaron nuevas parcelas de las clases

definidas, distintas de las obtenidas para la clasificación.

4.7. Análisis multitemporal

4.7.1. Diferencias entre índices

Con el fin de obtener imágenes que representasen la diferencia entre

las distintas imágenes, se utilizó la calculadora raster, restándole a la

imagen más actual, la imagen anterior.

16

4.7.2. Comparación de clasificaciones

Mediante el plugin de Clasificación Semiautomática de QGIS, se

realizó una comparación entre los dos mapas de usos del suelo

obtenidos anteriormente.

5. RESULTADOS

5.1. Imágenes a color

A continuación se muestran las imágenes a color para Julio de 2003

(Imagen 5.1.) y para Agosto de 2010 (Imagen 5.2.)

Imágenes 5.1. y 5.2. Julio de 2003 (izquierda) y Agosto de 2010 (derecha) en color real:

Se puede apreciar la diferencia en la zona del incendio entre ambas imágenes.

17

5.2. Imágenes en falso color

A continuación se muestran las imágenes en falso color para Julio de 2003

(Imagen 5.3.) y para Agosto de 2010 (Imagen 5.4.)

Imágenes 5.3. y 5.4. Julio de 2003 (izquierda) y Agosto de 2010 (derecha) en falso color:

El falso color nos permite apreciar con mejor claridad las coberturas vegetales. En la zona del

incendio se aprecia un cambio considerable.

5.3. Cálculo de índices

5.3.1. Índice NDVI

A continuación se muestra la imagen correspondiente a Noviembre

de 2006 (Imagen 5.5., Anexo I), imagen más antigua después del

incendio. Se distinguen bien las zonas con una mayor cobertera vegetal

en verano (bosques de las sierras), de otras zonas (suelo, olivar, etc.).

El resto de imágenes se encuentran en los Anexos I-III-V-VII-IX-XI-XIII.

18

Imagen 5.5. NDVI Noviembre de 2006. El incendio es apreciable en la imagen ya que sus

valores de vegetación son negativos (color rojo).

5.3.2. Índice NDHI

A continuación se muestra la imagen correspondiente a Noviembre

de 2006 (Imagen 5.6.), imagen más antigua después del incendio. El

resto de imágenes se encuentran en los Anexos II-IV-VI-VIII-X-XII-XIV.

Imagen 5.6. NDHI Noviembre

de 2006. El incendio ha

ocasionado una degradación

en los niveles de humedad de

la zona colindante al Pantano

del Tranco.

19

5.4. Clasificación y Verificación

5.4.1. Clasificación

Tras aplicar el método de clasificación visto anteriormente, obtuvimos

2 imágenes, correspondientes a Julio de 2003 (Imagen 5.7.) y Agosto de

2010 (Imagen 5.8.).

Imagen 5.7. Usos del Suelo en Julio de 2003.

20

Imagen 5.8. Usos del suelo en Agosto de 2010.

5.4.2. Verificación

La matriz de confusión de Julio de 2003 (Anexo XVI) nos indica el

grado de exactitud de interpretación de esta imagen, siendo este de un

61,74%. Se discutirá acerca de este valor en el siguiente capítulo.

Para la clasificación de Agosto de 2010 (Imagen 5.8. y Anexo XVII)

obtuvimos un valor de 81%. Su matriz se encuentra en el Anexo XVII.

21


Para este análisis, utilizaremos datos climatológicos cedidos por el tutor

Tomás Fernández (Anexo XVIII).

5.5.1. Diferencias entre índices

Antes del incendio vs Después

Diferencia de imágenes correspondientes a Julio de 2003 y

Noviembre de 2006. La diferencia de imágenes NDVI (Imagen 5.9,

Anexo I) y la diferencia de imágenes NDHI (Imagen 5.10, Anexo II) nos

permiten apreciar la evolución de la zona antes y después del suceso.

Imágenes 5.9. y 5.10. Imágenes NDVI (izquierda) y NDHI (derecha) de la Diferencia antes y

después del incendio. Se aprecia en rojo la zona de cambio negativo en ambos índices, que

coincide con el área incendiada.

22

Análisis interestacional

Conjunto de imágenes que representan la evolución de la zona en

diferentes años. Así, se puede observar el cambio en un año posterior al

incendio entre 2006 y 2007 (Anexo III para NDVI y Anexo IV para NDHI).

El análisis previo al incendio entre 2002 y 2003 se descartó, ya que la

imagen de enero de 2003 no pudo ser utilizada por la alta cobertera

nubosa.

Análisis interanual

Conjunto de imágenes que representan la evolución de la zona en

diferentes estaciones entre diferentes años a lo largo del periodo de

estudio. Podemos observar la diferencia de primaveras (Anexo IX para

NDVI y Anexo X para NDHI), veranos (Imagen 5.11 y Anexo XI para

NDVI, Imagen 5.12 y Anexo XII para NDHI) e inviernos (Anexo XIII para

NDVI y Anexo XIV para NDHI). Además se incluye la diferencia entre

2007 a 2010 (Anexo V para NDVI y Anexo VI para NDHI) y de 2010 a

2011 (Anexo VII para NDVI y Anexo VIII para NDHI).

Imágenes 5.11 y 5.12. Podemos apreciar tanto por NDVI (izquierda) como por NDHI (derecha) el

cambio negativo de la zona del incendio. Toda la zona montañosa en general presenta una

degradación, aunque menos importante que la degradación producida por el fuego.

23

5.5.2. Comparación de clasificaciones

A continuación, podemos observar los resultados de las

clasificaciones enfrentados en forma de tabla (Tabla 5.13).

Tabla 5.13. Usos del suelo en las clasificaciones. Los valores de la izquierda corresponden

con la clasificación de Julio de 2003 (Imagen 4.5). Los valores de la derecha corresponden con

la clasificación de Agosto de 2010 (Imagen 4.6). Están ordenados de mayor a menor, para

apreciar el cambio entre los diferentes años.

Para terminar con el apartado de resultados, se ha calculado una

tabla de cambios en el uso del suelo, mostrada aquí modificada para su

mejor interpretación (Tabla 5.14.).

En las tablas se observan algunos cambios llamativos poco

probables, como el paso de cultivos herbáceos matorral o de población

que se han convertido en olivar y cultivos. Como se discutirá en el

apartado de discusión estos cambios se deben probablemente más a

problemas en la clasificación que a cambios reales del uso del suelo.

Class PixelSum Percentage % Area (Ha) Class PixelSum Percentage % Area (Ha)

Matorral y otros 1000280 36,301 90032 Matorral y otros 1032412 36,731 92234

Bosque 634179 23,015 57080 Bosque 737666 26,245 65902

Olivar 401893 14,585 36173 C.herbáceos 359727 12,798 32137

Suelo 309867 11,245 27890 Olivar 250493 8,912 22379

Agrícola y leñosas 150001 5,444 13501 Agrícola y leñosas 214783 7,642 19188

C.herbáceos 147879 5,367 13310 Suelo 183432 6,526 16388

Población 93549 3,395 8420 Agua 17934 0,638 1602

Agua 17906 0,650 1612 Población 14293 0,509 1277

Área total 248018,845 Área total 251107

24

Tabla 5.14. Cambios en el uso del suelo. Categorías y número de pixeles que han cambiado

al comparar la clasificación de Julio de 2003 (Imagen 5.7.) y Agosto de 2010 (Imagen 5.8,

Anexo).

ChangeCode ReferenceClass NewClass PixelSum

1 Cultivos herbáceos Agrícola y leñosas 4243

2 Cultivos herbáceos Cultivos herbáceos 101099

3 Cultivos herbáceos Población 235

4 Cultivos herbáceos Agua 0

5 Cultivos herbáceos Bosque 416

6 Cultivos herbáceos Olivar 4678

7 Cultivos herbáceos Suelo 7560

8 Cultivos herbáceos Matorral y otros 29640

9 Población Agrícola y leñosas 3957

10 Población Cultivos herbáceos 50204

11 Población Población 1629

12 Población Agua 127

13 Población Bosque 971

14 Población Olivar 22878

15 Población Suelo 1625

16 Población Matorral y otros 11789

17 Agua Agrícola y leñosas 72

18 Agua Cultivos herbáceos 1734

19 Agua Población 1

20 Agua Agua 12951

21 Agua Bosque 1191

22 Agua Olivar 30

23 Agua Suelo 46

24 Agua Matorral y otros 1881

25 Bosque Agrícola y leñosas 25560

26 Bosque Suelo 15430

27 Bosque Población 2250

28 Bosque Agua 1653

29 Bosque Bosque 436272

30 Bosque Olivar 1033

31 Bosque Suelo 9795

32 Bosque Matorral y otros 142179

33 Olivar Agrícola y leñosas 59843

34 Olivar Cultivos herbáceos 68810

35 Olivar Población 3140

36 Olivar Agua 268

37 Olivar Bosque 23630

38 Olivar Olivar 177655

39 Olivar Suelo 7205

40 Olivar Matorral y otros 61319

41 Agrícola y leñosas Agrícola y leñosas 50184

42 Agrícola y leñosas Cultivos herbáceos 16955

43 Agrícola y leñosas Población 1348

44 Agrícola y leñosas Agua 27

ChangeCode ReferenceClass NewClass PixelSum

45 Agrícola y leñosas Bosque 7684

46 Agrícola y leñosas Olivar 20254

47 Agrícola y leñosas Suelo 5972

48 Agrícola y leñosas Matorral y otros 47571

49 Matorral y otros Agrícola y leñosas 63166

50 Matorral y otros Cultivos herbáceos 85762

51 Matorral y otros Población 4325

52 Matorral y otros Agua 1533

53 Matorral y otros Bosque 213893

54 Matorral y otros Olivar 21646

55 Matorral y otros Suelo 89730

56 Matorral y otros Matorral y otros 516012

57 Suelo Agrícola y leñosas 7588

58 Suelo Cultivos herbáceos 18511

59 Suelo Población 1332

60 Suelo Agua 1375

61 Suelo Bosque 53609

62 Suelo Olivar 839

63 Suelo Suelo 61406

64 Suelo Matorral y otros 165207

25

6. DISCUSIÓN

6.1. Clasificación y Verificación

A partir de las imágenes de Usos del Suelo en Julio de 2003 (Imagen 5.7) y

Usos del Suelo en Agosto de 2010 (Imagen 5.8), y los datos de las tablas 513

y 5.14, se observa un aumento significativo de superficies de bosque, así como

de terrenos agrícolas y cultivos leñosos, pero especialmente de los cultivos

herbáceos; por su parte, se produce un descenso significativo del olivar, las

zonas con población y el suelo desnudo, y una cierta estabilidad en las zonas

cubiertas por matorral y las correspondientes a agua.

El aumento general de la superficie de bosque o monte alto, especialmente

a costa de matorral en la zona forestal del parque natural, puede interpretarse

como el resultado de un año húmedo (2009/10) o por una cierta mejora de la

masa forestal, lo cual está en consonancia con otros cambios observados en

la tabla 5.14, como el paso de suelo, olivar o zonas agrícolas a matorral, por

crecimiento de este en estas zonas.

Sin embargo, otros cambios, como los traspasos de olivar a terrenos

agrícolas o cultivos herbáceos, se deben más bien a problemas de

clasificación, como queda reflejado en el análisis de separabilidad y la matriz

de confusión que se discutirá a continuación. Por último, hay algunos cambios

relacionados con el crecimiento de zonas herbáceas, de olivar e incluso de

matorral a partir de zonas urbanizadas (población), que no quedan explicadas

por estos análisis, pero que evidentemente responden a un exceso de zonas

asignadas a población en la clasificación de 2003. En cualquier caso no son

relevantes para el análisis de la zona afectada por el incendio.

Centrando el análisis en esta zona, se observa una disminución de la zona

cubierta por bosque en contra la tendencia general de aumento de la zona de

bosque antes descrita y relacionada con el régimen húmedo del año 2010. Sin

embargo, la zona de pastizal-matorral o monte bajo parece aumentar en esta

26

zona, lo que indica una cierta recuperación de la cubierta vegetal,

probablemente en consonancia también con el régimen de lluvias del año 2010.

No obstante, también aparecen zonas de suelo desnudo en la zona central del

incendio donde no se había producido recuperación positiva aún en 2010. Este

estado no tiene porqué deberse a la acción directa del fuego, sino a otros

factores tales como erosión post-incendio debido a la ausencia de vegetación

que dote de estabilidad al suelo, rotura de capas superficiales por la lluvia y

posterior erosión (Joma et al., 2010) incrementando a la vez el efecto negativo

la pendiente de esta zona montañosa.

El valor del porcentaje de acuerdo de la matriz de confusión (verificación) de

Julio de 2003 (Anexo X), arrojaba un valor de 61,74%, que se trata de un valor

algo deficiente para una clasificación. Se produce una confusión entre cultivos

herbáceos, zonas agrícolas, olivar e incluso matorral-pastizal. Salvo el olivar,

que presentaba bajos valores del coeficiente de Jeffries-Matusita con otras

cubiertas y que, a pesar de ello, se mantuvo como clase independiente debido

a su importancia en toda la provincia de Jaén, el resto parecía no presentar

problemas de separabilidad. La confusión puede ser debida a la

heterogeneidad de las parcelas empleadas para el entrenamiento y la

verificación, procedentes de los mapas de uso del suelo en clases que puedan

presentar una cierta similaridad como las mencionadas.

Sabemos que la influencia del hombre y el abandono de zonas de cultivo

crean paisajes más homogéneos que reducen la biodiversidad (Van Andel,

Aronson, 2006). Esto es de especial importancia, ya que a medida que pasan

los años obtenemos imágenes de zonas cada vez más homogéneas, que nos

permiten hacer una correcta clasificación pero indican una caída de

biodiversidad. La imagen base para hacer la clasificación de Julio de 2003

(Imagen 4.5) podría ser demasiado heterogénea como para definir clases

concretas de matorral, pastizal y bosque, el error en la detección del suelo

desnudo o unas condiciones climáticas que aunque buenas, no permitan una

correcta clasificación, así como un posible error instrumental al realizar la

clasificación, son factores a tener en cuenta. El valor obtenido en la matriz de

confusión de Agosto de 2010 (Anexo X) es un valor correcto.

27


Las imágenes de índices NDVI y NDHI de cada año (Anexo X, Anexo X….)

muestran claramente las zonas en las que hay poca vegetación o en la que hay

un bajo contenido en humedad (zonas rojas). La zona del incendio se ha

mantenido con niveles bajos en todas las imágenes.

Comenzando por las imágenes comparativas de los índices del epígrafe

Antes del incendio vs Después, se aprecian los efectos negativos del incendio,

coincidiendo con el área delimitada por la Junta de Andalucía (REDIAM 2005).

No obstante, la comparación de estas imágenes además de interanual (antes y

después del incendio, entre 2003 y 2006) es interestacional (entre verano y

otoño). Esta diferencia se refleja en un mayor del NDVI y del NDHI que informa

sobre un mayor vigor general de la vegetación, excepto en la zona del incendio,

donde se produce pérdida de vegetación boscosa y de matorral. En algunas

otras zona, en las que se aprecia un control topográfico, la disminución del

NDVI se debe sobre todo al efecto de las sombras, que impide tener una alta

reflectancia en el infrarrojo próximo y medio (de ahí que el NDVI presente

valores relativamente bajos, pero el NHDI no tanto).

Las imágenes de 2006-2007 (Anexos III y IV) muestran una comparativa

interestacional, ya que pertenecen al mismo año hidrológico. En ellas se

aprecian cambios positivos en la vegetación, tras un periodo de lluvias de

otoño-invierno y principio de la primavera en torno a los valores medios, incluida

la zona del incendio y las zonas afectadas por las sombras en la imagen de

otoño. En la humedad se observan menos cambios también es cierto que estas

imágenes has cambiado la escala de color), ya que se partía de una situación

de una cierta humedad en otoño que se mantiene hasta la primavera en un

régimen de lluvias, que probablemente se emplea más en rellenar en el

embalse, como se aprecia, y también los acuíferos.

Las imágenes de 2007 y 2010 (Anexo V y VI) corresponden con una

comparación interanual y estacional. Priman más los efectos interestacionales,

ya que en general desciendo el NDVI entre la primavera y el verano,

28

especialmente en las zonas con cultivos, y sin cambios en la zona del incendio,

ya que se trata de una zona con poca vegetación de partida. En el NDHI se

observan mayores cambios, con zonas donde aumenta el índice (zonas de

sierra con mayor humedad, debido a que 2010 fue un año de abundantes

lluvias) y zonas donde disminuye (en matorral y cultivos).

Las imágenes de 2010-2011 (Anexos VII y VIII) muestran una comparativa

más bien interanual y ligeramente estacional. Puesto que los años hidrológicos

previos (2009/10 y 2010/11) fueron años húmedos, apenas se observan

cambios en los índices, tan solo un ligero aumento de la humedad en las zonas

boscosas, y sin cambios apreciables en la zona del incendio.

Más interesantes son las comparaciones interanuales entre las mismas

estaciones de distintos años, donde se elimina el efecto interestacional y se

comparan situaciones previas y posteriores a los incendios. Así, entre las

imágenes de primavera (Anexos IX y X) con 5 años de diferencia (2002-2007),

se aprecian pocas variaciones en la parte central de la imagen (zona del

parque), concentrándose las mismas en las zonas de cultivos, donde aumenta

el NDVI, mientras el NDHI tienen un comportamiento más variable con cambios

casi a nivel de parcela. Sin embargo, el gran cambio se aprecia en la zona del

incendio con una disminución drástica de ambos índices.

Entre las imágenes de verano (Imagen 5.11. y Anexo XI para la comparativa

de NDVI; Imagen 5.12. y Anexo XII para comparativa de NDHI) hay 7 años de

diferencia (2003-2010). Como sucede en el caso anterior, apenas hay

variaciones en la mayor parte de la imagen (aún menos que antes como

corresponde a imágenes de verano, donde más estables son las cubiertas),

excepto en la zona del incendio, donde ambos índices experimentan un

descenso drástico como consecuencia del incendio.

Por último la comparativa entre inviernos no se pudo llevar a cabo con éxito,

ya que la imagen contiene nubes que impiden la correcta visualización en una

de las imágenes (la de febrero de 2003), como se muestra en los Anexos XIII y

XIV.

29

7. CONCLUSIÓN

El empleo de imágenes de satélite ha permitido identificar de forma clara el

incendio del 7 de Agosto de 2005, que afecto a una zona del Parque Natural de

Cazorla, Segura y Las Villas. A partir de la comparación de las clasificaciones de

dos imágenes una previa y otra posterior al incendio, se observa que en contra de

la tendencia general de la zona a un aumento de la superficie clasificada como

bosque a partir de matorral, en la zona del incendio, se produce una regresión con

pérdida de bosque y aumento de la zona con matorral (la imagen posterior es de

6 después del incendio y hay una cierta recuperación) y de suelo desnudo. Además

de estos cambios, se observan otros como el aumento de la zona de pastizal-

matorral a costa de cultivos de distinto tipo, así como otros trasvases entre cultivos

y población, que se deben más bien a problemas de clasificación.

El cálculo de índices corrobora lo dicho, sobre todo cuando se hacen

comparaciones interanuales (antes y después del incendio) entre imágenes de la

misma estación. En ellas, una vez eliminados los efectos estacionales de la

vegetación y la humedad, se identifica de forma muy nítida la zona incendiada, en

la que disminuyen drásticamente los valores de los índices de vegetación (NDVI)

y humedad (NHDI). Otras comparaciones interestacionales permiten detectar

cambios interesantes en el estado de la vegetación y la humedad, pero

enmascaran los efectos del incendio.

Se comprueba que la utilización de los SIG y la teledetección resultan

interesantes en este tipo de estudios, no sólo a nivel de evaluación de los efectos,

sino también a nivel de prevención, estimando el estado de la vegetación y la

humedad del suelo, en tiempo real, así como en estudios de mayor detalle

identificando cubiertas que puedan actuar como combustible. La mejora de

resolución de los sensores contribuirá a la utilidad de estos estudios.

La zona quemada se encuentra en un estadio de sucesión secundaria debido

a la proliferación de matorral donde antes había una comunidad de pinos y encinas,

siendo la restauración adecuada desde un punto de vista ecológico, ya que aunque

un incendio supone una pérdida de biodiversidad y hábitats de los animales de la

30

zona, posibilita el surgimiento de nuevas plantas que serán nichos de otros

animales y a su vez precursoras de otras especies mejor adaptadas o las mismas

que habitaban allí antes del evento, aumentando los valores de biodiversidad

durante ese periodo, es por esto que una rápida actuación y unas buenas medidas

de mitigación que minimicen las pérdidas de suelo son esenciales para ayudar a

dicho ecosistema a recuperarse y evitar una degradación importante.

31

ANEXO I

NDVI Julio de 2003 (izquierda), NDVI Noviembre de 2006 (derecha),

Diferencia de ambos (Antes vs Después del incendio) (abajo).

32

Anexo II

NDHI Julio de 2003 (izquierda), NDHI Noviembre de 2006 (derecha),

Diferencia de ambos (Antes vs Después del incendio) (centro).

33

Anexo III

NDVI Noviembre de 2006 (izquierda), NDVI Mayo de 2007 (derecha),

Diferencia NDVI 2006-2007 (abajo).

34

Anexo IV

NDHI Noviembre de 2006 (izquierda), NDHI Mayo de 2007 (derecha),

Diferencia NDHI 2006-2007 (abajo).

35

Anexo V

NDVI Mayo de 2007 (izquierda), NDVI Agosto de 2010 (derecha),


36

Anexo VI

NDHI Mayo de 2007 (izquierda), NDHI Agosto de 2010 (derecha),


37

Anexo VII

NDVI Agosto de 2010 (izquierda), NDVI Septiembre de 2011 (derecha),


38

Anexo VIII

NDHI Agosto de 2010 (izquierda), NDHI Septiembre de 2011 (derecha),


39

Anexo IX

NDVI Mayo de 2002 (izquierda), NDVI Mayo de 2007 (derecha),

Diferencia NDVI de Primaveras (abajo).

40

Anexo X

NDHI Mayo de 2002 (izquierda), NDHI Mayo de 2007 (derecha),

Diferencia NDHI de Primaveras (abajo).

41

Anexo XI

NDVI Julio de 2003 (izquierda), NDVI Agosto de 2010 (derecha),

Diferencia NDVI de Veranos (abajo).

42

Anexo XII

NDHI Julio de 2003 (izquierda), NDHI Agosto de 2010 (derecha),

Diferencia NDHI de Veranos (abajo).

43

Anexo XIII

NDVI Enero de 2003 (izquierda), NDVI Febrero de 2007 (derecha),

Diferencia NDVI de Inviernos (abajo).

44

Anexo XIV

NDHI Enero de 2003 (izquierda), NDHI Febrero de 2007 (derecha),

Diferencia NDHI de Inviernos (abajo).

45

Anexo XV

Matriz de distancias de Jeffries-Matusita para Julio de 2003 (arriba), matriz de distancias de Jeffries-Matusita para

Agosto de 2010 (abajo).

Agrícola Herbáceo Herbáceo no arr.Población Agua Coníferas Quercíneas Frutales cásc. Matorral Olivar Cultivos leñ. Pastizal Suelo Mosaico

Agrícola 2 2 1,93 2 2 1,996 1,512 1,97 1,32 1,69 1,997 1,999 1,919

Herbáceo 2 1,998 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

Herbáceo no arr. 2 1,998 2 2 2 2 2 1,985 2 2 1,999 1,998 1,99

Población 1,93 2 2 2 2 2 1,878 1,997 1,922 1,99 2 1,999 1,985

Agua 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

Coníferas 2 2 2 2 2 1,259 2 1,928 1,992 2 1,92 2 1,98

Quercíneas 1,996 2 2 2 2 1,259 1,994 1,789 1,94 1,956 1,886 1,992 1,952

Frutales cásc. 1,512 2 2 1,878 2 2 1,994 1,916 1,257 1,877 1,979 1,999 1,755

Matorral 1,97 2 1,985 1,997 2 1,928 1,789 1,916 1,738 1,753 0,993 1,337 1,828

Olivar 1,32 2 2 1,922 2 1,992 1,94 1,257 1,738 1,353 1,87 1,99 1,727

Cultivos leñ. 1,69 2 2 1,99 2 2 1,956 1,877 1,753 1,353 1,853 1,981 1,955

Pastizal 1,997 2 1,999 2 2 1,92 1,886 1,979 0,993 1,87 1,853 1,644 1,9

Suelo 1,999 2 1,998 1,999 2 2 1,992 1,999 1,337 1,99 1,981 1,644 1,999

Mosaico 1,919 2 1,99 1,985 2 1,98 1,952 1,755 1,828 1,727 1,955 1,9 1,999

Agrícola Cultivo herb. Herbáceo Población Embalses Coníferas Quercíneas Frutales Matorral Olivar Cultivos leñ. Pastizal Suelo Mosaico

Agrícola 1,774 1,995 1,965 2 1,917 1,977 1,878 1,736 1,896 0,935 1,605 1,985 1,656

Cultivo herbác. 1,774 1,989 1,919 2 1,736 1,751 1,955 1,738 1,916 1,806 1,84 1,953 1,677

Herbáceo no arr. 1,995 1,989 1,999 2 1,999 1,999 1,72 1,959 1,997 1,962 1,913 1,931 1,978

Población 1,965 1,919 1,999 2 1,997 2 1,983 1,936 1,883 1,934 1,955 1,992 1,964

Embalses 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

Coníferas 1,917 1,736 1,999 1,997 2 1,105 1,959 1,297 1,994 1,896 1,659 1,999 1,317

Quercíneas 1,977 1,751 1,999 2 2 1,105 1,998 1,843 1,999 1,987 1,957 2 1,77

Frutales 1,878 1,955 1,72 1,983 2 1,959 1,998 1,663 1,926 1,666 1,479 1,832 1,818

Matorral 1,736 1,738 1,959 1,936 2 1,297 1,843 1,663 1,956 1,567 0,35 1,68 1,066

Olivar 1,896 1,916 1,997 1,883 2 1,994 1,999 1,926 1,956 1,936 1,944 1,972 1,945

Cultivos leños. 0,935 1,806 1,962 1,934 2 1,896 1,987 1,666 1,567 1,936 1,353 1,954 1,619

Pastizal 1,605 1,84 1,913 1,955 2 1,659 1,957 1,479 0,35 1,944 1,353 1,362 1,378

Suelo 1,985 1,953 1,931 1,992 2 1,999 2 1,832 1,68 1,972 1,954 1,362 1,942

Mosaico 1,656 1,677 1,978 1,964 2 1,317 1,77 1,818 1,066 1,945 1,619 1,378 1,942

46

Anexo XVI

Matriz de verificación para la Clasificación de Julio de 2003

ERROR MATRIX

> Reference

Classification Cultivos herb. Población Agua Bosque Olivar Agrícola y leñosas Matorral y otros Suelo Total

Cultivos herb. 57 0 0 0 0 4 1 0 62

Población 14 13 0 0 1 1 2 0 31

Agua 0 0 166 0 0 0 0 0 166

Bosque 0 0 0 73 0 1 54 0 128

Olivar 1 1 0 0 54 73 2 0 131

Agrícola y leñosas 15 4 0 0 22 42 0 0 83

Matorral y otros 10 0 0 7 4 15 92 1 129

Suelo 0 0 0 0 0 1 82 13 96

Total 97 18 166 80 81 137 233 14 826

Overall accuracy [%] = 61.7433414044

Class 2.0 producer accuracy [%] = 58.7628865979 user accuracy [%] = 91.935483871 Kappa hat = 0.90862427541








Kappa hat classification = 0.55345622514

47

Anexo XVII

Matriz de Verificación para la Clasificación de Agosto de 2010.

ERROR MATRIX

> Reference

V Classification Agrícola y leñosas Cultivos herb. Población Agua Bosque Olivar Suelo Matorral y otros Total

Agrícola y leñosas 101 0 1 0 0 39 0 0 141

Cultivos herb. 3 416 5 16 0 22 0 12 474

Población 3 0 13 0 0 9 0 0 25

Agua 0 0 0 292 0 0 0 0 292

Bosque 0 0 0 0 336 0 0 0 336

Olivar 12 0 1 0 0 253 0 0 266

Suelo 70 14 0 0 0 0 4 102 190

Matorral y otros 20 3 0 0 66 5 8 338 440

Total 209 433 20 308 402 328 12 452 2164

Overall accuracy [%] = 81.0073937153









Kappa hat classification = 0.773934115842

48

Anexo XVIII

Gráfico y tabla de precipitaciones durante el periodo de estudio

Años Precipitación AnualPreciptación Media

2001/02 390,8 464,4

2002/03 471,6 464,4

2003/04 520,2 464,4

2004/05 223,4 464,4

2005/06 444,0 464,4

2006/07 397,4 464,4

2007/08 443,4 464,4

2008/09 463,6 464,4

2009/10 871,0 464,4

2010/11 714,4 464,4

Mes Precipitación

00/05/2002 19,2

00/07/2003 0,0

00/11/2006 43,2

00/05/2007 74,0

00/08/2010 18,4

00/09/2011 22,0

Mes Precipitación

00/02/2002 2,4

00/03/2002 69,4

00/04/2002 59,4

00/05/2003 3,8

00/06/2003 0,0

00/09/2006 13,8

00/10/2006 17,4

00/02/2007 67,4

00/03/2007 23,4

00/04/2007 103,2

00/05/2010 23,8

00/06/2010 31,8

00/07/2010 0,2

00/06/2011 56,8

00/07/2011 0,0

00/08/2011 0,0

49

8. BIBLIOGRAFÍA

Aemet (2006). Resumen anual climatológico del año 2006. Consultado el 11

de Julio de 2016, Ministerio de Agricultura y Medio Ambiente, página web de la

Agencia Estatal de Meteorología:

http://www.aemet.es/documentos/es/serviciosclimaticos/vigilancia_clima/resumen

es_climat/anuales/res_anual_clim_2006.pdf
















Brizuela, A., Aguirre, C., Velasco, I. (2007). Aplicación de métodos de

corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitemporal. [Versión

electrónica]. TELEDETECCIÓN – Hacia un mejor entendimiento de la dinámica

global y regional, p. 207-214. Martin, http://www.aet.org.es/congresos/xii/arg27.pdf

Chuvieco, Emilio (1995). Fundamentos de Teledetección Espacial (2da

edición). Madrid: Ediciones Rialp S.A.

Costa, J. C. et al. Consejería de Medio Ambiente, Junta de Andalucía (n.d.).

Restauración de zonas incendiadas en Andalucía. Manuales de restauración

forestal nº8. Andalucía

GeoService Perú (n.d.). Información Técnica Resumida-Landsat 7 ETM, en su

página web http://gspperu.com/pdf/res_landsat7etm.pdf

http://www.aemet.es/documentos/es/serviciosclimaticos/vigilancia_clima/resumenes_climat/anuales/res_anual_clim_2006.pdf








50

Guía de usuario de QGIS (n.d.), en su página:

http://docs.qgis.org/2.8/es/docs/user_manual/

Instituto Geográfico Nacional (n.d.). Iberpix. Ortofotos y Cartografía Raster, en

su página: http://www.ign.es/iberpix2/visor/

Joma, S., Barry, D. A., Brovelli, A., Sander, G. C., Parlange, J. –Y. (2010,

Diciembre). Effect of raindrop splash and transversal width on soil erosion:

Laboratory flume experiments and analysis with the Hairsine-Rose model. Journal

of Hydrology vol. 395, p.117-132. Consultado el 12 de Julio de 2016, en Science

Direct, en su página:

http://0www.sciencedirect.com.avalos.ujaen.es/science/article/pii/S002216941000

6372

Morales, J. (2016). Requisitos mínimos de un equipo para trabajar con GIS.

Consultado el 12 de Julio de 2016, en su página:

http://mappinggis.com/2016/02/requisitos-minimos-de-un-equipo-para-trabajar-

con-gis/

Pinilla, C. (1995): Elementos de Teledetección. Ed. Ra-Ma, 344 pp. U. S. Department of the Interior, U. S. Geological Survey. USGS Global

Visualization Viewer, en su página: http://glovis.usgs.gov/

Van Andel, J., Aronson, J. (2006). Restoration Ecology (1ra edición). Reino

Unido: Blackwell Publishing.

WMS Ortofoto incendio Cazorla (Jaén) color (RGB) de 2005 (2005). Consultada el 2 de Mayo de 2016, Junta de Andalucía, página web de Consejería de Medio Ambiente y Ordenación del Territorio: http://www.juntadeandalucia.es/medioambiente/mapwms/REDIAM_Ortofoto_incendio_Cazorla_RGB_2005?

http://docs.qgis.org/2.8/es/docs/user_manual/



http://www.juntadeandalucia.es/medioambiente/mapwms/REDIAM_Ortofoto_incendio_Cazorla_RGB_2005

http://www.juntadeandalucia.es/medioambiente/mapwms/REDIAM_Ortofoto_incendio_Cazorla_RGB_2005

s Experimentalestauja.ujaen.es/bitstream/10953.1/4642/1/TFG_García_Alguacil... · s Experimentales...

Documents

Transcript of s Experimentalestauja.ujaen.es/bitstream/10953.1/4642/1/TFG_García_Alguacil... · s Experimentales...