Satipo to Zee Nov2010

Mesozonificacin Ecolgica y Econmica para el Desarrollo Sostenible de la Provincia de Satipo

Informe temtico

Procesamiento digital de imgenes y modelamiento SIG-ZEELizardo Fachn Malaverri

Mesozonificacin Ecolgica y Econmica para el Desarrollo Sostenible de la Provincia de SatipoInforme temtico:

PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMGENES Y MODELAMIENTO SIG-ZEELizardo Fachn Malaverri

Instituto de Investigaciones de la Amazona Peruana Programa de Cambio Climtico, Desarrollo Territorial y Ambiente - PROTERRA Av. Jos Abelardo Quiones km 2,5 Telfonos: (+51) (65) 265515 / 265516 Fax: (+51) (65) 265527 www.iiap.org.pe / [email protected] Iquitos-Per, 2011 El presente estudio fue financiado con fondos del Plan de Impacto Rpido de Lucha contra las Drogas PIR, canalizados por DEVIDA Cita sugerida: Fachn, L. 2011. Procesamiento digital de imgenes y modelamiento SIG-ZEE, informe temtico. Proyecto Mesozonificacin Ecolgica y Econmica para el Desarrollo Sostenible de la Provincia de Satipo, convenio entre el IIAP, DEVIDA y la Municipalidad Provincial de Satipo. Iquitos - Per La informacin contenida en este informe puede ser reproducida total o parcialmente siempre y cuando se mencione la fuente de origen.

[MESOZONIFICACIN ECOLGICA Y ECONMICA PARA EL DESARROLLO SOSTENIBLE DE LA PROVINCIA DE SATIPO]

PROCESAMIENTO DE IMGENES Y MODELAMIENTO SIG-ZEE

ContenidoPRESENTACIN ................................................................................................ 3 RESUMEN ........................................................................................................ 4 I. II. OBJETIVOS ................................................................................................ 5 MATERIALES Y MTODOS .............................................................................. 6 2.1 Materiales ........................................................................................... 5 2.2 Mtodos ........................................................................................... 11

III. ESQUEMA METODOLGICO DEL MODELAMIENTO SIG-ZEE .................................... 12 3.1 Procesamiento digital de imgenes de satlite .......................................... 12 3.2 Modelamiento SIG ............................................................................... 21 IV. REFERENCIA BIBLIOGRAFCA ........................................................................ 69 ANEXOS ...................................................................................................... 71

Convenio | IIAP DEVIDA - MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SATIPO

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PROCESAMIENTO IMGENES Y MODELAMIENTO SIG-ZEE


PRESENTACINEn el presente documento se trata de aportar, a travs de un proceso metodolgico y los resultados de ste, la comprensin y uso de tecnologas relacionados a temas de procesamiento digital de imgenes de satlite y Sistemas de Informacin Geogrfica SIG aplicados a la Zonificacin Ecolgica y Econmica (ZEE) en la Provincia de Satipo, en la Regin de Junn. Estos temas tienen una relacin directa con la generacin, anlisis y presentacin de los datos de manera tabular y espacial que constituyen parte importante y herramienta de interpretacin en los estudios de los aspectos biofsicos y socioeconmicos de este territorio en particular. Estas herramientas tecnolgicas sirven como medio para ejecutar los submodelos y modelos de que se vale la ZEE, para llegar a formular las propuestas que tienen base cientfica y que al mismo tiempo stas sean entendidas y usadas por los actores involucrados en diferentes niveles. El entendimiento sobre temas relacionados a la Geomtica tiene como propsito brindar, de manera holstica, a travs de la interpretacin de imgenes y construccin de mapas, la caracterizacin del territorio y su entendimiento de forma grfica - espacial. Este documento ha sido elaborado teniendo en cuenta la revisin de material bibliogrfico existente en el tema sobre el procesamiento digital de imgenes de satlite y complementado con el trabajo de campo, as como el de gabinete de manera coordinada con el Programa de Investigacin en Cambio Climtico, Desarrollo Territorial y Ambiente PROTERRA del Instituto de Investigaciones de la Amazona Peruana IIAP; as mismo las sugerencias vertidas en los talleres y cursos de capacitacin con los actores del proceso, fueron considerados al momento de presentar los resultados.

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IIAP - DEVIDA - MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SATIPO | Convenio



RESUMENEste informe tcnico hace referencia del proceso metodolgico empleado en el proceso de Zonificacin Ecolgica y Econmica de la Provincia de Satipo, en el Departamento de Junn, utilizando la Teledeteccin y los Sistemas de Informacin Geogrfica. El rea en estudio cubre una superficie SIG aproximada de 1 950 090 hectreas localizadas en la selva alta y es la provincia con mayor parte de bosque en el departamento de Junn. Se sita entre las coordenadas 10 42 57,44 Latitud Sur 75 o 03 55,24 Longitud Oeste y 12 o 23 56,61 Latitud Sur 73 o 20 13,68 Longitud Oeste. Est conformada por valles que forman los ros: Satipo, Ene, Peren, Tambo y Pangoa. La provincia de Satipo se encuentra a 632 m.s.n.m. variando los pisos ecolgicos desde los 400 m.s.n.m. en el distrito de Ro Tambo, hasta los 1 400 m.s.n.m. en Pampa Hermosa. Polticamente limita por el Norte con los Departamentos de Pasco y Ucayali, por el Sur con los departamentos de Huancavelica y Ayacucho. Hacia el Este limita con los departamentos de Ucayali y Ayacucho y hacia el Oeste con las provincias de Chanchamayo, Jauja, Concepcin y Huancayo en el Departamento de Junn. En trminos generales el rea de estudio se ubica en la selva alta tropical a una altitud promedia de 1 000 m.s.n.m. variando la misma de 200 metros ms o menos hasta los 3 200. Est regin se caracteriza por presentar diferentes unidades fisiogrficas, edficas, florsticas y socioeconmicas lo que constituye un territorio bastante heterogneo y de grandes variaciones biofsicas y socioeconmicas. La metodologa que se emple en este proceso incorpora herramientas tecnolgicas conocidas como Geomtica, que se valen del uso de imgenes de satlite procesadas, las que sirven de insumo para el anlisis visual del espacio y que tienen como productos mapas temticos digitales que han sido elaborados mediante la utilizacin de los Sistemas de Informacin Geogrfica (SIG). Se expone las etapas que se sigue para la generacin de datos grficos y la presentacin en mapas temticos. La metodologa se dividi en dos grandes temas o mdulos de acuerdo a las tcnicas empleadas. En el tema relacionado a Teledeteccin, se aborda los procesos para la recopilacin, procesamiento de imgenes individuales (escenas) y elaboracin de un mosaico a partir de las imgenes individuales (Landsat TM). Este mosaico y las imgenes individuales fueron utilizados como insumos en SIG, que es el proceso por el cual se hace el acondicionamiento, preparacin, interpretacin, digitalizacin, edicin, codificacin, modelamiento y composicin de mapas.


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I.

OBJETIVOS

Preparar imgenes de satlite para su aplicacin en la observacin, interpretacin y anlisis del territorio en la provincia de Satipo, mediante el acondicionamiento de imgenes de satlite y la construccin de un mosaico que permita a los intrpretes tener una visin en conjunto del rea de estudio para identificar, delimitar, caracterizar y distribuir las unidades del paisaje de acuerdo a la especialidad. Elaborar mapas sobre temas biofsicos y socioeconmicos de la Provincia de Satipo ayudado de los Sistemas de Informacin Geogrfica, as como la construccin de una base de datos (UEE) que permita realizar el anlisis y la evaluacin de los submodelos y finalmente llegar a la propuesta de ZEE.

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II.

MATERIALES Y MTODOS

2.1. MATERIALES2.1.1. Material Cartogrfico: El material cartogrfico es utilizado con variados propsitos, uno de los cuales y quiz el ms importante es la correccin geomtrica de las imgenes de satlite. En este proceso se utiliz la cartografa oficial o mapas topogrficos del territorio nacional conocido como Carta Nacional el cual es elaborado por el Instituto Geogrfico Nacional IGN, a escala 1:100 000. La Carta Nacional toma como insumo informacin satelital que data, en algunos casos desde el ao 1979. Adems, los datos cartogrficos sirven como referencia en la elaboracin de los mapas, a travs de la disponibilidad de la red hidrogrfica u otros elementos importantes como los centros poblados, curvas de nivel, cotas de elevacin, toponimia, entre otros.

Disponibilidad del formato de la Carta Nacional:Cdigo Nacional

Formato digital y analgico

24n 1947

Cdigo Internacional

Figura 1: ndice grfico de la Carta Nacional utilizada en el proyecto


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Las caractersticas de las hojas que cubren la Provincia de Satipo (15 hojas) son descritas en el cuadro 01: Cuadro 01: ndice de la Carta Nacional utilizada en el proyectoCarta Nacional 1:100 000 Nro 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Cdigo Nacional 23-m 22-n 23-n 24-n 22- 23- 24- 25- 22-o 23-o 24-o 25-o 23-p 24-p 25-p Cdigo Internacional 1848 1949 1948 1947 2049 2048 2047 2046 2149 2148 2147 2146 2248 2247 2246 Nombre La Merced Bajo Pichanaqui Satipo Andamarc Obenteni Puerto Prado Quiteni Mejorada Atalaya Marobeni Campa Sin nombre Sepahua Sin nombre Sin nombre Formato Anlogo x x x x x x x x x x x x x x x Digital x x x x x x x x x x x x x x x Proyeccin WGS84 x x x x x x x x x x x x x x x PSAD56

Los datos que se presentan en la Carta Nacional tienen su origen en un fotolito que es utilizado en el Instituto Geogrfico Nacional (IGN) para la elaboracin de estos documentos grficos. No todos estos documentos estn graficados en el mismo sistema de proyeccin, por lo cual se tiene que hacer la verificacin utilizando algunas opciones que nos brindan los programas SIG. En este caso se utiliz la extensin Projection Utility de ArcViewGIS. El Sistema de Proyeccin utilizada para la data base se describe en el cuadro 02: Cuadro 02. Sistema de proyeccin SISTEMA DE PROYECCIN Datum Horizontal Datum Vertical Esferoide Proyeccin Zona UTM : : : : : WGS84 Nivel medio del mar WGS84 UTM 18 Sur

La data vectorial digital de la Carta Nacional es facilitada, por lo general en formato *.dxf, la cual tuvo que ser convertida a formato shape o arc compatible con ArcViewGIS y ArcInfo, respectivamente. Cada hoja de la Carta Nacional incluye las coberturas o temas de curvas de nivel, ros y quebradas (lneas), lagos e islas (polgonos), cotas y seales (puntos). Algunas hojas contienen data de la toponimia (nombres de los ros), la cual solamente fue utilizada, en este caso, como referencia para la localizacin de algunos puntos de inters en la elaboracin de los mapas para el trabajo de campo. 6IIAP - DEVIDA - MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SATIPO | Convenio



2.1.2. Material Satelital: Se utilizaron imgenes Landsat TM5 (Sensor de Mapeo Temtico Satlite 5) del ao 2007 las que sirvieron como base para la interpretacin visual de las variables temticas. Se hicieron algunas correcciones a las imgenes con la finalidad de mejorar su exactitud geomtrica y su apariencia visual. Es decir, se hizo la correccin geomtrica o georreferenciacin y mejoramiento radiomtrico o igualacin del histograma. Uno de los aspectos tcnicos de las imgenes Landsat TM5 es la disponibilidad de muchas bandas espectrales (multiespectral), en total siete bandas dentro del espectro electromagntico; dentro de las cuales tres pertenecen a la porcin del visible (bandas 1,2 y 3), tres a la del infrarrojo cercano (bandas 4,5 y 7) y uno a la del infrarrojo lejano o termal (banda 6), las que a su vez se subdividen en dos bandas (bandas 6L y 6H) las que a diferencia de las dems tienen una resolucin espacial de 120 metros. Estas bandas termales no se utilizaron en este proceso ya que no son de importancia para el tipo de trabajo que se realiza. Inicialmente se utilizaron imgenes del proyecto BIODAMAZ - IIAP para la elaboracin de un mosaico de imgenes, sin embargo se tuvo que adquirir nuevas imgenes ya que stas imgenes eran de fechas muy antiguas y por consiguiente significaba una limitacin para la interpretacin, especialmente en el tema de uso actual de la tierra, por mencionar un caso (cuadros 03 y 04).Cuadro 03: Lista de imgenes de satlite utilizada en el mosaico de la provincia de Satipo en el Departamento de Junn.

Satlite Landsat Landsat Landsat

Sensor TM5 TM5 TM5

Imagen (Path_Row) 005_068 005_069 006_068

Fecha captura de la imagen 26/07/1986 26/07/1986 05/08/1993

Fuente BIODAMAZ - IIAP BIODAMAZ - IIAP BIODAMAZ - IIAP

Cuadro 04: Lista de imgenes actualizadas utilizadas en el proyecto. Satlite Sensor Imagen (Path_Row) Fecha captura de la imagen Landsat Landsat Landsat TM5 TM5 TM5 005_068 005_069 006_068 04/07/2007 04/07/2007 09/06/2007

Fuente GLOVIS-NASA GLOVIS-NASA GLOVIS-NASA

Con la finalidad de hacer observaciones, evaluacin y discriminacin de la topografa o formas de relieve y la pendiente se utiliz la imagen de RADAR JERS-1 SAR del ao 1985. Este tipo de imagen, por sus caractersticas espectrales, contiene solamente una banda espectral (pancromtica) con 100 metros de resolucin espacial.


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Cuadro 05: Caractersticas de la imagen de RADAR utilizada en el proyecto.

Satlite Jers-1 SAR

Sensor RADAR

Fecha captura de la imagen 09/12/1995

Fuente Global Rain Forest Mapping Project

Las imgenes Landsat TM, estn disponibles por escenas individuales que tienen una extensin o superficie aproximada de 185 x 185 kilmetros. La nomenclatura utilizada corresponde a una rbita (helio-sincrnica) y un punto de referencia a la lnea ecuatorial. El punto de interseccin es denominado rbita/punto y est clasificado con nmeros (figura 02).

Filas y columnas (Path y Row) de imgenes Landsat TM y ETM+:path - row

Imgenes rea de estudio

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Figura 2:

ndice de imgenes Landsat TM5 (escenas) usadas en la interpretacin visual y en la elaboracin del mosaico.

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2.1.3. Equipos y software: En el campo de la Teledeteccin y Sistemas de Informacin Geogrfica los adelantos son cada da ms innovadores. Este avance va a la par con los adelantos en los sistemas computacionales e informticos. En el proceso de ZEE se necesita avanzar en este sentido, pues la generacin de informacin tiene detrs grandes volmenes de datos los cuales tienen que ser procesados utilizando programas y equipos de cmputo que estn acorde con las exigencias de estos requerimientos. As tenemos que para la ejecucin del proyecto se utiliz software y equipos de ltima generacin: Software: ERDAS IMAGINE v 8.5 (Para el procesamiento digital de imgenes de satlite) ArcViewGIS v 3.3 (Digitalizacin, acondicionamiento y codificacin de vectores) ArcInfo 3.5.1 (Edicin de vectores) MapSource v.6.0 (Colecta de datos GPS) ArcGIS 9.3 (Geodatabase) Office 2007 (Procesador de textos u tablas) Equipos informticos 1 PC Pentium IV Tablero digitalizador DrawingBoard III Calcom Plotter Hewlett Packard - DesignJet 1055CM GPS Garmin V, MAP 60

2.1.4. Organizacin de la carpeta matriz: En el procesamiento digital de imgenes de satlite y en la elaboracin de cartografa temtica, se generan muchos archivos los cuales tienen que llevar un orden lgico y ser almacenados en carpetas y subcarpetas. Adems estos archivos tienen diferentes formatos y provienen de diferentes fuentes. Debido a todo este cmulo de datos se ha diseado una estructura muy simple del rbol de directorios del proyecto. En este sentido, se ha tomado el nombre de las carpetas las mismas que almacenan los archivos de determinado formato. Cuadro 06. La interface que utilizan los programas ERDAS IMAGINE y ArcViewGIS para generan las composiciones (mapas) tienen como base archivos *.map y *.apr respectivamente. Estos archivos tiene la particularidad de recuperar los datos (*.shp, *.img, *.jpg, *.tif, entre otros) que generan las composiciones, buscando la ruta donde stos fueron almacenados previamente. Por las caractersticas del trabajo, la creacin de archivos es constante as como su almacenamiento, en tal sentido se cre una carpeta matriz la que a su vez contiene subcarpetas que contienen los archivos generados en el proyecto.


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Cuadro 06: Estructura de la carpeta matriz: ZEE_SATIPO.

Carpetas APR AVL COVER DBF IMG JPG LOGOS MAP TXT

Contenido de las carpetas Composiciones de los mapa en ArcViewGIS Paleta de colores de las leyendas Coberturas Arcos y Shapes Bases de datos Imgenes de satlite Fotografas Logos institucionales Composiciones de las mapas en ERDAS IMAGINE Textos varios

Formato de archivos *.apr *.avl *.shp, arcos, *.dxf *.dbf, *.xls *.img, *.tiff, *.fst *.jpg, *.tiff, *.bmp *.jpg, *.tiff *.map *.doc

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2.2. METODOLOGALa temtica en el desarrollo de la metodologa se tuvo que dividir en dos grandes mdulos o temas de trabajo segn las aplicaciones tecnolgicas empleadas: Procesamiento digital de imgenes de satlite Modelamiento SIG ZEE

Se tuvo en cuenta que durante el proceso metodolgico existen ciertas etapas que corresponden a las actividades de gabinete (pre-campo), trabajo de campo y finalmente actividades de gabinete (post-campo), donde se elaboraron los mapas. Estas etapas del proceso metodolgico son presentadas de manera grfica a travs del uso de figuras y de manera textual a travs de la descripcin secuencial de los procesos, de manera que pueda ser entendible y replicable por el interesado y utilizado para otros trabajos similares.


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III.ESQUEMA METODOLGICOLa labor de generar mapas que van a servir como insumos de anlisis para la ZEE, hace necesario que se lleve una correcta organizacin en la secuencia de procesos. Esta secuencia es importante ya que algunos mapas son insumos de otros; como es el caso de los mapas intermedios (mapas de evaluacin o submodelos) que tienen su origen en los mapas temticos de las variables fsica, biolgica y socioeconmica. En ese sentido y con la finalidad de designar una expresin apropiad a todo este proceso tcnico, se ha visto conveniente usar el trmino: Modelamiento SIG-ZEE, que viene a ser la aplicacin de la Geomtica en el desarrollo de la ZEE.

3.13.1.1

Procesamiento digital de imgenes de satlite:Bsqueda, recopilacin y evaluacin de datos satelitales: La bsqueda y recopilacin de la data satelital se tuvo que hacer a diferentes fuentes y/o proveedores, en el mbito nacional as como a travs de la Internet (Internacional). Tambin se hizo la bsqueda en la data de archivo del IIAP, de donde se seleccionaron imgenes de satlite perteneciente a la plataforma: Landsat TM5 y del sensor RADAR, Jers 1 SAR. El formato ms comn para descargar imgenes de los proveedores es GeoTIFF. Este tipo de formato tuvo que ser exportado al formato *.img para ser utilizada en ERDAS IMAGINE ya que ste es el formato matriz de este software. En la evaluacin de las imgenes se tuvo en cuenta los tipos de satlites y sensores desde el punto de vista de sus caractersticas espaciales, espectrales, radiomtricas, entre otras, que son de importancia, tiles y aplicables para el desarrollo del proyecto (Meso Zonificacin). Siguiendo este contexto se busc, evalu y recopil imgenes de la plataforma Landsat, por ser sta la que mejor se ajustaba a las necesidades del proyecto y adems por estar disponibles en la Internet a precios relativamente accesibles (en algunos casos de manera gratuita). Las imgenes utilizadas en el proyecto fueron adquiridas al Instituto Nacional de Pesquisas Espaciales INPE del Brasil (Anexo 01). Para la seleccin de las imgenes ms adecuadas se consider el bajo porcentaje de nubes que cubren cada escena (imagen de 185 x 185 km2), siendo el 10% el ms adecuado, pues de lo contrario la interpretacin visual se hubiera visto limitada enormemente. Cabe indicar, que en esta zona geogrfica de Amazona peruana (mbito de selva alta y selva baja) las condiciones climticas no siempre son las ms ptimas y casi siempre las nubes son una constante, imposibilitando la visin de la cubierta terrestre y su interpretacin visual. Por sus caractersticas espectrales las imgenes contienen una cantidad de bandas o canales las cuales varan de siete en los sensores TM y ocho en los mejorados (ETM+). EnIIAP - DEVIDA - MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SATIPO | Convenio

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ambos casos las bandas 6L y 6H pertenecen a los canales trmicos, los que no fueron utilizados en este ejercicio. 3.1.2 Mejoramiento de las imgenes: Este proceso se concibe como aquellas operaciones que permiten mejoras en las imgenes de satlite con la finalidad de realzar su apariencia visual y su correccin geomtrica con la finalidad de obtener datos para el anlisis y la generacin de informacin til extrada de las mismas.

No siempre las imgenes adquiridas tienen la mejor presentacin o aspecto visual para el trabajo de interpretacin, es por ello preciso aplicar ciertas operaciones para corregirlas. Las imgenes por lo general son facilitadas, por los proveedores, en formatos crudos (raw image) o en algunos casos con ciertas correcciones bsicas. Estas imgenes tiene que ser validadas y corregidas con la cartografa base del territorio nacional el cual se sustenta en la Carta Nacional. Como ya se haba mencionado lneas arriba para la seleccin de las imgenes ms adecuadas se tuvo que considerar el bajo porcentaje de nubes que cubren la escena. Esto se debe a que en esta zona especfica de Amazona peruana la presencia de nubes es frecuente ya que est ubicada en una zona de transicin entre selva alta y selva baja y las condiciones meteorolgicas no siempre son las ms adecuadas y casi siempre la presencia de nubes imposibilita observar las caractersticas de las superficie terrestres. Al momento de descargar las imgenes de los servidores, las bandas espectrales viene por separado y en un formato comprimido. Se debe descargar y luego descomprimir estos archivos individuales para luego ser unidos y tener la imagen multiespectral completa y funcional para la combinacin de bandas.Cuadro 07: Imagen del satlite Landsat, sensor TM5, de fecha 04 de julio de 2007. rbita/punto 5-68. Nivel de correccin L2. Bandas 1,2,3,4,5 y 7.

LANDSAT_5_TM_20070704_005_068_L2_BAND1.tif.zip LANDSAT_5_TM_20070704_005_068_L2_BAND2.tif.zip LANDSAT_5_TM_20070704_005_068_L2_BAND3.tif.zip LANDSAT_5_TM_20070704_005_068_L2_BAND4.tif.zip LANDSAT_5_TM_20070704_005_068_L2_BAND5.tif.zip LANDSAT_5_TM_20070704_005_068_L2_BAND6.tif.zip LANDSAT_5_TM_20070704_005_068_L2_BAND7.tif.zip

Con la finalidad de facilitar el trabajo en la manipulacin de los datos en cuanto al tamao de los archivos, se opt por utilizar solamente tres bandas para cada imagen. Por consiguiente, se consider las bandas 3,4, y 5 en todas las escenas utilizadas. De acuerdo a las caractersticas espectrales la banda 3 (0,63 a 0,69 micrones) puede ser absorbida por la clorofila, muy til para la clasificacin de la cobertura vegetal, esta banda pertenece al grupo de las visibles. La banda 4 (0,76 a 0,90 micrones), es til para determinar el contenido de biomasa, para la delimitacin, principalmente, de cuerpos de agua. Finalmente la banda 5 (1,55 a 1,75 micrones) puede discriminar el contenido de humedad de la vegetacin y del suelo. Estas dos ltimas bandas pertenecen al grupo de las infrarrojas cercanas.


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Se hicieron algunas pruebas en cuanto a combinacin de bandas espectrales con la finalidad de observar la apariencia visual en ciertos rangos del espectro. Se hizo dos combinaciones como prueba para observar las caractersticas de tonalidad y manifestacin de colores. Las bandas se combinaron teniendo en cuenta los caones o colores que presentan los programas: Red, Green y Blue (RGB). Las combinaciones tratadas fueron 453-RGB y 543-RGB. En estas combinaciones se puede tener una visin de pseudo color, lo que significa que los colores naturales de las caractersticas del paisaje no son los reales, pero esto son completamente perceptibles y diferenciables al momento de discriminar o caracterizar los elementos del paisaje. Estas combinaciones de bandas son comnmente usadas para estudios de vegetacin. La imagen de RADAR por sus caractersticas posee una sola banda espectral, es decir, que se considera a sta una imagen pancromtica (tonalidades que van del blanco al negro pasando por matices de gris). La imagen pancromtica utilizada pertenece al satlite japons JERS-1 SAR que es utilizado fundamentalmente para estudios geolgicos, topogrficos o de relieve. Todas estas imgenes despus de haber sido transformadas al formato adecuado (*.img) se prepararon para ser corregidas geomtricamente (georreferenciadas) y mejoradas radiomtricamente. El siguiente esquema muestra el sistema de proyeccin utilizada en el proceso de georreferenciacin.

GEORREFERENCIACIN: La georreferenciacin de las imgenes de satlite es quiz el proceso ms importante en el procesamiento de imgenes. Las imgenes deben estar correctamente localizadas en un mismo espacio geogrfico para que, al momento de hacer el empalme de las mismas, no exista desplazamiento una respecto a otra y el rea de traslape tenga continuidad de imagen a imagen. Esto se aprecia fcilmente en la hidrografa, vas de comunicacin (carreteras), cadena de montaas, entre otros aspectos de formas lineales. Existen cuatro procesos de georreferenciacin; a) imagen a imagen, b) cartografa digital a imagen c) cartografa anloga a imagen y d) datos GPS a imagen. En el primer caso la correccin se hace con una imagen que cuenta con un sistema de proyeccin. En el segundo caso se utiliza la cartografa digital transfiriendo los puntos de control terrestre a la imagen sin proyeccin (imagen cruda). En el tercer caso es parecido al segundo pero la diferencia es que se utiliza la cartografa de la Carta Nacional para localizar los puntos de control terrestre en formato analgico. Finalmente en el cuarto caso se utilizan datos colectados con los GPS para determinar los puntos de control terrestre que sern usados para la correccin de la imagen, por lo general este tipo de correccin se aplica a imgenes de alta resolucin y que cubren un especio relativamente pequeo. Debido a la disponibilidad de la data cartogrfica se utiliz el segundo caso, es decir, se corrigieron las imgenes utilizando la cartografa en formato digital (vectores de la red hidrogrfica en formato shape file). Se consider como mnimo la ubicacin de 10 a 15 PCT (Puntos de Control Terrestre) o GCP (Ground Control Points), los cuales fueron distribuidos de tal manera que los primeros cinco estuvieran localizados en los extremos y el centro de la imagen formando una "X" y seguidamente se ubicaron los restantes, siempre siguiendo una secuencia, situndolos de tal manera que stos se distribuyan homogneamente en la imagen. Teniendo en cuenta estos detalles se procedi al proceso de georreferenciacin. Siempre se tuvo en cuenta el tamao de pxel (resolucin espacial) de 30 x 30 metros y un RMS (Root Mean Square) o Error Medio Cuadrtico de 0,1 pixel. Este error debe ser mnimo de lo contrario el desplazamiento de la imagen es evidente al momento de hacer el empalme 14IIAP - DEVIDA - MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SATIPO | Convenio



con otra imagen contigua. Para hacer la verificacin del resultado se utiliz la cartografa base digital (Carta Nacional) sobreponindola con la imagen corregida Figura 03.

Vectores coincidentes con la imagen de satlite

Figura 3: Verificacin de la correccin geomtrica utilizando la cartografa base sobre la imagen corregida.

En algunos casos, la coincidencia de la cartografa con la imagen corregida no es la ms adecuada, en consecuencia se tiene que realizar nuevamente la correccin hasta que la coincidencia de ambas (vector y raster) sea la ms precisa. Este proceso puede tardar muchas horas y va a depender del criterio del especialista para determinar cundo la imagen est correctamente corregida. Se presentan algunos inconvenientes cuando se trata de imgenes que por su naturaleza estn en zonas de transicin entre selva alta y selva baja, pues la estructura del relieve (relativamente plano y rugoso) son factores que pueden interferir en la aplicacin del modelo de correccin y por ende en el resultado. De no coincidir las imgenes al momento de hacer el empalme, puede ser que la fuente empleada en la elaboracin de la base cartogrfica es producto de la interpretacin de imgenes muy antiguas. Por lo general se observa las caractersticas de la dinmica fluvial de la zona para determinar este hecho, por consiguiente se tiene que hacer el acondicionamiento cartogrfico sobre los vectores de los ros y la red de drenaje. Como elemento auxiliar para la evaluacin del resultado en el proceso de correccin geomtrica, se utiliz la imagen GeoCover de Landsat TM5 que es un conjunto de imgenes trabajadas en el ao 2000 obtenidas del servidor GLCF (Global Land Cover Facility) ubicado en la direccin URL siguiente: http://glcfapp.umiacs.umd.edu:8080/esdi/index.jsp


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Figura 04: Imagen p005r068_5t_20070704 y GeoCover de la NASA indicando las escenas para Landsat. En este caso en particular, para la correccin geomtrica se utiliz el programa ERDAS IMAGINE usando el modelo Polinomial de orden 1 y 2. El modelo de orden 1 sirve mucho para zonas de topografa relativamente plana y no muy rugosa, lo contrario al modelo de orden 2. Las imgenes fueron corregidas teniendo en cuenta de no exceder un error medio cuadrtico (RMS) mayor a 2.0 es decir que no exceda a dos pixeles. Adems se us un promedio de 10 a 15 puntos de control terrestres (GCPs) visibles y comparables en ambas imgenes. El sistema de proyeccin utilizado en el proceso de correccin geomtrica es el que se muestra en el cuadro 08. Cuadro 08: Sistema de proyeccin usado en la georreferenciacin de las mgenes de satlite. SISTEMA DE PROYECCIN Datum Horizontal Datum Vertical Esferoide Proyeccin Zona UTM : : : : : WGS84 Nivel medio del mar WGS84 UTM 18 Sur

Se tom como referencia algunas imgenes trabajadas en el proyecto BIODAMAZ (IIAP) para hacer la validacin de la correccin. 16IIAP - DEVIDA - MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SATIPO | Convenio



Cuadro 09: Fuente de datos para la georreferenciacin. geo (wgs84_18S) 005068_5t_20070704.img 005069_5t_20070704.img 006068_5t_20070609.img Dnde: GCP: RMS: 3.1.3 GCP 11 15 15 RMS 0,6142 3,482 4,2267 IMG base verificacin Imgenes BIODAMAZ Imgenes BIODAMAZ Imgenes BIODAMAZ

Punto de Control Terrestre (Ground Control Point) Error Medio Cuadrtico (Root Mean Square)

Elaboracin del mosaico de imgenes de satlite: Se entiende por mosaico de imagen no es posible cubrirla en su

imgenes de satlite al ensamblaje de dos o ms escenas con la finalidad de cubrir un rea relativamente grande y que con una sola totalidad. Para elaborar un mosaico de imgenes de satlite se sigue una serie de procesos que tiene se inici con la preparacin de las imgenes (individuales). Aqu se debe considerar algunos aspectos de importancia como; la seleccin de las imgenes con poco o nulo porcentaje de cobertura de nubes. La fecha de toma de las imgenes debe ser la ms reciente, adems deben tener las mismas bandas espectrales y la misma cantidad de ellas. En este caso se emplearon todas las bandas espectrales de cada una de las imgenes. Cuadro 10: Orden de ubicacin de las imgenes para realizar el empalme. Orden de ubicacin (empalme) 1ro 2do 3ro Landsat Landsat Landsat TM5 TM5 TM5 Satlite Sensor Imagen (Path_Row) 005_068 005_069 006_068 Fecha captura de la imagen 04/07/2007 04/07/2007 09/06/2007 INPE INPE INPE Fuente

El orden en la ubicacin de las imgenes en trminos de superposicin es la siguiente: La imagen 1 por debajo de la imagen 2 y sta por debajo de la imagen 3. Este es un proceso donde tiene que ver mucho el criterio ya que se puede tener una imagen reciente pero con mucho porcentaje de nube en el rea de traslape. En este caso se tiene que considerar la imagen sin nubes sobre la imagen que puede ser de fecha reciente. Se pierde el dato reciente pero se gana la posibilidad de observar la superficie del rea de estudio.


17



Nro3 Nro1

Nro2

Figura 05: Orden de ubicacin de las imgenes para elaborar el mosaico. Realizada la correccin geomtrica a todas las imgenes y verificando la superposicin de las mismas, se procede a aplicar algunos mejoramientos radiomtricos empleando para ello algunos algoritmos sugeridos por el software como es: matching histogram, funcin que permite igualar el histograma de las imgenes unas con respecto a otras. El algoritmo empleado permite igualar los histogramas de dos imgenes mediante una operacin matemtica en la lookup table, la cual sirve como una funcin para igualar un histograma respecto a otro de referencia. Este procedimiento tiene una secuencia y es realizado a cada banda espectral de cada imagen individualmente. Se tuvo como base la imagen p005r068 (Nro. 1) debido a que sta presentaba mejor apariencia y contraste, en consecuencia un mejor aspecto visual en pantalla. Con sta imagen se arregl las imgenes p006r068 (Nro. 3), y la imagen p005r069 (Nro. 2). En la figura 06 se indica por medio de flechas la imagen que sirvi como base para hacer el mejoramiento radiomtrico a travs de la igualacin del histograma, es decir, desde la imagen origen hacia la imagen destino. En este caso se utiliz la imagen Nro1 para mejorar las imgenes Nro 2 y Nro 3.

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Nro3

Nro1

Nro2

Figura 06: Secuencia de superposicin de imgenes para aplicar el mejoramiento radiomtrico

Cada programa tiene sus herramientas de mejoramiento, para este caso se utilizaron las herramientas de ERDAS IMAGINE, las que se describen en la figura 07.

Input File Archivo que ser igualado (esclavo)

File to Match Archivo que sirve para arreglar el archivo de inters (patrn)

Output File Archivo resultante del arreglo

Figura 07: Esquema grfico empleado en el mejoramiento radiomtrico. Con las imgenes resultantes se procedi a elaborar el mosaico utilizando algunas opciones propuestas por ERDAS IMAGINE (Anexo 2). La apariencia visual de las imgenes antes y despus de la correccin radriomtrica tiene una marcada diferencia. Esto facilita la observacin de rasgos, especialmente en las reas de traslape (Figuras 08 y 09).


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Figura 08: Mosaico sin mejoramiento radiomtrico.

Figura 09: Mosaico con mejoramiento radiomtrico: (Igualacin del histograma) La imagen de RADAR (Figura 10), usada en el proyecto fue la correspondiente al mosaico de Sudamrica de la zona 116 ao 1995.

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Figura 10: Imagen de RADAR. Jers-1 SAR zona 116 Sudamrica ao 1995.

3.23.2.1

Modelamiento SIG - ZEEAcondicionamiento y preparacin del material cartogrfico base

Esta etapa de proceso se inicia con la evaluacin y preparacin de la informacin temtica y tabular (mapas y sus respectivas tablas de atributos) antes de proceder a la interpretacin de las imgenes individuales o el mosaico de las mismas. Empleando como referente se utiliz las imgenes de satlite y la cartografa de la Carta Nacional en formato digital para hacer el acondicionamiento cartogrfico de la red hidrogrfica, a travs de la adicin o eliminacin de polgonos y lneas segn el caso. Este acondicionamiento se hizo sobre los vectores de ros principales de vectores polgonos y la red de drenaje de vectores lneas. La escala de acondicionamiento cartogrfico se realiz mediante la interpretacin visual de los elementos teniendo en cuenta el nivel de estudio (Meso ZEE) y la escala de la Carta Nacional, es decir, 1:100 000.


21

PROCESAMIENTO IMGENES Y MODELAMIENTO SIG-ZEE 3.2.2


Interpretacin y digitalizacin de la informacin temtica

Este proceso comprende la observacin, anlisis y trazado de las caractersticas de la superficie terrestre desde el punto de vista del tema en observacin, que puede ser fsico, biolgico o socioeconmico.Ej. Geologa, Geomorfologa, Fisiografa, Suelo, Vegetacin, Frente socioeconmicos, entre otros.

La interpretacin temtica, en este caso, fue un proceso que se fundament en la delimitacin y separacin de unidades sobre la base de elementos identificables utilizando las imgenes de satlite pticas (Landsat TM5) y/o de RADAR (Jers-1 SAR). Se observaron patrones de relieve, grado de diseccin, patrones de drenaje, vegetacin, tonalidades de colores, distribucin espacial de los elementos del paisaje, entre otras caractersticas de acuerdo al tema en observacin. Este trabajo fue realizado por un grupo multidisciplinario de especialistas en diferentes temas, pertenecientes al Programa de Investigacin en Cambio Climtico Desarrollo Territorial y Ambiente PROTERRA del IIAP. Cuadro 11: Lista de grupo interdisciplinario de especialistas encargados de la interpretacin temtica. EspecialistasIng. Roger Escobedo Fisiografa. Suelos. Capacidad de Uso Mayor de las Tierras. Aptitud Productiva Ing. Francisco Retegui Ing. Percy Martnez Ing. Walter Castro Geo. Isabel Quintana Ing. Juan Ramrez Blgo. Filomeno Encarnacin Blgo. Ricardo Zrate Blgo. Jos Maco Forestal. Aptitud Productiva. Geologa. Geomorfologa. Vulnerabilidad. Uso Actual. Conflictos de uso. Vegetacin. Valor Bio-ecolgico. Hidrografa. Clima. Cuencas Hidrogrficas. Econ. Luis Limachi Socioeconoma. Potencialidades socioeconmicas. Vocacin urbana industrial. Vocacin Histrica cultural. Consultores externos Clima. Fauna. Potencial turstico.

Temas

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La metodologa empleada para la interpretacin de las imgenes de satlite se basa en la observacin visual y la delimitacin de las caractersticas espectrales de los elementos del paisaje en pantalla. Un aspecto importante de este trabajo es la escala de interpretacin que debe ser constante en todo el trabajo. La escala empleada segn el nivel de zonificacin (Meso ZEE) fue de 1:100 000. Segn los parmetros cartogrficos establecidos la unidad mnima a cartografiar se determin entre 4 y 5 mm en pantalla. En el presente estudio se us estos parmetros, teniendo en cuenta 5 mm como la unidad mnima lo que en el terreno significa 25 ha. Para la digitalizacin se utiliz el software ArcViewGIS. Se cre un archivo vector de lneas para cada tema, sin tener en cuenta la hidrografa como parte de este archivo. Inicialmente se elabora el mapa de Fisiografa como tema base en cuanto a la Cartografa ya que es este tema el que considera en su delimitacin la relacin que existe entre paisajesuelo. Este tema es luego utilizado por los temas de vegetacin y forestal para la delimitacin de sus unidades caracterizadas, ms no as para Geologa que sigue sus patrones de distribucin (Figura 10).

Figura 11: Tema vector lneas de geologa digitalizadas teniendo en cuenta la hidrografa como base. Figura 10. Delimitacin de la fisiografa. 3.2.3 Edicin y atributacin (codificacin y descripcin)

Una base de datos digital consiste de dos tipos de informacin, la informacin espacial que comprende la parte grfica y la informacin descriptiva que corresponde a los atributos del tema; es decir la data numrica y alfa numrica. La espacial consta de entidades representadas por vectores polgonos, lneas y puntos. Despus de ejecutado el proceso de digitalizacin de las Convenio | IIAP DEVIDA - MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SATIPO 23



entidades polgonos, lneas o puntos, algunas presentan deficiencias en su arreglo espacial, es por ello que se hace necesario la edicin de las mismas. La gran potencialidad de los SIG radica en la capacidad que tienen stos de poder asignar atributos a las entidades grficas espaciales y crear una relacin entre ambos. Este proceso es conocido como atributacin o codificacin. Adems se puede asignar descripciones de estos cdigos lo que permite tener referencias de los atributos de cada entidad vectorial que finalmente redunda en informacin. Los temas fueron trabajados, en principio en ArcViewGIS y luego en ArcInfo, donde fueron convertidos a formato arc para hacer el pegado con la hidrografa base de polgonos, tambin stos en formato arc. Es aqu donde, utilizando el editor de ArcInfo, se hacen las correcciones de las lneas, teniendo siempre en cuenta que la tolerancia de cada cobertura no sea mayor de 10 m ya que puede causar variaciones al momento de correr la topologa de la misma.

Tema Arco sin editar (Nodo excedente)

Tema Arco editado

Figura 12: Cobertura de arcos sin editar y editada. Figura 11. Edicin de los arcos Culminado el proceso de edicin de arcos la cobertura est lista para ser etiquetada. Se crearon las etiquetas para cada polgono donde, seguidamente, se asignaron los atributos de los mismos. El etiquetado de cada polgono se hace en ArcInfo pero la codificacin se hace en la tabla de atributos de cada tema empleando ArcViewGIS. La codificacin de cada una de las unidades pertenecientes a las coberturas se hicieron sobre las celdas que, a su vez, pertenecen a un campo de datos generados ya sea numrico o alfanumrico. El campo de codificacin (cdigo) es numrico y el campo de informacin (descripcin del cdigo) es alfanumrico, es decir, texto. Los cdigos son determinados teniendo en cuenta el orden que llevar en la leyenda al momento de hacer la composicin del mapa. La codificacin y descripcin de cada tema es potestad del intrprete de cada variable biofsica y socioeconmica pero se debe tener en cuenta el objetivo del trabajo para no describir las unidades con datos que no sean relevantes al estudio (Figura 12).

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Campo de codificacin

Campos de descripcin de los cdigos

Figura 12: Tabla de atributos indicando los campos de codificacin y descripcin de la codificacin. 3.2.4 Composicin de mapas: Este proceso permite tener los mapas listos para la impresin

(plotteo). Se debe tener en cuenta ciertos aspectos o elementos necesarios para que tenga una aceptacin de tal manera que sea agradable y entendible por el usuario final. Es importante tener presente en primer lugar el formato de impresin. Es decir, qu tamao debe ser el adecuado para la presentacin de los mapas. Para este caso se ha utilizado el formato de 35x35 pulgadas. Lo que representa una medida adecuada tratndose de mapas que muestran muchas particularidades en su contenido. La escala de impresin en este formato fue de 1:250 000. La aplicacin de colores es parte del arte que se tiene que aplicar a cada tipo de mapa. Tal es el caso del mapa de Fisiografa que se tienen que usar colores claros a medida que se avanza desde la parte ms baja que son los complejos de playas, playones o bancos de arena, terrazas, colinas, laderas, montaas, etc. Se tuvo que adicionar nmero (cdigos) a las unidades de manera visual ya que en algunos casos la combinacin de colores es parecida y puede haber errores al visualizar el significado de cada uno. En la leyenda se indica el nmero y el color. Se usa una barra de escala grfica con la finalidad de poder hacer algunas mediciones de distancias sobre los mapas, de manera directa. De igual manera una grilla de coordenadas UTM con un intervalo de 30 kilmetros para no saturar el rea de despliegue del mapa.


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Cuadro 12: Lista de mapas temticos de acuerdo a la variable que contiene. VARIABLES MAPA BASE POBLADOS MAPA DE GEOLOGA FSICOS (TEMTICO) MAPA DE GEOMORFOLOGA MAPA DE FISIOGRAFIA MAPA DE SUELOS MAPA DE CAPACIDAD DE USO MAYOR DE LA TIERRA MAPA DE CLIMA MAPA DE VEGETACIN BIOLGICOS (TEMTICO) MAPA DE FAUNA MAPA FORESTAL MAPA DE USO ACTUAL DE LA TIERRA SOCIOECONMICOS (TEMTICO) MAPA DE VALOR PRODUCTIVO MAPA DE VULNERABILIDAD MAPA DE VALOR ECOLGICO SUBMODELOS (INTERMEDIOS) MAPA DE CONFLICTOS DE USO MAPA DE VOCACIN URBANO E INDUSTRIAL ZEE MAPA DE PROPUESTA DE ZEE MAPA DE SOCIOECONOMA MAPA (TEMA) HIDROGRFICO Y DE CENTROS

Cuadro 13: Lista de submodelos auxiliares. VARIABLES MAPAS (TEMAS) MAPA DE APTITUD PISCCOLA MAPA DE POTENCIAL FORESTAL MAPA DE CUENCAS HIDROGRFICAS SUBMODELOS AUXILIARES MAPA DE DFICIT Y EXCESO DE AGUA MAPA DE ISOTERMAS MAPA DE ISOYETAS MAPA DE TURISMO

26




3.2.5

Modelamiento ZEE

En los proyectos de ZEE existen la etapa de anlisis y evaluacin de la data base (mapas temticos) con la finalidad de llegar a una propuesta de uso de la tierra reflejando las potencialidades y limitaciones de los espacios en unidades bien caracterizadas. En este proceso se analizan las diferentes capas de informacin generadas por los estudios temticos teniendo como base la hiptesis de: Cul es la distribucin espacial con mejor aptitud para el uso de..? El modelamiento responde a un mtodo directo, nombrado as por el equipo del Programa de Investigacin en Cambio Climtico, Desarrollo Territorial y Ambiente PROTERRA del Instituto de Investigaciones de la Amazona Peruana - IIAP, mediante el cual, de manera secuencial se van excluyendo las unidades (UEEs) en funcin a sus caractersticas ms predominantes (Figura 13). En este mtodo se empieza a excluir las reas empezando por aquellas que tienen primaca sobre otras, siendo la primera para este caso, las reas Naturales Protegidas, que por Ley deben ser Zonas de Proteccin y Conservacin Ecolgica, aun cuando dentro de ellas existan reas para cultivos en limpio u otros usos urbanos.


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Figura 13: Esquema metodolgico de formulacin de ZEE de la Provincia de SatipoGEOLOGIA

ELABORACION DE ESTUDIOS Y MAPAS TEMATICOS

GEOMORFOLOGIA

USO ACTUAL DE LA TIERRA

FISIOGRAFIA SOCIOECONOMA SUELOS VEGETACIN ANPs CUM FAUNA

CLIMA

FORESTAL

OTROS

INTEGRACION DE MAPAS

ESTUDIOS DEL MEDIO FISICO

ESTUDIOS DEL MEDIO BIOLGICO

ESTUDIOS DEL MEDIO SOCIOECONMICO

TEMATICOS

UNIDADES ECOLOGICA ECONMICAS

UEE

EVALUACIN DE LAS UNIDADES ECOLGICA Y ECONMICAS

Aptitud Pisccola Potencial Forestal

APTTUD PRODUCTIVA

VULNERABILIDAD Cuencas Hidrogrficas Dficit/Exceso de Agua Isotermas/Isoyetas VALOR ECOLOGICO Turismo EXPANSIN URBANA/INDUSTRIAL CONFLICTOS DE USO

FORMULACION DE LA ZEE

ZONIFICACION ECOLIGICA Y ECONMICA ZEE

1. 2. 3. 4.

Zonas productivas Zonas de proteccin y conservacin ecolgica Zonas de recuperacin Zonas de vocacin urbana e industrial

28


[MESOZONIFICACIN ECOLGICA Y ECONMICA PARA EL DESARROLLO SOSTENIBLE DE LA PROVINCIA DE SATIPO]3.2.5.1.


Generacin de la Unidades Ecolgicas Econmicas UEE. Secuencia de

integracin de capas temticas. Las Unidades Ecolgicas Econmicas (UEE) son espacios geogrficos que muestran los diferentes valores desde el punto de vista ecolgico y econmico que tiene el territorio. Las UEEs son el resultado de la integracin (unin) de las variables fsicas, biolgicas y socioeconmicas, esto quiere decir que los grficos (mapas) como las tablas de atributos se juntan en un solo tema y en una sola base de datos, las cuales nos indican que cada espacio resultante es una porcin homognea del territorio por alguna caracterstica. A partir de esta base de datos se pueden efectuar las consultas, los anlisis y modelamientos territoriales con diversos propsitos. Opcionalmente, se puede subdividir el proceso de integracin de mapas temticos en dos fases; la primera para la integracin de la cartografa de los estudios del medio fsico con el medio biolgico, obtenindose como resultado las Unidades Ecolgicas (UE); y, la segunda consistente en la integracin de la UE con los estudios del medio socioeconmico o unidades socioeconmicas, con lo cual se obtiene finalmente la integracin de todos los mapas temticos en una sola base de datos a la que nombramos como Unidades Ecolgica Econmicas UEE. La disponibilidad de software (programas) SIG es amplia y variada haciendo posible la utilizacin de diferentes herramientas de programacin tales como el ModelBuilder el que permite a travs de procesos pre-establecidos construir el modelo final. Otra manera de realizar el modelo es utilizando las herramientas con las que disponen los programas SIG que son muy sencillas y fciles de utilizar. En este sentido y para este caso en particular el modelamiento se ha hecho utilizando las herramientas, que por defecto, tienen los programas. Para la unin de los temas (fsicos, biolgicos y socioeconmicos) se ha seguido el orden que se muestra en la figura 14, solamente como ejemplo. Es decir, se han unido en primer lugar las variables fsicas, seguida por las biolgicas y finalmente las socioeconmicas. El producto final de la unin de todos los temas es la UEE.


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Geologa

Geomorfologa Fisiografa

Unin 1

Unin 2

Suelos

Unin 3

Capacidad de uso mayor Vegetacin

Unin 4

Unin 5

Forestal

Unin 6

Frentes Socioeconmicos

Unin 7

UEE

Figura 14: Secuencia de la integracin de los mapas temticos (variables fsicas, biolgicas y socioeconmicas). La unin de estas variables es a nivel de grficos (mapas) y de los atributos de cada uno de ellos (Figura 15).

30




Figura 15: Unin de tablas (campos de codificacin y descripcin de todos los temas).

3.2.5.2.

Generacin de los submodelos Con el insumo que es la UEE, seguidamente se procede a la generacin de los diferentes submodelos, proceso que permitir evaluar el territorio de acuerdo a distintos criterios (Art. 8 del Reglamento de ZEE). En el proyecto se ha identificado cinco submodelos que a su vez demanda la creacin de ciertos submodelos auxiliares. Los submodelos de valor considerados en el proyecto se indican en el cuadro 14:

Cuadro 14: Descripcin de los submodelos o mapas de evaluacin. Sub Modelo Valor Productivo (Aptitud productiva) Valor Bioecolgico Descripcin Orientado a determinar las reas que poseen mayor aptitud para desarrollar actividades productivas con recursos naturales. Orientado a determinar las reas con caractersticas que ameritan una estrategia especial para conservacin de la biodiversidad y/o procesos ecolgicos esenciales. Orientado a determinar las reas que presentan alto riesgo por estar expuestas a procesos geodinmicos (erosin, inundacin, deslizamientos, huaycos, heladas, etc.) y otros procesos que afectan o hacen vulnerables al territorio y sus poblaciones. Orientado a identificar las reas donde existe incompatibilidad (sitios de uso y no concordantes con su vocacin natural, as como sitios en uso en concordancia natural pero con problemas ambientales por el mal manejo), as como conflictos entre las actividades sociales, econmicas y con el patrimonio cultural. Orientado a identificar las reas que poseen condiciones tanto para el desarrollo urbano como para la localizacin de la infraestructura industrial

Vulnerabilidad

Conflictos de Uso

Aptitud Urbano Industrial


31



A) SUBMODELO DE VALOR PRODUCTIVO (APTITUD PRODUCTIVA): El propsito de este modelo es evaluar cada UEE utilizando el criterio de valor productivo de recursos renovables, est orientado a identificar qu zonas poseen mayor aptitud para el desarrollo de actividades agrcolas, pecuarias, forestales, pisccolas, desarrollo del ecoturismo (recreacional y turstico) y potencial hidroenergtico.

Procedimiento para la evaluacin de la UEE: Para hacer la evaluacin de este submodelo, se tuvo que elaborar, adems otros submodelos auxiliares que mejoraron el anlisis de acuerdo a la realidad particular del territorio en estudio. En este contexto se elaboraron los siguientes submodelos auxiliares: Mapa de CAPACIDAD DE USO MAYOR DE LAS TIERAS, el cual proporciona informacin sobre las reas con mayor vocacin para el desarrollo de actividades agrcolas (cultivos anuales, cultivos permanentes con diversa calidad agrolgica y limitaciones para su uso), as como para el desarrollo de actividades pecuarias, forestales y de proteccin. Este mapa ha sido elaborado teniendo en cuenta los aspectos descritos en el documento de Clasificacin de Uso Mayor de las Tierras del Per elaborado por ONERN (Anexo 6). Mapa de POTENCIAL FORESTAL, el cual proporciona informacin sobre volumen maderero registrada a partir de rboles iguales o mayores de 25 cm de Dimetro a la Altura del Pecho (DAP), en los diferentes tipos de bosque. No se considerando las especies como tal. Para la elaboracin de este submodelo auxiliar se tuvo en cuenta el mapa Forestal el cual es una reclasificacin del mapa Fisiogrfico y que, tambin es reclasificado (Figura 16) teniendo en cuenta el volumen maderable por categoras. El resultado obtenido indica los diferentes parmetros de evaluacin forestal (nmero de rboles, rea basal y volmenes de madera).

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Figura 16: Diagrama que indica el proceso de reclasificacin del mapa forestal.

Forestal

Reclasificacin

Potencial Forestal

POTENCIAL Excelente Muy Bueno Bueno Regular Pobre

VOLUMEN (m3/ha) = 0 > de 150 120 149.9 90 119.9 60 89.9 < de 60

POTENCIAL FORESTAL MUY ALTO ALTO MEDIA BAJO MUY BAJO

Para determinar los rangos del potencial forestal se parte de una tabla generada con la finalidad de identificar en el rea de estudio el potencial forestal expresado en volumen por hectrea. El grado del potencial forestal se categoriza en cinco niveles denominados Muy Alto, Alto, Medio, Bajo y Muy Bajo Potencial Forestal (Cuadro 11): Cuadro 15: Grados de valores del potencial forestal (Atributos del mapa Forestal en Anexo 9)

GRADO DE POTENCIAL FORESTAL

UNIDAD CARTOGRAFICA DEL TEMA: FORESTAL (FORESCODE)

1.-MUY ALTO (Excelente) = o > de 150 m3/ha

3, 4, 5, 7, 10

2.- ALTO (Muy Bueno) De 120 a 149,9 m3/ha

2, 11

3.- MEDIO (Bueno) De 90 a 119,9 m3/ha

6, 12


33



4.- BAJO (Regular) De 60 a 89,9 m3/ha

1, 8, 13, 14, 15

5.- MUY BAJO (Pobre) < de 60 m3/ha

9, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22

OTRAS REAS

23, 24, 25, 100, 99

Los resultados obtenidos para el mapa de Potencial Forestal indican que de las 22 unidades de tipos de Bosques identificados en el rea de estudio, cinco (5) de se encuentran con grado de potencial Muy Alto o Excelente (= o mayor de 150 m 3/ha); dos (2) se encuentran calificadas como Alto o Muy Bueno (de 120 a 149,9 m3/ha); dos (2) calificados como Medio o Bueno (de 90 a 119,9 m3/ha); cinco (5) calificados como Bajo o Regular (de 60 a 89,9 m3/ha) y ocho (8) calificados como Muy Bajo o Pobre (menor de 60 m3/ha). Adems existen otras reas que no califican en la evaluacin del potencial forestal. Mapa de APTITUD PISCCOLA, el cual proporciona informacin sobre las reas en tierra firme con mayor potencial para el desarrollo pisccola. Se tiene en cuenta las variables de: Fisiografa: Sirve para definir el dimensionamiento de la infraestructura pisccola. A travs de la fisiografa se puede determinar las unidades que renan las mejores condiciones para el desarrollo de la infraestructura pisccola. Los suelos que estn ubicados en terrenos con pendientes suave, comprendidas entre 2 y 5%, son considerados como los de mayor potencialidad antes que los de pendiente menor a 2 o mayor a 5% que determinan altos costos de construccin. Asimismo, se identifican aquellas unidades fisiogrficas que no presenten inundacin peridica debido a las fluctuaciones del rgimen de creciente y vaciante de los ros. Por otro lado, las unidades fisiogrficas con relieve muy accidentado o fuertemente disectado o peridicamente inundables van a tener muy bajas condiciones para el desarrollo de la actividad pisccola. Suelo: Esta es otra variable de importancia, pues permite tener el conocimiento de la calidad de los mismos, adems de ser fundamental para identificar los mejores terrenos para el desarrollo de la piscicultura. Se determinan reas que proporcionen mayor o menor permeabilidad al estanque, es decir, que presenten mayor capacidad de retencin 34IIAP - DEVIDA - MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SATIPO | Convenio



de agua y menor tasa de infiltracin. Los suelos que presentan mayor permeabilidad al agua, como los suelos arcillosos y arcilloso-arenosos son los mejores suelos para la piscicultura que los suelos con alta porosidad como es el caso de los arenosos que permiten la filtracin del agua de los estanques. Si se da este ltimo caso se requiere de una mayor inversin para dar permeabilidad al estanque. Clima: Permite tener el conocimiento de las reas que presentan exceso de agua debido a la precipitacin pluvial, puesto que la actividad pisccola tendran sostenibilidad en el tiempo; en cambio, las reas con dficit de agua, la sostenibilidad en el tiempo de dicha actividad, estara sujeta a la construccin de mayor infraestructura para el abastecimiento de agua. Para determinar el submodelo auxiliar de aptitud pisccola se utilizan variables que son mapas temticos como es el caso de fisiografa, suelos y clima (Figura 17). Para el anlisis de las variables o evaluacin de las capas se precis hacer las ponderaciones de acuerdo a categoras que indiquen valores de mayores a menores dependiendo de las condiciones y particularidades del territorio. Con la finalidad de determinar las reas ms adecuadas para el desarrollo de la piscicultura a nivel comercial, se identifican las de nivel Muy Alto, Alto; mientras que las reas para desarrollar la piscicultura a nivel de subsistencia se consideran a los de nivel Medio y Bajo.


35



Figura 17: Diagrama que indica el proceso de reclasificacin del mapa de potencial acucola (aptitud pisccola)

Fisiografa (Espacios ms adecuados para el desarrollo de la piscicultura)

Suelos (Espacios con permeabilidad adecuada, textura y profundidad)

Clima (se considera la temperatura y precipitacin)

Evaluacin ponderada

Aptitud pisccola

RANGOS DE EVALUACIN Entre 2,7 a 3 Entre 2,3 a 2,6 Entre 1,9 a 2,2 Entre 1,5 a 1,8 Entre 1,0 a 1,4

APTITUD PISCCOLA MUY ALTO ALTO MEDIA BAJO MUY BAJO

La evaluacin ponderada consiste en asignar a cada variable un valor o rango dependiendo del grado de importancia ya sea mayor a menor. En tal sentido se determin las unidades cartogrficas de cada tema (mapa) y su respectivo grado de aptitud pisccola. Los valores ms altos son para aquellas unidades cartogrficas que proporcionan las mejores condiciones para el desarrollo de la piscicultura y los valores ms bajos son para aquellas unidades cartogrficas que proporcionan condiciones adversas para el desarrollo de la piscicultura. Se analizan las unidades cartogrficas para cada tema (Fisiografa, Suelos y Clima) y se registran en los cuadros 16 (fisiografa), 17 (suelo) y 18 (Clima):

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[MESOZONIFICACIN ECOLGICA Y ECONMICA PARA EL DESARROLLO SOSTENIBLE DE LA PROVINCIA DE SATIPO]Cuadro 16:


Grados de valores de la aptitud pisccola respecto la variable Fisiografa (Atributos del mapa de Fisiografa estn en una tabla en el Anexo 4).

GRADO DE VALORES: FISIOGRAFA 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 24 13, 23 26, 46 48

UNIDAD CARTOGRAFICA DEL TEMA: FISIOGRAFA (FISIOCODE) 25, 27, 30, 44, 45

6, 10, 12, 15, 19, 29, 35, 49, 51 36 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 11, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 28, 31, 32, 33, 34, 37, 40, 41, 42, 43, 47, 50, 52

Cuadro 17: Grados de valores de la aptitud pisccola respecto la variable Suelo(Los atributos del mapa de Suelos estn en una tabla en el Anexo 5) GRADO DE VALORES: SUELOS 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 8, 9 19, 20, 22 Convenio | IIAP DEVIDA - MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SATIPO 37 21 26, 27, 28, 29, 31, 32, 33 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7

UNIDAD CARTOGRAFICA DEL TEMA: SUELOS (SUELOCODE)

PROCESAMIENTO IMGENES Y MODELAMIENTO SIG-ZEE GRADO DE VALORES: SUELOS 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 12, 35 10


UNIDAD CARTOGRAFICA DEL TEMA: SUELOS (SUELOCODE) 11, 14, 15, 16, 17, 30

13, 34, 37 18, 23, 24, 25, 36

Cuadro 18: Grados de valores de la aptitud pisccola respecto la variable Clima (Los atributos del mapa de Suelos estn en una tabla en el Anexo 6) GRADO DE VALORES: CLIMA 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,.5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 1 8, 9 6, 7 2, 3, 4, 5

UNIDAD CARTOGRAFICA DEL TEMA: CLIMA (CLIMACODE)

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Seguidamente y con los datos de los cuadros 16, 17 y 18, correspondiente a los rangos de fisiografa, suelos y clima respectivamente se procede a establecer el promedio para determinar los diferentes niveles de importancia con relacin a la aptitud pisccola, de acuerdo a los siguientes criterios: MUY ALTA: ALTA: MEDIA: BAJA: MUY BAJA: Rango Rango Rango Rango Rango entre 2,7 a 3,0 entre 2,3 a 2,6 entre 1,8 a 2,2 entre 1,4 a 1,7 entre 1,0 a 1,3

Utilizando las tablas de grados de valores producto de las ponderaciones, se procede a agrupar los sectores con Muy Alta Aptitud Pisccola los que servirn como referencia para el submodelo de aptitud productiva. Integracin de los datos para generar el submodelo de Aptitud Productiva. Con los datos de los submodelos auxiliares (Capacidad de uso mayor de las Tierras, Potencial Forestal y Aptitud Pisccola) y sobre la base de datos de la UEE se crean un campo de codificacin y descripcin los cuales sern llenados teniendo en cuenta los submodelos auxiliares mencionados. o 1ro. Del mapa de CUM Se seleccionan las unidades de Capacidad de Uso Mayor de las Tierras (CUM) y se las describe en la Aptitud Productiva como reas aptas y no Tierras aptas como se suele describir en la CUM. o 2do. Del mapa de Potencial Forestal, se debe tener en cuenta solamente aquellos espacios que arrojan el potencial maderero Muy Alto (Excelente) y Alto (Muy Bueno). Estos datos se obtienen de la tabla de grados de valores del potencial forestal. En la descripcin de la aptitud productiva estos espacios deben indicar el potencial maderero correspondiente. o 3ro. Del mapa de Aptitud Pisccola, se debe tener en cuenta aquellos espacios que arrojan la aptitud pisccola Muy Alta y Alta. Al igual que el caso forestal, se debe hacer notar en la descripcin que estos espacios tienen Alto potencial pisccola.


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B) SUBMODELO DE VALOR BIOECOLGICO: El propsito de esta evaluacin es poder identificar reas con vocacin para la conservacin de la diversidad biolgica y el mantenimiento de los principales procesos ecolgicos que la sustentan. Procedimiento para la evaluacin de la UEE: Para hacer la evaluacin de este submodelo, se usaron mapas temticos as como submodelos auxiliares que finalmente sirvieron como estructura del submodelo propiamente. En este sentido, para el submodelo de flora se utilizaron los mapas de vegetacin, clima, biomasa y diversidad. Tambin se us el mapa de fauna y se cre el submodelo auxiliar de cabecera de cuenca. A continuacin se describe la utilidad y procedimiento para la elaboracin de cada uno de los submodelos auxiliares para fauna y los submodelos auxiliares, incluida fauna, para el submodelo de valor ecolgico: Para genera el submodelos auxiliar de FLORA se utilizaron los mapas de Vegetacin, Clima, Biomasa y Biodiversidad:

Vegetacin Clima Biomasa Biodiversidad

Flora

o

Mapa de VEGETACIN. Este mapa proporciona informacin sobre los tipos de vegetacin y las especies representativas sobre la base de la fisonoma y composicin florstica en relacin a los factores fisiogrficos, niveles altitudinales y climticos. Puede ser que este sea el mapa ms importante en la elaboracin del submodelo de Valor Ecolgico ya que es sobre ste donde se realiza la reclasificacin de las unidades de vegetacin caracterizadas segn los rangos de evaluacin que van de 1,0 a 3,0. Donde 1,0 es el ms bajo y estn los espacios donde no existe vegetacin representativa (Deforestacin) y 3,0 son los espacios donde existe abundante vegetacin (Cuadro 19).

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Cuadro 19: Rangos de valores de la vegetacin para el submodelo de flora (Los atributos del mapa de Vegetacin estn en Anexo 7) GRADO DE VALORES: VEGETACIN 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,.5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 o Mapa de CLIMA; proporciona informacin sobre las caractersticas climatolgicas mediante la identificacin de los tipos de climas, poniendo especial nfasis en la caracterizacin termo-pluviomtrica, con la finalidad de conocer y permitir tener elementos de tcnicos tendientes al aprovechamiento en actividades agropecuarias y forestales dentro del proceso ZEE (Cuadro 20) 1, 3, 6, 7, 10, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 100 2, 5, 13 4, 8, 9, 11, 12, 27, 28 14

UNIDAD CARTOGRAFICA DEL TEMA: VEGETACIN (VEGETCODE)


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Cuadro 20: Rangos de valores de la clima para el submodelo de flora (Los atributos del mapa de Clima estn en el Anexo 7). GRADO DE VALORES: CLIMA 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,.5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 o Mapa de BIOMASA; proporciona informacin sobre el material orgnico que se encuentra en las plantas de las diferentes comunidades vegetales. Si tomamos como ejemplo los extremos de las comunidades vegetales, tendremos que un rea boscosa contiene ms biomasa que un herbazal, mientras que un pacal (bosque de bamb) tiene menos biomasa que un bosque. 2 4 1 1, 3, 4 5 8, 9 7 6


Este submodelo auxiliar de flora tuvo que ser construido sobre la base de los tipos de vegetacin respecto a su densidad y fisonoma. Con la finalidad de identificar las reas que presentan mayor biomasa se ha elaborado un diagrama donde se grafica la secuencia en la utilizacin de las variables que involucran este submodelo auxiliar.

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Vegetacin (Densidad, Fisonoma)

Reclasificacin

Biomasa

TIPOS DE VEGETACION Bosque Palmeras, Pacales Arbustos Herbazales, Suculentas Sin Vegetacin

POTENCIAL DE BIOMASA MUY ALTO ALTO MEDIA BAJO MUY BAJO

Para determinar el potencial de biomasa (Expresada en valores: Muy Alto, Alto, Medio, Bajo y Muy Bajo) se determina la clase del potencial de biomasa expresada en valores numricos que van de 1,0 para aquellos espacios sin presencia de vegetacin (Muy Bajo potencial) y 3,0 para aquellas comunidades consideradas con Muy Alto potencial por sus caractersticas de densidad y fisonoma. Se hace una reclasificacin en base a la tabla de grados de valores de potencial de biomasa (Cuadro 21). Este tipo de evaluacin aparentemente utiliza la subjetividad en la evaluacin, la misma que puede arrojar resultados igual de subjetivos. En este caso fue decisin del especialista considerar los tipos de vegetacin cuyo potencial de Biomasa tenga los valores ms adecuados de acuerdo a su experiencia y apreciacin tcnica.


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Cuadro 21: Rangos de valores de biomasa para el submodelo de flora (Los atributos del mapa de Vegetacin estn en el Anexo 8) GRADO DE VALORES: BIOMASA 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,.5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 4, 6, 100 2, 4, 28 27 16, 17, 18, 19 14 20, 21, 22, 23, 24, 26 14 25 2, 5, 13 1, 2, 6, 8, 9, 10, 11, 100 3, 4, 7, 27, 100


o

Mapa de BIODIVERSIDAD (comunidades vegetales). En este estudio en particular y como submodelo auxiliar de flora se ha brindado especial nfasis al estudio de la biodiversidad desde una perspectiva florstica En ese sentido tiene mucho que ver el tema de abundancia, frecuencia y dominancia (endemismo) de las especies de flora identificadas en el espacio en estudio (Cuadro 22). Al igual que el submodelo auxiliar de potencial de biomasa, aqu se considera los tipos de vegetacin para su reclasificacin.

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Vegetacin (Comunidades vegetales, endemismo)

Reclasificacin

Biodiversidad

TIPOS DE VEGETACIN Bosque Palmeras, Pacales Arbustos Herbazales, Suculentas Sin Vegetacin

POTENCIAL DE BIODIVERSIDAD MUY ALTO ALTO MEDIA BAJO MUY BAJO

Se hace una reclasificacin en base a la tabla de grados de valores de potencial de biodiversidad. Cuadro 22: Rangos de valores de biodiversidad para el submodelo de flora (Los atributos del mapa de Vegetacin estn en el Anexo 8). GRADO DE VALORES: BIODIVERSIDAD 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,.5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 Convenio | IIAP DEVIDA - MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SATIPO 45 4, 6, 100 15 27, 28 16, 17, 18, 19 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26 14 1, 2, 3, 5, 7, 10, 13, 27 8, 9, 11, 13, 100


PROCESAMIENTO IMGENES Y MODELAMIENTO SIG-ZEE 1,0


Mapa de FAUNA, proporciona informacin sobre una lista de especies endmicas y amenazadas segn criterio del INRENA, UICN y especies CITES. El mapa de comunidades de fauna caracteriza claramente cuatro unidades: Comunidades de fauna primaria, secundaria, terciaria y fauna residual. De estas cuatro comunidades la primaria es la que contiene las especies de mayor importancia. De aqu se seleccionan los sectores que tienen mayor representatividad para construir el submodelo auxiliar de fauna. Los valores que se asignan para cada unidad van de 1,0 a 3,0 donde los valores de ms bajos son aquellos espacios donde existe nula presencia de fauna y los valores mayores lo contrario (Anexo 12).

Mapa de CABECERA DE CUENCA HIDROGRFICA, el cual proporciona informacin sobre la importancia bio-ecolgica para el mantenimiento del ciclo hidrolgico. Para este el estudio en la Provincia de Satipo este submodelo auxiliar se construy, por medio de la identificacin y delineacin, sobre el espacio delimitado por la unin de todas las cabeceras que forman el ro principal o el territorio drenado por un nico sistema de drenaje natural. Se hizo el trazo de las lneas teniendo en cuenta la hidrografa y las cumbres, tambin llamada divisoria de aguas. Se utiliz la informacin de la Carta Nacional por medio de las curvas de nivel y las cotas de elevacin superpuestas sobre imgenes de RADAR e imgenes isomtricas. Cabe indicar que para este caso en particular solamente se tom como referencia la cuenca hidrogrfica que considera exclusivamente las aguas superficiales (ros) y no la cuenca hidrolgica que incluye en su delimitacin las aguas subterrneas (acuferos). Los valores que se asignaron a cada unidad van de 1,0 a 3,0. Los valores mayores (3,0) son aquellos que consideran la conservacin del agua para la vida de los recursos vegetales y de fauna (Anexo 12).

Hidrografa

Evaluacin (Trazo de lneas)

Cabecera de cuenca

Cuencas hidrogrficas

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Integracin de los datos para generar el submodelo de Valor Ecolgico. La integracin de los submodelos auxiliares se hace en la base de la UEE creando un campo de codificacin y descripcin los cuales se llenarn en funcin de los resultados obtenidos de la evaluacin de los submodelos auxiliares necesarios en este caso en particular: Si bien es cierto cada submodelos auxiliar es construido individualmente y cumple un propsito especfico, en este caso los submodelos auxiliares para vegetacin (flora), clima, biomasa y biodiversidad se analizaron en un primer nivel. Seguidamente sobre este resultado y en el modelamiento ZEE se analizaron los submodelos de Fauna y Cabecera de cuenca. Ejemplo: Esquema del sub modelo de Valor Ecolgico

Flora Clima

UninBiomasa Biodiversidad Fauna * Cabecera de Cuenca *

Valor ecolgico

UNIDAD ECOL GICA ECON MICA (UEE) UEE-01

MAPA DE VEGETA CIN (FLORA)

MAPA DE CLIMA

MAPA DE BIOMA SA

MAPA DE BIODIVERSI DAD

MAPA FAUNA*

MAPA DE CABECERA DE CUENCA*

POTENCIAL VALOR ECOLGICO

Bosque siempre verde de colinas (Amazn icos)

B2w B'4 a'

Segn mapa de vegeta cin

Segn mapa de vegetacin

Bosque primario intacto

Cabecera de cuenca

Muy alto

UEE-02 UEE-03 . UEE-n * Temas analizados en el modelamiento ZEE


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C) SUBMODELO DE VULNERABILIDAD: El propsito de esta evaluacin es identificar la ocurrencia de fenmenos naturales antropognicos potencialmente dainos que podran afectar a elementos expuestos de importancia en el territorio. Procedimiento para la evaluacin de la UEE: Para hacer la evaluacin de este submodelo, Vegetacin como variable biolgica. Mapa de GEOLOGA. Basado en la relacin al grado de resistencia a los proceso exgenos y endgenos de los materiales litolgicos que se ha considerado los tipos de material parental (litologa), el ambiente de depositacin, grado de alteracin, grado de cohesin de los minerales que conforman las rocas y los procesos geoestructurales que afectan los afloramientos geolgicos. Geolgicamente los sedimentos inconsolidados o materiales sin cohesin, poseen baja estabilidad y son fcilmente afectados por procesos erosivos accionantes; mientras que las rocas, o secuencias litolgicas antiguas con alta compactacin (dureza) y menor grado de alteracin, poseen una estabilidad media a alta, aunque en cierto modo stas estn condicionadas por los procesos tectnicos que originan fallamientos y plegamientos. As, la estabilidad de las calizas y areniscas Mesozoicas, y las rocas intrusivas y volcnicas, dependen del grado de cohesin de sus componentes mineralgicos. Entonces, la baja estabilidad de una unidad geolgica est directamente relacionada a un alto grado de vulnerabilidad (Cuadro 23) . se usaron los mapas temticos de Geologa, Fisiografa y Clima como variables fsicas y

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Cuadro 23: Rangos de valores de geologa para el submodelo de vulnerabilidad (Los atributos del mapa de Geologa estn en el Anexo 3) GRADO DE VALORES: GEOLOGA 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 8 9 22, 23, 24 12, 20, 21 14, 16, 19 17, 18 15 11 10, 13 6, 7 5 1 2 3 4

UNIDAD CARTOGRAFICA DEL TEMA: GEOLOGA (GEOLCODE)

Mapa de FISIOGRAFA. Tiene la finalidad de caracterizar las formas del relieve segn caracterstica paisajstica. La fisiografa, en este sentido podr determinar caractersticas como el relieve accidentado, montaas, llanuras, valles, ros y todas las formas del relieve del rea de estudio (Cuadro 24).


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Cuadro 24: Rangos de valores de fisiografa para el submodelo de vulnerabilidad (Los atributos del mapa de Fisiografa estn en el Anexo 4). GRADO DE VALORES: FISIOGRAFA 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 30, 43 42, 44 46

UNIDAD CARTOGRAFICA DEL TEMA: FISIOGRAFA (FISIOCODE) 6, 19, 32, 33, 34, 38, 39, 40, 41 10, 15, 23, 31, 45 2, 5, 18 3, 14 9, 22, 37 1, 4, 17 8, 21, 36 12, 28, 50 16 7, 20, 35, 48 11, 24, 27, 26, 49 13, 29, 47 25

Mapa de CLIMA. Caracteriza los grados de intensidad y continuidad de los lmites de precipitacin pluvial (Cuadro 25). Entre los factores climticos, la precipitacin pluvial es uno de los principales aplicables a la calificacin de la vulnerabilidad. reas con altas precipitaciones estn expuestas a mayor vulnerabilidad que aquellas con baja precipitacin. En proceso fue considerado los siguientes niveles: Muy Alto, > 5 000 mm/ao Alto, entre 4 000 a 5 000 mm/ao Medio, 3 000 a < 4 000 mm/ao Bajo, entre 2 000 a < menos de 3 000 mm/ao Muy Bajo, < 2 000 mm/ao.

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El anlisis de la variable climtica fue a partir del sistema de clasificacin de climas de Thornthwaite, desarrollado en base a las necesidades hidrolgicas para la agricultura y no exclusivamente climatolgicas. Cuadro 25: Rangos de valores de clima para el submodelo de vulnerabilidad (Atributos del mapa de Clima estn en el Anexo 7). GRADO DE VALORES: CLIMA 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 1 8 5 4 9 3 2 7 6


Mapa de VEGETACIN. Est referida a la fisonoma (forma, aspecto y densidad) de la cobertura vegetal relacionada con los tipos de estratos que define las comunidades vegetales o la distribucin espacial vertical. De modo que un rea con cobertura vegetal densa ser menos vulnerable que un rea deforestada (Cuadro 26). En la vegetacin la fisonoma, cobertura, estratificacin y sotobosque son parmetros que califican el grado vulnerabilidad espacial. La fisonoma caracterizada por el porte o tamao que alcanzan las especies en un rea determinada, la cobertura referida a la densidad de las especies vegetales directamente en el substrato o la densidad del follaje de las Convenio | IIAP DEVIDA - MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SATIPO 51



copas de los rboles y arbustos. De anlisis de estos parmetros se desprende que un rea provista con buena cobertura ser menos vulnerable que otra desnuda o casi. La estratificacin de la cobertura, particularmente en los bosques, el nmero de estratos tiene relacin inversa con la vulnerabilidad, de modo que cuantos ms estratos ocurren, la vulnerabilidad es menor. Tambin la presencia del sotobosque, la densidad de la cobertura herbcea o semileosa del terreno (o piso) boscoso permite afianzar la interpretacin de la susceptibilidad del suelo a los procesos de erosivos. Cuadro 26: Rangos de valores de vegetacin para el submodelo de vulnerabilidad (Los atributos del mapa de Vegetacin estn en el Anexo 8). GRADO DE VALORES: VEGETACIN 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 9, 13, 15, 18, 25 6, 7, 8, 19, 20 11 5, 21 10 16 2, 12 23 17 100 26, 27 3, 14, 22, 24 4 1


Mapa de SISMOS. Est al grado de estabilidad que presenta un determindo espacio. Para elaborar este mapa se toma en cuenta el tema geolgico como unidad de anlisis (Cuadro 27).

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Cuadro 27: Rangos de valores de geologa que califica sismos para el submodelo de vulnerabilidad (Los atributos del mapa de Geologa estn en el Anexo 3). GRADO DE VALORES: GEOLOGA (SISMOS) 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 Integracin de los datos para generar el submodelo de Vulnerabilidad. En las UEEs se tiene los atributos de los mapas involucrados en este modelo cada uno con sus campos de codificacin y descripcin. Se genera en esta gran base de datos un campo relacionado a la vulnerabilidad como campo de descripcin y un campo de codificacin numrico. Estos sern asignados con los resultados de la sumatoria de los valores o rangos generados para cada submodelo auxiliar: Por ejemplo tenemos que los valores para cada UEE evaluada respecto de cada submodelo utilizado: 1, 2, 3 4 5 9, 10, 13 8 12 14, 15, 16 19, 20 21, 22, 23 24 6, 7 17, 18

UNIDAD CARTOGRAFICA DEL TEMA: GEOLOGIA (GEOLCODE) 11


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UEE 1 2 3

V_GEOLOGIA V_FISIOGRAFIA V_CLIMA V_VEGETACION V_GEOLOGIA PROMEDIO (x2) (x2) (sismos) VULNERABILIDAD 1,4 3,0 2,7 2,7 2,7 2,8 5 1,9 3,0 2,7 2,7 2,7 2,9 5 1,7 3,0 2,7 2,7 2,7 2,9 5 Seguidamente se aplica una sumatoria simple y se saca el promedio de los valores. VULNERABILIDAD = (vgeo x2 + vfisio x2 + vclima + vvegeta + vsismos)/7 Seguidamente se aplica una sumatoria simple y se saca el promedio de los valores. Con la tabla de valores se identifica la categora a que corresponde la vulnerabilidad. Estos resultados deben ir en la base de datos de la UEE correspondientes al tema vulnerabilidad.

Cuadro 28: Ejemplo de la tabla de categoras de vulnerabilidad: VALOR DE VULNERABILIDAD 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6 2,5 2,4 2,3 2,2 2,1 2,0 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 GRADO DE VULNERABILIDAD 5 CATEGORA DE VULNERABILIDAD

Vulnerable

4

Moderadamente Vulnerable

3

Medianamente Estable/Vulnerable

2

Moderadamente Estable

1

Estable

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[MESOZONIFICACIN ECOLGICA Y ECONMICA PARA EL DESARROLLO SOSTENIBLE DE LA PROVINCIA DE SATIPO]Esquema del submodelo de Vulnerabilidad


Geologa

Fisiografa

Clima

Unin Reclasificacin

Vulnerabilidad

Satipo to Zee Nov2010

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Transcript of Satipo to Zee Nov2010