UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE CIENCIAS ... · La clasificación supervisada se...

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE CIENCIAS AGRÍCOLAS

CARRERA DE INGENIERÍA AGRONÓMICA

ANÁLISIS MULTITEMPORAL DEL CAMBIO DE LA COBERTURA VEGETAL

Y USO DE LA TIERRA EN EL CANTÓN GUALAQUIZA, 1987 – 2015

TESIS DE GRADO PREVIA A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERA

AGRÓNOMA

MARÍA BELÉN MEDINA LÓPEZ

QUITO-ECUADOR

2015

DEDICATORIA

Este trabajo de titulación lo dedico con

todo mi cariño y mi amor para las

personas que hicieron todo en la vida

para que yo pudiera lograr mis sueños,

por motivarme y darme la mano

cuando sentía que el camino se

terminaba, por su apoyo incondicional,

por sus acertados consejos, por el

esfuerzo con el que me han educado y

por el amor que siempre me han

brindado, a ustedes por siempre en mi

corazón y mi eterno agradecimiento a

mis padres Milton y Lourdes.

A mis hermanas, Sofía y Natalia, por

apoyarme y ser un pilar fundamental

en mi formación personal y profesional.

Gracias a esas personas importantes en

mi vida, que siempre estuvieron listas

para brindarme toda su ayuda, ahora

me toca regresar un poquito de todo lo

inmenso que me han brindado.

María Belén.

AGRADECIMIENTO

Dejo constancia de mi eterna gratitud a

la Facultad de Ciencias Agrícolas, en

especial a los docentes que

intervinieron en la realización de este

trabajo.

A la Asociación Acotenic - Ingeomática,

por ser un pilar fundamental en la

investigación, a sus técnicos

especialistas por formar parte esencial

en todo el proceso, además de su

calidad y gran amistad brindada hacia

mi persona.

Al Ing. Carlos Montúfar, por compartir

sus conocimientos y sus acertados

consejos además de su amistad al

dirigir mi trabajo de titulación.

A mi familia por su paciencia, tenacidad

y compresión por saber apreciar y

apoyar la pasión por mi profesión.

A mis amigos por su amistad, paciencia

incondicional e ingenio por compartir

alegrías y tristezas durante la carrera

que nos formó como grandes

profesionales.

María Belén.

iv

AUTORIZACIÓN DE LA AUTORÍA INTELECTUAL

Yo, MARÍA BELÉN MEDINA LOPEZ, en calidad de autora del trabajo de investigación o

tesis realizada sobre: “ANÁLISIS MULTITEMPORAL DEL CAMBIO DE LA COBERTURA

VEGETAL Y USO DE LA TIERRA EN EL CANTÓN GUALAQUIZA, 1987 – 2015” “MULTI-

TEMPORAL ANALYSIS OF THE CHANGES IN VEGETATION COVER AND THE USE OF LAND

IN THE CANTON OF GUALAQUIZA CANTON, 1987 – 2015" por la presente autorizo a la

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR, hacer uso de todos los contenidos que me

pertenecen o de parte de los que contiene esta obra, con fines estrictamente académicos

o de investigación.

Los derechos que como autor me corresponden, con excepción de la presente

autorización, seguirán vigentes a mi favor, de conformidad con lo establecido en los

artículos 5, 6, 8, 19 y demás pertinentes de la Ley de Propiedad Intelectual y su

Reglamento.

Quito, 21 de Diciembre del 2015

v

CERTIFICACIÓN

En calidad de tutor del trabajo de graduación cuyo título es: “ANÁLISIS MULTITEMPORAL

DEL CAMBIO DE LA COBERTURA VEGETAL Y USO DE LA TIERRA EN EL CANTÓN

GUALAQUIZA, 1987 – 2015” presentado por la señorita MARÍA BELÉN MEDINA LÓPEZ

previo a la obtención del Título de Ingeniero Agrónomo, considero que el proyecto reúne

los requisitos necesarios.

Tumbaco, 21 de Diciembre del 2015

vi

Tumbaco, 21 de Diciembre del 2015

Ingeniero Carlos Alberto Ortega, M.Sc. DIRECTOR DE CARRERA DE INGENIERÍA AGRONÓMICA Presente

Señor Director:

Luego de las revisiones técnicas realizadas por mi persona de trabajo de graduación

“ANÁLISIS MULTITEMPORAL DEL CAMBIO DE LA COBERTURA VEGETAL Y USO DE LA

TIERRA EN EL CANTÓN GUALAQUIZA, 1987 – 2015”, llevado a cabo por la señorita

MARÍA BELÉN MEDINA LÓPEZ de la Carrera Ingeniería Agronómica, ha concluido de

manera exitosa, consecuentemente el indicado estudiante podrá continuar con los

trámites de graduación correspondientes de acuerdo a lo que estipula las normativas y

disposiciones legales.

Por la atención que se digne da a la presente, reitero mi agradecimiento.

Atentamente,

vii

“ANÁLISIS MULTITEMPORAL DEL CAMBIO DE LA COBERTURA VEGETAL Y

USO DE LA TIERRA EN EL CANTÓN GUALAQUIZA, 1987 – 2015”

APROBADO POR:

Ing. Agr. Carlos Montúfar, M. Sc

TUTOR

Dr. Jaime Hidrobo, Ph. D.

PRESIDENTE DEL TRIBUNAL

Ing. Agr. Jorge Caicedo, M. Sc

PRIMER VOCAL DEL TRIBUNAL

Ing. Agr. Valdano Tafúr, E.sp.

SEGUNDO VOCAL DEL TRIBUNAL

2015

viii

CONTENIDO

CAPÍTULO PÁGINAS 1. INTRODUCCIÓN 1 2. REVISIÓN DE LITERATURA 3 2.1. Teledetección 3 2.2. Componente básico de un sistema de teledetección 3 2.3. Espectro electromagnético 4 2.4. Sensores remotos 6 2.5. Sensores pasivos 6 2.6. Sensores activos 6 2.7. Imagen satelital 7 2.8. Resolución de la imagen 7 2.9. Tipo de imágenes satelitales 7 2.10. Programa satelital 8 2.11. Bandas espectrales 8 2.12. Correcciones básicas de imágenes satelitales 9 2.13. Corrección geométrica 9 2.14. Corrección radiométrica 10 2.15. Clasificación de la imagen satelital 10 2.16. Clasificación no supervisada 10 2.17. Clasificación supervisada 10 2.18. Cobertura vegetal y uso de la tierra 11 2.19. Clasificación de la cobertura vegetal y uso de la tierra 12 2.20. Análisis Multitemporal 12 2.21. Clasificación de mínimas distancias 12 2.22. Matriz de confusión 13 2.23. Coeficiente Kappa 14 2.24. Matriz de cambio de uso de la tierra 15 3. MATERIALES Y MÉTODOS 16 3.1. Ubicación o área de estudio 16 3.1.1. Límites cantonales 16 3.1.2. Clima y temperatura 17 3.2. Materiales 17 3.3. Métodos 18 3.3.1. Imágenes satelitales 18 3.3.2. Fase de campo 19 3.3.3. Muestreo 19 3.3.4. Correcciones básicas 19 3.3.4.1. Correcciones geométricas (rectificación). 19 3.3.4.2. Corrección radiométrica. 19 3.3.5. Escala de trabajo 20 3.3.6. Combinación de bandas 20 3.3.7. Clasificación de imágenes 21

ix

CAPÍTULO PÁGINAS 3.3.8. Etapa de entrenamiento 21 3.3.9. Etapa de asignación 21 3.3.10. Matriz de confusión 21 3.3.11. Cambio de uso del suelo 21 3.4. Definición de las variables 21 3.4.1. Cambio de la cobertura vegetal 21 3.4.2. Cambio del uso de la tierra 21 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 22 4.1. Fase de campo 22 4.2. Georreferenciación 22 4.3. Corrección radiométrica 22 4.4. Clasificación supervisada 23 4.5. Fase de entrenamiento 23 4.6. Etapa de asignación 28 4.7. Análisis multitemporal 31 4.8. Cambio de uso de la tierra 39 5. CONCLUSIONES 44 6. RECOMENDACIONES 45 7. RESUMEN 46 8. REFERENCIAS 48 9. ANEXOS 53

x

ÍNDICE DE ANEXO

ANEXO PÁG.

1. Georreferenciación Con Puntos De Control (Control Points) 53

2. Corrección Radiométrica. 57

3. Coberturas para la zona de interés. 58

4. Mapa Cobertura Vegetal y Uso De La Tierra Del cantón Gualaquiza – 1987. 60




8. Mapa De Cambio De La Cobertura Vegetal y Uso De La Tierra Del cantón

Gualaquiza 1987 – 1998. 64

9. Mapa De Cambio De La Cobertura Vegetal y Uso De La Tierra Del cantón

Gualaquiza 2001 – 2015. 66

10. Mapa de Cambio de la Cobertura Vegetal y Uso De La Tierra Del cantón

Gualaquiza 1987 – 2015. 67

xi

ÍNDICE DE CUADROS

CUADROS PÁG.

1. Características De La Región Espectral 5

2. Características Comparativas De Landsat 4–5 (TM), Landsat 7 (ETM +) Y Landsat 8

(OLI) 8

3. Categorías de la Cobertura Vegetal y Uso de la Tierra. 12

4. Matriz De Confusión. 14

5. Fuerza de la Concordancia (Valor Kappa). 15

6. Matriz de Cambio de Uso de la Tierra. 15

7. Imágenes Landsat para el Estudio. 18

8. Métodos Automáticos Utilizados Para La Corrección Radiométrica. 20

9. Combinación de Bandas Espectrales. 20

10. Cobertura Vegetal y Uso de la Tierra en el cantón Gualaquiza – 1987 28




14. Matriz de Confusión para la Cobertura Vegetal y Uso de la Tierra en el cantón

Gualaquiza 1987- 1998 35







18. Verificación de Puntos en el Mapa de Cobertura Vegetal y Uso de la Tierra del

cantón Gualaquiza. 2015 39

19. Cambio de Uso de la Tierra en el cantón Gualaquiza 1987 – 1998 39




xii

ÍNDICE DE FIGURAS

FIGURA PÁG.

1. Elementos Básicos de la Teledetección. 4

2. Espectro Electromagnético 5

3. Representación del Sensor Pasivo y Sensor Activo. 6

4. Componentes de una Imagen Digital 7

5. Esquema de Clasificación Digital Supervisada 11

6. Principio del Algoritmo de Mínima Distancia. 13

7. Mapa de Ubicación del Área de Estudio. 16

8. Proceso Metodológico Para Del Análisis Multitemporal del Cambio de la

Cobertura Vegetal y Uso de la Tierra 18

9. Distribución de Puntos de Campo para la Verificación en el cantónGualaquiza. 22

10. Firma Espectral de las Áreas de Interés para la Imagen Landsat 5 TM, 1987. 23

11. Matriz de Separabilidad de Coberturas para la Imagen Landsat 5 TM, 1987. 24

12. Firma Espectral de las Áreas de Interés para la Imagen Landsat 5 TM, 1998. 25

13. Matriz de Separabilidad de Coberturas para la Imagen Landsat 5 TM, 1998. 25

14. Firma Espectral de las Áreas de Interés para la Imagen Landsat 7 ETM +, 2001 26

15. Matriz de Separabilidad de Coberturas para la Imagen Landsat 7 ETM +, 2001. 26

16. Firma Espectral de las Áreas de Interés para la Imagen Landsat 8 OLI, 2015. 27

17. Matriz de Separabilidad de Coberturas para la Imagen Landsat 8 OLI, 2015. 27

18. Cambio de Uso de la Tierra en el Periodo de Estudio. 43

xiii

ANÁLISIS MULTITEMPORAL DEL CAMBIO DE LA COBERTURA VEGETAL Y USO DE LA TIERRA EN EL CANTÓN GUALAQUIZA, 1987 – 2015

RESUMEN Se realizó el análisis multitemporal para determinar los cambios de la cobertura vegetal y el uso de la tierra entre los años 1987 – 1998 – 2001 y 2015 en el cantón Gualaquiza, utilizando imágenes satelitales multiespectrales Landsat 5 TM, 7 ETM+ y 8 OLI. Mediante la fotointerpretación se identificaron seis coberturas: bosque nativo, páramo, pasto cultivado, cuerpo de agua, zona urbana y zona sin información; se evaluaron los cambios del uso de la tierra. La clasificación supervisada se realizó con los Software ERDAS y ArcGIS 10.1. El análisis multitemporal se evaluó con la matriz de confusión y la matriz de cambio de uso de la tierra. El coeficiente kappa determinó la confiabilidad de los mapas con matriz de confusión, la cobertura bosque nativo, uso conservación y protección se redujo de 165 781 ha a 57 366 ha, creciendo el pasto cultivado, uso pecuario en 44 355 ha, la zona urbana, uso antrópico en 128 ha y cuerpo de agua con 37 ha.

PALABRAS CLAVES: SENSORES REMOTOS, TELEDETECCIÓN, DINÁMICA DE USO

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1. INTRODUCCIÓN La superficie de la tierra es un mosaico de paisajes naturales y culturales, interconectadas desde los ecosistemas naturales relativamente vírgenes hasta las zonas urbanas e industriales completamente ocupadas por el ser humano (United States Geological Survey-USGS, 2013). Además el cambio de la cobertura vegetal es consecuencia de la transformación del uso de la tierra, que puede ser producto de fenómenos naturales o del ser humano (Sili, 2011). Desde la aparición de los seres humanos sobre la tierra, los paisajes naturales de manera rutinaria se han convertido en zonas dominadas por el ser humano para el cultivo, la ocupación y otras actividades económicas (USGS, 2013). Considerando esto, la Amazonía Ecuatoriana posee amplia biodiversidad, que está siendo intervenida por el ser humano para satisfacer sus necesidades, este ejerce una fuerte presión sobre el paisaje natural, transformándolo gradualmente. Los bosques del mundo siguen disminuyendo, a medida que la población aumenta y las áreas forestales se reconvierten a la agricultura y otros usos, desde 1990 se han perdido unas 129 000 000 ha de bosques, una superficie casi equivalente a la de Sudáfrica (FAO, 2015). En el Ecuador se registra una de las tasa más altas de deforestación en Latinoamérica, con una pérdida anual de 60 000 a 200 000 ha de bosque nativo por año, según la FAO (2006), además de otros problemas ambientales como la menor disponibilidad de agua para consumo humano y las actividades productivas como extracción de minerales metálicos y no metálicos. El 80 % de las empresas en el país no registran tener algún gasto o inversión en protección ambiental y no cuentan con un estudio de impacto ambiental, según los últimos datos de Estadísticas Ambientales del INEC (2012). Según la misma institución Ecuatoriana de estadísticas y a través del Censo de Población y Vivienda realizado en el 2010, la provincia de Morona Santiago tiene un total de 147 940 habitantes, con una tasa de crecimiento estimado del 2.8 %. De igual forma en el mismo año, la población del cantón Gualaquiza fue de 17 000 habitantes. De acuerdo el Plan de ordenamiento territorial (PDOT, 2014) del cantón se conoce que el 55 % de su territorio está cubierto de vegetación natural, conformado por el bosque primario, el 30 % de la superficie está ocupada por pastizales que son destinados a la ganadería, siendo esta la actividad a la que la mayoría de la población se dedica. En el cantón Gualaquiza se encuentran diferentes tipos de uso de la tierra, los cuales están influenciados por los diferentes procesos erosivos ya sean de carácter natural o antrópico, mismos que son acelerados por el cambio climático (PDOT, 2014). La dinámica de cambio de las coberturas vegetales son proporcionales al cambio de uso de las mismas, de ahí la importancia de saber los cambios ocurridos sobre la superficie de la tierra. El levantamiento de cobertura y uso de la tierra puede ser definido como el análisis y clasificación de los diferente tipo de coberturas y usos asociados que el ser humano practica en una zona o región determinada (Vargas, 1992). En este trabajo se analizó de forma multitemporal para los años 1987 – 1998 – 2001 – 2015 la dinámica de cambio de la cobertura vegetal y uso de la tierra para la zona agropecuaria del cantón Gualaquiza, ubicado en la provincia de Morona Santiago para lo cual se utilizaron técnicas de percepción remota mediante el empleo de imágenes satelitales Landsat. El análisis multitemporal se basa en la teledetección espacial, que adquiere un elevado potencial para este tipo de estudios, debido la periodicidad de datos y la variedad en la resolución espacial de las imágenes disponibles, lo cual permite identificar los cambios desde diferentes escalas de trabajo.

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Por lo tanto la investigación está enfocada en los siguientes objetivos:

1. Por lo expuesto, esta investigación se planteó analizar el cambio de la cobertura vegetal y uso de la tierra, mediante un análisis multitemporal con imágenes multiespectrales para el periodo 1987 – 2015 en el cantón Gualaquiza, provincia de Morona Santiago.

2. Específicamente se buscó identificar el cambio de la cobertura vegetal y uso de la tierra a

través del análisis multiespectral de imágenes satelitales. 3. Caracterizar la dinámica de cambio de la cobertura vegetal y uso de la tierra.

La información generada identificó fenómenos tales como: deforestación que está relacionado con la pérdida de la cobertura vegetal, además de del cambio de uso de la tierra y aparecimiento de nuevas zonas urbanas esto es tomado como sustento para la satisfacción de las necesidades humanas.

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2. REVISIÓN DE LITERATURA

2.1. Teledetección

La teledetección es aquella técnica que permite adquirir imágenes de la superficie terrestre desde sensores aéreos o espaciales (Chuvieco, 2008). Otra definición de teledetección es entendida como una técnica que tiene por objeto la captura, tratamiento y análisis de las imágenes digitales tomadas desde satélites artificiales (Pérez & Muñoz, 2006) Además, es la recopilación de información de la superficie terrestre sin entrar en contacto con ella, en la actualidad se realiza mediante sensores a bordo de satélites aerotransportados, dichos sensores miden la cantidad de radiación electromagnética que refleja la superficie de la tierra y los objetos que hay en ella, que permite obtener información a distancia de los objetos situados sobre la superficie terrestre (Sánchez, 2012).

2.2. Componente básico de un sistema de teledetección Según Chuvieco (2002), un sistema de teledetección está compuesto básicamente de los siguientes elementos (Figura 1):

1. Fuente de energía, es el origen de la radiación electromagnética emitida que detecta el sensor, se denomina teledetección activa. La fuente de energía más importante es el sol.

2. Cubierta terrestre, está conformada por todas las distintas coberturas vegetales, suelos, construcciones humanas y cuerpos de agua, que reciben la energía y la reflejan según sus características físicas.

3. Sistema sensor, lo conforma el sensor propiamente dicho y la plataforma que lo contiene. Tiene como misión capturar la energía que proviene de las cubiertas terrestres, codificarlas y grabarlas o enviarlas directamente al sistema de recepción.

4. Sistema de recepción comercialización, es aquí donde se recibe la información transmitida por la plataforma, se graba en el formato indicado, se realizan las correcciones necesarias y se distribuye a los usuarios.

5. Interprete, es el responsable de transformar esos datos en información temática en su área de interés, en forma visual o digitalmente con miras a dar respuesta a un problema determinado.

6. Usuario final, es el encargado de analizar el resultado producto de la interpretación, así como de las aplicaciones que de él se deriven.

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Figura 1. Elementos básicos de la teledetección.

Fuente: Teledetección Ambiental. Chuvieco E., 2008.

2.3. Espectro electromagnético El espectro electromagnético (Figura 2), es el conjunto de longitudes de onda de todas las radiaciones electromagnéticas (Cuadro 1), se divide en regiones que se basan en longitudes de onda, que pueden ir desde los rayos gamma hasta ondas de radio (Puerta, Rengifo & Bravo, 2013). Las cuales tienen sus propias frecuencias medidas en Hertz y longitudes de ondas que van desde los micrómetros hasta kilómetros (Chuvieco, 2008).

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Figura 2. Espectro electromagnético

Fuente: Teledetección Ambiental. Chuvieco E., 2008 En el Cuadro 1., se indica un esquema del espectro electromagnético que representa las características de cada región espectral.

Cuadro 1. Características de la región espectral

Región espectral (bandas) Longitud de onda

(λ) Características

Rayos gamma < 0.03 nm Radiación completamente absorbida por las capas superiores de la atmósfera. No se usa en teledetección

Rayos X 0.03 – 30 nm Radiación completamente absorbida por la atmósfera. No se usa en teledetección

Ultravioleta 0.03 – 04 nm La radiación con λ<0,3µm es completamente absorbida por la capa de ozono

Visible (azul, verde y rojo) 0.4 – 0.7 nm Se puede detectar a través de fotodetectores y películas fotosensibles normales (color y B/N).

Infrarrojo próximo 0.7 – 1.3 nm Discrimina masas vegetales y concentraciones de humedad

Infrarrojo medio 1.3 – 8 nm Estima contenido de humedad en la vegetación y detección de focos de alta temperatura

Infrarrojo Térmico 8 -14 nm detecta el calor proveniente de la mayor parte de la cubierta terrestre

Micro ondas 0.1 – 100 nm Radiación de grandes longitudes de onda, capaces de penetrar nubes, nieblas y lluvia

Ondas de radio > 100 nm Radiación con las mayores longitudes de onda del espectro. Usadas en telecomunicaciones

Elaborado por: Puerta et al., 2013 Fuente: Manual de Nivel Intermedio de ArcGIS 10, 2013.

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A B

2.4. Sensores remotos Según Puerta et al. (2013), es el instrumento que se encuentra en la plataforma satelital capaz de captar la energía procedente de la cubierta terrestre. Los sensores remotos pueden clasificarse como pasivo o activos, según el tipo de fuentes de energía electromagnética que utilice.

2.5. Sensores pasivos Los sensores pasivos (Figura 3. A.), miden la radiación electromagnética procedente de las coberturas terrestres, ya sea reflejada por los rayos solares o emitida a través de ondas termales. Operan gracias a una fuente externa de energía electromagnética (Merenson, 2004). Las imágenes creadas por los sistemas de percepción pasiva son de mayor valor en las aplicaciones de la percepción remota en la evaluación de los recursos naturales. Los sistemas pasivos simplemente reciben las señales emitidas naturalmente y reflejadas por los objetos percibidos, estas señales, generadas por la radiación solar natural, pueden proveer una información muy rica sobre los objetos percibidos (Martínez & Díaz, 2005).

2.6. Sensores activos Los sistemas de percepción activa (Figura 3. B), generan una señal, rebota en un objeto y miden las características de la señal reflejada, son capaces de iluminar un objeto con su propia fuente de radicación, la iluminación va a inducir a un objeto a emitir radiación (fluorescencia) o causar que refleje la radiación producida por el sensor. Los sensores activos son utilizados frecuentemente cuando la radiación natural en una banda particular del espectro no es suficiente para iluminar adecuadamente al objetivo, esto es, la radiación natural está por debajo del umbral de la señal para ruido (Martínez & Díaz, 2005).

Figura 3. Representación del sensor pasivo y sensor activo. Fuente: Instituto Nacional de Estadística y geografía. México, 2014.

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2.7. Imagen satelital

Sarría (2006), afirmó que la imagen de satélite en un conjunto de matrices, una por cada canal del sensor, en la que aparecen números del 0 al 255. El cero índica que no llega nada de radiación desde ese punto y el 255 que llega el valor más alto de radiación. Estos valores se denominan niveles digitales (ND). En consecuencia, cada píxel de la imagen viene definido por un número entero, traducción de la radiancia recibida por el sensor para una determinada parcela de la superficie terrestre y en una determinada banda del espectro. Este valor numérico se denominara ND. El nombre se justifica por tratarse de un valor numérico, no visual, pero que puede fácilmente traducirse a una intensidad visual o, si se prefiere, a un nivel de gris, mediante cualquier convertidor digital - analógico (Reuter, 2013).

Figura 4. Componentes de una Imagen Digital

Fuente: Manual de Nivel Intermedio de ArcGIS 10, 2013.

2.8. Resolución de la imagen Existen cuatro tipos de resoluciones de imágenes; la resolución espacial es aquella que distingue el objeto más pequeño sobre la imagen, se visualiza en la unidad mínima de información representada en la imagen, al que se le denomina píxel; la resolución espectral en cambio indica el número y ancho de las bandas espectrales que puede discriminar el sensor; la resolución radiométrica es la sensibilidad del sensor, es decir, su capacidad de detectar variaciones en la radiancia espectral que recibe y la resolución temporal es la frecuencia o periodicidad con que el sensor adquiere imágenes de la misma área de superficie terrestre (Puerta et al. , 2013).

2.9. Tipo de imágenes satelitales Sánchez (2012), afirmó que existen tres tipos de imágenes satelitales que son captadas mediante un sensor digital a bordo del satélite. El mismo autor acotó que las imágenes pancromáticas miden la reflactancia en una amplia parte del espectro electromagnético, esta única banda suele abarcar la parte visible y de infrarrojo cercano del espectro. Los datos pancromáticos se representan por medio de imágenes en blanco y negro, con este tipo de imágenes se puede localizar, identificar y medir accidentes superficiales y objetos principalmente por su apariencia física, es decir por su forma, tamaño y orientación. Las

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imágenes multiespectral capturan los niveles de radiancia, procedentes de la superficie terrestre, que son transformados en valores numéricos que se denominan niveles digitales. Las imágenes hiperespetrales miden la reflactancia en muchas bandas que permite detectar especialmente en lo que se refiere a vegetación, suelos y rocas. Cabe señalar que las imágenes hiperespestrales se parecen a fotografías.

2.10. Programa satelital El programa Landsat conjunto con la National Aeronautics and Space Administration - NASA / USGS proporciona el registro más largo basado en el espacio continuo de la superficie de la tierra que existe. Cada día, los satélites Landsat proporcionan información esencial para ayudar a los administradores de tierras y los responsables políticos a tomar decisiones sabias sobre nuestros recursos y nuestro medio ambiente (Landsat Science, 2015). Con el flujo de datos ininterrumpido más largo de la superficie de la tierra vista desde el espacio, la flota Landsat Tierra-observación de la NASA ha proporcionado al planeta la información sin precedentes sobre los cambios de la cubierta terrestre y sus efectos residuales desde 1972. El conocimiento obtenido a partir de 40 años de datos continuos contribuye a la investigación sobre el clima, el ciclo del carbono, los ecosistemas, el ciclo del agua, biogeoquímica y los cambios en la superficie de la Tierra, así como la comprensión de los efectos humanos visibles en la superficie terrestre. La construcción de esa investigación, el Landsat conjunto de datos de imagen, con el tiempo, dirigido a la mejora de los recursos humanos y la biodiversidad de la salud, la energía y la gestión del agua, la planificación urbana, recuperación de desastres y la vigilancia agricultura, todo resulta en beneficios incalculables a la humanidad (NASA, 2015).

2.11. Bandas espectrales Las bandas espectrales aumenta o se modifican de acuerdo a la creación de nuevos satélites, a continuación se detalla la utilidad de las bandas espectrales de acuerdo a los sensores a utilizar de donde se obtendrán las imágenes multiespectrales. En el Cuadro 2., se detalla las características de los sensores Landsat 4-5 Thematic Mapper (TM), Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) y Landsat 8 OLI. Cuadro 2. Características comparativas de Landsat 4–5 (TM), Landsat 7 (ETM +) y Landsat 8 (OLI)

Landsat 4 – 5 (TM) - 7 (ETM +). Landsat 8 – OLI

Bandas Longitud de

onda µm Útil para la cartografía Bandas

Longitud de onda µm

Útil para la cartografía

Banda 1 - azul

0.45 - 0.52

Cartografía batimétrica, suelo característico de la vegetación de hoja caduca y de la vegetación de coníferas

Banda 1 - aerosol costera

0.43 – 0.45 Costera y los estudios de aerosol

Banda 2 - verde

0.52 - 0.60

Destaca la vegetación pico, que es útil para evaluar el vigor de la planta

Band 2 - azul 0.45 – 0.51

Cartografía batimétrica, suelo característico de la vegetación de hoja caduca y de la vegetación de coníferas

Banda 3 - rojo

0.63 - 0.69 Discrimina laderas de vegetación

Band 3 - verde

0.53 – 0.59 Destaca la vegetación pico, que

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Landsat 4 – 5 (TM) - 7 (ETM +). Landsat 8 – OLI

es útil para evaluar el vigor de la planta

Banda 4 - Infrarrojo Cercano

0.77 - 0.90 Hace hincapié en el contenido de biomasa y costas

Band 4 - rojo 0.64 – 0.67 Discrimina laderas de vegetación

Banda 5 - de onda corta infrarroja

1.55 - 1.75

Discrimina contenido de humedad del suelo y la vegetación; penetra las nubes finas

Banda 5 - Infrarrojo Cercano (NIR)

0.85 - 0.88 Hace hincapié en el contenido de biomasa y costas

Banda 6 - Thermal Infrared 10.40 - 12.50

Mapa térmico y la humedad del suelo estimada

Banda 6 - infrarrojo de onda corta (SWIR) 1

1.57-1.65

Discrimina contenido de humedad del suelo y la vegetación; penetra las nubes finas

Banda 7 - de onda corta infrarroja 2.09 - 2.35

Rocas alteración hidrotermal asociadas con yacimientos minerales

Band 7 - infrarrojo de onda corta (SWIR) 2

02.11 - 02.29

Mejora de contenido de humedad del suelo y la vegetación y la penetración fina nube

Banda 8- pancromática (Landsat 7 solamente)

0.52 - 0.90 Resolución 15 metros, definición de imagen más nítida

Banda 8 - Pancromática

0.50 - 0.68 Resolución 15 metros, definición de imagen más nítida

--- --- --- Band 9 - Cirrus

1.36 -1.38 Mejorada la detección de contaminación cirros

--- --- --- Banda 10 - TIRS 1

10.60 -11.19

Resolución 100 metros, la cartografía térmica y la humedad del suelo estimada

Banda 11 - TIRS 2

11.5 - 12.51

Resolución 100 metros, Mejora mapa térmico y la humedad del suelo estimada

Fuente: Adaptado del Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS), 2013.

2.12. Correcciones básicas de imágenes satelitales Una imagen de satélite está sometido a una serie de interferencias que hacen que la información que quiere obtenerse aparezca perturbada por una serie de errores. Para esto se realizara las siguientes correcciones.

2.13. Corrección geométrica Cuartero y Felicisimo (2003), afirmarón que es un proceso de cambio de espacio de referencia; la imagen original tomada por el sensor está definida en un sistema local donde la localización de cada píxel queda determinada por su situación en filas y columnas, es el espacio imagen. La corrección geométrica ajusta esta imagen a un nuevo espacio de referencia donde cada píxel tiene asignado el valor XY que le corresponda en un sistema de proyección geográfica determinado: es el espacio de proyección.

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Otra definición según González (2011), es la corrección geométrica es donde la imagen se hace planimétrica y genera funciones que transforman las coordenadas de imagen (línea y columna) a coordenadas de mapa como a Universal Transverse Mercator (UTM) u otras, utilizando de referencia un mapa o una imagen de otra fecha.

2.14. Corrección radiométrica Con esta corrección se busca obtener la máxima correlación entre la señal registrada y las características de la superficie observada. El efecto a corregir generalmente es la dispersión que provoca un aumento de la radiación (atmosférica) detectada por el sensor y puesto que la dispersión no es constante en el tiempo ni en el espacio las correcciones serán sólo aproximaciones a la realidad (Pinilla, 2007).

2.15. Clasificación de la imagen satelital Existen varios tipos de clasificación de imágenes satelitales, las más comunes son la supervisada y la no supervisada.

2.16. Clasificación no supervisada Esta no requiere conocimiento de los tipos de cobertura a priori, el proceso se basa en la elección de las bandas espectrales de la imagen a clasificar, definición de número de clases espectrales, selección de los criterios de similitud y algoritmos de agrupación de los ND (Posada, 2008). Según Posada et al. (2012), esta clasificación contempla los procedimientos de agrupación de los pixeles de una imagen según su similitud espectral, sin conocimiento previo del contexto temático. Además Hamlyn y Robin (2010), afirman que el software agrupa los puntos individuales en el número requerido de grupos en función de su separación en el espacio multidimensional los grupos de puntos que caen juntos conseguirán asignado a una clase, clasifica los píxeles basados únicamente en sus estadísticas espectrales, a menudo agrupándolos en un número predeterminado de grupos espectralmente similares.

2.17. Clasificación supervisada

Esta requiere de cierto conocimiento previo del terreno y de los tipos de coberturas, a través de una combinación de trabajo de campo, análisis de fotografías áreas, mapas e infirmes técnicos (Posada, 2008). En contraste con la clasificación no supervisada, el método de clasificación supervisada comienzan a partir de una identificación inicial de cierta sector o los píxeles de la imagen que se sabe que comprenden en particular la vegetación u otros tipos de superficie de interés para el estudio en particular (Hamlyn y Robin, 2010). Con base de este conocimiento (Figura 5) se definen y se delimitan sobre la imagen las áreas de entrenamiento, las características espectrales de estas áreas son utilizadas para “entrenar” un algoritmo de clasificación, el cual se calcula los parámetros estadísticos de cada banda para cada sitio de entrenamiento y evaluar cada ND de la imagen, compararlo y asignarlo a una respectiva clase (Posada, 2008). Es importante para garantizar que los píxeles de formación elegidos son lo más homogéneo posible, y que cada clase es claramente separable. (Hamlyn y Robin, 2010) La clasificación supervisada pretende definir las clases temáticas que no tengan claro significado espectral considerada por esto como un método artificial (Posada, 2008).

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Figura 5. Esquema de clasificación digital supervisada

Fuente: Olaya, 2007.

2.18. Cobertura vegetal y uso de la tierra Según, Di Gregorio (2005), la de cobertura de la tierra es fundamental, ya que en muchas clasificaciones y leyendas se las confunde con la definición de uso de la tierra. La cobertura de la tierra, es la cobertura biofísica que se observa sobre la superficie de la Tierra. Entonces, la cobertura de la tierra es el recubrimiento o cubierta biofísica que se observa sobre la superficie terrestre. Incluye la vegetación y elementos antrópicos, así como roca, suelo desnudos y cuerpos de agua (Petraglia et. al., 2008). En cambio, el uso de tierra está caracterizado por los arreglos, actividades e insumos que el hombre emprende en un cierto tipo de cobertura de la tierra para producir, cambiarla o mantenerla (Di Gregorio, 2005). En la zona de estudio, según el PDOT (2014), en el cantón Gualaquiza se evidencian cinco pisos climáticos en cuales son analizados sus diferentes usos de acuerdo a cada unidad que corresponde.

Pre montano: esta formación se encuentra ubicado en el piso climático pre montano, está ubicado a 700 – 1500 m.s.n.m. esta distribuido en zonas de pendiente de tipo ondulado, inclinado, escarpado y muy escarpado.

Montano bajo: esta formación se encuentra establecida en el piso climático montano a 1500 – 1900 m.s.n.m.

Montano: esta formación se encuentra ubicada en el piso climático Montano Alto a 1900 – 2800 m.s.n.m. distribuido en pendientes ondulado, inclinado, escarpado y muy escarpado.

Montano alto: está representado por alturas que van de 2800 – 3600 m.s.n.m. este piso se caracteriza por presentar una temperatura promedio que va de los 12 º C.

Páramo: este piso se encuentra localizado a una altura que va de los 3600 – 4300 m.s.n.m., en este piso climático se presentan temperaturas promedio de 10 º C.

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2.19. Clasificación de la cobertura vegetal y uso de la tierra

Para asignar valores al pixel se utilizara la siguiente clasificación de la cobertura vegetal y uso de la tierra para del periodo de estudio, que se detalla en el siguiente cuadro.

Cuadro 3. Categorías de la Cobertura Vegetal y Uso de la tierra.

Cobertura Tipo Uso

Vegetación natural Bosque nativo Conservación y protección Pastizales Pasto cultivado Pecuario

Áreas agrícolas Cultivos semipermanentes Cultivos permanentes Mosaico Agropecuario

Agrícola Agrícola Agropecuario Mixto

Cuerpo de agua Natural Artificial

Agua Agua

Zonas Urbanas Centros Poblados Infraestructuras

Antrópico Antrópico

Eriales Sin cobertura vegetal Tierras Improductivas Zonas sin información Nubes ---

Elaborador por: la autora. Fuente: Asociación Acotecnic –Ingeomática. 2015.

2.20. Análisis Multitemporal

El análisis multitemporal es una técnica que permite obtener conclusiones diferenciadas relacionadas con las transformaciones espaciales de una región. El procesamiento multitemporal implica que las series de datos provenientes de diferentes fechas, tienen que convertirse en un conjunto único de datos (Mehl & Peinado, 1997). Además, Chuvieco (2002), acotó que es un análisis espacial que se realiza mediante la comparación de las coberturas interpretadas en dos imágenes de satélite o mapas de un mismo lugar en diferentes fechas y permite evaluar los cambios en la situación de las coberturas que han sido clasificadas. Como los meses del año y los años entre sí difieren en sus características climáticas, un análisis multitemporal es mucho más abarcativo que el análisis de una sola imagen. Para este tipo de análisis, las imágenes multiespectrales, deben estar separadas como mínimo 3 años en el tiempo, lo cual es ideal para detectar los cambios del sector en estudio, además las imágenes deben ser de la misma estación, lo cual asegura una mejor interpretación, mayor confiabilidad de resultados y análisis de los datos.

2.21. Clasificación de mínimas distancias El criterio más sencillo para clasificar un píxel en una categoría es incluirlo en la más cercana a él, es decir, en aquella que minimice la distancia entre ese píxel y el centroide de clase. Esta distancia no es una distancia geográfica sino espectral consecuencia de comparar los ND de cada píxel con los del centro de las distintas categorías, para todas las bandas que intervienen en el análisis (Yébenes & Giner, 2012).

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Figura 6. Principio del algoritmo de mínima distancia.

Fuente: Clasificación Digital de Imágenes por Satélite. Yébenes & Giner, 2012. Es el más sencillo de este tipo, agrupa los píxeles a una u otra clase, a partir de las distancias mínimas espectrales, calculadas a partir de los valores de ND de cada píxel en relación con la media muestral. En la Figura 6 se expone el concepto de este algoritmo. La imagen clasificada con este algoritmo no tendrá píxeles sin clasificar, lo que puede conllevar a errores de comisión si las áreas piloto no son muy bien determinadas. No toma en cuenta la dispersión de los ND alrededor de su media ni la correlación existen entre las bandas. Se recomienda para imágenes con paisajes sencillos y homogéneos (Posada, 2008).

2.22. Matriz de confusión La matriz de confusión (Cuadro 4), es una herramienta de comparación, en la que se recogen los conflictos generados entre clases, es decir, se establece una relación entre la cobertura real y la clasificación. La diagonal de esta matriz expresa el número de puntos (píxeles, hectáreas, etc.), en donde se produce un acuerdo entre las dos fuentes (mapas o la realidad), mientras los espacios marginales suponen errores de asignación (Chuvieco, 2002). El mismo autor acotó que los niveles de fiabilidad global son tomados en cuenta por medio de cuatro parámetros:

a. Errores de omisión, se refieren a una definición imperfecta de la categoría. b. Errores de comisión, se refieren a una delimitación excesivamente amplia. c. Exactitud del usuario, que está en relación inversa con los errores de comisión. d. Exactitud del productor, que está en relación inversa con los errores de omisión.

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Cuadro 4. Matriz de confusión.

Fuente: Adaptado de Chuvieco, 2002.

2.23. Coeficiente Kappa El valor kappa de Hudson & Ramn (1987), citados por Chuvieco (2002), permite conocer el grado de acuerdo observado se aleja o no significativamente del esperado al azar. En definitiva, este índice pretende evaluar si la clasificación ha discriminado las categorías de interés con exactitud significativamente mayor a la que se hubiera obtenido con una asignación aleatoria. Por lo que, un valor kappa igual a 1 indica un acuerdo pleno entre la realidad y el mapa, mientras un valor cercano a 0 sugiere que el acuerdo observado es puramente debido al azar. Además Ruiz (2013), expresó sobre la proporción en la reducción del error al aplicar la clasificación respecto al error que se hubiera producido realizando una asignación de clases completamente aleatoria, este coeficiente lleva implícita información sobre los elementos marginales fuera de la diagonal principal. Además, recoge en un solo valor información sobre el proceso y permite la comparación directa de varias matrices.

Xii: número de observaciones en el elemento de la fila i y columna i (es decir, sobre la diagonal mayor). Xi+: total de observaciones en fila i (es el total marginal a la derecha de la matriz). X+i: total de observaciones en la columna i (total marginal al pie de la matriz). N: número total de observaciones incluidas en la matriz. En el Cuadro 5, se describe la fuerza de concordancia el valor Kappa que existe entre la realidad y el mapa.

Bosque nativo

Pastizal Áreas agrícolas

Cuerpo de agua

Zonas urbanas

Erial Zonas sin información

Total Exactitud Usuario

Error Comisión

Bosque nativo

X11 X21 X31 X41 X51 X61 X71 X1+ X11/ X+1 1-X11/ X+1

Pastizales X12 X22 X32 X42 X52 X62 X72 X2+ X22/ X+2 1-X22/ X+2

Áreas agrícolas

X13 X23 X33 X43 X53 X63 X73 X3+ X33/ X+3 1-X33/ X+3

Cuerpo de agua

X14 X24 X34 X44 X54 X64 X74 X3+ X44/ X+4 1-X44/ X+4

Zonas urbanas

X15 X25 X35 X45 X55 X65 X75 X3+ X55/ X+5 1-X55/ X+5

Erial X16 X26 X36 X46 X56 X66 X76 X3+ X66/ X+6 1-X66/ X+6

Zonas sin información

X17 X27 X37 X47 X57 X67 X77 X3+ X77/ X+7 1-X77/ X+7

Total X+1 X28 X38 X48 X58 X68 X78 ∑Xij Exactitud Productor

X11/ X+1 X22/ X+2 X33/ X+3 X44/ X+4 X55/ X+5 X66/ X+6

X77/ X+7

Error Omisión

1-X11/ X+1

1-X22/ X+2

1-X33/ X+3 1-X44/

X+4 1-X55/ X+5

1-X66/ X+6

1-X77/ X+7

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Cuadro 5. Fuerza de la Concordancia (Valor Kappa).

Valor de k Fuerza de la concordancia

0.20 Pobre 0.21 – 0.40 Débil 0.41 – 0.60 Moderado 0.60 – 0.80 Bueno

Fuente: Chuvieco, 2002.

2.24. Matriz de cambio de uso de la tierra La matriz de cambio de uso de la tierra (Cuadro 6), representa el cambio ocurrido en la cobertura medida en hectáreas, durante los periodos de estudio.

(

)

A1: Área de la cobertura vegetal para el primer período. A2: Área de la cobertura vegetal para el segundo período.

Cuadro 6. Matriz de cambio de uso de la tierra.

Categoría de uso Superficie t0 Superficie t1 Cambio absoluto

Cambio en porcentaje %

X1 A10 A11 Δ At1 (

)

X2 A20 A21 Δ At2 (

)

X3 A30 A31 Δ At3 (

)

Xn An0 Anl Δ At01 (

)

TOTAL At0 At1

Fuente: Sandoval & Real, 2005. Xn0: Categoría de uso de suelo An0: Superficie año t0 An1: superficie año t1 At: superficie total ΔAt: Superficie de cambio entre periodos (An0 – An1)

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3. MATERIALES Y MÉTODOS

3.1. Ubicación o área de estudio El cantón Gualaquiza se encuentra en la provincia de Morona Santiago a una altitud media de 850 m.s.n.s.m., está localizado en las coordenadas geográficas; Norte a 78° 40’ 50” O 3° 04’ 05” S, al Sur 78° 41’ 02” O 3° 35’ 15” S, al Este 78° 20’ 33” O 3° 25’ 48” S y al Oeste 78° 57’ 10” O 3° 17’ 05” S.

3.1.1. Límites cantonales Norte: cantón San Juan Bosco (provincia de Morona Santiago) Sur: cantón El Pangui (provincia de Zamora Chinchipe) Este: República del Perú Oeste: provincia de Azuay Según la Comisión Espacial de Límites Internos de la República (CELIR, 2013), el cantón Gualaquiza tiene una superficie de 2 196 km². Además como se indica en la Figura 7, está conformado por la parroquia urbana: Gualaquiza y por las parroquias rurales: Amazonas, El Ideal, El Rosario, Bermejos, Chigüinda, Bomboiza, Nueva Tarqui y San Miguel de Cuyes.

Figura 7. Mapa de ubicación del área de estudio.

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3.1.2. Clima y temperatura En el área de estudio existen dos regiones bioclimáticas que se específica a continuación: Región húmeda subtropical se localiza desde altitudes superiores a los 600 m.s.n.m. hasta 2 000 m.s.n.m., la temperatura promedio anual oscila entre los 18 º C y 24 º C y la precipitación media anual, varía entre 1 500 y 2 000 mm de precipitación. Región lluviosa temperado se localiza desde altitudes que van de los 2 000 m.s.n.m. hasta los 3 000 m.s.n.m., la temperatura promedio oscila entre los 12 º C y 18 º C y la precipitación media anual varía entre los 2 000 y 3 000 mm de precipitación.

3.2. Materiales

Sistema de Posicionamiento Global (GPS)

Ordenador

Software ArcGis 10.1

Software de Análisis de Imágenes satelitales. ERDAS

Imágenes satelitales Landsat 5 TM, 7 ETM +, 8 OLI

Mapa Temático de Cobertura Vegetal y Uso de la tierra a escala 1: 25 000

Mapa de cobertura y uso de la tierra del año 2 002 a escala 1: 250 000

Mapa de cobertura vegetal del año 1 990 a escala 1: 250 000

Mapa de cobertura vegetal del año 1 982 a escala 1: 250 000

Mapa de ríos dobles a nivel nacional del año 2 008 a escala 1: 50 000

Cartas topográficas del IGM a escala 1: 5 000

Límites provinciales, cantonales y parroquiales del Ecuador

Ortofotos digital del sector

Material de oficina

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3.3. Métodos El método adaptado de Chuvieco (2002) utilizado se describe en el Figura 8.

Figura 8. Proceso metodológico para del Análisis Multitemporal del cambio de la

cobertura vegetal y uso de la tierra Elaborado por: La autora.

3.3.1. Imágenes satelitales

Las imágenes satelitales multiespectrales del programa Landsat utilizadas, se detallan en el Cuadro 7.

Cuadro 7. Imágenes LANDSAT para el estudio.

Satélite Sensor Año Mes

LANDSAT 5 TM 1987 Marzo LANDSAT 5 TM 1998 Agosto LANDSAT 7 ETM + 2001 Julio LANDSAT 8 8 OLI 2015 Septiembre

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3.3.2. Fase de campo En la salida de campo se tomaron puntos de control (Figura 7) para determinar la exactitud temática, realizó mediante un muestreo aleatorio simple en cartas 1:5 000, que contiene la carta escala 1:50 000 un total de 96 cuadrículas, que corresponden a cartas de escala 1:5 000, se realizó un análisis de accesibilidad, tomando solo vías carrozables; como resultado se obtendrá las cartas susceptibles de ser muestreadas en campo.1 Se utilizó de base el mapa Temático de Cobertura Vegetal y Uso del Proyecto De Levantamiento De Cartográfica Temática a Escala 1: 25 000 (SIGTIERRAS), para tomar los puntos de control.

3.3.3. Muestreo En cuanto al tamaño de la muestra, Congalton (1988) citado por Chuvieco (2002) se muestra una superficie aproximada al 1 %. En este como en otros muestreos, el tamaño de la muestra depende del nivel de confianza. Para determinar el número de puntos de control en campo se utilizó un muestreo aleatorio simple, con la siguiente fórmula.

= 1.96 (95 %) = % de precisión esperado = 100 – p

= Error permitido

( ) ( )

La fórmula anterior indica que se tomó 196 puntos de control o muestras para obtener los niveles de precisión marcadas en el muestreo.

3.3.4. Correcciones básicas

Las correcciones básicas realizadas a las imágenes satelitales se utilizó el Software ERDAS, donde se cargó las imágenes multiespectrales de los satélites LANDSAT, mencionados en el Cuadro 5.

3.3.4.1. Correcciones geométricas (rectificación). La corrección geométrica se realizó con el módulo puntos de control (Control Points), según Verduga (2015), ya que es una de los métodos más fáciles para este tipo de correcciones. Se utilizó para la georreferencia el mapa de ríos dobles a nivel nacional a escala 1: 50 000.

3.3.4.2. Corrección radiométrica. Los métodos utilizados para la corrección geométrica se detallan en el Cuadro 8.

1 Manual Para El Aseguramiento De La Calidad Y Fiscalización De Los Productos De Cobertura Y Uso De La

Tierra – Sistemas Productivos. Asociación ACOTECNIC – INGEOMATICA. Abril, 2015.

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Cuadro 8. Métodos automáticos utilizados para la corrección radiométrica.

Año Sensor Método Descripción

1987 LANDSAT 5 TM Haz Reduction

Crea una nueva versión de salida, esta función agudiza las imágenes usando una gorra con borlas o punto de aproximación propagación convolución

1998 LANDSAT 5 TM Histogram Equalization

Crear una versión de salida de una imagen que maximiza el contraste de los datos mediante la aplicación de un tramo de contraste no lineal que redistribuye los valores de píxel de manera que hay aproximadamente el mismo número de píxeles con cada valor dentro de un rango .

2001 LANDSAT 7 ETM + Histogram Equalization

2015 LANDSAT 8 OLI Histogram Equalization

3.3.5. Escala de trabajo

La escala de trabajo es de 1: 50 000 con una unidad mínima cartografiable de 4 ha. Para lo cual es elaboró mapas de cobertura vegetal y uso de la tierra de cada año de estudio en el Software ArcGis 10.1.

3.3.6. Combinación de bandas Para este tipo de estudios requiere una composición de bandas espectrales que faciliten una correcta fotointerpretación de las coberturas, para las áreas de entrenamiento. La composición de bandas se basó en la cobertura vegetal existente, de acuerdo a las imágenes para los años en estudio. Se detalla la combinación de las bandas espectrales para los años de estudio en el Cuadro 9.

Cuadro 9. Combinación de bandas espectrales.

Sensor Años Bandas espectrales µm

LANDSAT 5 TM 1987 5 (1.55 - 1.75) 4 (0.77 - 0.90) 2 (0.52 - 0.60)

LANDSAT 5 TM 1998 5 (1.55 - 1.75) 4 (0.77 - 0.90) 2 (0.52 - 0.60)

LANDSAT 7 ETM+ 2001 5 (1.55 - 1.75) 4 (0.77 - 0.90) 2 (0.52 - 0.60)

LANDSAT 8 OLI 2015 6 (1.57-1.65) 5 (0.85 - 0.88) 4 (0.64 – 0.67)

Elaborado por: la autora.

Para este tipo de trabajo lo más importante es una buena combinación de bandas espectrales para reflejar la fiabilidad del terreno y brindar un realce de la imagen para la fotointerpretación.

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3.3.7. Clasificación de imágenes Se utilizó la clasificación supervisada por el conocimiento previo del área de estudio, además por la información secundaria, existente para los años a analizar.

3.3.8. Etapa de entrenamiento Para esta fase se seleccionó las áreas que represente mejor a la cobertura vegetal y uso de la tierra a clasificar, como se detalló en el Cuadro 2, a la cobertura seleccionada se le asignó un valor o nombre al conjunto de pixeles de las imágenes, de esta forma se delinearán sobre la imagen digital formas de rectángulos o polígonos cuyos datos numéricos quedan archivados como regiones de interés constituyendo los “datos de entrenamiento”. En esta fase la fotointerpretación y el criterio del analista son necesarios con respecto a la zona de estudio para definir correctamente las zonas de entrenamiento, por medio del paneo, utilizando mapas referenciales cercanos a cada año de estudio.

3.3.9. Etapa de asignación La base para la etapa de asignación es la fase de entrenamiento ya que de estas se extrapola, de manera que adjudica a cada uno de los pixeles de la imagen el valor correspondiente con el algoritmo clasificador por mínima distancia. Con este clasificador los datos de entrenamiento se utilizarán sólo para determinar la media de las clases seleccionadas como regiones de interés. La metodología para la detección de cambio en el análisis multitemporal que emplea la matriz de confusión que fue desarrollada por Chuvieco (2002) y la matriz de cambio de uso del suelo desarrollado por Real y Sandoval (2005). A continuación se describe el uso de las matrices para la obtención del cambio en hectáreas y porcentajes.

3.3.10. Matriz de confusión La matriz de confusión se realizó para las imágenes satelitales de los 3 periodos seleccionados. Las comparaciones de datos de las imágenes para los años 1987 – 1998, 1998 – 2001, 2001 – 2015.

3.3.11. Cambio de uso del suelo Para el cambio de uso del suelo se calcula las áreas de cada cobertura vegetal de las cuatro imágenes satelitales de estudio, se comparó el área del segundo período de estudio con el área de la primera imagen del estudio y se calculó el porcentaje de cambio de dicha cobertura. 3.4. Definición de las variables

3.4.1. Cambio de la cobertura vegetal

Para el cambio de la cobertura vegetal se midió el área en hectáreas y porcentaje.

3.4.2. Cambio del uso de la tierra Para el cambio del uso de la tierra se midió la superficie en hectáreas y porcentaje.

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4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

4.1. Fase de campo En el muestreo aleatorio simple se tomaron 196 puntos de control en campo, como se observa en la Figura 9, en la cual se muestra la distribución y reconocimiento del área de estudio.

Figura 9. Distribución de puntos de campo de verificación en el cantón Gualaquiza.

Estos puntos de campo se gráfica con el mapa Cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza – 2015 para que el contraste de la información sea adecuada (Cuadro 18).

4.2. Georreferenciación

La georreferencia de la zona de estudio de las imágenes Landsat (Cuadro 8) se cambió la proyección de 17 Norte a 17 Sur, la cual es la idónea para el estudio (Anexo 1).

4.3. Corrección radiométrica La corrección radiométrica se la realizo para mejorar de manera visual y los ND de las imágenes satelitales para elegir las zonas de interés o áreas de entrenamiento (Anexo 2).

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4.4. Clasificación supervisada El método de la clasificación supervisada se aplicó para las cuatro imágenes satélites.

4.5. Fase de entrenamiento La fase de entrenamiento en la imagen Landsat 5 TM – 1987, se tomó 18 áreas de entrenamiento, para la Imagen Landsat 5 TM – 1998 fueron 19 áreas de interés, en la imagen Landsat 7 ETM – 2001 tuvo 22 áreas de interés y para la imagen Landsat 8 OLI – 2015 fueron 17 áreas de interés (Anexo 3). Posterior a este proceso se realizó una reclasificación de las áreas de entrenamiento por medio de la herramienta RECODE la cual agrupa las mismas en una sola clase de cobertura. El número de zonas de interés en las cuatro imágenes Landsat para los años de estudio, fueron determinados de acuerdo a la presencia de cobertura vegetal en cada imagen por la fotointerpretación, el número de áreas de entrenamiento según Verduga (2015), no tiene un número determinado, pero deberían ser superior a dos zonas de interés siempre que estos representen la cobertura para el análisis respectivo. Para este propósito las imágenes satelitales se trataron de madera independiente. De esta manera el número de zonas interés varían en cada imagen pero no afecta en el resultado. La separabilidad de bandas se lo realizó a las cuatro imágenes Landsat, que se observa en las Figuras 10, 12, 14 y 16, para los años 1987, 1998, 2001 y 2015 respectivamente. En el eje de las X (horizontal) representan el número de bandas que componen la imagen que se clasificó y en el eje de las Y (vertical) indica los valores medios de las firmas seleccionadas midiendo la longitud de onda. Así se determinó el comportamiento espectral del cuerpo clasificado. Las bandas para el análisis fueron la banda 5 (onda corta infrarroja) – 4 (Infrarrojo Cercano) – 2 (verde) para los años 1987, 1998 y 2001 y la banda 6 (onda corta infrarroja) – 5 (Infrarrojo Cercano) – 4 (rojo) para el año 2015. En la Figura 10., se puede visualizar las firmas espectrales para las zonas de interés de la imagen Landsat 5 TM – 1987.

Figura 10. Firma espectral de las áreas de interés para la imagen Landsat 5 TM, 1987.

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Las curvas espectrales de la Figura 10., se visualiza que la separabilidad es aceptable. Para las coberturas principales como lo es el bosque nativo en la banda 5 la refleja 5 µm, en la banda 4 refleja 10 µm y la banda 2 refleja cercano a los 20 µm, mientras que para la cobertura pasto cultivado banda 5 refleja 60 µm, en la banda 4 refleja 80 – 100 µm y la banda 2 refleja 20 µm. Las coberturas vegetales como pasto cultivado y bosque nativo siguen la misma dirección de reflactancia pero en diferentes cantidades de longitud de onda, esto se debe a la cantidad de clorofila que contiene cada cobertura, al estado fisiológico. Esto significa que cada cuerpo refleja una cantidad de energía lo cual hace que se diferencia y sirve para identificarlo. En la Figura 11, se detalla la matriz de separabilidad de las coberturas para el año 1987. Indicando la excelente separabilidad entre coberturas.

Figura 11. Matriz de separabilidad de coberturas para la imagen Landsat 5 TM – 1987.

En la Figura 11., se muestran valores de cero, referencia que está siendo comparadas entre las mismas coberturas (cuerpo de agua con cuerpo de agua, páramo con páramo), lo que indica que todas las coberturas son comparadas entre sí. Presentan se coberturas con valores entre los 1926 hasta 2000, lo cual indica que existe diferencia en las coberturas. El análisis de la separabilidad de las coberturas se lo realizó con una matriz generada automáticamente, Posada (2008), determinó que el índice con valores mayores a 1950 corresponde a excelente separabilidad, entre 1950 y 1900 corresponde a una separabilidad media y menores a 1900 separabilidad baja. Las firmas espectrales para cada cobertura en los diferentes años de estudio presentan una excelente separabilidad porque existen valores mayores 1950, lo cual permite pasar a la fase de asignación. El análisis de las firmas espectrales para el 1998 se observa en la Figura 12, las zonas de interés de la imagen Landsat 5 TM.

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Figura 12. Firma espectral de las áreas de interés para la imagen Landsat 5 TM, 1998.

Las curvas espectrales de la Figura 12., se observa la separabilidad aceptable de entre las bandas que componen la imagen. Para las coberturas principales como la cobertura bosque nativo en la banda 5 refleja 50 µm, en la banda 4 refleja 60 µm y la banda 2 refleja 20 µm, para el pasto cultivado banda 5 refleja 60 µm, en la banda 4 refleja 80 µm y la banda 2 refleja 20 µm. existiendo diferencia espectral entre los cuerpos. En la Figura 13., se detalla la matriz de separabilidad de las coberturas para el año 1998. Indicando la excelente separabilidad entre coberturas.

Figura 13. Matriz de separabilidad de coberturas para la imagen Landsat 5 TM – 1998.

En la Figura 13., se muestran valores de cero, referencia que está siendo comparadas entre las mismas coberturas (cuerpo de agua con cuerpo de agua, páramo con páramo), lo que indica que todas las coberturas son comparadas entre sí. Presentan se coberturas con valores entre los 1753 hasta 2000, lo cual indica que existe diferencia en las coberturas. El valor de 1753 no afecta, ya que se utilizaron filtros para eliminar este tipo variabilidad.

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El análisis de las firmas espectrales del año 2001 se observa en la siguiente Figura, las zonas de interés de la imagen Landsat 7 TM +.

Figura 14. Firma espectral de las áreas de interés para la imagen Landsat 7 ETM +, 2001

Las firmas espectrales de la Figura 14., se observa la separabilidad aceptable de entre las bandas que componen la imagen. En la cobertura bosque nativo en la banda 5 refleja 50 -60 µm, en la banda 4 refleja 70 y la banda 2 refleja 40 µm, para el pasto cultivado banda 5 refleja 90 µm, en la banda 4 refleja 110 y la banda 2 refleja 55 µm. En la Figura 15., se detalla la matriz de separabilidad de las coberturas para el año 2001. Indicando la excelente separabilidad entre coberturas.

Figura 15. Matriz de separabilidad de coberturas para la imagen Landsat 7 ETM + - 2001.

En la Figura 15., se muestran valores de cero, referencia que está siendo comparadas entre las mismas coberturas (cuerpo de agua con cuerpo de agua, páramo con páramo), lo que indica que

27

todas las coberturas son comparadas entre sí. Presentan se coberturas con valores entre los 1 996 hasta 2000, lo cual indica que existe diferencia en las coberturas. El análisis de las firmas espectrales del año 2015 se observa en la Figura 16., de las zonas de interés de la imagen Landsat 7 TM +.

En la Figura 16., se puede visualizar las firmas espectrales para las zonas de interés de la imagen Landsat 8 OLI – 2015.

Figura 16. Firma espectral de las áreas de interés para la imagen Landsat 8 OLI, 2015.

Las firmas espectrales de la Figura 16., se observa la separabilidad aceptable de entre las bandas que componen la imagen. En la cobertura bosque nativo en la banda 6 refleja 90 µm, en la banda 5 refleja 120 µm y la banda 4 refleja 95 µm, para el pasto cultivado banda 6 refleja 135 µm, en la banda 5 refleja 180 µm y la banda 4 refleja 120 µm.

En la Figura 17., se detalla la matriz de separabilidad de las coberturas para el año 2015. Indicando la excelente separabilidad entre coberturas.

Figura 17. Matriz de separabilidad de coberturas para la imagen Landsat 8 OLI – 2015.

28

Se muestran valores de cero, referencia que está siendo comparado entre las mismas coberturas (cuerpo de agua con cuerpo de agua, páramo con páramo), lo que indica que todas las coberturas son comparadas entre sí. Presentan se coberturas con valores entre los 1999 hasta 2000, lo cual indica que existe diferencia en las coberturas. Las imágenes Landsat en el presente estudio se caracterizan por la variedad de bandas que las componen como se expone en el Cuadro 2. Las imágenes multiespectrales mediante de la combinación para Landsat 5 TM y Landsat 7 ETM + se utilizó las bandas 5 (SWIR 1), 4 (NIR) y 2 (VERDE) y para Landsat 8 OLI 6 (SWIR), 5 (NIR) y 3 (VERDE), se determinó las firmas espectrales, las cuales evidencian la diferencia en la misma cobertura pero en diferentes años. El bosque nativo aparece en color verde, los pastos cultivados en distintos tonos verde claro y las zonas urbanas en tonos grises y rosados. Existe una gran diferencia entre estos los sensores utilizados, siendo de la misma familia, Landsat 5 TM solo tiene 7 bandas al igual que Landsat 7 ETM +, tiene 7 bandas pero en este sensor ya se incorpora la banda pancromática y Landsat 8 OLI tiene 10 bandas que incluyen la ultravioleta y la pancromática, se mencionó anterior mente las bandas utilizadas.

4.6. Etapa de asignación Con los resultados de la etapa de entrenamiento, que determinó una excelente separabilidad entre las coberturas por medio de las matrices generadas automáticamente, Yébenes &Giner (2012) afirmaron que el algoritmo de mínimas distancias es relativamente rápido de ejecutar y ofrece buenos resultados a la clasificación supervisada, ya que no existe gran solape de coberturas, además no deja ningún pixel sin clasificar ya que siempre existe una clase mas próxima. De este proceso se obtuvieron los mapas temáticos a escala 1: 50 000 de Cobertura vegetal y uso de la tierra de los años en estudio. Estos mapas permitieron analizar la tendencia de cambio que ocurrió entre los años 1987– 2015. En el Cuadro 10, se detalla la superficie de la cobertura y uso de la tierra del cantón Gualaquiza, año 1987.

Cuadro 10. Cobertura vegetal y uso de la tierra en el cantón Gualaquiza – 1987.

Cobertura Uso Superficie

ha %

Bosque nativo Conservación y protección 165 781.82 75.49

Pasto cultivado Pecuario 38 799.29 17.67

Páramo Conservación y protección 9 940.17 4.53

Zona sin información* Zona sin información 4 494.24 2.05

Cuerpo de agua Cuerpo de agua 521.52 0.24

Zona Urbana Antrópico 70.39 0.03

Superficie total 219 607.43 100.00

* Cobertura nubosa. Elaborado por: la autora.

29

La cobertura natural (bosque nativo y páramo) presente en el cantón para el año 1987 con uso de conservación y protección cubrió el 80.02 % de la superficie de 175 721.99 ha. El bosque nativo es la cobertura natural más extendida, con un porcentaje de ocupación del 75.49 % de la superficie del estudio con 165 782 ha. El bosque húmedo se encuentra repartido por toda el área de estudio, salvo en las zonas más elevadas, donde la tercerea cobertura que es el páramo representa el 4.53 % con 9 940 ha. La segunda cobertura en extensión es el pasto cultivado de uso pecuario con 17.67 % que representa 38 799 ha. En menor extensión se encuentra el cuerpo de agua con 0.24 % representado con 522 ha y la zona urbana con 0.03 % con 70 ha, la zona sin información es la cobertura nubosa con 2.05 % de la

superficie del cantón, lo cual no representa una pérdida de información significativa. El resultado de la imagen se lo muestra en el Anexo 4., Mapa Cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza – 1987. En el Cuadro 11, se detalla la superficie de la cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza, año 1998.

Cuadro 11. Cobertura vegetal y uso de la tierra en el cantón Gualaquiza – 1998.


ha %






Zona urbana Antrópico 104.05 0.05


* Cobertura nubosa. Elaborado por: la autora.

La cobertura natural presente en el cantón para el año 1998 con uso conservación y protección que cubre el 76.60 % de la superficie con 168 229.68 ha. El bosque nativo es la cobertura natural más extendida, con un porcentaje de ocupación del 72.59 % de la superficie con 159 423 ha. El bosque húmedo se encuentra repartido por toda el área de estudio, salvo en las zonas más elevadas, donde la tercerea cobertura que es el páramo representa el 4.01 % con 8 807 ha. La segunda cobertura en extensión es el pasto cultivado de uso pecuario con 21.37 % que representa 46 921 ha. En menor extensión se encuentra el cuerpo de agua con 0.24 % representado con 537 ha y la zona urbana con 0.05 % con 104 ha, la zona sin información es la cobertura nubosa con 1.74 % de la superficie del cantón, lo cual no representa una pérdida de información significativa. Como resultado de la clasificación se muestra en el Anexo 5, el mapa Cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza – 1998. En el Cuadro 12., se detalla la superficie de las coberturas y uso de las tierras del cantón Gualaquiza, año 2001.

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Cuadro 12. Cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza – 2001.

Cobertura Uso Superficie Ha %




Zona sin información* Zona sin información 546.54 0.25


Poblado Antrópico 113.16 0.05


* Cobertura nubosa. Elaborador por: la autora.

La cobertura natural presente en el cantón para el año 2001 con uso conservación y protección que cubre el 73.86 % de la superficie de 162 209.59 ha. El bosque nativo es la cobertura natural más extendida, con un porcentaje de ocupación del 70.14 % de la superficie del estudio con 154 040.34 ha. El bosque húmedo se encuentra repartido por toda el área de estudio, salvo en las zonas más elevadas, donde la tercerea cobertura que es el páramo representa el 3.72 % con 8 169.25 ha. La segunda cobertura en extensión es el pasto cultivado de uso pecuario con 25.59 % que representa 56 204.24 ha. En menor extensión de encuentra el cuerpo de agua con 0.24 % representado con 534 ha y la zona urbana con 0.05 % con 113 ha, la zona sin información es la cobertura nubosa con 0.25 % de la superficie del cantón, lo cual no representa una pérdida de información significativa. Como resultado de la clasificación se muestra en el Anexo 6, se observa el mapa Cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza – 2001. En el Cuadro 13., se detalla la superficie de la cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza – 2015.

Cuadro 13. Cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza – 2015.


Ha %






Poblado Antrópico 198.49 0.09



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La cobertura natural presente en el cantón para el año 2015 con uso conservación y protección que cubre el 59.83 % de la superficie de 131 397.12 ha. El bosque nativo es la cobertura natural más extendida, con un porcentaje de ocupación del 51.94 % de la superficie del estudio con 114 057.73 ha. El bosque húmedo se encuentra repartido por toda el área de estudio, salvo en las zonas más elevadas, donde la cobertura de páramo representa el 1.96 % con 4 297,82 ha. La segunda cobertura en extensión es el pasto cultivado de uso pecuario con 37.87 % que representa 83 154,94 ha. En menor extensión de encuentra el cuerpo de agua con 0.25 % representado con 559.06 ha y la zona urbana con 0.09 % con 198.49 ha, la zona sin información es la cobertura nubosa con 7.90 % de la superficie del cantón, es un porcentaje alto y existe perdida de información, pero se encuentra sobre la cobertura de páramo y un poco en el bosque nativo. Como resultado de la clasificación se muestra en el Anexo 7, se observa el mapa Cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza – 2015. Los cuadros obtenidos de las clasificaciones de cada imagen satelital Landsat en los años de estudio sirven de base para el análisis multitemporal, el cual refleja los cambios que sucedieron.

4.7. Análisis multitemporal El análisis multitemporal utiliza la matriz de confusión para comparar las diferentes coberturas y analizar las transiciones que ocurren en los años 1987 – 1998 (Cuadro 14), 1998 – 2001 (Cuadro 15), 2001 – 2015 (Cuadro 16) y 1987 – 2015 (Cuadro 15). Estas matrices no solo sirven para ver el cambio de cobertura, sino también para cuantificar el cambio en cada una de las mismas. Con las clasificaciones individuales de cada imagen, se obtuvieron los mapas para los años de estudio. En la matriz de confusión en donde la columna inicial muestra las clases de la imagen de cobertura de la tierra del año inicial y la fila superior indica la cobertura de la tierra del año a comparar, la diagonal principal muestra las coberturas sin modificaciones, es decir que no sufrieron cambios entre los años de análisis. Por el contrario las clases que se encuentran fuera de la diagonal principal indican las áreas que han sufrido cambio durante el periodo de estudio. El cruce de datos permite disponer con precisión las permanencias y transformaciones de las coberturas a lo largo de los periodos de estudio, con el propósito de mostrar los datos de manera comprensiva, se construyó dos matrices; la primera es la matriz de confusión que permite saber hacia dónde se orientaron los cambios de la cobertura vegetal y la segunda matriz de cambio de uso de tierra donde se incluye la categoría de zona urbana. En el Cuadro 14, se observa la matriz de confusión de cobertura del cantón Gualaquiza 1987 – 1998. La forma como se hace la lectura de este cuadro es la siguiente, los datos del año 1987 se leen como fila arrojando la suma total de hectáreas en las celdas del lado derecho; y los datos del año 1998 se leen como columna arrojando el resultado total en las celdas de abajo. De este modo las 165 781.82 ha de bosque nativo que había en el cantón en el año 1987 sólo permanecieron como bosque nativo 145 620.59 ha para el año 1 988; mientras que 16 158.35 ha se deforestaron y convirtieron en pasto cultivado; otras 71.15 ha se convirtieron en cuerpo de agua. Una lectura similar, pero ahora desde el punto de vista del pasto cultivado de actividad pecuaria, con 38 799.29 ha de pasto para el años 1987 se mantuvieron como 29 438.04 ha, mientras que 9 277.25 ha se convirtieron en bosque nativo, 39.33 ha en cuerpo de agua y 44.40 ha en zona urbana.

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La exactitud del productor para la cobertura cuerpo de agua presenta 0.79, páramo 0.97, existen valores bajos para el pasto cultivado 0.63, y para la zona urbana con 0.57 esto quiere decir que de las zonas cartografiadas como tales coberturas pertenecen realmente a dicha cobertura. La exactitud del usuario hace referencia al cambio ocurrido en la cobertura del año 1987, comparada con la cobertura de 1998, significa que el 0.88 de bosque nativo, el 0.82 cuerpo de agua, 0.86 de páramo, 0.76 de pasto cultivado y 0.85 de zona urbana, reflejan estar dentro de la diagonal mayor sin cambio de cobertura. El coeficiente Kappa es de 0.97, lo que indica que existe discriminación de las categorías de interés con exactitud significativa, lo cual corrobora es existe una buen clasificación del análisis multiespectrales. Chuvieco (2002), afirmó que existen rangos que demuestran la confiabilidad del Coeficiente Kappa, en este caso los valores mayores 0.80 son excelente, esto corrobora los datos obtenidos de la matriz de confusión, en el Cuadro 5, se muestras la fuerza de concordancia del valor Kappa. Los cambios ocurridos durante este periodo según, McKenzie (1997), se debe a que el Estado Ecuatoriano, en décadas pasadas notó, la potencial explotación de las coberturas boscosas, tratándolas como tierras improductivas por las razones erróneas, que no servían para la producción agrícola, lo cual llevo a cabo una campaña de deforestación por lo tanto a ampliar la frontera agrícola además de problemas sociales como desactivar presiones sociales generadas por la mala distribución de la tierra en las regiones agrícolas y manera errónea fomentar el desarrollo el sector exportador. En la década de los años 80, se acelera este proceso por la reforma agraria, logra la colonización de las tierras improductivas, es decir los bosques nativos. Esto se ve reflejado en el Anexo 8, se observa el mapa de cambio de la cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza 1987 – 1998. En el Cuadro 15 se muestra el cruce entre los años de 1998 – 2001, con los siguientes resultados a nivel de cobertura. De este modo las 159 422.80 ha de bosque nativo que había en el cantón en el año de 1998 sólo permanecieron como bosque nativo 141 207.55 ha para el año 2001; mientras que 17 112.70 ha se deforestaron y convirtieron en pasto cultivado; otras 31.55 ha se convirtieron en cuerpo de agua. Para el pasto cultivado, con 46 920.57 ha de pasto para el años 1998 se mantuvieron 38 939.43 ha, mientras que 7 879.15 ha se convirtieron en bosque nativo, 63.43 ha en cuerpo de agua y 29.85 ha en zona urbana. La exactitud del productor para la cobertura cuerpo de agua presenta 0.82, páramo 0.92, existen valores bajos para el pasto cultivado 0.69, y para la zona urbana con 0.74 esto quiere decir que de las zonas cartografiadas como tales coberturas pertenecen realmente a dicha cobertura. El error de omisión corresponde a una clase de cobertura pero que no fue clasificado de esa manera. La exactitud del usuario hace referencia al cambio ocurrido en la cobertura del año 1998, comparada con la cobertura de 2001, significa que el 0.89 de bosque nativo, el 0.82 cuerpo de agua, 0.85 de páramo, 0.85 de pasto cultivado y 0.80 de zona urbana, reflejan estar dentro de la diagonal mayor sin cambio de cobertura.

33

El coeficiente Kappa es de 0.98, lo que indica que existe una discriminado de las categorías de interés con exactitud significativa, lo cual corrobora es existe una buen clasificación del análisis multiespectral.

El cambio sufrido según Esperanza (1994), al igual que el anterior, el Estado también incentivo al desarrollo de la industria maderera extractivo, cuyas acciones no han sido reguladas de manera efectiva, lo cual contribuye de manera directa en la deforestación y degradación de los bosque nativos, estas empresas operan fuera de las concesiones, no manejaban planes de reforestación, además los bosque Ecuatoriano es deficitario en productos forestales en una proporción de cuatro a un entre importaciones y exportaciones. Lo cual sigue contribuyen en la perdida de la cobertura natural, como se muestra en el Anexo 9, se observa el mapa de cambio de la cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza 1998 – 2001.

En el Cuadro 16 se muestra el cruce entre los años de 2001 – 2015, con los siguientes resultados a nivel de cobertura. Para el año 2001 existió 154 040.34 ha de bosque nativo sólo permanecieron como esta cobertura 111 039.78 ha para el presente año; mientras que 29 893.49 ha se deforestaron y convirtieron en pasto cultivado; otras 30.59 ha se convirtieron en cuerpo de agua, y 7.35 ha se convirtieron en zona urbana. Con el mismo análisis el pasto cultivado, con 56 204.24 ha de pasto para el año 2001 se mantuvieron 52 858.77 ha, mientras que 2 631.99 ha se convirtieron en bosque nativo, 86.40 ha en cuerpo de agua y 89.99 ha en zona urbana. La exactitud del productor para la cobertura cuerpo de agua presenta 0.79, páramo 0.94, existen valores bajos para el pasto cultivado 0.64, y para la zona urbana con 0.51 esto quiere decir que de las zonas cartografiadas como tales coberturas a esta pertenecen realmente La exactitud del usuario hace referencia al cambio ocurrido en la cobertura del año 2001, comparada con la cobertura de 2015, significa que el 0.72 de bosque nativo, el 0.83 cuerpo de agua, 0.49 de páramo, 0.94 de pasto cultivado y 0.89 de zona urbana, reflejan estar dentro de la diagonal mayor sin cambio de cobertura. Para disminuir la pérdida de la cobertura natural, en el 2004 se aprueba la Ley forestal y de Conservación de Áreas Naturales y Vida silvestres en el Registro Oficial Suplemento N° 418, la cual dice que las tierras forestales que de conformidad con la Ley son de su propiedad, los bosques naturales que existan en ellas, los cultivados por su cuenta y la flora y fauna silvestres; los bosques que se hubieren plantado o se plantaren en terrenos del Estado, exceptuándose los que se hubieren formado por colonos y comuneros en tierras en posesión. En el Anexo 10, se observa el mapa de cambio de la cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza 2001 – 2015. En el Cuadro 17, se observa el cambio total que ocurrió en el cantón Gualaquiza durante el periodo 1987 – 2015. Este cuadro tiene la superficie acumulada total de las transformaciones de las coberturas. Para el año inicial de estudio 1987 existió 165 781.82 ha de bosque nativo sólo permanecieron como esta cobertura 108 538.86 ha hasta el presente año; mientras que 44 923.20 ha se deforestaron y convirtieron en pasto cultivado a lo largo de 28 años; otras 86.00 ha se

34

convirtieron en cuerpo de agua, 12.10 ha se convirtieron en zona urbana y por ultimo 149.94 se clasifico como páramo. Con el mismo análisis el pasto cultivado, con 38 799.29 ha de pasto para el año 1987 aumentaron a 34 473.80 ha, mientras que 3 783.83 ha se convirtieron en bosque nativo, 52.75 ha en cuerpo de agua y 128.18 ha en zona urbana. La exactitud del productor para la cobertura cuerpo de agua presenta 0.75, páramo 0.97, existen valores bajos para el pasto cultivado 0.42, y para la zona urbana con 0.29 esto quiere decir que de las zonas cartografiadas como tales coberturas a esta pertenecen realmente. La exactitud del usuario hace referencia al cambio ocurrido en la cobertura del año 1987, comparada con la cobertura de 2015, significa que el 0.89 de bosque nativo, el 0.65 cuerpo de agua, 0.81 de páramo, 0.45 de pasto cultivado y 0.89 de zona urbana, reflejan estar dentro de la diagonal mayor sin cambio de cobertura. Acumulando todo este tipo de problemas entre los años 1987 – 2015, el cambio negativo es considerable ya que el bosque nativo y páramo se transformaron en pasto cultivado, además pasto cultivado y bosque se transformaron en zona poblada y el cuerpo de agua crece de manera considerable, pero eso depende mucho de la época de la imagen satelital utilizada. En el Anexo 11, se observa el mapa de cambio total de la cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza 1987 – 2015. Según Ruiz (2015), la principal limitación de esta matriz es su gran dependencia de la fiabilidad de las clasificaciones individuales. En otras palabras, si las clases no se han discriminado correctamente en cualquiera de las dos fechas, los cruces entre categorías resultarán erróneos, ofreciendo una información imprecisa del cambio. La fiabilidad de una tabla multitemporal, por lo tanto, es el producto de las fiabilidades de las clasificaciones de las que se deriva. Los valores bajos de la exactitud del productor en pasto cultivado y zona urbana específicamente para los años de estudio, se debe al incremento de las mismas superficies, por lo tanto al momento de obtener este resultado resulta menor, lo cual significa un incremento en las coberturas. Existen cambios de bosque nativo a páramo, zona poblada a pasto en los años de estudio, porque la firma espectral para cada imagen en estudio lo determino así, pero al momento de la elaboración de la matriz de confusión se resaltan este cambio, cual no significancia una mala clasificación si no que la firma lo reconoció, de esta manera, Chuvieco (2002) afirmó que este tipo de errores se debe a la fecha que fue tomada la imagen Landsat, resolución de la imagen especialmente y el estado fenológico de la vegetación, pero los cuales para este análisis son errores no representativos. Esto tiene que ver con la superficie las coberturas a la cual se transforma representando porcentajes menores.

35

Cuadro 14. Matriz de confusión para la cobertura vegetal y uso de la tierra en el cantón Gualaquiza 1987- 1998

19

87

1998

Cobertura Bosque nativo

Cuerpo de agua

Páramo Pasto

cultivado Zona

urbana Zona sin

información Total general

Exactitud usuario

Error Comisión

Bosque nativo 145 620.59 71.15 2 77.49 16 158.35

3 654.24 165 781.82 0.88 0.12

Cuerpo de agua 43.96 426.02

51.54

521.52 0.82 0.18

Páramo 1 301.51

8 529.29

109.37 9 940.17 0.86 0.14

Pasto cultivado 9 277.25 39.33

29 438.04 44.40 0.27 38 799.29 0.76 0.24

Zona urbana

10.74 59.65

70.39 0.85 0.15

Zona sin información* 3 179.50

0.09 1 261.89

52.75 4 494.24 0.01 0.99

Total general 159 422.80 536.51 8 806.87 46 920.57 104.05 3 816.63 219 607.43

Exactitud de productor 0.91 0.79 0.97 0.63 0.57 0.01 Coeficiente kappa = 0.97

Error de omisión 0.09 0.21 0.03 0.37 0.43 0.99

* Cobertura nubosa. Elaborador por: la Autora.

36


19

88

2001


Cuerpo de agua

Páramo Pasto

cultivado Zona

Urbana Zona sin

información Total general

Exactitud usuario

Error Comisión

Bosque nativo 141 207.55 31.55 533.16 17 112.70

537.84 159 422.80 0.89 0.11


75.38

536.51 0.82 0.18

Páramo 1 261.08

7 529.83 15.96

8 806.87 0.85 0.15


38 939.43 29.85 8.70 46 920.57 0.83 0.17

Zona Urbana 5.81

14.94 83.30

104.05 0.80 0.20

Zona sin información* 3 664.56

106.25 45.82

3 816.63 0.00 1.00

Total general 154 040.34 533.91 8 169.25 56 204.24 113.16 546.54 219 607.43

Exactitud de productor 0.92 0.82 0.92 0.69 0.74 0.00

Coeficiente Kappa = 0.98

Error de omisión 0.08 0.18 0.08 0.31 0.26 1.00


37


20

01

2015


Cuerpo de agua

Páramo Pasto

cultivado Zona

Urbana Zona sin

información Total

general Exactitud usuario

Error Comisión

Bosque nativo 111 039.78 30.59 264.58 29 893.49 7.35 12 804.56 154 040.34 0.72 0.28


89.80

533.91 0.83 0.17

Páramo 249.24

4 033.24 43.66

3 843.10 8 169.25 0.49 0.51


52 858.77 89.99 537.09 56 204.24 0.94 0.06

Zona Urbana

11.99 101.16

113.16 0.89 0.11

Zona sin información* 134.67

257.22

154.64 546.54 0.28 0.72

Total general 114 057.73 559.06 4 297.82 83 154.94 198.49 17 339.39 219 607.43

Exactitud de productor 0.97 0.79 0.94 0.64 0.51 0.01 Coeficiente Kappa = 0.98

Error de omisión 0.03 0.21 0.06 0.36 0.49 0.99


38



19

87

Cobertura

2015

Bosque nativo Cuerpo de

agua Páramo

Pasto cultivado

Zona urbana

Zona sin información

Total general Exactitud usuario

Error Comisión

Bosque nativo 108 538.86 86.00 149.94 44 923.20 12.10 12071.73 165 781.82 0.65 0.35


95.46

521.52 0.81 0.19

Páramo 884.48

4 147.88 76.00

4831.80 9940.17 0.42 0.58


34 473.80 128.18 360.73 38 799.29 0.89 0.11

Zona urbana

12.17 58.22

70.39 0.83 0.17

Zona sin información 935.84

3483.27

75.13 4494.24 0.02 0.98

Total general 114 148.76 559.06 4 297.82 83 063.90 198.49 17339.39 219607.43

Exactitud de productor 0.95 0.75 0.97 0.42 0.29 0.00 Coeficiente kappa = 0.99

Error de omisión 0.05 0.25 0.03 0.58 0.71 1.00

39

En el Cuadro 18., se observa los puntos de verificación versus la cobertura clasificada para el año 2015.

Cuadro 18. Verificación de puntos en el mapa de cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza. 2015.

Punto de verificación en campo

20

15

Cobertura Bosque nativo Pasto cultivado Zona urbana Cuerpo de agua

Total general

Bosque nativo 14 27

41

Pasto cultivado 1 150

151

Zona urbana

2

2

Cuerpo de agua

2 2

Total general 15 177 2 2 196

Con los puntos de campo se puede medir la fiabilidad del mapa que resulta de sumar los datos de la diagonal mayor dividida para el total de punto de verificación o control en campo2. La falibilidad del mapa es del 0.90, lo cual indica que existe una concordancia con la realidad con el mapa del año 2015.

4.8. Cambio de uso de la tierra En el Cuadro 19., se detalla en cambio ocurrido en el uso de la tierra en los 1987 -1998.

Cuadro 19. Cambio de uso de la tierra en el cantón Gualaquiza 1987 -1998.

Uso

Superficie Cambio absoluto

cambio en porcentaje 1987 1998

ha % ha % ha %

Conservación y protección 175 721.99 80.02 168 229.67 76.6 -7492,31 -4.26

Pecuario 38 799.29 17.67 46 921.57 21.37 8121,28 20.93

Zona sin información* 4 494.24 2.05 3 816.63 1.74 -677,61 -15.08

Cuerpo de agua 521.52 0.24 536.51 0.24 14,99 2.87

Antrópico 70.39 0.03 104.05 0.05 33,66 47.82

Superficie total 219 607.43 100.00 219 607.43 100.00


El cambio de uso de la tierra, se produjo en el uso pecuario, con un incremento de 8 121 ha, en el periodo de 10, y una disminución de conservación y protección 7 492 ha, que corresponde 20.93 % y – 4.26 %, respectivamente. Por otra parte el incremente del uso antrópico es en 34 ha con 47.82 % Según McKenzie (1997), sostiene que por la época, cualquier propiedad que tuviera un 80 por ciento de bosques podía ser considerada "improductiva" y, por tanto, ser ocupada y expropiada.

2 Manual Para El Aseguramiento De La Calidad Y Fiscalización De Los Productos De Cobertura Y Uso De La

Tierra – Sistemas Productivos. Asociación ACOTECNIC – INGEOMATICA. Abril, 2015.

40

Esto llevo a la tala innecesaria excesiva de bosque nativo y así confirmar la utilización la de las mismas. De esta manera los propietarios evitan la invasión o expropiación, se vieron obligados por este sistema perverso a talar entre el 50 y el 80 por ciento del bosque existente en sus predios. Para esto periodo, de igual manera tanto nativos como colonos se vieron obligados a deforestar y poner en su lugar pasto para el ganado de carne y de esta forma contribuir a la pérdida del paisaje natural. Claramente se evidencia que el Estado Ecuatoriano ha incentivado la destrucción del bosque nativo. Por lo tanto el resultado de este tipo de explotaciones y actividades se ven reflejados entre los años 1987 – 1998, existiendo cambio en la cobertura vegetal y uso de la tierra, por la intervención del ser humano y sufriendo así el transformación en el paisaje, cabe recalcar que la actividad pastoril en la zona se incremente en gran medida, el uso de la tierra de conservación y protección tuvo un cambios negativos y el uso antrópico creció favorablemente, la proyección poblacional para el año 1987 según el INEC (1985) fue 12 926 habitantes, y para el años 1998 según el INEC (1994) la proyección poblacional fue de 16 415 habitantes, siendo un factor importante en los cambios En el Cuadro 20., se detalla en cambio ocurrido en el uso de la tierra en los años 1998 - 2001.

Cuadro 20. Cambio de uso de la tierra en el cantón Gualaquiza 1998 – 2001.

Uso Superficie

1998 2001 ha % ha %

Cambio absoluto

ha

Cambio en porcentaje

%

Conservación y protección

168 229.68 76.60

16 2415.43 73.96 -5814.25 -3.46

Pecuario 46 920.57 21.37 55 998.39 25.50 9077.83 19.35

Zona sin información* 3 816.63 1.74 546.54 0.25 -3270.09 -85.68

Cuerpo de agua 536.51 0.24 533.91 0.24 -2.60 -0.48

Antrópico 104.05 0.05 113.16 0.05 9.11 8.75

Superficie total 219

607.43 100.0

0 219

607.43 100.00


Para los años 1998 – 2001, el cambio de uso de la tierra, se produjeron en el uso pecuario, con un incremento de 9 078 ha, y una disminución de conservación y protección 5 814 ha, lo que corresponde 19.35 % y -3.46 %, respectivamente. Por otra parte el incremente del uso antrópico es en 9 ha con 8.75 %. Además Sierra (1996), afirmó que la industria maderera es responsable del 7 % al 33 % de la deforestación en Ecuador durante la década de los 90, en el mejor y en el peor de los casos respectivamente. De esta forma se afirmó los resultados de comparación entre los años 1998 – 2001, lo cual da una idea general, cómo la industria maderera también debe ser responsabilizada de los efectos directos de sus acciones, en particular por la apertura de carreteras, reconocida internacionalmente como uno de los detonantes más importantes de deforestación, vías de penetración a áreas boscosas hasta entonces protegidas por su difícil acceso. Los resultados de la comparación los años 1998 – 2001, manifiestan las acciones de la deforestación descontrolada y reflejan claramente que el cambio en la cobertura vegetal y uso de la tierra es progresivo, el cambio negativo aumenta, por lo contrario el uso pecuario creció, al

41

igual que el uso antrópico, destacando que la proyección poblacional año 2001 del Censo del mismo año fue de 15 288 habitantes, existió una disminución de la población, según el PDOT (2014), el mayor flujo de migración fue a partir del año de 1998, luego de que el Ecuador entrara en una gran inestabilidad política y económica, desde 1998 al 2001 se registra la salida del 86,12% del total de personas que abandonaron el país en ese periodo del censo. Pero también creció la explotación de madera ilícita lo cual también es un factor para la pérdida del uso de conservación y protección. En el Cuadro 21., se detalla en cambio ocurrido en el uso de la tierra en los 2001 -2015.

Cuadro 21. Cambio de uso de la tierra en el cantón Gualaquiza 1998 – 2001

Uso Superficie

2001 2015 ha % ha %

Cambio absoluto

ha

Cambio en porcentaje

%


162 415.43 73.96 118 355.55 51.94 -44 059.88 -27.13

Pecuario 55 998.39 25.50 83 154.94 37.87 27 156.55 48.50

Zona sin información* 546.54 0.25 17 339.39 1.96 16 792.85 3072.60

Cuerpo de agua 533.91 0.24 559.06 7.90 25.15 4.71

Antrópico 113.16 0.05 198.49 0.25 85.33 75.41

Superficie total 219 607.43 100 219 607.43 100.00


Para los años 2001 – 2015, al igual que los años anteriores el cambio de uso de la tierra, se produjeron en el uso pecuario, con un incremento de 27 157 ha, y una disminución de conservación y protección 44 060 ha, lo que corresponde 48.50 % y – 27.13 %, respectivamente. Por otra parte el incremente del uso antrópico es en 85 ha con 75.41 %. La creación de los objetivos del milenio por la Organización de la Naciones Unidas, en el año 2000, pretenden mitigar la destrucción de los bosques primarios presentes en la zona y así tratara de cumplir con los objetivos del milenio, específicamente el de “Garantizar la sostenibilidad del medio ambiente”. Una de las metas de este objetivo es haber reducido y haber ralentizado considerablemente la pérdida de la diversidad biológica en 2010. En los últimos años se ha destacado la conservación de la vegetación natural por medio de la creación de la Reserva Biológica El Quimi, ubicada en la parroquia Bomboiza. Esta Reserva fue declarada el 3 de octubre de 2006, mediante Acuerdo Ministerial Nº 120 del Ministerio de Ambiente, inscrito en el Registro Oficial Nº 424, del 26 de diciembre de 2006, según recoge el Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial del cantón Gualaquiza, 2014 - 2019. Pero la frontera agrícola crece y cada vez más acerca a la reversa, talvez en algunos años el pasto cultivado esté en el límite de la conservación del cantón. Con la creación de las reservas ecológicas y leyes de conservación y protección el cambio ocurrido entre los 2001 – 2015, al igual que los años anteriores existió cambio negativo en la cobertura vegetal de bosque nativo y paramo, transformándose en pasto cultivado, siendo el cambio negativo, el uso pecuario y antrópico ha tenido un crecimiento positivo, esto se ve reflejado en el año 2015 según el INEC (2013) la proyección poblacional fue de 18 356 habitantes. Lo cual no refleja el objetivo del milenio de preservar la vegetación existente en el país.

42

Según Merino (2012), en el año 2011, se busca una nueva forma de manejo de la tierras, según no es conveniente una nueva distribución de tierras porque afectaría a la producción, habló de que, en buena hora se está democratizando en algo la propiedad de esa tierra. En el Cuadro 22, se observa el cambio del uso de la tierra total durante el periodo de estuso 1987 – 2015.

Cuadro 22. Cambio de uso de la tierra en el cantón Gualaquiza 1987 – 2015.

Uso Superficie

1987 2015 ha % ha %

Cambio absoluto

ha

Cambio en porcentaj

e %


175 721.99 80.02 118 355.55 53.89 -57 366.44 -32.65

Pecuario 38 799.29 17.67 83 154.94 37.87 44 355.65 114.32

Zona sin información* 4 494.24 2.05 17 339.39 7.90 12 845.15 285.81

Cuerpo de agua 521.52 0.24 559.06 0.25 37.54 7.20

Antrópico 70.39 0.03 198.49 0.09 128.10 181.99

Superficie total 219 607.43 100.00 219 607.43 100.00


El cambio ocurrido entre los años 1987 – 2015, es evidente ya que acumula problemas que existieron y existen hasta la actualidad en lo que hace referencia al manejo de los recursos naturales y la explotación natural y agrícola lo cual segmento el paisaje, la cobertura más afectada fue la natural siendo el bosque nativo y páramo, por la actividad pecuaria del sector, el cambio de uso de la tierra se vuelve progresivo entre los años 1987 – 2015, relacionado directamente con el cambio de uso de las tierras, como se evidencia claramente en la dinámica de cambio de la cobertura vegetal y uso de la tierra. Este tipo de problemas se acumulan con el pasar del tiempo y se ven reflejados en el paisaje de la zona, esto se vuelve muy habitual y la población se acostumbra, su visión de mejorar su calidad de vida se interrumpe y conviven con problema, en la Figura 18, se observa el crecimiento poblacional versus los cambios positivos y negativos del cantón en cobertura vegetal y uso de la tierra. Además, la extracción ilegal crece día a día, los controles y sanciones aún no son lo suficientemente fuertes para disminuirlo de manera considerables. La acumulación de procesos socio políticos, ha permitido la degradación del paisaje en la zona y por lo tanto la mala planificación territorial o la inexistencia de una, hace que las extracción y producción de las recursos se vuelva desordenada, llegando al grado de sobre explotación.

43

Figura 18. Cambio de uso de la tierra en el periodo de estudio.

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

140000

160000

180000

BOSQUENATIVO

PASTOCULTIVADO

PARAMO ZONA SININFORMACIÓN

CUERPO DEAGUA

POBLADO

SUP

ERFI

CIE

EN

HEC

TÁR

EAS

COBERTURA VEGETAL Y USO DE LA TIERRA 1987 1998 2001 2015 Proyección poblacional (Número de habitantes)

44

5. CONCLUSIONES Los cambios evidenciados en el análisis multitemporal de los años 1987 – 2015 de la cobertura vegetal y uso de la tierra ocurrieron debido a diferentes factores, económicos, ambientales y demográficos, generando mayores cambios en la cobertura natural (bosque nativo y páramo) y por lo tanto cambiando el uso de la tierra. El análisis de las imágenes de satélite Landsat multiespectrales permitió determinar el cambio de la cobertura vegetal por medio de la resolución espectral. La combinación de bandas espectrales permitió una mayor discriminación a la hora de evaluar las diferentes coberturas vegetales y el uso de la tierra, las bandas utilizadas para los años de estudio permitieron analizar el cambio de la cobertura vegetal y el uso de la tierra. La dinámica de cambio se caracterizó a la cobertura vegetal directamente por el uso de la tierra, el análisis multitemporal de las imágenes de satélite realizado con las técnicas de teledetección ha permitido conocer la extensión superficial e intensidad de los procesos de degradación del bosque nativo y el páramo, generando un cambio negativo en su superficie entre los años 1987 – 2015 se redujo en 57 366.44 ha (-32.65 %), para el pasto cultivado se incrementó en 44 355.65 ha (114.32 %), cuerpo de agua presento un incremento de 37.54 ha (7.20 %), la zona urbana de uso antrópico creció en 128.10 ha (181.99 %).

45

6. RECOMENDACIONES Realizar investigaciones que expliquen la dinámica de cambio de uso en la zona en la que intervengan factores socioeconómicos como migración, dolarización y variación del precio del petróleo y su influencia en la conversión y reconversión de uso en el cantón. Replicar la presente investigación en otros cantones del país, utilizando la misma metodología con el fin de evaluar su adaptación en las diferentes zonas del Ecuador; de tal manera que se constituya en un referente metodológico para la investigación de la dinámica del cambio de uso en el Ecuador. Utilizar la información generada en el presente estudio en la Planificación y Ordenamiento Territorial del cantón Gualaquiza.

46

7. RESUMEN El análisis multitemporal detecto los cambios de la cobertura vegetal y el uso de la tierra ocurrido entre los años 1987 – 1998 – 2001 y 2015 en el área del cantón Gualaquiza, ubicado al sur de la provincia de Morona Santiago. El estudio se realizó en base a imágenes satelitales multiespectrales Landsat 5 TM, 7 ETM+ y 8 OLI, para los años de estudio, por medio de la fotointerpretación digital se identificaron seis coberturas: bosque nativo, páramo, pasto cultivado, cuerpo de agua, zona urbana y zona sin información; y se evaluaron los cambios del uso de la tierra para dichas coberturas. Además se analizaron las firmas espectrales de cada cobertura y para cada año. Se utilizó la metodología de clasificación supervisada mediante el Software de Análisis de Imágenes satelitales ERDAS y ArcGIS 10.1. El análisis multitemporal se realizó por medio de la matriz de confusión y el cambio de uso de la tierra por medio de la matriz del mismo nombre. Se utilizó el coeficiente kappa para determinar la confiabilidad de los mapas al momento de usar la matriz de confusión. Los resultados indican que entre los años 1987 – 2015 en el cantón Gualaquiza, la cobertura bosque nativo con uso conservación y protección se redujo presentando 57 366.44 ha para el 2015, creciendo el pasto cultivado con uso pecuario en 44 355.65 ha, la zona urbana de uso antrópico en 128.10 ha y cuerpo de agua con 37.54 ha. La zona sin información es cobertura nubosa existente en cada imagen.

47

SUMMARY This study analyzed the changes in land cover and land use occurred between 1987 – 1998 – 2001 and 2015 in the area of Gualaquiza, province of Morona Santiago. The analysis was performed based on Landsat multispectral satellite images for these years and six coverages were identified: native forest, moor grass cultivated, corps of water, urban and area without information; and changes in land use were evaluated for hedges. Supervised classification methodology by Software Analysis Satellite imagery was used. ERDAS and ArcGIS 10.1. Cover changes arising in different periods were evaluated according to the confusion matrix and the matrix change land use. The kappa coefficient was used to determine the reliability of the maps when using the confusion matrix. The results indicate that between the years 1987 - 2015 at the Cato Gualaquiza, coverage with native forest conservation and protection use was reduced by 57 366.44 hectares cultivated with grass growing livestock use 44 3355.65 ha, the urban area of anthropic use 128.10 ha body of water with 37.54 ha. The area grew without information depending on the cloud cover in each image.

48

8. REFERENCIAS

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53

9. ANEXOS

Anexo 1. Georreferenciación con puntos de control (CONTROL POINTS) Anexo 1.1. LANDSAT 5 TM - 1987

54

P Anexo 1.2. LANDSAT 5 TM - 1998

55

Anexo 1.3. LANDSAT 7 ETM + - 2001

56

Anexo 1.4. LANDSAT 8 OLI - 2015

57

Anexo 2. Corrección Radiométrica.

Anexo 2.1. Método Haz Reducction,. Anexo 2.2. Método Haz Reducction Landsat 5 TM – 1987 Landsat 5 TM – 1998.

Anexo 2.3. Método Histogram Equalization, Anexo 2.4. Método Histogram Equalization, Landsat 7 ETM + - 2001 Landsat 8 OLI – 2015.

58

Anexo 3. Coberturas para la zona de interés. Anexo 3.1. Imagen Landsat 5 TM – 1987.

Anexo 3.2. Imagen Landsat 5 TM – 1998.

59

Anexo 3.3. Imagen Landsat 7 ETM+ – 2001.

Anexo 3.4. Imagen Landsat 8 OLI – 2015.

60

Anexo 4. Mapa Cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza – 1987.

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Anexo 8. Mapa de cambio de la Cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza 1987 – 1998.

65

Anexo 9. Mapa de cambio de la cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza 1998 – 2001

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Anexo 10. Mapa de cambio de la cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza 2001 – 2015.

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Anexo 11. Mapa de cambio de la cobertura vegetal y uso de la tierra del cantón Gualaquiza 1987 – 2015.

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE CIENCIAS ... · La clasificación supervisada se...

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