Installation

La información raster que se utilizó en el estudio fue suministrada por el IGAC y se relaciona a continuación:

29 | P á g i n a

Tipo Imagen Año

Satélite landsat 1989 Satélite landsat 2002 Satélite landsat 2007 Satélite Spot 2007 Satélite Rapideye 2010 Foto Aérea 1984 Foto Aérea 1987 Foto Aérea 1993 Foto Aérea 1999 Foto Aérea 2007 Foto Aérea 2011

Tabla 2. Imágenes utilizadas. Fuente: IGAC - Elaboración propia

5.1.1 ESTUDIOMULTITEMPORAL

Por medio del estudio multitemporal se realiza un análisis de los cambios de cobertura en el suelo, producidos por la acción humana o natural en los años 1989, 2002, 2007 y 2010, con el fin de determinar las señales de cambio sistémico y ganar entendimiento sobre las coberturas más sensibles.

A continuación se presenta un esquema general del procedimiento para la etapa de estudio multitempral, con el fin de determinar cambios de cobertura.

Figura 9. Esquema Modelo Metodológico de Trabajo con Imágenes Fuente: Elaboración propia

30 | P á g i n a Para la interpretación de las imágenes satelitales se debe realizar un tratamiento previo, según Chuvieco 2002 se requiere de una corrección geométrica y homogenización de los datos, el ajuste geométrico es la georreferenciación de la imagen al sistema de proyección requerido, para el caso se trabajó Magna Sirgas origen Bogotá. Las imágenes se encontraban georreferenciadas, pero fue necesario georreferenciar las fotografías aéreas a partir de las imágenes mediante puntos comunes (parcelas, vías, cuerpos hídricos) y con unos puntos GPS que se tomaron en campo, posteriormente con el modelo digital de elevación -DEM- se llevó a cabo un proceso de orto rectificación para las fotografías aéreas de 1987, 1999, 2007 y 2011.

Con las imágenes georreferenciadas, para mejorar la calidad visual de la imagen se aplicaron filtros de paso alto, paso bajo, convolution y estadísticos mediante la manipulación del histograma, por la presencia de nubes este procedimiento fue efectuado con el módulo interpreter de ERDAS.

Figura 10. Ruido generado por la atmosfera en imagen Landsat 2007 Fuente: Elaboración propia

Para reducir los tiempos en los procesos y remitirnos solo a la zona específica, se cortó el área de acuerdo al límite municipal de Topaipi

Con las imágenes ajustadas, según Chuvieco 2002 existen varias técnicas de detección de cambio, para el caso se usaron 3 tipos:

 Composición a color. Para estudios de vegetación con el sensor TM se usa la combinación de bandas RGB a falso color 4,3,2, para Spot 321 y para RapidEye 532. Esta combinación coloca las bandas infra rojo cercano, rojo y verde en los mismos cañones haciendo posible la combinación de imágenes.

 Diferencia de Imágenes. Es una resta entres imágenes de dos fechas, que permite discriminar zonas que han experimentado cambios entre esas fechas. Las zonas estables presentan un valor cercano a cero, y las que experimentan cambios ofrecen valores significativamente distintos a cero

31 | P á g i n a (positivos o negativos). Esta técnica se aplicó para las restas entre las bandas con el índice de vegetación diferencial normalizado -NDVI- para discriminar zonas estables de las zonas dinámicas, por lo cual primero se calculó el índice normalizado de vegetación, para las 4 imágenes 1989, 2002, 2007 y 2010, verificando la composición de las bandas. Fue necesario el ajuste del histograma y para hacerlo identificable visualmente se asignaron colores a los valores calculados por el NDVI y se agruparon en coberturas generalizadas, como nubes, suelo descubierto y zona con vegetación como se mencionó anteriormente.

 Clasificación. La clasificación no supervisada que consiste en el agrupamiento de pixeles cercanos por defecto. La supervisada permite la agrupación de coberturas por medio de un conocimiento previo en campo. La clasificación no supervisada se obtiene por la herramienta interpreter de ERDAS y expone un primer índice de las coberturas presentes. Para la ventana de aproximación en la vereda Michipay se realizó clasificación supervisada ya que esta técnica requiere de áreas de entrenamiento que representen la categoría que describen.

5.1.2 CONSTRUCCIÓNDEUNAGDB

Se diseñó una GDB para capturar, almacenar, manipular, analizar y desplegar información geográfica georeferenciada, apoyada en la integración organizada de hardware, software, datos geográficos (SIG), el modelo de datos geográfico como abstracción del mundo real, propone estructurar la información con el fin de elevar propuestas para resolver problemas de planificación y de gestión, mediante salidas gráficas, almacenamiento y acceso a los datos.

El uso de sensores remotos representa una herramienta esencial en el estudio de coberturas ya que provee la posibilidad de determinar el cambio en el uso y la cobertura de la tierra a través de los años, para cuantificar cuales de estos cambios han sido relevantes (Jacquin et,al 208), pero si no se cuenta con una información organizada no será posible su entendimiento por los demás agentes, por lo cual se generó una GBD en ArcCatalog que almacene los datos geográficos origen y transformados en el presente estudio.

Figura 11. GDB inicial generada Fuente: Elaboración propia (2013)

32 | P á g i n a El sistema de proyección de la GDB es Magna - Sirgas, origen Bogotá - Tranverse Mercator, y se cargó la información vector y raster almacenada en feature dataset, como vector se incluyeron las capas de suelos, hidrología, polígonos de coberturas construidos a partir de las imágenes y para raster se incluyó el modelo de elevación digital -DEM- construido a través de las curvas de nivel a 30M, las fotografías aéreas, los mosaicos generados y las imágenes de satélite tratadas. La inclusión del DEM refleja las características morfológicas y perfiles del terreno, se generó a partir de una imagen ASTER y sirvió de soporte para los orto mosaicos. En ArcScene se corrió un análisis en 3D para generar rutas posibles por donde el agua pueda direccionarse debido a la elevada red hídrica, a partir de del cálculo de pixeles. Estos análisis hacen posible prever inundaciones o disminuir el grado de exposición de la población a amenazas.

Figura 12. DEM Topaipi con red hídrica. Fuente: Elaboración propia (2013)