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La Interpretación visual de imágenes, se basa en la habilidad humana para relacionar colores y patrones en una imagen de características del mundo real. Muy a menudo el

30 resultado de la interpretación es hecho a través de la digitalización de la geometría y los datos temáticos objetos relevantes (mapeo). Esta es utilizada para producir información espacial como: mapas de suelos, mapas catastrales, mapas de uso de la tierra, etc. (Bakker & Jansen, 2001)

El análisis visual de imágenes se realiza empleando tres bandas del sensor, coincidiendo con la capacidad de los monitores, empleados en informática, monitores RGB. (Fernández-Coppel & Herrero, 2001)

Criterios para la interpretación visual

Los criterios para la interpretación visual de imágenes según Schomwandt (2015) son:

 Tono: Es la característica más importante, representa el registro de la radiación que

llega a la superficie de la Tierra. Tonos claros representan áreas de alta reflectancia mientras que áreas con tonos oscuros representan áreas de baja reflectancia. La reflectancia de un objeto está determinada por las características de su composición: una roca calcárea, suelo desnudo, arenas etc., presentan tonos de gris claro, mientras que un suelo húmedo aparecerá en tonos de gris oscuro.

 Textura: Es la variable que se refiere a la heterogeneidad espacial de una determinada cubierta; es decir al contraste espacial entre los elementos que la componen. Visualmente se manifiesta como la rugosidad o suavidad de los tonos grises. Cuanto más similares sean esos tonos, será más homogénea las cubiertas y la textura por ende será más lisa. La textura de una cubierta procede de la relación entre el tamaño del objeto que la conforman y la resolución del sensor.

 Contexto espacial: Se indica la localización de las cubiertas de principal interés en relación con elementos vecinos de la imagen.

31  Sombras: La variación de las condiciones de iluminación en una cubierta introduce modificaciones en la firma espectral de una misma cubierta. En el análisis visual, las sombras que produce o recibe un objeto resulta un criterio para detectarlo o identificarlo, ya que proporciona una idea de la altura y profundidad, en ocasiones permite calcular alturas, siempre que se conozcan los ángulos solares en el momento en el cual fue adquirida la imagen.

 Patrones Especiales: Este concepto indica una organización particular de los objetos que conforman una determinada cubierta. Es muy utilizado en fotografía aérea y se ve prácticamente acotado a imágenes satelitales de alta resolución espacial. En las imágenes de moderada resolución espacial, los patrones identificados representan tendencias del comportamiento de la superficie más regionales.

 Forma – Tamaño: Estos criterios derivan de la fotointerpretación y son claramente relevantes de acuerdo a la mayor resolución que posea la imagen. En las imágenes de moderada resolución, las formas de mayor tamaño podrán ser claramente identificadas. Obras civiles, ferrocarriles, autopistas, canales, etc. Relieves plegados, fallas expuestas en superficies, redes de drenajes, etc.

 Color: El color resulta un elemento básico para la interpretación de imágenes. La visión percibe longitudes de onda entre los 0,4 a 0,7μm y separa la energía recibida en tres componentes de acuerdo a la sensibilidad espectral de las células.

Combinaciones con las bandas del sensor

Para una mejor interpretación de las coberturas presentes en las imágenes obtenidas por el sensor Landsat, es necesario realizar una combinación de bandas, las cuales dependiendo de la banda priorizada muestran de mejor manera ciertas características de

32 la cobertura. De acuerdo a Fernández-Coppel & Herrero (2001), existen combinaciones ya determinadas para resaltar alguna característica de la superficie, así tenemos:

Combinación en color natural: RGB 321 bandas –3, 2, 1 –

Constituye la combinación más próxima a la percepción de la tierra con nuestros ojos desde el espacio, de ahí el nombre de color verdadero. Las bandas visibles dan respuesta a la luz que ha penetrado más profundamente, y por tanto, sirven para discriminar el agua poco profunda y sirven para distinguir aguas turbias, corrientes, batimetría y zonas con sedimentos.

 El azul oscuro indica aguas profundas.

 El azul claro indica aguas de media profundidad.

 La vegetación se muestra en tonalidades verdes.

 El suelo aparece en tonos marrones y tostados.

 El suelo desnudo y la roca aparecen en tonos amarillentos y plateados.

Combinación en falso color RGB 432 bandas– 4, 3, 2 –

Acentúa la coloración de las diferentes coberturas para una mejor discriminación.  Rojo – magenta: Vegetación vigorosa, cultivos regados, prados de montaña o

bosques de caducifolias en imágenes de verano y cultivos herbáceos de secano en imágenes de primavera.

 Rosa: Áreas vegetales menos densas y/o vegetación en temprano estado de

crecimiento. Las áreas residenciales suburbanas en torno a las grandes ciudades, con sus pequeños jardines y árboles diseminados, aparecen a veces en este color praderas.

 Blanco: Áreas de escasa o nula vegetación pero de máxima reflectividad: nubes, arenas, depósitos salinos, canteras y suelos desnudos.

33  Azul oscuro a negro: Superficies cubiertas total o parcialmente por el agua: ríos, canales, lagos y embalses. En zonas volcánicas los tonos negros pueden asimismo identificar flujos de lava.

 Gris a azul metálico: Ciudades o áreas pobladas, si bien puede asimismo tratarse de roquedo desnudo.

 Marrón: Vegetación arbustiva muy variable en función de la densidad y del tono del sustrato. Los tonos más oscuros indican presencia de materiales paleozoicos (pizarras), mientras los materiales calcícolas, menos densos normalmente, ofrecen una coloración más clara.

 Beige – dorado: Identifica zonas de transición: prados secos frecuentemente asociados con el matorral ralo.

Clasificación digital de imágenes satelitales

La clasificación digital implica categorizar una imagen multibanda. En términos estadísticos, esto supone reducir la escala de medida en una variable continua (los ND originalmente detectados por el sensor) a una escala categórica (tipos de cubierta) u ordinal (densidades de vegetación). (Chuvieco, 2010)

Tradicionalmente se han dividido los métodos de clasificación en dos grupos: supervisado y no supervisado, de acuerdo a la forma que se han obtenido las estadísticas de entrenamiento. El método supervisado parte de un conocimiento previo del terreno, a partir del cual se seleccionan las muestras para cada una de las categorías. Por su parte el método no supervisado procede a una búsqueda automática de grupos de valores homogéneos dentro de la imagen. (Chuvieco, 2010)

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Clasificación supervisada

El método supervisado parte de un cierto conocimiento de la zona de estudio, adquirido por experiencia previa o por trabajos de campo. Esta mayor familiaridad con el área de interés permite al intérprete delimitar sobre la imagen unas áreas suficientemente representativas de cada una de las categorías que componen la leyenda. Estas áreas se denominan, en la bibliografía anglosajona, training fields (áreas de entrenamiento). (Chuvieco, 2010)

En las clasificaciones supervisadas se requiere la participación activa del analista que esté realizando la clasificación de la imagen de satélite, en este caso, el técnico que está llevando a cabo la tarea debe indicar al software que debe realizar en cada momento (cómo debe clasificar cada uno de los pixeles existentes en la imagen), a partir de la definición de unas áreas de entrenamiento (training áreas) de las cuales se conoce a priori la naturaleza de su superficie. (Monterroso, 2013)

Clasificación no supervisada

Este método se dirige a definir las clases espectrales presentes en la imagen. No requiere conocimiento del área de estudio, por lo que la intervención humana se centra más en la interpretación que en la consecución de los resultados. (Monterroso, 2013)

Las clasificaciones no supervisadas guardan relación con el valor relativo al color, al tono o al clúster (grupo o agrupamientos), para identificar entidades. En este caso concreto, el analista deberá validar el resultado de la clasificación una vez esta haya sido llevada a cabo.

Modelos de datos espaciales

A pesar de la heterogeneidad de la información, existen dos aproximaciones básicas para simplificar y modelizar el espacio, de modo que este pueda ser almacenado y

35 manipulado en un sistema informático, dando lugar por tanto, a dos modelos de datos resultantes: El modelo vectorial (Figura 8), que representa la realidad en forma de puntos, líneas y polígonos y es habitualmente utilizado para tratar fenómenos geográficos discretos (vías de comunicación, tejidos urbanos, cubiertas vegetales, etc.) y el modelo raster o matricial, que representa los elementos geográficos mediante celdas regulares (cuadrados y rectángulos), usado generalmente para representar modelos continuos. (Del Bosque et al, 2012)

El raster es adecuado para variables geográficas que presentan continuidad espacial, permite la utilización de capas superponibles entre sí, cada una de ellas almacenando un valor digital. (Ormeño, 2004)

Figura 8. Comparación entre el modelo Raster y modelo Vectorial

Fuente: Extraído de Sastre P. (2010). Sistemas de Información Geográfica (SIG) – Técnicas básicas para estudios de biodiversidad (p.5)

Mapas temáticos

Un mapa es la representación gráfica a una escala reducida de una porción de la superficie terrestre que muestra sólo algunos rasgos o atributos de la realidad. En este sentido el mapa es un sustituto de la porción de la superficie terrestre que deseamos estudiar. El mapa también puede definirse como un instrumento analógico diseñado

36 para el registro, cálculo, exposición, análisis y, en general, la comprensión de los hechos geográficos y de sus relaciones espaciales. (Fallas, 2003)

Un mapa temático o de propósito particular es aquel cuyo objetivo es localizar características o fenómenos particulares. El contenido puede abarcar diversos aspectos, desde información histórica, política o económica, hasta fenómenos naturales como el clima, la vegetación o la geología. El mapa base utilizado en la elaboración de los mapas temáticos es el topográfico o de propósito general simplificado.

A partir del siglo XVIII, los cartógrafos, que antes sólo se habían centrado en el estudio del conocimiento geográfico del mundo, comenzaron a plasmar en los mapas datos sociales y científicos, dando lugar al nacimiento de la cartografía temática.

Una estructura básica son las capas, las cuales constituyen un conjunto de datos temáticos, que pueden organizarse de dos formas distintas. Cada una de las capas se corresponde con un tema determinado, por ejemplo suelos, vegetación, litología, etc. (Ormeño, 2004)

Los mapas temáticos incluyen descripciones de los fenómenos geográficos, como aquellos relativos a aspectos de la geología (especialmente de suelos y tipos de estratos de rocas), a los usos del suelo y a la vegetación. Los mapas estadísticos son también mapas temáticos. Estos muestran la distribución geográfica de una variable estadística. (International Cartographic Association, 2015)

Mapa base

Mapa base para un mapa temático, es aquél que está constituido de la información topográfica al cual el componente temático va a referirse. La información del mapa base sirve para ayudar al lector del mapa a organizar la información temática respecto del entorno espacial o geográfico. (Ormeño, 2004)

37 Un mapa base típico puede ser el propio mapa topográfico oficial del que se eliminan ciertos elementos y colores para facilitar la lectura, pero también puede constituirlo información muy generalizada procedente del mismo. El grado de generalización del mapa base, sea cual sea la fuente que se utilice, dependerá de diversos factores, entre los cuales, los más determinantes serán la escala, la finalidad y el tema del mapa final. (Ormeño, 2004)

2.2.3 Sistema climático y variabilidad climática