The research approach

Antes de empezar la clasificación se realizó con ayuda del software ERDAS el proceso de recorte y re escalamiento de la imagen del año 2009(IGAC) ya que la resolución espacial de las dos imágenes son diferentes.

Este proceso se realizó con base en la metodología CORINE Land Cover (IDEAM, CORMAGDALENA, & IGAC, 2008) adaptada para Colombia, la metodología indica que esta clasificación se realiza en 3 etapas las cuales se siguieron cuidadosamente.

8.4.3.1. Etapa I. Adquisición y preparación del material

La adquisición del material se realizó mediante su compra en la entidad correspondiente como se mencionó en los pasos anteriores.

Seguido de esto se realizó una visita a campo exclusivamente para recolectar la mayor cantidad de muestras fotográficas de las coberturas del suelo existentes en la zona de estudio.

En esta visita a campo estas fotografías correspondieron a la identificación de las coberturas del suelo que fueron asignadas en la clasificación, debido a que según (Chuvieco, 1995), la clasificación supervisada parte de un conocimiento previo de la zona de estudio para tener una familiaridad con el terreno visualizado en oficina, a este proceso se le conoce con el nombre técnico de training fields lo que indica que estas muestras van entrenando al ordenador para reconocer las distintas coberturas que de pronto no se distinguen en el proceso de oficina, esta es la primicia que identifica principalmente al método supervisado.

8.4.3.2. Tapa II. Procesamiento de las imágenes

Teniendo las dos imágenes listas para ser procesadas en conjunto, con ayuda del software ERDAS se tomó primero la imagen del año 2009 (IGAC) y se definieron las clases que se identificarían en la imagen, que para el caso del proyecto, debido a la resolución de las imágenes a trabajar estas permiten ver la respuesta espectral de cada cobertura en detalle, por ello se tomaron una muestra de 42 clases, como se muestra a continuación:

Imagen 31 Definición de clases

Luego se realizó el proceso de adición de las clases a grupos que se definieron con anterioridad asignando finalmente 11 clases, mediante el método de paralelepípedos se realizó la clasificación supervisada en el software. Este mismo análisis se le realizo a la imagen del Dron para obtener los siguientes resultados:

En este caso a mano izquierda de la Imagen 32 se muestran la cantidad de muestras tomadas para el control de calidad de la clasificación de la imagen del 2009 y a la derecha la cantidad de muestras tomas para el control de calidad de la clasificación de la imagen del 2017.

Imagen 32. Muestra de puntos

Los resultados de los errores cometidos por omisión y comisión para las dos imágenes se relacionan en la Imagen 33, en ella podemos observar que de una muestra de 30 puntos para el control de calidad fueron muy pocos los errores cometidos en la clasificación.

Según el coeficiente kappa de las dos clasificaciones mostrado en la Imagen 34, para la clasificación de la imagen del 2009 el coeficiente kappa fue de 0,873 y para la imagen del 2017 el coeficiente kappa fue de 0,831, lo que nos confirma que la clasificación quedo bien realizada, debido a que para una buena clasificación es permitido como mínimo un coeficiente del 0,75.

Se determina también que en la muestra tomada aleatoriamente por el software, este no evaluó cuerpos de agua, detritos, cultivos, palmeras, sin embargo esto no infiere en la precisión del proceso.

A continuación en la Imagen 35 y la Imagen 36 se aprecia el resultado final de las dos clasificaciones.

Imagen 35 Clasificación supervisada Mapa 2009

8.4.3.3. Etapa III. Producción cartográfica final

En esta etapa principalmente se realiza el mapa temático del resultado del análisis multitemporal, este análisis por practicidad se decidió realizar con ayuda del software ILWIS. Para realizarlo primero se importó la imagen formato TIFF a formato ILWIS.

Imagen 37 Visualización Mapa 2009 en escala de grises

Inicialmente se visualiza la imagen en escala de grises, lo que se realiza en este proceso es la creación de un mapa en pseudocolor, para ello con ayuda de la herramienta slicing se asigna a cada código en escala de grises un color ya identificado en la clasificación de PCI, obteniendo lo siguiente:

Este mismo proceso se realiza con la imagen del Dron 2017, cuando se tiene estas dos imágenes en ILWIS con sus respectivos dominios se procede a hacer la comparación de estas dos imágenes.

TABLA MULTICRITERIO

En este proceso se dan los parámetros que se van a analizar en el mapa final en el cual se le asigna su respectivo dominio incluyendo los criterios que combinan las dos imágenes, en la siguiente imagen se puede observar esta asignación con su respectivo código.

Imagen 39 Dominio imágenes 2009 2017

Mediante una tabla llamada multicriterio se asignan los factores definidos en el dominio que se van a ver afectados con el análisis multitemporal entre las dos imágenes, a continuación se relaciona dicha tabla con los criterios asignados para el análisis.

La asignación de estos criterios se dan dependiendo de la finalidad del proyecto a juicio del interprete, para el presente caso estos criterios se definieron de la siguiente manera:

 INUNDACIÓN: Se asignaron en esta categoría los pixeles que según el análisis, pasaron de cualquier tipo de cobertura a ser cuerpos de agua.

 DESLIZAMIENTO: Corresponde a los pixeles que del 2009 al 2017 pasaron de cualquier cobertura a ser detritos.

 DEFORESTACIÓN: Se caracterizan por ser pixeles con nivel digital correspondiente a arbustal y bosque, que pasaron a ser de otro tipo de cobertura.  REFORESTACIÓN: Pixeles que pasaron de cualquier tipo de cobertura a arbustal o

bosque.

 EXPANSIÓN URBANA: Son los pixeles en cualquier tipo de cobertura que se convirtieron en categoría construcciones.

 DESCENSO: Pixeles categorizados como cuerpos de agua, que cambiaron a cualquier otro tipo de cobertura.

 EROSIÓN: Pixeles con tipo de cobertura “pastos húmedos” o “cultivos” que pasaron a ser “pastos secos” o suelo desnudo.

Por último se obtiene el mapa final de las coberturas de los mapas analizados, con sus respectivos cambios como se muestra a continuación:

En el mapa se observan los criterios que se tuvieron en cuenta y cuáles fueron los cambios de un año a otro, se puede observar que el proceso de deforestación fue agresivo en la zona y que solo una pequeñísima parte fue de reforestación, también se observó que la urbanización tuvo una importante incidencia en el sector, esto se evidencia en las siguientes estadísticas:

Imagen 42 Diagrama de barras (Análisis ILWIS)

Imagen 43 Análisis estadísticos (ILWIS)

De esta forma se observa que más del 50% de la cobertura boscosa y arbustiva fue deforestada, que la expansión urbana se incrementó en más de 15%, la erosión en estos años de comparación obtuvo un 18%.