Evaluación de Cambios de Bosque con Imágenes Satelitales Shane Runquist US Peace Corps Volunteer SEMARNAT Puebla 19 agosto, 2009 srunquist@gmail.com

Resumen ¿Para Qué? Proceso General Mi Proceso y Herramientas Limitaciones y Dificultades Conclusión

¿Para Qué? Entre 2 fechas especificas: Identificar áreas de pérdida o aumento significante en vegetación (año-a-año) Estudiar sucesión estacional (cambio de vegetación entre estaciones de 1 año) Identificar cambios no vegetales (urbano, humedales, costales, etc.) ¡Y es posible hacerlo completamente gratis!

Proceso General 1. Preparar 1 2 3 4 5 6 1. Preparar Definir los detalles: metas, presupuesto, etc. Seleccionar herramientas Seleccionar imágenes: Del área de interés De tiempos apropiados De sensores apropiados compatibles espectralmente y espacialmente resolución buena con cobertura de luz visible y infrarrojo (“NIR”) Sin muchos nubes

Proceso General 2. Corregimientos 1 2 3 4 5 6 2. Corregimientos Corregir imágenes radiométricamente – minimizar diferencias en Angulo del sol Intensidad del sol (distancia de la Tierra) Distorsión atmosférica (recomendable) Normalizar 1 imagen a la otra (recomendable)

Proceso General 3. Calcular un índice vegetativo para ambas 1 2 3 4 5 6 3. Calcular un índice vegetativo para ambas Objeto es enfocar en los datos vegetales Usualmente NDVI, TCT, o una variación 4. Restar mapas de índice Pixel por pixel diferencia Tiempo 2 – Tiempo 1 = Mapa de cambios vegetales

Proceso General 5. “Clasificar” los cambios 1 2 3 4 5 6 5. “Clasificar” los cambios Para destacar cambios más grandes 6. Analizar los cambios destacados No de interés: nubes, sombra, desalineamento, sucesión estacional Contra bases de datos: incendios, inundaciones, predios de manejo forestal Marcar el resto para investigación: tala clandestino, plaga, sequía, polución, etc.

Mi Proceso y Herramientas Preparar - definir metas: Identificar gran cambios en bosque / selva en el estado de Puebla Imágenes 1990-2009, intervalos de 5 y 10 años, invierno preferable Usar datos y herramientas gratis si posible

Mi Proceso y Herramientas Preparar - seleccionar herramienta(s): ERDAS Imagine, IDRISI, ENVI – todos son muy buenas … y muy cara$ Análisis de imágenes gratis: ILWIS, MultiSpec, OpenEV Selecioné ILWIS porque es gratis y poderoso - tiene “scripts”

Mi Proceso y Herramientas Scripts de ILWIS me permitió automatizar y simplificar el proceso, como las más cara$

Mi Proceso y Herramientas Preparar - seleccionar imágenes: Fuentes no gratises: ASTER, ALI, Hyperion, IKONOS, Orbview, QuickBird, WorldView, AWiFS SPOT – cuesta ~€2000-€3000 para 10-20m res. PERO, convenio permite solicitud por SEMARNAT Fuentes gratises: MODIS – 250m-1000m, mal para áreas pequeños NALCMS (North American Land Cover Change Monitoring System) – base es MODIS y mapas no publicados todavía Landsat 5 y 7 – 30m, 6 bandas reflectivas X ? X ? 

Mi Proceso y Herramientas Imágenes de Landsat – gratis en línea Almanaque de escenas por año y sensor

Mi Proceso y Herramientas Selección de Imágenes Landsat I recommend creating this graph for each data source and each coverage area (path & row for Landsat)

Mi Proceso y Herramientas Corregir y normalizar Calcular TCT - condensar 6 capas a 3: brillante, verde, y húmedo Restar las 3 capas para obtener cambios de cada

Mi Proceso y Herramientas “Clasificar” los mapas de cambios Para resultados mejores, debería ser hecho por tipo de ecosistema. Ecosistemas de interés de INEGI: bosque coníferas bosque encino bosque mesófilo selva caducifolia selva perennifolia Bosque coníferas en norte de Puebla

Mi Proceso y Herramientas Clasificación requiere lo más esfuerza … o definir muestros antes (supervisada) o interpretar resultados automaticos (no supervisada) Este ejemplo es no supervisado – hay que eligir sentido a cada clase

Mi Proceso y Herramientas Ahora, estoy interpretando algunos resultados… 1999 2003 ¿Área bajo de manejo forestal?

Mi Proceso y Herramientas Ahora, estoy interpretando algunos resultados… 1999 2003 Cambios interesantes a la derecha … pero a la izquierda es probable sucesión no forestal (diciembre a februero)

Mi Proceso y Herramientas Ahora, estoy interpretando algunos resultados… 1999 2003 ¿Incendio reciente?

Mi Proceso y Herramientas Ahora, estoy interpretando algunos resultados… 1999 2003 Cambio de uso de suelo – carretera nueva

Mi Proceso y Herramientas Ahora, estoy interpretando algunos resultados… 1999 2003 Cambios de sombra por ángulo del sol … o “offset” (error de coregistración geografica)

Limitaciones y Dificultades Funciona solamente con pares de imágenes – no serie ni conjuntos Disponibilidad limitada de imágenes buenas en algunas áreas Opciones limitadas de años (brincar años) y fechas (riesgo de offset estacional) En caso de Landsat en México, después de 2002 hay pocas de L5 para el sur, solo de L7 … que son defectuosas (“SLC-off” huecos) Enigma de resolución Inferior – no puede detectar cambios pequeños Ej., aclarar de bosque o ligero cambios de límites Cambios pequeños (en área o en cantidad de cambio) perdidos en el ruido. Usar períodos más que solo 1-3 años … cambios graduales son más notable. Superior – imágenes cubren menos Hay que procesar más pares para la misma cobertura. Ej., 3 Landsat imágenes cubren Puebla … pero ~15 requeridas de SPOT.

Limitaciones y Dificultades Riesgo – quizás los polígonos de tipos de ecosistemas usados en clasificación no corresponden bien a ambas imágenes Riesgo – errores técnicos ej. Coeficientes incorrectos en calculo de correcciones o índice vegetal Riesgo – hacer juicios mal durante clasificación y interpretación

Conclusión Generalmente in mis resultados limitados, los cambios destacados corresponden a Pérdida o aumento de vegetación Cambios de sombra de terreno Sucesión estacional (evitable con mejor selección de fechas) Tengo dudas en áreas más verde (ej. bosque mesófilo) que pueda distinguir bien bosque original y crecimiento de plantas nuevas. Proceso es complicado, pero flexible y poderoso Se puede obtener resultados útiles con esfuerzo … y GRATIS con un poco más esfuerzo