II CONGRESO INTERNACIONAL DE PARAMO

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1 II CONGRESO INTERNACIONAL DE PARAMO
IDENTIFICACION DE LAS AREAS DE INFLUENCIA DE LOS HUMEDALES EN EL PARQUE NACIONAL EL CAJAS EN BASE AL ANALISIS DE IMÁGENES SATELITALES II CONGRESO INTERNACIONAL DE PARAMO Ing. Diego E. Mora Serrano, M.Sc. PROMAS – Universidad de Cuenca

2 Introducción Los humedales de agua dulce corresponde a zonas de tierras planas en las que la superficie se encuentra anegada, permanente o intermitentemente, al cubrirse regularmente de agua. Los humedales son entendidos como la cobertura de terreno con gran contenido de agua, en la región de páramo, los humedales se deben a formas transicionales entre lagunas y páramo. El Parque Nacional Cajas (PNC) estuvo ocupado por glaciares durante la época del Pleistoceno Medio y Superior, dejó su impronta en los valles glaciares en forma de “U”, un gran número de lagunas y humedales de agua dulce.

3 Materiales Area de Estudio Imágen Satelital Coordenadas PNC:
N; N E; E Superficie = 29,390 ha Imágen Satelital Análisis de la disponibilidad de imágenes con suficiente calidad y con la menor nubosidad posible en la región: Imagen ETM+ de 03/11/2001; 12/04/2002. Cuenca del río Paute (PROMAS – U. Cuenca)

4 Materiales Landsat ETM+ 03/11/2001 Landsat ETM+ 12/04/2002 03/11/2001

5 Materiales Cartografía Software Escala 1:10.000
Curvas de nivel cada 10m Vialidad y Senderos Ríos Lagunas Construcciones (caseríos) Vegetación Software ArcGis 3.2 Idrisi Kilimanjaro Erdas 8.3

6 Metodología - Criterios
Criterios en la determinación de los humedales Zona de tierras planas Pendientes bajas (valor máximo?) Información in situ de pendientes en humedales Zonas transicionales entre lagunas y páramo Areas correspondientes a cobertura de páramo Clasificación de cobertura de páramos y lagunas, entre otros (pasto, cutivos, bosque, rocas) Areas de terrenos con gran contenido de agua (dependerá de época del año) Selección de la imagen satelital de acuerdo a la fecha Diferenciación entre páramo con contenido de agua y páramo relativamente seco

7 Metología - Resumen Preparación de la imagen satelital
Selección de la imagen satelital óptima Georeferenciación y Ortorectificación (ERDAS) Corrección atmosférica Transformaciones de bandas Sitios de entrenamiento y verificación Recopilación de información in si tu Visita de humedales in situ y recopilación mediante G.P.S. de áreas de distintos tipos de cobertura Verificación de pendiente de terreno en humedales Clasificación de tipo de cobertura Clasificación No Supervisada Clasificación Supervisada ‘Máxima semejanza’ Clasificación ‘Criterio de pendiente’

8 Resultados Selección de la imágen satelital óptima
Landsat ETM+ 03/11/2001 Preparación de la imagen satelital Georeferenciación y Ortorectificación. RMS = 8m < 0.5 pixel 1 pixel = 30 x 30 m Corrección Atmosférica Modelo Cost. Estiramiento de reflectancia

9 Resultados Clasificación del tipo de Cobertura
Separabilidad de combinacion espectral (bandas / Valor) Separability between LAGUNAS y PARAMO HUMEDO 2000 Separability between LAGUNAS y BOSQUE Separability between LAGUNAS y PARAMO SECO Separability between LAGUNAS y A. SIN VEGETACION Separability between PARAMO HUMEDO y BOSQUE Separability between PARAMO HUMEDO y PARAMO SECO Separability between PARAMO HUMEDO y A. SIN VEGETACION Separability between BOSQUE y PARAMO SECO Separability between BOSQUE y A. SIN VEGETACION Separability between PARAMO SECO Y A. SIN VEGETACION SEPARABILIDAD PROMEDIO SOBRE TODOS LOS PARES DE COMBINACION ESPECTRAL Clasificación del tipo de Cobertura Clasificación No Supervisada (Suave) Definición de las clases espectrales (utilizando todas las bandas) Eliminación de nubes y sombras.

10 Resultados Combinación de bandas Transformación de bandas
Landsat tiene 7 bandas (se utilizó 6) Transformación Teaseled Cap (Bright, Green Moisture y Yellow) Sitios de Entrenamiento y Sitios de Verificación Polígonos levantados in situ mediante GPS de cada cobertura. Error de precisión del GPS < 5m

11 Resultados Recopilación de información in situ:
La recopilación de tipos de cobertura se clasifica en: Se encontró humedales en pendientes de hasta 20% Se levantaron mediante GPS áreas de cada cobertura para definir sitios de entrenamiento y sitios de verificación

12 Resultados Clasificación del tipo de Cobertura
Clasificación Supervisada 1 Lagunas 2 Páramo Húmedo 3 Bosque 4 Páramo Seco 5 A. Sin Vegetación Clasificación del tipo de Cobertura Clasificación Supervisada (Dura) Determina la pertenencia de un pixel a una firma espectral específica (MAXLIKE) aatribución binaria Creación de firmas espectrales (combinación de bandas) Prueba de confianza Comparación de resultados de la clasificación vs sitios de verificación. (Matriz de Errores)

13 Resultados

14 Resultados Determinación de áreas con pendiente menor a 20%
Clasificación del tipo de Cobertura en pendientes bajas Determinación de áreas con pendiente menor a 20% Se creo un Modelo digital de Elevación (DEM) a partir de la cartografía 1:10.000 Se determinó a partir del DEM un mapa de pendientes Overlay de la clasificación de cobertura en areas con pendiente menor a 20% Se aisló a áreas con pendientes <20% Areas de Humedal cumplen: Areas menores a 20% de pendiente Areas correspondientes a Páramo Húmedo

15 Resultados

16 Resultados Anteriormente Lagunas Otros: Curso de ríos
- Morfología Convexa - Alta capacidad de Retención de Agua Curso de ríos

17 Conclusiones Sensores remotos pueden contribuir a la selección de humedales, aunque depende de características de la zona (morfología, clima) Validación: mediciones en el campo a largo plazo. (El levantamiento de sitios de entrenamiento y validación es puntual) Disponibilidad de imágenes – lapso entre toma de la imagen y levantamiento de sitios

18 GRACIAS