Secretaría de Energía, Recursos Naturales, Ambiente y Minas (MiAmbiente) Instituto Nacional de Conservación y Desarrollo Forestal, Áreas Protegidas y Vida Silvestre (ICF) Metodología de elaboración de mapa de cobertura forestal y uso de la tierra 2012 Tegucigalpa M.D.C Diciembre 2016
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Secretaría de Energía, Recursos Naturales, Ambiente y Minas
(MiAmbiente)
Instituto Nacional de Conservación y Desarrollo Forestal, Áreas Protegidas y Vida Silvestre
(ICF)
Metodología de elaboración de
mapa de cobertura forestal y uso
de la tierra 2012
Tegucigalpa M.D.C Diciembre 2016
Secretaría de Energía, Recursos Naturales, Ambiente y Minas (MiAmbiente) José Antonio Galdámez- Secretario de Estado MiAmbiente
Dirección Nacional de Cambio Climático Sergio Adrián Palacios Cárcamo – Director Nacional
Instituto Nacional de Conservación y Desarrollo Forestal, Áreas Protegidas y Vida Silvestre (ICF)
Gerson Perdomo – Jefe Centro de Información de Patrimonio Forestal (CIPF) Héctor Lagos – Unidad de Monitoreo Forestal (UMF)
Proyecto Apoyo a la preparación para la Reducción de las Emisiones debidas a la Deforestación y le Degradación Forestal (REDD+) en Honduras
Nelson Saúl Ulloa Colindres – Coordinador Nacional
Equipo Nacional de apoyo a la preparación del nivel de referencia (FCPF –ONUREDD)
Rommel Porfirio Sarmiento – Coordinador componente MRV MiAmbiente Amy Alicia Lazo – Enlace técnico FAO ONU-REDD Jorge Luis Santos Juan José Barahona Jairon Isidro Castellanos Fernando Roberto Bernárdez Ivan Emilio Maradiaga Omar Orellana Díaz Fabio Leonel Casco Yolibeth Aderlí López Rodolfo Josué Bautista
Metodología de elaboración de mapa de cobertura forestal y uso de
la tierra 2012
Honduras
Instituto Nacional de Conservación y Desarrollo Forestal, Áreas Protegidas y Vida Silvestre (ICF)
Secretaría de Energía, Recursos Naturales, Ambiente y Minas (MiAmbiente)
El presente documento describe los esfuerzos que Honduras ha presentado en el mapeo temático de las coberturas de los bosques del país. Con el objetivo de presentar el primer Nivel de Referencia de Emisiones Forestales ante la Convención Marco de las Naciones Unidas para el Cambio Climático, se hace énfasis en el marco metodológico utilizado para la elaboración del mapa base que sirve de insumo para la detección de cambios temporales a nivel nacional.
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Palma Africana Palma Africana
Cuerpo de Agua Artificial Cuerpo de Agua
Lagos y Lagunas Naturales
Otros Cuerpos de Agua
Área Húmeda continental Área Inundables
Arboles Dispersos fuera de Bosque Pastos y/o Cultivos
Zona Urbana Continua Área Urbana Zona Urbana Discontinua
Suelo Desnudo Continental Suelo Desnudo Arenal de Playa
6.4.4 Edición de categorías
Debido al cambio de sensor y resampleo del mapa base fue necesario hacer edición manual
para adecuar las categorías al sensor Landsat. La edición consistió en la utilización de las
opciones de isodata (unsupervised), áreas de interés (AOI), áreas de crecimiento (Grow) y
Recodificación (Recode).
6.4.4.1 Combinación de banda
La combinación de banda utilizada al momento de la edición fue el siguiente (Figura 13):
Banda 4 – Infrarrojo cercano (NIR)
Banda 5 - SWIR 1
Banda 3 – Rojo
Figura 13. Combinación de banda utilizados (4,5,3)
6.4.4.2 Clasificación no supervisada (ISODATA)
La herramienta de Isodata (algoritmo de clasificación) permitió separar algunas categorías
que mostraron confusión respecto a la imagen satelital. La confusión se presentó por el
efecto de borde en cada una de las categorías y con el objetivo de adaptar las categorías al
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nuevo sensor (Landsat), la clasificación no supervisada permitió depurar la información
digital (Figura 14).
6.4.4.3 Regiones de interés (AOI)
En la edición manual el software ERDAS, al igual o similar que otros software especializados
cuenta con un formato de edición llamado AOI (area of interest). Las áreas de interés (AOI)
permite hacer polígonos tanto regulares (rectángulos, cuadrados y círculos) como
irregulares. La herramienta permite dibujar segmentos que presenten
características espectral o de textura similar (Figura 15).
Los pasos a seguir para crear AOI usando herramientas de dibujo:
1. Haga clic en la pestaña de dibujo y luego en el icono polígono
2. Una capa AOI se crea y se muestra de forma automática en la ventana
de contenido.
3. El cursor se adquiere la forma de cruz cuando se sitúa dentro de una vista y
seguidamente hacer clic varias veces para dibujar un polígono alrededor de una
característica deseada.
Figura 14. Clasificación no supervisada
Figura 15. Áreas de interés (AOI)
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6.4.4.3 Crear AOI usando Grow
Para cuerpos de agua como: lagos, estanques y formaciones vegetales como: plantaciones
de palma y otras características con bordes complejos, la herramienta Grow sirvió para
delimitar algunas áreas que comparten características similares tanto en resolución
espectral como en textura. En lugar de hacer clic varias veces para digitalizar un polígono,
la herramienta dibuja un polígono completo de forma automática obedeciendo las
características espectrales (Figura 16 y 17).
Hay dos maneras de hacer crecer una región:
Crecer por Pixel:
Para hacer crecer una muestra específica sobre la base de un pixel, haga clic en el píxel
deseado.
Crecer por Región:
Para hacer crecer una muestra específica basada en un área similar, haga clic y arrastre
para dibujar un rectángulo como el área de la muestra. Asegúrese de seleccionar una zona
espectral similar. El centro del rectángulo será la muestra de semillas.
Figura 16. Regiones de interés usando GROW
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6.4.4.4 Recategorización
El recode consiste en asignar un nuevo valor de clase a cualquiera o todas las clases dentro
del rango de valores de clases existente de una clasificación y crear un archivo de salida
utilizando los nuevos valores de la clase. Esta herramienta se utilizó de forma simultánea
con las regiones de interés (AOI) al momento de editar las categorías. Asimismo, sirvió para
reclasificar las categorías del mapa base (RapidEye) y adecuarlas al sistema de clasificación
del sensor Landsat (Figura 18).
Este diálogo se abre al hacer clic en la pestaña> Tematic > Recode
Figura 17. Ejemplo de AOI usando Grow
Figura 18. Opción de recategorización individual
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6.4.4.5 Enmascaramiento de capas
El enmascaramiento consistió en realizar cortes de capas en función de alguna categoría. La
condición de la máscara obedece el límite de alguna categoría para realizar un corte de la
imagen satelital. Asimismo, la máscara se puede hacer de acuerdo al límite de un área de
interés para cuando se requería hacer análisis en áreas de menor escala. Para la
elaboración del mapa, la máscara se utilizó cuando alguna categoría presentaba confusión
espectral y ésta requería una edición generalizada. Esta opción permitió depurar la
información de forma más eficiente ya que ayudaba analizar áreas grandes y complejas
(Figura 19).
Este diálogo se abre al hacer clic en la pestaña> Raster> Subset & Chip > Mask
6.4.5 Filtro
El filtro consistió en llevar el mapa base a una unidad mínima de mapeo a la cual se le
aplicó una depuración a nivel de píxel de un 1 ha. A diferencia de trabajar con segmentos,
ésta residió en la filtración de pixel por mayoría (Figura 20).
Capa Raster CLUMP ELIMINATE (1ha)
Aplicación de Filtro
Figura 19. Enmascaramiento de capas
Figura 20. Proceso de aplicación de filtro a nivel de pixel
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6.4.5.3 Aplicación de Clump
En primera estación se aplica un Clump para proceder a filtrar la capa base. Clump
identifica grupos contiguos de píxeles en una clase GIS. Estos datos agrupados se guardan
en un nuevo archivo .img, que puede utilizarse como entrada para el tamizado o
eliminación de funciones. En el mapa base esta opción se utilizó para proceder a realizar el
filtrado de 1 ha.
Se puede especificar que los vecinos de un píxel se considerarán contiguos. Las dos
opciones son 4 y 8. Para el caso del mapa base se utilizó la opción 4 (Figura 21 y 22).
Este diálogo se abre al hacer clic en la pestaña>Raster> Tematic > Clump
6.4.5.4 Aplicación de Eliminate
Luego de tener el primer filtro (Clump) se utilizó el modelo Eliminate para especificar un
grupo o una clase de tamaño mínimo. En el caso del mapa base se estableció un área
mínima de 1 ha (Figura 23).
El modelo Eliminate se deriva de este algoritmo:
Figura 21. Lógica de distribución de pixel vecinos.
Figura 22. Aplicación de clump
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Los grupos pequeños se rellenan con un número de clase más grande que el
número de clases.
Los grupos grandes se cambian a sus valores originales de clase.
Los grupos pequeños se llenan de sus grandes macizos vecinos de forma iterativa
hasta que estén completamente llenos.
Este diálogo se abre al hacer clic en la pestaña>Raster> Tematic > Eliminate
Figura 23. Aplicación de Eliminate (Filtrado a nivel de pixel)
6.5 Control de calidad
El control de calidad consistió en realizar una supervisión detallada de forma interpolada,
en la cual cada técnico revisó las áreas de los demás cuadrantes (Figura 24).
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6.6 Mapa de cobertura forestal y uso de la tierra Landsat 2012
Luego de la edición manual y bajo el control de calidad se obtuvo el producto final del
mapa Landsat 2012. El mapa cuenta con 18 categorías de las cuales 8 pertenecen a Bosque
(ver sistema de clasificación, Figura 1). El mapa cuenta con un área minina de 1 ha y fue
editada a una escala 1:50,000. La resolución espacial del mapa es de 30 m (Figura 25 y 26).
Luego de tener todas las categorías en función de la definición de bosque establecida en el
país bajo el enfoque REDD se recategorizó el mapa en Bosque y No Bosque. Esto fue
necesario ya que el mapa base en la utilización del algoritmo de cambios en GEE se
necesita solo a nivel de macrocategoría (Figura 27). Asimismo, el mapa con todas las
categorías sirve de base para otros análisis de monitoreo forestal.
•Técnico 3
Cuadrante 3
•Revisión
Cuadrante 1
•Revisión
Cuadrante 2
•Técnico 2
Cuadrante 2
•Revisión
Cuadrante 1
•Revisión
Cuadrante 3
•Técnico 1
Cuadrante 1
•Revisión
Cuadrante 2
•Revisión
Cuadrante 3
Figura 24. Diagrama de control de calidad
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Figura 25. Mapa de cobertura forestal y uso de la tierra 2012 Landsat
Figura 26. Mapa de bosque y no bosque
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Mapa de Cobertura Forestal y Uso dela Tierra 2012, RapidEye Mosaico libre de nube, año 2012, Sensor Landsat L7, GEE Mapa de Cobertura Forestal y Uso dela Tierra 2012, RapidEye
Resampleo:
5mx5m a
30mx30m
Edición
Manual y
adecuación
de categorías
al sensor
Landsat
Características de RapidEye
Sensor utilizado: RapidEye
Resolución espacial: 5 m
Fecha promedio de imágenes: 2012
Escala mínima de edición: 1:25,000
Unidad mínima de mapeo: 0.5 ha
Características de mosaico
Sensor utilizado: Landsat
Resolución espacial: 30 m
Fecha promedio de imágenes: 2012
Características de mapa Landsat
Sensor utilizado: Landsat
Resolución espacial: 30 m
Fecha promedio de imágenes: 2012
Escala mínima de edición: 1:50,000
Unidad mínima de mapeo: 1 ha
Figura 27. Diagrama de transformación digital del mapa base
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7. LECCIONES APRENDIDAS
Durante la conversión del mapa base RapidEye a Landsat, debido a la diferencia de
resolución espacial, se requiere hacer ediciones detalladas por el efecto de borde del pixel.
A pesar de que el sensor RapidEye contiene una banda especial llamada Red Edge (banda 4)
que demuestra las diferencias de clorofila en la vegetación, el sensor Landsat logró
discriminar satisfactoriamente todos los tipos de bosque, especialmente los de conífera.
La categoría de cafetales se dividió en dos categorías, cafetales bajo sombra con árboles y
cafetales sin sombras. Debido a que es difícil discriminar las áreas de café en el sensor
Landsat, estas pasaron a ser bosque (cafetales con sombra) y vegetación secundaria
(cafetales sin sombras).
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8. BIBLIOGRAFÍA
AROZARENA, A. et al. (s.f.), Aplicaciones de las imágenes espaciales a la cartografía de
base, Teledetección y planificación integrada del territorio, MOPU, Madrid,
pp.215-223
Corporation, Satelite Imagine. (01 de 08 de 2016). Satelite Imagine Corporation. Obtenido
de http://www.satimagingcorp.com/satellite-sensors/other-satellite-