caracterización paisajística del departamento del casanare
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CARACTERIZACIÓN
PAISAJÍSTICA DEL
DEPARTAMENTO DEL
CASANARE CON
METODOLOGÍA LAND
COVER Asesor: Gwendolyn Peyre, Co-asesor: Joan Ruiz Ávila
Institución: Dto. Ingeniería Civil y Ambiental
Universidad de los Andes
Camilo Ayala Quintero Proyecto de grado 2018-20, Ingeniería Ambiental
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Índice 1. Introducción ................................................................................................................................ 4
2. Materiales y métodos .................................................................................................................. 7
2.1. Área de estudio .................................................................................................................... 7
2.2. Materiales ........................................................................................................................... 7
2.3. Determinación de las unidades paisajísticas y sistemas de clasificación. .......................... 8
2.4. Recopilación de imágenes ................................................................................................. 12
2.5. Procesamiento de imágenes .............................................................................................. 14
2.5.1. Conversión de formato números digitales (DN) a reflectancia. ................................ 14
2.5.2. Combinación de bandas ............................................................................................ 14
2.5.3. Clasificación no supervisada y selección del mejor filtro ......................................... 15
2.5.4. Zonas de sobreposición ............................................................................................. 17
2.5.5. Remoción de nubes y asignación categoría ............................................................... 17
2.5.6. Firma espectral y clasificación supervisada .............................................................. 18
2.5.7. Correcciones manuales .............................................................................................. 20
3. Resultados ................................................................................................................................. 22
3.1. Clasificación Land Cover .................................................................................................. 22
3.2. Categorías y firma espectral .............................................................................................. 23
3.3. Distribución y representatividad de las unidades .............................................................. 24
4. Discusión ................................................................................................................................... 25
5. Conclusiones y recomendaciones .............................................................................................. 29
6. Bibliografía ............................................................................................................................... 30
7. Anexos ....................................................................................................................................... 33
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Índice de tablas, imágenes y anexos:
Tabla 1.Niveles de precipitación en distintas unidades geomorfológicas. .......................................... 7
Tabla 2. Datos imágenes satelitales recopiladas (Landsat 8, 2018) .................................................. 13
Tabla 3. Combinaciones de banda, orden bandas RGB. ................................................................... 15
Tabla 4. Caracterización de firmas espectrales. ................................................................................ 23
Tabla 5. Cantidad pixeles por categoría en el departamento. ............................................................ 24
Figura 1. Ejemplo de categorías a través del filtro Agriculture (Landsat 8,2018). Coordenadas
centroide:4º52’42.7’’N 72ª15’15.5’’W ............................................................................................. 11
Figura 2.Categorías a través de filtro Color Infrared (Landsat 8, 2018). Coordenadas
centroide:4º52’42.7’’N 72ª15’15.5’’W ............................................................................................. 11
Figura 3. Sabanas eólicas a través de filtro Argiculture. (Landsat8, 2014). Coordenadas
centroide:6ª04’05.2’’N 70ª07’07.2ª .................................................................................................. 12
Figura 4. Sabanas eólicas a través del filtro Color Infrared (Landsat 8, 2014). Coordenadas
centroide:6ª04’05.2’’N 70ª07’07.2ª .................................................................................................. 12
Figura 5. Polígono del Casanare y distribución de las imágenes empleadas (Landsat8, 2018). ....... 13
Figura 6. Clasificación no supervisada (9) categorías para el filtro Agriculture ............................... 16
Figura 7. Disposición de filtros empleados para firma espectral (Landsat 8, 2018) ......................... 17
Figura 8. Cobertura espacial de cada imagen y zonas de sobreposición cortadas............................. 17
Figura 9. Creación polígonos, firma espectral (Landsat 8, 2018) ..................................................... 19
Figura 10. Maximun Likelihood Clasification . ................................................................................ 20
Anexo 1. Imágenes de distintas temporalidades ............................................................................... 33
Anexo 2. Cálculo del porcentaje de nubosidad. ................................................................................ 33
Anexo 3. Visualización de error común en elaboración firmas espectrales (dos categorías en un
polígono). .......................................................................................................................................... 34
Anexo 4. Firma espectral de imagen 7057. ....................................................................................... 34
Anexo 5. Firma espectral de imagen 5056. ....................................................................................... 35
Anexo 6. Firma espectral de imagen 7056. ....................................................................................... 35
Anexo 7. Firma espectral de imagen 6056. ....................................................................................... 36
Anexo 8. Firma espectral de imagen 6057. ....................................................................................... 36
Anexo 9. Comparación entre imágenes de diferentes temporalidades. ............................................. 37
Mapa 1. Distribución unidades paisajísticas del departamento de Casanare. ................................... 22
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1. Introducción La planeación y priorización del uso de los recursos ecosistémicos disponibles en un área particular
comienza por conocer cuáles son estos recursos y la distribución de los mismos. Para este fin, se debe
conocer el uso del suelo de la región y la distribución geográfica de las unidades paisajísticas
representativas (Igbokwe, 2013; Kim, 2015). A partir de esta determinación se pueden establecer las
áreas o ecosistemas con mayor valor potencial en términos de servicios ecosistémicos, y así establecer
una priorización adecuada para el uso y conservación de estos. A la vez, se pueden desarrollar
métodos para determinar el porcentaje de cambio de uso del suelo y las implicaciones ecológicas de
este fenómeno (Arriaga, 2009).
Actualmente en Colombia, la zonificación ambiental y la caracterización paisajística son
herramientas fundamentales para la toma de decisiones en torno al uso racional de los recursos
naturales (Cardozo, 2010), dado que a partir de esta se establecen las variables influyentes en los
procesos sociales, económicos, culturales y ambientales de la zona en revisión que determinan el
potencial productivo y las necesidades de gestión que requiere el espacio geográfico analizado. Es
mucho más práctico y pertinente tratar las problemáticas de cada zona establecida por separado,
conociendo el potencial ecosistémico particular de cada una, en vez de manejar una serie de
problemáticas de un área mucho mayor que implican una alta variabilidad en términos ambientales,
sociales y culturales.
Los trabajos de zonificación y clasificación del paisaje a nivel nacional han sido desarrollados
exclusivamente por el IDEAM y el SIGOT, con una delimitación geográfica guiada principalmente
por las cuencas hidro geográficas de los distintos cuerpos de agua que componen la red hídrica del
país y las divisiones políticas departamentales. Esta información es recopilada de instituciones
especializadas en la cuantificación y organización de la información contenida en las capas empleadas
como fuentes por el SIGOT para la consecución y elaboración de los SIG (Sistemas de información
geográfica). Los sistemas de información geográfica son un conjunto de herramientas que contienen
datos del mundo real vinculados a una referencia espacial, que permiten el procesamiento y análisis
de la información gráfica para establecer una toma de decisiones más adecuada en el área de estudio
(Ministerio de educación, 2018). Ejemplos aferentes a este aspecto se citan a continuación: El IGAC
(Instituto geológico colombiano) en asuntos de ubicación de resguardo indígenas, unidades y
formaciones geológicas, zonas de inestabilidad etc. El ministerio de agricultura y desarrollo rural para
las áreas destinadas a cultivos o ganado. Particularmente, el IDEAM recurre a información colectada
por la misma institución (Datos de precipitación-evaporación in situ, control de deforestación, etc.) o
en algunos casos por las corporaciones autónomas regionales o entidades responsables de ejercer el
control y la protección ambiental de la región o departamento específico.
A pesar de que hay un volumen de información considerable y que se establece una zonificación
pertinente acorde a la similitud ecosistémica y a las dinámicas poblacionales, el conocimiento sobre
la distribución de las unidades paisajísticas nivel nacional es pobre y los SIG se limitan a establecer
el tipo de ecosistema que corresponde cada región del país. También se encuentran datos disponibles
enfocados a algunas unidades en las que se muestran áreas de bosque/ no bosque y la tasa de
deforestación de la zona (SIAC, 2014), sin embargo, no se concatenan categorías específicas
definitivas para establecer medidas de manejo y gestión ambiental efectivas y muchas veces hay
unidades que no son contempladas en estos estudios previos.
La región de la Orinoquía colombiana se encuentra al este del país, y está delimitada por la cuenca
del río Orinoco. La región se caracteriza por ser una planicie con amplias sabanas de zona
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intertropical, bosques de galería, y zonas agrícolas (Hoz, 2009). El potencial biótico y ecosistémico
de esta región es inmenso, con focos de diversidad en los segmentos de bosque natural, vinculados a
áreas cercanas a cuerpos de agua superficial. Los suelos de la Orinoquía son de baja fertilidad debido
a la acidez y a niveles tóxicos de hierro aluminio, además de estar expuestas a fuertes vientos que
contribuyen a la erosión y a inundaciones estacionales. Estas sabanas suelen emplearse para la
ganadería extensiva, una de las principales actividades económicas de la región. En la zona de
Piedemonte del departamento, el suelo cuenta con una mayor fertilidad que permite el desarrollo de
cultivos, donde predomina el de palma de aceite, y en menor proporción hay cultivos de de arroz,
cacao, algodón, plátano, sorgo y soya (Hoz, 2009).
El uso de los recursos en departamentos predominantemente rurales (como Casanare, Vichada,
Guainía, etc.) suele estar manejado deficientemente debido a la falta de conocimiento sobre los
recursos naturales disponibles y a una corrupción generalizada que carece de control por parte de las
entidades gubernamentales competentes (Diario el llano, 2018; Rodriguez, 2017). A causa de esto,
no hay priorizaciones pertinentes de las problemáticas a solucionar en la zona y por ende hay un
desarrollo no controlado y estancado del departamento, a pesar de ser el departamento con mayor PIB
per cápita del país (DANE, 2016; Otero, 2011), y con regalías asociadas a la ejecución de proyectos
en el departamento.
A nivel departamental hay antecedentes investigativos referentes a la caracterización del paisaje. Un
estudio realizado por un grupo de investigadores empleó la metodología de áreas con alto valor de
conservación AAVC por medio de la cual se identificaron los diferentes ecosistemas del
departamento, y se determinaron cuáles de estos son los más prioritarios en términos de monitoreo y
conservación con base a la biodiversidad asociada a cada uno de los ecosistemas y los servicios
ecosistémicos vinculados a estos. Hay una amplia utilización de SIG y análisis estadísticos para la
incorporación de las variables influyentes en el procesamiento y obtención de resultados del estudio.
(Trujillo, 2011)
A nivel municipal, hay un estudio previo sobre el uso y cobertura de la tierra realizado para el
municipio Paz de Ariporo, ubicado al noreste del departamento el cual se caracteriza por un amplio
uso de la ganadería extensiva y más bien pocas para cosecha vegetal. En esta caracterización las clases
de cobertura se dividen en las siguientes categorías: vegetal natural (dividida en las subcategorías de
bosque natural y sabana), vegetal cultural (dividida en las subcategorías de cultivos transitorios y
pastos manejados) y no vegetal (dividida en las subcategorías de infraestructura y cuerpos hídricos).
A partir de esta categorización se muestra un mapa de la cobertura del suelo de cada una de las
categorías y la distribución espacial de las mismas en el municipio. Como resultados gruesos del
estudio se resalta que: las áreas deterioradas por la ganadería y la agricultura extensiva ocupan
aproximadamente un 40% del terreno, los parches de bosque natural están asociados a la cercanía con
los cuerpos de agua superficial y la categoría con mayor porcentaje de ocupación es la sabana. A la
vez se observa una presencia considerable de las sabanas eólicas, formadas por los vientos del noreste
(DANE; IGAC, 2010)
A menor escala también se encuentran procesos de tipificación y clasificación de unidades del paisaje.
Este proceso particular fue realizado para una finca ubicada cerca a Yopal, en el piedemonte
casanareño. Las unidades del paisaje fueron divididas en culturales (modificaciones de áreas del
suelo, modificaciones vectoriales, construcciones de bajo impacto y construcciones de alto impacto)
y naturales (sabana, sabana inundable, pantano, bosque de galería, dominio de palma y bosque
relicto). A partir de la delimitación de las distribuciones del paisaje y del análisis dinámico se pudo
establecer el grado de conservación e integridad del bosque de galería y demás ecosistemas
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prioritarios en el área de estudio, así como las actividades que posiblemente perturben la continuidad
de estos. (Vanegas, 2014)
En vista de que la información disponible es insuficiente para el departamento, resulta crucial realizar
una identificación de los recursos naturales existentes en la región para así poder ejercer un control
más riguroso para la conservación de estos ya sea al momento de otorgar licencias ambientales a
procesos de extracción de hidrocarburos, procesos de ganadería y cultivos extensivos, así como
medidas de protección y control para pequeños y medianos ganaderos- campesinos. A partir de esta
identificación se puede establecer cuáles son las áreas de conservación prioritaria, las que tienen
mayor amenaza de deforestación, y los servicios ecosistémicos asociados a estas áreas. Para esta
finalidad se hace una tipificación y caracterización del paisaje del departamento de Casanare.
Adicionalmente, a partir de esta caracterización se puede establecer un punto de partida para
monitorear el cambio de la distribución geográfica de cada una de las unidades paisajísticas en el
tiempo. De esta forma se puede estipular el porcentaje de deforestación, cambio en patrones de
drenaje y el aumento superficial de la distribución de los diferentes cultivos aptos para los suelos del
departamento.
Hay múltiples metodologías para establecer la zonificación y distribución de las unidades
paisajísticas. Una de estas es el análisis Land Cover que consiste en recopilar imágenes satelitales
con todas las bandas disponibles y su respectivo archivo de metadatos para poder realizar un
procesamiento adecuado. Con las imágenes satelitales de alta resolución, se hace una clasificación en
las siguientes categorías: cuerpos de agua, áreas construidas, cultivos de palma, matorral/Arbustal,
herbazal, bosque, y cultivo. Esta asignación a las diferentes categorías depende exclusivamente de la
coloración y valor del pixel de la imagen en cuestión, ubicación del pixel, y la jerarquización de las
diferentes categorías la cual se establece al momento de realizar la firma espectral. El tipo de
resolución está establecido como nivel medio, debido a que la proveniencia de todas las imágenes es
del satélite Landsat 8 y esta es la calidad máxima de imagen que puede proveer este satélite. Esta
resolución es equivalente a 30*30 metros de tamaño de pixel (Martínez, 2012).
La metodología Land Cover ha sido ampliamente utilizada a nivel mundial para la caracterización
paisajística y de uso del suelo de áreas delimitadas. La exactitud y precisión de los resultados han
hecho que eta sea una de las técnicas más empleadas para este fin, usualmente obteniendo resultados
con 80% de representatividad del paisaje si se cuentan con imágenes de una calidad de categoría
media o superior (Ortofotos o imágenes provenientes de los satélites Landsat o Sentinel) (Lam, 2008).
De todas formas, para una consecución definitiva de los resultados es necesario realizar una
verificación manual por parte del usuario que esté elaborando una caracterización paisajística a través
de este método.
Por esto se establece que el objetivo principal del proyecto investigativo es caracterizar el paisaje para
el departamento de Casanare, a través del análisis y procesamiento de imágenes satelitales y los
sistemas de información geográfica (SIG) disponibles para el con la metodología Land Cover. Se
definen los objetivos específicos: 1) definir las unidades de paisaje a emplear en la clasificación con
su respectiva firma espectral y 2) analizar la distribución y representatividad de estas unidades en el
departamento
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2. Materiales y métodos
2.1. Área de estudio El departamento de Casanare está ubicado en la parte oriental del país, al noroccidente de la
Orinoquia. Tiene una extensión superficial de 44.640 km2 la cual corresponde al 3.91% del total del
área nacional y un poco menos de 1/5 de la región de la Orinoquia (17.55%). Sus coordenadas
geográficas están entre los 4º1725" y los 06º2045" de latitud norte y los 69º5022" y 73º0433 de
longitud oeste (Gobernación de Casanare, 2018). Limita políticamente con los departamentos de
Boyacá, Arauca, Meta y Vichada. Para el año 2019, Casanare tiene una población proyectada de
381.544 habitantes. Esta proyección se realizó a partir del censo nacional realizado en el 2005,
contemplando imperativamente las dinámicas sociales, culturales, económicas y ambientales de la
región (Departamento administrtivo nacional, 2010). Las principales actividades económicas del
departamento, al igual que en la región son: la industria petrolera, la ganadería y la siembra extensiva
donde predomina el cultivo de palma de aceite (Gobernación de Casanare, 2018) del género Elais
sp. (Rubio, 2010). Estas prácticas económicas están ampliamente ligadas dos fenómenos que
resaltan: cambios en las dinámicas migratorias del departamento lo que implica una urbanización
desordenada y en algunos casos ilegal (Sossa, 2017) y la deforestación (legal e ilegal) que sufre el
departamento con un promedio de 1170.16 hectáreas deforestadas por año, contemplando desde 1990
hasta el 2016 (IDEAM, 2016).
En la Orinoquía la precipitación presenta un régimen unimodal biestacional. La época seca abarca el
primer y el último trimestre del año. De abril a octubre está contenida la época de lluvias, con mayo
y julio como los meses en los que se presenta un mayor volumen de precipitación (Rangel-Ch, 2014).
Los patrones de precipitación varían considerablemente entre unidades geomorfológicas y la
distribución geográfica de las mismas. A continuación, se muestra una tabla con los valores medidos
de precipitación para cada unidad geomorfológica:
Tabla 1.Niveles de precipitación en distintas unidades geomorfológicas.
Las temperaturas en el departamento oscilan entre los 22°C y los 27°C. Esto corresponde a una
sabana tropical según la clasificación de Koppen Geiger (Buriticá, 2006).
2.2. Materiales Bandas de imágenes satelitales del área de estudio con su respectivo archivo metadato, revisión
bibliográfica (antecedentes disponibles) y programas de análisis de sistemas de información
geográfica (TerrSet y ArcGIS). Las bandas satelitales hacen referencia a distintas capturas en
condiciones diversas de iluminación, foco, etc. Algunas inclusive contienen datos atmosféricos (de la
banda 8 en adelante) (ESRI, 2013).
Unidad
geomorfológica
Mínimo
(mm)
Máximo
(mm)
Promedio
(mm)
% Lluvia
en invierno
Piedemonte 667 4664 2665,5 80,30%
Altillanura 1592 3100 2346 81,60%
Llanura aluvial 1460 3033 2246,5 84,30%
Llanura eólica 85,50%2009 anuales
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2.3. Determinación de las unidades paisajísticas y sistemas de clasificación.
En un principio, se habían determinado las siguientes categorías: áreas construidas, cultivos de palma,
cultivos distintos a palma, arbustal/matorral, herbazal, cuerpos de agua, y bosque. A partir del
procesamiento y de la observación continua de las imágenes satelitales, se observó que estas
categorías iniciales no eran suficientes para describir las unidades paisajísticas del departamento y
además algunas carecían de exclusividad entre otras categorías, dificultando la clasificación. Por esto
se decidió hacer una nueva categorización, que implicaba: dividir la categoría de cultivo de palma en
cultivo joven y cultivo maduro debido a que los valores del pixel varían consecuentemente entre estas,
adicionar las sabanas a la categoría de herbazales debido a su similitud morfológica con la resolución
de las imágenes, y por último la adición de una nueva categoría: las sabanas eólicas, una unidad
bastante recurrente en el departamento.
Todas las categorías que se vayan a incluir en una clasificación deben ser definidas minuciosamente,
teniendo en cuenta la representatividad de estas en el área de interés. Estas categorías deben tener
diferencias taxonómicas evidentes en el filtro seleccionado (Agriculture en este caso), ser
mutuamente excluyentes y contar con una jerarquización específica (dada por la representatividad de
la unidad paisajística) entre estas para que se desarrolle una modelación del paisaje lo más ajustada a
la realidad (Jensen, 2005). Con esto dicho, las unidades establecidas para ser contempladas en el
presente estudio fueron:
Cuerpos de agua: En el departamento como en el resto del país la oferta hídrica se suple a
partir de los cuerpos de agua superficiales, especialmente los ríos y quebradas. Sin embargo,
también hay cuerpos de agua lóticos presentes en el área de análisis (pequeños lagos y
lagunas).
Los cuerpos de agua en el filtro Agriculture presentan un color azul oscuro y una distribución
en meandros (característica de los ríos ubicados en zonas de baja pendiente). En el filtro de
Color Infrared tienen un color azul grisáceo. Los ríos dejan expuestas las piedras y demás
sedimentos en las orillas debido a la época seca que se presenta habitualmente en el
departamento. Las altas tasas de evaporación causan que los ríos no presenten caudales que
permitan que el río esté a su nivel óptimo, generando que estos espacios que originalmente
pertenecían al río sean asimilados como una categoría distinta por el programa empleado para
la clasificación (casi siempre como sabanas).
Bosque: Incluye toda la tierra que esté cubierta por vegetación y árboles con corteza, con una
densidad de plantación alta, y además se caracterizan por ser espacios de alta diversidad
biológica e importantes eslabones en los ciclos del agua y varios nutrientes. En el área de
estudio se pueden observar parches de bosque primario el cual no ha sido intervenido
antropológicamente y varios segmentos de bosque secundario que hacen la transición a
matorral/arbustal en sabanas próximas a los bosques primarios.
La categoría de bosque se identifica a través del filtro Agriculture con un color verde denso,
en algunas ocasiones muy fosforescente (asociado a bosque de montaña en este estudio) y en
otro oscuro (bosque de planicie), una textura rugosa y heterogénea, organización en
polígonos irregulares y una densidad entre árboles muy prominente. Los bosques
normalmente están a pocos metros de los cuerpos de agua superficiales y a las zonas
montañosas del departamento (localizadas al noroeste). En el filtro Color Infrared se ven
como un rojo muy definido. Al igual que en Agriculture presentan tonos fosforescentes y
oscuras acorde a la localización del bosque.
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o Bosque de galería inundable: en declives del terreno plano, sotobosque poco denso,
abundancia de palmas y epífitas, se inunda principalmente por el aumento de nivel
de los ríos y caños cercanos.
o Bosque de galería no inundable: Cercano a sabanas eólicas con un nivel freático
profundo, abundan árboles, arbustos y lianas, con una menor proporción de epífitas
y palmas.
o Bosque de vega: se desarrollan sobre superficies de inundación en los valles
aluviales de los ríos provenientes de los Andes, los cuales presentan una gran
exuberancia dado que están soportados por suelos de fertilidad media o alta (Baptiste
& Ariza, 2008)y un régimen menor de inundación anual (Pitman, y otros, 2011).
o Morichales: Son bosques donde está presente la palma Mauritia flexuosa. Suelen
estar asociados a cuerpos de agua y pueden formas o contribuir a la composición de
los bosques ribereños, sin embargo, también se encuentran constantemente en
sabanas inundables.
Cultivo de palma madura: Incluye las plantaciones de palma de aceite presentes en la región
en su etapa adulta. La especie predominante es Elaeis guineensis. Esta etapa implica unas
características morfológicas que implican una diferenciación de los demás cultivos (incluso
de palma joven) y estos son el diámetro de la corona (de 3 a 5 metros) así como la altura de
cada palma (20 metros o más) (Orwa, 2009).
Los cultivos de palma madura tienen un color muy oscuro con una densidad de siembra
equivalente o muy similar a los cultivos más jóvenes. Este espesor se hace más prominente
en esta etapa con el ancho radial máximo de hasta 2.5 metros que alcanzan las hojas de la
palma.
Cultivo de palma joven: Diámetro de la corona menor a 1 metro, altura reducida, en las
imágenes satelitales parecen troncos sin hojas. El espaciado inicial es a 9 metros en
organización triangular. Bajo este precepto se tiene una densidad estimada de 140 palmas por
cada hectárea (Orwa, 2009).
Los cultivos de palma joven en el filtro Agriculture presentan un color verde claro muy
fosforescente el cual varía su intensidad con respecto a la variación en la densidad de siembra
empleada para cada cultivo. En el filtro Color Infrared los cultivos jóvenes presentan un color
ojo muy fosforescente. La organización es en polígonos regulares con el fin de adecuarse y
aprovechar al máximo el área de cada lote.
Herbazal/sabana: Estas categorías se juntaron debido a que las características morfológicas
de estas no son lo suficientemente excluyentes entre sí para realizar una distinción en los SIG.
Esto se debe particularmente a las condiciones ecosistémicas y geomorfológicas de la región
de estudio. Sin embargo, se explican por separado a continuación:
o Herbazal: ecosistemas con predominio de hierbas (gramíneas) y suelen estar en
medios semi- áridos con clima estacional. Las sabanas son un tipo de herbazal de
clima tropical o sub-tropical que suelen limitar con la selva.
o Prado (pastizal para ganado): Suelo con un nivel de erosión variable, caracterizados
por tener baja fertilidad. Estas dos unidades son indistinguibles morfológicamente
por el programa modelador del paisaje, por lo que contemplaron como una sola
unidad paisajística
(Weebly, 2010)
Los herbazales y las sabanas en Agriculture presentan diferentes tonos de marrón y amarillo
oscuro con algunas excepciones de tonos claros de grises, cuentan con una textura lisa y
uniforme. Las características colorimétricas son ampliamente heterogéneas y algunas
condiciones de textura pueden variar acorde a la ubicación geográfica de las sabanas. En el
otro filtro las sabanas son predominantemente grises claros con algunas zonas más oscuras.
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Sabanas eólicas: Agrupaciones de dunas o médanos orientados en dirección noreste- suroeste,
creados por los fuertes vientos en la época árida de la región. Estas formaciones están
presentes además de Casanare, en Arauca y en Venezuela (Ospina, 2005).
Las zonas que comprenden las sabanas eólicas son similares a las sabanas comunes y
corrientes, solo que su orientación dada por los vientos en épocas áridas es exclusiva
(nororiente- suroccidente), se mucho más lisa y uniforme. Da la impresión de que fueran
rasgaduras sobre la corteza terrestre.
Arbustal/matorral: Estas categorías se juntaron debido a que las características morfológicas
de estas no son lo suficientemente excluyentes entre sí para realizar una distinción en los SIG.
Se caracteriza por una cobertura vegetal de arbustos o pequeños árboles dispersa y azarosa.
En algunas situaciones es considerada como una zona de transición o amortiguamiento entre
las sabanas y los bosques naturales (SIAT-AC, 2009).
Las zonas de arbustales y matorrales se caracterizan por ser de un color verde claro con una
densidad de plantación muy reducida. Esto se ve reflejado en la baja densidad del color (alta
opacidad), a estos se les atribuye ser zonas de transición entre sabanas y bosques, además
presentan una organización irregular. En infrarrojo los arbustales se caracterizan por un rojo
difuso o punteado, es mucho más opaco que el rojo de cultivos y bosques.
Cultivo distinto a palma: Aquí se incluyen todos los cultivos distintos a palma de aceite, en
los que se incluyen arroz, café, plátano, yuca, entre otros (Ministerio de Agricultura, 2014)
Áreas construidas: Tierra trabajada, modificada y adecuada para la asentación humana (vías,
parques, conjuntos, etc.).
Las áreas construidas son zonas heterogéneas con una textura puntillista, hay vías de acceso
asociadas y suelen estar a una distancia reducida de los cuerpos de agua. Los colores más
perceptibles de estas zonas en el filtro de Agriculture son el gris, el marrón y el amarillo
oscuro. En Color Infrared se perciben puntos donde predominan los colores cian, rojo y gris.
A continuación, se muestran algunas imágenes en los filtros de Agriculture y Color Infrared
empleadas para establecer las categorías empleadas en la clasificación y generar los polígonos que
las contienen para que se pueda realizar una modelación adecuada del paisaje. Las figuras 1 y 2
muestran el mismo lugar, pero visto a través de diferentes filtros. A la vez se observan los polígonos
que contemplan cada una de las categorías empleadas.
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Figura 1. Ejemplo de categorías a través del filtro Agriculture (Landsat 8,2018). Coordenadas centroide:4º52’42.7’’N
72ª15’15.5’’W
Figura 2.Categorías a través de filtro Color Infrared (Landsat 8, 2018). Coordenadas centroide:4º52’42.7’’N
72ª15’15.5’’W
En las figuras 3 y 4 se muestran las sabanas eólicas, las cuales tienen una localización específica en
el departamento limitada al oeste y noroeste de la región de interés.
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Figura 3. Sabanas eólicas a través de filtro Argiculture. (Landsat8, 2014). Coordenadas centroide:6ª04’05.2’’N
70ª07’07.2ª
Figura 4. Sabanas eólicas a través del filtro Color Infrared (Landsat 8, 2014). Coordenadas centroide:6ª04’05.2’’N
70ª07’07.2ª
2.4. Recopilación de imágenes Fueron un total de 5 imágenes con sus respectivas bandas de captura (se usaron de la 1 a la 7)
recopiladas para garantizar la totalidad de la cobertura superficial del departamento, con imágenes
relativamente recientes que representan adecuadamente la situación actual (2014-2018). Se buscaron
las imágenes con menor nubosidad posible, ya que la presencia de nubes altera el procesamiento y
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categorización del paisaje.Las fuentes a las que se recurrió para la obtención de infromación fueron:
Glovis, Earth Explorer, Libra y Google maps. Todas las imágenes fueron capturadas por el satélite
Landsat 8 (U.S. Department of the Interior, 2015), además, las zonas que no pertenecían al
departamento fueron suprimidas de la imagen, usando como molde un polígono del departamento de
Casanare obtenido del DANE (DANE, 2017). El tipo de resolución está establecido como nivel
medio, debido a que todas las imágenes fueron capturadas por el satélite Landsat 8 y esta es la calidad
máxima que alcanzan las imágenes disponibles en internet de este satélite. Esta resolución es
equivalente a 30*30 metros de tamaño de pixel (Martínez, 2012).
Tabla 2. Datos imágenes satelitales recopiladas (Landsat 8, 2018)
Nombre completo imagen Nombre
abreviado
(empleado en el
resto del
documento)
Fecha de captura
(día/mes/año)
LC08_L1TP_005056_20180123_20180206_01_T1 5056 23/01/2018
LC08_L1TP_006056_20140831_20170420_01_T1 6056 31/08/2014
LC08_L1TP_006057_20160125_20170330_01_T1 6057 25/01/2016
LC08_L1TP_007056_20160116_20170405_01_T1 7056 16/01/2016
LC08_L1TP_007057_20180130_20180207_01_T1 7057 30/01/2018
La tabla 2 muestra las fechas de captura de cada imagen empleada para la caracterización del paisaje,
así como el nombre abreviado de cada imagen el cual será usado a lo largo del documento.
Las imágenes recopiladas fueron las que presentaran la mayor calidad de captura en términos de los
siguientes parámetros (en orden de importancia): nubosidad, albedo y cobertura superficial del
departamento. Es necesario que la significancia de los datos sea del 95% (en este caso las imágenes
satelitales empleadas). Es decir, que para que los resultados sean significativos se requiere que la
nubosidad sea inferior al 5% de la superficie total del departamento. La figura 5 muestra la
distribución geográfica de cada una de las imágenes empleadas en el estudio.
Figura 5. Polígono del Casanare y distribución de las imágenes empleadas (Landsat8, 2018).
14
2.5. Procesamiento de imágenes
2.5.1. Conversión de formato números digitales (DN) a reflectancia.
Las imágenes obtenidas vienen cada una con sus 12 bandas en las que se contiene información de
altitud, temperatura, reflectancia entre otros atributos útiles para el procesamiento de estas. Para que
este análisis sea efectivo, se requiere hacer una corrección de las bandas a emplear (de la 1 a la 7)
para el presente análisis.
La corrección radica a que las imágenes que se obtienen en las diferentes fuentes de información
vienen en un formato por defecto conocido como números digitales. Este es un valor asociado para
cada pixel, dependiendo del paisaje que este encierre (condiciones de altitud, albedo, densidad de la
unidad, etc.). A pesar de esto, estos son valores que carecen de sentido físico y no son interpretables
por parte de los SIG para hacer un procesamiento y posterior interpretación del paisaje contenido en
la imagen.
Para que los análisis de SIG sean adecuados y efectivos se requiere corregir el formato, pasando el
valor de cada pixel en formato DN a reflectancia. La reflectancia es la proporción de la radiación que
es reflejada por cada cuerpo o agrupación de elementos. Con este valor es posible identificar y
diferenciar objetos entre sí y obtener información analizable por los diferentes SIG.
Este proceso se lleva a cabo realizándole la siguiente operación al valor contenido en los pixeles de
cada imagen (Hexagon Geospatial 2016):
𝑅𝐼 =(𝑀𝐼 ∗ 𝑄𝑐𝑎𝑙 + 𝐴𝑟)
𝑠𝑒𝑛(𝜃𝑠)
𝐷𝑜𝑛𝑑𝑒, 𝑅𝐼 = 𝑇𝑂𝐴 𝑟𝑒𝑓𝑙𝑒𝑐𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑝𝑙𝑎𝑛𝑒𝑡𝑎𝑟𝑖𝑎 𝑀𝐼 = 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑚𝑢𝑙𝑡𝑖𝑝𝑙𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜 (𝑅𝐸𝐹𝐿𝐸𝐶𝑇𝐴𝑁𝐶𝐸_𝑀𝑈𝐿𝑇_𝐵𝐴𝑁𝐷_𝑥) 𝑄𝑐𝑎𝑙 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝐴𝑟 = 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑎𝑑𝑖𝑡𝑖𝑣𝑜 (𝑅𝐸𝐹𝐿𝐸𝐶𝑇𝐴𝑁𝐶𝐸_𝐴𝐷𝐷_𝐵𝐴𝑁𝐷_𝑥) 𝜃𝑠 = 𝐸𝑙𝑒𝑣𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑠𝑜𝑙 (𝑆𝑈𝑁_𝐸𝐿𝐸𝑉𝐴𝑇𝐼𝑂𝑁)
Las variables que tienen acotaciones entre paréntesis hacen referencia a como se presentan esos datos
en el archivo de metadatos disponible para cada imagen. Este archivo contiene información específica
y detallada de cada una de las bandas, referentes a las condiciones del momento de captura
(inclinación satélite con respecto a la tierra, condiciones atmosféricas, iluminación, entre otras).
2.5.2. Combinación de bandas
Una vez las imágenes están corregidas se procede a hacer una combinación de algunas bandas de las
imágenes con el fin de obtener unos filtros espectrales más visuales y diferenciables tanto a simple
vista como para los programas de análisis de información geográfica. Los filtros desarrollados para
este trabajo fueron: Color Infrared, Agriculture, Healthy Vegetation, Land/Water, y Vegetation
Analysis. La selección de estos filtros se atribuye principalmente a la caracterización física y
ecosistémica del departamento, donde predominan las áreas agrícolas, extensas praderas con parches
de bosque, y cuerpos de agua.
Las bandas requeridas para la obtención de los filtros se muestran a continuación:
15
Tabla 3. Combinaciones de banda, orden bandas RGB.
Nombre del filtro visual Bandas requeridas (RGB)
Natural color 432
Color infrared 543
Agriculture 652
Healthy Vegetation 765
Land/Water 564
Vegetation Analysis 654
RGB es un modelo de color basado en la síntesis aditiva, que consiste en la combinación de distintas
proporciones de los colores primarios del modelo (rojo, verde y azul) para la formación de distintos
colores que se pueden obtener de estas combinaciones. Para la generación de los diferentes filtros se
debe asignar una banda a cada entrada del modelo (R, G o B). La combinación de estas bandas es la
que le da los colores característicos a cada filtro. Por ejemplo, para la obtención del filtro infrarrojo
el color rojo en el modelo es representado por la banda 5, el verde es representado por la banda 4 y el
azul por la banda 3.
2.5.3. Clasificación no supervisada y selección del mejor filtro
Con cada uno de los filtros obtenidos se hace una clasificación no supervisada, con la herramienta
IsoCluster Non- supervised clasification de ArcGIS. Esta herramienta agrupa pixeles de valores
similares en el número de categorías (o clusters) que el usuario desee. Este procesamiento se lleva a
cabo con un método iterativo conocido como la técnica de migración del valor medio. Inicialmente
los valores medios son asignados por el software de manera arbitraria, luego, durante cada iteración
todas las muestras se asignan a centros de cluster existentes y se vuelven a calcular nuevos valores
medios para cada clase en base a las distancias de los atributos de las celdas que pertenecen al cluster
después de la primera iteración (ArcGIS, 2016).
Para este caso se requiere hacer una clasificación de 18 categorías, que corresponde al doble de las
categorías que se esperan obtener en la clasificación supervisada (9), de esta forma existe la
posibilidad de agrupar y corregir la distribución de las categorías estipuladas. La calificación obtenida
es una aproximación preliminar de la distribución de las unidades del paisaje en el área de interés,
que también sirve como guía para realizar la firma espectral. Esta clasificación se muestra en la figura
6, para nueve categorías a partir del filtro de Agriculture.
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Figura 6. Clasificación no supervisada (9) categorías para el filtro Agriculture
Cabe resaltar que en esta imagen las unidades paisajísticas se representan con colores distintos entre
imágenes, por ejemplo, un cuerpo de agua no va a tener el mismo color en las 5 imágenes.
Una vez se realizó la clasificación para todas las imágenes de todos los filtros, se empieza a revisar
minuciosamente las unidades obtenidas comparando constantemente con imágenes satelitales
(Google Earth) para así revisar que tan acertada es la clasificación obtenida.
Algunos de los criterios visuales para determinar el grado de exactitud de cada clasificación fueron:
Separación en categorías paisajísticas distintas para áreas que contienen una sola categoría
paisajística. (menos exacta).
Extensión y limitación de cada categoría en congruencia con lo observado en Google Earth.
A partir de estos criterios se seleccionó el filtro de Agriculture (652) como el que mejor diferenciaba
las unidades paisajísticas. Empero, las imágenes fueron capturadas en fechas distintas y por ende, en
situaciones climatológicas distintas. Esto genera que la firma espectral no se pueda aplicar y
extrapolar a la totalidad de las imágenes que abarcan el área del departamento de Casanare dado que
en algunas hay presencia de nubosidad y la reflectancia varía de imagen a imagen. Por esto, se debe
crear una firma espectral distinta para cada imagen. Bajo este precepto, se pueden seleccionar
diferentes filtros para realizar la firma de cada imagen, dado el filtro de Agriculture no es el mejor
para todas las imágenes. En las imágenes 5056, 7056 y 7057 se elaboró la firma espectral a partir del
filtro Agriculture y para las imágenes 6056 Y 6057 se elaboró a partir del filtro Color Infrared. Este
será el filtro que se usará para establecer la clasificación supervisada.
A continuación, en la figura 7 se muestra la organización de los diferentes filtros usados de cada
imagen para la elaboración de la firma espectral.
17
Figura 7. Disposición de filtros empleados para firma espectral (Landsat 8, 2018)
2.5.4. Zonas de sobreposición
Hay zonas donde dos imágenes comprenden el mismo espacio geográfico. Es necesario determinar
cuál de las dos imágenes en cuestión presenta una mejor clasificación para la zona para que así esta
prevalezca y se suprima el pedazo de la otra imagen que abarca esa misma región. A continuación,
se muestran unas imágenes de la distribución espacial de cada imagen y el resultado de cortar las
zonas de sobreposición:
Figura 8. Cobertura espacial de cada imagen y zonas de sobreposición cortadas.
2.5.5. Remoción de nubes y asignación categoría
La nubosidad es un factor determinante al momento de realizar la clasificación. Por esto, las nubes
deben ser removidas de la imagen para que se pueda asignar la verdadera unidad paisajística que
corresponde al lugar en cuestión. Las nubes suelen tener valores de pixeles muy distintos al resto de
las unidades paisajísticas, por lo que su selección y eliminación del mapa resulta fácil para los
programas de procesamiento de los SIG. Las herramientas empleadas para lograr este procedimiento
fueron EqualTo y SetNull de ArcGIS.
18
2.5.6. Firma espectral y clasificación supervisada
Primero se seleccionó un área de estudio más pequeña (área de estudio acotada). Para esto se
selecciona la imagen 7057, ya que es la única imagen que se preservó completa luego de suprimir las
zonas de sobre posición con las demás imágenes, por lo que se asume que es la que tiene una
clasificación más exacta que las demás imágenes; además se deben seleccionar zonas que contengas
todas o la mayoría de las categorías contempladas. Con la imagen seleccionada se empieza por un
lugar que contenga todas las categorías en un espacio pequeño. En este caso se selecciona un área
aledaña al municipio de Maní, Casanare. Las coordenadas del punto central del área de estudio
acotada son: 4°50’12.5’’N 72°10’42.0’’O.
El área de estudio acotada abarca varios puntos aledaños a las coordenadas el punto central
(4°50’12.5’’N 72°10’42.0’’O) dado que se debe garantizar la presencia de todas las categorías
necesarias para la elaboración de los polígonos de la firma espectral (inclusive las nubes, para poder
realizar la corrección) y una posterior extrapolación de esta. Las sabanas eólicas son la única unidad
paisajística que la imagen 7057 no contiene, su distribución se limita a la parte este y noreste del
departamento.
2.5.6.1. Distribución polígonos (firma espectral)
Se proceden a dibujar polígonos manualmente en el área de estudio acotada que comprendan áreas o
unidades de paisaje conocidas. Este proceso debe realizarse con sumo cuidado para que no se generen
polígonos que contengan pixeles de dos o más categorías, ya que este error sistemático genera
clasificaciones erróneas difíciles de corregir en instancias posteriores. La idea es ir generando
polígonos para todas las categorías establecidas en diferentes partes de la imagen para obtener
referencias clasificatorias en varios espacios geográficos y así obtener una referencia representativa
para la clasificación del área de estudio. Es importante recordar que se creará una firma espectral
distinta para cada imagen, debido a la heterogeneidad de los valores de los pixeles de las mismas
categorías entre imágenes y a que no todas las imágenes contienen la totalidad de las categorías
contempladas. En la figura 11 se muestra la creación de los polígonos en la imagen 7057 para las
categorías seleccionadas.
19
Figura 9. Creación polígonos, firma espectral (Landsat 8, 2018)
2.5.6.2. Comprobación y ajuste de firma espectral
A partir de la firma espectral, se realiza la clasificación supervisada con la herramienta Maximun
Likelihood Clasification (ArcGIS) empleando como parámetros de entrada: la imagen a la que se
desea clasificar, y la firma espectral realizada previamente. Esta herramienta se basa en dos aspectos
principales para realizar la clasificación que son: las celdas contenidas en los polígonos de la firma
espectral y en el teorema de Bayes para la toma de decisiones (ESRI, 2013). Con las covarianzas y
varianzas de cada categoría en la firma, el programa calcula la probabilidad (por medio del teorema
de Bayes) de pertenencia a una categoría de la firma para cada celda en la imagen. Luego, cada celda
se asigna a la clase a la cual tiene mayor probabilidad de pertenecer según el análisis empleado.
20
Figura 10. Maximun Likelihood Clasification .
Una vez se obtiene la iteración de la clasificación supervisada (Figura 12 es la clasificación
supervisada a partir de la figura 11 y la respectiva firma espectral), se debe comparar visualmente con
Google Earth o Google Maps para asegurarse de que la clasificación realizada por el programa
realmente representa la realidad. La revisión se complementó con clasificaciones no supervisadas
obtenidas para las distintas imágenes y con la clasificación elaborada para el municipio de Paz de
Apiporo (DANE; IGAC, 2010). Luego de la revisión, se modificó la firma espectral corrigiendo específicamente en las áreas donde
hay errores en la asignación de la unidad del paisaje a un espacio determinado. Por ejemplo, cuando
se muestra en la capa de la clasificación supervisada que el área es un cultivo diferente al de palma
de aceite, pero el terreno realmente pertenece a bosque natural. En esta zona particular se debe crear
un polígono y asignarse a la categoría correspondiente, para que en la siguiente iteración esté
corregida. De esta forma, poco a poco se obtiene una firma espectral más específica y acorde para
modelar el paisaje del departamento del Casanare.
2.5.7. Correcciones manuales
Luego de realizar varias correcciones y ajustes a la firma espectral se obtuvo la mejor clasificación
posible, determinada exclusivamente por la calidad de las imágenes satelitales y por la calidad de la
firma espectral. Este resultado preliminar se debió corregir manualmente, dado que a pesar de las
correcciones y especificaciones realizadas a la firma el programa seguía identificando erróneamente
algunas unidades paisajísticas. Para esta corrección se crearon polígonos sobre las áreas donde el
programa había efectuado una clasificación errónea, con la verdadera unidad paisajística. Estas zonas
se notan claramente en el resultado final del presente proyecto, sin embargo, es preferible realizar
estas correcciones a pesar de que el formato no sea el más estético disponible.
22
3. Resultados
3.1. Clasificación Land Cover
Mapa 1. Distribución unidades paisajísticas del departamento de Casanare.
23
La localización de las sabanas eólicas se da exclusivamente este del departamento, y se extienden
ampliamente hasta los departamentos de Arauca y Apure, Venezuela. Los bosques están más
densamente concentrados en la parte oeste y noreste del departamento, específicamente en la frontera
política con el departamento de Boyacá. Esta es la parte montañosa del área de estudio. Los bosques
a la vez se concentran en las laderas de los cuerpos de agua, particularmente de los ríos, estos son los
ríos ribereños que son característicos de las planicies de la región de la Orinoquia. A la vez los cuerpos
de agua principales como el río Meta o el Upía, delimitan la extensión del departamento. Las mayores
proporciones de cultivos de palma de aceite están en el sur y suroeste del departamento. Los arbustales
suelen ser zonas de transición entre bosque y sabanas o herbazales, también hay una amplia
concentración de estos en el límite de la densa concentración boscosa que limita con el departamento
de Boyacá. Los cultivos distintos a palma están aleatoriamente distribuidos en el departamento, muy
asociados a la unidad paisajística de sabana/hebazal.
3.2. Categorías y firma espectral En un principio se buscaba desarrollar una firma que fuera extrapolable para la totalidad del polígono
que delimita al departamento. Esto no fue posible debido a la diferencia temporal entre imágenes, las
condiciones de nubosidad y de reflectancia que varían mucho entre imágenes. Al tratar de extrapolar
esta firma, la clasificación se ejecutaba erróneamente (con errores incluso de más del 98.9%) en las
otras imágenes distintas a la imagen en donde se había diseñado la firma.
Por esto, se decidió crear una firma distinta para cada imagen, es decir, 5 firmas espectrales distintas.
A continuación, se presenta unas tablas que muestran la cantidad de polígonos asignados a cada
categoría y el respectivo porcentaje superficial. La distribución de las categorías en cada firma se
encuentra en los anexos.
Tabla 4. Caracterización de firmas espectrales.
Estas tablas muestran la distribución de la cantidad de pixeles para cada categoría en las firmas
espectrales de cada imagen usada para la caracterización. Observando estas tablas se pueden obtener
conclusiones que dan un indicio de la distribución de las unidades paisajísticas: Se observa que las
únicas imágenes que contenían sabanas eólicas eran la 5056 y la 6056; las categorías
Firmas
espectrales
Centros
urbanos
Arbustal/
matorral
Cuerpos de
agua
Cultivo de
palma (J)
Cultivo de
palma (M)Bosque
Cultivo NO
palma
Sabanas/
Herbazale
s
Sabanas
eólicasTotal Firma
Desviacion
estandarPromedio
Firma 5056 0 2679 923 0 0 3644 0 4805 5034 17085 2159.39407 1898.33333
Firma 6056 767 2339 3372 343 79 5185 543 6389 9846 28863 3352.83376 3207
Firma 6057 84 833 2273 1358 1853 9319 1403 8156 0 25279 3454.61032 2808.77778
Firma 7056 3359 3288 438 1679 2022 10539 1914 10408 0 33647 3975.90235 3738.55556
Firma 7057 1434 7594 1081 16420 6083 17463 10672 61648 0 122395 19112.6035 13599.4444
Total firmas 5644 16733 8087 19800 10037 46150 14532 91406 14880 227269 27496.5445 25252.1111
Pixeles correspondientes a la totalidad de los polígonos de cada firma espectral
Firmas
espectrales
Centros
urbanos
Arbustal/
matorral
Cuerpos de
agua
Cultivo de
palma (J)
Cultivo de
palma (M)Bosque
Cultivo NO
palma
Sabanas/
Herbazale
s
Sabanas
eólicasTotal Firma
Firma 5056 0.0% 15.7% 5.4% 0.0% 0.0% 21.3% 0.0% 28.1% 29.5% 100.0%
Firma 6056 2.7% 8.1% 11.7% 1.2% 0.3% 18.0% 1.9% 22.1% 34.1% 100.0%
Firma 6057 0.3% 3.3% 9.0% 5.4% 7.3% 36.9% 5.6% 32.3% 0.0% 100.0%
Firma 7056 10.0% 9.8% 1.3% 5.0% 6.0% 31.3% 5.7% 30.9% 0.0% 100.0%
Firma 7057 1.2% 6.2% 0.9% 13.4% 5.0% 14.3% 8.7% 50.4% 0.0% 100.0%
Total firmas 2.5% 7.4% 3.6% 8.7% 4.4% 20.3% 6.4% 40.2% 6.5% 100.0%
Porcentajes de distribución firmas espectrales
24
arbustal/matorral, cuerpos de agua, bosque, y sabanas/herbazales están contenidas en todas la
imágenes; la firma que tuvo una mayor asignación de pixeles fue la 7057; la categoría que más
asignación de pixeles tuvo fue la de sabanas y herbazales, la que menos fue centros urbanos.
La firma que presentó una mayor desviación estándar fue la realizada a la imagen 7057 y la menor
corresponde a la 5056. La 5056 es la imagen más pequeña, por ende cuenta con un paisaje más
homogéneo de las demás imágenes, mientras que la 7057 presenta unidades típicas de la planicie,
piedemonte y montaña del departamento, por lo que su variabilidad es considerable. Adicional a esto,
cerca de la montaña hay una presencia constante de nubes que hacen que la desviación de la
distribución de pixeles sea mas importante.
3.3. Distribución y representatividad de las unidades La cuantificación de los porcentajes de la distribución geográfica de cada categoría si estimaron a
partir de los pixeles contenidos en estas. La tabla a continuación muestra la cantidad de pixeles por
cada categoría en las imágenes que conforman el polígono de Casanare.
Tabla 5. Cantidad pixeles por categoría en el departamento.
Esta fue la primera aproximación obtenida a partir de todas las firmas realizadas para su respectiva
imagen. Luego de comprobar la clasificación con la vista geográfica disponible en Google Earth Pro,
se hizo una corrección manual (Parte 2.5.7. del presente documento) de las unidades paisajísticas que
estaban clasificadas erróneamente por el programa.
A continuación, se muestra el porcentaje de variación de cada categoría luego de realizar las
correcciones pertinentes para el presente estudio, así como el área superficial que abarca cada
categoría, calculada a partir del área total del departamento (Gobernación de Casanare, 2018) y los
porcentajes dados por el programa computacional (en términos de pixeles).
Unidad Paisajística # Pixeles %
Centros urbanos 1602457 3.33%
Arbustal/matorral 12061788 25.08%
Cuerpos de agua 772973 1.61%
Cultivo de palma (J) 3292646 6.85%
Cultivo de palma (M) 1255820 2.61%
Bosque 6193849 12.88%
Cultivo NO palma 373281 0.78%
Sabanas/Herbazales 16163588 33.61%
Sabanas eólicas 6368978 13.25%
Total 48085380 100.00%
Sin corrección
25
Tabla 6. Cuantificación de distribución de las unidades paisajísticas
La categoría que tiene un mayor porcentaje de distribución en el departamento es la de sabanas y
herbazales con un 33.34%, equivalente a 14884.62 km2.
4. Discusión La modelación empleada por el método Land Cover para este estudio representa el 81.11% del paisaje
actual1, es decir, a partir de las firmas espectrales los programas de procesamiento de SIG representan
adecuadamente un 81% de los paisajes del departamento. La importancia de estos resultados es que
se cuenta con una modelación adecuada de las unidades paisajísticas empleadas para la clasificación
del departamento, y que a partir de esa información pueden establecer medidas de conservación
necesarias y adecuadas para el ambiente del departamento, así como medidas de priorización de las
áreas más prioritarias para conservar. Este 18.89% restante fue necesario corregirlo manualmente
para obtener un mapa que describiera de la mejor forma posible el paisaje del departamento, donde
las mayores correcciones radican en la nubosidad y la presencia de cadenas montañosas
particularmente en las imágenes 7057 y 7056.
La categoría de sabanas y herbazales fue la categoría que más representatividad tuvo en términos de
área superficial de cobertura del departamento de Casanare con un total de 14884.62 km2 (33.34%).
Es importante considerar que muchos de los terrenos asignados a esta categoría pueden ser cultivos
transitorios que son indiferenciables para el software de clasificación de las sabanas o herbazales. El
mapa es un recurso de aproximación exacta al paisaje del departamento, con el cual se pueden tomar
decisiones basadas en un conocimiento previo de estos asuntos al momento de otorgar licencias
ambientales o de priorizar la destinación de recursos que aporten a la conservación y el desarrollo de
las unidades paisajísticas pertinentes. La categoría de bosque tiene una superficie total de 5990.16
km2 (13.42%), donde la más densa población de árboles se encuentra al norte del departamento, la
única montañosa (frontera política con Boyacá). La preservación de los bosques debe ser priorizada
por su amplio potencial biótico y regulador. La categoría de arbustal matorral tiene una superficie
total de 11257.68 km2 (25.22%), principalmente asociada a zonas de transición entre bosques y
herbazales. Se deben establecer medidas de prevención contra incendios además de adecuar las
prácticas ganaderas en espacios con fauna arbustiva de manera sostenible sin problemas erosivos del
suelo. La categoría de cuerpos de agua tiene una superficie total de 700.83 km2 (1.57%), albergan
múltiples especies endémicas y de interés comercial entre las que resaltan Melanocharacidium
nigrum, Steindachnerina bimaculata, entre otras (Oviedo, 2011; Rangel-Ch, 2014), de manera
1 Como actual se considera la unión de las imágenes 7057,6056,5056,6057 y 7056.
# Pixeles % # Pixeles % Cobertura
Centros urbanos 1602457 3.33% -0.03% 1601957 3.25% 1452.61
Arbustal/matorral 12061788 25.08% 2.93% 12415077 25.22% 11257.68
Cuerpos de agua 772973 1.61% -0.01% 772886 1.57% 700.83
Cultivo de palma (J) 3292646 6.85% 2.60% 3378192.297 6.86% 3063.26
Cultivo de palma (M) 1255820 2.61% 2.60% 1288447.483 2.62% 1168.33
Bosque 6193849 12.88% 6.65% 6606006 13.42% 5990.16
Cultivo NO palma 373281 0.78% 2.60% 382979.2206 0.78% 347.28
Sabanas/Herbazales 16163588 33.61% 1.55% 16414912 33.34% 14884.62
Sabanas eólicas 6368978 13.25% 0.00% 6368978 12.94% 5775.23
Total 48085380 100.00% 18.89% 49229435 100.00% 44640
Sin corrección Con corrección% VariaciónUnidad Paisajística
Área superficial
(km2)
26
predominante los ríos se vieron por debajo de su nivel estándar, lo cual puede ser una alerta de sequía
atribuida al cambio climático.
La categoría de cultivos de palma joven tiene una superficie total de 3063.26 km2 (6.86%). La
categoría de cultivos de palma madura tiene una superficie total de 1168.33km2 (2.62%), es necesario
establecer control en el otorgamiento de licencias ambientales asociados a cultivos de palma por las
implicaciones en salud pública que estos implican (enfermedad de Chagas) (Abad-Franch, 2005). Por
esto, resulta crítico mejorar las técnicas y los recursos para una mejor clasificación y a futuro poder
entender las dinámicas de crecimiento y distribución el vector que transmite la enfermedad,
particularmente en las unidades paisajísticas donde se encuentre una mayor prevalencia del vector.
La categoría de cultivos distintos de palma tiene una superficie total de 347.28km2 (0.78%). La
categoría sabanas eólicas tiene una superficie total de 5775.23 km2 (12.94%), es una unidad exclusiva
de la región de los llanos orientales hacia el occidente de Venezuela (este y sureste del departamento
principalmente) (Trujillo, 2011). Las unidades paisajísticas antrópicas (intervenidas o desarrolladas
por el hombre) son: sabanas/herbazales, cultivos de todo tipo, y áreas construidas. Estas constituyen
el 46.86% de la superficie de Casanare. Por otro lado, las unidades naturales son: bosque,
arbustal/matorral, cuerpos de agua y sabanas eólicas; las que constituyen el 53.14% del departamento.
Las sabanas eólicas son la segunda categoría que ocupa mayor área superficial en Casanare. Estas
además de estar sujetas a los procesos erosivos de todos los terrenos que son sometidos a actividades
agropecuarias no sostenibles, tienen una desventaja adicional y es que el proceso erosivo es acelerado
y promovido por fuertes vientos que impiden la proliferación vegetal y trasladan los minerales de las
sabanas a otras zonas como arbustales o bosques naturales (Buriticá, 2006). Las áreas boscosas
albergan un potencial biótico inmenso, cuentan con la capacidad de regular fenómenos climáticos y
migratorios de la zona interés y son fundamentales para completar adecuadamente los ciclos de
nutrientes. Por esto, a partir de la identificación y localización de estas áreas resulta fundamental que
se tomen medidas de prevención, corrección y mitigación para la conservación de estos ecosistemas.
Inclusive, se deben implementar programas de reforestación en las industrias de cultivos a gran escala
y promover la aplicación cultivos mixtos (palma- bosque- arbustos) para reducir el nivel de erosión
(Moreno, 2013).
Los bosques presentan su más amplia y densa distribución en la zona montañosa y de piedemonte del
departamento (cerca al límite departamental con Boyacá). A lo largo del resto del departamento están
distribuidos irregularmente en secuencias lineales de longitudes hasta de 150 kilómetros. Hay muchos
de estos ‘caminos’ que están asociados a cuerpos de agua, dado que siguen el curso del río y forman
un tipo de barrera alrededor de este. El porcentaje de cobertura de los bosques con respecto al resto
del departamento es de 13.42%, equivalente a 5990.16 km2.
La deforestación y remoción de cobertura vegetal ha aumentado considerablemente luego de firmado
el acuerdo de paz (Sostenibilidad Semana, 2018). Una de las razones que explica este fenómeno es la
ampliación el potencial agropecuario del país. Por esto, es necesario hacer un desarrollo de estrategias
como reforestación, prevención contra incendios forestales, priorización de bosques al momento de
otorgar licencias (autoridad ambiental competente), promover proyectos agropecuarios sostenibles
con una intervención de bosques baja o nula, intercalación de cultivos, uso de insecticidas y herbicidas
orgánicos (o no uso de estos), estipulación cantidad de ganado apta para tierra, entre otras. El objetivo
principal de estas estrategias es promover un ecosistema saludable que tenga las menores alteraciones
del ciclo hidrológico y se mantenga la diversidad ecológica de la región. Hoy en día hay varios
ejemplos de fincas sostenibles en los que el ganado está en zonas no intervenidas de bosque y Arbustal
27
sin afectar las condiciones ecosistémicas del lugar. Referente a los cuerpos de agua, se registran 29
especies endémicas para la cuenca del río Meta de las cuales se destacan; 11 especies con alguna
categoría de amenaza, 232 con valor comercial (171 ornamental, 61 de consumo) y 58 especies
migratorias. Se destacan pareiodon orinocensis, Melanocharacidium nigrum, Acestrocephalus
ginesi, entre otras; además, nueve especies se registran por primera vez en la cuenca
Orinoco: Steindachnerina bimaculata, S. Dobula, Leporinus moralesi, L.
Subniger, Ammocryptocharax minutus, Hemigrammus tridens, Centromochlus reticulatus,
Bunocephalus coracoideus y Vandellia cirrhosa (Oviedo, 2011). Aparte de las especies endémicas,
los cuerpos de agua abastecen las zonas agrícolas del departamento, y a varias especies de fauna no
piscícola que dependen de los cuerpos de agua, incluyendo al ser humano.
Los cuerpos de agua constituyen el 1.57% de la superficie del departamento, lo que equivale a unos
700 kilómetros cuadrados de superficie. Los arbustales son zonas de transición entre sabanas y
bosques, tienen la función fijar arenas para evitar que estas sean dispersadas por el viento y se genere
erosión (sabanas eólicas), además de ser resguardo de muchas especies bióticas sobretodo mamíferos
y aves (Molano, 2010). Por otro lado, estas son las zonas que son más propensas a incendios forestales
dado que suelen existir asentamientos humanos que promueven la generación de fuegos que se salen
fácilmente de control debido configuración de los elementos presentes en este ecosistema (arbustos,
pastizales y vegetación secundaria que contiene principalmente unidades de vegetación distintas a
bosques y arbustales). Siendo una categoría que abarca un porcentaje considerable del departamento
es primordial realizar un cuidado de estas áreas para evitar la disminución o afectación de este. Para
esto se propone realizar una capacitación a los habitantes de la importancia ecológica de los arbustales
en la región y de la facilidad que tienen estos de presentar incendios forestales por quemas de basuras,
quemas de terreno para adecuarlo para ganadería u otras actividades que puedan implicar un incendio
no controlado.
En el departamento el cultivo predominante es el de palma de aceite, debido que las condiciones
climatológicas y edáficas son ideales para la proliferación y desarrollo de estos cultivos, además, los
grandes productores contribuyen generan inmensas utilidades a partir de la siembra y procesamiento
de la palma (Fedepalma, 2008). Como actividades sociales que se generan causalmente (no
necesariamente voluntario) a partir de la planeación y operación de los sistemas agrícolas se
contemplan: la generación de empleo, el cambio en las dinámicas socio culturales del departamento,
ahuyentamiento de la fauna, erosión y deterioro del suelo e impactos paisajísticos asociados.Un
problema importante de salud pública asociado es que la mayoría de las especies del género Rhodnius
(Familia Reduviidae) están asociadas a palmas (Abad-Franch, 2005). Estos insectos mantienen una
relación enzoótica con el parásito Trypanosoma cruzi, el cual es el causante de la enfermedad de
Chagas. Los síntomas van desde el signo de romaña (inflamación de la región del
párpado), chagoma de inoculación (inflamación- brote en la piel donde picó el triatomino), fiebre,
dolor de cabeza, náuseas, dificultad respiratoria hasta síntomas como mega- vísceras (crecimiento
incontrolado de órganos como el intestino y el colon), daño del tejido cardiaco, e incluso la muerte.
Es importante mencionar que aproximadamente un 70% de las infecciones suelen ser asintomáticas
y el 30% restante desarrolla la fase crónica de la enfermedad.
El otorgamiento de licencias ambientales debe ser mucho más riguroso si se trata de un proyecto de
cultivo de palma de aceite con el fin evitar la expansión y difusión adicional del vector, que ya de por
sí tiene una amplia presencia en el departamento. Si no se controla este fenómeno las consecuencias
en términos de epidemiología y salud pública a mediano y largo plazo serían catastróficas para la
28
población del departamento, específicamente la rural que tiene presencia de palmas (naturales o
cultivos) en el peri- domicilio (aproximadamente 100 metros a la redonda del hogar o asentamiento).
Por otro lado, las áreas construidas abarcan el 3.25 % de la superficie total del departamento, esto
confirma el hecho de que Casanare es un departamento esencialmente rural. Las áreas más grandes
son los perímetros urbanos de Yopal, Aguazaul, Paz de Apiporo y Tauramena. Estas áreas están
asociadas a centros de comercio y congregación ciudadana (cultural, política, etc.) por parte de la
población, por lo que usualmente en el área rural de estos municipios principales (cerca de las áreas
construidas) hay cultivos de todo tipo y ganadería extensiva en las sabanas aptas.
Estas actividades económicas impulsan a los productores a optimizar procesos y maximizar la
producción neta, lo que implica fenómenos de ampliación de áreas agrícolas a costa de cambiar la
cobertura actual del suelo. En paralelo, las dinámicas poblacionales de los municipios del
departamento en general tienden al aumento lo que implica una expansión de las áreas construidas
proporcional a este aumento poblacional. De esta forma la demanda por los bienes primarios que se
obtienen a partir del trabajo agropecuario en el departamento también aumenta, contribuyendo así a
ampliaciones de áreas de cultivos y sabanas para pastoreo. Si esto se da de una forma no controlada,
las consecuencias en términos de diversidad biótica y calidad del suelo serán atroces y la
reversibilidad de los daños generados sería casi imposible debido a las características climatológicas
y geológicas de la región. Los 14884.62 km2 de sabanas y herbazales resultan consecuentes con las
actividades económicas predominantes del departamento, como la ganadería extensiva y la
agricultura. Es importante resaltar que muchas de las zonas categorizadas como herbazales o sabanas
son tierras que pueden albergar cultivos transitorios acorde a la estacionalidad climática de la zona.
Las sabanas también están asociadas a zonas donde antes había cultivos y no se hizo un manejo
sostenible del terreno, incurriendo en problemas de erosión y degradación del suelo. Esto se evidencia
en la comparación de la imagen satelital empleada en este estudio con una de Google Earth 4 años
después. En la imagen del 2014 se puede ver claramente una zona que corresponde a un cultivo de
palma, y a la derecha una zona que bajo las firmas desarrolladas se clasificaría como una sabana o un
herbazal. Este fenómeno es fruto de la erosión generada por el manejo no sostenible del cultivo, donde
en 4 años la zona queda casi totalmente degradada y transformada (Ejemplo en Anexo 9, imágenes
de distintas temporalidades).
Las limitaciones más significativas para la elaboración del presente estudio fueron: la diferencia
temporal en la fecha de captura entre imágenes, la presencia de nubosidad, la calidad y resolución de
las imágenes disponibles y la elaboración manual de la firma espectral. La diferencia temporal entre
imágenes hace que se pierda la continuidad paisajística, y que se clasifiquen espacios erróneamente
debido a que han presentado cambios desde la fecha de captura. Por otro lado, la calidad de las
imágenes dificulta la categorización y unificación entre categorías que se encuentran en espacios
geográficos distintos como el caso de los bosques naturales y sabanas en la zona montañosa del
departamento (Límite político con el departamento de Boyacá) que eran clasificadas como categorías
distintas a los bosques y sabanas del piedemonte, planicies y demás unidades geomorfológicas del
departamento. Otra fuente de incertidumbre es el error sistemático en la creación de los polígonos
que componen la firma espectral, dado que el usuario puede incluir polígonos que contengan más de
una categoría, generando un porcentaje de error en la clasificación. La presencia de nubes hace que
la caracterización sea menos exacta debido a que se omite la verdadera unidad paisajística que es
cubierta por la nube y se clasifica como una categoría distinta. El porcentaje de cobertura de nubes es
del 0.359% con respecto al área total del departamento en las imágenes recopiladas. Es importante
recalcar que ese porcentaje de nubosidad cumple con el requisito de que los datos deben tener una
29
significancia del 95% (es decir un 5% máximo permitido de nubosidad) lo que permite realizar un
análisis adecuado de las unidades del paisaje y una posterior clasificación de estas.
5. Conclusiones y recomendaciones La categoría predominante en todo el departamento son las sabanas y los herbazales (teniendo en
cuenta que algunas de estas áreas pueden ser cultivos transitorios), están distribuidas irregularmente
a lo largo de toda el área de interés. Al norte del departamento en el límite político con el departamento
de Boyacá predomina el bosque natural, el cual contiene fauna asociada al bosque de montaña.
También hay ubicación de bosques en los extremos de los ríos (bosques ribereños). Las sabanas
eólicas son la unidad predominante en el este y sureste del departamento, su formación se atribuye a
los fuertes vientos en dirección noreste suroeste que les da su figura característica. El cultivo que
predomina en la región es el de palma de aceite, debido a que las condiciones hidro geológicas son
óptimas para este ejemplar y a los amplios beneficios económicos que otorga esta práctica a gran
escala. Hay cuerpos de agua principales como el río meta que son límites departamentales, así como
ríos mas pequeños (Río pauto) que cruzan por el departamento y son de vital importancia a nivel
biótico y sanitario para la región. Los arbustales y matorrales están asociados a zonas de transición
entre bosque y sabana, motivo por el cual son la segunda categoría que más área superficial ocupa en
el departamento luego de las sabanas y herbazales. Las áreas construidas abarcan poco mas del 3%
de la superficie del terreno, sin embargo, las dinámicas sociales y económicas son las generan una
mayor modificación de las demás unidades paisajísticas estudiadas.
Con este estudio ya se tiene una información preliminar para una toma más acertada de decisiones
por parte de las instituciones gubernamentales y organismos de control en términos de organización
territorial y priorización de áreas acorde a los servicios ecosistémicos que cada una de las unidades
paisajísticas empleadas proveen. Resulta imperativo por parte de estas instituciones conservar los
bosques naturales existentes, a en todos los niveles. El monitoreo debe ser constante, y se puede hacer
fácilmente a través del transporte pluvial que provee el departamento dado que hay un amplio
porcentaje de la cobertura de bosque que corresponde a los bosques ribereños. Para la ampliación de
las áreas pastoriles y agrícolas se deben evaluar la totalidad de las sabanas y herbazales del
departamento viendo cuales representarían un menor impacto al ser intervenidas, y que esta
intervención sea lo menos disruptiva y más sostenible posible.
A través de este tipo investigaciones y usando imágenes más recientes se puede ejercer un monitoreo
permanente para verificar dinámicas de la región como: expansión de áreas agrícolas, patrones de
drenaje, expansión urbanística, deforestación, preservación y delimitación de ecosistemas
prioritarios. A partir de los resultados obtenidos se puede estipular que las firmas desarrolladas, en
conjunto representan el 81.11% del paisaje modelado, y ese 18.89% restante fue necesario corregirlo
manualmente para obtener un mapa que describiera de la mejor forma posible el paisaje del
departamento.
Se recomienda para próximos estudios aferentes a clasificación paisajística usar imágenes de una
escala temporal más estrecha, es decir que las imágenes sean lo más reciente posibles y que si se
requieren varias para construir la región de interés que estas sean de fechas muy similares. Adicional
a esto, si se consiguen imágenes de mejor calidad (ortofotos, por ejemplo) la clasificación será mucho
más precisa. Por último, también se recomienda tener mucho más en cuenta a la clasificación no
supervisada con un número de categorías un poco superior a la deseadas para establecer la
clasificación final.
30
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33
7. Anexos
Anexo 1. Imágenes de distintas temporalidades
Anexo 2. Cálculo del porcentaje de nubosidad.
Imagen Pixeles nubes Pixeles totalesPorcentaje
área imagen
Área nubes
(km2)
Área total
(km2)
%Nubosidad
5056 0 1534963 3.12% 0 1390.780443 0.000%
6056 8551 23562394 47.83% 7.747785168 21349.12487 0.036%
6057 0 3540016 7.19% 0 3207.494265 0.000%
7056 99045 9921778 20.14% 89.74147842 8989.80288 0.998%
7057 69452 10708689 21.74% 62.92821605 9702.797544 0.649%
Todo casanare 177048 49267840 100.00% 160.4174796 44640 0.359%
34
Anexo 3. Visualización de error común en elaboración firmas espectrales (dos categorías en un polígono).
Anexo 4. Firma espectral de imagen 7057.
35
Anexo 5. Firma espectral de imagen 5056.
Anexo 6. Firma espectral de imagen 7056.
36
Anexo 7. Firma espectral de imagen 6056.
Anexo 8. Firma espectral de imagen 6057.
37
Anexo 9. Comparación entre imágenes de diferentes temporalidades.
Imagen 6056 (2014) Google Earth (2018)
Coordenadas sitio: (6°05'32.1"N 70°42'42.3"W).