1

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

FACULTAD DE CIENCIAS AGRCOLAS

CARRERA DE INGENIERA AGRONMICA

CARTOGRAFA DE SUELOS CON CANGAHUAS MEDIANTE

TELEDETECCIN EN LOS CANTONES DE CAYAMBE, PEDRO

MONCAYO Y PIMAMPIRO, SIERRA NORTE DE ECUADOR

TESIS DE GRADO PREVIA A LA OBTENCIN DEL TTULO DE

INGENIERO AGRNOMO

WILMER ANTONIO JIMNEZ MERINO

QUITO ECUADOR

2015

ii

DEDICATORIA

A Dios, que est sobre todas las cosas y con su bendicin he logrado cumplir esta meta muy importante en mi vida. A Antonio Jimnez e Iralda Merino, mis queridos padres, que a su manera, lo han dado todo para que sus hijos triunfemos en la vida, sea del modo que deseemos. A mis hermanos: Leonor, Amalia, Judith, Santos, Bladimir, Brayan, en especial a Isabel, aunque te fuiste antes de que yo llegara al mundo, siempre ests en mi corazn. A mi amiga, compaera, mi amor, Andrea, a pesar de los incontables momentos malos, sigues apoyndome. A Leonor y Octavio, s lo que soportaron para que pudiera ser quien soy. A toda mi familia.

Wilmer Antonio Jimnez M.

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AGRADECIMIENTOS

A mis padres por brindarme todo lo necesario, su apoyo, aliento, animo en los momentos ms difciles por sus valiosas enseanzas, ser unos verdaderos guas en toda mi vida.

A mi director de tesis Ing. Carlos Montfar, M. Sc., por su valioso apoyo y orientacin en el desarrollo de la investigacin y por brindarme su conocimiento en el campo de los SIG.

A Christian Prat, investigador del IRD Francia, Prometeo, codirector de mi tesis, por compartir sus conocimientos en teledeteccin y cangahuas.

A Germn Trujillo, por su amistad y compartir sus conocimientos sobre cangahuas.

A Jaime Hidrobo, por integrarme al proyecto Habilitacin de Cangahuas Andinas.

A Mathilde Stern (Francia), compaera de investigacin.

A Victor Hugo Bucheli, Coordinador General del Sistema de Informacin Nacional, del Ministerio de Agricultura, Ganadera, Acuacultura y Pesca. A Santiago Gonzlez y todo el equipo de la Direccin de Investigacin y Generacin de Datos Multisectoriales CGSIN-MAGAP, por proporcionarme el lugar de trabajo, materiales, insumos y capacitaciones para realizar mi tesis. Al personal del GAD de Pedro Moncayo y Cayambe, por facilitar los vehculos en las salidas de campo. A Julio Moreno, Director del Instituto Espacial Ecuatoriano, por facilitarme documentos relacionados a las cangahuas. A Octavio R., Jos R. y Gernimo R, su ejemplo de valenta para enfrentar la vida, su apoyo y amistad, sirvieron para lograr lo que ahora tengo. A Leonor, que es parte de este logro, tu ayuda ser recompensada. A mis hermanos, hermanas, cuados, y cuadas, que me dieron la mano en todo momento. A David F., Diego B., Wendy A., Pablo V., Pablo J., Andrea B., Pedro Ch., Isabel N., Ricardo L., Wilmer G., Darwin T., compaeros, mi segunda familia.

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CONTENIDO CAPTULO PGINAS

1. INTRODUCCIN 1

1.1. Objetivos 2 1.1.1. Objetivo General 2 1.1.2. Objetivos Especficos 2

2. REVISIN DE LITERATURA 3

2.1 Las cangahuas 3 2.1.1 Origen y caractersticas 3 2.1.2 Tipos de cangahuas 4 2.1.3 Distribucin en Ecuador 10 2.2 Teledeteccin 11 2.2.1 Componentes 11 2.2.2 El espectro electromagntico 12 2.2.3 Firmas espectrales 13 2.2.4 Imagen satelital 15 2.3 Sistemas de Informacin Geogrfica (SIG) 16 2.4 Cartografa 17

3. MATERIALES Y MTODOS 18

3.1. Ubicacin del rea de estudio 18 3.2. Materiales 19 3.2.1. Insumos 19 3.2.2. Equipos 19 3.2.3. Software 20 3.3. Metodologa 20 3.3.1. Fase 1: Recopilacin y anlisis de la informacin disponible 21 3.3.2. Fase 2: Geoprocesamiento de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye 23 3.3.3. Fase 3: Validacin de los resultados 28

4. RESULTADOS Y DISCUSIN 29

4.1 Clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye 29 4.2 Validacin de la clasificacin y cartografa de los suelos con cangahuas superficiales. 33 4.3 Actualizacin del rea de suelos con cangahuas superficiales en los cantones de Cayambe,

Pedro Moncayo y Pimampiro 39

5. CONCLUSIONES 40

6. RECOMENDACIONES 41

7. RESUMEN 42

8. REFERENCIAS 44

9. ANEXOS 48

x

NDICE DE ANEXOS

ANEXO PG.

1 Mapa de ubicacin de las cangahuas en el Ecuador 48

2 Tabla de atributos del Mapa de Suelos del Ecuador, escala 1: 50 000 (PRONAREG-ORSTOM 1982; MAG-IICA-CLIRSEN, 2002).

49

3 Mapas de cangahuas en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, con informacin de PRONAREG-ORSTOM (1982).

50

4 Caractersticas tcnicas de las imgenes satelitales multiespectrales RapidEye. 53

5 Firmas espectrales de las cangahuas superficiales y otras coberturas la Tierra. 53

6 Recorridos de campo para la investigacin sobre cangahuas en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro.

54

7 Mapa de cangahuas superficiales del cantn Pedro Moncayo con ortofoto, obtenida mediante clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye y estudios de campo.

57

8 Fotografas de la investigacin en campo sobre cangahuas aflorantes y subaflorantes en los cantones de Cayambe Pedro Moncayo y Pimampiro.

62

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NDICE DE CUADROS

CUADRO PG.

1 Clasificacin de las cangahuas segn sus orgenes. 4

2 Correspondencias entre los subconjuntos de suelos y el afloramiento de las cangahuas.

6

3 Imgenes satelitales multiespectrales RapidEye utilizadas en el estudio Cartografa de suelos con cangahuas mediante teledeteccin en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, sierra norte de Ecuador.

19

4 Estructura de la matriz de confusin. 28

5 Matriz de confusin para validacin de resultados en el estudio Cartografa de suelos con cangahuas mediante teledeteccin en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, sierra norte de Ecuador.

33

6 rea de las cangahuas superficiales de los aos 1 982 (PRONAREG-ORSTOM) y 2015 obtenida en el estudio Cartografa de suelos con cangahuas mediante teledeteccin en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, sierra norte de Ecuador.

39

xii

NDICE DE FIGURAS

FIGURA PG.

1 Cangahuas aflorantes por efecto de la erosin del suelo, cantn Cayambe, sector Pambamarquito, altitud 3 300 m s.n.m.

4

2 Cangahuas, rocas blandas, con carbonatos de calcio, cantn Pedro Moncayo, altitud 2 500 m s.n.m.

4

3 Clasificacin de las cangahuas: a). Cangahuas de cada de ceniza, b). Cangahuas de flujo de ceniza y pmez, c). Cangahuas de flujo de ceniza y pmez, d). Cangahuas de desarrollo pedogentico y e). Cangahuas de retrabajamiento (Vera y Lpez, 1992).

5

4 Fsiles de escarabajos Coprinisphaera ecuatorianensis, cantn Pedro Moncayo, agosto 2015 (fuente: autor).

5

5 Perfil de las cangahuas en zonas muy secas. C: cangahua aflorante; Cy: cangahua a 20 cm; Cu: cangahua a 40 cm de profundidad; Cq: cangahua a 70 cm de profundidad. (Adaptado de PRONAREG-ORSTOM, 1982).

7

6 Perfil de las cangahuas en zonas secas y con poca lluvia. C: cangahua aflorante sin suelo; Ca: cangahua con 10 cm de suelo o menos; Cb: cangahua con 20 cm de suelo; Cc, Cd; cangahua a ms de 20 cm de profundidad. (Adaptado de PRONAREG-ORSTOM, 1982).

7

7 Perfil de las cangahuas subaflorantes en reas con lluvia frecuente pero leve. Cp: cangahua a 20 cm; Cn: cangahua a 40 cm de profundidad; Cm: cangahua a 70 cm de profundidad. (Adaptado de PRONAREG-ORSTOM, 1982).

8

8 Perfil de las cangahuas subaflorantes a ms de 3 200 m s.n.m. Cs: cangahua a 20 cm; Cr: cangahua a 40 cm de profundidad; Cw: cangahua a 60 cm de profundidad. (Adaptado de PRONAREG-ORSTOM, 1982).

9

9 Perfil de las cangahuas subaflorantes, desde 2 000 a 2 800 msnm, rea hmedo. Ct: cangahua a 20 cm con revestimientos negros; Ck, cangahua a 40 cm de profundidad; Cf, Md: cangahua a ms de 70 cm de profundidad. (Adaptado de PRONAREG-ORSTOM, 1982).

9

10 Ubicacin de las cangahuas superficiales en Ecuador, elaboracin propia. Fuente: PRONAREG-ORSTOM, 1982.

10

11 Componentes de un sistema de teledeteccin (Richards, 2013; Chuvieco, 2008; Jensen, 2007).

12

12 Espectro electromagntico (Richards, 2013; Chuvieco, 2008; Jensen, 2007). 12

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FIGURA PG.

13 Firmas espectrales tpicas para vegetacin, suelo y agua en el rango visible e infrarrojo del espectro electromagntico (Karszenbaum y Barrazza 2014; Richards, 2013).

14

14 Imagen satelital RapidEye (RBG: 5-4-3), parte del cantn Pedro Moncayo. Elaboracin propia.

15

15 Componentes de un SIG, modificado de CLIRSEN, 2009. 16

16 rea de estudio (Lmites CELIR, 2013). 18

17 Diagrama metodolgico para la cartografa de suelos con cangahuas mediante imgenes multiespectrales RapidEye (Modificado de MAGAP, 2014; MAE-MAGAP, 2015).

20

18 Cobertura de imgenes RapidEye utilizadas en la zona de estudio, parte del Parque Nacional Cayambe-Coca, elaboracin propia (Fuente: CELIR, 2013; MAE, 2014).

22

19 Perfil espectral de vegetacin: a) imagen sin correccin atmosfrica, b) imagen con correccin atmosfrica (Elaboracin propia).

23

20 Diagrama de dispersin de dos variables y direcciones de los componentes principales A y B (Chuvieco, 2008).

24

21 Imagen satelital RapidEye (5 bandas), b). ndice de Vegetacin de Diferencia Normalizada NDVI (1 banda) y c). Componentes Principales (2 bandas), cantn Pedro Moncayo (Elaboracin propia).

25

22 Segmentacin de una imagen RapidEye, cantn Pedro Moncayo, sector el peaje, (Elaboracin propia).

26

23 Resultados de la clasificacin basada en segmentos de una imagen RapidEye. a). archivo raster, b). archivo vector, cantn Pedro Moncayo (Elaboracin propia).

27

24 Imagen satelital RapidEye, cantn Pedro Moncayo, fecha 2015-07-07: a) color natural 3-2-1, b) falso color 5-4-3. Elaboracin propia.

29

25 ndice de Vegetacin de Diferencia Normalizada NDVI, a partir de imgenes satelitales RapidEye, cantn Pedro Moncayo. Elaboracin propia.

30

26 Segmentacin o extraccin de objetos de una imagen satelital RapidEye, cantn Pedro Moncayo. Elaboracin propia.

30

xiv

FIGURA PG.

27 Resultados preliminares de reas con cangahuas superficiales mediante geoprocesamiento de imgenes satelitales RapidEye: a). unin de escenas, sin eliminar el ruido y con reas menores a la unidad mnima de mapeo (1 ha); b). rea de cangahuas superficiales sin ruido y sin reas menores a la unidad mnima de mapeo. Elaboracin propia.

32

28 Recorrido para la validacin de la cartografa de suelos con cangahuas superficiales, cantn Pedro Moncayo (elaboracin propia, colaboracin de Mathilde Stern).

34

29 Mapa de cangahuas superficiales del cantn Pedro Moncayo, mediante clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye y estudios de campo. Fuente: Autor.

36

30 Mapa de cangahuas superficiales del cantn Cayambe, mediante clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye y estudios de campo. Fuente: Autor.

37

31 Mapa de cangahuas superficiales del cantn Pimampiro, mediante clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye y estudios de campo. Fuente: Autor.

38

32 rea de las cangahuas superficiales de los aos 1 982 (PRONAREG-ORSTOM) y 2015 obtenida en el estudio Cartografa de suelos con cangahuas mediante teledeteccin en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, sierra norte de Ecuador. Fuente: Autor.

39

33 Ubicacin de las cangahuas en el Ecuador (Zebrowski, 1997). 48

34 Tabla de atributos del Mapa de Suelos del Ecuador, escala 1: 50 000 (PRONAREG-ORSTOM 1982; MAG-IICA-CLIRSEN, 2002).

49

35 Mapa de cangahuas, cantn Pedro Moncayo. Elaboracin propia. (Fuente: PRONAREG-ORSTOM, 1982; CELIR, 2013).

50

36 Mapa de cangahuas, cantn Cayambe. Elaboracin propia. (Fuente: PRONAREG-ORSTOM, 1982).

51

37 Mapa de cangahuas, cantn Pimampiro. Elaboracin propia. (Fuente: PRONAREG-ORSTOM, 1982).

52

38 Caractersticas tcnicas de las imgenes satelitales multiespectrales RapidEye. Fuente: BlackBidge, 2015.

53

39 Firmas espectrales de las cangahuas superficiales y otros elementos, tomadas con el sensor RapidEye. Elaboracin propia.

53

xv

FIGURA PG.

40 Recorrido de campo para realizar la cartografa de suelos con cangahuas superficiales mediante teledeteccin, cantn Pedro Moncayo (Fuente: Autor).

54

41 Recorrido de campo para realizar la cartografa de suelos con cangahuas superficiales mediante teledeteccin, cantn Cayambe (Fuente: Autor).

55

42 Recorrido de campo para realizar la cartografa de suelos con cangahuas superficiales mediante teledeteccin, cantn Pimampiro (Fuente: Autor).

56

43 Mapa de cangahuas superficiales del cantn Pedro Moncayo, mediante clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye y estudios de campo. Fuente: Autor.

57

44 Mapa de cangahuas superficiales del cantn Pedro Moncayo con ortofoto, obtenida mediante clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye y estudios de campo. (Ortofoto: SIGTIERRAS, 2010).

58

45 Mapa de cangahuas para habilitar segn la pendiente, cantn Pedro Moncayo (ortofoto SIGTIERRAS, 2010).

59

46 Mapa de cangahuas superficiales del cantn Cayambe, mediante clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye y estudios de campo. Fuente: Autor.

60

47 Mapa de cangahuas superficiales del cantn Pimampiro, mediante clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye y estudios de campo. Fuente: Autor.

61

48 Cangahuas con costras de carbonatos de calcio, cantn Pedro Moncayo, Sector Cubinche. Fuente: Autor.

62

49 Habilitacin de cangahuas con tractor Bulldozer, cantn Pimampiro, sector Los rboles. Fuente: Autor.

62

50 Cangahuas con costras de carbonato de calcio, cantn Pimampiro. Fuente: Autor.

62

51 Cangahuas aflorantes y subaflorantes, cantn Cayambe, sector Pambamarquito. Fuente: Autor.

63

52 Relieve de algunas zonas con cangahuas, cantn Pedro Moncayo. Fuente: Autor.

63

53 Cultivo de maz en suelos arenosos, cantn Pedro Moncayo. Fuente: Autor 63

xvi

FIGURA PG.

54 Verificacin de profundidad de las cangahuas con barreno Edelman, para tomar los puntos de campo GPS. Fuente: Autor.

64

55 Investigacin en campo sobre cangahuas, Christian Prat, Ph. D., codirector de tesis (derecha), Jaime Hidrobo, Ph. D., miembro del tribunal de grado (izquierda). Fuente: Autor.

64

xvii

CARTOGRAFA DE SUELOS CON CANGAHUAS MEDIANTE TELEDETECCIN EN LOS CANTONES DE CAYAMBE, PEDRO MONCAYO Y PIMAMPIRO, SIERRA NORTE DE ECUADOR

RESUMEN

La actualizacin cartogrfica de los suelos con cangahuas en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, se realiz a escala 1:25 000. Las zonas con cangahuas fueron identificadas mediante el anlisis de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye. La metodologa contempl: correccin radiomtrica, Anlisis de Componentes Principales, ndice de Vegetacin de Diferencia Normalizada (NDVI) y clasificacin por segmentacin utilizando el algoritmo K-NN con un umbral de 95 %. La validacin de los resultados se realiz contrastando informacin levantada en campo en la matriz de confusin, dando una fiabilidad global de 82 %.

PALABRAS CLAVE: SENSORES REMOTOS, IMGENES SATELITALES, RAPIDEYE, MULTIESPECTRAL, SIG.

1

1. INTRODUCCIN En muchas zonas de la Sierra Centro y Norte de Ecuador existe debajo de los suelos un material volcnico endurecido, que es conocido como cangahua, que en idioma quichua quiere decir tierra dura, aclarando que no es suelo, sino tobas volcnicas parcialmente alteradas y compactadas tras procesos geolgicos y edafolgicos (Prat, 2014). La superficie donde existen estas cangahuas cubriran cerca de 240 000 hectreas, de las cuales 36 000 ha estn aflorando por haber sufrido una erosin total del suelo que las recubran y 44 000 ha estaran cubiertas por menos de 20 cm de suelo apto para la agricultura (Zebrowski, 1997). Estos datos corresponden a estudios edafolgicos que fueron realizados por el PRONAREG-ORSTOM, a escala 1:50 000, durante las dcadas 70 y 80, publicados en 1982, en el ao 2002 fueron puestos en un Sistema de Informacin Geogrfico (SIG), a travs del proyecto MAG-IICA-CLIRSEN (SENPLADES, 2013). Desde hace una dcada, el CLIRSEN, ahora IEE, est actualizando estos mapas de suelos a travs de un levantamiento a escala 1: 25 000. Sin embargo, no se actualiz a nivel nacional las zonas con afloramiento y subafloramiento de las cangahuas. Las causas para el afloramiento de las cangahuas, generalmente, pueden ser condiciones climticas severas como precipitaciones muy fuertes, en perodos cortos, vientos fuertes, pendientes pronunciadas y, sobre todo, prcticas agrcolas inadecuadas. Las zonas donde se ha producido este desgaste de suelo son altamente pobladas y marginadas, donde predomina el minifundio: ms del 50 % tienen menos de una hectrea y el 80 % menos de tres hectreas; lo que obliga a los campesinos a trabajar en sus tierras erosionadas obteniendo producciones dramticamente bajas (Zebrowski et al., 1997). La presente investigacin se realiz enmarcado en el proyecto Recuperacin de Cangahuas Andinas de la Facultad de Ciencias Agrcolas, mediante teledeteccin y Sistemas de Informacin Geogrfica (SIG). Se utiliz imgenes satelitales multiespectrales RapidEye, geoprocesadas en los programas ENVI 5.1 y ArcGIS 10.0, con ayuda de informacin bsica y temtica oficial, mismos que han sido puestos a disposicin por el Ministerio de Agricultura, Ganadera, Acuacultura y Pesca (MAGAP) y por el Instituto Espacial Ecuatoriano (IEE). La zona de estudio corresponde a tres cantones: Pimampiro, ubicado en la provincia de Imbabura; Cayambe y Pedro Moncayo, ubicados en la provincia de Pichincha. Se seleccionaron estos cantones por ser lugares que poseen importantes reas de suelos degradados con o sin cangahuas aflorantes; as como con cangahuas habilitadas aos atrs. Adems, las autoridades, de los mencionados lugares, gestionan la habilitacin de las cangahuas para la agricultura. De esta manera, se apoya los programas de habilitacin agrcola de suelos degradados, que muchos cantones estn actualmente desarrollando, dando as soporte a la misin de la Universidad Central del Ecuador: resolver los problemas reales de la sociedad.

2

1.1. Objetivos

1.1.1. Objetivo General

Generar la cartografa de suelos con cangahuas aflorantes y subaflorantes a 20 cm de profundidad, en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro a escala 1: 25 000, mediante la utilizacin de imgenes satelitales multiespectrales y estudios de campo.

1.1.2. Objetivos Especficos

Desarrollar una metodologa que permita identificar las cangahuas aflorantes y subaflorantes, va una clasificacin digital automatizada de las imgenes satelitales multiespectrales, asociando con estudios de campo.

Actualizar la superficie de los suelos con cangahuas aflorantes y subaflorantes en

los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro.

3

2. REVISIN DE LITERATURA

2.1 Las cangahuas

2.1.1 Origen y caractersticas

Las cangahuas son tobas volcnicas, rocas blandas, que fueron alteradas en su formacin, el origen de su dureza es por la forma de depsito, principalmente como flujos freato-magmticos, tipo colada, los depsitos de carbonatos son procesos edficos que ocurrieron durante climas extremos; en la ltima fase de la actividad volcnica que gener las cangahuas, cayeron cenizas finas elicas que formaron un suelo y recubrieron estas rocas, que en la actualidad, por procesos naturales y malas prcticas agrcolas principalmente, estos suelos se estn erosionando (Figura 1), quedando las cangahuas expuestas en la superficie (Prat, 2014). Las cangahuas no estn cementadas por slice ni otro elemento, es un material que se compact al momento de su deposicin con las arcillas siendo un pegamento entre partculas y/o un esqueleto de vidrio soldado, no son duripanes ni fragipanes, por el hecho de ser rocas no deben ser clasificadas como un tipo de suelo, sino como un horizonte C (Prat, C.1, Moreno J.2 y Trujillo, G.3, comunicacin personal sobre cangahuas, 2015). Las cangahuas no son suelos, sino tobas volcnicas que fueron alteradas durante su formacin, la dureza se debe principalmente por procesos edafolgicos secundarios (acumulacin de arcilla, xidos de hierro, la presencia de slice y de carbonatos de calcio), y se ha descartado la presencia de material cementante alguno como responsable de su endurecimiento (Trujillo y otros, 2014).

Hall y Mothes (1997), en su investigacin, sealan que la cangahua es principalmente material fino endurecido, de color caqui-anaranjado, alterado por los procesos comunes de meteorizacin. Est compuesta principalmente de vidrio volcnico alterado, ms minerales volcnicos como: plagioclasa, hornblenda, clinopiroxeno, ortopiroxeno, magnetita, biotita, feldespato y cuarzo. Cangahua se define como una roca blanda (Figura 2), porosa debido a las burbujas de aire, compuesta de materiales alterados de ceniza y material piroclstico fino vtrico cristalino de composicin dactica-riolita, cementada por procesos diagenticos parciales y/o pedogenticos, sus orgenes son: cada de ceniza (1), flujos de ceniza y pmez (2), flujos piroclsticos (3), pedognesis (4) y retrabajamiento (5) (Vera y Lpez, 1992).

1 Prat, Christian., Ph. D. Institut de Recherche pour le Dveloppement (IRD)-LPED, Marseille Univesrsit,

Francia, PROMETEO SENESCYT UCE-FCA e Instituto Espacial Ecuatoriano (IEE). 2 Moreno, Julio., Director Instituto Espacial Ecuatoriano (IEE).

3 Trujillo, Germn. Investigador sobre cangahuas desde hace algunas dcadas.

4

Figura 1. Cangahuas aflorantes por efecto de la

erosin del suelo, cantn Cayambe, sector Pambamarquito, altitud 3 300 m s.n.m.

Figura 2. Cangahuas, rocas blandas, con carbonatos

de calcio, cantn Pedro Moncayo, altitud 2 500 m s.n.m.

2.1.2 Tipos de cangahuas

Existen dos clasificaciones de las cangahuas en el Ecuador: por su origen (Vera y Lpez, 1992) y por una topo-clima secuencia (PRONAREG-ORSTOM, 1982). a) Clasificacin de las cangahuas segn sus orgenes Vera y Lpez (1992) proponen cinco tipos de cangahuas segn sus orgenes, as: cada de ceniza, flujo de ceniza y pmez (lodo), flujos piroclsticos, desarrollo pedogentico y retrabajamiento, descritas a continuacin (Cuadro 1). Cuadro 1._ Clasificacin de las cangahuas segn sus orgenes.

Tipo Caractersticas

Cangahuas de cada de ceniza

Depsito primario, color seco 10YR 7/4, 8/2, 7/2. Se encuentra estratigrficamente en varios ciclos asociados a depsitos de lapilli de pmez, su contenido de vidrio volcnico es mayor al de cristales, contenido de materia orgnica 1 % (Figura 3, a).

Cangahuas de flujo de ceniza y pmez (lodo)

Depsitos primarios, contienen lticos y pmez redondeada en cantidades variables, color 10YR 6/3, 5/3, 3/3, es tpicamente bimodal de arena a limo (~150, < 45 ), se observa trazas de cristobalita (Figura 3, b), contenido de materia orgnica 1 %.

Cangahuas de flujo piroclstico

Depsito primario, el material ms grueso est a la base en estructuras onduladas. El material basal generalmente no est alterado. Su color est en el rango 10Y/R 7/3, 4/6, 5/4. Granulomtricamente es bimodal por la cantidad de agregados y material fino ( 710 y 45 ). (Figura 3, c), presencia de material orgnico quemado, y su asociacin a material juvenil no alterado.

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Tipo Caractersticas (continuacin)

Cangahuas de desarrollo pedogentico

Depsito secundario sobre los tres tipos anteriores, pertenecen a esta categora las cangahuas de los espesores ms finos ( 2 m), donde el proceso pedogentico generalmente atraviesa el espesor del depsito. Su color ms oscuro, 10Y/R 4/4, 5/3, es debido a la presencia de materiales orgnicos (Figura 3, d). Presenta estructuras tubulares de races y nidos de fsiles de escarabajos Coprinisphaera ecuatorianensis (Figura 4).

Cangahuas de retrabajamiento

Depsitos secundarios, producto de la erosin de los otros tipos por procesos lentos de reptacin o catastrficos (Figura 3, e). La acumulacin lenta provoca el subtipo a), un clsico relleno por el cual se tienden a suavizar las laderas del valle, con niveles de arena volcnica lavada. El producto de la acumulacin rpida o catastrfica es material coluvial del subtipo b), caracterizado por su localizacin en el piedemonte y la presencia de lticos inclusive fragmentos de las cangahuas preexistentes.

Fuente: Vera y Lpez (1992)

a)

b)

c)

d)

e)

Figura 3. Clasificacin de las cangahuas: a). Cangahuas de cada de ceniza, b). Cangahuas de flujo de ceniza y

pmez, c). Cangahuas de flujo de ceniza y pmez, d). Cangahuas de desarrollo pedogentico y e). Cangahuas de retrabajamiento (Vera y Lpez, 1992).

Figura 4. Fsiles de escarabajos Coprinisphaera ecuatorianensis, cantn Pedro

Moncayo, agosto 2015 (fuente: autor).

6

b) Clasificacin de las cangahuas segn una topo-clima secuencia PRONAREG-ORSTOM (1982) realizaron los mapas y leyendas de suelos de la Sierra ecuatoriana a escala 1: 50 000, donde integran a las cangahuas en un grupo llamado suelos C, donde son divididas en subunidades, en funcin de regmenes de temperatura y humedad del suelo, as como de la profundidad a la que aparecen las cangahuas. Con estos datos, Zebrowski (1997), presenta el mapa de ubicacin de las cangahuas en el Ecuador (Anexo 1), donde clasifica las cangahuas en cinco tipos: C, C1, C2, C3 y C4, el cuadro 2 presenta las correspondencias entre las siglas de los mapas mencionados. Cuadro 2. Correspondencias entre los subconjuntos de suelos y el afloramiento de las cangahuas.

Siglas de los mapas a escala 1:50 000 (PRONAREG-ORSTOM, 1982)

Profundidad a la que aparece la cangahua

(cm)

Rgimen de humedad del suelo

usti-ardico stico usti-dico dico

Rgimen de temperatura del suelo

isotrmico isomsico isotrmico

70 Cq Cd Cm Cv, Cw Cf

40 Cu Cc Cn Ci, Cj, Cr Ck

20 Cy Cb Cp Cs Ct

10 _ Ca _ _ _

aflorante C

Siglas del mapa de ubicacin de las cangahuas en el Ecuador (Zebrowski, 1997)

Cangahua en profundidad

C4 C3 C2 C1

Cangahua aflorante C

Fuente: Zebrowski, 1997

Los regmenes de humedad y temperatura del suelo, utilizados para la clasificacin de las cangahuas, se describen a continuacin:

a) Rgimen de humedad del suelo usti-ardico

Corresponde a los suelos de las regiones semiridas que se encuentran secos ms de tres meses cada ao y muchos aos ms de cinco meses. Los suelos son arenosos finos o limosos con micelios de carbonato de calcio en el perfil (Figura 5). El rgimen de temperatura del suelo es isotrmico, es decir, con temperatura de 13 C a 22 C. El horizonte superior, desarrollado a partir de cenizas recientes, es de color pardo claro, las tasas de materia orgnica son bajas (0.5 a 2 %), los contenidos de bases intercambiables elevados (13.5 a 30 me* 100 g-1), el pH es superior a 7 en todo el perfil (Zebrowski, 1997).

7

Figura 5. Perfil de las cangahuas en zonas muy secas. C: cangahua aflorante; Cy: cangahua a 20 cm; Cu:

cangahua a 40 cm de profundidad; Cq: cangahua a 70 cm de profundidad. (Adaptado de PRONAREG-ORSTOM, 1982).

b) Rgimen de humedad del suelo: stico

Agrupa los suelos de las regiones secas; el suelo se encuentra seco ms de tres meses cada ao, estos son similares a los anteriores (Figura 5), pero los carbonatos de calcio estn a menudo ausentes en las capas superficiales; el pH presenta valores ms bajos, tiende de neutro a poco cido en superficie y aumenta en profundidad, con la formacin de costras de calcreo, sin presencia de horizonte arglico negro (Figura 6). El rgimen de temperatura del suelo es isotrmico; suelo con temperatura de 13 C a 22 C.

Figura 6. Perfil de las cangahuas en zonas secas y con poca lluvia. C: cangahua aflorante sin suelo; Ca:

cangahua con 10 cm de suelo o menos; Cb: cangahua con 20 cm de suelo; Cc, Cd; cangahua a ms de 20 cm de profundidad. (Adaptado de PRONAREG-ORSTOM, 1982).

Altura 2 000 a 2 800 m, rea muy seca, muy poca lluvia

Pseudomicelio

Cangahua

Costras de carbonato

Cangahua

Altura 2 000 a 2 800 m, rea seca, poca lluvia

Cangahua

8

Cangahuas aflorantes

Comprende el conjunto de zonas en las que afloran las capas endurecidas de cangahuas despus de la erosin de las capas superiores (Figuras 5 y 6) , la mayor parte estn localizadas en las regiones secas donde la erosin es fuerte y los suelos poco espesos; es decir, en regmenes de humedad del suelo ustic-ardico y stico.

c) Rgimen de humedad del suelo: usti-dico Corresponde a los suelos localizados en regiones semuhmedas, el suelo reciente es pardo oscuro a negro, limo-arcilloso, ligeramente ms arcilloso y negro en profundidad. La transicin hacia el paleosuelo es bastante clara, de manera que es posible diferenciar el origen de los materiales (Figuras 7 y 8). El paleosuelo est compuesto de una capa humfera negra arcillosa a la que le sigue una B maciza, amarillenta, franco-arcillosa a arcillosa (al menos 20 % de arcilla y 40 a 60 % de limos) con acumulaciones calcreas.

La sucesin de capas C que presentan acumulaciones calcreas, es perfectamente reconocible, las tasas de materia orgnica son ms elevados que en los suelos anteriores. Los contenidos de bases intercambiables (13.5 a 29 me*100 g-1), la tasa de saturacin est comprendida entre 62 y 96 en la superficie, ligeramente inferior a 100 en el paleosuelo, el pH; ligeramente cido en la superficie, es cercano a la neutralidad en el paleosuelo. El presente rgimen de humedad del suelo incluye dos regmenes de temperatura del suelo: isotrmico e isomsico.

1) Rgimen de temperatura del suelo isotrmico:

Suelo con temperatura de 13 C a 22 C (Figura 7), suelo arenoso fino o limoso, pardo oscuro, horizonte arglico de cinco a diez cm, este horizonte es mucho ms negro que los horizontes superiores.

Figura 7. Perfil de las cangahuas

subaflorantes en reas con lluvia frecuente pero leve. Cp: cangahua a 20 cm; Cn: cangahua a 40 cm de profundidad; Cm: cangahua a 70 cm de profundidad. (Adaptado de PRONAREG-ORSTOM, 1982).

Altura 2 000 a 2 800 m, rea con lluvia

frecuente pero poco abundante

Cangahua

Horizonte arglico negro

Cangahua

9

2) Rgimen de temperatura del suelo isomsico:

Suelo con temperatura de 10 C a 13 C, arenoso fino o limoso con posibilidad de micelio de carbonato de calcio, horizonte muy negro con acumulacin de carbonato de calcio de 10 a 30 cm de espesor (Figura 8).

Figura 8. Perfil de las cangahuas subaflorantes a ms de 3 200 m s.n.m. Cs: cangahua a 20 cm; Cr: cangahua a

40 cm de profundidad; Cw: cangahua a 60 cm de profundidad. (Adaptado de PRONAREG-ORSTOM, 1982).

d) Rgimen de humedad del suelo dico

Localizada en las regiones hmedas, el perfil est hmedo ms de tres meses consecutivos la mayora de los aos. El suelo reciente es an ms negro, sobre todo en profundidad, en donde los revestimientos arcillosos son abundantes, de modo que la transicin al paleosuelo es gradual y difcil de reconocer, tienen pH cido (5.5 a 6) en la superficie y ligeramente en profundidad, cangahua un poco meteorizada con revestimientos negros sobre algunos centmetros de espesor (Figura 9).

Figura 9. Perfil de las cangahuas subaflorantes, desde 2 000 a 2 800 msnm, rea hmedo. Ct: cangahua a 20

cm con revestimientos negros; Ck, cangahua a 40 cm de profundidad; Cf, Md: cangahua a ms de 70 cm de profundidad. (Adaptado de PRONAREG-ORSTOM, 1982).

Altura ms de 3 200 m, lluvias escasas, baja evapotranspiracin, nubosidad.

Cangahua

Horizonte arglico negro

Costra de carbonato

Pseudomicelio de carbonato

Cangahua

Altura 2 000 a 2 800 m, rea hmeda

Cangahua

Horizonte arglico negro Cangahua

10

2.1.3 Distribucin en Ecuador

Las cangahuas se encuentran dentro del callejn interandino (Figura 10), desde Chunchi en la provincia de Chimborazo hasta Tulcn en la provincia del Carchi, abarcando una superficie de 240 000 hectreas, es decir, el 21,35 % de la superficie de la cuenca interandina volcnica, situada por debajo del pramo. De esta superficie, 36 000 ha estn totalmente erosionadas con cangahua aflorante y 44 000 ha la cangahua aparece a menos de 20 cm de profundidad (Zebrowski, 1997).

Figura 10. Ubicacin de las cangahuas superficiales en Ecuador, elaboracin propia. Fuente: PRONAREG-

ORSTOM, 1982.

11

2.2 Teledeteccin

La teledeteccin o sensoramiento remoto, es la ciencia de adquirir y procesar informacin de la superficie terrestre desde sensores instalados en plataformas espaciales, gracias a la interaccin de la energa electromagntica que existe entre el sensor y la tierra, ya sea por reflexin de la energa solar o de un haz energtico artificial, ya por emisin propia (Chuvieco, 2008).

2.2.1 Componentes Un sistema de teledeteccin espacial segn Jensen (2007); Chuvieco (2008); Richards (2013) se compone de: fuente de energa, cubierta terrestre, sistema sensor, sistema de recepcin y comercializacin, intrprete y usuario final (Figura 11), mismos que se

describen a continuacin: a) Fuente de energa: ilumina o provee de energa electromagntica a la cubierta

terrestre, puede tratarse de un foco externo al sensor, en cuyo caso se trata de teledeteccin pasiva, donde la fuente ms importante es el Sol, por otra parte, la teledeteccin activa, consiste en que el sensor emite su propio haz energtico (Chuvieco, 2008).

b) Cubierta terrestre: formada por distintas masas de vegetacin, suelos, agua o construcciones humanas, que reciben la seal energtica desde la fuente de energa y la reflejan o emiten de acuerdo a sus caractersticas fsicas.

c) Sistema sensor: compuesto por el sensor y la plataforma que lo aloja, su objetivo es captar la energa procedente de las cubiertas terrestres, codificarla y grabarla o enviarla directamente al sistema de recepcin.

d) Sistema de recepcin-comercializacin: se recibe la informacin transmitida por la plataforma, se graba en un formato adecuado y tras las oportunas correcciones, se distribuye a los interesados.

e) Intrprete: convierte a los datos en informacin temtica de inters, ya sea de manera visual o digital, de cara a facilitar la evaluacin del problema en estudio.

f) Usuario final: encargado de analizar el documento fruto de la interpretacin, as como de dictaminar sobre las consecuencias que de l se deriven.

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Figura 11. Componentes de un sistema de teledeteccin (Richards, 2013; Chuvieco, 2008; Jensen, 2007).

2.2.2 El espectro electromagntico Es la distribucin energtica del conjunto de las ondas electromagnticas, aunque la sucesin de valores de longitud de onda es continua, suelen establecerse una serie de bandas en donde la radiacin electromagntica manifiesta un comportamiento similar (Figura 12), las unidades de medida ms comunes se relacionan con la longitud de onda, para las ms cortas se utilizan micrmetros (m) o nanmetros (nm), mientas las ms largas se miden en centmetros (cm), metros (m) o kilmetros (km) (Chuvieco, 2008).

Figura 12. Espectro electromagntico (Richards, 2013; Chuvieco, 2008; Jensen, 2007).

Fuente de

energa

Atmsfera

Cubierta terrestre

Sistema sensor

Sistema de recepcin

y comercializacin

Tratamiento visual

y/o digital

Usuario final

AZUL VERDE ROJO

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En el campo de la teledeteccin espacial, las bandas ms empleadas son las siguientes: a) Espectro visible (0, 4 a 0,7 m): denominado as por tratarse de la nica radiacin

electromagntica que pueden percibir los ojos humanos, coincidiendo con las longitudes de onda en donde la radiacin solar es mxima. Dentro de esta regin, se distinguen tres bandas elementales: azul (A: 0,4 a 0,5 m), verde (V: 0,5 a 0,6 m) y rojo (R: 0,6 a 0,7 m), en razn de los colores primarios que nuestros ojos perciben a esas longitudes de onda (Chuvieco, 2008).

b) Infrarrojo cercano (IRC: 0,7 a 1,3 m): tambin se denomina infrarrojo prximo, reflejado o fotogrfico, puesto que parte de l puede detectarse a partir de pelculas dotadas de emulsiones especiales, tiene gran importancia por su capacidad para discriminar masas vegetales y concentraciones de humedad (Chuvieco, 2008).

c) Infrarrojo medio (IRM: 1,3 a 8 m): en esta regin se mezclan los procesos de

reflexin de la luz solar y de emisin de la superficie terrestre, en el primer caso se habla de infrarrojo de onda corta (Short Wave Infrared, SWIR), que se sita entre 1,3 y 2,5 m y resulta una regin idnea para estimar el contenido de humedad en la vegetacin o los suelos. La segunda banda est comprendida entre 3 y 5 m y suele denominarse ms propiamente como infrarrojo medio (IRM), siendo determinante para la deteccin de focos de alta temperatura como incendios o volcanes activos (Chuvieco, 2008).

d) Infrarrojo lejano o trmico (IRT: 8 a 14 m): incluye la porcin emisiva del espectro terrestre, en donde se detecta el calor proveniente de la mayor parte de las cubiertas terrestres (Chuvieco, 2008).

e) Microondas (M, mayor a 1 mm): de gran importancia por ser una longitud de onda

capaz de penetrar lluvia, nubes y neblina, para proporcionar una vista continuamente despejada de la Tierra (Canadian Space Agency, 2010; Chuvieco, 2008).

2.2.3 Firmas espectrales Al momento que la energa electromagntica llega a la superficie terrestre, interacta con cada tipo de cobertura, de acuerdo a un patrn de respuesta espectral particular, este modo con el que una determinada cubierta refleja o emite energa a distintas longitudes de onda se ha denominado firma espectral (Hernndez y Montaner 2009; Chuvieco, 2008). A partir de medidas de laboratorio se ha obtenido la reflectividad para las distintas cubiertas en diferentes longitudes de onda, las firmas espectrales tpicas de vegetacin, suelo y agua (Figura 13) mediante procesos de anlisis digital, sirven para identificar, separar y clasificar los cuerpos terrestres (Gonzles4, 2015; Verduga5, 2015; Chuvieco, 2008).

4 Gonzles, Augusto. Curso Procesamiento Digital de Imgenes de Satlite, Quito. 2015.

5 Verduga, Lino. Curso Procesamiento Digital de Imgenes de Satlite, Quito. 2015.

14

Figura 13. Firmas espectrales tpicas para vegetacin, suelo y agua en el rango visible e infrarrojo del espectro

electromagntico (Karszenbaum y Barrazza 2014; Richards, 2013)

a) Comportamiento espectral del agua La reflectividad del agua es baja y tiene tendencia descendente a medida que aumenta la longitud de onda (Figura 13), es afectada por factores como el contenido de clorofila, materiales en suspensin, rugosidad superficial y profundidad (Hernndez y Montaner 2009; Chuvieco, 2008)

b) Comportamiento espectral de la vegetacin En la vegetacin el nivel de reflectancia se ve modificado principalmente por factores como: pigmentos, estructura de la hoja y el contenido de humedad (Figura 13). Los pigmentos afectan a las longitudes de onda del espectro visible (0,4 a 0,7 m) donde el 65% es absorbido por la clorofila, el 29% por la xantfila y el 6% por carotenos. La estructura de las hojas aumenta la reflectividad en la zona del infrarrojo cercano (0,8 a 1,1 m). Finalmente, entre los rangos 1,4 a 1,8 m (infrarrojo medio) la reflectividad disminuye cuando la humedad es alta (Hernndez y Montaner 2009; Chuvieco, 2008).

15

c) Comportamiento espectral del suelo Los principales factores que afectan el comportamiento espectral del suelo son: el contenido de humedad, contenido de materia orgnica, textura, relieve, minerales. En suelos secos, la reflectancia aumenta con el incremento de la longitud de onda del visible al infrarrojo medio (Figura 13), en suelos hmedos el agua llena los poros y reduce la dispersin, por lo tanto, los suelos se vern oscuros en las bandas del infrarrojo de onda corta y media. Suelos con alto contenido de materia orgnica presentan baja reflectancia y viceversa, en suelos arenosos la reflectancia es mayor que los arcillosos (Karszenbaum y Barrazza 2014; Richards, 2013; Chuvieco, 2008).

2.2.4 Imagen satelital Las imgenes satelitales son matrices de celdas llamadas pixeles (Figura 14), formadas por un determinado nmero de filas y columnas, cada celda representa un rea geogrfica indivisible, determinando as el detalle mnimo de que se puede distinguir dentro de una imagen, el tamao de superficie que puede ser representada (tamao de pixel), vara dependiendo del satlite y de los sensores que tomen la imagen. Cada pixel contiene un valor numrico, que representa en promedio la cantidad de energa electromagntica que un objeto terrestre puede reflejar (Chuvieco, 2008).

Figura 14. Imagen satelital RapidEye (RBG: 5-4-3), parte del cantn Pedro Moncayo. Elaboracin propia.

Pixeles

Matriz

16

2.3 Sistemas de Informacin Geogrfica (SIG)

Es el conjunto de procedimientos diseados para la recopilacin, almacenamiento, visualizacin, manipulacin, anlisis y modelamiento de datos georreferenciados, que ayudan a resolver problemas geogrficos simples o complejos de administracin y planificacin ; y que permiten presentar la informacin geogrfica en trminos entendibles para los usuarios finales (MAGAP, 2015). Un SIG facilita la superposicin de datos, actualizacin de la informacin, derivacin de datos no disponibles mediante la manipulacin de factores conocidos, modelado de procesos con propsitos de simulacin y prediccin, entre otros. El propsito de los SIG est en conocer la ubicacin sobre un elemento en la superficie de la Tierra, es decir, la informacin georreferenciada mediante coordenadas (Rumazo, 2011). Los principales componentes de un SIG son: datos geoespaciales (imgenes satelitales, ortofotos, fotografas areas, tablas estadsticas, mapas, otros) (Figura 15), sistema de computacin (hardware y software), personal calificado (anlisis, procesamiento, toma de decisiones) y usuario (segn demanda: documentos en formato digital o impreso) (CLIRSEN6, 2009).

Figura 15. Componentes de un SIG, modificado de CLIRSEN, 2009.

6 Ahora Instituto Espacial Ecuatoriano IEE.

SIG

Datos geoespaciales

Sistema de

computacin,

personal calificado

Documentos de

salida

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2.4 Cartografa La cartografa es la ciencia y arte de interpretar, analizar y representar grficamente parte o toda la superficie de un astro, adems, es un conjunto de estudios y operaciones cientficas y tcnicas que intervienen en la formacin o anlisis de mapas, modelos en relieve o globos, que representan la Tierra, parte de ella o parte del Universo. (IGN7, 2010; CLIRSEN, 2009; ACI8, 1995).

Mapa Es la representacin convencional grfica de fenmenos concretos o abstractos, respecto generalmente a un plano, localizado en la Tierra o en cualquier parte del Universo, conservando la posicin relativa de su localizacin (ACI, 1995: IGN, 2010; Hansen, 2012).

7 Instituto Geogrfico Nacional, Espaa

8 Asociacin Cartogrfica Internacional

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3. MATERIALES Y MTODOS

3.1. Ubicacin del rea de estudio

El rea de influencia del proyecto ocup una superficie de 1 976.00 km2 o 197 661.00 ha (Figura 16), que corresponde a los cantones de Pimampiro ubicado en la provincia de Imbabura; Cayambe y Pedro Moncayo en la provincia de Pichincha.

Figura 16. rea de estudio (Lmites CELIR, 2013).

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3.2. Materiales

3.2.1. Insumos

Imgenes satelitales multiespectrales RapidEye: resolucin temporal de 1 da, resolucin espacial 5 m, resolucin espectral 5 bandas; Azul (0,40-0,51 m), Verde (0,52-0,59 m), Rojo (0,63-0,68 m), Red-Edge (0,69-0,73 m) e Infrarrojo Cercano NIR (0,76-0,85 m), resolucin radiomtrica 12 bits, cobertura por imagen 625 km2 (RapidEye, 2013), en el cuadro 2 se detalla las imgenes utilizadas:

Cuadro 3. Imgenes satelitales multiespectrales RapidEye utilizadas en el estudio Cartografa de suelos con cangahuas mediante teledeteccin en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, sierra norte de Ecuador.

N Nombre imagen Fecha de toma Zona de cobertura

1 1739127_2013-07-27_RE2_3A_213246 2013-07-27 Pedro Moncayo

2 1739027_2012-09-16_RE2_3A_152489 2012-09-16 Pedro Moncayo y Cayambe 3 1739028_2012-09-19_RE1_3A_152489 2012-09-19 Pedro Moncayo y Cayambe 4 1739128_2012-09-19_RE1_3A_152489 2012-09-19 Pedro Moncayo y Cayambe 5 1839201_2012-09-19_RE1_3A_152491 2012-09-19 Pimampiro Fuente: Autor

Ortofotos de los cantones Pedro Moncayo, Cayambe y Pimampiro, resolucin espacial de 30 cm (SIGTIERRAS9, 2010).

Mapa de Cobertura y Uso de la Tierra del Ecuador Continental 2014-2014, escala 1:100 000 (MAE10-MAGAP, 2015).

Mapa de suelos del Ecuador escala 1:50 000 (PRONAREG-ORSTOM, 1982; MAG-IICA-CLIRSEN, 2002).

Puntos de campo GPS.

3.2.2. Equipos

Computador de escritorio (Procesador Intel Core i7, RAM 8 GB)

Disco externo de 300 GB

Computador porttil (Procesador Intel Core i3, RAM 4 GB)

GPS Garmin (modelo Oregon 550)

Material de oficina (cuaderno, lpiz, bolgrafo, borrador, carpeta, otros)

Barreno helicoidal modelo Edelman

9 Sistema Nacional de Informacin y Gestin de Tierras.

10 Ministerio del Ambiente Ecuador.

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3.2.3. Software

ArcGIS 10.0, manejo de los SIG (Licencia adquirida por el MAGAP).

ENVI 5.1, anlisis de imgenes satelitales (Licencia adquirida por el MAGAP)

DNR Garmin, operar el GPS (Software libre)

Google Earth Pro, refuerzo a los SIG (Software libre)

3.3. Metodologa La metodologa utilizada en el presente estudio (Figura 17) fue realizada en tres fases: recopilacin y anlisis de la informacin disponible, geoprocesamiento de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye y validacin de los resultados.

Figura 17. Diagrama metodolgico para la cartografa de suelos con cangahuas mediante imgenes

multiespectrales RapidEye (Modificado de MAGAP, 2014; MAE-MAGAP, 2015).

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3.3.1. Fase 1: Recopilacin y anlisis de la informacin disponible Esta fase comprende la recopilacin y revisin de la informacin cartogrfica, raster, vectorial y generalidades de los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro. La cartografa base, temtica y ortofotos del rea de estudio fueron proporcionados por el Ministerio de Agricultura, Ganadera, Acuacultura y Pesca MAGAP y el Instituto Espacial Ecuatoriano IEE. El Mapa de Suelos del Ecuador, escala 1: 50 000 realizado por el PRONAREG-ORSTOM en 1982 y digitalizado en el 2002 por MAG-IICA-CLIRSEN (SENPLADES, 2013), fue la fuente para extraer los polgonos de los suelos clasificados como C (Anexo 2), donde se encuentran los suelos sobre cangahuas. Con el software ArcGIS 10.0 se clasific los suelos con cangahuas aflorantes y subaflorantes hasta 20 cm de profundidad mediante una seleccin por atributos, para crear una geodatabase y realizar los mapas de suelos con cangahuas de 1982 de cada cantn en estudio (Anexo 3). Los mapas de cangahuas de cada cantn en estudio, facilitaron la ubicacin en campo de las zonas ms representativas con cangahuas superficiales, para en estos lugares tomar los puntos de control con GPS, insumos necesarios en el geoprocesamiento y anlisis de las imgenes satelitales multiespectrales.

Imgenes satelitales empleadas Las imgenes satelitales multiespectrales RapidEye, fueron proporcionadas por la Direccin de Investigacin y Generacin de Datos Multisectoriales DIGDM, de la Coordinacin General del Sistema de Informacin Nacional CGSIN, pertenecientes al MAGAP. RapidEye posee una constelacin de cinco satlites idnticos para la observacin de la Tierra. Cada sensor es capaz de recoger la informacin en cinco bandas del espectro electromagntico: azul (440-510 nm), verde (520-590 nm), rojo (630-690 nm), Red-Edge (690-730 nm) y el infrarrojo cercano (760-880 nm) (Anexo 4). La resolucin espacial es de 5 m (BlackBridge, 2015). Los satlites de RapidEye son los primeros satlites comerciales que incluyen la banda Red-Edge, la cual es particularmente sensible a los cambios en el contenido de clorofila. Los estudios demuestran que esta banda puede ayudar al monitoreo de la sanidad vegetal, en la identificacin de especies vegetales y cultivos, y contribuir en la medicin del contenido de protenas y nitrgeno en la biomasa (ITT Visual Information Solutions, 2013). Para cubrir el rea de estudio se han utilizado cinco imgenes RapidEye (Figura 18), descritas en insumos (Cuadro 3).

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Figura 18. Cobertura de imgenes RapidEye utilizadas en la zona de estudio, parte del Parque Nacional

Cayambe-Coca, elaboracin propia (Fuente: CELIR, 2013; MAE, 2014).

Tanto la cartografa base, temtica y las clasificaciones de las imgenes multiespectrales RapidEye fueron procesadas usando el Sistema de Referencia Espacial UTM WGS84 Zona 17 Sur. Todo el procesamiento de la informacin vectorial en formato Shapefile (.shp) fue trabajado en el software ArcGIS 10.0, el geoprocesamiento de las imgenes satelitales multiespectrales RapidEye fue realizado con el software ENVI 5.1.

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3.3.2. Fase 2: Geoprocesamiento de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye

El geoprocesamiento de imgenes satelitales multiespectrales const principalmente de correccin radiomtrica (imagen con cinco bandas), Anlisis de Componentes Principales ACP (dos bandas artificiales), ndice de Vegetacin de Diferencia Normalizada NDVI (una banda artificial), luego se une las 8 bandas (Layer Stacking). Con los insumos anteriores ms los puntos de campo GPS se procedi a clasificar las imgenes satelitales multiespectrales, utilizando el mtodo basado en segmentacin de objetos, con el que se utiliz un nivel de escala de 50.5 y un nivel de unin de 60, apoyados por el algoritmo K-NN con un umbral de 95 %. Se realiz procesos post-clasificacin como filtros para eliminar el ruido producido por pixeles aislados o no clasificados, luego se export a un archivo vector para realizar la unin de todas las escenas clasificadas, se elimin las reas con menos de una hectrea que fue la unidad mnima de mapeo (UMM). Las imgenes satelitales multiespectrales RapidEye, cuentan con correcciones geomtricas (ortorrectificacin) y radiomtricas (radiancia) a nivel de sensor, lo que permite contar con imgenes listas para trabajar (BlackBridge, 2015).

a) Correccin atmosfrica Para el anlisis espectral de las imgenes es necesario que los valores de cada pixel de una imagen expresen la reflectancia de la superficie, la reflectancia es generalmente la proporcin de la radiancia reflejada dividida por la radiancia incidente. Para convertir la radiancia en reflectancia es necesario relacionar los valores de radiancia (los niveles digitales de los pxeles) con la radiancia con la que el objeto es iluminado. Este proceso puede ser realizado aplicando una correccin atmosfrica a la imagen (RapidEye, 2013). a) b) Figura 19. Perfil espectral de vegetacin: a) imagen sin correccin atmosfrica, b) imagen con correccin

atmosfrica (Elaboracin propia).

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La correccin atmosfrica se aplica a las imgenes en radiancia mediante el mdulo avanzado QUAC (Quick Atmospheric Correction) presente en el software ENVI 5.1, que determina los parmetros de compensacin atmosfricos directamente de la informacin contenida dentro de cada escena (Figura 19), el resultado de esta correccin es una imagen de reflectancia con las mismas cinco bandas espectrales.

b) Anlisis de Componentes Principales ACP El objetivo del Anlisis de Componentes Principales ACP, es resumir un grupo amplio de variables en un nuevo conjunto sin perder una parte significativa de la informacin original, construye una o varias imgenes que incrementen su capacidad de diferenciar distintas coberturas, se puede aplicar como realce previo a la clasificacin de la imagen satelital (Chuvieco, 2008). Este anlisis genera nuevas variables (dos bandas) donde la relacin entre los nmeros digitales de cada banda es similar, los dos primeros componentes principales generados poseen la mayor informacin de la imagen (Figura 20), mientras que los siguientes poseen informacin de valores especficos.

Figura 20. Diagrama de dispersin de dos variables y direcciones de los componentes principales A y B

(Chuvieco, 2008).

c) ndice de Vegetacin de Diferencia Normalizada NDVI El ndice de Vegetacin de Diferencia Normalizada NDVI (por sus siglas en ingls), se utiliza ampliamente para mejorar la discriminacin de cubiertas vegetales, medir el vigor de las plantas y la produccin de la biomasa. El peculiar comportamiento radiomtrico de la vegetacin, relacionado con la actividad fotosinttica y la estructura foliar de las plantas, permite determinar si la vegetacin se encuentra sana o si tiene algn grado de estrs (Mattar, y otros, 2011). En las imgenes satelitales RapidEye, se combina la banda Roja e Infrarroja Cercana del espectro electromagntico, su intervalo va desde -1 hasta 1, donde los valores menores a cero corresponden al agua, los poco mayores a cero corresponden a suelos con escaza

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cobertura vegetal y los cercanos a 1 son de vegetacin vigorosa, con alto contenido de clorofila (Ziga, 2014). El clculo del NDVI se obtiene con la siguiente frmula:

Donde: NIR: Banda del Infrarrojo cercano Red: Banda del Rojo El clculo del NDVI se realiz en el software ENVI 5.1, mediante el mdulo Spectral, el resultado es una banda artificial (Figura 21). Se realiz la unin de bandas (Layer stacking): cinco bandas de la imagen con correccin atmosfrica (a), dos bandas de Anlisis de Componentes Principales ACP (b) y una banda del NDVI (c), sumando ocho bandas, que sirvieron para la clasificacin basada en la segmentacin o extraccin de objetos.

b) a) c) Figura 21. a). Imagen satelital RapidEye (5 bandas), b). ndice de Vegetacin de Diferencia Normalizada NDVI (1

banda) y c). Componentes Principales (2 bandas), cantn Pedro Moncayo (Elaboracin propia).

26

d) Clasificacin por segmentacin o extraccin de objetos La clasificacin basada en la segmentacin es un enfoque supervisado, que clasifica una imagen de satlite basado en los segmentos de la imagen. La segmentacin es un proceso de definicin de pxeles homogneos dentro de los segmentos de la imagen espectralmente similares. Los segmentos de las imgenes representan mejor los objetos en el paisaje que lo que hace los pxeles originales. Este mtodo es altamente adecuado para aplicaciones que emplean imgenes de satlite de mediana y alta resolucin espacial (MAE-MAGAP, 2015; Ziga, 2014). La extraccin de objetos en el rea del procesamiento de imgenes involucra usar algoritmos para detectar y aislar varias porciones deseadas de objetos. El mdulo Feature Extraction de ENVI 5.1 est diseado para extraer informacin que se observa sobre cualquier tipo de imgenes satelitales. As, se puede extraer una gran variedad de objetos como vas, zonas pobladas, ros, vegetacin, suelos sin cobertura, etc. El proceso de extraer informacin se lo realiza segmentando la imagen en regiones de pxeles, creando objetos y clasificndolos. (MAE-MAGAP, 2015). Sobre la imagen resultante de la unin de las ocho bandas, anteriormente descritas, se identifican las zonas con cangahuas aflorantes y subaflorantes, con la finalidad que facilite realizar la clasificacin por objetos (Figura 22). En caso de que el proceso de identificacin de cangahuas aflorantes y subaflorantes no se lo pueda hacer de manera visual, se debe usar informacin adicional como puntos de calibracin, cartografa temtica, ortofotos, otros. Figura 22. Segmentacin de una imagen RapidEye, cantn Pedro Moncayo, sector el peaje, (Elaboracin

propia). Para realizar la segmentacin se utiliz el software ENVI 5.1, el cual incluye mtodos de segmentacin de imgenes como extraccin de objetos basado en ejemplos y extraccin de objetos basado en reglas, el mtodo utilizado fue el primero. Este proceso cuenta con dos parmetros de ajuste: Segmentacin y Unin, ENVI emplea algoritmos de deteccin de bordes, los cuales se basan en el nivel de escala, se probaron algunos niveles, los de mejores resultados fueron: Segmentacin 50.5 y Unin 60. A continuacin se identifican las clases, como el objetivo fue identificar cangahuas aflorantes y subaflorantes, no es necesario nombrar a los dems objetos. El algoritmo de apoyo a la clasificacin basada en segmentos fue K-NN (K-Nearest Neighbors) vecinos ms cercanos, sus caractersticas principales son las de requerir desde una clase para procesar la clasificacin, y adherir los pixeles que ms se relacionen con sus vecinos ms cercanos (Fomby, 2008).

27

e) Post-clasificacin Considera los trabajos posteriores a la clasificacin de las imgenes que permitieron mejorar la informacin obtenida durante la etapa de clasificacin. Esta etapa incluy la aplicacin de filtros para eliminar el ruido producido por pixeles aislados y mejorar la calidad de la clasificacin.

f) Transformacin raster a vector El archivo final de la post-clasificacin realizada en el Software ENVI 5.1 es tipo raster, se procedi a transformarlo a tipo vector (Figura 23). a) b) Figura 23. Resultados de la clasificacin basada en segmentos de una imagen RapidEye. a). archivo raster, b).

archivo vector, cantn Pedro Moncayo (Elaboracin propia).

g) Unin de escenas (Tiles) Cada imagen satelital (escena) se proces de manera individual, dado ello, se realiz la unin de escenas de los archivos vector para el anlisis de cada cantn. El paso a seguir, es eliminar la informacin superpuesta de las imgenes colindantes, esto se realiz en cada archivo vector mediante la herramienta Analysis Tools > Overlay > Erase, del software ArcGIS 10.0, luego se cre una geodatabase para unir las cinco escenas de la zona en estudio, de esta manera se obtuvo la capa de cangahuas superficiales de los tres cantones.

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h) Unidad mnima de mapeo (UMM) La unidad mnima de mapeo (UMM) fue una hectrea, por lo que se realiz la eliminacin de los polgonos menores a esta rea, proceso realizado en el software ArcGIS 10.0. Es importante aclarar que, las zonas donde afloran las cangahuas (observadas en campo y georreferenciadas con GPS), generalmente, no superan la unidad mnima de mapeo, razn por la cual, se unific los trminos cangahuas aflorantes y cangahuas subaflorantes por cangahuas superficiales, para que de esta manera, en el geoprocesamiento de imgenes satelitales se incluya estas dos zonas como una sola.

3.3.3. Fase 3: Validacin de los resultados El mtodo para la validacin de la clasificacin fue la Matriz de Confusin (Cuadro 4), puesto que recoge los conflictos que se presentan entre categoras, en esta matriz las columnas indican las clases de referencia, y las filas de categoras deducidas en la clasificacin. La diagonal de esta matriz expresa el nmero de puntos de verificacin en donde se produce acuerdo entre dos fuentes (mapa y realidad), mientas las marginales suponen errores de asignacin. La relacin entre el nmero de puntos correctamente asignados y el total expresa la fiabilidad global del mapa (Richards, 2013; Chuvieco, 2008). Cuadro 4. Estructura de la matriz de confusin.

REFERENCIA (Campo)

Clase 1 Clase 2 Clase 3 Clase n Total Exactitud del usuario

CL

AS

IFIC

AC

IN

(d

igit

al)

Clase 1 X11 X1+ X11/ X1+

Clase 2

X22 X2+ X22/ X2+

Clase 3

X33 X3+ X33/ X3+

Clase n

Xnn Xn+ Xnn / Xn+

Total X+1 X+2 X+3 X+n Xij FIABILIDAD GLOBAL (%)

Exactitud del productor

X11/ X+1 X22/ X+2 X33/ X+3 Xnn / X+n X11+ X22+ X33+ Xnn/Xij

Fuente: Richards, 2013; Chuvieco, 2008.

Para el muestreo se utiliz un diseo aleatorio estratificado, este tipo de muestreo se recomienda por sus caractersticas de precisin en los protocolos y resultados obtenidos, adems de la facilidad de implementar, analizar y adaptar cambios en el tamao de la muestra (Olofsson y otros, 2013). En la presente investigacin, la validacin se realiz en funcin del acceso vial. El proceso de muestreo se realiz en ArcGIS 10.0 con el mdulo de Anlisis Geoestadstico, donde se determinaron los subconjuntos de muestras, la unidad se relacion al porcentaje de polgonos totales, se tom el 80 % de los polgonos clasificados.

29

4. RESULTADOS Y DISCUSIN

4.1 Clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye Entre las mejoras espectrales, las que mejor resultado dieron son las combinaciones de bandas e ndices de vegetacin. En las combinaciones de bandas (Figura 24), result ms apropiado combinar canales del espectro visible, infrarrojo cercano NIR (Near Infrared) y la Red-Edge (3-5-4, 5-4-3 o 3-4-5), de acuerdo con Gonzlez y Ringleb (1992); Servenay (1995); Servenay y Prat (2000); Servenay y Prat (2003), donde la combinacin de bandas en falso color les permiti delimitar de manera aproximada las reas donde se encontraban las cangahuas superficiales.

a) b)

Figura 24. Imagen satelital RapidEye, cantn Pedro Moncayo, fecha 2015-07-07: a) color natural 3-2-1, b) falso

color 5-4-3. Elaboracin propia. Para el ndice de vegetacin el que mejor resultado ofreci, fue el de Diferencia Normalizada NDVI (Figura 25), en el que se relacionan las bandas rojo (B3) e infrarrojo cercano (B5) mediante el algoritmo NDVI= (B5-B3)/(B5+B3). La nueva imagen de una banda, resalta las reas de vegetacin en tonos muy claros debido a los valores positivos del NDVI, tanto ms claros mayor es la actividad cloroflica, por el contrario, las zonas sin vegetacin, posiblemente donde existen cangahuas superficiales, tienen valores muy bajos, por tanto, tonos ms oscuros. Prez y Garca (2013), analizaron el NDVI en suelos salinos, donde encontraron los valores ms bajos para suelos con presencia de carbonatos, similares caractersticas que presentan las cangahuas.

30

Figura 25. ndice de Vegetacin de Diferencia Normalizada NDVI, a partir de imgenes satelitales RapidEye,

cantn Pedro Moncayo. Elaboracin propia.

Figura 26. Segmentacin o extraccin de objetos de una imagen satelital RapidEye, cantn Pedro Moncayo.

Elaboracin propia.

TABACUNDO

PIRMIDES DE COCHASQU

31

La clasificacin basada en segmentacin o extraccin de objetos (Figura 26), implic realizar una segmentacin de la imagen para delinear objetos homogneos, autores como Yu, et al. (2006); Ziga (2014); MAGAP (2014); MAE-MAGAP (2015), realizan las clasificaciones de imgenes satelitales, ya no basados slo en los valores de pixeles, sino que agrupan pixeles adyacentes creando objetos homogneos tanto desde el punto de vista espectral como espacial, estos objetos son creados a partir de un proceso llamado segmentacin o extraccin de objetos. Mientras los anlisis de imgenes basados en pxeles utilizan como informacin slo la respuesta espectral de cada pxel en cada banda, los anlisis basados en objetos obtienen tambin informacin adicional derivada de los objetos de la imagen en base a clculos estadsticos centrados en valores espectrales de los distintos pxeles que forman los objetos, de su posicin y de su forma. Por lo tanto, los objetos no son caracterizados por un valor uniforme de reflectancia, sino por una cierta autocorrelacin espacial. Para obtener las reas de suelos con cangahuas superficiales de cada cantn, fue necesario unir los archivos en formato vector de cada escena (imagen satelital), dado que fueron geoprocesadas de forma individual, seguido, se elimin las zonas menores a la unidad mnima de mapeo que fue de una hectrea (Figura 27).

32

Figura 27. Resultados preliminares de reas con cangahuas superficiales mediante geoprocesamiento de imgenes satelitales RapidEye: a). unin de escenas,

sin eliminar el ruido y con reas menores a la unidad mnima de mapeo (1 ha); b). rea de cangahuas superficiales sin ruido y sin reas menores a la unidad mnima de mapeo. Elaboracin propia.

a) b)

33

4.2 Validacin de la clasificacin y cartografa de los suelos con cangahuas superficiales.

a) Validacin Con la matriz de confusin se valid la clasificacin de las imgenes satelitales, comparando tres coberturas de similares caractersticas: cangahuas superficiales, suelos arenosos y suelos arcillosos. Como se observa en el cuadro 5, la fiabilidad global fue 82 %, donde en la clasificacin digital (exactitud del productor), la mayor fiabilidad se consigui en las cangahuas superficiales con 95,2 % y la ms baja en suelos arcillosos con 53,6 %. Por otra parte, en la verificacin de campo (realidad), la mayor fiabilidad obtuvo los suelos arcillosos con 93,8 % y la ms baja, los suelos arenosos con 76,9 %. Cuadro 5. Matriz de confusin para validacin de resultados en el estudio Cartografa de suelos con cangahuas mediante teledeteccin en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, sierra norte de Ecuador.

REFERENCIA (Realidad)

Cangahuas superficiales

Suelos arenosos

Suelos arcillosos

TOTAL Exactitud del usuario

CL

AS

IFIC

AC

IN

(dig

ita

l)

Cangahuas superficiales 60 5 10 75 80.0

Suelos arenosos 3 20 3 26 76.9

Suelos arcillosos 0 1 15 16 93.8

TOTAL 63 26 28 117 FIABILIDAD GLOBAL

Exactitud del productor

95.2 76.9 53.6 82 %

Fuente: Autor.

Estos resultados discrepan de las conclusiones de Thomlinson et al. (1999), que indic que el criterio para una discriminacin correcta del suelo no era slo la obtencin de un valor mnimo de fiabilidad global del 85 %, sino tambin, no presentar ninguna clase con menos de 70 % de precisin. De acuerdo con Yu et al. (2006), una fiabilidad global al 60 % se puede considerar satisfactoria en caso de mapas complejos de vegetacin y suelo, por otra parte, Chuvieco (2008) propone que una fiabilidad mayor a 75 % es aceptable para este tipo de estudios. De este modo, aunque no existe un estndar en los lmites de precisin, hay un consenso general de que son necesarias precisiones altas, especialmente si el mapa resultante puede ser utilizado como ayuda en polticas y en la toma de decisiones para hacer frente a prcticas agrcolas sostenibles. La validacin se realiz en el cantn Pedro Moncayo (Figura 28).

34

Figura 28. Recorrido para la validacin de la cartografa de suelos con cangahuas superficiales, cantn Pedro Moncayo (elaboracin propia, colaboracin de

Mathilde Stern11

).

11

Mathilde Stern, Investigadora, Universidad de Strasbourg, Francia.

35

b) Cartografa de los suelos con cangahuas superficiales Para realizar los mapas finales de los suelos con cangahuas aflorantes y subaflorantes a 20

cm, como se coment en la fase de geoprocesamiento digital de imgenes, seccin Unidad

Mnima de Mapeo, las zonas donde afloran las cangahuas (observadas en campo y

georreferenciadas con GPS), no superaron la unidad mnima de mapeo (una hectrea),

razn por la cual, se unific los trminos cangahuas aflorantes y cangahuas subaflorantes

a 20 cm por cangahuas superficiales, de esta manera, en el geoprocesamiento de

imgenes satelitales se incluy estas dos reas como una sola.

As, no se elimin informacin de las cangahuas aflorantes, sin embargo, sus caractersticas espectrales pudieron ser analizadas sin dificultad con imgenes satelitales RapidEye (Anexo 5), resultados que difieren de Gonzles y Ringleb (1992), donde la resolucin espacial de las imgenes LANSAT 7 (30 m) dificult el anlisis espectral de las cangahuas expuestas o aflorantes. Los mapas finales de cangahuas superficiales de los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, se detallan en las figuras 29, 30 y 31. En los tres cantones de estudio: Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, se encontr cangahuas superficiales en lugares donde los suelos son semiridos, escasa vegetacin, pendientes mayores a 25 %, relieve particular en forma de colada, de acuerdo con Prat (2014); Zebrowski (1997), las cangahuas afloran en lugares donde el suelo se ha erosionado, principalmente por prcticas agrcolas inadecuadas.

36

Figura 29. Mapa de cangahuas superficiales del cantn Pedro Moncayo, mediante clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye y estudios

de campo. Fuente: Autor.

37

Figura 30. Mapa de cangahuas superficiales del cantn Cayambe, mediante clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye y estudios de

campo. Fuente: Autor.

38

Figura 31. Mapa de cangahuas superficiales del cantn Pimampiro, mediante clasificacin de imgenes

satelitales multiespectrales RapidEye y estudios de campo. Fuente: Autor.

39

4.3 Actualizacin del rea de suelos con cangahuas superficiales en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro

Se calcul el rea de las cangahuas superficiales de los cantones Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, obtenida mediante clasificacin digital de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye (Cuadro 6), (Figura 32). Cuadro 6. rea de las cangahuas superficiales de los aos 1 982 (PRONAREG-ORSTOM) y 2015 obtenida en el estudio Cartografa de suelos con cangahuas mediante teledeteccin en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, sierra norte de Ecuador.

CANTN SUPERFICIE (ha)

1982 2015

Pedro Moncayo 2 416 4 481

Cayambe 8 407 8 346

Pimampiro 192 2 085

Fuente: Autor

Figura 32. rea de las cangahuas superficiales de los aos 1 982 (PRONAREG-ORSTOM) y 2015 obtenida en

el estudio Cartografa de suelos con cangahuas mediante teledeteccin en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro, sierra norte de Ecuador. Fuente: Autor. La diferencia entre el rea cartografiada actual con la de PRONAREG-ORSTOM (1982) puede corresponder a distintos factores, entre los principales: la erosin del suelo que cubra las cangahuas en el tiempo transcurrido desde la primera cartografa (ms de 30 aos), la metodologa usada (PRONAREG-ORSTOM interpretaron visualmente imgenes areas y estudios edafolgicos. Servenay (1995); De Non y Viennot (1997), han realizado estudios del comportamiento espacio-temporal de las cangahuas superficiales en el Ecuador mediante imgenes satelitales multiespectrales Spot, imgenes satelitales de similares caractersticas a RapidEye, pero los datos obtenidos corresponden al rea que cubre la imagen, ms no de divisiones poltico-administrativas (cantones), lo que hace imposible comparar resultados.

R

EA

(h

a)

0

2.000

4.000

6.000

8.000

10.000

Pedro Moncayo Cayambe Pimampiro

2.416

8.407

192

4.481

8.346

2.085

R

EA (

HA

)

CANTONES

CANGAHUAS SUPERFICIALES

1982 2015

re

a (

ha)

40

5. CONCLUSIONES 1. Se desarroll una metodologa que permite identificar las cangahuas superficiales

(aflorantes y subaflorantes a 20 cm), mediante la clasificacin de imgenes satelitales multiespectrales, basada en la segmentacin de objetos y validada mediante comparacin de campo.

2. El rea de suelos con cangahuas superficiales (aflorantes y subaflorantes a 20 cm) del cantn Pedro Moncayo es de 4 481 hectreas, el cantn Cayambe 8 346 ha y el cantn Pimampiro con 2 085 ha.

3. La validacin de los resultados se realiz en el cantn Pedro Moncayo, mediante la matriz de confusin, dando como fiabilidad global 82 %, aceptable en este tipo de investigacin.

4. La informacin generada ser un insumo importante para la planificacin del uso del suelo en cuanto a nivel estatal como a nivel de gobiernos locales.

41

6. RECOMENDACIONES 1. Con la metodologa desarrollada, realizar un anlisis multitemporal de la presencia de

cangahuas para establecer la dinmica de cambio de cobertura, y definir su patrn de comportamiento a fin de evitar la degradacin del recurso en zonas que se identificaron como susceptibles de afloramiento.

2. Extrapolar el estudio hacia todas las zonas con presencia de cangahuas en el Ecuador.

42

7. RESUMEN En muchas zonas de la Sierra Centro y Norte de Ecuador existe debajo de los suelos un material volcnico endurecido, que es conocido como cangahua, que en idioma quichua quiere decir tierra dura, aclarando que no es suelo, sino tobas volcnicas parcialmente alteradas y compactadas tras procesos geolgicos y edafolgicos (Prat, 2014). La primera cartografa de las cangahuas en Ecuador fue realizada por el PRONAREG-ORSTOM, a escala 1:50 000, durante las dcadas 70 y 80, publicados en 1982, en el ao 2002 fueron puestos en un Sistema de Informacin Geogrfico (SIG), a travs del proyecto MAG-IICA-CLIRSEN (SENPLADES, 2013), desde hace una dcada, el CLIRSEN, ahora IEE, est actualizando estos mapas de suelos a travs de un levantamiento a escala 1: 25 000. Sin embargo, no se actualiz a nivel nacional las zonas con afloramiento y subafloramiento de las cangahuas. El objetivo general fue generar la cartografa de suelos con cangahuas aflorantes y subaflorantes a 20 cm de profundidad, en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro a escala 1: 25 000, mediante la utilizacin de imgenes satelitales multiespectrales y estudios de campo. Los objetivos especficos fueron: 1). Desarrollar una metodologa que permita identificar las cangahuas aflorantes y subaflorantes, va una clasificacin digital automatizada de las imgenes satelitales multiespectrales, asociando con estudios de campo y 2). Actualizar la superficie de los suelos con cangahuas aflorantes y subaflorantes en los cantones de Cayambe, Pedro Moncayo y Pimampiro. La cartografa se realiz a escala 1:25 000. Las zonas con cangahuas fueron identificadas mediante el anlisis de imgenes satelitales multiespectrales RapidEye. La metodologa contempl: correccin radiomtrica, Anlisis de Componentes Principales, ndice de Vegetacin de Diferencia Normalizada (NDVI) y clasificacin por segmentacin utilizando el algoritmo K-NN con un umbral de 95 %. Se complement con informacin secundaria como: ortofotos (SIGTIERRAS, 2010), Mapa de Cobertura y Uso de la Tierra del Ecuador Continental, escala 1:100 000, Ao 2013-2014 (MAE-MAGAP, 2015). La validacin de los resultados se realiz contrastando informacin levantada en campo en la matriz de confusin, dando una fiabilidad global de 82 %.

El rea de suelos con cangahuas superficiales (aflorantes y subaflorantes a 20 cm) del cantn Pedro Moncayo es de 4 481 hectreas, el cantn Cayambe 8 346 ha y el cantn Pimampiro con 2 085 ha. La informacin generada ser un insumo importante para la planificacin del uso del suelo en cuanto a nivel estatal como a nivel de gobiernos locales. Con la metodologa desarrollada, se recomienda, realizar un anlisis multitemporal de la presencia de cangahuas para establecer la dinmica de cambio de cobertura, para definir su patrn de comportamiento a fin de evitar la degradacin del recurso en zonas que se identificaron como susceptibles de afloramiento y extrapolar el estudio hacia todas las zonas con presencia de cangahuas en el Ecuador.

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SUMMARY In many areas of the Central and Northern Sierra of Ecuador there is under the floors a volcanic material hardened, which is known as cangahua, which in quechua means "hard ground," clarifying that it is not ground, but partially altered volcanic tuffs and compacted after geological processes and soil (Prat, 2014). The first mapping of the cangahuas in Ecuador was carried out by the PRONAREG-ORSTOM to scale 1:50000, during the 70s and 80s, published in 1982, in the year 2002 were put in a Geographic Information System (GIS), through the draft MAG-IICA-CLIRSEN (SENPLADES, 2013), from a decade ago, CLIRSEN, now IEE, is updating these maps of soils through a lifting to scale 1:25000. However, it has not been updated at the national level the areas with cangahuas outcrop and underoutcrop. The general objective was to generate the cartography of soils with cangahuas outcropping and underoutcrop at 20 cm of depth, in the cantons of Cayambe, Pedro Moncayo and Pimampiro to scale 1: 25 000, through the use of multispectral satellite images and field studies. The specific objectives were: 1).To develop a methodology to identify the cangahuas outcropping and underoutcrop, using a digital automated classification of multispectral satellite images, associating with field studies; 2). Update the surface cangahuas soils outcropping and underoutcrop in the cantons of Cayambe, Pedro Moncayo and Pimampiro. The mapping is carried out at a scale of 1:25 000. The areas with cangahuas were identified through the analysis of multispectral satellite images RapidEye. The methodology contemplated: radiometric correction, Principal Component Analysis, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and classification by segmentation using the algorithm k-NN with a threshold of 95%. This was supplemented with secondary information as: Orthophotos (SIGTIERRAS, 2010), Coverage Map and Use of Land from Continental Ecuador, Scale 1:100 000, Year 2013-2014 (MAE-MAGAP, 2015). The validation of the results was made by contrasting information raised in field in the matrix of confusion, giving an overall accuracy of 82%. The area of soil with surface cangahuas (outcropping and underoutcropping to 20 cm) of the canton Pedro Moncayo is 4 481 hectares, the canton Cayambe 8 346 ha and the canton Pimampiro with 2 085 ha. The information generated will be an important input to the planning of land use in regard to the state level and at the level of local governments. With the methodology developed, it is recommended to undertake an analysis of the presence of multi-temporal cangahuas to establish the changing dynamics of coverage, to define the pattern of behavior in order to avoid degradation of the resource in areas that were identified as susceptible of outcrop and extrapolate the study to all zones with presence of cangahuas in Ecuador.

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8. REFERENCIAS ACI (1995). 17ava. Asamblea General de la Asociacin Cartogrfica Internacional. Barcelona, Espaa: Autor. BlackBridge (2015). Imgenes Satelitales. Especificaciones Tcnicas. Versin 6.1. disponible en URL: http://blackbridge.com/rapideye/upload/RE_Product_Specifications_SPA.pdf [Consulta el 19 de noviembre de 2015] Canadian Space Agency (2010). The RADARSAT Constellation Mission. Canad: disponible en URL: http://www.asc-csa.gc.ca/pdf/radarsat_constellation_eng.pdf [Consulta el 21 de noviembre de 2015] Caujolle, A., Luzuriaga, C. (1986). Estudio de un tipo de cangahua en el Ecuador. Posibilidades de mejoramiento mediante el cultivo. En: Documentos de Investigacin. La erosin en el Ecuador. Centro Ecuatoriano de Investigacin Geogrfica (CEDIG). Quito, Ecuador. disponible en URL: http://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/divers08-01/23658.pdf [Consulta el 19 abril de 2015] CELIR (2013). Lmites Territoriales Internos. Comisin Especial de Lmites Internos de la Repblica. Quito, Ecuador: Autor. Chuvieco, E. (2008). Teledeteccin Ambiental. La Observacin de La Tierra desde el Espacio. Tercera Edicin. Ariel Ciencia. Barcelona, Espaa. Pp. 450 CLIRSEN (2009). Sistemas de Informacin Geogrfica. Centro de Levantamientos Integrados de Recursos Naturales por Sensores Remotos. Quito, Ecuador: Autor. De Non, G. et Viennot, M. (1997). valuation Spatiale et Multi-temporelle de la cangahua partir dimages Spot. En Memorias del III Simposio Internacional Sobre Suelos Volcnicos Endurecidos. Quito, Ecuador: disponible en URL: http://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/pleins_textes_7/divers2/010012910.pdf [Consulta el 17 de febrero del 2015] ESRI (2014). Mapa Base en ArcGIS 10.1. disponible en URL: https://doc.arcgis.com/es/arcgis-online/create-maps/choose-basemap.htm [Consulta el 07 febrero del 2015] ESRI (2012). ArcGIS Resources. Ayuda de ArcGIS 10.1 en espaol. Disponible en URL: http://resources.arcgis.com/es/help/main/10.1/index.html#/na/00s50000002t000000 [Consulta el 03 febrero del 2015] Fachn, L. (2012). Teledeteccin o Sensores Remotos. Manejo de datos geogrficos para el desarrollo sostenible. Pucallpa, Per. Fomby, T. (2008). K-Nearest Neighbors Algorithm: Prediction and Classification. disponible en URL: http://faculty.smu.edu/tfomby/eco5385/lecture/K-NN%20Method.pdf [Consulta el 25 de mayo de 2015]

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