CLASIFICACIN SUPERVISADA DEL USO DEL SUELO EN UNA ZONA DEL CATON CUENCA. Diego GmezDamin JimnezEdwin PaiWilliam ReaJohn Quinde

GEOMATICA-- Escuela Ingeniera Civil Facultad Ingeniera- Universidad de Cuenca

GEOMATICA-- Escuela Ingeniera Civil Facultad Ingeniera- Universidad de Cuenca

1. RESUMENLa importancia a las diferentes problemticas que existen en la ciudad al momento de proyectar una obra civil genera la necesidad de realizar un estudio de los distintos usos de suelo logrando tener efectividad en los proyectos al momento de la ejecucin.Se puede tambin mencionar que la idea principal de este artculo es clasificar al suelo de acuerdo a los diferentes usos que tiene. Para el desarrollo o el estudio del mismo nos hemos centrado en una zona del cantn Cuenca y para tener una mejor visualizacin hemos visto la necesidad de utilizar un programa informtico llamado ArcGIS la cual nos permite hacer esta clasificacin de una manera eficaz y prctica.

ABSTRACT The importance of the various problems that exist in the city at the time of projecting a civil works generates the need for a study on the different uses of soil have achieved effectiveness in the projects at the time of the execution.You can also mention that the main idea of this article is to classify the soil according to the different uses it has. For the development or the study of the same we have focused on an area of the canton Cuenca and to have a better view we have seen the need to use a computer program called ArcGIS which allows us to make this classification of an effective and practical way.

2. INTRODUCCINEn este artculo se describe la forma de clasificar los diferentes usos de suelo en una zona urbana del Cantn Cuenca y nos basamos en la identificacin de varias Ortofotos con 4 bandas respectivamente ya que esta tiene una alta resolucin haciendo que la seleccin de los objetos de inters como rboles, csped, vas, agua, tejado, losas, etc. sea ms exacta y concisa, permitiendo obtener una clasificacin de alta confiabilidad. La clasificacin de una imagen es una tarea que se realiza con el propsito de convertir datos cuantitativos (generalmente los niveles digitales de los pixeles en cada banda espectral) en datos cualitativos (temas o clases que son importantes en un dominio especifico del conocimiento) [1]. Lo ms importante de una buena clasificacin es la de representar de manera exacta un fenmeno que ocurre sobre la superficie terrestre partiendo de una agrupacin y generalizacin de datos obtenidos mediante sensores remotos [2]. Los cambios que se dan de acuerdo al paso de tiempo sobre la superficie de la tierra hacen q sea necesario el estudio y la clasificacin del uso de suelo [3], sin embargo cabe destacar que esta clasificacin puede ser utilizada en diferentes aplicaciones en el campo de la ingeniera civil como por ejemplo: la visualizacin de zonas terrestres despejadas para la construccin de grandes obras civiles, la proyeccin de una va todo esto analizando de tal manera que el impacto ambiental no sea muy notorio.Se puede tambin mencionar que existen alternativas para hacer este anlisis de forma digital la cual representa una serie de ventajas como por ejemplo la obtencin de informacin de una forma rpida, anlisis simultneos de varias bandas espectrales, el proceso es relativamente objetivo, reproducible y se pueden establecer sistemas de monitoreo muy frecuentes [4].

3. MTODOSrea de estudio El rea de estudio es una pequea zona urbana localizada en el Cantn Cuenca (Ecuador) ubicada en las coordenadas geogrficas 025300S latitud y 785900W longitud, en las cueles existen 9 categoras de cobertura del suelo: (1) Agua, (2) techos normales (tejado), (3) techo, (4) bosques, (5) reas verdes (csped), (6) Suelos desnudos, (7)carreteras asfaltadas, (8) caminos de tierra, (9) terreno vaco (canchas y parqueaderos).

Para la categorizacin de los diferentes reas de estudio utilizaremos el mtodo de clasificacin supervisada. Este mtodo consisti en la seleccin de reas representativas de cada cobertura del suelo para obtener su valor espectral. El criterio estadstico de mxima verosimilitud fue elegido para construir la firma espectral que permiti clasificar las imgenes segn las categoras previamente definidas [5].

Fig. 1 Mapa poltico de ecuador y zona de estudio (cuenca) el rea de estudio cubre el pequeo rectngulo de color rojo.

Datos para la clasificacinSe utilizaron fotografas areas o tambin llamadas Ortofotos y estas fueron unidas mediante procesos digitales para hacer que su anlisis sea menos complejo. Estas Ortofotos estn compuestas de 4 bandas. De las cuales utilizamos 3 bandas Banda 1 (Rojo) Banda2 (Verde), Banda3 (Azul) como se muestran en la Fig.2Fig. 2. Bandas pertenecientes a la Ortofoto.

Procesamiento de imgenes y clasificacin.

Para el procesamiento de imgenes utilizamos un lenguaje computacional ArcGIS en el cual se debe generar un ROI de entrenamiento identificando o determinando las reas (polgonos) que se consideran respectivas de las distintas clases a desarrollar [7].En necesario sacar las firmas espectrales para tener conocimiento de los diferentes estados de la vegetacin. Una vez realizado lo anterior se clasifica por el mtodo de mxima verosimilitud, tambin se realiz una Filtracin de imagen para eliminar el ruido y obtener una buena clasificacin.Realizamos un anlisis mediante la matriz de confusin con la que se evala la exactitud de la clasificacin obteniendo el coeficiente de kappa y la taza de xito. Realizando finalmente la validacin y obteniendo de una forma eficaz y exacta la clasificacin del uso de suelo.

4. RESULTADOS:Luego de los procesos realizados, obtuvimos los siguientes imagenes:Fig. 3.a Imagen original.Fig. 3.b Imagen clasificada.

Fig. 4.a Imagen original.Fig. 4.b Imagen clasificada.

Fig. 5 Distribucin del suelo.CANTIDADCLASEPORCENTAJE %

4675739agua1.31

41978498tejado11.74

12165572techo blanco3.4

78537691Bosques21.96

70677652Csped19.77

110502826Suelo desnudo30.9

18321776carreteras5.12

2577086caminos de tierra0.72

18125780terrenos vacos5.07

Tabla N1 Distribucin del uso del suelo en porcentajes.

Los resultados nos muestran que el rea de estudio posee mayor cantidad de suelo desnudo, bosques y csped, mientras que en una mnima cantidad de caminos de tierra.

En la clasificacin realizada se discriminan 9 coberturas: Agua(A), Tejado(T), Tejado blanco(TB), Bosques(B), Csped(C), Suelo desnudo(SD), Carreteras asfaltadas(CA), Caminos de tierra(CT), Terreno vaco(TV).

MATRIZ DE CONFUNCIN

ROI DE ENTRENAMIENTO

OBSERVADO

ATTBBCSDCACTTV

A10,9450000000010,945

T117,58821000334417,651

TB23764,7030000014864,890

B20000181,97312,372000184,546

C0001065,194000065,204

SD04701,635161186,987000188,830

CA4214060009,78801,80712,044

CT017300008,71808,738

TV317190005,3622917,48423,598

11,19317,69165,852183,61865,356189,35915,1538,78119,443576,446

Tabla N 2. Matriz de confusin, ROI de entrenamiento.

Pixeles correctamente clasificados563,380

Mal clasificados13,066

Tasa de xito97.73%

kappa0.97022515

Tabla N 3. Resultados obtenidos.

MATRIZ DE CONFUNCION

ROI DE VALIDACIN

OBSERVADO

ATTBBCSDCACTTV

A2321100570108705124361

T18256141790382691064306822330617

TB6603956802405182295242743

B53600472023370137046472779

C00072834200040283431

SD132204245702419681835271246777

CA 72070303832916131940043

CT0000041022802122844

TV4505630326591159223808045312

2394925646403374762802839752427374069733843414431208907

Tabla N 4. Matriz de confusin, ROI de validacin.Pixeles correctamente clasificado1185015

Mal clasificados23892

Tasa de xito98.02%

kappa0.973511

Tabla N 5. Resultados obtenidos.

CONCLUSIONES:Los resultados obtenidos mediante la clasificacin supervisada, nos dieron a conocer una distribucin muy aproximada de los diferentes usos del suelo. En este caso existe mayor cantidad de suelo desnudo con un 30,9 %.Una vez concluida el anlisis y la clasificacin del uso de suelo hemos logrado obtener datos positivos con mucha exactitud y alta confiabilidad. Es recomendable que al momento de proyectar una obra civil, se realice este tipo de estudios, permitiendo ahorrar dinero y tiempo.

REFERENCIAS:[1] http://revistas.udistrital.edu.co/ojs/index.php/UDGeo/article/view/4415/6149[2] http://revistas.udistrital.edu.co/ojs/index.php/UDGeo/article/view/3669/5273[3]http://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0718-16202013000200016&script=sci_arttext[4] http://langif.uaslp.mx/selper/documentos/CD_SELPER_2013/MEMORIAS_SELPER_PDF/Cartografia_Fotogrametria/ID_017.pdf[5] http://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0716-078X2009000300004&script=sci_arttext[6] http://www.researchgate.net/publication/233760859_Aplicacin_de_nuevas_tcnicas_para_la_clasificacin_supervisada_de_imgenes_Landsat_en_la_determinacin_de_usos_del_suelo_por_pxel_y_por_mancha?ev=pub_srch_pub [7] http://www.mag.go.cr/bibliotecavirtual/a00171.PDF[8] http://43jaiio.sadio.org.ar/proceedings/CAI/6.pdf