desarrollo de un modelo para caracterizar el cambio de las
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Desarrollo de un modelo para caracterizar el cambio de las coberturas del suelo por causas de la
explotación minera a cielo abierto utilizando imágenes satelitales Landsat 8.
Yonhson Power Andrade Ordoñez, [email protected]
Trabajo de Grado presentado para optar al título de Especialista en Sistemas de Información
Geográfica
Asesor: Carlos Arturo Castro Castro, Magíster (MSc) Geoinformática
Universidad de San Buenaventura
Facultad de Ingenierías (Medellín)
Especialización en Sistemas de Información Geográfica
Medellín, Colombia
2020
Citar/How to cite [1]
Referencia/Reference
Estilo/Style:
IEEE (2014)
[1] Y. P. Andrade Ordoñez “Desarrollo de un modelo para caracterizar el
cambio de las coberturas del suelo por causas de la explotación minera a
cielo abierto utilizando imágenes satelitales Landsat 8.”, Trabajo de grado
Especialización en Sistemas de Información Geográfica, Universidad de San
Buenaventura, Facultad de Ingenierías, Medellín, 2020
Especialización en Sistemas de Información Geográfica, Cohorte XXVI.
Grupo de Investigación Geoinformática Aplicada.
Línea de investigación en Modelado y Simulación Espacial
Bibliotecas Universidad de San Buenaventura
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Dedicatoria
Este trabajo de grado se lo dedico:
A mi Madre Rosa Ordoñez por su esfuerzo y amor, me inculco la importancia de la educación lo
cual me ha permitido cumplir mis sueños.
A mi esposa Emilse Laguna y mi hermosa hija Yocelyn Andrade por el amor y apoyo
incondicional en mi proceso de formación como Especialista en SIG.
A mi profesor y amigo Fernando Acosta por sus palabras y consejos me hicieron mejor persona.
Agradecimientos
Mi gratitud a Dios, el cual me bendice e ilumina.
Mi agradecimiento a la universidad San Buenaventura Sede Medellín por permitirme realizar mi
proceso educativo en sus instalaciones de formación.
Mis más sinceros agradecimientos a mi esposa, familia y amigos por el cariño y apoyo dado para
la culminación de esta etapa.
TABLA DE CONTENIDO
RESUMEN ....................................................................................................................................... 8
ABSTRACT ..................................................................................................................................... 9
I. INTRODUCCIÓN .................................................................................................................. 10
II. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA........................................................................... 11
A. Antecedentes ...................................................................................................................... 13
III. JUSTIFICACIÓN ............................................................................................................... 14
IV. OBJETIVOS ....................................................................................................................... 15
A. Objetivo general ................................................................................................................. 15
B. Objetivos específicos .......................................................................................................... 15
V. MARCO TEÓRICO ........................................................................................................... 16
A. Teledetección. .................................................................................................................... 16
B. El Espectro Electromagnético ............................................................................................ 17
C. Reflectancia De Las Superficies Terrestres ....................................................................... 17
D. Resolución De Los Sensores Remotos. .............................................................................. 18
E. Imagen Multiespectral (MS). ............................................................................................. 19
F. Interacciones Entre La Radiación y Los Objetos ............................................................... 19
G. Firmas Espectrales .............................................................................................................. 19
H. Clasificación Supervisada .................................................................................................. 19
I. Clasificación por Máxima Probabilidad (Máximum Likelihood). ..................................... 19
VI. METODOLOGÍA .............................................................................................................. 20
VII. RESULTADOS .................................................................................................................. 21
A. Caracterización del Modelo Analisis de Coberturas. ......................................................... 21
• Modelo de Análisis del Cambio de Cobertura del Corregimiento de Payande Tolima. . 25
B. Modelo Conceptual. ........................................................................................................... 29
C. Modelo Físico (Modelo Geoprocesos). .............................................................................. 35
• Geoproceso 1 - Corrección Atmosférica Imagen Landsat 8 ............................................ 36
• Geoproceso 2 - Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada ................................. 37
• Geoproceso 3 – Clasificación Supervisada por Maximun Likelihood ............................ 37
D. Analisis de Resultados. ...................................................................................................... 38
• Adquisición de Imágenes Satelitales ............................................................................... 38
• Delimitación Área de Estudio y Corrección Atmosférica de Imágenes Satelitales. ....... 39
• Cálculo de Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada - NDVI. .......................... 41
• Clasificación Supervisada de Imágenes Satelitales Landsat 8. ....................................... 43
VIII. DISCUSIÓN ....................................................................................................................... 45
IX. CONCLUSIONES ............................................................................................................. 48
X. RECOMENDACIONES .................................................................................................... 49
XI. REFERENCIAS ................................................................................................................. 50
ANEXOS ........................................................................................................................................ 52
LISTA DE TABLAS
TABLA I. MATRIZ MODELOS DE ESTUDIO CORINE. ....................................................................................... 22
TABLA II. CARACTERIZACIÓN MODELO DE ANÁLISIS DEL CAMBIO DE LA COBERTURA DEL SUELO
POR CAUSAS DE LA EXPLOTACIÓN MINERA A CIELO ABIERTO DEL MUNICIPIO DE PAYANDE
UTILIZANDO IMÁGENES SATELITALES LANDSAT 8. ..................................................................................... 26
TABLA III. MATRIZ DESCRIPCIÓN MODELO CONCEPTUAL. ......................................................................... 31
TABLA IV. ÁREA DE LAS CLASES DE LA CLASIFICACIÓN SUPERVISADA AÑOS 2013 Y 2020. ............. 45
LISTA DE FIGURAS
Fig. 1. Imagen Mina de Explotación de Piedra Caliza CEMEX. ................................................... 11
Fig. 2. Imagen Elementos de un proceso de teledetección desde satélites. .................................... 16
Fig. 3. Imagen Espectro electromagnético. .................................................................................... 17
Fig. 4. Imagen Curvas de reflectancia espectral. ............................................................................ 17
Fig. 5. Imagen Bandas espectrales de diferentes sensores de teledetección .................................. 18
Fig. 6. Diagrama Flujo de procesos Modelo 1. .............................................................................. 25
Fig. 7. Diagrama Flujograma del Modelo de Analisis de Cobertura Municipio Payande. ............ 28
Fig. 8. Diagrama Modelo Conceptual. ........................................................................................... 30
Fig. 9. Diagrama Modelo Físico Geoproceso ................................................................................ 35
Fig. 10. Imagen Especificaciones Landsat 8 años 2013 y 2020. .................................................... 38
Fig. 11. Imagen Delimitación y Corrección Atmosférica Área de Estudio Año 2013. ................. 39
Fig. 12. Imagen Delimitación y Corrección Atmosférica Área de Estudio Año 2020. ................. 40
Fig. 13. Imagen Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada Año 2013. ............................. 41
Fig. 14. Imagen Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada Año 2020. ............................. 42
Fig. 15. Imagen Clasificación Supervisada Año 2013. .................................................................. 44
Fig. 16. Imagen Clasificación Supervisada Año 2020. .................................................................. 44
Fig. 17. Imagen Comparación Clasificación Supervisada del Área de Estudio. ............................ 45
Fig. 18. Imagen Comparación NDVI del Área de Estudio. ........................................................... 46
Fig. 19. Diagrama Resultados Clasificación Supervisada del Área de Estudio. ............................ 47
DESARROLLO DE UN MODELO PARA ANALIZAR EL CAMBIO DE LA COBERTURA DEL SUELO.... 8
RESUMEN
Este proyecto de investigación se basa en el análisis espacial y multitemporal de los últimos 7 años
del área de influencia de la mina la esmeralda de la Multinacional CEMEX, utilizando imágenes
LANDSAT 8 identificando la influencia que el proyecto minero ha generado en la cobertura
vegetal.
El objetivo principal de la planta minera de agregados de la multinacional CEMEX, ubicada en el
corregimiento de Payandé, perteneciente al municipio de San Luis; es la exploración y explotación
de minas de arena, piedra, carbón, yeso, calcáreas y calizas. Esto hace que la zona de estudio sea
un sitio de remoción en masa del suelo y subsuelo, cambiando las características de la superficie
del terreno.
Mediante la hipótesis escogida para el estudio y por medio del uso de ArcGIS, se analizan 2
imágenes multiespectrales de los periodos 2013 y 2020. La clasificación supervisada por máxima
probabilidad (máximum likelihood) permite la caracterización de la cobertura presente en cada una
de las imágenes satelitales por medio de la identificando de la firma espectral del objeto sobre la
superficie de la tierra.
La clasificación máximum likelihood permite visualizar el cambio de cobertura en el Área de
interés, validando las áreas intervenidas o afectadas, así como las recuperadas alrededor de la
explotación.
Palabras clave: Clasificación Supervisada, Analisis Cobertura, Teledetección, Landsat 8.
DESARROLLO DE UN MODELO PARA ANALIZAR EL CAMBIO DE LA COBERTURA DEL SUELO.... 9
ABSTRACT
This research project is based on the spatial and multitemporal analysis of the last 7 years of the
Área of influence of the La Esmeralda mine of the Multinational CEMEX, using LANDSAT 8
images identifying the influence that the mining project has generated on the vegetation cover.
The main objective of the aggregates mining plant of the multinational CEMEX, located in the
town of Payandé, belonging to the municipality of San Luis; It is the exploration and exploitation
of sand, stone, coal, gypsum, limestone and limestone mines. This makes the study Área a site of
mass removal of the soil and subsoil, changing the characteristics of the terrain surface.
Through the hypothesis chosen for the study and through the use of ArcGIS, 2 multispectral images
from the periods 2013 and 2020 are analyzed. The classification supervised by maximum
probability (maximum likelihood) allows the characterization of the coverage present in each of
the images satellite by identifying the spectral signature of the object on the surface of the earth.
The maximum likelihood classification allows visualizing the change in coverage in the Área of
interest, validating the intervened or affected Áreas, as well as those recovered around the
exploitation.
Keywords: Supervised Classification, Coverage Analysis, Remote Sensing, Landsat 8.
DESARROLLO DE UN MODELO PARA ANALIZAR EL CAMBIO DE LA COBERTURA DEL SUELO.... 10
I. INTRODUCCIÓN
El análisis de imágenes satelitales para la caracterización de la cobertura terrestre, en la actualidad
se consideran como una herramienta fundamental para la toma de decisiones relacionadas con los
lineamientos de políticas ambientales enfocadas en el uso del suelo a nivel local o inclusive global.
También es indispensable en el establecimiento de los objetivos y metas, en la evaluación de los
planes, programas o proyectos de explotación minera.
Hoy en día, la problemática socio ambiental relacionada con la explotación minera a cielo abierto
va creciente y es de gran complejidad que requiere la implementación de herramientas de estudio
y monitoreo que den respuesta a problemática y mitiguen los impactos causados a los ecosistemas.
Entre las herramientas de estudio del suelo, se destaca la clasificación supervisada de imágenes
satelitales, la cual permite la caracterización de la cobertura de la superficie terrestre identificando
el cambio en el uso del suelo.
El presente trabajo se basa en el cambio de la cobertura de los últimos 7 años del corregimiento
Payande del municipio San Luis – Tolima a causa de la explotación minera de roca caliza realizada
por la empresa de producción de cemento “Cemex”, utilizando clasificación supervisada de
imágenes multiespectrales.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 11
II. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
En Colombia diariamente se extraen toneladas de tierra por medio de la implementación de la
minería, las minas a cielo abierto transforman la superficie terrestre impactando negativamente los
ecosistemas.
La extracción de agregados pétreos para la producción de cemento que realiza la empresa CEMEX
ubicada en el Municipio de San Luis – Tolima, corregimiento de Payande, genera problemas
ambientales por el aprovechamiento del subsuelo, lo cual ocasiona los cambios en la cobertura del
suelo.
Fig. 1. Imagen Mina de Explotación de Piedra Caliza CEMEX.
Tomado de: Elaboración Propia.
El corregimiento Payandé pertenece al municipio de San Luís. Desde los años 90 la multinacional
CEMEX trabaja en la explotación de piedra caliza en los suelos del municipio. Actualmente la
empresa tiene cinco permisos para realizar la explotación de piedra caliza, arcillas, puzolana y
ferruginosa. del territorio.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 12
La planta de procesamiento de cemento está ubicada en la ciudad de Ibagué y procesa el 30% del
total del cemento producido en el país. La cantera está ubicada a 110 metros de Payande causando
el desequilibro ambiental de la región. El desmantelamiento de la cobertura boscosa de la superficie
terrestre y grandes volúmenes de tierra del subsuelo, ocasionando cambios topográficos y de
cobertura vegetal.
La explotación realizada por Cemex en Payandé genera cambios sobre la superficie de la tierra los
explosivos utilizados producen fracturas y movimientos de tierra, que posteriormente es retirada y
transportadas a las instalaciones de la planta procesadora de cemento provocando cambios de uso
del suelo y de la superficie topográfica del municipio.
CEMEX ha transformado el municipio debido a la expansión de la cantera hacia el corregimiento,
lo cual origina daños en la infraestructura y los cultivos. De igual forma, esta actividad influencia
en el cambio del uso del suelo produciendo adecuaciones al esquema de ordenamiento territorial
del municipio.
Además, La mina generar remoción en masa de la cobertura y cambios en el uso del suelo
produciendo la perdida de la riqueza paisajística del municipio. afectando a la comunidad de la
región por la emisión de partículas de tamaña 2.5 y 10 um, que generan efectos de visibilidad,
irritación de los ojos y al ingresar en las vías respiratorias causa problemas de salud. El grado de
las implicaciones de estas partículas depende de la ubicación de la planta de cemento, ya que es un
factor que contribuye a aumentar o reducir los impactos generados. [1].
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 13
A. Antecedentes
Diferentes estudios se han apoyado en las herramientas SIG, bases de datos geológicas,
topográficas, geofísicas espaciales (Imágenes satelitales), etc. Para la identificación,
clasificación y análisis de la cobertura terrestre.
Se realiza un análisis multitemporal y de la estructura horizontal de la cobertura de la tierra,
considerando la evolución temporal y composición estructural realizando superposición de
mapas de cobertura basados en imágenes satelitales. [2].
El estudio para realizar un análisis jerárquico de cambio de cobertura y uso del suelo, el
cual permite identificar los cambios por medio de la clasificación de 3 niveles, categoría,
intervalo de tiempo y transición, por medio de la implementacion de la matriz de cambio.
Los autores realizan el estudio en años diferentes 2000 - 2004 y 2004 - 2008 de la Reserva
Biosfera de la Sierra del Manantlán. [3].
Los Métodos para la evaluación de la clasificación supervisada de coberturas terrestre, en
el cual se procesan imágenes satelitales Landsat 5/TM para la caracterización de las clases
de cobertura Cafelándia (Paraná, Brasil). [4].
El estudio multitemporal realizado en el municipio de Duitama a la explotación minera
realiza el procesamiento de imágenes satelitales sentinel-2ª y Landsat 7, evidencia la
importancia del análisis de coberturas por medio de la teledetección. Este estudio
implementa la clasificación supervisada por medio de la aplicación del algoritmo del NDVI
en los periodos de tiempo de la zona de estudio del municipio. [5].
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 14
III. JUSTIFICACIÓN
La explotación minera realizada a cielo abierto genera cambios en el ecosistema, tales como
alteración de paisaje, uso de los suelo y perdida de la cobertura, deterioro de la calidad del aire,
alteración de fuentes hídricas, impactos sociales, entre otros. Dentro de estos, el cambio de
coberturas del suelo es la alteración más visible en los terrenos intervenidos [5].
Con la implementación de Sistemas de Información Geográfica SIG y el análisis supervisado de
imágenes satelitales Landsat 8, se caracterizan las coberturas del terreno, evaluando
cuantitativamente los cambios de cobertura ocurridos en el tiempo, [6].
Los cambios de cobertura generados en el tiempo, permite identificar la influencia que tiene la
cantera de piedra caliza en los impactos ambientales presentes en el Área de estudio.
El desarrollo del proyecto de investigación se plantea con la finalidad de realizar un Análisis
superficial y multitemporal del cambio de la cobertura del suelo en los últimos 7 años en el
corregimiento de Payandé por la implementación del proyecto minero de la empresa CEMEX, la
cual realiza minería a cielo abierto para la extracción de piedra caliza usada en la fabricación de
cemento.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 15
IV. OBJETIVOS
A. Objetivo general
Proponer un modelo de análisis superficial y temporal del cambio de cobertura del
corregimiento de Payande Tolima a causa de la explotación minera utilizando imágenes
satelitales.
B. Objetivos específicos
• Caracterizar el modelo de análisis superficial y temporal de las coberturas del suelo
del Área de estudio.
• Diseñar el modelo conceptual y físico para el análisis superficial y temporal de las
coberturas del suelo del Área de estudio.
• Validar el modelo para el análisis superficial y temporal de las coberturas del suelo
del Área de estudio.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 16
V. MARCO TEÓRICO
A. Teledetección
La teledetección requiere de la fuente de energía que ilumine el objeto sobre la superficie
(Agua, bosque, suelo desnudo, etc,) Esta energía la provee el sol (A). la radiación solar
interacciona con los componentes de la atmosfera (B). posteriormente, la radiación solar
interactúa con los objetos sobre la superficie, de acuerdo con las características de las
coberturas terrestres así son las concentraciones de radiación diferenciando los diferentes
objetos (C). un sensor sobre el satélite graba las concentraciones de reflectancia de los
objetos de la superficie y componentes de la atmosfera. (D). la informacion se trasmite a la
estación donde se convierten los datos en imágenes digitales (E). la informacion se
interpreta extrayendo la informacion de los objetos iluminados (F). Se aplica la informacion
recolectada de la imagen para resolver los casos de estudio (G). (Fig. 2).
Fig. 2. Imagen Elementos de un proceso de teledetección desde satélites.
Tomado de: http://www.gmrcanarias.com/wp-content/uploads/2016/01/20_catalogo_satelites_es.pdf
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 17
B. El Espectro Electromagnético
Las ondas electromagnéticas se caracterizan por la longitud de onda (micrómetro um 10m
y nanómetro nm 10) definiendo las regiones del espectro. Estas regiones se denominan
visible, ultravioleta, microondas, infrarrojo, etc.). (Fig. 3).
Fig. 3. Imagen Espectro electromagnético.
Tomado de: http://www.gmrcanarias.com/wp-content/uploads/2016/01/20_catalogo_satelites_es.pdf
C. Reflectancia De Las Superficies Terrestres
Es la proporción de la energía que se refleja por un objeto. Esta energía toma valores entre
0 a 1, este valor cambia en función de la longitud de onda denominada firma espectral Las
firmas espectrales son utilizadas para identificar y clasificar los objetos sobre la superficie
de la tierra. (Fig. 4).
Fig. 4. Imagen Curvas de reflectancia espectral.
Tomado de: http://www.gmrcanarias.com/wp-content/uploads/2016/01/20_catalogo_satelites_es.pdf
La reflectancia de los suelos varía de acuerdo con las concentraciones de textura, rugosidad,
humedad, presencia de materia orgánica y oxidos de hierro.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 18
D. Resolución De Los Sensores Remotos
Los satélites recolectan informacion de los objetos de estudios desde la distancia. La
percepción remota es la adquisición, procesamiento e interpretación de los datos. La
teledetección identifica y clasifica la radiación de la superficie terrestre.
Resolución Espacial: medida distancias angulares o lineales que captan el sensor de la
superficie terrestre. Esta informacion se encuentra representada y almacenada en pixeles.
[7].
Resolución Espectral: las diferentes zonas responden diferente a la interacción de la
radiación electromagnética. Por lo anterior, las firmas espectrales se obtienen para cada
superficie. Los tipos coberturas se pueden estudiar con base a las firmas espectrales del
objeto. (Fig. 5), es indispensable que sea suficientemente detallado el espectro en sus
intervalos de la longitud de onda cubriendo el ancho del rango espectral. [8].
Fig. 5. Imagen Bandas espectrales de diferentes sensores de teledetección
Tomado de: http://www.gmrcanarias.com/wp-content/uploads/2016/01/20_catalogo_satelites_es.pdf
Resolución Radiométrica: capacidad del sensor en identifica variaciones de la radiación
espectral en los equipos digitales, los pixeles se codifican en código binario. La resolución
radiométrica es el rango de valores que adoptan los pixeles expresadas en bits. Cada pixel
comprende un numero entre 0 y dos elevado al número de bits. [9].
Resolución Temporal: es el lapso o los ciclos entre la adquisición de imágenes satelitales
consecutivas de la zona de estudio de acuerdo con las características de la orbita de los
satelitales. [10].
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 19
E. Imagen Multiespectral (MS)
Son los valores de los pixeles en las bandas espectrales captadas por los sensores. Por medio
de los valores digitales de la imagen se proporciona las firmas espectrales de los objetos en
la imagen digital. [11].
F. Interacciones Entre La Radiación y Los Objetos
Los objetos reciben la radiación del sol, esta puede seguir 3 caminos:
➢ Se refleja (Se reenviada la radiación al espacio)
➢ Se absorbe (se incrementar la energía de los objetos)
➢ Se transmite (se transmite la radiación a los objetos que se encuentran detrás).
La energía que es reflejada se nombra reflectividad (p); la energía que es absorbida se
nombra absortividad (α); la energía que es trasmitida se nombra transmisividad (τ)
determinando que ρ + τ + α = 1 estos valores dependen de las longitudes de las ondas y
características de los objetos. [12]
G. Firmas Espectrales
Es la radiación que es reflejada por medio de longitud de las ondas. Los componentes sobre
la tierra reflejan, adsorben y transmiten la radiación de formas distintas, estas diferencias
en la reflectancia de la energía es denominada firma espectral. [13].
H. Clasificación Supervisada
Esta determinada por las Áreas que se denominan de entrenamiento. Son Áreas que se
conocen las clases caracterizadas y utilizadas en la generación de las asignaturas
espectrales. Estas zonas deben de ser lo más homogéneas y que se tenga el conocimiento
de las superficies de la tierra. [16].
I. Clasificación por Máxima Probabilidad (Máximum Likelihood).
Los datos van en función a la distribución para la asignación de la probabilidad de que los
pixeles pertenezcan a cada clase. De esta forma, cada pixel es asignado a la clase con la que
es mas probable que se parezcan. Este método se usa automáticamente estableciendo
criterios que asignen los valores de los pixeles a las clases definidas. [16].
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 20
VI. METODOLOGÍA
El proyecto de investigación desarrollado brinda un referente importante para el análisis de
coberturas del suelo utilizando imágenes satelitales Landsat 8 y nuevas miradas de concientización
de las personas del sector minero frente a los impactos generados en la explotación productiva del
mineral. De esta manera busca identificar el Área de las coberturas vegetales que fueron cambiadas
en el tiempo a causa de la explotación minera.
En ese sentido, a partir del objetivo general que es Proponer un modelo de análisis superficial y
temporal del cambio de coberturas del Área de influencia del proyecto minero de la empresa
CEMEX en el corregimiento de Payande Tolima utilizando imágenes satelitales y aplicando el
enfoque de investigación mixto, ejecutando algoritmos para el procesamiento de información
utilizando el software ArcMap 10.6.1 y realizando el análisis descriptivo mediante la observación
de los Mapas Temáticos (Layers), permite la aplicación de técnicas e instrumentos de recolección
de datos de tipo cualitativo y cuantitativo para describir de manera discursiva categorías
conceptuales de la zona de estudio determinando el cambio de coberturas de la superficie terrestre
en un periodo de 7 años
El modelo de análisis multitemporal de las coberturas del suelo de la zona de estudio incorpora los
siguientes Geoprocesos en el Software ARCGIS;
➢ Selección y Adquisición de Imágenes.
➢ Selección de Bandas espectrales.
➢ Delimitación del Área de Estudio.
➢ Corrección Atmosférica.
➢ Algoritmo NDVI.
➢ Clasificación Supervisada Maximun Likelihood Classification.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 21
VII. RESULTADOS
A. Caracterización del Modelo Analisis de Coberturas
Para caracterizar el modelo de análisis multitemporal de las coberturas del suelo en el Área
de influencia del proyecto minero del corregimiento de Payande, se estudia la metodología
CORINE (Coordination of Information on the Environment) Land Cover 1990, por medio
de 3 modelos (Tabla 1 Matriz Modelos de Estudio CORINE) que establece el flujo de
trabajo para realizar el inventario de coberturas de la tierra por medio de la teledetección.
Los 3 modelos metodológicos de análisis de coberturas terrestres que se estudian son;
• Modelo 1: Análisis multitemporal de la zona de explotación minera a cielo abierto
en el municipio de Duitama a partir de imágenes Landsat 7 y sentinel-2ª. [5].
• Modelo 2: Análisis de la fragmentación de coberturas naturales producida por la
minería a cielo abierto en el municipio la jagua de ibirico, cesar. [17].
• Modelo 3: Análisis de la perdida de cobertura vegetal y los impactos ambientales
hacia las comunidades utilizando imágenes satelitales, minería de carbón en
cerrejón y la loma. [18]
En la Tabla I, se realiza la caracterización de los 3 modelos de estudio de acuerdo con sus
Geoprocesos y metodología aplicada.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 22
TABLA I. MATRIZ MODELOS DE ESTUDIO CORINE.
VARIABLE MODELO 1 MODELO 2 MODELO 3
Área de
Estudio
Cantera activa de
explotación de caliza
localizada en el
municipio de
Duitama, Boyacá
El municipio de La Jagua de
Ibirico del departamento del
Cesar tiene un área de
73.983,39 hectáreas Su
actividad minera está centrada
en la explotación de los mantos
de carbón.
áreas de interés del mapa
de cobertura del Amazonas del
2007 con una extensión total de
7,243 km2
Metodología
Implementada
Metodología
CORINE Land Cover
adaptada para
Colombia
La metodología Presentación
de Estudios Ambientales del
MAVDT (Posada, Pineda,
Hernández, & D, 2010) fue la
guía para la presentación de la
cartografía generada y el
modelo de datos (Geodatabase).
metodología CORINE Land
Cover adaptada para Colombia.
Clases definidas por leyenda
nacional de coberturas de la
tierra metodología CORINE
Land Cover,
adaptada para Colombia, escala
1:100.000 (Ministerio
del Medio Ambiente, 2010).
Objetivo
General
Determinar el cambio
de coberturas en el
área minera de la
cantera de explotación
de Caliza localizada
en el municipio de
Duitama, durante los
años 2000 y 2018
Analizar la fragmentación de
las coberturas naturales
producida por la minería a cielo
abierto en el municipio La
Jagua de Ibirico, Cesar.
Clasificar y mapear
automáticamente las coberturas
del suelo en imágenes satelitales
utilizando Redes Neuronales
Convolucionales
Tipo Geo dató Imágenes Satelitales
Landsat 7 y Sentinel 2
Imágenes Satelitales Landsat 7
y SPOT. Planchas
Topográficas. Archivos
SHP
Imágenes Satelitales Landsat 4,
5, 6 Y 8.
Mapas del parque el Tuparro
realizado el 2007 (PNN).
Mapas de coberturas del
Amazonas del 2007.
Resolución
Temporal
Landsat 7: 16 días.
Sentinel 2: 10 días
Landsat 7: 16 días.
SPOT: 6 días Landsat 4, 5, 6 y 8: 16 días.
resolución
Radiométrica
Landsat 7: 8 Bits
Sentinel 2: 16 Bits
Landsat 7: 8 Bits
SPOT: 10 Bits Landsat 4, 5, 6 y 8: 8 Bits
N° Bandas Landsat 7: 7 Bandas
Sentinel 2: 13 Bandas
Landsat 7: 7 Bandas
SPOT: 4 Bandas Landsat 4, 5, 6 y 8: 7 Bandas
Escala 1:100000 1:60000 1:100.000
Calidad de
resolución
Landsat 7: Mediana
resolución.
Sentinel 2: Alta
resolución
Landsat 7: Mediana resolución.
SPOT: Alta resolución
Landsat 4, 5, 6 y 8: Mediana
resolución.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 23
Geo portal de
Descarga
Landsat 7: (USGS,
2018).
(USGS) Earth
Explorer United
States Geological
Survey Sentinel 2:
Scientific Hub de la
European Space
Agency ESA (ESA,
2018).
Archivos SHP: Instituto de
Estudios Ambientales y
Meteorológicos (IDEAM),
IGAC, Agencia Nacional de
Licencias Ambientales
(ANLA), MADS, Secretaría de
Planeación Municipal y
Corpocesar; el Instituto
Alexander von Humboldt.
Planchas Tipográficas: IGAC.
imágenes Satelitales Landsat
7: (USGS, 2018). Earth
Explorer. (USGS) United States
Geological Survey imágenes
Satelitales SPOT:
DigitalGlobe™.
Mapas del parque el Tuparro:
Plataforma de Información
Ambiental de Colombia (SIAC).
Landsat 4, 5, 6 y 8: (USGS,
2018). Earth Explorer. (USGS)
United States Geological Survey
Temporalidad
(Años) de
Imágenes
2000 y 2018 1989, 2001 y 2015 2007
Software
Utilizados
ArcGIS 10.5 y
Geomática 2016.
ERDAS IMAGINE 2014®.
ArcGIS 10.2®.
FRAGSTATS 4.2®.
Quantum GIS.
ENVI.
Python.
Geo procesos
Realizados
Selección de Bandas
de trabajo.
Recorte Área de
Estudio con Clipping.
corrección
Atmosférica.
corrección
Radiométrica TAO.
clasificación
Supervisada.
Cálculo del NDVI
Realce de Imágenes.
Fusión Pansharpened.
(Geomática).
vectorización
Clasificación Final.
Selección de Bandas de trabajo.
Ajuste contraste ecualización
del histograma.
Cortes elementos ráster.
Digitalización de vectores.
clasificación coberturas
imágenes.
Selección de Bandas de trabajo.
extracción de Muestras o
Parches (Aplicación Algoritmo
Python). Algoritmo Red
Neuronal Convolucional.
predicción a vista de vuelo de
los mapas de coberturas de las
imágenes del Amazonas 2007.
Clasificación de cobertura del
suelo usando firma espectral.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 24
Tipos de
Categorías en
la clasificación
Pastos, urbano,
bosque, cultivos,
suelos y canteras.
Arbustal, Áreas agrícolas
heterogéneas, Bosque abierto,
Bosque de galería y ripario,
Bosque denso, Bosque
fragmentado, Cultivos,
Herbazal, Lagunas, lagos y
ciénagas naturales, Pastos,
Tejido urbano continuo,
Vegetación secundaria o en
transición y Zonas de
extracción minera.
Vegetación herbácea y/o
arbustiva, Bosques,
Zonas abiertas sin o con
vegetación y Zona húmeda
continental (CNN).
Resultados
Esperados
Mapas NDVI años
2000 y 2018.
Mapas Coberturas
años 2000 y 2018.
Mapa Cambios NDVI
y coberturas.
Análisis
multitemporal del
cambio de coberturas.
Mapa identificación de
Coberturas.
Análisis Multitemporal.
Análisis fragmentación de
coberturas
Mapa identificación de
Coberturas.
Matrix de parches aplicando
balanceo de parches.
Algoritmo Red Neuronal
Convolucional (CNN).
Clasificación vista al vuelo.
Clasificación de cobertura del
suelo usando firma espectral.
Análisis cambio de coberturas.
Usuarios
Entidades públicas
y/o privadas.
Universidades.
Estudiantes.
Población en General.
Entidades públicas y/o privadas.
Universidades.
Estudiantes.
población en General.
Entidades públicas y/o privadas.
Universidades.
Estudiantes.
población en General.
Bibliografía [5] [17]
[18]
De acuerdo con las variables de estudio definidas en la Tabla 1 para la evaluación de los 3
modelos de análisis multitemporal del cambio de cobertura, se identifica que el modelo que
más se ajusta en su Metodología, Objetivo General, Tipo Geodató, Resolución Temporal,
resolución Radiométrica, Calidad de resolución, Geo procesos Realizados y Resultados
Esperados con el objetivo general del presente estudio es el modelo 1, el flujograma del
proceso se presenta en la Fig. 6. Flujo del proceso.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 25
Fig. 6. Diagrama Flujo de procesos Modelo 1.
Tomado de: https://pdfs.semanticscholar.org/9cdd/4803744564ad9f5b1286624f5bca5001813c.pdf
• Modelo de Análisis del Cambio de Cobertura del Corregimiento de Payande
Tolima.
La tabla II contiene la Caracterización del modelo para el estudio del cambio de
cobertura del Área de estudio con base a la Metodología CORINE Land Cover
adaptada para Colombia, la cual permite la clasificación, caracterización y
comparación de diferentes coberturas a partir de la interpretación de imágenes
satelitales de mediana resolución para la elaboración de mapas temáticos de
coberturas a diferentes escalas.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 26
TABLA II. CARACTERIZACIÓN MODELO DE ANÁLISIS DEL CAMBIO DE LA COBERTURA DEL SUELO
POR CAUSAS DE LA EXPLOTACIÓN MINERA A CIELO ABIERTO DEL MUNICIPIO DE PAYANDE
UTILIZANDO IMÁGENES SATELITALES LANDSAT 8.
VARIABLE MODELO DE TRABAJO
Área de Estudio
Explotación minera a cielo abierto en el corregimiento de Payande del
departamento del Tolima
Metodología
Implementada metodología CORINE Land Cover adaptada para Colombia
Objetivo General
Proponer un modelo de análisis superficial y temporal del cambio de
cobertura del corregimiento de Payande Tolima a causa de la explotación
minera utilizando imágenes satelitales.
Tipo Geodató Imágenes Satelital Landsat 8
Resolución
Temporal Landsat 8: 16 días.
Resolución
Radiométrica Landsat 8: 8 Bits
N° Bandas Landsat 8: 7 Bandas
Escala 1;6000
Calidad de
Resolución Landsat 8: Mediana Resolución.
Geoportal de
Descarga
Landsat 8: United States Geological Survey (USGS) Earth Explorer (USGS,
2018).
Temporalidad
(Años) de
Imágenes
2013 y 2020
Software
Utilizados ArcGIS 10.6.1
Geoprocesos
Realizados
Selección y Adquisición de Imágenes.
Selección de Bandas espectrales.
Delimitación del Área de Estudio.
Corrección Atmosférica.
Algoritmo NDVI Años 2013 y 2020.
Clasificación Supervisada Maximun Likelihood Classification_Años.
Mapas temáticos NDVI y Clasificación Máximum de los años 2013 y 2020.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 27
Tipos de
Categorías en la
clasificación
Cantera.
Bosque.
Suelo_Desnudo.
Potreros_Pastos
Resultados
Esperados
Caracterización del Modelo.
Diseño del Modelo.
Mapa Área de Interés.
Mapas corrección Atmosférica.
Mapas NDVI años 2000 y 2018.
Mapas Coberturas años 2000 y 2018.
Análisis multitemporal del cambio de coberturas.
Usuarios
Entidades públicas y/o privadas.
Universidades.
Estudiantes.
Población en General.
La Fig. 7 muestra el flujo de Geoprocesos realizados para el procesamiento de las imágenes
satelitales de acuerdo con el modelo de trabajo seleccionado para el análisis de las
coberturas del suelo en el Área de influencia del proyecto minero de la empresa CEMEX
realizado en el corregimiento de Payande.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 28
Fig. 7. Diagrama Flujograma del Modelo de Analisis de Cobertura Municipio Payande.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 29
B. Modelo Conceptual
En la Fig. 8 describe los Geoprocesos ejecutados en el Modelo de análisis del cambio de
cobertura del suelo a causa de la explotación minera en el corregimiento de Payande
municipio de San Luis – Tolima.
El modelo conceptual comprende los procesos de Adquisición, Corrección Atmosférica,
Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada y Clasificación Supervisada por el método
de Maximun Likelihood de Imágenes satelitales Landsat 8 para la identificación y
clasificación de coberturas del suelo.
El modelo Conceptual ejecuta la clasificación de coberturas en 4 categorías denominadas
Cantera, Bosque, Suelo_Desnudo y Potreros_Pastos. Creadas a partir de las firmas
espectrales reflejadas por los objetos sobre la superficie de la tierra registrados en el Ráster
Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada del Área de Estudio.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 30
Fig. 8. Diagrama Modelo Conceptual.
En la Tabla III. Se realiza la descripción de los Geoprocesos ejecutados en el modelo conceptual de análisis de cobertura
propuesto. La matriz divide cada Geoproceso en Entrada, que son los datos requeridos para iniciar el Geoproceso y la Salida que
son los resultados de este. De igual forma, subdivide cada Geoprocesos para la descripción detallada del modelo, en cada
Subproceso describe la entrada y salida de Geodató.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 31
TABLA III. MATRIZ DESCRIPCIÓN MODELO CONCEPTUAL.
N° GEOPROCESO
ENTRADA
DESCRIPCION
SALIDAS
DESCRIPCION
1
Corrección
atmosférica
Archivo Metadato
Imagen Satelital
Landsat 8 año 2013
y 2020.
Archivo Level-1 Geo TIFF
Data Product (500.3 MB) del
Área de estudio descargado de
portal
EarthExplorer-Home
(earthexplorer.usgs.gov)
Bandas Corregidas
Landsat 8 Años 2013 y
2020.
1 ráster de cada banda de la Imagen Landsat 8
con el Área de Estudio recortada, acotada,
corregidas a nivel de radiancia y reflectancia.
Archivo Shapefile
con el Área de
Estudio
Delimitación del Área de
influencia del proyecto minero
por medio de un Layers de
polígono
Metadato Pansharpened
años 3013 y 2020.
Metadato con todas las bandas de la imagen
landsat 8 recortada, acotada, corregidas a nivel
de radiancia y reflectancia
Herramienta
Toolbox Landsat
8_1 pyt
Herramienta Toolbox que
permite recortar, acotar y
corregir los valores de
radiancia y reflectancia por
medio de la aplicación de 3
Sub-herramienta.
Sub-herramienta Pan-
sharpened composit.
Permite recortar y acotar el Área de Estudio
en la Imagen Landsat 8.
Sub-herramienta
Radiance with
atmospheric correction.
Permite la corrección de valores de radiancia
de las imágenes Landsat 8 empleando las
bandas y archivos de metadatos generados en
la fase anterior anteriormente
Sub-herramienta
Reflectance with
atmospheric correction
Permitirá pasar los datos de radiancia a
reflectancia del archivo resultante de la fase
anterior y corregir definitivamente las 7
primeras bandas de la Imagen Landsat 8.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 32
1.1
Recortar y
Acotar El Área
de Estudio
Capa Shapefile con
el Área de Estudio
Delimitación del Área de
influencia del proyecto minero
por medio de un Layers de
polígono
Ráster 7 Bandas
Corregidas Pan-
sharpened
Se producen 7 ráster, cada uno representa una
banda de la imagen Landsat 8 las cuales están
con el Área de Estudio recortada y acotada.
Denominados Pansharpened_Año
Metadato Imagen
Satelital Landsat 8
año 2013 y 2020.
Archivo Level-1 Geo TIFF
Data Product (500.3 MB) del
Área de estudio descargado de
portal EarthExplorer-Home
(earthexplorer.usgs.gov)
Metadato Pan-sharpened
Recortado y Acotado
Metadato con todas las bandas de la imagen
landsat 8 con el Área de Estudio recortada y
acotada denominado Pansharpened.
Sub-herramienta
Pan-sharpened
composit.
Recorta y Acota el Área de
Estudio en la Imagen Landsat
8.
1.2
Corregir los
Valores de
Radiancia
Metadato Pan-
sharpened
Recortado y
Acotado
Metadato con todas las bandas
de la imagen landsat 8 con el
Área de Estudio recortada y
acotada denominado
Pansharpened.
Ráster 7 Bandas
Corregida la Radianza
Se producen 7 ráster, cada uno representa una
banda de la imagen Landsat 8 las cuales están
con el Área de Estudio recortada y acotada y
los valores de Radiancia Corregidos
Sub-herramienta
Radiance with
atmospheric
correction.
Permite corregir los valores de
Radiancia de la Imagen
Satelital Landsat 8.
Metadato Corregido
Radianza atmosférica.
Metadato con todas las bandas de la imagen
landsat 8 con el Área de estudio recortada,
acotada y con los valores de Radiancia
corregidos, los valores quedan registrados en
el archivo denominado Pansharpened_Año.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 33
1.3
Pasar los Valores
de Radiancia a
Reflectancia
Metadato Corregido
Radianza
atmosférica
Metadato con todas las bandas
de la imagen landsat 8 con el
Área de estudio recortada,
acotada y con los valores de
Radiancia corregidos.
Ráster 7 Bandas
Corregida la Reflectancia
Se producen 7 ráster, cada uno representa una
banda de la imagen Landsat 8 pasando sus
valores de Radiancia a reflectancia.
Sub-herramienta
Reflectance with
atmospheric
correction
Permite pasar los valores de
radiancia a reflectancia
Metadato Corregido
Reflectancia atmosférica.
Metadato con todas las bandas de la imagen
landsat 8 con el Área de estudio recortada,
acotada y con los valores de Radiancia y
reflectancia corregidos, los valores quedan
registrados en el archivo denominado
Pansharpened_Año.
2
Cálculo del
índice de
vegetación
normalizada
NDVI
Ráster Banda 4
Corregida
Denominada
B4_Correccion_Ref
lectancia_Año
Banda 5 corregida por medio
de la aplicación de la Sub-
herramienta Reflectance with
atmospheric correction
Ráster NDVI_Año
Este Ráster (NDVI) Genera un índice de
valores entre -1,0 y 1,0 representado los
valores de reflectancia del objeto sobre la
superficie de la tierra (Suelo desnudo,
potreros, roca, Bosques, agua, etc.)
Ráster Banda 5
Corregida
Denominada
B5_Correccion_Ref
lectancia_Año
Banda 4 corregida por medio
de la aplicación de la Sub-
herramienta Reflectance with
atmospheric correction
Algoritmo
NDVI =
(B5-B4) / (B5+B4)
Utilizando la calculadora
ráster y las bandas 5 y 4
corregidas denominada
Correccion_Reflectancia_Año
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 34
3
Clasificación
Supervisada
Maximun
Likelihood
Classification_Añ
os
Generar las
categorías de
Estudio
Se utiliza el complemento
Image Classification y su
herramienta Draw Polygon
Archivo .gsg (ArcGIS
signature file)
Archivo .gsg con la clasificación de las
coberturas del Área de estudios de acuerdo
con las categorías (Cantera, Bosque,
Suelo_Desnudo y Potreros_Pastos).
Clasificación
Supervisada de las
coberturas
Se utiliza el complemento
Image Classification y su
herramienta Máximum
Likelihood
Ráster clasificación
coberturas del suelo
Ráster con la clasificación de las coberturas
del Área de estudios de acuerdo con las
categorías (Cantera, Bosque, Suelo_Desnudo
y Potreros_Pastos).
3.1
Generar las
categorías de
Estudio
Ráster NDVI_Año
Ráster NDVI_Año producido
en el paso anterior
Generando un archivo
.gsg (ArcGIS signature
file)
Se crean las categorías de estudio (Cantera,
Bosque, Suelo_Desnudo y Potreros_Pastos)
por medio de las firmas espectrales del Ráster
NDVI_Año
3.2
Clasificación
Supervisada de
las coberturas
Archivo .gsg
(ArcGIS signature
file)
Archivo que guarda las firmas
espectrales de las categorías
creadas para el estudio por
medio de Draw Polygon.
Ráster clasificación
coberturas del suelo
Ráster con la clasificación de las coberturas
del Área de estudios de acuerdo con las
categorías (Cantera, Bosque, Suelo_Desnudo
y Potreros_Pastos).
4
Elaboración
Mapas Temáticos
Ráster NDVI_Año
Ráster con el índice de
vegetación normalizada
Mapa Temático
NDVI_Años
Mapa con el valor NDVI del Área de Estudio
Ráster clasificación
coberturas del suelo
Ráster con la clasificación de
las coberturas del Área de
estudios de acuerdo con las
categorías (Cantera, Bosque,
Suelo_Desnudo y
Potreros_Pastos).
Mapa Temático
clasificación coberturas
del suelo
Mapa con la clasificación coberturas del suelo
del Área de Estudio
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 35
C. Modelo Físico (Modelo Geoprocesos)
El modelo Físico para el Analisis de coberturas a partir de imágenes landsat 8 descrito en la Fig. 9, se estructura en tres
Geoprocesos. Comienza con la Corrección Atmosférica de la Imagen Satelital. Seguido de la de la conversión de los valores
digitales de la imagen a valores de reflectancia por medio del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada NDVI.
Finalmente, ejecuta la Clasificación Supervisada del Ráster NDVI por medio de la Herramienta Maximun Likelihood
Classification.
Fig. 9. Diagrama Modelo Físico Geoproceso
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 36
• Geoproceso 1 - Corrección Atmosférica Imagen Landsat 8: Este Geoproceso se ejecuta por
medio de la Herramienta Arctoolbox Landsat8_1.pyt en 3 fases, comienza con el recorte y
acotado del Área de Estudio con la aplicación del complemento Pansharpened, el cual maneja
los siguientes datos;
• Datos de entrada:
Metadato de la Imagen Satelital.
Shapefile (Polígono) del Área de Estudio.
• Datos de salida:
Metadato de la Imagen Satelital con el Área de Estudio recortada y acotada. Ráster de las bandas
con el Área de Estudio Recortada y Acotada.
Posteriormente; Ejecuta el Complemento Radiance With Atmospheric Correction, el cual
realiza la corrección de la radianza atmosférica del Área de estudio, este complemento maneja los
siguientes datos;
• Datos de entrada: Metadato de la Imagen Satelital con el Área de Estudio recortada y acotada.
• Datos de salida: Metadato de la Imagen Satelital con el Área de Estudio recortada, acotada y
con los valores de Radiancia corregidos.
Ráster de las bandas con el Área de Estudio Recortada, Acotada y corregido los valores de
Radianza atmosférica.
Finalmente, la corrección atmosférica termina con la aplicación del complemento, Reflectance
with Atmospheric Correction, el cual transforma los valores de Radianza Atmosférica a valores
de Reflectancia de los objetos sobre la superficie de la tierra, este complemento gestiona los
siguientes datos;
• Datos de entrada: Metadato de la Imagen Satelital con el Área de Estudio recortada, acotada y
con los valores de Radiancia corregidos.
• Datos de salida: Metadato de la Imagen Satelital con el Área de Estudio recortada, acotada y
con los valores de Radiancia y Reflectancia corregidos.
Ráster de las bandas con el Área de Estudio Recortada, Acotada y corregido los valores de
Radiancia y Reflectancia Atmosférica.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 37
• Geoproceso 2 - Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada NDVI: Realiza la
identificación de coberturas vegetales o la ausencia de esta en el Área de Estudio utilizando las
bandas del rojo e infrarrojo.
Este Geoproceso maneja los siguientes datos.
• Datos de entrada: Bandas 5 y 4 con el Área de Estudio Recortada, Acotada y corregido los
valores de Radiancia y Reflectancia Atmosférica.
Algoritmo: En la Calculadora Ráster se establece el Algoritmo.
NDVI=(B5-B4) / (B5+B4)
• Datos de salida: Ráster de Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada NDVI.
Al terminar de ejecutar la corrección Atmosférica, se debe de Añadir al ArcMap la Banda 5 y la
Banda 4 que cuentan con el Área de Estudio Recortada, Acotada y corregido los valores de
Radiancia y Reflectancia Atmosférica para que el Modelo genere el Ráster del NDVI.
• Geoproceso 3 – Clasificación Supervisada por Maximun Likelihood Classification: Ejecuta
una clasificación de máxima verosimilitud sobre el Ráster NDVI y crea un ráster clasificado
como salida con 4 clases o Categorías definidas.
Para la ejecución de la Herramienta se debe de crear previamente un archivo de firmas espectrales
con las muestras de las Categorías de Extensión .gsg (ArcGIS Signature File) y añadirlo al ArcMap.
Este Geoproceso maneja los siguientes datos.
• Datos de entrada:
Ráster de Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada NDVI.
Archivo Extensión .gsg (ArcGIS Signature File).
• Datos de salida:
Ráster clasificación coberturas del suelo.
Ráster de confianza de salida opcional.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 38
D. Analisis de Resultados.
• Adquisición de Imágenes Satelitales
Las imágenes multiespectral utilizadas para el análisis multitemporal corresponden
a 2 productos de Landsat 8 que se descargan del portal web del United States
geological Survey (USGS), siguiendo con los siguientes criterios:
o Cubrimiento total del área de estudio.
o Inexistencia de nubosidad de la zona de interés.
o Contar con una resolución espacial óptima.
o Las imágenes se seleccionan con diferencia de tiempo de 7 años cada una para
cubrir el intervalo de tiempo requeridos para el análisis. De esta manera, las
imágenes deben de ser de los años 2013 y 2020.
Fig. 10. Imagen Especificaciones Landsat 8 años 2013 y 2020.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 39
• Delimitación Área de Estudio y Corrección Atmosférica de Imágenes Satelitales.
La información de referencia para el trabajo de investigación es la proyección
WGS_1984_UTM_Zone_18N
Se realiza el recorte del Área de estudio y la corrección atmosférica de las imágenes
Landsat 8 con la herramienta Landsat 8.1 utilizando el software ARCGIS.
Se realiza el recorte, acotamiento y la corrección de Radiancia y Reflectancia
atmosférica del Área de Estudio de las imágenes satelitales correspondientes a los
años 2013 y 2020, Fig. 11 y 12.
Fig. 11. Imagen Delimitación y Corrección Atmosférica Área de Estudio Año 2013.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 40
Fig. 12. Imagen Delimitación y Corrección Atmosférica Área de Estudio Año 2020.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 41
• Cálculo de Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada - NDVI.
Se utiliza el NDVI (Índice de Vegetación Normalizado) para identificar las
coberturas de la superficie de la tierra en el Área de Estudio.
El NDVI es realizado al Área de influencia de la cantera correspondientes a los años
2013 y 2020 por medio de la ecuación (1).
Algoritmo 1: NDVI = (B5 – B4) / (B5 + B4)
La construcción de los valores del NDVI Fig. 13 y 14, permite transformar los
valores digitales de la imagen en valores de reflectancia de los objetos sobre la
superficie de la tierra elaborando las Firmas Espectrales, con la cual se crean las
categorías o clases para la clasificación supervisada.
Fig. 13. Imagen Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada Año 2013.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 42
Fig. 14. Imagen Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada Año 2020.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 43
• Clasificación Supervisada de Imágenes Satelitales Landsat 8.
El proceso de identificación y clasificación de las coberturas se realiza por medio
de la clasificación supervisada por máxima probabilidad de la zona de influencia del
proyecto minero, caracterizando la cobertura de cada imagen permitiendo el análisis
multitemporal en los últimos 7 años.
Para la clasificación supervisada se utiliza imágenes de mediana resolución (30 m
Landsat 8), por lo cual, las Categorías establecidas con la reflectancia de la
superficie de la tierra solo definen las coberturas que muestran las firmas espectrales
bien definidas, para crear ambientes con más detalle en el Área de estudio se
requiere imágenes de alta resolución.
El objetivo del estudio es analizar el avance de la explotación minera de la empresa
Cemex por medio de las Áreas o terreno utilizado para la extracción de piedra caliza,
para lo cual, las imágenes de mediana resolución utilizadas sirven para el estudio.
En la Fig. 15 y 16, se clasifican las coberturas del Área de Influencia del proyecto
Minero por medio de las 4 clases o categorías de trabajo.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 44
Fig. 15. Imagen Clasificación Supervisada Año 2013.
Fig. 16. Imagen Clasificación Supervisada Año 2020.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 45
VIII. DISCUSIÓN
El Área de Estudio es de 1569,06 has. Las cuales se caracterizaron en 4 categorías o clases de
estudio caracterizadas como Cantera, Bosque, Suelo_Desnudo y Potreros_Pastos las cuales se
visualizan en la Fig. 17.
Fig. 17. Imagen Comparación Clasificación Supervisada del Área de Estudio.
Los cambios en hectáreas de las coberturas vegetales en los dos periodos de estudio se describen
en la Tabla IV.
TABLA IV. ÁREA DE LAS CLASES DE LA CLASIFICACIÓN SUPERVISADA AÑOS 2013 Y 2020.
Categoría Área (ha) Año
2013
Área (ha) Año
2020
Diferencia
Áreas (ha)
Porcentaje
Cambio
Cantera 248,04 223,47 24,57 9,90%
Bosque 534,06 219,42 314,64 58,90%
Suelo_Desnudo 290,52 357,21 66,69 22,95%
Potreros_Pastos 496,44 768,96 272,52 54,89%
Área Total (ha) 1569,06 1569,06
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 46
Según los resultados obtenidos en la Tabla IV, a partir de la clasificación supervisada para el año
2013 la Cantera comprendía un área de 248,04 has. Para el año 2020, la cantera es de 223,47 has,
la explotación minera redujo el 9,90% del Área de expansión, pero aumento la profundidad de la
cantera, debido a la excavación para la extracción de piedra caliza, de igual forma, se identifican
nuevos terrenos excavados de acuerdo con las Fig. 17 y 18.
Los mapas temáticos del NDVI para los años 2013 y 2020, muestran el Área de la cantera de color
verde a morado oscuro, entre más profunda la cantera, más intenso es el color morado y más claro
el color verde. Los colores verdes intensos, muestran las zonas de bosques o vegetación boscosa,
y los tonos de verde claro corresponden a los potreros y/o pastos, ósea vegetación de porte bajo,
los tonos verdes claros tirando a blanco, muestran el suelo sin vegetación o suelos desnudos.
Fig. 18. Imagen Comparación NDVI del Área de Estudio.
El área de los bosques en el año 2013 era de 534,06 has y en el 2020 es de 219,42 has. CEMEX
deforesto 314,64 has correspondientes al 9,90%. Estos terrenos son utilizados para la explotación
minera y/o actividades relacionadas.
Los Suelos_Desnudos en el 2013 eran de 290,52 has y en el 2020 de 357,21 has, esta categoría
aumento 66,69 Has correspondientes al 22,95% de esta clase. Este aumento se debe a la expansión
de las carreteras y terrenos explotados. También, se identifica que la empresa realizo procesos de
relleno de terrenos, para posteriormente reforestarlos o dejarlos en zonas baldías que con el tiempo
se convierten en potreros y/o Bosques.
DESARROLLO DE UN MODELO DE GESTIÓN DE CALIDAD BASADO EN LA NORMA ISO 9001... 47
La Categoría de Potreros_Pastos en el año 2013 eran 496,44 has y para el año 2020 es de 768,96
has, esta categoría aumento 272,52 has correspondientes al 54,89 %, de acuerdo con los mapas
temáticos del NDVI y clasificación supervisadas Fig. 17 y 18, se identifican zonas que en el año
2013 eran terrenos de extracción de piedra caliza, y en el año 2020, son terrenos con vegetación
poco densa y/o suelos desnudos y viceversa, evidenciando que la empresa CEMEX en el periodo
de 7 años ha explotado nuevos terrenos y ha recuperado terrenos que ya no son explotados por
medio de la recuperación del suelo y la reforestación de la zona de estudio.
De acuerdo con la información establecida en la Fig. 19, en el transcurso de los 7 años, La empresa
CEMEX dejo de explotar 24,37 has, deforesto 314,64 has de bosques y aumento el Área de
Potreros_Pastos 272,52 has.
Fig. 19. Diagrama Resultados Clasificación Supervisada del Área de Estudio.
248,04
534,06
290,52
496,44
223,47 219,42
357,21
768,96
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
Cantera Bosque Suelo_Desnudo Potreros_Pastos
HEC
TAR
IAS
CATEGORIAS
ÁREA CATEGORIAS CLASIFICACION SUPERVISADA
Area (ha) Año 2013 Area (ha) Año 2020
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IX. CONCLUSIONES
El Modelo de análisis de Coberturas Validado utiliza las firmas espectrales de los objetos sobre la
superficie del suelo por medio de la recolección y clasificación de la muestra de las clases para la
caracterización de coberturas por medio del método de Máximum Likelihood Classification.
Los cambios en el Área de las Clases durante los periodos de estudio evidencian que la explotación
minera de la empresa CEMEX ha generado los siguientes efectos y/o procesos:
• La cantera redujo su expansión en un total de 24,57 pero aumento la profundidad de la
excavación o explotación.
• Se deforestaron 314,64 has de bosque, este cambio se pudo presentar por la expansión de
la cantera a nuevos terrenos para explotación de piedra caliza, parqueaderos, carreteras, etc.
• Según el modelo de geoprocesamiento realizados al Área de la mina, se identifica, que los
lados Norte y Este de la Cantera en el año 2013 eran terrenos explotados y para el año 2020,
estas zonas se rellenaron, cambiando su caracterización de Cantera a Suelo_Desnudo,
Evidenciando que la empresa ha ejecutado procesos de Rellenado de tierras y
Reforestación. Hacia el lado Oeste de la Cantera, la mina realizo procesos de expansión,
además, profundizaron la explotación minera.
Utilizando imágenes Landsat 8 de acceso libre, se pueden realizar estudios espaciales y espectrales
de zonas de explotación minera a cielo abierto, para el seguimiento del cambio de las coberturas
terrestres de interés e identificación de las medidas de mitigación y compensación que deben de
implementar las empresas mineras.
Las zonas de Morado Oscuro en el Mapa NDVI del año 2020, determinan que se aumentó la
profundidad de la mina, lo que origina niveles de reflectancia bajos.
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X. RECOMENDACIONES
El Modelo de Identificación y clasificación de coberturas desarrollado permite la ejecución de
nuevas líneas de investigación en aprendizaje autónomo por medio de la programación de
Algoritmos de Machine Learning que permitan modelar las firmas espectrales de las clases
complejas, aceptando datos de predicción de entrada sin la suposición sobre la distribución de datos
para mejorar la comparación con los clasificadores.
El modelo de Clasificación Supervisada es un producto para el desarrollo de nuevos estudios en la
identificación de los impactos ambientales generados a los componentes del suelo, agua y flora por
la explotación minera y su influencia a la población urbana y rural del corregimiento. Así, como
instrumento para estudios en manejo ambiental e implementación de las medidas preventivas,
correctivas y de compensación que debe de implementar la empresa Cemex a la comunidad y al
medio ambiente en la restauración de las tierras, aguas y bosques.
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XI. REFERENCIAS
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30 Noviembre 2015. [En línea]. Available: https://bit.ly/3lKi0wt
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cobertura de la tierra: Parque Nacional Yacambú, estado Lara, Venezuela*,» 4 Julio 2012.
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[3] M. Farfán, G. Rodríguez y J. François, «Análisis jerárquico de la intensidad de cambio de
cobertura/uso de suelo y deforestación (2000-2008) en la Reserva de la Biosfera Sierra de
Manantlán, México,» 27 Abril 2015. [En línea]. Available: https://bit.ly/313ERvm
[4] Ciencie Investigativa Agraria, «Methods of performance evaluation for the supervised
classification of satellite imagery in determining land cover classes,» (n.d) (n.d) 2013. [En
línea]. Available: https://bit.ly/3kcc4fH
[5] M. Umaña, «Análisis multitemporal de la zona de explotación minera a cielo abierto en el
municipio de duitama a partir de imágenes landsat 7 y sentinel-2a,» (n.d) Junio 2018. [En
línea].Available: https://bit.ly/3k05k46
[6] G. Flórez, A. Rincon, P. Cardona y A. Alzate, «Análisis multitemporal de las coberturas
vegetales en el área de influencia de las minas de oro ubicadas en la parte alta del sector dE
Maltería en Manizales, Colombia,» 19 Diciembre 2016. [En línea]. Available:
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[7] Secretaria de Mineria, «Sensores Remotos,» (n.d.) (n.d.) (n.d.). [En línea]. Available:
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[8] F. A. Sarría, «Sistemas de Información Geográfica: Resolucion Espectral,» 13 Febrero 2006.
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[9] M. M. Monsonis, «Uso de la teledetección y los sig en la vigilancia de la calidad del agua:,»
(n.d.) Diciembre 2017. [En línea]. Available: https://bit.ly/3dxZJjd
[10] G. M, E. J y A. M., «Satelites de teledeteccion para la gestion del territorio,» (n.d.) Febrero
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[11] M. Labrador, J. Évora y M. Arbelo, «Satelites de Teledeteccion para la Gestion del
Territorio,» (n.d) Febrero 2012. [En línea]. Available: https://bit.ly/2GQ9JIV
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[12] F. A. Sarría, «Sistemas de Información Geográfica,» 13 Febrero 2006. [En línea]. Available:
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[13] A. L y B. Ferneiden, «Identificación de fuentes de agua del municipio de santiago de cali
mediante técnicas de procesamiento de imágenes y simulacion de zonas de inundación del
rio aguacatal, mediante el software hec-ras y la extensión hec-georas de arcgis.,» 4
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[14] F. A. Sarría, «Sistemas de Información Geográfica,» 13 Febrero 2006. [En línea]. Available:
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[15] F. A. Sarría, «Sistemas de Información Geográfica,» 13 Febrero 2006. [En línea]. Available:
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[16] F. A. Sarría, «Sistemas de Información Geográfica,» 13 Febrero 2006. [En línea]. Available:
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carbón en cerrejón y la loma.,» (n.d.) Enero 2011. [En línea]. Available:
https://bit.ly/3lPWKp5
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ANEXOS
• Anexo1. Documento contiene la visualización de la información geográfica de entrada y
salida de los Geoprocesos el modelo.
• Anexo 2. Modelo Físico Analisis Cobertura Municipio Payande.
• Anexo 3. Mapas Temáticos Corrección Atmosférica.
• Anexo 4. Mapas Temáticos Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada NDVI.
• Anexo 5. Mapas Temáticos Clasificación Supervisada Coberturas Vegetales.
• Anexo 5. Modelo conceptual BPMN.