pinbn manual teledeteccion
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Proyecto de Bosques Nativos y Áreas Protegidas
BIRF 4085-AR
“Inventario Nacional de Bosques Nativos y Sistema Nacional de Evaluación Forestal”
MANUAL DE TELEDETECCIÓN
(Noviembre 2004)
Dr. Néstor Carlos Kirchner Presidente de la Nación Argentina
Señor Daniel Osvaldo Scioli Vicepresidente de la Nación Argentina
Dr. Ginés González García Ministerio de Salud y Ambiente
Dr. Atilio Armando Savino Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable
Dr. Homero Máximo Bibiloni Subsecretario de Recursos Naturales, Normativa,
Investigación y Relaciones Institucionales
Ing. Forestal Carlos Elías Merenson Director Nacional de Recursos Naturales y Conservación de la Biodiversidad
Ing. Forestal Jorge Luis Menéndez Director de Bosques
Ing. Forestal Sergio Mario La Rocca Coordinador Proyecto Bosques Nativos
y Áreas Protegidas BIRF 4085-AR Componente Bosques Nativos
El Primer Inventario Nacional de Bosques Nativos se inició como un objetivo del Proyecto Bosques Nativos y Áreas Protegidas BIRF 4085 AR, operación acordada por el Gobierno Nacional con el Banco Internacional de Reconstrucción y Fomento (BIRF), cuyo ejecutor es la Secretaria de Ambiente y Desarrollo Sustentable (SAyDS) de la Nación.
Como Director Nacional del Proyecto, el Ingeniero Forestal Carlos E. Merenson cumple con la responsabilidad de conducción y administración desde su inicio.
La Coordinación del Componente Bosques Nativos estuvo inicialmente a cargo del Ingeniero Forestal Sergio M. La Rocca (1997-2000), continuando en una segunda etapa al frente del Ingeniero Agrónomo Enrique J. Schaljo (2000-2002), retomándola nuevamente el Ingeniero Forestal Sergio M. La Rocca (2002-2004).
La contraparte técnica de la SAyDS es la Dirección de Bosques (DB), en una primera etapa bajo la conducción del Ingeniero Forestal Carlos E. Merenson (1997-1998) y, promovido éste a Director de la Dirección Nacional de Recursos Naturales y Conservación de la Biodiversidad (DNRNyCB), fue reemplazado por el actual Director de Bosques, Ingeniero Forestal Jorge L. Menéndez (1998-2004).
Personal de Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable que ha participado en el Proyecto: Dirección Nacional de Recursos Naturales y Conservación de la Biodiversidad En la dirección nacional del proyecto Ingeniero Forestal Carlos E. Merenson Dirección de Bosques
En la responsabilidad de contraparte Ingeniero Forestal Jorge L. Menéndez En la asistencia técnica † Ingeniero Agrónomo Horacio A. Crosio En el equipo técnico Ingeniera Agrónoma Celina L. Montenegro Geógrafa Mabel H. Strada Ingeniero Forestal Manuel E. Juárez Licenciada en Biología María Gabriela Parmuchi Ingeniero Forestal Néstor I. Gasparri Licenciada en Biología Julieta Bono Ingeniero Forestal Eduardo Manghi
En apoyo administrativo Señorita Carla R. Rubietti Señorita Paula M. Rubietti Unidad Ejecutora del Componente A del Proyecto Bosques Nativos y Áreas Protegidas BIRF 4085-AR En la coordinación general Ingeniero Forestal Sergio M. La Rocca En la asistencia de coordinación: Ingeniera Forestal Rosa Inés Heinrich En la supervisión técnica: Licenciada en Biología Lucila D. Boffi Lissin † Ingeniero Forestal Felipe A. Ledesma Ingeniero Forestal José Alberto Maldonado En la coordinación administrativo contable: Contador Público Nacional Marisa L. Rosano Señor Daniel A. Osorio Señorita Marcela E. Sayago Doctor Martín A. Sabbatella En apoyo administrativo: Señora Nélida M. Colman Señor Guillermo H. Rodríguez Licenciada en Sociología Angélica V. Siepe Señor Camilo Giovaninni
Índice
Índice
1 PREFACIO ................................................................................................................... 1
2 INTRODUCCIÓN........................................................................................................ 2 2.1 Principios básicos de la teledetección........................................................................ 2
2.1.1 Definición de teledetección.............................................................................. 2 2.1.2 Fundamentos de la observación remota ........................................................... 2 2.1.3 El espectro electromagnético ........................................................................... 3 2.1.4 Firmas espectrales ............................................................................................ 4 2.1.5 Perturbaciones de la radiación electromagnética por la atmósfera .................. 7
2.2 Plataformas satelitales ............................................................................................... 9 2.2.1 Tipos de sensores remotos................................................................................ 9 2.2.2 Características de los sensores ......................................................................... 10
2.3 Procedimientos de extracción de información de datos satelitales............................ 13 2.3.1 Selección y fecha de toma de las imágenes...................................................... 13 2.3.2 Preprocesamiento ............................................................................................. 13 2.3.3 Procesamiento .................................................................................................. 17 2.3.4 Extracción de la información ........................................................................... 19 2.3.5 Evaluación de exactitud ................................................................................... 21
3 FASE DE TELEDETECCIÓN Y SU RELACIÓN CON LOS RECURSOS FORESTALES.............................................................................................................. 23
3.1 Los inventarios forestales .......................................................................................... 23 3.2 Niveles de los inventarios forestales.......................................................................... 24 3.3 La teledetección aplicada a los inventarios forestales ............................................... 27 3.4 Procedimientos de clasificación de los recursos forestales y usos de la tierra .......... 34 3.5 Esquema conceptual de clasificación para la interpretación ..................................... 35 3.6 Combinación de datos de teledetección y trabajo de campo ..................................... 37
4 DESCRIPCIÓN DE LAS PLATAFORMAS DE SOFTWARE .............................. 39 4.1 ERDAS IMAGINE versión 8.3.1 .............................................................................. 39 4.2 ArcView GIS 3.1 ....................................................................................................... 39
4.2.1 Módulo de ArcView Image Análisis, versión 1.1............................................ 40 4.3 Vinculación entre archivos de las plataformas.............................................................. 40
5 METODOLOGÍA DETALLADA DE LA FASE DE TELEDETECCIÓN............ 42 5.1 Introducción............................................................................................................... 42 5.2 Objetivos general y específicos ................................................................................. 42 5.3 Preprocesamiento....................................................................................................... 45
5.3.1 Selección y pedido de la imágenes satelitales .................................................. 45 5.3.2 Importación de las imágenes satelitales ........................................................... 48 5.3.3 Georreferenciación ........................................................................................... 50
5.4 Selección y combinación de bandas .......................................................................... 61 5.5 Realces preliminares.................................................................................................. 62 5.6 Estratificación Preliminar .......................................................................................... 65
5.6.1 Definición de bosques inventariables y no inventariables ............................... 65
Índice
5.6.2 Interpretación preliminar.................................................................................. 66 5.6.3 Adquisición de datos de campo........................................................................ 69 5.6.4 Verificación y ajuste de la estratificación preliminar....................................... 72 5.6.5 Mapa forestal preliminar .................................................................................. 72
5.7 Estratificación Final................................................................................................... 73 5.7.1 Estratificación final de Área Bosque................................................................ 73 5.7.2 Estratificación final de Área No Bosque.......................................................... 79
5.8 Generación de mapas temáticos y cálculo de superficies .......................................... 80
6 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ....................................................................... 81
7 GLOSARIO .................................................................................................................. 86
Índice
Figuras
Figura 2.1: Fundamentos de la percepción remota........................................................... 3 Figura 2.2: Espectro electromagnético ............................................................................. 3 Figura 2.3: Firmas espectrales típicas de la vegetación, agua y suelo ............................. 4 Figura 2.4: Firmas espectrales y bandas espectrales de Landsat TM............................... 5 Figura 2.5: Propiedades ópticas de una hoja en función de la longitud de onda.............. 6 Figura 2.6: Firmas espectrales reales................................................................................ 7 Figura 2.7: Tipos de sensores ........................................................................................... 9 Figura 2.8: Píxel y resolución espacial............................................................................. 11 Figura 2.9: Diversas transformaciones geométricas......................................................... 16 Figura 2.10: Bandas originales ........................................................................................... 18 Figura 2.11: Imagen original y realzada............................................................................. 19 Figura 3.1: Áreas que intervienen en la ejecución y uso de los resultados de los inventarios forestales ..................................................................................... 24 Figura 3.2: Relación entre los estratos de inventarios forestales de diferentes niveles.... 25 Figura 3.3: Relación entre la teledetección y los niveles de los inventarios forestales.... 27 Figura 4.1: Plataformas utilizadas y su relación con los procedimientos realizados
en el inventario en la fase de teledetección.................................................... 41 Figura 5.1: Etapas de la metodología desarrollada para el inventario.............................. 44 Figura 5.2: Catálogo de consultas de la CONAE............................................................. 46 Figura 5.3: Ejemplo de un “quick look” obtenido del catálogo de la CONAE................ 47 Figura 5.4: Ventanas de diálogo para la conversión del fast format ................................ 49 Figura 5.5: Ventanas de diálogo para definir los parámetros del modelo ........................ 53 Figura 5.6: División del territorio argentino según la proyección Gauss Krüger ............ 54 Figura 5.7: Ventanas de diálogo para la transformación de las proyecciones.................. 57 Figura 5.8: Ventanas de diálogo para el ingreso de los puntos de control ....................... 58 Figura 5.9: Ventanas de diálogo para la definición del modelo de remuestreo ............... 60 Figura 5.10: Realces y editor de histogramas de contraste ................................................ 63 Figura 5.11: Efectos de la adición de breakpoint en la curva de contraste ........................ 63 Figura 5.12: Herramientas para consultar los contrastes deseados .................................... 64 Figura 5.13: Ejemplo de una sesión de interpretación en ArcView................................... 68
Índice
Tablas
Tabla 2.1: Principales ventanas atmosféricas.................................................................... 8 Tabla 2.2: Características de las imágenes satelitales Landsat 5 TM y SPOT 3 HRV ..... 12 Tabla 2.3: Ejemplo de matriz de error de la región Selva Misionera................................ 21 Tabla 3.1: Importancia relativa de diversas variables en los inventarios forestales.......... 26 Tabla 3.2: Diversos programas y sensores satelitales disponibles para los inventarios
forestales........................................................................................................... 31 Tabla 3.3: Inventarios forestales nacionales con componentes de teledetección.............. 32 Tabla 3.4: Principales clases de coberturas de la tierra definidas por el FRA 2000 ......... 36 Tabla 3.5: Esquema general de los estratos adaptado del FRA 2000................................ 37 Tabla 5.1: Criterios utilizados para la selección de la época óptima de las imágenes ...... 45 Tabla 5.2: Imágenes Landsat TM por región .................................................................... 48 Tabla 5.3: Estructura del fast format ................................................................................. 48 Tabla 5.4: Contenido del archivo header.dat..................................................................... 49 Tabla 5.5: Criterios de evaluación de las imágenes .......................................................... 50 Tabla 5.6: Especificaciones de la proyección Gauss Krüger ............................................ 54 Tabla 5.7: Parámetros para definir la proyección de las imágenes ................................... 55 Tabla 5.8: Características de los métodos de remuestreo disponibles............................... 59 Tabla 5.9: Planilla del historial de los documentos para la georreferenciación ................ 61 Tabla 5.10: Clave de interpretación preliminar de la Selva Misionera ............................... 67
Prefacio
Página 1
1. PREFACIO
El presente manual fue preparado en el marco del Proyecto de Bosques Nativos y Áreas
Protegidas: Inventario Nacional de Bosques Nativos, Sistema Nacional de Evaluación
Forestal, con la finalidad de presentar en detalle la metodología y los procedimientos
utilizados para la producción de mapas forestales para cada región forestal, a partir de
imágenes satelitales.
La primera parte de este manual presenta los fundamentos y conceptos básicos de la
teledetección espacial, así como los principales procesos y tratamientos numéricos de
imágenes satelitales que se usan en teledetección. Se incluye también, una presentación de los
programas utilizados en el marco del Proyecto, ERDAS IMAGINE 8.3 y ArcView GIS 3.1
con la extensión Image Analysis.
La segunda parte, trata los conceptos básicos sobre los Inventarios Forestales, su historia, sus
principios y enfoques actuales, citándose ejemplos en diversos países.
La tercera parte, presenta con detalle la metodología desarrollada y la secuencia de los
tratamientos utilizados en las distintas fases del Proyecto, particularmente en las siguientes
etapas: i) apoyo a las actividades de inventario forestal, con la delimitación y estratificación
preliminar de los bosques inventariables, ii) producción de mapas forestales de cada región
forestal, una vez que los datos del inventario fueron compilados, analizados y comparados con
las imágenes, iii) análisis general de las coberturas vegetales de cada región forestal, con la
estratificación del territorio no inventariable correspondiente.
De esta manera se pretenden cubrir los aspectos teóricos de la teledetección en el marco de
levantamientos para la evaluación de recursos forestales, como también los aspectos
operativos básicos que permitan utilizar la información generada por el Primer Inventario
Nacional de Bosques Nativos.
Es autor de este manual el Dr. Hugo Raúl Zerda, experto en Teledetección.
Introducción
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2. INTRODUCCIÓN
2.1 Principios básicos de la teledetección 2.1.1 Definición de teledetección
La teledetección es la ciencia que engloba al conjunto de los conocimientos y técnicas
utilizados para la obtención de información de objetos o fenómenos a distancia, sin entrar en
contacto directo con ellos. No sólo trata de los procesos de adquisición de información, sino
también de su posterior análisis desde una perspectiva de aplicación en particular.
Las imágenes obtenidas a partir de plataformas espaciales constituyen una fuente muy
importante de información sobre los recursos naturales y del ambiente. En efecto, las
imágenes satelitales: i) proveen una visión sinóptica de grandes áreas de la superficie
terrestre, lo que permite una mejor comprensión de la organización espacial; ii) permiten
acceder a información que nuestra visión no capta, tal como las bandas del infrarrojo y iii) son
menos costosas por unidad de superficie que las fotografías aéreas o la información tomada en
el terreno.
2.1.2 Fundamentos de la percepción remota
Para comprender qué información se recoge de los sensores remotos y cómo se extrae la
misma, es necesario conocer los fundamentos de la percepción remota.
Cuando el Sol ilumina la superficie de la Tierra, una parte de la energía incidente es
reflejada, otra parte es transmitida y otra absorbida; de esta última proviene la energía
emitida resultado de la ganancia de temperatura. La relación entre estos tres fenómenos se
presenta en la figura 2.1.
La proporción de energía asociada a cada uno de estos tres fenómenos se relaciona con las
propiedades físicas de los objetos. Así, los sensores remotos registran la información sobre los
objetos aprovechando el flujo de energía reflejada o emitida por ellos. Es decir, la
información viaja de un punto a otro en forma de radiación electromagnética o, si se prefiere,
en forma de ondas. Por este motivo, los sensores remotos han sido diseñados para detectar y
registrar las distintas ondas.
Introducción
Página 3
FIGURA 2.1: FUNDAMENTOS DE LA PERCEPCIÓN REMOTA
2.1.3 El espectro electromagnético
En Teledetección, las ondas se clasifican por su longitud. El agrupamiento del conjunto de
ondas que se encuentran en la naturaleza con respeto a sus longitudes forman lo que se llama
el “espectro electromagnético” (Figura 2.2).
En Teledetección, las principales regiones del espectro electromagnético que se utilizan son el
visible, el infrarrojo y las microondas.
FIGURA 2.2: ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO
R e fle ja d aE m itid a
T ra n sm itid a
A b so rb id a
S a té lite
µm
Introducción
Página 4
2.1.4 Firmas espectrales
Tal como se describió anteriormente, los satélites miden la energía reflejada o emitida por los
objetos de la superficie terrestre, según el poder de reflectividad y emisividad de cada uno, y
también según la longitud de onda. Así, como los objetos reaccionan en forma diferente ante
la energía solar recibida, cada objeto posee una reflectividad propia llamada “firma
espectral”. La figura2.3 presenta las firmas espectrales de las tres coberturas principales de la
superficie terrestre: vegetación, suelo y agua. Es el conocimiento de la reflectividad de cada
objeto lo que hace posible su identificación a partir de las imágenes.
El conocimiento de las firmas espectrales es fundamental en teledetección, no sólo para
identificar los distintos objetos sino para elegir las bandas más apropiadas y el sensor más
conveniente. Así, a partir de las firmas espectrales presentadas en la figura 2.3 se observa que
las mejores bandas para discriminar las tres coberturas son, en orden de importancia, el
Infrarrojo Cercano, el Infrarrojo Medio y el Rojo. Ello se debe a que existen grandes
diferencias en la reflectividad de los tres elementos, lo que asegura su discriminación. En
cuanto a las otras bandas, la diferencia no es muy significativa, lo que reduce
considerablemente el potencial discriminatorio de éstas.
FIGURA 2.3: FIRMAS ESPECTRALES TÍPICAS DE LA VEGETACIÓN, AGUA Y SUELO (ADAPTADO DE CHUVIECO 1996)
VISIBLE IRC IRM
Ref
lect
ivid
ad (%
)
Longitud de onda (µm)
suelo
vegetación
agua
Introducción
Página 5
De la comparación de las firmas espectrales con la configuración espectral de cada sensor se
eligen las bandas más convenientes. La figura 2.4 presenta las bandas espectrales del satélite
Landsat TM, superpuestas a las firmas espectrales de las tres coberturas. Se observa que la
banda del infrarrojo cercano (TM4) es la banda que más posibilidades ofrece para discriminar
las coberturas vegetales de las demás. También la banda del infrarrojo medio (TM5) ofrece
una buena discriminación entre las distintas coberturas, aunque menos que la TM4.
Finalmente, la banda correspondiente al rojo (TM3) permite una discriminación en menor
grado que las TM4 y TM5.
FIGURA 2.4: FIRMAS ESPECTRALES Y BANDAS ESPECTRALES DE LANDSAT TM
Firma espectral de la vegetación
La vegetación es un medio complejo que varía con el tiempo y por lo cual las propiedades
espectrales cambian según la época del año y las fases de crecimiento. Se han realizado
numerosos estudios sobre el comportamiento espectral de la vegetación según distintas escalas
que, por orden de complejidad, son hoja, planta y cobertura vegetal.
VISIBLE I R C I R M
Ref
lect
ivid
ad (%
)
1 2 3 A V R
4 75 LANDSAT TM
Longitud de onda (µm)
suelo
vegetación
agua
Introducción
Página 6
A nivel de la hoja: La Figura 2.5 presenta el comportamiento de los tres mecanismos
involucrados entre la radiación y una hoja. En la parte del visible son los pigmentos foliares
como la clorofila, los responsables de la alta absorción de la radiación solar, la poca
reflectividad en esta parte del espectro y la poca transmitividad, principalmente en el rojo. En
la región del infrarrojo cercano (0,7 a 1,5 µm) se observa una alta reflectividad y
transmitividad, producto de la estructura interna de las hojas; especialmente el mesófilo en
empalizada. En cuanto al infrarrojo medio (1,5 µm a 3 µm), la respuesta espectral es
gobernada por el contenido de agua, con una absorción máxima a 1,45 y 1,95 µm, lo que
genera picos de reflectividad entre 1,65 y 2,20 µm. Estas propiedades varían según la especie,
el estado de crecimiento y la geometría de la hoja, también debido a factores externos como
estrés, deficiencia en agua, exceso de minerales, época de sequía o infecciones parasitarias.
FIGURA 2.5: PROPIEDADES ÓPTICAS DE UNA HOJA EN FUNCIÓN DE LA LONGITUD DE ONDA (ADAPTADO DE BONN Y ROCHON 1992)
A nivel de la planta o de una cobertura vegetal: En estos casos la firma espectral es mucho
más compleja porque implica otros elementos tales como tronco, tallos, así como el sustrato. La
situación se complica aún más cuando se consideran variaciones en tamaño, orientación y forma
de las hojas, porcentaje de recubrimiento del suelo y reflectividad del mismo, además del estado
de madurez, fenología, enfermedad o estrés de las plantas. La energía detectada por el sensor
0,500 1,5001,000 2,500 2,000
0
20
60
40
80
100
Transmitida
Absorbida
Reflejada
Ref
lect
ivid
ad (%
)
Longitud de onda
100
80
40
60
20
0
Transm
isividad (%)
Introducción
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remoto es la suma de cada uno de estos componentes, lo cual modifica considerablemente la
firma espectral, dificultando la interpretación.
En la realidad, las situaciones complejas y variables en las cuales se encuentra la vegetación
son tales que provocan que las firmas espectrales se presenten más en forma de ramo, tal
como lo ilustra la figura 2.6. Esta situación trae como consecuencia la disminución de la nitidez
entre las firmas espectrales de las distintas coberturas y la complicación en la interpretación. Es
preciso destacar que esta aclaración es aplicable a todas las coberturas.
FIGURA 2.6: FIRMAS ESPECTRALES REALES (ADAPTADO DE BONN Y ROCHON 1992)
2.1.5 Perturbaciones de la radiación electromagnética por la atmósfera
Otro fenómeno a tomar en cuenta son las perturbaciones provocadas por la atmósfera. En
efecto, entre la superficie terrestre y el sensor espacial se interpone la atmósfera, que interfiere
modificando la señal de tres maneras: por absorción, por dispersión y por emisión.
La presencia de la atmósfera limita las mediciones de ciertas bandas espectrales y, además,
perturba la señal recibida por los sensores.
VISIBLE IRC IRM
Ref
lect
ivid
ad (%
)
Longitud de onda (µm)
vegetación
agua
suelo
Introducción
Página 8
La atmósfera esta constituida de gases, vapor de agua y partículas líquidas y/o sólidas
(aerosoles, polvo, humo, polen, pequeñas gotas de agua, etc.). En particular, los gases
influyen sobre la señal por ser los responsables de la absorción de la radiación en
determinadas longitudes de onda, y como consecuencia, limitan la observación espacial de
ciertas bandas del espectro electromagnético. Estas bandas casi transparentes de la atmósfera
son llamadas "ventanas atmosféricas" (Tabla 2.1).
TABLA 2.1: PRINCIPALES VENTANAS ATMOSFÉRICAS (FUENTE: BONN Y ROCHON 1992)
Ventanas Atmosféricas Desde Hasta
Ultravioleta y Visible 0,35 0,75 µm
Infrarrojo Cercano (IRC) 0,77 1,0 1,19
0,91 1,12 1,34
µm µm µm
Infrarrojo Medio (IRM) 1,55 2,05
1,75 2,4
µm µm
Infrarrojo Térmico (IRT) 3,35 4,5 8,0 10,2 17,0
4,16 5,0 9,2 12,4 22,0
µm µm µm µm µm
Hiperfrecuencia 2,06 3,0 7,5
2,22 3,75 11,5
mm mm mm
20,0 mm y más
Por otra parte, las partículas en suspensión, los gases y el vapor de agua, provocan la
dispersión de la radiación electromagnética, atenuando la señal recibida dado que adicionan
radiación a la reflejada por la superficie terrestre, lo que se traduce en una disminución de los
contrastes en la imagen.
Este fenómeno genera algunos problemas en el análisis de los datos de teledetección,
particularmente cuando los datos provienen de distintos lugares o corresponden a distinto
tiempo de adquisición (series multi-temporales). En este caso, las correcciones son inevitables
como para no atribuir cambios que, en realidad, se deben a cambios atmosféricos. También se
deben tomar en cuenta en el uso del índice de vegetación, dado que la dispersión atmosférica
varía según las bandas espectrales.
Introducción
Página 9
La emisión atmosférica es un fenómeno que afecta principalmente las medidas realizadas en
la parte térmica del espectro, por lo que se deben tener en cuenta al utilizar el Infrarrojo
Térmico.
2.2 Plataformas satelitales 2.2.1 Tipos de sensores remotos
Los sensores remotos pueden clasificarse como pasivos o activos, según el tipo de fuente de
energía electromagnética que utilicen (ver Figura 2.7).
FIGURA 2.7: TIPOS DE SENSORES
Los sensores pasivos miden la radiación electromagnética procedente de las coberturas
terrestres, ya sea reflejada por los rayos solares o emitida a través de ondas termales. Operan
gracias a una fuente externa de energía electromagnética.
En esta categoría se incluye a los sensores electro-ópticos, es decir, los que miden el dominio
óptico del espectro electromagnético, y que por lo tanto son dependientes de la energía solar.
PASIVO
ReflejadaEmitida
ACTIVO
Introducción
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Debido a esta particularidad operan únicamente de día, con excepción de aquellos sensores
que captan radiaciones en el rango del infrarrojo térmico (ver Figura 2.6).
En cuanto a los sensores activos, se caracterizan por su capacidad de emitir un haz energético
que tras su reflexión sobre la superficie observada es captado y registrado por el mismo
sistema. Este grupo incluye a los radares que operan en la región del espectro
electromagnético de las microondas (entre 1 y 100 mm). Esta última característica hace que
no sean afectados por condiciones atmosféricas que inciden en las ondas más cortas,
pudiendo operar con nubes, niebla o bruma. Finalmente, como estos poseen su propia fuente
de energía, pueden operar tanto de día como de noche.
2.2.2 Características de los sensores
Los sensores poseen características propias que hacen que para una aplicación dada, alguno
de ellos sea más apropiado que otros. Esas características pueden ser agrupadas en las
denominadas resoluciones del sensor: espacial, espectral, radiométrica y temporal.
Resolución espacial: hace referencia al objeto más pequeño que puede ser detectado por el
sensor, es decir, equivalente al píxel (Figura 2.8). El tamaño del píxel varía según los sensores
y tiene un rol muy importante en la interpretación, pues determina el nivel de detalle. Para el
caso de los sensores utilizados en este inventario forestal, el tamaño del píxel es definido por
el campo de visión instantáneo (sigla en inglés: IFOV) y la altura del sensor. Si se está
mencionando el inventario forestal los sensores utilizados
Resolución espectral: hace referencia al número y al ancho de las bandas espectrales que
puede discriminar el sensor. A mayor cantidad de bandas y menor ancho de éstas, aumenta la
resolución espectral.
Resolución radiométrica: es la sensibilidad del sensor para detectar variaciones en la
cantidad de energía espectral recibida. La sensibilidad se expresa en bits e indica el número de
los distintos niveles radiométricos que puede detectar un sensor. Los sensores utilizados en el
proyecto ofrecen una resolución radiométrica de 2 bits, lo que equivale a 28 = 256 niveles
digitales (ND), es decir, valores que pueden variar entre 0-255.
Introducción
Página 11
Resolución temporal o periodicidad: es la frecuencia con la que el sensor adquiere
imágenes de la misma porción de la superficie terrestre. El ciclo de cobertura está en función
de las características orbitales de la plataforma, su velocidad, el ancho de barrido del sensor y
las características de construcción del sistema. Un caso particular, por su diseño, es el sistema
SPOT que, al tener una mira móvil, permite realizar observaciones laterales a la órbita por la
cual se desplaza, aumentando con ello la resolución temporal.
FIGURA 2.8: PÍXEL Y RESOLUCIÓN ESPACIAL
El Landsat 5 TM
En el marco del presente inventario se eligieron imágenes Landsat 5 TM “Thematic Mapper”,
el Mapeador Temático o Cartógrafo Temático. Las principales razones que motivaron esta
selección fueron: i) su resolución espectral y espacial, las cuales se adaptan al análisis de la
vegetación y otras coberturas para la producción de mapas a escala 1:250.000, ii) cada escena
cubre una superficie aproximada de 185 km x 185 km, lo que corresponde a más de 3,4
millones de hectáreas, esto significa que para cubrir las seis regiones forestales, se necesitaron
150 imágenes, y iii) permiten una visión sinóptica del territorio con un buen nivel de detalle
(resolución espacial de 30 x 30 metros).
Escala Pequeña
Escala Media
Escala Grande
Introducción
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El SPOT 3 HRV El sensor HRV de alta resolución del satélite SPOT fue utilizado en la región de los Bosques
Andino Patagónicos, específicamente en la provincia de Tierra del Fuego, debido a la carencia
de datos LANDSAT TM sin nubosidad. El sensor HRV posee una mayor resolución espacial
que el TM, lo que permite agregar otros aspectos espaciales a la interpretación visual, ya que
se mejora la detección de formas del terreno y la infraestructura en general. Se han utilizado
las bandas del denominado modo multiespectral (XS), con el objeto de aprovechar el canal
infrarrojo (XS3). Aunque con menor cobertura de terreno que el Landsat TM (60 km x 60
km), aún se trata de grandes áreas y se mantienen en forma relativa la capacidad de visión
sinóptica. SPOT posee la capacidad de visión oblicua de los instrumentos HRV, lo que
asegura una gran repetitividad de las observaciones y permite también obtener productos que
posibilitan la visión estereoscópica. Esta última capacidad, como así también las imágenes
pancromáticas del otro sensor a bordo del SPOT (HRG: alta resolución geométrica), no han
sido utilizadas en el presente inventario.
TABLA 2.2: CARACTERÍSTICAS DE LAS IMÁGENES SATELITALES LANDSAT 5 TM Y SPOT 3 HRV (FUENTES: CONAE 2004, SPOTIMAGE 2004)
Siglas: IRC: infrarrojo cercano, IRM: infrarrojo medio; IRT: infrarrojo térmico
LANDSAT 5 TM SPOT 3 HRV Dimensiones de la Escena
185 km x 185 km 60 km x 60 km
Resolución Espacial 30 m x 30 m 20 m x 20 m (multiespectral XS)
10 m x 10 m (pancromático P)
Resolución Temporal 16 días Variable entre 2 y 26 días, según la latitud
Resolución Espectral
(µm)
TM1: 0,45 – 0,52 (Azul)
TM2: 0,52 – 0,60 (Verde)
TM3: 0,63 – 0,69 (Rojo)
TM4: 0,76 – 0,90 (IRC)
TM5: 1,55 – 1,75 (IRM)
TM7: 2,10 – 2,35 (IRM)
TM6: 10,10 – 12,5 (IRT)
XS1: 0,50 – 0,59 (Verde)
XS2: 0,61 – 0,68 (Rojo)
XS3: 0,79 – 0,89 (IRC)
Introducción
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2.3 Preprocesamiento y procedimientos de extracción de información de datos satelitales
Todo estudio de teledetección a partir de imágenes satelitales con el objetivo de extraer
información, e implica generalmente la ejecución de las siguientes operaciones:
• Selección y fecha de toma de las imágenes
• Preprocesamiento: correcciones radiométricas y geométricas
• Procesamiento: realce de imágenes, transformaciones especiales, clasificaciones, etc.
• Análisis de exactitud
2.3.1 Selección y fecha de toma de las imágenes
La selección de las imágenes hace referencia inicialmente al sensor, es decir, cuál es el
instrumento más apropiado para el estudio. En cuanto a la fecha de adquisición de las
imágenes, se refiere a la época óptima de toma de las mismas, puesto que la elección de
imágenes con fechas no adecuadas podría resultar de poca utilidad. Sólo un buen
conocimiento de la zona de estudio, en términos de las distintas coberturas que la componen y
las proporciones relativas de cada una, permiten contestar adecuadamente a esa pregunta.
En general, en los estudios de vegetación se privilegian imágenes con fecha de toma de
verano, época en la cual las especies están en su fase fenológica de foliación. Pero esta regla
no es siempre aplicable. En zonas de estepa, por ejemplo, el estrato arbóreo podría estar
parcialmente enmascarado por los estratos subyacentes, si estos están compuestos de
herbáceas, las cuales, al igual que los árboles, están en su época de máxima reflexión. En
paisajes fragmentados y en dependencia del tamaño de los fragmentos, las coberturas vecinas
pueden enmascarar la definición de los bordes de las unidades a cartografiar.
Por este motivo, es imprescindible obtener información sobre la fisonomía y la fenología de
las especies y sobre las características generales y particulares del área de interés.
2.3.2 Preprocesamiento
Como se ha visto anteriormente, las imágenes satelitales presentan alteraciones radiométricas
y geométricas. Por ese motivo, es necesario realizar preprocesamiento o “tratamientos
preliminares”, con el fin de eliminar o reducir el “ruido” contenido en ellas y facilitar así la
extracción de la información en la etapa siguiente.
Introducción
Página 14
Se designan como "correcciones" a aquellos procesos que tienden a eliminar anomalías
detectadas en las imágenes, ya sean referidas a los valores digitales de los píxeles o a su
localización.
2.3.2.1 Correcciones radiométricas
Se entienden como correcciones radiométricas a todas las operaciones que tienden a modificar
los valores de los niveles digitales (ND) originales. Este concepto incluye correcciones por
problemas generados a causa del mal funcionamiento del sensor, lo que puede provocar
pérdida de líneas, píxeles o bandeo (banding) en las imágenes, como sucede frecuentemente
con los canales 1 (azul) y 2 (verde) de Landsat TM.
También es importante mencionar las correcciones atmosféricas, procedimientos orientados a
la eliminación de las alteraciones de la radiancia inducida por la presencia de la atmósfera
entre la superficie observada y el sensor. La interacción que produce la atmósfera, es debido a
su composición química y los aerosoles siendo los principales fenómenos físicos la absorción
y la dispersión.
2.3.2.2 Correcciones geométricas
Las imágenes presentan distorsiones en su geometría provenientes de distinto origen que
pueden ser clasificadas en tres tipos: i) distorsiones causadas por la superficie terrestre
(curvatura de la tierra, variación de altura, etc.); ii) distorsiones ligadas al sensor; y iii)
distorsiones resultantes del movimiento de la plataforma.
Las correcciones geométricas, además de eliminar las distorsiones mencionadas
anteriormente, permiten representar la imagen en una proyección cartográfica determinada
que posibilita identificar la posición de diversos puntos o áreas de interés.
En la Figura 2.9 se observan diversas transformaciones geométricas que puede experimentar una imágen digital.
Es conveniente definir adecuadamente los siguientes términos para no caer en confusiones, ya
sea cuando se analizan las referencias de un determinado material, al utilizar un software
Introducción
Página 15
determinado, o al leer e interpretar los manuales correspondientes; ERDAS (1990) define en
su glosario:
Rectificación: es el proceso de reproyectar los datos de la imagen a un plano, conforme a un
sistema de proyección determinado. En muchos casos, la imagen debe ser orientada con la
dirección norte correspondiente a la parte superior de la imagen.
Remuestreo: es el proceso de extrapolación de los valores sobre una nueva grilla a partir de
los valores de píxeles de la imagen original. En el proceso de rectificación la matriz numérica
correspondiente a la imagen original es proyectada a una nueva matriz o grilla. En este
proceso se establece el tamaño de la grilla de salida, o sea el tamaño del pixel resultante del
remuestreo.
Registración: es el proceso de ajustar la geometría de una imagen conforme a otra; el proceso
no implica necesariamente la utilización de un sistema de coordenadas determinado. Esto se
realiza cuando se deben utilizar imágenes de diferentes fechas o de diferentes característica
(Landsat MSS, Landsat TM, SPOT XS o SPOT P), particularmente para estudios
multitemporales. Con ello es posible utilizar imágenes diversas dentro de una misma
investigación.
Georreferenciación: es el proceso de asignar coordenadas de mapa a una imagen. La imagen
original no necesariamente debe ser rectificada, ya que ésta puede haber sido ya proyectada
en el plano deseado, pero carecer de las coordenadas cartográficas necesarias. La
rectificación, por definición, implica georreferenciación, ya que todo sistema de proyección
está ligado a algún tipo de coordenadas. El registro de una imagen a otra comprende la
georreferenciación, únicamente si la imagen de referencia está rectificada, o sea que ya tiene
coordenadas de mapa.
Introducción
Página 16
FIGURA 2.9. DIVERSAS TRANSFORMACIONES GEOMÉTRICAS QUE PUEDE EXPERIMENTAR UNA IMÁGEN DIGITAL
Métodos para la corrección de las distorsiones
Existen dos métodos para corregir la geometría de las imágenes. El primero utiliza modelos
matemáticos basados en el conocimiento preciso de los parámetros al momento de la toma de
datos. Este método, también denominado “corrección orbital”, pretende modelar aquellas
fuentes de errores geométricos conocidos, y para ello necesita disponer de las características
orbitales de la plataforma. Este tipo de corrección es generalmente realizado por las empresas
proveedoras de imágenes satelitales, tal como la CONAE (Comisión Nacional de Actividades
Espaciales), quienes aplican estas correcciones antes de entregar las imágenes a los usuarios.
El segundo método, conceptualmente más simple y por ese motivo de uso más generalizado,
trata de modelar el error geométrico de la imagen a partir de una serie de puntos de control y
ha sido el método utilizado en este Inventario Forestal de Bosques Nativos. La ventaja de este
método es que no requiere conocimiento a priori de las relaciones complejas del sistema de
adquisición, las relaciones con el terreno, la plataforma y el sensor. Requiere de numerosos
puntos de control (más de seis) y es aplicable a una sola escena y debe realizarse el mismo
proceso por cada una de las escenas a tratar.
Traslación Cambios de Escala Inclinación
Perspectiva Rotación
Introducción
Página 17
Utilidad de las correcciones geométricas
Existen diversos casos en los cuales es necesario ajustar una imagen a una proyección
cartográfica; por ejemplo: i) en el caso que sea necesario medir parcelas en una determinada
ubicación para asociar los parámetros de la masa forestal con los niveles digitales de la
imagen o parámetros de clasificación digital o visual; ii) cuando es necesario determinar la
posición de puntos para comprobar el nivel de exactitud de un mapa producido por
clasificación de datos digitales o del proceso mismo de corrección geométrica. En todos los
casos, será necesario llegar hasta los puntos a estudiar en el terreno, y que las imágenes sean
georreferenciadas.
El establecimiento de una base de datos espaciales, ya sea basado en datos extraídos desde
fotografías aéreas o imágenes satelitales, requiere que estén estandarizados en un aspecto
fundamental: sus coordenadas. Sin este requisito, no será posible realizar comparaciones entre
los diversos componentes de la base de datos. Las imágenes georreferenciadas permitirán
realizar:
- Elaboración de mosaicos
- Complementar datos de formatos raster y vectorial (interpretación)
- Determinación precisa de áreas control
- Elaboración de cartografía con escalas precisas
- Desarrollo de bases de datos georreferenciados para los SIG
2.3.3 Procesamiento
Por lo general, las imágenes satelitales en sus formatos de distribución presentan muy poco
contraste. Esta característica se ilustra en la figura 2.10 donde se presentan las bandas
originales de una imagen Landsat TM.
Para agilizar la tarea del intérprete y mejorar su eficiencia, existen técnicas que tienen como
objetivo transformar los datos y poner en evidencia los fenómenos u objetos de interés.
Introducción
Página 18
FIGURA 2.10: BANDAS ORIGINALES
(TM1, TM2, TM3, TM4, TM5 Y TM7)
Las técnicas para mejorar la calidad de las imágenes utilizadas en este inventario son: el ajuste
del contraste y la creación de imágenes en composiciones de color.
- Ajuste del contraste: esta técnica consiste en aplicar una transformación lineal o no lineal, de
manera que los ND ocupen con más eficiencia la amplitud de los niveles de gris disponibles,
dado que la mayoría de los ND originales ocupan un rango muy estrecho, a menudo mucho
más estrecho que la capacidad de los sistemas de análisis. Con esta técnica se aumenta el
contraste radiométrico al utilizar el todo el rango disponible (8 bits = 256 ND). El resultado
de este proceso produce una tabla llamada “tabla de conversión”, donde a cada ND original
le corresponde un ND de visualización. En la Figura 2.11 se observa la imagen original y la
imagen realzada.
TM 1 TM 2 TM 3
TM 4 TM 5 TM 7
Introducción
Página 19
FIGURA 2.11: IMAGEN ORIGINAL (DERECHA) Y REALZADA (IZQUIERDA)
- Composiciones de color: es la combinación de bandas espectrales en los tres colores
primarios (rojo, verde y azul). Las composiciones más habituales son las del tipo falso color,
resultado de aplicar los cañones rojo, verde y azul de un monitor de computadora sobre
alguna o algunas bandas de la imagen evitando asignar las tres bandas análogas a los colores
de los cañones que darían como resultado un composición color verdadero. En este inventario
en particular, se seleccionó la banda del infrarrojo cercano para asignarla al cañón rojo, la del
infrarrojo medio para el verde y la banda del rojo para el azul.
2.3.4 Extracción de la información
La extracción de información de las imágenes se realiza por método visual o por procesos
automatizados (clasificación), los cuales tienen como objetivo la producción de un mapa
temático, es decir, un mapa donde las medidas iniciales han sido reemplazadas por códigos
que pueden representar ahora diversas coberturas y usos de la tierra, como resultado de la
interpretación y la caracterización de los distintos objetos.
La interpretación visual se basa en el conocimiento del intérprete, mientras que los procesos
de clasificación automática se apoyan sobre algoritmos matemáticos para automatizar los
4 5 3 4 5 3
Introducción
Página 20
procesos. La elección de un método u otro no resulta tan sencilla pues deben tomarse en
cuenta el objetivo del proyecto, los recursos humanos y económicos disponibles y la
complejidad del tema a estudiar.
2.3.4.1 Interpretación visual
La interpretación visual se apoya principalmente en el conocimiento del intérprete. La
principal ventaja de este método es que durante la interpretación se pueden incorporar
criterios complejos como texturas, estructuras, emplazamiento o disposición, formas, tamaño
y la experiencia del intérprete. Por consiguiente, se aplican técnicas de realce con el propósito
de obtener imágenes con la mejor calidad posible para facilitar la tarea del intérprete.
Es preciso destacar que como se trabaja en un entorno digital, la interpretación visual no se
realiza sobre transparentes superpuestos a imágenes impresas. Con el desarrollo del SIG
(Sistema de Información Geográfica), la interpretación se realiza directamente en la pantalla,
donde además de mejorar visualmente las imágenes y analizarlas a diversas escalas, también
es posible agregar datos complementarios de otro tipo.
2.3.4.2 Clasificación digital
La clasificación automática es el proceso de ordenamiento de los píxeles en un número finito
de clases o categorías, basándose en los valores de ND. Este método se apoya casi
exclusivamente sobre la intensidad radiométrica de cada píxel.
El establecimiento de las clases o categorías puede obtenerse de dos maneras. En la primera,
se posee conocimiento a priori de los objetos contenidos en la imagen y solo es necesario
indicárselo al sistema para su aprendizaje. Este método se llama clasificación supervisada o
dirigida y genera clases de información previamente indicadas al sistema. En la segunda, no
se transmite información a priori al sistema; los píxeles son agrupados sobre la base de sus
similitudes espectrales, es decir, se conforman clases espectrales. Este método denominado
clasificación no supervisada se usa cuando se tiene poco conocimiento acerca de los objetos
de una imagen y es útil en métodos exploratorios y en clasificaciones muy generalizadas.
Introducción
Página 21
2.3.5 Evaluación de exactitud
Todo mapa temático, ya sea producido por clasificación automática o por interpretación
visual, es un mapa donde el territorio se encuentra dividido en unidades correspondientes a la
leyenda adoptada. Estos mapas deben ajustarse lo más posible a la realidad que representan.
Uno de los métodos más eficientes para evaluar la exactitud de un mapa es la matriz de error,
también llamada matriz de confusión (Tabla 2.3). La matriz de error corresponde a una
planilla de a doble entrada donde en las filas aparecen las clases del mapa a verificar y en las
columnas, las clases de referencia. Esta matriz tiene por ventaja que ofrece una apreciación
global de la precisión de un mapa, además de indicar en detalle las clases que presentan
confusiones.
TABLA2.3: EJEMPLO DE MATRIZ DE ERROR DE LA REGIÓN SELVA MISIONERA
La elaboración de la matriz de error es una etapa posterior a la elaboración del mapa temático
y necesita información de referencia de buena calidad. Los datos de referencias pueden ser
mapas temáticos existentes, fotografías aéreas u otros datos de inventarios. Por lo general, las
principales limitaciones al uso de datos existentes son la compatibilidad de la leyenda
utilizada con los antecedentes y el detalle de la metodología que se utilizó para producir el
mapa. De esta manera, en la mayoría de los casos la mejor solución consiste en obtener datos
de referencias propias.
Introducción
Página 22
Muestreo para la verificación
El diseño del muestreo para la verificación del mapa forestal podrá ser de tipo sistemático
alineado o de tipo aleatorio estratificado, dependiendo de las características de las distintas
regiones forestales. La elección de uno o del otro es dictada por las siguientes
consideraciones:
• La superficie de la región
• La información disponible
• Los datos obtenidos durante las verificaciones de campo iniciales
• La complejidad de los bosques inventariables tal como son definidos en la leyenda, así como la de la región forestal en general
• La accesibilidad de la región y principalmente la superficie inventariable
Tomando en consideración el carácter único de cada región, se muestra en Anexo I la
metodología utilizada para el análisis de exactitud del mapa forestal de las regiones donde se
realizó este procedimiento (en Anexos).
Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales
23Página
3. FASE DE TELEDETECCIÓN Y SU RELACIÓN CON LOS RECURSOS FORESTALES
3.1 Los inventarios forestales Durante el desarrollo de las ciencias forestales los inventarios han sido una de las áreas de
principal interés, debido fundamentalmente a las implicancias económicas derivadas del
conocimiento de las existencias de los bosques. Esto ha servido para el desarrollo de
metodologías en diversos niveles de aplicación o detalle; desde los inventarios nacionales
hasta el nivel de rodales. En general, y sin importar el nivel de estudio, los inventarios
consideraban en forma casi exclusiva aspectos relativos a la estimación de existencias
madereras.
“Desde las primeras definiciones de los inventarios forestales, se atribuye a éstos la tarea de
recopilar, preparar y describir de forma confiable la información sobre los bosques en un
concepto estrictamente cuantitativo y exclusivamente desde la cantidad y calidad de la madera
de las formaciones analizadas. De esta manera, las principales variables consideradas en los
inventarios consistieron básicamente en: volumen por especies, volumen por clases de edad,
calidades y tamaño de las maderas, mortalidad y otros aspectos que hacen a la aplicación en la
silvicultura y al manejo de los bosques” (Molina 1991).
De acuerdo con lo citado en el párrafo anterior, los inventarios forestales abarcan diversas
áreas del conocimiento, algunas estrictamente forestales y otras compartidas con
especialidades, como la Teledetección y los Sistemas de Información Geográfica (SIG)
(Figura 3.1).
Otra definición, aunque desde una perspectiva ligada más a la evaluación de existencias
maderables, indica que: “inventario forestal es la adquisición de información actual,
pertinente a los recursos forestales y su ambiente físico, en un tiempo determinado, a un costo
razonable en concordancia con los objetivos, comprendiendo también el procesamiento de tal
información” (Akça 1997).
Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales
24Página
FIGURA 3.1. ÁREAS QUE INTERVIENEN EN LA EJECUCIÓN Y USO DE LOS RESULTADOS DE LOS INVENTARIOS FORESTALES
Los inventarios forestales pueden ser clasificados de la siguiente manera:
- Por la superficie que cubren: nacionales, regionales, provinciales, a nivel de grandes
empresas, a nivel de rodales.
- Por las decisiones que permitirán tomar: estratégicas, tácticas u operacionales.
En todos los casos aumenta la demanda de información del primer al último nivel y, por la
misma razón, tienden a aumentar los costos por unidad de superficie.
La visión sistémica del ambiente y la creciente preocupación por el uso sustentable de los
recursos naturales, han llevado a los actuales inventarios forestales a integrar otros criterios en
el estudio de los bosques. Se puede entonces hablar de “inventarios de recursos forestales” o
de “inventarios integrados de recursos forestales” como lo propone Akça (op. cit.). Preto
(1993) aporta el concepto “multi”, indicando la conveniencia de levantamientos multi-
recursos, multi-espaciales y multi-temporales, integrando en ellos a los inventarios forestales.
3.2 Niveles de los inventarios forestales Un aspecto de gran importancia, relacionado con el Primer Inventario Nacional de Bosques
Nativos, es la posibilidad de integración de los diversos niveles de los inventarios. Esta
característica permite optimizar los inventarios a través de la articulación entre diferentes
Dasometría
Biometría y estadística
Teledetección
SIG
Ordenación forestal
Política forestal
Protección forestal
Industria forestal
Inventario Forestal
Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales
25Página
escalas de percepción y niveles del inventario; esto permite no solo optimizar la planificación
y el uso de los recursos invertidos, sino que permitirá en el futuro mejorar el inventario.
Un ejemplo concreto de la integración de niveles puede entenderse a partir de la
estructuración de los estratos o clases de bosques que integran la cartografía que se produce
en los inventarios forestales. De la estructura jerárquica de los estratos surge su posible
utilización en diferentes escalas de percepción; de esta manera, un estrato a nivel detallado se
ubicará en una clase más amplia en un inventario a nivel regional, nacional, continental o
global. En la figura 3.2 se observa que el estrato D a nivel de un inventario de rodales, forma
parte del estrato C de un inventario provincial y del estrato A al nivel regional.
FIGURA 3.2. RELACIÓN ENTRE LOS ESTRATOS DE INVENTARIOS FORESTALES DE DIFERENTES NIVELES (ADAPTADO DE AKÇA 1997)
Un aspecto de gran importancia es la información que un inventario forestal puede producir,
lo cual está directamente relacionado con el nivel de detalle del estudio y éste, con las
exigencias del conocimiento de tal o cual variable, con un error admisible previamente
definido.
Una visión sistémica del ambiente y la creciente preocupación por el uso sustentable de los
recursos naturales, han llevado a los actuales inventarios forestales a integrar otros criterios en
el estudio de los bosques. Dentro de los “inventarios integrados de recursos forestales”
Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales
26Página
propuestos por Akça (op. cit.), deberían documentarse y analizarse informaciones ligadas a
aspectos como: recreación, interés turístico, suelos y sus capacidades de uso, biodiversidad,
protección de la naturaleza, impacto de la deforestación, entre otras variables posibles (Tabla
3.1).
TABLA 3.1. IMPORTANCIA RELATIVA DE DIVERSAS VARIABLES EN LOS INVENTARIOS FORESTALES (MODIFICADO DE AKÇA 1997)
*: muy importante, **: importancia media, ***: pequeña importancia (puede ser eliminada)
Debido a que los niveles de estudio definen las variables que deberían ser consideradas, éstas
tienen directa relación con el tipo de instrumentos que se utilizan mediante la teledetección
para captar información sobre el territorio y, específicamente, sobre los bosques. Una visión
resumida de este concepto se observa en la figura 3.3, donde se presenta la relación entre los
niveles y los tipos de sensores.
Tipo de inventario
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Rég
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Nacional * ** ** ** ** ** ** ** **
Regional ** *** */** ** ** ** ** ** **
Reconocimiento ** *** *** **/*** **/*** *** *** ** ***
Factibilidad de industrias ** ** * * * * * ** **
Grandes empresas ** *** *** ** ** ** */*** */** */**
Aprovechamiento ** * *** * * *** *** *** ***
De rodales * *** ** * * * */** */**
Usos de la tierra * * * * ** ** *** * *
Recreación ** ** * * *** *** *** * *
Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales
27Página
FIGURA 3.3. RELACIÓN ENTRE LA TELEDETECCIÓN Y LOS NIVELES DE LOS INVENTARIOS FORESTALES (ADAPTADO DE HOCEVAR ET AL. 1996)
3.3 La teledetección aplicada a los inventarios forestales En los países europeos se han desarrollado diversas técnicas de inventarios desde principios
de 1900, especialmente en niveles detallados y a partir del uso de fotografías aéreas,
favorecidos por la existencia de detalladas bases cartográficas. En contraposición, países de
gran extensión como Estados Unidos y Canadá, sin cartografía al nivel de detalle, prefirieron
los levantamientos más expeditivos mediante técnicas de muestreo en unidades de mayor
tamaño (Preto 1992).
Uno de los primeros grandes avances en los inventarios forestales fueron las experiencias
desarrolladas por Hugershoff (1933) y Neumann (1933), quienes a partir de fotografías
aéreas determinaban el perfil de alturas de rodales; tales mediciones permitían luego la
estimación de volúmenes. El uso de las fotografías aéreas en la estimación de existencias
forestales se incrementa a partir de la elaboración de las primeras tablas aéreas de volumen
(Gingrich y Meyer 1955, Moessner 1960). Posteriormente, mediante instrumentos
Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales
28Página
fotogramétricos sencillos, autores como Schultz (1970) y Akça et al. (1971) realizaron
investigaciones sobre los errores de las estimaciones aéreas de los parámetros del bosque,
estudios básicos para comprobar las posibilidades de aplicaciones en los inventarios
forestales.
El desarrollo posterior de la fotogrametría permitió un gran avance en las estimaciones de
variables forestales; en Europa, Stellingwerf (1973), Akça (1984), De Gier (1989) llegaron a
determinar mediante métodos de muestreo y fotografías aéreas de diversos períodos, el
crecimiento de rodales a partir de las proyecciones de copa. Estas experiencias sirvieron para
establecer un principio muy importante, el de las “parcelas aéreas permanentes de muestreo”
(Akça 1989); una forma de mejorar las estimaciones de parámetros de los bosques y que
permite el monitoreo de los estados y dinámica.
Las fotografías aéreas han sido utilizadas desde el inicio de su aplicación en inventarios
forestales como elementos de orientación en el terreno, de análisis preliminar de las masas
forestales para su posterior estratificación y, para el establecimiento de parcelas de muestreo.
En países como Alemania se utilizan en la actualidad para caracterizar y determinar la
posición de las parcelas de inventario; o como en Francia, donde se hace un uso intensivo para
la determinación de tipos de bosques y la estimación de parámetros forestales.
La fotogrametría digital, los entornos informáticos de alta tecnología y los ambientes de
trabajo en 3D, favorecieron enormemente el desarrollo de las mediciones aplicadas a los
inventarios, aunque por el momento sólo en forma experimental o en aplicaciones restringidas
a áreas especiales.
En lo referente a las imágenes orbitales, se inició una nueva etapa a comienzos de la década
de los años 70, cuando el programa Landsat proporcionó las primeras imágenes satelitales
aplicables a estudios de los recursos naturales. Los forestales aprovecharon este avance y
comenzaron a utilizar estos datos en inventarios de grandes áreas. Una de estas primeras
aplicaciones, utilizando imágenes Landsat 1 MSS, se realizó en los EEUU por Titus et al.
(1975), empleando técnicas analógicas y digitales para interpretación y la producción de
mapas, apoyados con fotografías aéreas, en un esquema de muestreo con varios niveles.
Schade (1980) diseñó un sistema de muestreo en varias fases para bosques de Alemania, esta
Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales
29Página
vez, basado en la interpretación visual de datos Landsat 2 MSS, apoyados en fotografías
aéreas y mediciones terrestres, completando los diferentes niveles de detalle del estudio.
Terminado el período de vida de los satélites Landsat 1, 2 y 3, el nuevo instrumento TM
(Mapeador Temático o Cartógrafo Temático) montado en los Landsat 4 y 5 pasó a ser uno de
los más utilizados hasta la fecha. Tomppo (1991) describe el uso combinado de datos Landsat
TM y SPOT en el inventario forestal nacional de Finlandia, uno de los países más
desarrollados en este tema.
En la Argentina, y en el ámbito de los bosques nativos, se realizaron diversos levantamientos
forestales apoyados inicialmente en el uso de fotografías aéreas, siendo el más destacado por
su extensión, el realizado por la FAO (1977) en la región noroeste del país. Más tarde, con el
surgimiento de las imágenes satelitales, Gustin et al. (1979) realizaron el inventario forestal de
la Provincia del Chaco, apoyándose en imágenes Landsat MSS. Posteriormente y mediante la
interpretación visual de imágenes Landsat MSS, el IFONA (1984, 1986) elabora pre-cartas
forestales de diversas provincias argentinas. Con nuevos sensores como el Landsat TM se
estimaron superficies de bosque nativo e implantado, como así también otras coberturas y
usos de la tierra de la Provincia de Tucumán (CFI 1992). Thren y Zerda (1994), utilizando
datos digitales Landsat TM, apoyaron la planificación general y la estimación de superficies y
existencias preliminares de bosques chaqueños. En los últimos años se han incrementado las
investigaciones basadas en el uso de otros sensores y con diferentes objetivos para mejorar los
métodos de clasificación digital de la Selva Misionera (Perucca y Ligier 2000); para evaluar
los bosques chaqueños y los diversos procesos de degradación en la región (Cuello et al.
2000, Zerda y Moreira 2001, Zerda y Moreira 2004, Montenegro et al. 2003);en la región
andino patagónica argentina, Lencinas (2001) investigó las relaciones entre existencias
maderables y diversas transformaciones de datos SPOT-4, dejando planteados métodos para
futuras investigaciones y aplicaciones.
En países tropicales las imágenes obtenidas por sensores pasivos como los instalados en los
satélites Landsat, SPOT o IRS, no permiten registrar las áreas boscosas cubiertas
frecuentemente por nubes. En estos casos es de suma utilidad el uso de imágenes provenientes
de sensores activos de microondas, el radar, que permite registrar la cobertura forestal sin la
interferencia de las nubes. En Latinoamérica (Brasil, Colombia y Venezuela), durante los años
80 se realizaron levantamientos forestales mediante imágenes de radar aerotransportado.
Posteriormente, el mejoramiento de estos instrumentos permitió que puedan ser instalados en
Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales
30Página
plataformas satelitales, incrementando de esta manera las capacidades de uso. En otras
regiones, como en Finlandia, se desarrollaron experiencias en el inventario forestal nacional
con el fin de hacer operativo el uso de imágenes de radar en la estimación de parámetros de
las masas boscosas.
No obstante el avance en las capacidades de detección de objetos cada vez más pequeños, se
utilizan también imágenes con resolución espacial del orden de 1 km x 1 km, debido a las
grandes superficies que abarcan y al corto tiempo que media entre una imagen y la siguiente.
Gaston et al. (1994), basado en imágenes del sensor AVHRR (instrumento del satélite
meteorológico NOAA) realizó el relevamiento completo de la ex Unión Soviética, elaborando
un mapa con 42 clases de vegetación. Del mismo modo, Zhu y Evans (1994) elaboraron
mapas forestales de los EEUU, permitiendo obtener estimaciones de las superficies forestales.
Posteriormente, y en una escala de percepción espacial similar, se desarrollan nuevos
instrumentos como el VEGETATION, diseñado especialmente para el monitoreo de
coberturas vegetales e instalado inicialmente en el satélite SPOT 4.
Actualmente, sistemas satelitales como IKONOS, con resoluciones espaciales de hasta 1 m x
1 m, permiten la detección de árboles individuales e inclusive la visión estereoscópica, lo que
abre un nuevo campo de desarrollo para los inventarios forestales.
En la tabla 3.2 se presenta un resumen de los principales sensores satelitales disponibles para
la realización de inventarios forestales y sus principales características. En la Tabla 3.3 se
indican algunos países que realizaron inventarios forestales nacionales mediante
teledetección, indicándose también algunas de sus principales características.
Es importante agregar que la aparición de los sistemas de posicionamiento global (GPS)
permitió mejorar el conocimiento sobre la posición de las parcelas de inventario; siendo
también de gran utilidad para georreferenciar las imágenes satelitales en regiones con
deficiente cartografía base, lo cual resulta indispensable para la planificación general de los
inventarios y la elaboración de cartografía.
Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales
31Página
TABLA 3.2. DIVERSOS PROGRAMAS Y SENSORES SATELITALES DISPONIBLES PARA LOS INVENTARIOS FORESTALES (MODIFICADO DE CZAPLEWSKI 1998)
Resolución y cobertura Programas espaciales/satélites y sensores
Bandas espectrales Píxel Ancho de
registro AVHRR 4 1.100 m 2.600 km
OrbView-2 SeaWiFS 8 1.100 m 2.800 km
SPOT4 Vegetation 4 1.000 m 2.000 km
MODIS 27 1.000 m 7 500 m
Sensores satelitales de
baja resolución espacial,
coberturas de grandes
áreas Espectrómetro de resolución moderada 2 250 m
1.150 km
Termal 120 m Landsat 5
6 30 m Termal 60 m
6 30 m Landsat 7
Pancromático 15 m
185 km
4 20 m SPOT 4 Pancromático 10 m
4 10 m SPOT 5 Pancromático (5 m)
60 km
Pancromático 6 m 70 km Indian Remote Sensing (IRS)
Multiespectral 23-188 m 141-810 km
Radarsat 2 - 3-100 m 20-500 km
Sensores satelitales de
resolución espacial media,
cobertura de áreas
medianas
TK-350 Pancromático N/A 200 km SOVINFORM-SPUTNIK
Spin-2 KVR-1000 Pancromático N/A 40 km Space Imaging EOSAT 4 4 m
Ikonos 1 Pancromático 1 m 11 km
3 15 m 30 km EarthWatch-Earlybird Pancromático 3 m 6 km
4 4 m 16,5 km EarthWatch-Quickbird Pancromático 1 m 16,5 km
4 4 m 8 km 2 m
Sensores satelitales de
alta resolución espacial,
cobertura de pequeñas
áreas OrbView-3
Pancromático 1 m 4 km
Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales
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TABLA 3.3. INVENTARIOS FORESTALES NACIONALES CON COMPONENTES DE TELEDETECCIÓN
País Primer IFN Teledetección (actual) Inventario terrestre Particularidades
Finlandia 1921-24 Fotografías aéreas desde los años 50, intensivo desde los 70. Uso de imágenes satelitales
Parcelas permanentes, estimaciones de incrementos
Primer IFN publicado en 1927. Investigaciones avanzadas para la integración de datos de radar y sensores hiperespectrales
Suecia 1923-29 En desarrollo, métodos combinando imágenes satelitales y mediciones terrestres
Parcelas permanentes (primer país nórdico en utilizarlas, desde 1983), estimaciones de incrementos
Desde 1996 todas las parcelas son ubicadas mediante GPS
Alemania 1986-89 Fotografías aéreas Parcelas permanentes Muestreo adecuado a cada estado federal
Austria 1961-1970 En desarrollo, métodos basados en el uso de imágenes satelitales
Aproximadamente 11.000 parcelas permanentes
Continuo, ciclos de 5 años. Estratos según estados, manejo y régimen de tenencia. Sistema de monitoreo de daños
Francia 1960 Fotografías aéreas, uso intensivo
Aproximadamente 1.500 parcelas por Departamento
Estratos según Departamentos y regiones forestales. Estimaciones mediante fotografías aéreas
España
1965-1974 Fotografías aéreas Parcelas permanentes Continuo, ciclo de 10 años.
Canadá 1981 Fotografías aéreas Parcelas permanentes Estimaciones mediante fotografías aéreas. Cambios en las especificaciones del último inventario (2001)
EEUU Fotografías aéreas e imágenes satelitales. Gran desarrollo de investigaciones para la integración de datos de diversos sensores remotos
Parcelas permanentes 120.000 unidades de muestreo. Inspección anual de parcelas especiales
México 1961-85 En el año 2000, mediante imágenes satelitales, control con fotografías aéreas digitales
Parcelas 20.000 parcelas de muestreo. Inventario periódico (cada 10 años desde el 2000).
Argentina 1998 Imágenes satelitales Solo en las regiones más importantes
Muestreo de regiones fitogeográficas. Integrado al sistema de clasificación del FRA2000 (FAO)
Tal como sucediera desde el inicio de la aplicación de la fotogrametría en los inventarios
forestales, actualmente una importante línea de desarrollo en teledetección es la investigación
sobre modelos de regresión, los cuales se aplican para encontrar las mejores relaciones entre
las variables del bosque, estimadas a partir de las mediciones realizadas por los sensores
remotos y las realizadas en el terreno. En esta temática, Stellingwerf y Hussin (1997)
elaboraron una completa revisión sobre la historia y desarrollo de estos tipos de estimaciones;
Gholz et al. (1997) compilaron una serie de avances en metodologías sobre modelos de
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productividad de los bosques para diversas escalas de aplicación y tipos de sensores; por otra
parte, Nilsson (1997) desarrolló métodos y propuso aplicaciones para estimar parámetros
forestales a partir de los nuevos instrumentos que utilizan de impulsos láser como el LIDAR.
Si bien existe una serie de investigaciones y desarrollos en teledetección y sus aplicaciones en
las ciencias forestales y, específicamente para los inventarios forestales, hay una carrera hacia
el desarrollo de aplicaciones basadas en nuevos sensores con las siguientes características:
- Muy alta resolución espacial, desde 1 m x 1 m, y aún mayores;
- Hiperespectrales, con más de 200 canales o bandas (AVIRIS)
- Activos, que utilizan láser (LIDAR) y permiten elaborar modelos tridimensionales de las
masas forestales
En gran proporción estos desarrollos tienden a facilitar la obtención de diversos parámetros de
los bosques a partir de la teledetección, con el propósito de reducir los muestreos terrestres e
incrementar la precisión de las estimaciones forestales.
También la integración entre teledetección y SIG es de gran importancia, debido a que los
resultados del procesamiento de imágenes y fotografías aéreas será “geoinformación” en
forma de mapas de diversas características, un insumo necesario y básico para los SIG
forestales.
Finalmente, es importante citar el Plan Espacial Nacional de la República Argentina,
delineado por la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE) que permitirá
aprovechar localmente los desarrollos en el área de teledetección. En este aspecto, puede
citarse al nuevo satélite argentino SAC-C y sus sensores MMRS y HRTC, diseñados
especialmente para estudiar los grandes espacios territoriales argentinos. Si bien estos
sistemas serán reemplazados por otros más avanzados, los archivos existentes serán una gran
fuente de datos para estudios de monitoreo de los bosques argentinos. Es importante destacar
la continuidad de este plan nacional, previéndose el desarrollo de nuevas tecnologías en el
campo de la percepción remota para la evaluación de recursos naturales.
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3.4 Procedimientos de clasificación de los recursos forestales y usos de la tierra Las imágenes satelitales utilizadas en este proyecto, el principal documento auxiliar del
inventario forestal, admiten ser clasificadas mediante diversos procedimientos y estándares
prefijados. Anderson (1976) indica que un sistema de clasificación de coberturas y usos de la
tierra estructurado a partir de datos provenientes de la teledetección, debe cumplir con las
siguientes características:
1. El nivel mínimo de seguridad en la identificación de clases de coberturas y usos de la
tierra a partir de sensores remotos, debe ser al menos del 85%
2. La seguridad de la interpretación entre diversas clases debe ser equivalente
3. Deben poder obtenerse resultados similares entre un intérprete y otro, entre una época a
otra de la interpretación
4. La clasificación debe ser aplicable a extensas áreas
5. La clasificación debe permitir sustituir las clases de vegetación y otras coberturas de la
tierra por otras actividades
6. Debe permitir su uso a partir de datos registrados en diferentes épocas del año
7. Debe posibilitar la utilización de subcategorías que puedan ser obtenidas mediante
levantamientos terrestres o mediante datos de teledetección de diferente resolución
8. Debe posibilitar la agregación de categorías
9. Debe posibilitar la comparación con futuros usos de la tierra
10. Cuando sea posible, deben poder reconocerse los múltiples usos de la tierra
La clasificación propuesta por Anderson (op cit.), la cual incluye tres niveles, en un esquema
del tipo anidado, continúa siendo muy utilizada en los EEUU y otras partes del mundo. Sus
criterios han sentado precedente y han sido una de las bases para el desarrollo de otras
clasificaciones basadas en documentos provenientes de la teledetección.
Todo ello muestra la importancia de establecer criterios operativos sobre la clasificación de
las coberturas y usos de la tierra, especialmente para los inventarios forestales. Entendiendo
por clasificación a “la organización o arreglo de objetos en grupos sobre la base de sus
relaciones” (Sokal 1974); es también importante discriminar los siguientes términos, según
los establecen Di Gregorio y Jansen (2000):
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- Cobertura de la tierra: es la cubierta física sobre la superficie terrestre.
- Uso de la tierra: se caracteriza por la distribución, actividades y resultados de actividades
de las personas sobre una cierta cobertura de la tierra para producir, cambiar o mantenerla.
3.5 Esquema conceptual de clasificación para la interpretación Ante solicitudes de sus miembros y de la comunidad internacional, la FAO asumió la tarea de
elaborar una clasificación para el inventario y monitoreo de los bosques del mundo. Por ello
creó el programa de Evaluación de Recursos Forestales Mundiales, actualmente FRA 2000
(año del último estudio). La tabla 3.4 muestra las grandes clases de mayor importancia para
los inventarios forestales definidas por este programa.
El actual Primer Inventario Nacional de Bosques Nativos de la República Argentina adoptó la
clasificación del FRA 2000 propuesta por la FAO, adaptándola al contexto argentino y a la
disponibilidad de información de cada región forestal en particular.
Una primera exigencia del inventario forestal es la identificación y delimitación del objeto de
estudio, el bosque. Aquí se ha adoptado la terminología de bosque y no bosque, para
diferenciar las tierras forestales de las otras clases de cobertura; todo ello ligado a los criterios
citados del FRA 2000 y a las posibilidades de detección de las imágenes satelitales y la
metodología de interpretación utilizada.
En algunos casos especiales, pueden identificarse áreas de reserva como el Parque Nacional
Iguazú en la Región Selva Misionera, que por sus especiales condiciones es codificado como
un estrato independiente.
Es muy importante resaltar que esta adecuación al FRA 2000, permitirá el uso de la
información generada por el Primer Inventario Forestal Nacional de Bosques Nativos de la
República Argentina en el contexto de aplicación global requerido por organismos
internacionales.
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TABLA 3.4. PRINCIPALES CLASES DE COBERTURAS DE LA TIERRA DEFINIDAS POR EL FRA 2000 1
(*): La superficie total de tierras se define como Superficie total, sin considerar las aguas interiores.
El esquema general para todas las regiones se muestra en la tabla 3.5; los esquemas aplicados
a la estratificación de cada una de las regiones en particular se muestran en los Anexos.
1 Detalles sobre todas las categorías propuestas en: FAO 1998. FRA 2000 Términos y definiciones. Programa de evaluación de los recursos forestales. Documento de Trabajo 1. Roma, nov. 1998.
Clases de coberturas de la tierra
Definición
Superficie total * Superficie total (del país) incluida la superficie cubierta por cuerpos de aguas interiores, pero excluyendo las aguas territoriales mar adentro.
Bosque Tierra con una cubierta de copa (o su grado equivalente de espesura) de más del 10% del área y una superficie superior a 0,5 hectáreas. Los árboles deberían poder alcanzar una altura mínima de 5 metros a su madurez in situ. Puede consistir en formaciones forestales cerradas, donde árboles de diversos tamaños y sotobosque cubren gran parte del terreno; o bien en formaciones forestales abiertas, con una cubierta de vegetación continua donde la cubierta de copa sobrepasa el 10%. Dentro de la categoría de bosque se incluyen todos los rodales naturales jóvenes y todas las plantaciones establecidas para fines forestales que todavía tienen que crecer hasta alcanzar una densidad de copa del 10% o una altura de 5 m. También se incluyen en ella las áreas que normalmente forman parte del bosque, pero que están temporalmente desarboladas, como consecuencia de la intervención del hombre o por causas naturales, pero que eventualmente volverán a convertirse en bosque.
Otras tierras boscosas
Abarcan tierras donde la cubierta de copa (o su grado de espesura equivalente) tiene entre 5 y 10% de árboles capaces de alcanzar una altura de 5 m a su madurez in situ; o tierras con una cubierta de copa de más del 10% (o su grado de espesura equivalente) en la que los árboles no son capaces de alcanzar una altura de 5 m a su madurez in situ (por ej. árboles enanos o achicados); o aquellas donde la cubierta arbustiva abarca más del 10%.
Otras tierras Tierras no clasificadas como forestales u otras tierras boscosas especificadas más arriba. Incluye tierras agrícolas, praderas naturales y artificiales, terrenos con construcciones, tierras improductivas, etc.
Aguas interiores Superficie ocupada por ríos, lagos y embalses importantes.
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TABLA 3.5. ESQUEMA GENERAL DE LOS ESTRATOS ADAPTADO DEL FRA 2000
3.6 Combinación de datos de teledetección y trabajo de campo El objetivo general fue realizar la estratificación preliminar identificando áreas no boscosas de
áreas boscosas mediante interpretación visual. En estas últimas se diferencian las áreas
inventariables de las áreas no inventariables (bosque inventariable y bosque no
inventariable), para las regiones que por su importancia forestal se realizaron mediciones en
terreno (Selva Misionera, Selva Tucumano Boliviana, Bosque Andino Patagónico y Parque
Chaqueño). También se delimitaron y codificaron los distintos estratos forestales preliminares
dentro de las áreas de bosque inventariable, mediante procedimientos de interpretación visual.
Con ello se obtuvieron los mapas preliminares para el apoyo de las tareas de campo.
La información satelital se asoció con la obtenida en el terreno abarcando desde las
mediciones forestales hasta las observaciones que se realizan a campo y se complementó con
Tierras Forestales
cobertura de copa mayor al 20% y árboles con altura mínima 7 m a su madurez in situ.
Inventariable Bosques Nativos
No Inventariable Bosque
Tierras Mixtasconjunto de bosques menores a 1000 ha en forma de mosaicos con cultivos agrícolas, bosques degradados y plantaciones forestales.
Componente Bosques >76 % Boscosas Componente Bosques 51-75 % Medianamente Boscosas
Componente Bosques 26-50 % Poco Boscosas Componente Bosques 10-25 % Muy Poco Boscosas
Otras Tierras Forestales
cobertura de copa entre 5 y 10% y árboles con altura mínima 7 m a su madurez in situ.
Arbustales Cañaverales Palmares Bosques en galería Estepas
cobertura de copa mayor al 20% y árboles con altura menor a 7 m a su madurez in situ.
No Bosque Otras Tierras Tierras Agropecuarias Cultivos extensivos Vegetación hidrófila Plantaciones forestales Salinas Cuerpos de agua Suelo desnudo Terrenos con construcciones
tierras no clasificadas como forestales u otras tierras forestales.
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otras fuentes de información existentes (informes, literatura de referencia compilada
previamente al estudio, etc.).
Finalmente, de esta asociación se corrigieron y reagruparon o dividieron las unidades
cartográficas iniciales para la obtención del mapa final.
Los detalles de los procedimientos para cada región se muestran en Anexos.
Descripción de las plataformas de software
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4. DESCRIPCIÓN DE LAS PLATAFORMAS DE SOFTWARE
4.1 ERDAS IMAGINE, Versión 8.3.1
ERDAS IMAGINE es un programa de procesamiento digital de imágenes que ofrece toda
la gama de herramientas y algoritmos convencionales que se usan en teledetección. Su
configuración permite trabajar también con datos vectoriales, lo que favorece su
compatibilidad con la mayoría de los SIG del mercado. Existen tres versiones de
productos:
IMAGINE Essentials: se trata de una herramienta de procesamiento de imágenes de bajo
costo, con los elementos necesarios para el despliegue en 2D y 3D, corrección geométrica,
análisis de imágenes, visualización y composición de mapas.
IMAGINE Advantage: constituye una robusta solución de procesamiento de datos
geográficos que, desarrollado sobre la base del IMAGINE Essentials, incorpora
sofisticadas herramientas de mosaico de imágenes, interpolación de superficies,
procesamiento de imágenes, análisis GIS y ortorrectificación de imágenes, etc.
IMAGINE Professional: es el más completo sistema de procesamiento de imágenes
diseñado para usuarios que requieren de sofisticadas herramientas para complejos análisis
de imágenes. Contiene las capacidades de IMAGINE Essentials y Advantage, más
herramientas para el procesamiento de imágenes de radar, clasificación avanzada tal como
IMAGINE Expert Classifier. Incluye también un modelador gráfico espacial de datos, una
capacidad única para el análisis de datos geográficos.
4.2 ArcView GIS 3.1
ArcView GIS es un Sistema de Información Geográfica (SIG) desarrollado por ESRI
diseñado principalmente para las actividades de consulta y de análisis de información. Su
configuración permite igualmente trabajar con datos en formato RASTER. Además, tiene
una estructura modular “plug-in” que extiende considerablemente sus capacidades.
Descripción de las plataformas de software
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4.2.1 Módulo de ArcView Image Analysis versión 1.1
Debido a la demanda creciente de imágenes satelitales, ESRI conjuntamente con ERDAS,
desarrollaron un módulo de procesamiento de imágenes, el ArcView Image Analysis, que
permite incorporar imágenes satelitales, fotografías aéreas, etc.
Permite desplegar imágenes, realizar análisis espectrales y realizar operaciones como
detectar cambios temporales y producir mosaicos.
ArcView Image Analysis version 1.1 permite:
• Desplegar rápidamente imágenes o datos en formato raster (img de ERDAS
IMAGINE)
• Modificar el realce de las imágenes para mejorar su visualización e interpretación
• Rectificación de imágenes a un cobertura de tipo vector
• Realizar análisis multi-espectral y multi-temporales (clasificación digital, cálculo de
índices de vegetación, entre otros)
4.3 Vinculación entre archivos de las plataformas
Las plataformas de ERDAS IMAGINE para el procesamiento de imágenes, y de ArcView
GIS e Image Analisys para la generación de información vectorial son altamente
compatibles, es por esta razón que se han utilizado en forma conjunta ambos programas en
este Primer Inventario Nacional de Bosques Nativos (Figura 4.1).
ArcView puede desplegar las imágenes producidas en el procesamiento de imágenes por
ERDAS IMAGINE (formato *.img), como también en otros formatos estándares de
exportación.
Descripción de las plataformas de software
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FIGURA 4.1: PLATAFORMAS UTILIZADAS Y SU RELACIÓN CON LOS PROCEDIMIENTOS REALIZADOS EN EL
INVENTARIO EN LA FASE DE TELEDETECCIÓN
En los capítulo 5 y Anexos del presente manual se indican los módulos y programas
utilizados en el inventario.
ERDAS IMAGINE ArcView GIS
Imágenes satelitales
Importación Georreferenciación
Realce Mosaico
Clasificación digital (formato img)
Visualización
Interpretación
Generación de
información temática (formato shp)
Visualización Conversión
Edición
Metodología detallada de la fase de teledetección
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5. METODOLOGÍA DETALLADA DE LA FASE DE TELEDETECCIÓN
5.1 Introducción En los capítulos anteriores se presentaron los fundamentos básicos de la teledetección, así
como los procesos involucrados durante el preprocesamiento y procesamiento digital de las
imágenes satelitales. En un proyecto dado, no es necesario aplicar la gama completa de los
procesos disponibles, pero sí los que permitan lograr sus objetivos. En este contexto,
recordamos que el actual inventario tiene como objetivo contestar a las siguientes preguntas:
Dónde se ubican los bosques
De qué están compuestos
Cuánto se cifra el volumen de estos
Las imágenes Landsat TM, con su potencial para discriminar coberturas vegetales y su
resolución espacial, fueron las herramientas más apropiadas para contestar el Dónde,
información que una vez combinada con los datos de campo permitió contestar el De qué y el
Cuánto.
5.2 Objetivos general y específicos
Con respecto a los objetivos del inventario dentro de la fase de teledetección, el objetivo
general consistió en producir el mapa forestal de cada una de las seis regiones forestales.
En cuanto a los objetivos específicos, los procedimientos realizados permitieron:
− Delimitar las seis regiones forestales Delimitar las áreas boscosas y no boscosas
− Delimitar los bosques inventariables y no inventariables en áreas boscosas
− Estratificar con máximo detalle los bosques inventariables
− Estratificar los bosques no inventariables y áreas no boscosas
− Integrar la información en un SIG
Para lograr los objetivos del inventario, se desarrolló una metodología donde las actividades
han sido agrupadas en las siguientes tres etapas:
Metodología detallada de la fase de teledetección
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Etapa de preprocesamiento: engloba todas las actividades relativas a la preparación de las
imágenes para su análisis posterior.
Etapa de estratificación preliminar: corresponde al análisis e interpretación visual
preliminar de las imágenes con el énfasis en los bosques inventariables. Esta etapa tiende
esencialmente a proveer la información necesaria para el inventario, es decir, la elaboración
del diseño del mismo y la planificación de las actividades de campo.
Etapa de la estratificación final: se refiere a la producción del mapa forestal. Es la etapa en
la cual se verifica la estratificación preliminar con los datos de campo, de manera que el mapa
forestal represente con fidelidad la realidad del terreno. Durante esta etapa se analiza también
el resto del territorio de cada región forestal.
La figura 5.1 presenta las etapas y los pasos de la metodología desarrollada en las diferentes
regiones, con excepción de:
• Las regiones Monte y Espinal donde no hubo inventario de campo y tampoco se realizó el
análisis de exactitud ni la matriz de error correspondiente.
Metodología detallada de la fase de teledetección
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FIGURA 5.1: ETAPAS DE LA METODOLOGÍA DESARROLLADA PARA EL INVENTARIO
BOSQUE
ESTRATIFICACIÓN FORESTAL
PRELIMINAR
INVENTARIABLE
TIERRAS MIXTAS
ANALISIS DE LOSDATOS DEL INVENTARIO
NO BOSQUE
NO INVENTARIABLE
IDENTIFICACIÓNY ESTRATIFICACIÓN
IDENTIFICACIÓN Y ESTRATIFICACIÓN
MAPA FORESTAL
CALCULO DELINDICE DE
CARACTERIZACION
ANALISIS DE EXACTITUD
MATRIZ DE ERROR
OTRAS TIERRAS
DISEÑO DEL INVENTARIO
PREPROCESAMIENTO
ESTRATIFICACION PRELIMINAR
ESTRATIFICACION FINAL
SELECCION DE LAS IMAGENES SATELITALES
RECEPCION Y EVALUACION DE LAS IMAGENES
GEORREFERENCIACION
SELECCION DE LAS BANDAS
REALCES PRELIMINARES
ACTUALIZACIÓN DE LOS MAPAS TOPOGRAFICOS
DEFINICION DEL BOSQUE INVENTARIABLE Y
NO INVENTARIABLE INTERPRETACION PRELIMINAR
OTRAS TIERRAS FORESTALES
PRE Y PROCESAMIENTO DE IMAGENES SATELITALES
VERIFICACIONES DE CAMPO
REALCES FINALES
Metodología detallada de la fase de teledetección
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5.3 Preprocesamiento
5.3.1 Selección y pedido de las imágenes satelitales
La selección de las imágenes requiere establecer la época óptima de adquisición de las
mismas. Por ese motivo, se analizó cada región tomando en cuenta los siguientes criterios:
− Coberturas vegetales y estadio fenológico deseado para cada una
− Importancia relativa de cada cobertura (en porcentaje de ocupación estimado)
Durante el análisis de los criterios arriba citados se dio más importancia a la cobertura
boscosa.
La tabla 5.1 presenta una síntesis de los criterios utilizados para definir la época óptima para
la selección de las imágenes.
TABLA 5.1: CRITERIOS UTILIZADOS PARA LA SELECCIÓN DE LA ÉPOCA ÓPTIMA DE LAS IMÁGENES
Regiones Criterios
Bosque Características y % caducifolias
Cultivos % suelo desnudo
Sabana foliación de los árboles + gramíneas todavía secas
Pastizales foliación de los árboles + gramíneas todavía secas
Época óptima
Selva Misionera no influye la ausencia por
época (55 %) invierno (30 %) — inicio primavera (15 %) todo el año
Parque Chaqueño
influye poco la ausencia por
época (30 %) invierno (30 %) inicio primavera (20 %) inicio primavera (20 %) Oct. – Nov. – Sep.
Selva Tucumano Boliviana
no influye la ausencia por
época (80 %) invierno (10 %) — inicio primavera (10 %) Septiembre
Bosque Andino Patagónico
influye la ausencia, se
necesita época de verano
(90 %) — — primavera (10 %) verano
Monte influye la
ausencia, se necesita época
de verano
(10 %) invierno (20 %) — primavera (20 %) verano
Espinal influye la
ausencia, se necesita época
de verano
(30 %) invierno (40 %) — primavera (30 %) verano
El proveedor de imágenes Landsat TM para la República Argentina es la CONAE (Comisión
Nacional de Actividades Espaciales). La CONAE tiene a disposición pública un catálogo de
imágenes en Internet (http://ggt.conae.gov.ar/landsat/defaultl.asp) que puede ser consultado
por los usuarios. La figura 5.2 muestra este acceso.
Metodología detallada de la fase de teledetección
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FIGURA 5.2: CATÁLOGO DE CONSULTAS DE LA CONAE
La Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable recibió este material por un Convenio
específico en el marco del Acuerdo entre la Secretaría de Recursos Naturales y Desarrollo
Sustentable (actual Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable) y la CONAE para el
Proyecto Bosques Nativos y Áreas Protegidas firmado el 21 de septiembre de 1998.
Básicamente el operador ingresa el número de imagen (“Path” y “Row”) y luego visualiza los
"quick look" de las escenas disponibles. Los criterios que se utilizaron para la selección son:
− Fecha de adquisición lo más reciente posible
− Nubosidad inferior al 10% en toda la imagen
− Época de adquisición, según lo definido en la etapa anterior.
Metodología detallada de la fase de teledetección
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Es aconsejable seleccionar más de una fecha e imprimir los quick look para las eventuales
consultas. Una vez seleccionadas las imágenes, el pedido se realizó directamente a la
CONAE, con las siguientes especificaciones:
− Número de imagen Landsat TM “Path/Row”
− Fecha de adquisición
− Bandas requeridas (7 bandas)
− Para las coordenadas de la escena, se indica la posición estándar de las escenas
− Correcciones de Nivel 4 (correcciones orbitales sistemáticas)
− Producto “Fast format”
− Soporte CD-ROM.
La figura 5.3 ilustra el quick look de la imagen 225/082 con fecha 8 de enero de 1999.
FIGURA 5.3: EJEMPLO DE UN “QUICK LOOK” OBTENIDO DEL CATÁLOGO DE LA CONAE
Un total de 154 escenas han sido necesarias para cubrir las diferentes regiones del Inventario
Nacional de Bosques Nativos (Tabla 5.2).
Metodología detallada de la fase de teledetección
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TABLA 5.2: IMÁGENES LANDSAT TM POR REGIÓN
Región fitogeográfica Cantidad de imágenes necesarias
Selva Misionera 5
Parque Chaqueño 42
Bosque Andino Patagónico 25
Selva Tucumano Boliviana 10
Monte 41
Espinal 31
Total 154
5.3.2 Importación de las imágenes satelitales
• Estructura del formato “fast format” de la CONAE: este formato es del tipo BSQ (bandas
secuenciales). Cada banda corresponde a un archivo donde la información relativa a cada
una de ellas se encuentran en el archivo Header.dat. La tabla 5.3 presenta la estructura
“fast format”, mientras que la tabla 5.4 muestra algunos de los parámetro contenidos en el
archivo Header.dat.
TABLA 5.3: ESTRUCTURA DEL FORMATO FAST FORMAT
Archivo Descripción
ATENCION Acuerdo de utilización con la CONAE
BAND1.DAT Banda Landsat TM 1
BAND2.DAT Banda Landsat TM 2
BAND3.DAT Banda Landsat TM 3
BAND4.DAT Banda Landsat TM 4
BAND5.DAT Banda Landsat TM 5
BAND6.DAT Banda Landsat TM 6 BAND7.DAT Banda Landsat TM 7
HEADER.DAT Meta-datos
Metodología detallada de la fase de teledetección
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TABLA 5.4: CONTENIDO DEL ARCHIVO HEADER.DAT
Tipo de Información Detalle
Tipo de producto Orbit oriented product (orientación según la órbita)
Coordenadas de la escena latitud/longitud
Tamaño full scene (escena completa)
Tamaño del píxel 30 metros
Número de píxeles por línea 6.920
Número de líneas por imagen 5.760
• Conversión de “fast format”al formato de ERDAS IMAGINE: la conversión de “fast
format”a ERDAS IMAGINE se realizó a partir del módulo Import/Export según las
especificaciones presentadas en la figura 5.4.
FIGURA 5.4: VENTANAS DE DIÁLOGO PARA LA CONVERSIÓN DEL FAST FORMAT
Módulo Import/ Export
Imagen a generar
Metodología detallada de la fase de teledetección
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Al terminar la conversión, se obtiene un archivo de 6 bandas (no se utiliza la banda térmica)
con las extensiones ".img" y “.rrd” (archivos de imagen y auxiliar para acelerar la
visualización, respectivamente). Utilizando los criterios que se indican en la tabla 5.5 se
puede evaluar la calidad de las imágenes.
TABLA 5.5: CRITERIOS DE EVALUACIÓN DE LAS IMÁGENES
Fecha
Path/Row
Listado de las bandas
Nivel de procesamiento
Criterios Generales
Cobertura nubosa
Ausencia de líneas o píxeles
Presencia de stripping Criterios Radiométricos
Efectos atmosféricos (niebla, etc.)
La evaluación de cada imagen se almacenó en una planilla de Excel. En caso de observarse
una inadecuada calidad, se solicitó una nueva escena. Las escenas aprobadas fueron grabadas
en CD-ROM (dos copias) en su nuevo formato ERDAS (.img y .rrd) y posteriormente fueron
georreferenciadas.
5.3.3 Georreferenciación
Generalidades
Como fue expuesto, las imágenes de satélite seleccionadas contienen deformaciones
espaciales y no presentan ningún sistema de proyección cartográfica. Así, en el marco del
presente inventario, la georreferenciación tuvo un doble objetivo. Primero, eliminar las
distorsiones espaciales registradas durante la adquisición de las imágenes, y segundo,
georreferenciar las imágenes el sistema de proyección Gauss Krüger, a fin de permitir la
compatibilidad del conjunto de datos del inventario y su integración al SIG.
La georreferenciación se realizó a partir de una serie de puntos de control mediante los cuales
se calculó un modelo de regresión; éste fue aplicado a las imágenes, permitiendo rectificarlas
de manera que correspondan con los documentos de referencia.
Metodología detallada de la fase de teledetección
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La georreferenciación se realizó con el Módulo “Geometric Correction” de ERDAS
IMAGINE (Figura 5.5). Los pasos para la georreferenciación fueron los siguientes:
− Selección de los documentos cartográficos de referencia
− Definición de los parámetros del modelo geométrico
− Definición de los parámetros de la proyección cartográfica
− Selección de los puntos de control
− Remuestreo
− Verificación de la georreferenciación
A continuación se presenta una breve descripción de los puntos citados previamente:
• Selección de los documentos cartográficos de referencia
La selección de los documentos cartográficos de referencia estuvo condicionada por la escala
de trabajo y el material cartográfico disponible, que en este caso corresponde a los productos
del Instituto Geográfico Militar de la República Argentina (IGM).
En líneas generales, siempre se trata de elegir documentos de referencia de mayor escala que
la requerida en el trabajo. En este proyecto no fue posible aplicar esta regla debido a que los
documentos de mayor escala no estaban disponibles para todas las zonas de estudio. Se
privilegiaron, por orden de importancia, los siguientes documentos:
Cartas imagen a escala 1:250.000: son actualizadas y corresponden a épocas de toma
recientes, publicados por el IGM a partir del año 1998 y están disponibles para casi todo el
territorio argentino. Por estas razones, fueron los principales documentos utilizados para las
actividades de georreferenciación en el marco del presente inventario.
Cartas topográficas a escala 1:250.000: se utilizaron estos mapas cuando las cartas
imágenes no estaban disponibles. Se ha comprobado que las versiones antiguas presentan
errores importantes, por lo que se optó por utilizar las ediciones más recientes.
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Cartas imagen a escala 1:100.000: son recientes, entre 1994 y 1998, y ofrecen una alta
precisión. Su disponibilidad está limitada a ciertas regiones de la República Argentina.
Cartas Topográficas a escala 1:100.000: este material fue utilizado sólo cuando se trataba
de ediciones recientes.
• Definición del modelo geométrico
El modelo geométrico elegido para la georreferenciación fue, para la mayoría de los casos, un
modelo polinomial de 1er grado. Sólo en algunos casos fue necesario utilizar un modelo de 2do
grado.
El modelo polinomial de 1er grado corresponde a una transformación lineal; en tanto el de 2do
grado es una transformación no lineal, calculada a partir del método de los cuadrados
mínimos.
El modelo polinomial de 1er grado se aplicó a las imágenes correspondientes a regiones que
presentaban poco relieve; con este modelo se utilizaron aproximadamente 20 puntos por
imagen, los cuales son suficientes para generar una buena transformación lineal para la
georreferenciación de una escena Landsat TM. Por otra parte, en las imágenes de áreas con
mucho relieve o con relieve variable, se aplicó el modelo polinomial de 2do grado, para lo cual
fue necesario incrementar a casi el doble la cantidad de puntos de control.
Las especificaciones de los parámetros del modelo a utilizar se definieron previamente a la
georreferenciación, según lo descripto en la figura 5.5.
Metodología detallada de la fase de teledetección
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FIGURA 5.5: VENTANAS DE DIÁLOGO PARA DEFINIR LOS PARÁMETROS DEL MODELO
• Definición de la proyección cartográfica
La proyección cartográfica utilizada para la georreferenciación es la denominada "Gauss
Krüger", que es la proyección oficial de la República Argentina.
El sistema de proyección "Gauss Krüger" se basa en la división del territorio de la República
Argentina en siete fajas meridianas de 3° (tres grados) de ancho, numeradas de oeste a este,
según se indica en la figura 5.6 y de acuerdo a las especificaciones de la tabla 5.6.
Ejemplo Parámetros de la Proyección Gauss Krüger Faja 6
Parámetros del modelo
Módulo para la georreferenciación
Metodología detallada de la fase de teledetección
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FIGURA 5.6: DIVISIÓN DEL TERRITORIO ARGENTINO SEGÚN LA PROYECCIÓN GAUSS KRÜGER
TABLA 5.6: ESPECIFICACIONES DE LA PROYECCIÓN GAUSS KRÜGER
Faja cartográfica Longitud del meridiano central
“Falso Este”
1 72° W 1.500.000
2 69° W 2.500.000
3 66° W 3.500.000
4 63° W 4.500.000
5 60° W 5.500.000
6 57° W 6.500.000
7 54° W 7.500.000
1 2 3 4 5 6 772° W 69° W 66° W 63° W 60° W 57° W 54° W
Metodología detallada de la fase de teledetección
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TABLA 5.7: PARÁMETROS PARA DEFINIR LA PROYECCIÓN DE LAS IMÁGENES EN ERDAS IMAGINE
Parámetros Especificaciones
Proyección Transverse Mercator
Spheroid Internacional 1909
Datum Campo Inchauspe
Scale factor 1.000
Latitude of Origen 90° S
Longitude of Central Meridian Consultar la tabla 5.6, para cada Faja
False easting Consultar la tabla 5.6, para cada Faja
False northing 0
• Selección de los puntos de control
Generalidades
La georreferenciación consiste básicamente en ajustar la geometría de una imagen en función
de los documentos de referencia. Esta relación se establece mediante puntos de control (GCP)
ubicados tanto en el material de referencia como en la imagen a georreferenciar.
Los puntos de control corresponden generalmente a elementos fijos, tal como cruces de vías
y/o caminos, puentes, edificios, monumentos, etc. A partir de las cartas imagen de edición
reciente es posible seleccionar, además, formas o elementos tales como límite de campos,
cultivos, etc.
Los puntos de control uniformemente distribuidos sobre la escena permiten establecer una red
de triangulación adecuada y representativa del terreno. Durante la selección de los GCP, se
aseguró que los mismos se encuentren en las zonas de recubrimiento de las imágenes. El uso
de GCP comunes en la georreferenciación de imágenes vecinas permitió obtener una buena
correspondencia entre escenas contiguas.
Metodología detallada de la fase de teledetección
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Metodología desarrollada para el inventario
Dado que en el inventario se utilizó la proyección Gauss Krüger, las imágenes fueron
georreferenciadas según las correspondientes fajas (Figura 5.6). Para las imágenes
correspondientes a dos fajas implicó realizar este procedimiento para cada una de ellas.
En general, al mismo tiempo que se seleccionan los puntos de control en la pantalla, se
calculan las coordenadas X e Y sobre el documento de referencia. Esta forma de trabajo
simultáneo es aplicable cuando el número de imágenes es reducido, pero con más de 150
imágenes, fue imperativo desarrollar una metodología más operativa.
Se comprobó que al atribuir la selección de los puntos y el cálculo de las coordenadas a
distintas personas y realizar la georreferenciación en modo diferido, se incrementó
considerablemente la eficiencia, lo que posibilitó producir más de una escena diaria.
De esa manera, el operador de ERDAS IMAGINE se dedicó exclusivamente a seleccionar los
puntos de control en la pantalla y marcarlos en los documentos de referencia para que luego el
ayudante calcule las coordenadas y complete la planilla de cada imagen. Para optimizar las
secuencias, el operador trabajó adelantado una imagen y se ejecutó el remuestreo durante la
noche, utilizando las ventajosas opciones de “batch” del programa.
Corrección del Datum
Todos los mapas del proyecto debían elaborarse utilizando como punto Datum al de Campo
Inchauspe. Debido a que el IGM actualmente utiliza el Datum WGS84, previo a la
georreferenciación fue necesario transformar las coordenadas planas obtenidas de documentos
que poseen coordenadas en "WGS84" a "Campo Inchauspe".
La transformación del Datum WGS84 a Campo Inchauspe se realizó con la herramienta
Coordinate Calculador de ERDAS IMAGINE (Figura 5.7), según las especificaciones
presentadas en las tablas 5.6 y 5.7.
Metodología detallada de la fase de teledetección
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FIGURA 5.7: VENTANAS DE DIÁLOGO PARA LA TRANSFORMACIÓN DE LAS PROYECCIONES
Una vez definidos los parámetros de las proyecciones (input y output), se ingresaron
manualmente las coordenadas que estuvieran en WGS84 y el sistema calculó
automáticamente la coordenadas en Campo Inchauspe. Se conservó la planilla para el ingreso
de las coordenadas de los puntos en la etapa siguiente, donde se ingresaron los valores
calculados de Output X y Output Y.
Ingreso de puntos de control
Una vez completada la planilla del Coordinate Calculator, el operador ingresó manualmente
las coordenadas en la planilla del GCP Tool a partir de las ventanas de diálogo presentadas en
la figura 5.8. Al ingresar las coordenadas, el programa suministra un indicador de la calidad
del modelo de regresión: el RMS (error cuadrático medio).
Herramienta para transformar proyección
Metodología detallada de la fase de teledetección
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FIGURA 5.8: VENTANAS DE DIÁLOGO PARA EL INGRESO DE LOS PUNTOS DE CONTROL
El RMS se expresa en las unidades de la imagen original (generalmente píxeles) e indica la
distancia entre la ubicación del punto en la imagen original y su ubicación estimada en la
imagen georreferenciada, según el modelo de regresión en elaboración. Mientras menor sea el
RMS, mejor es el modelo de regresión. Luego de ingresar las coordenadas, se eliminan los
puntos que presentan un RMS superior a la tolerancia establecida (3 píxeles para este
inventario). Previamente a la eliminación de puntos se verificó que no existieran errores de
escritura o de cálculo de las coordenadas y que la ubicación de los mismos fuera correcta.
El modelo de regresión se consideró aceptable cuando: i) el RMS total es menor a 3 píxeles,
ii) se dispone de alrededor de 20 puntos de control en el caso de un modelo polinomial de 1er
grado, o más del doble para el modelo de 2do grado, y iii) que los puntos poseen una
distribución uniforme.
RMS Total
RMS individual Herramienta para
ubicar los puntos
Metodología detallada de la fase de teledetección
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Mediante las cartas imágenes en escala 1:250.000 se logró, para la mayoría de las regiones, un
error cuadrático medio inferior a 3 píxeles.
• Remuestreo
La georreferenciación con ERDAS IMAGINE se realiza en dos pasos. En primer lugar el
sistema calcula la nueva ubicación de los píxeles en la imagen georreferenciada de acuerdo al
modelo de regresión generado a partir de los puntos de control; durante este proceso se
conserva el tamaño original de los píxeles (30 x 30 metros). Una vez generada la grilla de
píxeles, el sistema atribuye el valor de los mismos a partir del método de remuestreo del
vecino más cercano (Tabla 5.8). En este inventario fue elegido este método entre los tres
métodos disponibles, por ser el único que conserva casi sin alterar los valores ND originales,
permitiendo cualquier tratamiento ulterior.
Para iniciar la georreferenciación se definieron los parámetros del método de remuestreo
según las especificaciones presentadas en la figura 5.9.
TABLA 5.8: CARACTERÍSTICAS DE LOS MÉTODOS DE REMUESTREO DISPONIBLES
Método de remuestreo
Descripción Ventaja Desventaja
El vecino más cercano
El valor del píxel más cercano.
Conserva los valores originales casi intactos.
Es el método más rápido.
Efecto de escalera cuando se cambia el tamaño del píxel durante la georreferenciación.
La interpolación bilineal
Valor calculado mediante una función bilineal a partir de los 4 píxeles más cercanos según una ventana de 2 por 2 píxeles.
Produce poco efecto de escalera.
Apropiado para cambiar la resolución de una imagen.
Modifica los valores de los píxeles. Se recomienda no utilizarlo para análisis cuantitativos.
Los valores extremos pueden desaparecer.
La convolución cúbica
Valor calculado mediante una función cúbica a partir de los 16 píxeles más cercanos, según una ventana de 4 por 4 píxeles.
Imagen con tonalidades más progresivas y sin efecto de escalera.
Apropiado cuando se cambia el tamaño de los píxeles.
Modificaciones de los valores. Se recomienda no utilizarlo para análisis cuantitativos.
Es más costoso en término de tiempo de cálculo.
Metodología detallada de la fase de teledetección
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FIGURA 5.9: VENTANAS DE DIÁLOGO PARA LA DEFINICIÓN DEL MODELO DE REMUESTREO
• Verificación de la georreferenciación
Una vez que una imagen ha sido georreferenciada, fue comparada con las vecinas ya
georreferenciadas, considerándose el proceso aceptable cuando las diferencias entre imágenes
contiguas no superaban los 100 metros. Si las diferencias eran superiores a ese valor, se
realizaba una nueva georreferenciación, dando una atención particular a las zonas que poseían
más errores.
En algunos casos fue necesario verificar la calidad de la georreferenciación, especialmente
cuando los documentos de referencia presentaban errores importantes, o cuando se utilizó un
modelo polinomial de 2do grado. Para ello se eligieron cinco nuevos puntos en la imagen
georreferenciada: uno en cada esquina y el quinto en el centro de la imagen. Se ejecutaron
nuevamente las etapas mencionadas y se comprobó la calidad de la georreferenciación
verificando que el error cuadrático medio fuera inferior a 3 píxeles.
Especificaciones para el remuestreo
Herramienta para iniciar la georreferenciación
Metodología detallada de la fase de teledetección
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Para conservar el historial de los documentos utilizados para la georreferenciación de cada
imagen se completó también la planilla presentada a continuación (Tabla 5.9).
TABLA 5.9: PLANILLA DEL HISTORIAL DE LOS DOCUMENTOS PARA LA GEORREFERENCIACIÓN
5.4 Selección y combinación de bandas
Para los estudios forestales y coberturas de la tierra, es conocido que la combinación de
bandas de distintas partes del espectro electromagnético favorece la discriminación de los
bosques, además de proveer otro tipo de información.
En la región del visible, la banda TM3 (rojo) se privilegia sobre la TM1 (azul) y TM2 (verde)
porque resulta menos afectada por la atmósfera. En la mayoría de las imágenes utilizadas se
observó el fenómeno de “stripping”, particularmente en las bandas TM2 y TM1.
La banda TM3 (rojo) provee información para distinguir principalmente variedades de suelos,
mientras que la TM4 (infrarrojo cercano) asegura la discriminación entre distintos tipos de
vegetación. La TM5 (infrarrojo medio) permite distinguir los tipos de coberturas mejor que la
TM3 (rojo), además de proveer información sobre el contenido de agua de la vegetación.
De esta manera, todos los análisis realizados en el marco del actual inventario, utilizaron el
falso color compuesto de las bandas TM3, TM4 y TM5, las cuales fueron ubicadas
respectivamente en los planos de color (cañones) azul, rojo y verde del monitor de la
computadora, logrando en general una coloración entre naranja y tonos rojizos en las áreas de
Escala Hoja Escala Hoja
5172-22 C. I.'69 1948 5172-III WGS84 19975172-21 C. I.'69 19495172-27 C. I.'69 19505172-33 C. I.'69 19495172-34 C. I.'69 19474372-18 C. I.'69 19814372-30 C. I.'69 19824372-35 C. I.'69 19814372-II C. I.'69 19904372-IV C. I.'69 19824572-6 C. I.'69 1981 4572-IV WGS84 1997
4572 -4 y 10 C. I.'69 1981 4772-II WGS84 19974572-17 C. I.'69 19504572-24 C. I.'69 19474572-IV C. I.'69 19534572-II C. I.'69 1982
230/96
231/90
"
231/91
Mapa topograficaFaja
1 : 100 000
1 : 250 000
1 : 100 000
1 : 250 000
1 : 100 000
Imagen Sistema dereferencia
Edición
1 : 250 000
1 : 250 000
Numeros de puntos
7
16
15
EdiciónSistema dereferencia
Carta Imagen
"
Comentarios
entera *
entera *
entera *
"""
1
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bosques nativos en ciertas regiones forestales; azul, celeste o rojizos y verde en las áreas
agrícolas, y blanco o celeste para infraestructura, zonas urbanizadas, roca o suelos desnudos.
5.5 Realces preliminares En la estratificación preliminar se optó por la interpretación visual dado que el análisis y la
determinación de los bosques inventariables implicaban obligatoriamente la participación del
intérprete, ya que se incorporaron elementos como colores, texturas, contexto biofísico y otros
datos disponibles. Merece destacarse que hubo necesidad de trabajar con imágenes de fechas
distintas y que en algunas regiones los efectos ligados a la topografía fueron muy importantes.
En este contexto, fue necesario mejorar la calidad visual de las imágenes, dado que el rango
de los ND originales es generalmente inferior a la capacidad de despliegue del sistema (256
niveles por canal). Se destaca que los realces permiten aprovechar en mayor medida el rango
admisible (0 a 255), y lograr así un mejor contraste, lo cual facilita la interpretación visual.
Los realces preliminares fueron desarrollados para discriminar al mismo tiempo los bosques
inventariables de las demás coberturas, así como los distintos tipos del área boscosa a
inventariar.
A continuación se presenta un detalle de los pasos realizados para la elaboración de los
realces utilizados para la interpretación preliminar:
1. En primer lugar el intérprete se familiarizó con las imágenes de la zona de estudio
utilizando las bandas TM4, TM5 y TM3, desplegadas en los canales rojo, verde y azul
respectivamente.
2. Se eligieron las imágenes que poseían la mejor representatividad de las distintas
coberturas para desarrollar el realce. Dichos realces fueron posteriormente aplicados a las
restantes imágenes.
3. A cada banda se aplicó un realce lineal de dos desvíos estándar (-2σ y +2σ). Es decir que
los extremos del histograma fueron fijadas en los extremos del rango (±2σ) y los ND
intermedios fueron distribuidos linealmente en la escala 0 – 255 (Figura 5.10).
Metodología detallada de la fase de teledetección
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FIGURA 5.10: REALCES Y EDITOR DE HISTOGRAMAS DE CONTRASTE
4. A partir del análisis visual de las distintas coberturas, se realizaron pruebas para mejorar el
contraste, añadiendo breakpoints en la “curva de contraste” de cada banda (Figura 5.11).
FIGURA 5.11: EFECTOS DE LA ADICIÓN DE BREAKPOINT EN LA CURVA DE CONTRASTE
Breakpoint
Metodología detallada de la fase de teledetección
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5. Posteriormente se ajustó el realce de las otras imágenes a la imagen de referencia,
armonizando los colores en las zonas comunes entre imágenes vecinas. Para ello se
seleccionaron varios sitios comunes y en cada uno de ellos se registraron los valores de
contraste de cada banda de la imagen de referencia.
6. Dadas las variaciones de época de adquisición de las imágenes (año y estación climática),
las condiciones climáticas, el patrón de la cubierta vegetal por regiones, entre otras, resultó
difícil armonizar por completo el realce de las imágenes de una misma región.
FIGURA 5.12: HERRAMIENTAS PARA CONSULTAR LOS CONTRASTES DESEADOS
Sitio común
Valores del realce deseado (imagen de referencia)
Herramienta para consultar los valores
Metodología detallada de la fase de teledetección
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7. Los realces preliminares fueron conservados en archivos auxiliares externos de tipo .cbp.
Esta tarea se realizó desde el menú de Breakpoint Editor, seleccionando la opción de
grabar el proceso (Save... como un archivo * .cbp).
5.6 Estratificación preliminar
La estratificación preliminar incluyó las siguientes etapas:
− Definición de los bosques inventariables y no inventariables
− Interpretación preliminar
− Adquisición de datos de campo
− Verificación de la estratificación preliminar
− Mapa forestal preliminar
5.6.1 Definición de bosques inventariables y no inventariables
En una etapa previa a la estratificación preliminar, se definieron para cada región forestal, las
áreas de “bosque” y “no bosque”. Dentro del área bosque se definieron el “bosque
inventariable” y el “bosque no inventariable” (Figura 5.1).
Los “bosques inventariables” son aquellos que:
− Tienen más de 7 metros de altura a su madurez in situ
− Conforman superficies continuas de bajo nivel de fragmentación
− En general no comparten o no están afectados por áreas con fuerte actividad antrópica
− Poseen un nivel de cobertura superior al 20%
− Sus condiciones de accesibilidad total o parcial permiten suponer un valor de uso
potencial
Los “bosques no inventariables”, son aquellos que:
− No alcanzan una altura superior a los 7 metros a su madurez in situ
− Los rodales poseen un nivel de cobertura inferior al 20%
Metodología detallada de la fase de teledetección
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− Los rodales están altamente fragmentados y degradados, expuestos a actividades
antrópicas y localizados en zonas rurales sometidos a fuertes presiones, lo que hace
inminente su desaparición a corto o mediano plazo
5.6.2 Interpretación preliminar Generalidades
La interpretación preliminar consistió en delimitar y codificar las distintas coberturas
vegetales, con énfasis en los bosques inventariables y tratando de especificar los tipos
fisionómicos (latifoliadas, coníferas) y, cuando fue posible, los tipos forestales (especies o
asociaciones de especies).
Esta etapa se realizó únicamente mediante interpretación visual, ya que se comprobó que a
través del programa ArcView GIS se optimiza la misma. Esto se debe a las posibilidades de
este software para desplegar imágenes, dibujar y modificar polígonos, manejar directamente
la base de datos asociada a los polígonos e incorporar información complementaria en
formato digital.
Leyenda y clave de interpretación
Previo a la interpretación preliminar se elaboró una leyenda y una clave de interpretación de
las imágenes a fin de agilizar las tareas del intérprete y mantener una clasificación constante.
Durante la misma se ajustaron las leyendas de cada región y se definieron las claves de
interpretación de cada cobertura. Dichas claves contienen variables como color, textura y, en
algunos casos, detalle de ubicación (ver Anexo III de Anexos).
A título de ejemplo, se presenta a continuación la clave de interpretación preliminar de la
Región Selva Misionera (Tabla 5.10).
Metodología detallada de la fase de teledetección
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TABLA 5.10: CLAVE DE INTERPRETACIÓN PRELIMINAR DE LA SELVA MISIONERA
Estrato Color y textura
Bosques Nativos Rojo anaranjado con textura fina a rojo con textura grosera
Bosques no inventariables Verde claro (cañaverales)
Araucaria
Rojo con textura grosera a mediana
Bosque degradado 1 Mezcla de manchas rojas y verdes (ecotono entre la zona de cañaverales y el bosque nativos)
Bosque degradado 2 Dominado por una tonalidad de verde
Bosque degradado 3 Dominado por una tonalidad verde más oscuro
Interpretación y codificación con ArcView GIS
A continuación se presenta la metodología de interpretación y codificación realizada con
ArcView GIS.
1. Creación de un proyecto (.apr): el archivo Proyecto.apr permite conservar la configuración
de una sesión de trabajo para sus usos ulteriores (imágenes, archivos de vectores, base de
datos).
2. Despliegue e integración de las imágenes: las imágenes fueron desplegadas en el Viewer
de manera que las de la izquierda (oeste) se sobreponen a las de la derecha (este), y las de
arriba (norte) a las de abajo (sur). Se aplicó este ordenamiento para todo el proceso de
interpretación, ya sea preliminar o final. En ArcView esto se logra ordenando las
imágenes en forma decreciente.
3. Creación de una cobertura para la interpretación: el tipo de cobertura requerido para la
estratificación preliminar fue de tipo poligonal.
4. Definición de los campos de la base de datos: la codificación de los polígonos generados
durante la interpretación se incorporó en la base de datos de la cobertura poligonal, en el
Metodología detallada de la fase de teledetección
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campo “Estratos”, a cada uno de los códigos le corresponde una clase de cobertura
determinada (Ejemplo Estratificación preliminar de Selva Misionera).
5. Interpretación y delimitación de los polígonos: la delimitación de los polígonos se realizó
a escala 1:100.000 o mayor, según las necesidades. En el transcurso de esta etapa, el
intérprete concentró sus esfuerzos en los bosques inventariables, delimitándolos según la
definición previamente establecida. Luego se incrementó el detalle de la delineación de las
formaciones, en base a características tales como estructura espacial, homogeneidad,
color, textura y contexto biofísico.
6. Durante la delimitación se aplicaron reglas con respecto al área mínima de los polígonos
según los siguientes criterios:
• El área mínima de los polígonos dentro de las áreas boscosas se relaciona con el grado de
fragmentación del bosque nativo propio de cada región forestal
• Se fijó un área mínima de mapeo para las áreas no boscosas según la escala de trabajo.
La figura 5.13 presenta un ejemplo de una sesión de interpretación en ArcView GIS.
FIGURA 5.13: EJEMPLO DE UNA SESIÓN DE INTERPRETACIÓN EN ARCVIEW
Cobertura y Tabla de atributos asociada
Metodología detallada de la fase de teledetección
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Una vez iniciada la interpretación preliminar, y cuando el intérprete se hubiera familiarizado
con la región en estudio, se hicieron verificaciones de campo que permitieron averiguar el
grado de precisión de la interpretación, evaluar el potencial discriminatorio de las imágenes y
ajustar la leyenda preliminar.
5.6.3 Adquisición de datos de campo Justificación
Para cualquier trabajo de interpretación es imprescindible disponer de información de base
confiable. La adquisición de datos de referencia (tipo forestal de algunos sitios considerados
como típicos) se realiza generalmente por consultas de mapas temáticos existentes y
observaciones de campo.
En general, los mapas temáticos disponibles en la Argentina fueron de poca utilidad,
observándose que no existe correspondencia en la definición de los tipos de bosques para una
misma región. Es de destacar que algunos de ellos han sido realizados hace más de 25 años, el
nivel de detalle era inferior al suministrado por el presente inventario y los mapas temáticos
disponibles no cubrían en forma completa las regiones. Por estas razones y ante la necesidad
de tener información de base confiable y actualizada para cada región forestal, fue necesario
contar con datos propios.
Consecuentemente, la principal forma de obtener información general y detallada sobre cada
región, principalmente sobre los bosques inventariables, fue a través de la adquisición de
datos de campo.
Las verificaciones de campo se realizaron por vía terrestre o mediante vuelos, dependiendo de
la región, su superficie, la accesibilidad, la complejidad de los bosques inventariables, de las
otras coberturas, etc.
Así, la adquisición de los datos de campo de las regiones de la Selva Misionera y del Bosque
Andino Patagónico fueron recogidas por vía terrestre. En el caso de la Selva Misionera, el
análisis de las imágenes reveló bosques inventariables poco complejos, lo que pudo ser
confirmado, en parte, mediante el recorrido del terreno. Si bien los bosques inventariables del
Metodología detallada de la fase de teledetección
Página 70
Bosque Andino Patagónico presentan mayor complejidad que los de la Selva Misionera, el
trazado de las rutas permitió realizar observaciones directamente desde estas últimas. En
ambas regiones las imágenes obtenidas corresponden a la misma época, lo cual favoreció la
extrapolación de las observaciones a las zonas no visitadas, reduciendo considerablemente el
territorio a recorrer.
En muchos casos, la falta de accesibilidad de los sitios con puntos a controlar justificaron la
necesidad de realizar sobrevuelos.
Es preciso mencionar que durante las verificaciones de campo se recogió también
información detallada sobre las demás coberturas, la cual fue utilizada en la estratificación
final para las tierras no inventariables.
Logística para las verificaciones de campo
La adquisición de datos de campo es una etapa importante y exige una adecuada coordinación
logística, especialmente cuando se realiza por vía aérea.
El material requerido consiste esencialmente de imágenes impresas con la interpretación
preliminar superpuesta. En cuanto a la escala de las impresiones, distintas pruebas mostraron
que lo más adecuado era imprimirlas en papel de tamaño A0, con orientación horizontal,
utilizando como delimitación los contornos de las hojas topográficas al 1:250.000. Con esta
metodología se obtuvieron mapas a escala 1:150.000, la cual es perfectamente adecuada para
la navegación terrestre o aérea.
Según la complejidad de la región, se optó por el acompañamiento de un experto con
excelente conocimiento de la zona y con habilidad para la identificación de especies. Este
último requisito es esencial durante los sobrevuelos, puesto que las observaciones se
realizaron a 600 metros de altura y a una velocidad de mas de 200 kilómetros por hora.
Durante el sobrevuelo, el intérprete se ubicó en la aeronave de tal modo que tanto él como el
experto tenían posibilidad de observar la misma zona del terreno.
Metodología detallada de la fase de teledetección
Página 71
En este tipo de trabajo es recomendable un avión del tipo alas altas, que permite una buena
visibilidad del terreno, con autonomía de vuelo mínima de unas 4 a 5 horas, para evitar las
demoras del reaprovisionamiento y simplificar las tareas de vuelo (por ejemplo para evitar
repeticiones en el recorrido).
Las líneas de vuelo se definieron junto con el piloto, quien consideró los puntos a sobrevolar,
la autonomía del avión y los lugares de aprovisionamiento de combustible, con el objeto de
permitir al intérprete obtener la correspondencia entre el terreno y la imagen. Dichas líneas
fueron definidas mediante elementos fáciles de identificar tales como rutas, picadas, ríos,
meandros de ríos, lagos, cerros, etc.
La altura ideal para sobrevolar el territorio es de 600 metros, la cual se adapta perfectamente a
la escala de las imágenes, además de permitir la identificación de las masas boscosas.
Las observaciones fueron marcadas sobre las impresiones; cada sitio se indicó con una
etiqueta numerada, mientras que la información se registra en un carné. Se registró
información sobre el tipo de cobertura, especies dominantes, densidad, características
particulares de sitio (fuego, color del suelo, etc.).
Compilación de los datos de campo
Los datos de campo adquiridos son compilados para completar la interpretación preliminar de
los bosques inventariables.
A continuación se presenta el detalle de la compilación de los datos de campo:
1. Integración de los puntos de campo en ArcView GIS: la transferencia de los puntos de
campo a ArcView GIS se efectuó manualmente, ubicando en las imágenes la posición del
punto marcado sobre las impresiones. Luego se transfirió la información a la base de
datos.
2. Análisis de los datos de campo: puesto que la información compilada durante el vuelo
corresponde a comentarios y notas, fue necesario compilarlos para que su definición se
asemeje a la leyenda preliminar del mapa en curso o que corresponda a definiciones más
Metodología detallada de la fase de teledetección
Página 72
sintéticas. La compilación de los puntos de campo se efectuó en forma manual
directamente en la base de datos de ArcView GIS.
5.6.4 Verificación y ajuste de la estratificación preliminar
La estratificación preliminar se finalizó a partir de las verificaciones de campo. A partir de los
datos de campo, se comprobó que los realces preliminares fueran adecuados y permitiesen
homogeneizar coberturas similares.
A continuación se presenta el detalle de los ajustes de los realces preliminares:
1. En el Viewer de ERDAS IMAGINE se desplegaron las imágenes y la cobertura de puntos
de las verificaciones de campo.
2. Se analizó la homogeneidad de los contrastes mediante los datos de campo.
3. Se ajustaron las curvas de contraste, según el método presentado en el punto 5.5.
Una vez ajustados los realces, el intérprete pudo completar la clave de interpretación
preliminar analizando el conjunto de colores y texturas de cada cobertura hasta definir las
generalidades de los distintos tipos de cobertura.
Luego se completó la estratificación a partir de la clave de interpretación y se ajustó la
correspondiente leyenda.
5.6.5 Mapa forestal preliminar
Tras la finalización de la estratificación preliminar, se obtuvo el correspondiente “mapa
forestal preliminar” en formato digital. Este mapa está compuesto por polígonos y su tabla de
atributos asociada; el campo “Inventario” contiene los polígonos a inventariar, en tanto el
campo “Leyenda” contiene la codificación preliminar de los estratos a inventariar, o la
inscripción “a precisar” o “a determinar” para los polígonos no inventariables.
Metodología detallada de la fase de teledetección
Página 73
Tal como se mencionó, se reservó la interpretación y la codificación de los demás polígonos y
del resto del territorio para la estratificación final, puesto que la estratificación forestal
preliminar tiene como objetivo principal a los bosques inventariables.
Antes de dar por finalizado el mapa de estratificación forestal preliminar, se comprobó la
topología con el programa ArcInfo, lo cual aseguró que el mapa estuviera libre de errores
gráficos que hayan podido producirse durante la digitalización.
Después de generada la topología, se verificó nuevamente el mapa de la estratificación
forestal preliminar con ArcView GIS y se entregó a la sección estadísticas del proyecto para
la elaboración del diseño del inventario y la planificación de las actividades de campo.
5.7 Estratificación Final
La estratificación final es la etapa en la cual se elabora el mapa forestal de cada región. Este
mapa debe reflejar la localización de los bosques inventariables, como así también de los
bosques no inventariables y las áreas no boscosas.
Dado las diferencias que presentan los bosques inventariables respecto a los bosques no
inventariables y las áreas no boscosas, la estratificación final comprendió dos etapas. La
primera se ocupó de los bosques inventariables y consistió en el ajuste de la estratificación
forestal preliminar a los datos del inventario. La segunda correspondió a la estratificación del
resto del territorio de cada región forestal y comprendió los bosques no inventariables y las
áreas de “no bosque”.
5.7.1 Estratificación final de Área Bosque
5.7.1.1 La estratificación final de los bosques inventariables
Estratificación de Tierras Forestales
Las Tierras Forestales son tierras con una cubierta de copa de más del 20 por ciento del área y
una superficie contínua superior a 1000 hectáreas donde los árboles deberían poder alcanzar
Metodología detallada de la fase de teledetección
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una altura mínima de 7 metros a su madurez in situ. En general son formaciones forestales
cerradas, donde árboles de diversos tamaños y sotobosque cubren gran parte del terreno.
Esta etapa implicó el ajuste de la estratificación forestal preliminar de las Tierras Forestales,
utilizando los datos provenientes de las UPM (Unidad Primaria de Muestreo).
La estratificación final de los bosques inventariables requirió los siguientes pasos:
− Análisis de los datos del inventario
− Revisión y ajuste de los realces preliminares
− Definición de las claves de interpretación final
− Revisión y ajuste de la estratificación forestal preliminar
Análisis de los datos del inventario
Los datos del inventario fueron compilados por UPM y sometidos a análisis estadísticos
tradicionales, los cuales permitieron destacar generalidades como así también algunas
particularidades.
Los parámetros dendrométricos utilizados se refieren a:
− número de árboles
− área basal
− volumen
y también, la composición florística.
A partir de los datos se definieron las clases definitivas de las Tierras Forestales, basándose en
las similitudes de las UPM según la combinación de los parámetros enumerados
anteriormente. El procedimiento para agrupar las UPM fue el siguiente: en primer lugar se
consideró la composición florística, luego o ante la ausencia de diferencias florísticas se
agruparon las UPM a partir de los parámetros dendrométricos: numero de árboles, área basal
y volumen. También se examinó la homogeneidad de las parcelas de cada UPM. La
clasificación de las UPM fue transcripta en una planilla Excel, lo que posibilitó su utilización
directamente en ArcView GIS.
Metodología detallada de la fase de teledetección
Página 75
Es conveniente disponer de varias clases de UPM definidas según el o los parámetros citados
que puede variar según la región forestal. En los casos donde no se pudieron discriminar
clases se analizó la posibilidad de combinarlas con otras o bien reasignar las UPM,
especialmente las que se encuentran en los límites de clase.
Las clases correspondientes a las Tierras Forestales surgen, principalmente, por una
combinación de las clases de UPM determinadas y características espectrales de la imagen;
asimismo, las transectas de las UPM también fueron de utilidad (más detalle sobre UPM y
transectas ver Manual de Campo).
Revisión y ajuste de los realces preliminares
A fin de resaltar las distintas clases definidas durante el análisis de las UPM y con el objeto de
optimizar los contrastes entre ellas se ajustaron los realces preliminares; a su vez, se utilizó la
información adquirida durante las verificaciones de campo. Esto fue necesario ya que, en
algunos casos, los parámetros dendrométricos utilizados son susceptibles de traducirse en un
comportamiento espectral característico, traduciéndose en valores espectrales distintos.
Utilizando el programa ERDAS IMAGINE se desplegó toda la información disponible con
las imágenes; ello facilitó el ajuste de los realces posibilitando una concordancia espectral
entre las imágenes de una misma región. Finalmente, se obtuvieron los realces definitivos
para las Tierras Forestales (bosques inventariables).
Definición de las claves de interpretación final
A partir de las clases de Tierras Forestales definidas, identificables en las imágenes satelitales,
y de los realces finales se ajustaron las claves de interpretación preliminares.
Para la definición de las claves de interpretación final se realizó:
• Despliegue de las imágenes con su realce final
• Despliegue de las UPM
• Despliegue de las transectas
Metodología detallada de la fase de teledetección
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Las claves de interpretación finales se obtuvieron a partir de la definición de las
características referentes a color y textura de cada clase a escala 1:50.000. En el Anexo III se
presentan las claves de interpretación para cada región forestal (en Anexos).
Revisión y ajuste de la estratificación forestal preliminar
A partir de la clave de interpretación final se ajustó la estratificación forestal preliminar,
respetando el área mínima de los estratos definidos.
Durante el proceso de ajuste, el objetivo consistió en lograr que cada estrato contenga
mayormente las UPM de la misma clase, basándose en su homogeneidad en color y textura.
Algunos estratos podían contener UPM de otras clases cuando la superficie de estas era
inferior al área mínima definida.
La estratificación final de Tierras Forestales se realizó con ArcView GIS utilizando las
siguientes coberturas e información:
− UPM clasificadas
− estratificación forestal preliminar
− imágenes con sus realces finales
− clave de interpretación final
5.7.1.2 Estratificación de bosques no inventariables
Se define como bosques no inventariables a las categorías Otras Tierras Forestales y Tierras
Mixtas.
Las Otras Tierras Forestales son tierras donde la cubierta de copa tiene entre 5 y 20 por ciento
de árboles capaces de alcanzar una altura de 7 m a su madurez in situ; o tierras con una
cubierta de copa de más del 20 por ciento en la que los árboles no son capaces de alcanzar una
altura de 7 m a su madurez in situ; o aquellas donde la cubierta arbustiva abarca más del 20
por ciento. En esta categoría dominan arbustales, cañaverales, palmares, bosques en galería,
entre otros.
Las Tierras Mixtas corresponden a zonas de transición muy dinámica entre el ambiente
forestal y el ambiente agrícola. Son un conjunto de bosques rurales con superficie menor a
Metodología detallada de la fase de teledetección
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1000 hectáreas en forma de mosaicos con cultivos agrícolas, bosques degradados y
plantaciones forestales.
Dentro de los objetivos del actual Inventario Nacional de Bosques Nativos, dentro de las
tierras no inventariables, las tierras mixtas son de interés al presentar áreas de bosque nativo.
Estratificación de las Otras Tierras Forestales
La estratificación de las tierras que pertenecen a la categoría Otras Tierras Forestales se
realizó mediante interpretación visual directamente en la pantalla utilizando el programa
ArcView GIS e Image Analysis. La interpretación de las tierras de esta categoría no ofreció
gran dificultad puesto que, por lo general, presentan una buena separibilidad espectral. Sin
embargo fue importante la información colectada durante las verificaciones de campo.
Se elaboró una leyenda y la correspondiente clave de interpretación (ver Anexo III en
Anexos).
Estratificación de las Tierras Mixtas
Dado que las Tierras Mixtas están integradas por componentes agrícolas, otras tierras
forestales, plantaciones forestales y bosques, fue necesario codificar los estratos utilizando un
índice de caracterización, el cual indica la importancia relativa (%) de los rodales boscosos
(Bosques Rurales) y de las demás componentes.
La estratificación de las Tierras Mixtas se realizó a partir de imágenes impresas a escala
1:150.000 que aseguraron mantener una escala de trabajo constante y apreciar el contexto
global del territorio a interpretar. Mediante la interpretación visual se delimitaron
manualmente las unidades homogéneas sobre un material transparente, posteriormente se
digitalizaron los polígonos identificados con el programa ArcView GIS e Image Analysis.
Finalmente, se generó el índice de caracterización de cada polígono.
La generación del índice de caracterización comprende los siguientes pasos (más detalles de
este tema en Anexos I y IV en Anexos):
Metodología detallada de la fase de teledetección
Página 78
La generación del índice de caracterización comprende los siguientes pasos (más detalles de
este tema en Anexos I y IV en Anexos):
a - Clasificación de los componentes de las Tierras Mixtas
A continuación, se detalla brevemente la secuencia metodológica utilizada:
− se aplicaron a las imágenes satelitales los realces de manera permanente, con lo cual se
aumentó el contraste entre coberturas durante la clasificación.
− se realizaron los recortes de las imágenes a partir de los polígonos de Tierras Mixtas
generados a partir de la interpretación visual.
− se definieron en cada imagen varios sitios de muestreo para cada uno de los componentes
(agrícola, otras tierras forestales, plantaciones forestales y bosques) a fin de incluir en el
proceso la variabilidad de cada una de ellos.
− se realizó la clasificación automática supervisada de cada imagen, debido a las diferencias
que pueden surgir por la distintas fechas de adquisición de las mismas utilizando el
algoritmo de los paralelepípedos. Como resultado, se obtuvieron los polígonos
clasificados sobre la base de las cuatro componentes mencionadas.
− se comprobaron los resultados obtenidos mediante verificaciones visuales.
b - Cálculo del índice de caracterización
Para cada uno de los polígonos clasificados de Tierras Mixtas se calculó la superficie ocupada
por cada componente y se generó el índice de caracterización.
Este índice de caracterización se compone de letras y números, donde A representa el
componente Agrícola, B el componente Bosques, P las Plantaciones forestales y T el
componente Otras Tierras Forestales. Los números se refieren a la importancia relativa de
cada componente (%) expresada en clases de 10% según la clasificación siguiente:
1: 10-19% 2: 20-29% 3: 30-39% 4: 40-49% 5: 50-59%
6: 60-69% 7: 70-79% 8: 80 89% 9: 90-100%
De acuerdo a la proporción de superficie ocupada por el componente Bosques (Bosques
Rurales), las Tierras Mixtas fueron clasificadas en:
Metodología detallada de la fase de teledetección
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− Boscosas: superficies donde el componente boscoso cubre una superficie igual o mayor al 75 % del polígono.
− Medianamente boscosas: superficies donde el componente boscoso cubre desde 50 %
hasta menos del 75 % del polígono. − Poco boscosas: superficies donde el componente boscoso cubre desde 26 % hasta menos
del 50 % del polígono. − Muy poco boscosas: superficies donde el componente boscoso cubre menos del 25 % del
polígono.
Identificación de Bosques Rurales mayores de 150 hectáreas
Los Bosques Rurales son remanentes de bosque nativo dentro de las Tierras Mixtas, en un
paisaje agropecuario, con una superficie inferior a 1000 hectáreas y superior a 150 hectáreas.
Este último valor es fácilmente identificable en los mapas temáticos a escala 1:250.000 dado
que representa una área de 0.5 x 0.5 cm.
Para la identificación de estos Bosques Rurales se utilizó el mapa temático elaborado a partir
de la clasificación automática, donde se aislaron los polígonos boscosos y se seleccionaron
aquellos que tenían una superficie superior a 150 hectáreas.
5.7.2 Estratificación final de Área No Bosque
El objetivo de esta etapa fue completar la estratificación de las tierras de áreas no boscosas del
resto del territorio de cada región forestal. Se estratificaron en unidades relativamente
homogéneas y se codificaron según las coberturas presentes (más detalles en Informes
Regionales).
Estratificación final de Otras Tierras
La estratificación de las tierras que pertenecen a la categoría Otras Tierras se realizó también
mediante interpretación visual de las imágenes satelitales con el software ArcView GIS e
Image Analysis y se utilizó la información recopilada durante las verificaciones de campo. La
interpretación de las tierras de esta categoría no presentó altos niveles de confusión entre
clases.
Metodología detallada de la fase de teledetección
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5.8 Generación de mapas temáticos y cálculo de superficies A partir de la integración de la estratificación final y la cartografía del SIG 250 del Instituto
Geográfico Militar (IGM), se elaboró el mapa temático en formato digital y analógico.
Además, se utilizaron otras fuentes digitalizadas para actualizar la información faltante de la
cartografía, agregándose un campo adicional en las tablas de atributos con el fin de indicar la
fuente de los datos.
El procesamiento de estas cartas del SIG-250, complementadas con datos de otras fuentes,
posibilitó la obtención de una cartografía base digital del área representada, incluyendo los
elementos siguientes:
· Marco de la carta
· Grilla de referencia
· Textos aclaratorios
· Logotipos
· Norte de cuadrícula
· Identificación de la hoja (carta temática)
· Leyenda
· Símbolos cartográficos
· Mapa índice (carta temática)
· Escala numérica y escala gráfica
· Estratificación final
Los mapas temáticos finales fueron elaborados a partir del sistema cartográfico establecido
por el IGM. Dado que estos mapas están proyectados en diferentes fajas características del
sistema oficial argentino, debieron ser reproyectados a una faja única. De este modo se logró
la debida continuidad espacial requerida para la elaboración de las cartas temáticas y los
mapas provinciales, regionales y nacional.
Para evaluar la calidad del mapa temático obtenido a partir de la estratificación final se
confeccionó una matriz de error, también llamada matriz de confusión. La ventaja de emplear
esta matriz es que ofrece una apreciación global de la precisión del mapa resultante e indica
las clases que presenta mayores confusiones (Anexo I en Anexos).
Los cálculos de superficies por estratos, provincias, regiones y nacional se efectuaron en su
faja correspondiente. Para más detalles sobre este punto, se puede consultar el “Manual de
Cartografía Digital y Sistema de Información Geográfica”.
Referencias bibliográficas
Página 81
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Glosario
86 Página 86
7. GLOSARIO
Banda espectral:
Longitudes de onda con comportamiento electromagnético similar. SPECTRAL BAND.
Calibración:
Proceso para comparar ciertas medidas específicas con otro instrumento estándar.
CALIBRATION.
Clasificación automática:
Proceso por el cual se asignan los píxeles de una imagen continua a categorías, basado en la
similitud de las características espectrales. DIGITAL CLASSIFICATION, PATTERN
RECOGNITION.
Componentes principales:
Tratamiento estadístico que permite condensar una serie de variables sobre la base de sus
correlaciones mutuas. PRINCIPAL COMPONENTS.
Contraste:
Diferencia de valor o tono entre áreas más claras y más oscuras de una imagen. CONTRAST.
Correcciones:
Operaciones digitales tendientes a eliminar errores en la adquisición de imágenes; que pueden
ser de tipo radiométrico o geométrico. GEOMETRIC CORRECTION, RADIOMETRIC
CORRECTION.
Digitalización:
Conversión de documento analógico a formato numérico. DIGITIZING.
Espectro electromagnético:
Distribución gráfica de la radiación electromagnética según la longitud de onda. ELECTRO-
MAGNETIC SPECTRUM.
Filtros digitales:
Matrices de coeficientes numéricos que permiten atenuar o acentuar –según su finalidad y
estructura- las gradaciones radiométricas presentes en una imagen. DIGITAL FILTERS.
Glosario
87 Página 87
Histograma:
Representación gráfica de las frecuencias observadas en una determinada imagen para una
determinada banda. HISTOGRAM.
Imagen:
Representación pictórica no obtenida por medios fotográficos. IMAGE.
Infrarrojo:
Porción del espectro comprendido entre 0,7 y 100 micrones, con gran importancia para
estudios de teledetección. Normalmente suele dividirse en infrarrojo cercano (0,7-2,0 µm),
medio (2,0-5,0 µm) y lejano (8,0-15,0 µm). Este último también se conoce como infrarrojo
térmico. INFRARED.
Landsat:
Serie de satélites construidos por la NASA dedicados específicamente a la evaluación de
recursos naturales. LANDSAT.
Longitud de onda:
Distancia que separa dos ondas sucesivas. WAVELENGTH.
Mosaicos:
Unión de imágenes individuales para generar una de mayor tamaño. MOSAIC.
Nivel digital – Contaje digital (ND):
Valor que traduce la intensidad radiométrica recibida por un sensor electro-óptico DIGITAL
NUMBER.
Píxel:
Elemento pictórico más pequeño en una imagen. PICTURE ELEMENT.
Puntos de control:
Elementos geográficos fijos y localizables con precisión en imagen y documento de referencia
para ser empleados durante la etapa de la georreferenciación. GROUND CONTROL POINT
(GCP).
Radar:
Sistema activo de microondas que emite pulsos de energía electromagnética (longitud de onda
entre 1 mm y 1 m) y mide la señal retrodispersada por la superficie observada. RADAR..
Glosario
88 Página 88
Raster:
Datos organizados en una grilla donde cada celda posee un valor.
Realce de Imágenes:
Proceso digital que tiene como fin mejorar la calidad visual de la imagen, mediante el
aumento del contraste interno. ENHANCEMENT.
Reflectividad:
Porcentaje de radiación incidente que es reflejada por una superficie. REFLECTANCE.
Resolución:
Medida de la habilidad de un sensor para la toma de información. Referida al tamaño de la
unidad mínima de terreno (espacial), al número de bandas disponibles (espectral), al nivel de
codificación (radiométrica) o a la frecuencia de cobertura (temporal). RESOLUTION.
Sensor :
Instrumento diseñado para detectar energía electromagnética, convertirla en una señal y
transmitirla. SENSOR.
Stripping (bandeado):
Es un error de datos que ocurre cuando un detector del sistema de rastreo presenta una
anomalía produciendo una de las bandas de la imagen con bandas a intervalos regulares
(Landsat TM presenta 16 detectores por banda).
Firma espectral:
Conjunto de valores promedio de reflectancia o de radiancia en un intervalo de longitud de
onda definido para una superficie homogénea. SPECTRAL SIGNATURE.
Sistema de información geográfica:
Conjunto de herramientas (hardware y software) que permiten el almacenamiento,
elaboración y manejo de datos espaciales georreferenciados y sus correspondientes atributos.
GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS (GIS).
Teledetección :
Ciencia que permite obtener información sobre un objeto, área o fenómeno a través del
análisis de los datos adquiridos por un instrumento que no está en contacto directo con el
objeto. También denominada percepción remota. REMOTE SENSING.
Glosario
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Topología:
Define las relaciones entre los elementos gráficos de un sistema de información geográfica
SIG (arcos, nodos y etiquetas).