Revista ITTPA VOL. 01 No. 02 (2019)
MULTITEMPORAL STUDY TO DETERMINE CHANGES IN COVERAGE IN THE NEAR AREA OF THE FOREST PARK NEUSA - CUNDINAMARCA IN THE YEARS 1989 AND 2018 ESTUDIO MULTITEMPORAL PARA DETERMINAR CAMBIOS EN LAS COBERTURAS EN LA ZONA CERCANA DEL PARQUE FORESTAL EMBALSE DEL NEUSA - CUNDINAMARCA EN LOS AÑOS 1989 Y 2018 María Fernanda Barragán Feo1 ABSTRACT The reserve forest Park “El Neusa” is a protected area declared by the CAR (Regional Autonomous corporation from Cundinamarca), provides Ecosystem Services to the nearby population in the water supply, It obeys an Altoandino forest Ecosystem and is habitat to species of Fauna and flora. However, has been an interest to study this ecosystem to know their actual status, for this, with the use of tele-detection techniques through the analysis of satellite images developing multitemporal studies can be known changes occurred. The objective of this study was to identify the changes in coverages that occurred in the area near El Neusa reservoir forest park from Department of Cundinamarca. Two images were analyzed, Landsat 4TM to the year 1989 and Landsat 8 OLI / TIRS from 2018, to which the supervised classification process was carried out in the Erdas Imagine 2016 software. 10 types of coverage were obtained following the Corine Land Cover methodology (CLC) adapted to Colombia. For the year 1989 the results obtained evidenced that the coverage 2.3.1 “Pastos Limpios” presented the highest occupation of the total area with 44.68% followed by the coverage 3.2.1 “Herbazal” with 23.66%. For the year 2018, coverage 2.3.1 “Pastos limpios” presented the highest occupation with 47.94% and coverage 4.1.1 “Zonas Pantanosas” the lowest occupation of the total area with 0.096%. According to the obtained results it was conclude that the coverage with the highest gain was 1.1.1 “Tejido Urbano Continuo” with 3390, 67 ha and the coverage with the highest loss was 3.2.1 “Herbazal” with 8357, 5 ha. Keywords: Protected area, Ecosystem services, High andean forest, Remote sensing, Supervised classification Received: 23 - 07 - 2019 Accepted: 19 - 09 - 2019
RESUMEN El parque forestal embalse el Neusa es un área protegida declarada por la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca - CAR, ofrece servicios ecosistémicos a la población cercana en el abastecimiento de agua; obedece a un ecosistema de bosque altoandino y es hábitat para especies de fauna y flora. No obstante, ha existido interés de estudiar estos ecosistemas para conocer su estado actual, para ello, con el uso de técnicas de teledetección mediante el análisis de imágenes satelitales desarrollando un estudio multitemporal se pueden conocer los cambios ocurridos. El objetivo del presente estudio, fue identificar los cambios de coberturas en la zona cercana del parque forestal embalse el Neusa en el departamento de Cundinamarca. Para ello se analizaron dos imágenes, Landsat 4TM del año 1989 y Landsat 8 OLI/TIRS del año 2018, se les realizó el proceso de clasificación supervisada en el software Erdas Imagine 2016 donde se obtuvieron 10 clases de coberturas siguiendo la metodología Corine Land Cover (CLC) adaptada para Colombia. Los resultados obtenidos para el año 1989 evidenciaron que la cobertura 2.3.1 “Pastos limpios” presentó la mayor ocupación del área total con 44,68% seguido de la cobertura 3.2.1 “Herbazal” con 23,66%. Para el año 2018, la cobertura 2.3.1 “Pastos Limpios” presentó la mayor ocupación con 47,94% y la cobertura 4.1.1 “Zonas pantanosas” la menor ocupación del área total con 0,096%. De acuerdo a los resultados se concluyó que la cobertura con mayor ganancia fue 1.1.1 “Tejido Urbano Continuo” con 3390,67 ha y la cobertura con mayor pérdida fue 3.2.1 Herbazal con 8357,5 ha. Palabras clave: Área protegida, Servicios ecosistémicos, Bosque altoandino, Teledetección, Estudio multitemporal, Clasificación supervisada.
1 Bióloga, Universidad del Magdalena, Colombia. Estudiante Especialización en Geomática, Universidad Militar Nueva Granada, Colombia. Bióloga, Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca, Colombia. E-Mail: mafebarraganf@gmail.com
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Introducción En los últimos años, ha existido la necesidad de implementar herramientas que permitan determinar cambios en los ecosistemas a causa de diferentes presiones a los que se ven enfrentados, entre ellas, aprovechamientos forestales e incendios forestales, los cuales provocan que se alteren y pierdan su dinámica. No obstante, con el uso de algunas técnicas de teledetección es posible lograr la determinación de cambios que van desde procesos relativamente lentos hasta otros de rápida ocurrencia, a partir de imágenes de satélite en el escenario de poder realizar una comparación entre ellas (Chuvieco, E, 1998). Para realizar un estudio multitemporal, se emplean imágenes satelitales, las cuales son capturadas por un sensor, se caracterizan por permitir la combinación de sus bandas para generar una nueva imagen (MappingGIS) y mediante ellas se puede conocer el comportamiento en un tiempo determinado. De manera que los estudios multitemporales se realizan comparando coberturas interpretadas mediante imágenes de satélite, lo que permite evaluar los cambios de dichas coberturas (Torres, J, 2017). Además, se realizan con el proceso de clasificación, donde se determinan ciertos atributos de un área en particular. La Clasificación supervisada es aquella que permite delimitar sobre la imagen áreas conocidas como “áreas de entrenamiento”, lo que indica que tales áreas sirven para entrenar al software y para ello, se cubren todas las clases y se selecciona el algoritmo de clasificación adecuado (Teledet, 2017). En Colombia, diferentes estudios multitemporales se han realizado utilizando imágenes de satélite, como por ejemplo Gutiérrez, et al., 2015 realizaron la clasificación supervisada y no supervisada en la zona urbana y alrededores del municipio de Sonsón del departamento de Antioquia - Colombia en donde se utilizaron imágenes digitales del sensor remoto satelital LANDSAT ETM+. Años más tarde, Muñoz et al., 2009 desarrollaron un análisis multitemporal para conocer los cambios en el uso del suelo que ha experimentado la microcuenca Las Minas ubicada oriente del municipio de Pasto, en los últimos 19 años, en donde concluyeron que el análisis multitemporal de fotografías áreas es una herramienta útil en el monitoreo de los cambios en el uso de uso suelo y cobertura boscosa. Posteriormente, (Zuleta, A, 2015) revisó los trabajos realizados en Colombia de procesamiento de imágenes aéreas o satelitales, para el estudio de la deforestación en diferentes años. En Cundinamarca, Hernández, J & Chacón, W, 2013 desarrollaron el trabajo de grado titulado “Estudio multitemporal del cuerpo de agua de la laguna de Fúquene mediante imágenes satelitales Landsat” el principal objetivo fue realizar un estudio del comportamiento del cuerpo de agua de la laguna de Fúquene entre 1977 y 2007, utilizando imágenes satelitales Landsat 2, 4, 5 y 7 con cartografía existente como soporte e insumo. Por otra parte, en el embalse el Neusa los trabajos adelantados han consistido en la recopilación de información utilizando el método teórico de análisis involucrando temas de generalidades físicas, biológicas y socioeconómicas del ecosistema que lo compone. En este trabajo se concluye que este ecosistema se reconoce como un área estratégica para la región ya que actúa como regulador del caudal siendo fuente de abastecimiento de agua potable para la población de Zipaquirá, Cogua y Nemocón (García Luis, L & Matallana Laguna, W, 2017) 8
Particularmente, Colombia posee una variedad de ecosistemas y paisajes de gran importancia, es por ello que con la ley 99 de 1993 se dio a las Corporaciones Autónomas Regionales la administración de los recursos naturales y la facultad de declarar las áreas protegidas. Dicho de esta manera, la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca - CAR en el 2001 creó el manual del Sistema Regional de Áreas Protegidas - SIRAP con el objetivo de adelantar actividades de conservación en sitios estratégicos en la jurisdicción. Con la creación del SIRAP se priorizaron 35 áreas declaradas y se obtuvieron los lineamientos para su manejo y control. El SIRAP fue adoptado mediante la Resolución No. 491 de 2005 en donde se establecen las funciones y actividades implementando de planes de manejo ambiental (CAR, 2007). La Reserva Forestal Embalse el Neusa, hace parte de las áreas protegidas de la CAR, construida en 1949 y desde 1950 se encontraba administrada por el Banco de la República (García Luis, L & Matallana Laguna, W, 2017) más tarde en asociación con el Ministerio de Agricultura y la Universidad Distrital Francisco José de Caldas se inicia el programa de plantaciones forestales; años después, en 1962 la CAR asume la administración de este parque siguiendo el programa de plantaciones forestales hasta 1996 (Basto et al., 2018). Este ecosistema al igual que los ecosistemas de páramo ha sido objeto de actividades como la ganadería y la agricultura que han deteriorado el estado de estos ecosistemas, limitando los servicios ambientales generados por los mismos y poniendo en peligro la biodiversidad única de estas zonas (Rebollo Barrios, M, 2014). En este trabajo se determinó por medio de un análisis multitemporal los cambios en las coberturas a partir del método Corine Land Cover Colombia (CLC) en la zona cercana del embalse el Neusa en los años 1989 y 2018. Se espera que la información que se genere sea de gran importancia para adoptar medidas de conservación y manejo de forma sustentable en este ecosistema, en razón a que el análisis multitemporal es de utilidad en la determinación de las áreas afectadas permitiendo conocer su problemática así como conocer que ha pasado con el área en el transcurso del tiempo y cuáles son los cambios ocurridos o pérdida de cobertura en la zona estudiada.
Materiales y métodos Área de estudio El estudio se desarrolló sobre la zona cercana de la reserva Forestal Embalse el Neusa en el departamento de Cundinamarca; el área de estudio abarca aproximadamente 60.000 ha incluyendo municipios como Zipaquirá, Cogua, Nemocón, Tausa y Sutatausa en el Departamento de Cundinamarca. Específicamente, la Reserva Forestal Embalse el Neusa se localiza en el departamento de Cundinamarca, en jurisdicción de los municipios de Cogua y Tausa, tiene aproximadamente un área de 3.700 ha, presenta un rango altitudinal entre los 2.975m.s.n.m y los 3.600 m.s.n.m (Basto et al., 2018) su temperatura fluctúa entre los 4º C y 23º C centígrados. Se caracteriza por ser un ecosistema de bosque húmedo montano que presenta variaciones de temperatura y posee una cobertura vegetal predominada en parte por especies exóticas correspondien-
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tes a pino (Pinus patula Schiede ex Schltdl. & Cham.) y eucalipto (Eucalyptus globulus Labill.), que fueron plantados para controlar factores como la erosión y sedimentación de laderas y una porción de bosque nativo (Cárdenas Baquero, M, 2017) Para desarrollo el estudio multitemporal, la metodología estuvo dividida en tres fases como se explica a continuación 1.
Fase inicial
1.1
Obtención de las imágenes
zona de estudio. Por otra parte, la clasificación supervisada permite delimitar sobre la imagen áreas conocidas como “áreas de entrenamiento”, lo que indica que tales áreas sirven para entrenar al software y para ello, se cubren todas las clases. El número de áreas de entrenamiento (Ver figura 1) por cobertura, presentó variación en función del grado de homogeneidad de la misma. De esta manera, se establecieron diez (10) clases de coberturas para el proceso de clasificación supervisada. No obstante, conociendo los resultados de clasificación obtenidos, algunas zonas de entrenamiento se eliminaron o redefinieron hasta obtener la clasificación apropiada.
Para el procesamiento fueron descargadas en el portal web de la U.S Geological Survey (USGS) las imágenes satelitales Landsat. Específicamente, para el embalse el Neusa las imágenes corresponden al PATH 8 y ROW 56 y fueron seleccionadas como insumo dos imágenes Landsat correspondientes a los satélites Landsat 4 TM y Landsat 8 OLI/TIRS tomadas en julio de 1989 y diciembre de 2018. Así mismo, las imágenes fueron seleccionadas basadas en la visualización y en el porcentaje de nubosidad. Las imágenes se descargaron en formato comprimido donde las bandas se encuentran separadas. Así las cosas, se hizo necesario el proceso de composición de las imágenes, en donde la Landsat 4TM está compuesta por cuatro bandas y la Landsat 8 OLI/TIRS está compuesta por ocho bandas. En la Tabla 1 se hace un descripción de las características de las imágenes utilizadas.
Figura 1. Zonas de entrenamiento en la imagen Landsat 8. Fuente: Autores.
Una vez establecidas las zonas de entrenamiento se visualizaron las firmas espectrales (Ver figura 2) para las diez (10) clases de coberturas establecidas.
Tabla 1. Características de las imágenes Landsat seleccionadas. Fuente: Autores.
1.2 Ajustes Como parte del proceso de clasificación las imágenes fueron sometidas a mejoramiento, con el fin de facilitar el proceso de delimitación de las coberturas presentes en la zona de estudio. Dado que las imágenes descargadas en el portal web de la U.S Geological Survey (USGS) se descargan en formato comprimido (.Zip) y que las bandas se encuentran separadas, se realizó el proceso de Layer Stack, el cual permite combinar las bandas de una imagen en particular.
Figura 2. Firmas espectrales de las coberturas en la imagen Landsat 8. Fuente: Autores.
2.
Fase de procesamiento
2.1
Clasificación supervisada
Teniendo en cuenta que la clasificación supervisada es aquella que requiere de un conocimiento previo del área de estudio para determinar las coberturas presentes, en este estudio no se contó con un reconocimiento completo de la zona de interés; sin embargo, se tomó como referencia información recopilada de la
Finalmente, desde la herramienta Signature Editor - Classify: Supervised se generó la clasificación supervisada de las coberturas presentes en la zona de estudio (Ver figura 3).
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Recode Este filtro permite generalizar el mapa final, con la imagen de la clasificación supervisada se realizó el Merge de la columna Class_name debido a que en el proceso de recode no se añade dicha columna, se usó la herramienta Add Class_name, en donde se le adiciona la columna del nombre de la clase a la tabla recode desde la tabla de la imagen de la clasificación. Clump Utilizando la imagen resultante del Recode fue aplicado el filtro Clump el cual agrupa pixeles vecinos con ND iguales uniéndolos en una entidad. Figura 3. Resultado de la clasificación supervisada de la imagen Landsat 8. Fuente: Autores
Eliminate
El proceso de clasificación supervisada se realizó en el software Erdas Imagine 2016, para ello se establecieron las zonas de entrenamiento para determinar las coberturas predominantes en la zona cercana al “Reserva Forestal embalse del Neusa”. Los números de entrenamientos por cobertura fueron definidos dependiendo la complejidad de la cobertura.
A la imagen obtenida del filtro Clump se le realizó el filtro Eliminate para eliminar los polígonos pequeños uniéndolos en polígonos más grandes. Se asignó un Minimum - 2 ha. En la tabla 2 se observa las diferencias en la imagen clasificada obtenidas de los filtros utilizados en la imagen Landsat 4 TM.
Finalmente, las coberturas obtenidas de la clasificación supervisada fueron codificadas siguiendo los parámetros establecidos por la metodología CORINE LAND COVER adaptada para Colombia (IDEAM, 2010). 2.1.
Procesos de generalización
Como resultado de la clasificación supervisada, se realizaron los procesos de generalización de filtros como Recode para generalizar el mapa final, seguidamente el filtro Clump para agrupar pixeles vecinos con ND iguales uniéndolos en una entidad. Finalmente, el filtro Eliminate para eliminar los polígonos pequeños uniéndolos en polígonos más grandes. Análisis multitemporal Una vez finaliza la edición, se realizaron los análisis correspondientes para cada periodo (1989 - 2018) con el fin de determinar los cambios (ganancias o pérdidas) de coberturas en la zona de estudio, conociendo el área y porcentaje que corresponde a cada cobertura.
Figura 4. Resultados de los procesos de generalización realizados a la Imagen Landsat 4 TM. Fuente: Autores.
En figura 5 se observan las diferencias en la imagen clasificada obtenidas de los filtros utilizados en la imagen Landsat 8 OLI/TIRS.
Resultados y discusión Procesos de generalización En los procesos de clasificación es particular observar en la imagen agrupaciones de pixeles o pixeles individuales los cuales se clasifican erróneamente o no se agrupan. Por lo anterior, a las imágenes Landsat 4 TM y Landsat 8 OLI/TIRS se les aplicaron los filtros de generalización descritos a continuación:
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Figura 5. Resultados de los procesos de generalización realizados a la Imagen Landsat 8 OLI/TIRS. Fuente: Autores.
Como último paso, la clasificación final obtenida fue vectorizada y exportada en formato shapefile (.shp) compatible con el software ArcGIS 10.3 para su posterior edición, según lo observado en cada una de las imágenes. Adicionalmente, las coberturas identificadas fueron codificadas siguiendo la metodología CORINE LAND COVER adaptada para Colombia (IDEAM, 2010).
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Análisis multitemporal Como parte integra de las fases I y II, en esta etapa se presenta el análisis correspondiente de las diez (10) coberturas establecidas en este estudio que están presentes en la zona cercana de la Reserva Forestal embalse el Neusa para 1989 y 2018. Análisis de cobertura para 1989 Con el uso de la Imagen Landsat 4TM fueron identificadas las coberturas descritas en la tabla 2. La cobertura con mayor área (ha) corresponde a 2.3.1 Pastos Limpios con 42999 ha la cual ocupa el 44,6871% del área evaluada. Seguidamente, se encuentra la cobertura 3.2.1 Herbazal la cual presenta 22774,7 ocupando el 23,6688% del área total. La cobertura con menor área corresponde a 4.1.1 Zonas Pantanosas con 95,04 ha y una ocupación de 0,0988% de área evaluada. (Ver figura 6).
Figura 7. Mapa de coberturas para 1989. Fuente: Autores.
Análisis de cobertura para 2018 Con el uso de la Imagen Landsat 8 OLI/TIRS fueron identificadas las coberturas descritas en la tabla 3. La cobertura con mayor área (ha) corresponde a 2.3.1 Pastos Limpios con 51501,4 ha la cual ocupa el 47,9487% del área evaluada. Seguidamente se encuentra la cobertura 3.2.1 Herbazal la cual presenta 14417,2 ocupando el 13,4227% del área total. La cobertura con menor área corresponde a 4.1.1 Zonas Pantanosas con 103,41ha y una ocupación de 0,0963% de área evaluada. (Ver figura 8).
Tabla 2. Coberturas identificadas, ocupación en hectáreas y porcentaje, para el año 1989. Fuente: Autores.
Tabla 3. Coberturas identificadas, ocupación en hectáreas y porcentaje, para el año 2018. Fuente: Autores.
Figura 6. Distribución de las coberturas identificadas en 1989. Fuente: Autores.
En la figura 7 se presenta el mapa del resultado de la clasificacion supervisada de coberturas para el año 1989.
Figura 8. Distribución de las coberturas identificadas en 2018. Fuente: Autores.
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En la figura 9 se presenta el mapa del resultado de la clasificacion supervisada de coberturas para 2018.
Por otra parte, con lo relacionado a la pérdida de la cobertura 2.3.1 “Herbazal” se obtuvo una disminución de 8.357,5 ha, estos resultados pueden estar relacionados al establecimiento de cultivos en la zona evaluada. En consecuencia, la cobertura 2.3.2. “Arbustal” para 2018 evidencia una ganancia de cobertura de 4.004,45 ha, estos resultados pueden estar asociados al crecimiento masivo de los últimos años de la especie invasora comúnmente llamado retamo espino (Ulex europaeus L.), el cual facilita la formación de arbustales densos y una rápida expansión que conlleva a implementar medidas de control de abundancia (Cárdenas Baquero, M, 2017).
Conclusiones
Figura 9. Mapa de coberturas para el periodo 2018. Fuente: Autores.
Análisis de ganancias o pérdidas Con base en los análisis realizados para cada una de las imágenes, a continuación se describen las ganancias o pérdidas de cobertura en la zona cercana al la Reserva Forestal embalse el Neusa para 1989 y 2018.
Tabla 4. Análisis de ganancias o pérdidas de coberturas para 1989 y 2018. Fuente: Autores.
Para 2018 la cobertura 2.2.5 “Cultivos confinados” tuvo una ganancia de 2.322,63 ha, estos resultados se pueden relacionar como consecuencia de la consolidación de la actividad agropecuaria como base de la economía del Departamento. Así mismo, García, L & Matallana, W, 2016 en el estudio de la recopilación documental del estado actual del embalse de Neusa, evidencian que el paisaje en partes bajas del embalse de Neusa está cubierto de pastos y cultivos. La cobertura 1.1.1 “Tejido urbano continúo” evidencia una ganancia de 4.132,89 ha; estos resultados coinciden a lo reportado por Landinez, M, 2015 el cual destaca que la provincia de Sabana Centro presenta un evidente proceso de aumento de la población urbana y procesos de construcción. En cuanto a la cobertura 1.3.1 “Extracción minera” los resultados muestran un aumento de 1.308,6 ha lo cual se puede atribuir a que Cundinamarca es una zona minera de excelente calidad, abundancia y potencial económico, así como privilegiada por poseer una gran diversidad de minerales (Arias Gutiérrez, A, 2019)
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Mediante la teledetección el análisis de imágenes satelitales permite conocer variaciones en el tiempo de un ecosistema, siendo una herramienta útil para facilitar la toma de decisiones. No obstante, este proceso se ve limitado por las condiciones climáticas, reflejando la presencia de grandes extensiones de nubes lo cual imposibilita una adecuada clasificación de coberturas. Para este estudio, la sombra de las nubes presentes en las imágenes analizadas fue un factor importante ya que se tendieron a confundir con un tipo de cobertura. Por medio del estudio multitemporal realizado para los periodos 1989 y 2018, a partir del uso de las imágenes satelitales Landsat 4 TM y Landsat 8 OLI/TIRS, se pudo determinar los cambios en las coberturas para 1989 y 2018, en donde la cobertura con mayor ganancia fue 1.1.1 “Tejido Urbano Continuo” con 3.390,67 ha y la cobertura con mayor pérdida fue 3.2.1 “Herbazal” con 8.357,5 ha. En la zona cercana a la Reserva Forestal Embalse el Neusa, en el periodo 1989, la cobertura con mayor área (Ha) correspondió a 2.3.1 “Pastos Limpios” con 42.999 ha la cual ocupa el 44,6871% del área evaluada y la cobertura con menor área correspondió a 4.1.1 “Zonas Pantanosas” con 95,04 ha con una ocupación de 0,0988% de área evaluada. En el periodo 2018 la cobertura con mayor área (Ha) correspondió a 2.3.1 “Pastos Limpios” con 51501,4 ha la cual ocupa el 47,9487% del área evaluada y la cobertura con menor área correspondió a 4.1.1 “Zonas Pantanosas” con 103,41ha y una ocupación de 0,0963% de área evaluada. La aplicación de la metodología y leyenda de clasificación CLC en un estudio multitemporal, propicia un análisis más completo en cuanto a los cambios de cobertura, de tal forma que se puede cuantificar las áreas de perdida/ganancia. Referencias bibliográficas Arias Gutiérrez, A. M. (2019). Evaluación del Impacto Ambiental de la Actividad Minera de Materiales de Construcción en el municipio de Cogua - Cundinamarca y su incidencia en el Tratado Internacional sobre Biodiversidad firmado por Colombia. Basto, S., A. C. Moreno - Cárdenas y J.I. Barrera - Cataño (eds). (2018). Restauración ecológica en áreas post-tala de especies exóticas en la Reserva Forestal embalse del Neusa. Bogotá. Editorial Pontifica Universidad Javeriana/Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca.
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