protocolo metodológico para la elaboración del mapa de cobertura

Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
PROTOCOLO
METODOLÓGICO PARA LA
ELABORACIÓN DEL MAPA DE
COBERTURA Y USO DE LA
TIERRA DEL ECUADOR
CONTINENTAL 2013 – 2014,
ESCALA 1:100.000
ELABORADO POR MAE MAGAP
Mayo 2015
1
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Elaborado por:

Ministerio del Ambiente
Subsecretaria de Patrimonio Natural
Unidad de Monitoreo
Luis Cordero 752 y Av. 6 de Diciembre
Quito, Ecuador.
Telf: (5932) 2- 2563 485 ext. 81201
www.ambiente.gob.ec

Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca
Coordinación General del Sistema de Información Nacional
Eloy Alfaro N30-350 y Amazonas
Quito, Ecuador.
Telf. (593) 23960100/200 ext.1121
www.magap.gob.ec
Generación del Mapa de Cobertura y Uso de la Tierra del Ecuador Continental:




Santiago González, Director de Investigación y Generación de Datos Multisectoriales
Ana Karina Aguilar Estrada, Líder del Equipo Técnico MAGAP para la Generación del
Mapa de Cobertura y Uso de la Tierra
Alonso Danilo Granja Villamil, Unidad de Monitoreo del Patrimonio Natural del
Ecuador, MAE
Equipo Técnico MAGAP - MAE
Agradecimiento Especial:

Investigador Ph.D. Francisco Carreño, Universidad Rey Juan Carlos, España, por su
colaboración a lo largo del Proyecto.
Apoyo en la recopilación y revisión del documento metodológico:
 Programa de las Naciones Unidas para la Reducción de emisiones por deforestación y
degradación de los bosques (ONUREDD)
La manera de citar este documento es: MAE-MAGAP, (2015): Protocolo metodológico para la
elaboración del Mapa de cobertura y uso de la tierra del Ecuador continental 2013 – 2014,
escala 1:100.000
Derechos reservados, más se autoriza su utilización citando la fuente.
2
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
CONTENIDO
RESUMEN ................................................................................................................................................ 7
1.
2.
INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................... 8
1.1.
Antecedentes .......................................................................................................................... 8
1.2.
Justificación............................................................................................................................. 9
1.3.
Objetivos ............................................................................................................................... 10
1.3.1.
Objetivo General ........................................................................................................... 10
1.3.2.
Objetivos específicos ..................................................................................................... 10
CONSIDERACIONES TÉCNICAS ....................................................................................................... 11
2.1. Sistema de Clasificación (Leyenda temática)............................................................................ 11
2.2. Insumos de Información............................................................................................................ 13
2.2.1. LandSat 8 ............................................................................................................................. 13
2.2.2. RapidEye .............................................................................................................................. 15
2.3.
Requerimientos tecnológicos............................................................................................... 16
2.3.1. ENVI ..................................................................................................................................... 17
2.3.2.
2.4.
ArcGIS ............................................................................................................................ 17
Base Teórica .......................................................................................................................... 17
2.4.1. Imagen de reflectancia ........................................................................................................ 17
2.4.2.
2.4.3.
Corrección atmosférica................................................................................................. 18
Clasificación automática (definición) .................................................................................... 19
2.4.4.
Clasificación Supervisada.............................................................................................. 20
2.4.5.
Datos de entrenamiento (Regiones de Interés)........................................................... 21
3.
AREA DE ESTUDIO.......................................................................................................................... 22
4.
DISEÑO CARTOGRAFICO................................................................................................................ 23
5.
DESARROLLO METODOLÓGICO..................................................................................................... 24
5.1. Pre-procesamiento de imágenes .............................................................................................. 24
5.1.1. Corrección Atmosférica ....................................................................................................... 24
5.2. Clasificación automática................................................................................................................. 24
5.2.1. ROIs (Regiones de interés) ................................................................................................. 24
5.2.2. Análisis de Separabilidad ................................................................................................... 27
5.2.3.
Asignación temática Nivel II, III, y IV............................................................................ 30
3
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
5.2.4.
Agrupación espectral .................................................................................................... 33
5.2.5.
Post-clasificación........................................................................................................... 34
5.3.
Calibración de campo ............................................................................................................ 35
5.4.
Edición visual ........................................................................................................................ 37
5.5.
Topología............................................................................................................................... 39
5.6.
Evaluación de la exactitud temática (Validación)................................................................ 40
5.6.1. Evaluación de la precisión del nivel 1 .................................................................................. 40
6.
RESULTADOS.................................................................................................................................. 42
6.1. Presentacion de Resultados a nivel nacional ........................................................................... 42
7.
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ........................................................................................ 45
8.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................................................... 47
INDICE DE FIGURAS
Figura 1. Cobertura de imágenes LandSat para el Ecuador continental ................................... 14
Figura 2. Cobertura de imágenes RapidEye para el Ecuador continental................................. 16
Figura 3. Radiancia vs Reflectancia............................................................................................ 18
Figura 4. Modelo de corrección atmosférica QUAC.................................................................. 19
Figura 5. Área de estudio........................................................................................................... 22
Figura 6. Diseño cartográfico para la generación del Mapa de Cobertura y Uso de la Tierra
(MAE-MAGAP) ........................................................................................................................... 23
Figura 7. Modelo QUAC en ENVI .............................................................................................. 24
Figura 8. Captura de ROIs .......................................................................................................... 25
Figura 9. Ejemplos de ROIs para cada cobertura ...................................................................... 26
Figura 10. Ejemplos de ROIs cultivos......................................................................................... 27
Figura 11. Reporte de separabilidad espectral.......................................................................... 28
Figura 12. Análisis de separabilidad espectral en plano adimensional..................................... 28
Figura 13. Análisis estadístico por ROIs..................................................................................... 29
Figura 14. Áreas de interés institucional según nivel I de clasificación..................................... 30
Figura 15. Identificación de Paramo y Bosque nativo con imagen Landsat (Nivel II) ............... 31
Figura 16. Identificación de cultivos de maíz con imagen RapidEye (Nivel IV) ......................... 32
Figura 17. Identificación de cultivos de arroz con imagen RapidEye (Nivel IV) ........................ 32
Figura 18. Clasificación supervisada en ENVI ............................................................................ 33
4
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 19. Ejemplo de clasificación mediante ROIs................................................................... 34
Figura 20. Proceso de Post-clasificación con filtros espaciales ................................................. 35
Figura 21. División del país en regiones de trabajo................................................................... 36
Figura 22. Ficha de campo......................................................................................................... 37
Figura 23. Edición visual de coberturas..................................................................................... 39
Figura 24. Validación Topológica............................................................................................... 40
Figura 25. Unidades de evaluación de la precisión ................................................................... 41
Figura 26. Matriz de confusión a nivel 1 ................................................................................... 42
Figura 27. Mapa de cobertura y uso de la tierra ....................................................................... 43
INDICE DE TABLAS
Tabla 1. Leyenda temática Nivel I y II .................................................................................. 11
Tabla 2. Leyenda temática Nivel III y IV (Tierras Agropecuarias) ...................................... 12
Tabla 3. Características Técnicas de imágenes LandSat 8................................................... 13
Tabla 4. Características Técnicas de imágenes RapidEye.................................................... 15
Tabla 5. Resultados de la cobertura y uso de la tierra ........................................................ 42
5
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
SIGLAS Y ACRONIMOS
MAGAP
MAE
SENPLADES
CLIRSEN
IEE
REDD
IPCC
MRV
ONU
MGF
CMNUCC
SMF
USGS
NASA
IGM
UZIs
CGSIN
SIG
Ministerio de Agricultura Acuacultura Ganadería y Pesca
Ministerio del Ambiente
Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo
Centro de Levantamientos Integrados de Recursos Naturales por Sensores
Remotos
Instituto Espacial Ecuatoriano
Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación
Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático
Medición, Reporte y Verificación
Organización de las Naciones Unidas
Modelo de Gobernanza Forestal
Convención Marco de las Naciones Unidas para el Cambio Climático
Sistema de Monitoreo Forestal
Servicio Geológico de los Estados Unidos
Administración Nacional de la Aeronáutica y del Espacio
Instituto Geográfico Militar
Unidades Zonales de Información
Coordinación General del Sistema de Información Nacional
Sistema de Información Geográfica
6
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
RESUMEN
El Ministerio del Ambiente y el Ministerio de Agricultura, Acuacultura, Ganadería y Pesca, en
un esfuerzo conjunto generaron el Mapa de Cobertura y Uso de la Tierra del Ecuador
Continental a escala regional 1:100.000, cuya temporalidad corresponde a los años 2013 2014. El resultado de este trabajo, permitió conocer la realidad nacional en cuanto a la
distribución de las diferentes coberturas a través de un sistema de clasificación nacional de
acuerdo a una leyenda temática jerárquica, con la utilización de imágenes satelitales
mediante técnicas de extracción y generación de información complementado con un
sistema de información geográfica. El mapa será un importante insumo para una adecuada
planificación, para la toma de decisiones y formulación de planes y programas para la
planificación territorial a nivel provincial, además de ser un insumo para el monitoreo de las
medidas y acciones para la mitigación del cambio climático a través del Programa Nacional
REDD impulsado por el Ministerio del Ambiente.
El presente documento se basa en los protocolos metodológicos generados por MAE para la
generación del Mapa Histórico de Deforestación y en los protocolos metodológicos
generados por MAGAP/CGSIN para la generación del Mapa de Cobertura y Uso de la Tierra.
7
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
1. INTRODUCCIÓN
1.1.
Antecedentes
Al amparo de la Constitución vigente en la República del Ecuador, se plantea la necesidad de
encontrar mecanismos que garanticen la consecución del “Buen Vivir”, para lo cual, el
Gobierno Nacional ha delegado la identificación y coordinación de las estrategias que
conlleven a ese objetivo, a la Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo.
Entendiéndose que para realizar una adecuada planificación, se requiere de un diagnóstico
que constituya el soporte técnico para la toma de decisiones o formulación de las
propuestas de los planes, programas y proyectos de desarrollo y ordenamiento territorial,
además de satisfacer los objetivos y funciones que persiguen el MAGAP y el MAE,
principalmente el fomentar y ejecutar políticas que permitan el desarrollo e investigación en
cada una de las competencias de las mencionadas instituciones.
Además de convertirse en apoyo a los procesos de mitigación del cambio climático que se
desarrollan en el país especialmente al Sistema Nacional de Monitoreo Forestal, el mismo
que estará integrado en la Unidad de Monitoreo de Patrimonio Natural constituido a partir
de los proyectos: Evaluación Nacional Forestal, el Mapa Histórico de Deforestación y Mapa
de Vegetación del MAE. Específicamente en las mediciones de los factores de emisión para
los diferentes compartimentos de secuestro de carbono y la estimación de datos de
actividad a través de sensores remotos y bajo características MRV (Medición, Reporte y
Verificación), establecidas por la CMNUCC.
En este contexto, el MAGAP- y el MAE, inician el proceso de generación de Geo-información
del mapa de cobertura y uso de la tierra del territorio nacional a escala 1:100.000,
empleándose como insumos la información de productos de sensores remotos, a través del
establecimiento de una infraestructura organizacional, con la participación de las entidades
públicas mencionadas.
8
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
1.2.
Justificación
La generación de un mapa de cobertura y uso de la tierra actual (época 2013-2014) es de
gran importancia para realizar una adecuada planificación territorial, ya que es uno de los
productos que debe reportar el MAE para conocer el estado actual de la cobertura vegetal
natural, con la finalidad de monitorear los impactos ambientales sobre los ecosistemas, y un
requerimiento del MAGAP, para propender al mejoramiento del nivel de productividad, la
planificación y toma de decisiones en beneficio del sector agropecuario.
La importancia de comparar información histórica a una misma escala y tener
actualizaciones periódicas así como productos planificados a generar de forma continua, son
de importancia para el monitoreo, los componentes del Modelo de Gobernanza Forestal,
responde a los indicadores del Plan Nacional del Buen Vivir, así como reportes para la
Convención Marco de las Naciones Unidas para el Cambio Climático y procesos de medición
reporte y verificación (MRV).
Al contar con datos que integren las áreas de competencia de ambos ministerios, MAE y
MAGAP, y tener información consolidada e integrada de las dos instituciones, será más
eficiente la coordinación, sobre todo en el sector del cambio del uso de la tierra y
silvicultura.
Esfuerzos como este son fundamentales para lograr los procesos MRV robustos dentro del
Sistema de Monitoreo Forestal, no solo para reportar a la Convención Marco de las Naciones
Unidas para el Cambio Climático sino también como un insumo adicional para la gestión de
política pública.
En este contexto, la presente propuesta busca armonizar los elementos conceptuales y
metodológicos para la generación del mapa de cobertura y uso de la tierra que responda las
necesidades de ambas carteras de Estado.
9
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
1.3.
Objetivos
1.3.1. Objetivo General
Generar el protocolo metodológico para la elaboración del mapa de cobertura y uso de la
tierra elaborado por MAE y MAGAP con el fin de identificar las diferentes coberturas y usos
según el sistema de clasificación de coberturas oficial para el Ecuador, en base a la utilización
de productos derivados de sensores remotos y mediante la aplicación de los sistemas de
información geográfica.
1.3.2. Objetivos específicos
a) Establecer la metodología integrada de generación de la cartografía temática de
cobertura y uso de la tierra, en base a los protocolos vigentes en el MAE-MAGAP.
b) Generar procesos metodológicos para identificar vegetación natural a nivel I y II
según el sistema de clasificación del Ecuador con imágenes LandSat8.
c) Generar procesos metodológicos para identificar la cobertura en tierras
agropecuarias a nivel II, III y IV según el sistema de clasificación del Ecuador con
imágenes RapidEye.
d) Establecer protocolos (anexos) que complementen el desarrollo metodológico para
la generación del mapa de cobertura y uso de la tierra.
10
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
2. CONSIDERACIONES TÉCNICAS
El presente estudio se basa en la generación de geo-información temática a partir de
sensores remotos de manera técnica, confiable, transparente y precisa, con el objetivo de
ser comparable a futuro dentro de los análisis de monitoreo.
2.1. Sistema de Clasificación (Leyenda temática)
El sistema de clasificación (leyenda temática) para la generación de geo-información
relacionada a cobertura y uso de la tierra, es la leyenda generada dentro del convenio MAE MAGAP – CLIRSEN, para los niveles I y II, mientras que el nivel III y IV fueron generados
únicamente por MAGAP – CLIRSEN (actualmente IEE).
La leyenda ha sido construida de forma jerárquica, con un primer nivel general que
corresponde a las clases de cobertura/uso definido por el IPCC adaptado para el Ecuador.
Los niveles subsiguientes representan clases de cobertura/uso más detalladas, que
mantienen coherencia con las definiciones de la clase superior (MAE, 2012).
La leyenda temática se presenta a continuación en dos tablas, la primera con todas las
coberturas Nivel I y II de interés para el MAE, y la segunda tabla con los niveles III y IV
únicamente de tierras agropecuarias de interés para el MAGAP.
Tabla 1. Leyenda temática Nivel I y II
NIVEL I
Bosque
NIVEL II
Bosque Nativo
Plantación Forestal
Cultivo Anual
Tierra
Agropecuaria
Cultivo Semipermanente
Cultivo Permanente
Pastizal
Mosaico Agropecuario
Vegetación
Arbustiva y
Herbácea
Vegetación Arbustiva
Vegetación Herbácea
Páramo
Natural
Cuerpo de Agua
Artificial
Zonas Antrópica Área Poblada
11
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Otras tierras
Sin información
Infraestructura
Glaciar
Área sin cobertura vegetal
Sin información
Tabla 2. Leyenda temática Nivel III y IV (Tierras Agropecuarias)
NIVEL I
NIVEL II
NIVEL III
NIVEL IV
Arroz
Cereales
Maíz Duro
Maíz Suave
TIERRA AGROPECUARIA
Cultivo Anual
Cultivo SemiPermanente
Leguminosas
Raíces Y Tubérculos
Hortalizas
Industriales, en el mapa esto representa
específicamente zonas consolidadas de
tabaco
Medicinales, en el mapa esto representa
específicamente zonas consolidadas de
chía
Frutales
Industriales, en el mapa esto representa
específicamente zonas consolidadas de
caña de azúcar industrial o artesanal
Tallos Comestibles, en el mapa esto
representa específicamente zonas
consolidadas de palmito
Fibra, en el mapa esto representa
específicamente zonas consolidadas de
abacá
Frutales
Cultivo
Permanente
Otras Tierras
Agrícolas
Oleaginosas
Fibra, en el mapa esto representa
específicamente zonas consolidadas de
paja toquilla
Condimento, en el mapa esto representa
específicamente zonas consolidadas de
pimienta
Papa
Banano
Caña De Azúcar
Industrial
Cacao
Café
Palma Africana
Tierras en Transición
12
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Pastizal
Mosaico
Agropecuario
(Asociaciones)
Misceláneo de Cereales
Misceláneo de Ciclo Corto
Misceláneo de Hortalizas
Misceláneo de Flores
Misceláneo de Frutales
Misceláneo de Plantas Aromáticas
Misceláneo Indiferenciado
Las definiciones operativas de las diferentes coberturas se describen en el ANEXO 1.
2.2. Insumos de Información
Los principales insumos utilizados para la generación del mapa de cobertura y uso de la
tierra son:

Imágenes Satelitales LandSat 8

Imágenes Satelitales RapidEye
2.2.1. LandSat 8
Es el octavo satélite del programa LandSat, el cual es una colaboración entre la NASA y el
USGS con el objetivo de capturar información de la cobertura terrestre.
Las imágenes LandSat 8 son imágenes de resolución espacial media y tienen las siguientes
características técnicas:
Tabla 3. Características Técnicas de imágenes LandSat 8
ITEM
Nivel de tratamiento
CARACTERÍSTICAS TECNICAS
1T (Imágenes Ortorectificadas)
Bandas espectrales
11 (Coastal aerosol, Blue, Green, Red, NIR,
SWIR1, SWIR2, Panchromatic, Cirrus, TIRS1,
TIRS2 )
Sensor
Resolución espacial
Multiespectral (pushbroom imager)
15 metros (Panchromatic)
30 metros (VIS, SWIR)
13
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Resolución radiométrica
Resolución temporal
Formato de entrega
Sistema de coordenadas
Metadatos
Tipo de licencia
Tamaño de Escena
100 metros (TIRS)
16 bits
16 días
GeoTIFF
UTM / WGS-84/ Zona 17
Formato TXT
Gratuito
180 km * 180 km (path/row)
Fuente: NASA
El Ecuador continental está cubierto por 17 escenas LandSat (path/row) como se muestra en
la siguiente figura:
Figura 1. Cobertura de imágenes LandSat para el Ecuador continental
14
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
2.2.2. RapidEye
RapidEye es una constelación de 5 satélites idénticos que monitorean la tierra
permanentemente. Esta constelación de satélites permite capturar información con una
revisita de 24 horas en cualquier parte del planeta, por lo que se puede contar con gran
cantidad de imágenes en todo el territorio. Estas imágenes son de alta resolución espacial y
tienen las siguientes características técnicas:
Tabla 4. Características Técnicas de imágenes RapidEye
ITEM
Nivel de tratamiento
CARACTERÍSTICAS TECNICAS
3A (Imágenes Ortorectificadas)
Bandas espectrales
5 (Rojo, Verde, Azul, RedEdge, Infrarrojo cercano)
Sensor
Cobertura de nubes
Resolución temporal
Resolución espacial
Resolución radiométrica
Formato de entrega
Sistema de coordenadas
Metadatos
Tipo de licencia
Tamaño de Escena
Multiespectral (pushbroom imager)
Hasta 20%
1 día
5 metros
16 bits
GeoTIFF
UTM / WGS-84/ Zona 17
Formato XML
FedCiv (licencia de Gobierno)
25 km * 25 km (tile)
Fuente: BlackBridge
El Ecuador continental está cubierto por 510 tiles (sistema de grilla RapidEye) como se
muestra en la siguiente figura:
15
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 2. Cobertura de imágenes RapidEye para el Ecuador continental
2.3. Requerimientos tecnológicos
Las tecnologías para generación de geo-información para el mapa de cobertura y uso de la
tierra son:

Software ENVI

Software ArcGIS
16
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
2.3.1. ENVI
ENVI es una plataforma avanzada de software que permite extraer información de cualquier
tipo de imagen. Este programa combina el procesamiento de las imágenes espectrales más
recientes con la tecnología de análisis de imágenes mediante una interfaz intuitiva y fácil de
usar para ayudar a obtener información significativa de las imágenes.
2.3.2. ArcGIS
ArcGIS es una completa plataforma de sistemas de información geográfica que permite
crear, analizar, almacenar y difundir datos geo-espaciales, para resolver problemas
complejos con fines geográficos.
2.4. Base Teórica
2.4.1. Imagen de reflectancia
Para el presente estudio se cuenta con imágenes RapidEye y LandSat 8 con un nivel de
procesamiento 3A y 1T respectivamente; estos niveles de procesamiento se ofrecen por
parte de los proveedores de estas imágenes, lo que permite contar con imágenes listas para
trabajar. Los niveles de procesamiento representan las correcciones geométricas (ortorectificación) y radiométricas (radiancia) que se han aplicado a las imágenes.
La radiancia es la cantidad de radiación que proviene de un área específica es decir la imagen
se encuentra en valores de unidades de energía, sin embargo para un análisis cuantitativo es
necesario realizar una corrección atmosférica, para transformar los valores de radiancia en
reflectancia.
La reflectancia es la proporción de la radiación que incide sobre una superficie a la radiación
reflejada fuera de ella, es decir la imagen se encuentra en valores de porcentaje. Algunos
materiales pueden ser identificados por sus espectros de reflectancia, por lo que es común
corregir una imagen de reflectancia como un primer paso hacia la localización o
identificación de características de una imagen. (EXELISVIS).
17
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Para transformar radiancia a reflectancia es necesario relacionar los valores de radiancia (los
valores digitales de los píxeles) con la radiancia con la que el objeto es iluminado. Esto a
menudo se lleva a cabo aplicando una corrección atmosférica a la imagen, ya que de esta
manera el impacto de la atmósfera en los valores de radiancia es eliminado al mismo tiempo
(BLACKBRIDGE).
Imagen sin corrección atmosférica
Perfil espectral de vegetación
Imagen corregida atmosféricamente
Perfil espectral de vegetación
Figura 3. Radiancia vs Reflectancia
2.4.2. Corrección atmosférica
Para la corrección atmosférica se utiliza el módulo QUAC (Quick Atmospheric Correction) el
cual es un modelo avanzado que utiliza un espectro medio de los endmembers en lugar de la
desviación estándar para definir la escala. Los Endmembers (pixeles puros) son materiales
espectralmente puros, únicos, que se producen en una escena, ya que el valor espectral de
un pixel en sí, representa una mezcla de materiales. Es decir un píxel puro es aquel que, es
muy cercano al que contiene solamente un material espectralmente único. (EXELISVIS).
QUAC asume una ecuación lineal de transporte de radiación en el que los valores de datos se
transforman en espectros de reflectancia a través de un espectro de desplazamiento, o línea
base y un espectro de ganancia. Esta línea base determina los valores mínimos de los pixeles
18
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
en cada banda espectral, que normalmente se producen con la sombra, cuerpos de agua o
la vegetación de color verde oscuro. (EXELISVIS)
El modelo se describe a continuación en la siguiente figura:
Imagen (radiancia)
Filtro espectral de brillo
Determinación de línea base
(Objetos oscuros/ perdidas)
Promedio de Endmember
Sustracción de línea base
Determinación de
ganancias
Referencia (Promedio
de Endmember )
Filtro de Vegetación
Determinación de Endmember
(pixeles puros)
Aplicar ganancias y pérdidas para
recuperar datos de reflectancia
Figura 4. Modelo de corrección atmosférica QUAC
Fuente: EXELISVIS
2.4.3. Clasificación automática (definición)
Categoriza automáticamente todos los píxeles en una o diversas clases de cobertura. Esta
información categorizada se utiliza posteriormente para generar mapas temáticos. En
este caso, el patrón espectral presente dentro de la información de cada pixel se usa
como una base numérica para la categorización; es por ello que diferentes tipos de
objetos presentan diferentes combinaciones de ND (números digitales) basados en su
19
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
inherente reflectancia espectral y propiedades de emisividad. Existen diferentes tipos de
patrones que permiten la categorización de los pixeles de una imagen, como son patrones
espectrales, temporales y espaciales. (Documento metodológico MAGAP / CGSIN 2014)
2.4.4. Clasificación Supervisada
El método supervisado requiere del conocimiento de la zona de estudio, adquirido por
experiencia previa o por la realización de un trabajo de campo. Es decir, que el intérprete
debe tener una gran familiaridad con el área de interés, para poder interpretar y delimitar
sobre la imagen, áreas suficientemente representativas, denominadas áreas o regiones de
interés (ROI por sus siglas en inglés), de cada una de las categorías representadas y que
forman parte de la leyenda (Chuvieco Salinero, 2010). En este tipo de clasificación, el
analista "supervisa" el proceso de categorización de píxeles, entrenando al algoritmo de la
computadora, por medio descriptores numéricos para cada una de las categorías presentes
en la escena analizada. Para ello se generan áreas de entrenamiento en regiones de interés
representativas de la zona analizada. Posteriormente, estas áreas son usadas como las
"interpretaciones numéricas clave" que representan los atributos espectrales para cada
objeto de interés (Documento metodológico MAGAP / CGSIN, 2014).
Existen diversos procedimientos matemáticos para analizar los patrones espectrales por
medio de la clasificación supervisada, como son:

Máxima probabilidad (Maximum Likelihood),

Distancia mínima (Minimum distance),

Paralelepípedos (Parallelepiped),

Angulo espectral (Spectral Angle Mapper)
Para efectos de este mapa, luego de diversas pruebas realizadas con diferentes
clasificadores, se optó por usar el método de máxima probabilidad. Este clasificador
gaussiano evalúa cuantitativamente (por medio de la varianza y covarianza), la probabilidad
que un píxel desconocido de las categorías de la leyenda a través de sus patrones de
20
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
respuesta espectral al momento de clasificar un píxel desconocido. Este clasificador fue
seleccionado por 3 razones, era reproducible (el equipo del proyecto estaba compuesto por
35 técnicos aproximadamente entre las dos instituciones), daba resultados similares
independientemente del intérprete y permitió obtener resultados en un tiempo prudencial
(en relación al tiempo estipulado en el proyecto).
2.4.5. Datos de entrenamiento (Regiones de Interés)
Si bien es cierto, la clasificación de una imagen multi-espectral es en gran medida
automatizada, el proceso de entrenamiento requiere de una gran interacción entre el
intérprete y la información proporcionada por la imagen. Adicionalmente, este proceso
requiere de información secundaria y de un conocimiento del área geográfica en cuestión
(Documento metodológico MAGAP / CGSIN, 2014).
El principal objetivo de la fase de entrenamiento, es reunir un grupo de estadísticas que
describan el patrón de respuesta espectral para cada clase o tipo de cobertura de la tierra
presentes dentro de la imagen. Para lograr resultados de clasificación aceptables, es
importante que las regiones de interés (ROI) sean representativas y completas.
21
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
3. AREA DE ESTUDIO
El área de estudio corresponde al Ecuador Continental con una superficie de 248.983,96 km2
(IGM), tal como se muestra en la siguiente figura:
Figura 5. Área de estudio
En la actualidad el Ecuador Continental cuenta con veintitrés provincias, las cuales son:
Esmeraldas, Manabí, Guayas, Los Ríos, Santa Elena, El Oro, Carchi, Imbabura, Pichincha,
Santo Domingo de los Tsáchilas, Cotopaxi, Tungurahua, Chimborazo, Bolívar, Cañar,
Azuay, Loja, Sucumbíos, Napo, Orellana, Pastaza, Morona Santiago y Zamora Chinchipe.
22
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
4. DISEÑO CARTOGRAFICO
Sistema de
Clasificación Nivel I ,
Nivel II
Modelo
QUAC
Herramienta
ROI
Sistema de
Clasificación Nivel II,
III, Nivel IV
Imagen
Rapideye
3A
Imagen
Landat 8
Corrección
Atmosférica
Clasificación
Automática
Trabajo de
campo
Biblioteca de ROIs
Edición visual
Control de
calidad
no
Aprobado ?
Divergencia
Transformada
Análisis de
separabilidad
Máxima
probabilidad
Agrupación
espectral
Filtros
Post
clasificación
Reporte de
separabilidad
si
Validación
topológica
Evaluación de la
precisión
MAPA DE
COBERTURA Y USO
DE LA TIERRA
Protocolo
Metodológico
Informe de la
evaluación de la
precisión
Figura 6. Diseño cartográfico para la generación del Mapa de Cobertura y Uso de la Tierra (MAE-MAGAP)
23
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
5. DESARROLLO METODOLÓGICO
5.1. Pre-procesamiento de imágenes
5.1.1. Corrección Atmosférica
La corrección atmosférica se aplica a las imágenes en radiancia mediante el módulo
avanzado QUAC (Quick Atmospheric Correction) presente en el software ENVI 5.2® que
determina los parámetros de compensación atmosféricos directamente de la información
contenida dentro de la escena. Para las imágenes RapidEye y LandSat 8 hay que indicar que
el sensor es desconocido (Unknown), como se muestra en la siguiente figura:
Figura 7. Modelo QUAC en ENVI
5.2. Clasificación automática
5.2.1. ROIs (Regiones de interés)
La información de una clase o categoría deben estar adecuadamente representadas por los
ROIs en el set de estadísticas usadas para clasificar la imagen LandSat o RapidEye según el
nivel de clasificación que corresponda, Es por ello que es importante ir observando el
24
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
comportamiento espectral de las ROI a medida que se van generando. La generación de ROIs
es independiente para cada imagen.
Para la captura de adecuada de los ROIs se utilizó la herramienta ROI Tools en el software
ENVI, esta herramienta permite controlar la calidad de las zonas de entrenamiento mediante
algunas opciones tales como separabilidad, planos adimensionales, etc., como se muestra
en la siguiente figura:
Figura 8. Captura de ROIs
Para determinar los ROIs, se debe desplegar la imagen a clasificar aplicándole los realces
adecuados que le permitan identificar los diferentes espacios geográficos. Los ROIs pueden
adaptar la forma del espacio geográfico o una forma geométrica específica.
Para la generación de las ROI por clase, es importante que el intérprete tenga la certeza que
una determinada ROI pertenezca a la clase donde se ha ubicado. Es importante que la
muestra sea homogénea, pero al mismo tiempo que incluya la variabilidad espectral de cada
clase temática. Para el efecto se capturó más de un área de entrenamiento por cada clase
temática, utilizando la información de campo, mapas, estudios existentes, etc.
25
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Para determinar el tamaño mínimo de la muestra en píxeles se utilizó el criterio que el ROI
debe ser mayor al resultado del número de bandas + 1, para asegurar la representatividad
estadística de la misma. Los ROIs generados se almacenan en una biblioteca que permita
realizar futuros análisis.
La generación de ROIs para estas clases temáticas se presenta a continuación:
a) Bosque
d) Zona antrópica
b) Vegetación Arbustiva y Herbácea
e) Cuerpos de agua
c) Tierras Agropecuarias
f) Otras Tierras
Figura 9. Ejemplos de ROIs para cada cobertura
Fuente: MAGAP / CGSIN
En tierras agrícolas se deben tomar las muestras tratando de seguir la forma de los
diferentes tipos de cultivos, esto ayuda a homogenizar la muestra y evita que aparezcan los
pixeles aislados dentro de la cobertura. Para la toma de muestra en vías amplias, es
aconsejable tomar ROIs lineales para una mejor definición de las mismas. (Documento
metodológico MAGAP / CGSIN, 2014). Como se muestra en la siguiente figura:
26
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 10. Ejemplos de ROIs cultivos
5.2.2. Análisis de Separabilidad
Durante la generación de un ROI es fundamental realizar una evaluación estadística
mediante un análisis de separabilidad, este permite evaluar la separabilidad espectral entre
las diferentes regiones de interés (ROI), usando el método de Divergencia Transformada.
Para aquello se realizó el análisis de separabilidad en ENVI desde la herramienta ROI Tools,
donde una vez capturados los ROIs podemos verificar estadísticamente si tienen buena
separabilidad, es decir son diferentes las muestras de una clase con respecto a otra, o la
separabilidad es deficiente lo que implica mejorar el ROI.
ENVI genera un reporte de separabilidad donde podemos identificar cuales clases son más
separables que otras, el resultado muestra la separabilidad de cada par de clases con valores
que van de 0 a 2. Los valor mayores a 1.9 significa que hay una buena separabilidad entre las
clases, cuando los valores son menores a 1 es necesario realizar una unión (merge ROIs)
entre las clases para obtener una sola, y cuando los valores están entre 1 y 1.9 es necesario
revisar estas muestras ya sea para reubicar la muestra, definir mejor la muestra o
simplemente para eliminarla, un ejemplo se aprecia en la siguiente figura:
27
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 11. Reporte de separabilidad espectral
Figura 12. Análisis de separabilidad espectral en plano adimensional
Adicionalmente se realizaron evaluaciones estadísticas para verificar la calidad de las
muestras y así verificar si algunas clases se superponen estadísticamente, para aquello es
importante observar los valores de las desviaciones estándar y rango mínimo y máximo para
cada clase como se muestra en la siguiente figura:
28
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 13. Análisis estadístico por ROIs
Dentro del mismo proceso se generaron ROIs de nubes, sombras y vapor de agua, para
posteriormente crear máscaras. Esto se hizo con el fin de evitar confusión entre las
categorías durante el proceso de generación de la capa de cobertura del Nivel I.
Esta máscara con vacíos de información se completó con información de imágenes de años
anteriores priorizando las imágenes RapidEye de forma independiente.
La generación del nivel I de clasificación permitió definir las áreas de interés del MAE
(Vegetación Natural) y las áreas de interés del MAGAP (Tierras agropecuarias) donde se
realizaran las siguientes asignaciones temáticas en los otros niveles cada quien en el área de
su competencia con fines específicos.
29
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 14. Áreas de interés institucional según nivel I de clasificación
5.2.3. Asignación temática Nivel II, III, y IV
Para la asignación temática en estos niveles se utilizaron imágenes LandSat 8 hasta nivel II
para vegetación natural y RapidEye para todos los niveles, el procedimiento de clasificación
es el mismo que para el nivel I, la diferencia radica en que la captura de los ROIs es más
detallado debido a las bondades y características de las imágenes RapidEye lo cual permiten
tener más información a detalle gracias a su resolución espacial, espectral y radiométrica.
Para asignar los ROIs según los niveles III y IV en la parte agrícola, se parte de lo especifico a
lo general, es decir identificar al mayor detalle y posteriormente generalizar estas unidades
temáticas a nivel II mediante herramientas SIG. En las otras coberturas los ROIs se identifican
directamente tal como se lo hizo para el nivel I.
30
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 15. Identificación de Paramo y Bosque nativo con imagen Landsat (Nivel II)
Cabe mencionar que las estrategias de captura de ROIs no siempre es la misma en ciertas
zonas, especialmente para el análisis del nivel IV, por ejemplo en áreas cultivadas, donde las
parcelas son pequeñas para poder representarlas se necesitó tomar ROIs de menor
proporción, incluyendo una mayor cantidad de muestras.
31
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 16. Identificación de cultivos de maíz con imagen RapidEye (Nivel IV)
Figura 17. Identificación de cultivos de arroz con imagen RapidEye (Nivel IV)
32
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Como complemento en la asignación temática para nivel III y nivel IV se necesitó del
contexto geográfico más la información de campo a detalle, fotografías, mapas, ortofotos,
etc.
5.2.4. Agrupación espectral
El método de clasificación para generar las coberturas es el método supervisado con datos
de entrenamiento (ROIs) mediante el algoritmo de agrupación de máxima probabilidad
(Maximum Likelihood).
La clasificación supervisada se realizó en el software ENVI el cual cuenta con herramientas
automatizadas de clasificación de imágenes que permite utilizar los ROIs previamente
definidos y depurados como se muestra en la siguiente figura:
Figura 18. Clasificación supervisada en ENVI
33
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 19. Ejemplo de clasificación mediante ROIs
5.2.5. Post-clasificación
Las imágenes una vez clasificadas presentan una serie de pixeles aislados cuya
representatividad es nula. En dichos casos, es recomendable generalizar la clasificación
mediante filtros espaciales de forma tal que las clases predominantes absorban estos
píxeles.
Al utilizar una imagen de alta resolución puede generar muchos pixeles aislados, para
eliminarlos se utilizó ENVI que cuenta con postprocesos para la clasificación, los filtros
espaciales utilizados son:
Smoothing (Majority) utiliza una matriz cuadrada (kernel) que se sobrepone a la imagen
clasificada para absorber pixeles bajo el promedio de sus pixeles vecinos, mientras más
grande sea el kernel la clasificación será más general.
34
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Agregation (Eliminate) está directamente relacionado con la unidad mínima de mapeo, la
cual ha sido definida por MAE y MAGAP en 1 hectárea, esto significa que el filtro absorbe
todas las unidades temáticas menores a ésta.
Para el caso de imágenes Landsat se utilizó un smoothing de 3*3 y para aggregation 3 pixeles
(1 hectárea aproximadamente). En el caso de imágenes RapidEye se utilizó un smoothing de
3*3 y para aggregation 20 pixeles (1 hectárea). A continuación se muestra un ejemplo de la
aplicación de estos filtros en la siguiente figura:
Figura 20. Proceso de Post-clasificación con filtros espaciales
Fuente: MAGAP / CGSIN
5.3. Calibración de campo
El trabajo de campo tiene como objetivo familiarizar al intérprete con la zona de estudio de
manera que pueda vincular las clases temáticas generadas en gabinete con la realidad
experimentada en campo. El proceso de calibración y validación en campo se realiza de
forma simultánea en una misma salida, el proceso se detalla en el ANEXO 2.
En este sentido se realizaron salidas de campo a nivel nacional durante un período de seis
meses, las cuales contaron con el apoyo de técnicos de campo de ambas instituciones,
además del apoyo técnico y logístico de las UZIs en el caso del MAGAP y de las Direcciones
provinciales del MAE, tanto para la planificación de campo como para el trabajo y posterior
recopilación de información adicional.
35
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Para efectos prácticos del trabajo de campo, se consideraron las tres regiones biogeográficas
del Ecuador: Amazonía, Sierra y Costa, además de una subdivisión tomando en cuenta la
grilla de imágenes RapidEye por provincia para el manejo y la generación de información de
forma organizada y sistemática, con el objetivo de llegar hasta los siguientes niveles
temáticos según el sistema de clasificación, como se muestra en la siguiente figura:
Figura 21. División del país en regiones de trabajo
Para las salidas de campo se generó una ficha de campo conjunta entre MAE y MAGAP, esta
ficha contiene información de los cuatro niveles de la leyenda, y otra información relevante
asociada. Para mayor detalle sobre el contenido y descripción de la ficha es necesario revisar
el ANEXO 2.
Esta ficha de campo fue estructurada en un diccionario de datos que se ingresó a los
dispositivos de captura de datos.
36
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 22. Ficha de campo
La información de campo a nivel nacional se fue recopilando en una base de datos espacial
(geodatabase) estructurada en base a la ficha de campo para facilitar su extracción y análisis.
5.4. Edición visual
El proceso de edición visual luego de la clasificación de imágenes debe ser minucioso, el
objetivo de este procedimiento es afinar la consistencia de las unidades temática de acuerdo
al sistema de clasificación de coberturas (leyenda temática).
La edición visual se realizó utilizando el software ArcGIS, con un tipo de estructura vector de
las imágenes clasificadas, para aquello ENVI permite exportar los resultados directamente en
formato raster y en formato shapefile, el cual es el formato nativo vector de ArcGIS, lo cual
facilitó la edición visual.
37
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Como cualquier método de clasificación automático es necesario realizar un proceso de
edición para afinar los resultados y obtener un mapa muy cercano a la realidad.
Es muy importante revisar los vectores minuciosamente con la finalidad de revisar toda el
área efectiva de forma sistemática.
Para realizar una buena edición visual es importante contar con insumos adecuados que
permitan asegurar la consistencia de las unidades temáticas para corregir la mezcla de clases
al momento de correr el proceso automático, esto significa que debemos valernos de toda la
información disponible para realizar una buena edición, además de los mismos datos que
nos proporciona la imagen utilizando realces radiométricos y combinación de bandas
espectrales.
Para apoyar este proceso se utilizó información secundaria como puntos de campo,
imágenes de alta resolución, fotografía aérea, mapas oficiales (mapas de cobertura y uso de
la tierra históricos, mapa de ecosistemas, mapa de bosque potencial) y no oficiales que han
pasado por una validación, así como también coberturas de referencia como son mapa de
vías, poblados, áreas protegidas o bajo conservación, puntos donde se han registrado
incendios, etc.
En esta fase la edición debe enmarcarse dentro de la escala establecida para lo cual se
deberá tomar en cuenta que la escala visual sobre la cual se debe hacer las ediciones no
debe ser menor a: 1:100.000.
Estas capas temáticas y los puntos de calibración de campo, permitieron una adecuada
edición visual que permitió reasignar el nombre de la unidad temática donde se encontró
inconsistencias. Tal como se muestra en el siguiente ejemplo:
38
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 23. Edición visual de coberturas
Una vez culminada la edición visual se unificaron las coberturas según la división inicial de
trabajo (Grilla RapidEye – Provincias), este proceso utilizó una geodatabase desde ArcGIS
donde se cargaron todas las imágenes clasificadas. En este punto se encontró zonas
sobrepuestas entre las escenas colindantes (imágenes) por lo que se utilizó la herramienta
Erase de ArcGIS para eliminar estas zonas de conflicto al momento de unir las capas, una vez
depuradas las coberturas se volvió a cargar en la geodatabase, para posteriores análisis.
5.5. Topología
El proceso de validación topológica consistió en validar la relación espacial entre los
elementos, en este caso de los polígonos luego de la edición visual, para ello se utilizó reglas
topológicas para detectar errores de geometría. Las reglas topológicas utilizadas para el
mapa de cobertura y uso de la tierra son, sobreposición de polígonos (OVERLAP) y vacíos
entre polígonos (GAPS)
39
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Esta validación se realizó utilizando herramientas SIG dentro de ArcGIS, donde se detectó
fácilmente estas anomalías como se muestra en la siguiente figura:
Figura 24. Validación Topológica
Posteriormente estas fueron corregidas para tener una consistencia geométrica de los
polígonos que representan el mapa.
5.6. Evaluación de la exactitud temática (Validación)
5.6.1. Evaluación de la precisión del nivel 1
Se empleó un diseño de muestreo aleatorio estratificado, este tipo de muestreo se recomienda por
sus características de precisión en los protocolos y resultados obtenidos, así como por la facilidad de
implementar, analizar y adaptar a cambios en el tamaño de la muestra (Olofsson, P. et al. (2013).
Para calcular el tamaño total de la muestra (n), se siguió la aproximación simplificada de la Ecuación
de Neyman, esta permite localizar un tamaño de n mínimo de entre 50-100 muestras para todos y
cada uno de los estratos y posteriormente continuar con una localización proporcional basándose en
proporción de área entre todas las clases.
En la siguiente figura se observa la localización del diseño final, con las 3168 muestras que
representan las unidades de evaluación de la precisión. Se muestran en diferentes colores las
unidades de evaluación de la precisión de las diferentes regiones (Costa, Sierra y Amazonía).
40
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 25. Unidades de evaluación de la precisión
La clasificación de las muestras se realizó en base a la leyenda a nivel 1; a cada unidad de evaluación
se le asignó una clase, a través de la interpretación visual de las imágenes Rapideye y Landsat.
Las muestras fueron clasificadas manualmente por 2 intérpretes independientes, ajenos al personal
técnico que realizó la edición visual del mapa de cobertura y uso de la tierra. Para realizar esta
clasificación se establecieron claves de interpretación homogéneas (instrucciones) para los
intérpretes participantes, para asegurar consistencia en los resultados. En los casos que hubieron
desacuerdos entre ambos intérpretes, intervino un tercer intérprete independiente.
Para la fase de análisis de la estimación de la precisión se utilizó una matriz de confusión, que
consiste en el cruce de las clases de los datos del mapa de cobertura (expresado en conteo de
muestras de esa clase, situados en las filas) con las clases de los datos de referencia (expresado en
conteo de muestras por clase, situados en las columnas).
En la siguiente figura se visualiza la matriz resultado con el conteo de muestras para todas las clases
analizadas.
41
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
DATOS DE REFERENCIA
1
2
1
0,468
0,030
2
0,033
0,284
3
0,007
0,011
4
0,001
0,001
5
0,000
0,002
6
0,000
0,001
0
0,000
0,000
0,509
0,328
DATOS MAPA
TOTAL
3
0,019
0,027
0,079
0,000
0,000
0,002
0,000
0,126
4
0,001
0,001
0,000
0,010
0,000
0,000
0,000
0,013
5
0,001
0,004
0,000
0,000
0,013
0,000
0,000
0,019
6
0,000
0,000
0,002
0,000
0,000
0,002
0,000
0,005
0 TOTAL
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,519
0,349
0,099
0,012
0,016
0,005
0,000
1
AREA MAPA (Has)
12.919.641
8.690.948
2.468.432
298.843
401.778
115.959
2.025
24.897.627
Wi
0,519
0,349
0,099
0,012
0,016
0,005
0,000
1
Figura 26. Matriz de confusión a nivel 1
6.
RESULTADOS
6.1. Presentacion de Resultados a nivel nacional
En la tabla 5 se muestran los resultados obtenidos a nivel nacional, de acuerdo a los niveles de la
leyenda y en la figura 27 el mapa obtenido.
Tabla 5. Resultados de la cobertura y uso de la tierra
NIVEL1
BOSQUE
TIERRA AGROPECUARIA
VEGETACIÓN ARBUSTIVA Y
HERBÁCEA
CUERPO DE AGUA
ZONA ANTRÓPICA
OTRAS TIERRAS
SIN INFORMACIÓN
TOTAL NACIONAL
42
NIVEL2
BOSQUE NATIVO
PLANTACIN FORESTAL
CULTIVO ANUAL
CULTIVO SEMIPERMANENTE
CULTIVO PERMANENTE
OTRAS TIERRAS AGRÍCOLAS
PASTIZAL
MOSAICO AGROPECUARIO
VEGETACIÓN ARBUSTIVA
VEGETACIÓN HERBÁCEA
PÁRAMO
NATURAL
ARTIFICIAL
AREA POBLADA
INFRAESTRUCTURA
ÁREA SIN COBERTURA
VEGETAL
GLACIAR
Área (Ha)
Porcentaje
12.793.462,46 51,38%
128.636,86
0,52%
930.797,60
3,74%
413.361,50
1,66%
911.048,01
200.599,65
3,66%
0,40%
20,25%
5,18%
3,37%
0,45%
6,09%
1,14%
0,05%
0,82%
0,81%
107.166,87
0,43%
99.351,91
5.042.810,58
1.288.900,75
838.607,79
112.903,80
1.517.092,67
284.841,71
13.482,19
203.486,99
0,05%
0,0004%
24.898.393,46 100,00%
11.754,74
87,38
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Figura 27. Mapa de cobertura y uso de la tierra
43
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Es importante mencionar que el mapa generado se encuentra a escala 1:100.000, es decir
que un centímetro del mapa equivale a un kilómetro en el suelo. Su uso es exclusivamente
para aplicaciones a escala regional y solo debe utilizarse como referencia para trabajar a
escalas de mayor detalle; es decir, usos con la finalidad de generar geo-información a nivel
cantonal o parroquial.
Adicionalmente este mapa no debe ser utilizado directamente para calcular datos de
deforestación, debido a que es necesario realizar un análisis de las transiciones entre los
mapas de cobertura y uso históricos del período en estudio.
44
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
7.
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

El contar con una metodología documentada, sistematizada y estructurada para
generar el mapa de cobertura y uso de la tierra, permitió generar el mapa de manera
eficiente, rápida y de calidad.

La información generada constituye la base para un análisis más amplio de la
cobertura y uso de la tierra a nivel nacional, que permita definir y priorizar políticas
públicas que para un adecuado ordenamiento territorial. La escala del mapa
permitirá realizar análisis a escalas nacionales, regionales y provinciales. De igual
forma podrá ser usado como insumo para generar cartografía a otras escalas.

La cooperación interinstitucional resulta imprescindible para la optimización de
recursos, evita la duplicidad de información y además garantiza la calidad del
producto.

La presente metodología describe los procedimientos necesarios para generar
información sobre cobertura y uso de la tierra a nivel nacional de forma sistemática,
sin embargo, esta metodología debe considerarse como un proceso en desarrollo
continuo, que permita optimizar y mejorar la implementación de procesos en el
futuro. El análisis y procesamiento de datos permitirá producir geo-información que
apoye proyectos presentes y futuros tanto del sector público como privado. La
metodología es dinámica y seguirá ampliándose y adaptándose a las necesidades
futuras de cada institución.

El contar con el mapa de cobertura y uso de la tierra así como el respaldo
metodológico son insumos de gran importancia para el sistema de monitoreo
forestal en los procesos MRV y para el desarrollo de actividades de reducción de
emisiones por deforestación y degradación (REDD+).

Tanto el MAE como el MAGAP han realizado un gran esfuerzo para que el mapa se
realice en el término de un año, con un equipo completo conformado por técnicos
especialistas en diferentes áreas.
45
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”

El uso de productos provenientes de sensores remotos, de alta resolución espacial
como RapidEye, permitieron un análisis más preciso de las coberturas y
determinación del uso de la tierra del sector productivo y ambiental, además que
permiten afinar la información de vegetación natural generadas con imágenes
LandSat.

El desarrollo metodológico consideró varias zonas pilotos para afinar el
procedimiento, probando varios algoritmos y métodos los cuales definieron la
presente metodología basado en resultados óptimos, además de considerar la
experticia de los técnicos y el tiempo para la construcción del mapa.

Es recomendable tener una programación con imágenes de satélite de gran
capacidad de colecta y alta temporalidad que permitan capturar imágenes sin nubes,
o tener varias escenas de tal manera de contar con un insumo adecuado para la
implementación de un sistema de monitoreo multiestacional y multitemporal,

En zonas de condiciones climáticas muy difíciles se recomienda complementar el
monitoreo mediante la captura de información con imágenes RADAR, para lo cual es
necesario un proceso fuerte de capacitación para el procesamiento de este tipo de
imágenes.
46
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
8.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Abreu, L., & Anderson, G. (1996). The MODTRAN 2/3 Report and LOWTRAN 7 model. Phillips Laboratory,
Geophysics Directorate, PL/GPOS, Hanscom AFB, MA. Contract F19628-91-C-032.
Akay, A. E., Karas, I. R., & Gundogan, R. (2007). Classification of Tree and Shrub Species in KSU Research
Application Forest Kahramanmaras. En M. Schaepman, S. Liang, N. Groot, & M. Kneubühler (Ed.), Symposium
on Physical Measurements and Spectral Signatures in Remote Sensing, XXXVI, págs. 334-337. Turkey.
Atkinson, P. (1985). Preliminary Results of the Effect of Resampling on Thematic Mapper Imagery. ACSM-ASPRS
Fall Convention Technical Papers. American Society for Photogrammetry and Remote Sensing and American
Congress on Surveying and Mapping. Falls Church, Virginia.
Chander, G., Markham, B., & Helder, D. (2009). Summary of current radiometric calibration coefficient for
Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 sensors. En Remote Sensing of the Environment (págs. 893-903).
Chuvieco Salinero, E. (2010). Teledetección Ambiental: La Observación de la Tierra desde el Espacio (Tercera
ed.). España: Ariel.
Chuvieco, E., Riaño, D., & Salas, J. (2000). Corrección atmosférica y topográfica, información multitemporal y
auxiliar aplicadas a la cartografía de modelos de combustible con imágenes de Landsat-TM. Tecnologías
geográficas para el desarrollo sostenible: IX Congreso del Grupo de Métodos Cuantitativos, Sistemas de
Información Geográfica y Teledetección. Alcalá de Henares: Universidad de Alcalá : Asociación de Geógrafos
Españoles.
Congalton, R. y. (2008). Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices. (Segunda ed.
ed.). Washington, DC, Estados Unidos: Hoboken CRC. 183 EPA 2002.
EPA. (2002). Guidance on Choosing a Sampling Design for Environmental Data.
Cihlar, J., Xiao, Q., Chen, J., Beaubien, J., Fung, K., & Latifovic, R. (1998). Classification by progressive
generalization: a new automated methodology for remote sensing multi-chanel data. International Journal of
Remote Sensing , 2685-2704.
Colby, J. D. (1991). Topographic Normalization in Rugged Terrain. Photogrammetric Engineering & Remote
Sensing 57 (5) , 531-537.
Cushnie, J., & Atkinson, P. (1985). The effect of spatial filtering on scene noise and boundary detail in Thematic
Mapper Imagery. En Photogrammetric Engineering and Remote Sensing (págs. 51:1483-1493).
Eastman, R. (2006). Idrisi Andes guide to GIS and image processing. Worcester, USA: Clark University.
47
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Eva, H., & Lambin, E. F. (1998). Burnt Area mapping in Central Africa using ATRS data. International Journal of
Remote Sensing 19 (18) , 3473-3497.
Haack, B., Bryant, N., & Adams, S. (1987). An assessment of Landsat MSS and TM data for Urban and ear-urban
land-cover Digital Classification. En Remote Sensing of Environment (págs. 21:201-213).
Kaufman, Y. J., Wald, A. E., Remer, L. A., Gao, B. C., Li, R. R., & Flynn, L. (1997). The MODIS 2.1 mm Channel Correlation with visible reflectance for use of Remote Sensing Aerosol. IEEE Transactions on Geoscience and
Remote Sensing Vol. 35 , 1286-1298.
Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., & Chipman, J. W. (2008). Remote Sensing and Image Interpretation - 6th ed.
United States of America.
Ministerio del Ambiente, (2013) / Protocolo Metodológico Mapa de Uso y Cobertura 2013 – 2014
Ministerio del Ambiente, (2012): / Mapa Histórico de Deforestación del Ecuador Continental.
Ministerio de Agricultura, Acuacultura, Ganadería y Pesca, (2014) / Documento metodológico para la
Generación del Mapa de Cobertura y Uso de la Tierra del Ecuador Continental 2013-2014, Escala 1:100.000
MAE. (2012). PROTOCOLO DE LEVANTAMIENTO DE PUNTOS DE CAMPO.
MAE-MAGAP. (2013). Fichas de Campo. Ecuador.
Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura / Términos de referencia para
consultor/PSA EDI
Smith, J. A., Lin, T. L., & Ranson, K. J. (1980). The Lambertian Asumption and Landsat Data. Photogrametric
Engineering & Remote Sensing 46 (9) , 1183-1189.
Toxopeus, A. G., & Bakker, X. (1992). Modelling vulnerability of primary forest in the Cibodas Biosphere Reserve
West Java, Indonesia. En Demonstration Package for ILWIS 1.3, phase 2 (pág. 75). Enschede ; Paris ITC;
UNESCO.
Verburg, P. H., Overmars, K. P., & Witte, N. (2004). Accessibility and land-use patterns at the forest fringe in the
northeastern part of the Phillippines. Geographical Journal 170(3) , 238-255.
Yüsel, A., Akay, A. E., & Gundogan, R. (2008). Using ASTER imagery in land-use/land-cover classification of
eastern mediterranean landscapes according to CORINE Land Cover Project. Sensors 8 , 1237-1251.
ITT Visual Information Solutions. (2009). Atmospheric Correction Module : QUAC and FLAASH
User ’ s Guide RapidEye. (2013). Imágenes Satelitales Especificaciones Técnicas. Versión 6.
48
Proyecto “Mapa de Cobertura y Uso
de la Tierra del Ecuador Continental
2013-2014, escala 1:100.000”
Chuvieco, E. (2010). Teledetección Ambiental: La observación de la Tierra desde el espacio (Novena edi., p. 590).
España.
Ministerio del Ambiente del Ecuador, M. (2010). ANEXO 10: PROTOCOLO DE VALIDACIÓN (pp. 1–19).
CLIRSEN, M. (2012). PROTOCOLO DE LEVANTAMIENTO DE PUNTOS DE CAMPO. ECUADOR.
Velázquez, J. (2004). Metodologia para la delineacion catografica de suelos.
Olofsson, P. et al. (2013) Good Practices for Assessing Accuracy and Estimating Area of Land Change. Remote
Sensing of Environment, In Review,
49