MANUAL DE TELEDETECCIÓN (Noviembre 2004)

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2 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)

3 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

4 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

5 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 ( ), continuando en una segunda etapa al frente del Ingeniero Agrónomo Enrique J. Schaljo ( ), retomándola nuevamente el Ingeniero Forestal Sergio M. La Rocca ( ). 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 ( ) 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 ( ). 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

6 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

7 Índice Índice 1 PREFACIO INTRODUCCIÓN Principios básicos de la teledetección Definición de teledetección Fundamentos de la observación remota El espectro electromagnético Firmas espectrales Perturbaciones de la radiación electromagnética por la atmósfera Plataformas satelitales Tipos de sensores remotos Características de los sensores Procedimientos de extracción de información de datos satelitales Selección y fecha de toma de las imágenes Preprocesamiento Procesamiento Extracción de la información Evaluación de exactitud FASE DE TELEDETECCIÓN Y SU RELACIÓN CON LOS RECURSOS FORESTALES Los inventarios forestales Niveles de los inventarios forestales La teledetección aplicada a los inventarios forestales Procedimientos de clasificación de los recursos forestales y usos de la tierra Esquema conceptual de clasificación para la interpretación Combinación de datos de teledetección y trabajo de campo DESCRIPCIÓN DE LAS PLATAFORMAS DE SOFTWARE ERDAS IMAGINE versión ArcView GIS Módulo de ArcView Image Análisis, versión Vinculación entre archivos de las plataformas METODOLOGÍA DETALLADA DE LA FASE DE TELEDETECCIÓN Introducción Objetivos general y específicos Preprocesamiento Selección y pedido de la imágenes satelitales Importación de las imágenes satelitales Georreferenciación Selección y combinación de bandas Realces preliminares Estratificación Preliminar Definición de bosques inventariables y no inventariables...65

8 5.6.2 Interpretación preliminar Adquisición de datos de campo Verificación y ajuste de la estratificación preliminar Mapa forestal preliminar Estratificación Final Estratificación final de Área Bosque Estratificación final de Área No Bosque Generación de mapas temáticos y cálculo de superficies...80 Índice 6 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS GLOSARIO...86

9 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

10 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 Tabla 3.5: Esquema general de los estratos adaptado del FRA 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

11 Prefacio 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. Página 1

12 Introducción 2. INTRODUCCIÓN 2.1 Principios básicos de la teledetección 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 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. Página 2

13 Introducción FIGURA 2.1: FUNDAMENTOS DE LA PERCEPCIÓN REMOTA Satélite Em itida Reflejada Absorbida Transm itida 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 µm Página 3

14 Introducción 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 Reflectividad (%) suelo vegetación agua Longitud de onda (µm) Página 4

15 Introducción 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 VISIBLE I R C I R M A V R LANDSAT TM Reflectividad (%) suelo vegetación agua Longitud de onda (µm) 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. Página 5

16 Introducción 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) Transmitida 20 Reflectividad (%) Absorbida Transmisividad (%) 20 Reflejada ,500 1,000 1,500 2,500 2,000 Longitud de onda 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 Página 6

17 Introducción 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) VISIBLE IRC IRM Reflectividad (%) suelo vegetación agua Longitud de onda (µm) 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. Página 7

18 Introducción 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 Infrarrojo Medio (IRM) 1,55 2,05 Infrarrojo Térmico (IRT) 3,35 4,5 8,0 10,2 17,0 0,91 1,12 1,34 1,75 2,4 4,16 5,0 9,2 12,4 22,0 µm µm µm µm µm µm µm µm µm µm Hiperfrecuencia 2,06 3,0 2,22 mm 3,75 mm 7,5 11,5 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. Página 8

19 Introducción 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 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 PASIVO ACTIVO Reflejada Emitida 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. Página 9

20 Introducción 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 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 2 8 = 256 niveles digitales (ND), es decir, valores que pueden variar entre Página 10

21 Introducción 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 Escala Pequeña Escala Media Escala Grande 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: , 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). Página 11

22 Introducción 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) Dimensiones de la Escena Resolución Espacial Resolución Temporal LANDSAT 5 TM 185 km x 185 km 60 km x 60 km SPOT 3 HRV 30 m x 30 m 20 m x 20 m (multiespectral XS) 10 m x 10 m (pancromático P) 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) Siglas: IRC: infrarrojo cercano, IRM: infrarrojo medio; IRT: infrarrojo térmico Página 12

23 2.3 Preprocesamiento y procedimientos de extracción de información de datos satelitales Introducción 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 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 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. Página 13

24 Introducción 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 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 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 Página 14

25 Introducción 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. Página 15

26 FIGURA 2.9. DIVERSAS TRANSFORMACIONES GEOMÉTRICAS QUE PUEDE EXPERIMENTAR UNA IMÁGEN DIGITAL Introducción Traslación Cambios de Escala Inclinación Perspectiva Rotación 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. Página 16

27 Introducción 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 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. Página 17

28 Introducción FIGURA 2.10: BANDAS ORIGINALES (TM1, TM2, TM3, TM4, TM5 Y TM7) TM 1 TM 2 TM 3 TM 4 TM 5 TM 7 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. Página 18

29 Introducción 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 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 Página 19

30 Introducción 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 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 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. Página 20

31 Introducción 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. Página 21

32 Introducción 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). Página 22

33 Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales 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). Página 23

34 Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales FIGURA 3.1. ÁREAS QUE INTERVIENEN EN LA EJECUCIÓN Y USO DE LOS RESULTADOS DE LOS INVENTARIOS FORESTALES Biometría y estadística Ordenación forestal Dasometría Teledetección Inventario Forestal Política forestal Protección forestal SIG Industria forestal 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 multirecursos, 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 Página 24

35 Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales 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 Página 25

36 Fase de teledetección y su relación con los recursos forestales 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) Superfcies Topografía Régimen de tenencia de la tierra Accesibilidad/ Infraestructura vial Volumen, otros parámetros Estimación del crecimiento Estimación de las extracciones de madera Tipo de inventario Nacional * ** ** ** ** ** ** ** ** *: muy importante, **: importancia media, ***: pequeña importancia (puede ser eliminada) Recreación, hidrología, fauna Regional ** *** */** ** ** ** ** ** ** Daños, estado fitosanitario Reconocimiento ** *** *** **/*** **/*** *** *** ** *** Factibilidad de industrias ** ** * * * * * ** ** Grandes empresas ** *** *** ** ** ** */*** */** */** Aprovechamiento ** * *** * * *** *** *** *** De rodales * *** ** * * * */** */** Usos de la tierra * * * * ** ** *** * * Recreación ** ** * * *** *** *** * * 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. Página 26