EJERCICIO 4. Estimación de Áreas Inundables y Análisis de Erosión de Suelos

Transcripción

1 EJERCICIO 4 Estimación de Áreas Inundables y Análisis de Erosión de Suelos Para estos ejercicios, utilizaremos varias salidas de previos ejercicios como insumos para los siguientes cálculos espaciales. Al seguir la tendencia de profundizar el nivel del análisis del procesamiento básico de datos a la interpretación de aquellos análisis se puede sobreponer información raster generada para visualizar relaciones espaciales. El siguiente análisis integra información de varios diferentes temas para poder ver relaciones causa y efecto. Estimación de Áreas Inundables Datos requeridos: Modelo de Elevación Digital (DEM) de SRTM Ríos sintéticos 1) Añadir los dos capas de elevación al proyecto: o Elevación de SRTM: C:\Taller_SERVIR\4_Inund_Eros\dem90_fill_nad27.img o Límites de la República de Panamá: C:\Taller_SERVIR\4_Inund_Eros\pn_lim_swdb_nad27.shp o Ríos sintéticos: C:\GIS\Taller_SERVIR\4_Inund_Eros\rios 2) Otra información útil es el aspecto. Se puede decir que el aspecto es la dirección del pendiente. No es igual que dirección de flujo, porque resulta en valores entre -1 y 360, siendo representaciones de grados (traducibles a N, S, E, O, NO, NE, SO, SE, y cualquier dirección entre ellos), y -1 siendo ninguna dirección. En una palabra, cómo podemos explicar mejor ninguna dirección? Cómo sería útil este concepto? 3) Correr la herramienta Aspect bajo Spatial Analyst / Surface. 1

2 Hay algo remarcable o útil en esta información? Hay un cierto valor en esta capa que debe ser directamente comparable con otro cierto valor de otra información (o varias otras capas) que hemos generado esta semana? Después de observar esta capa, apagarla, pero guardarla en la Tabla de Contenidos para uso más tarde. 4) Utilizar el DEM de 90m para extraer áreas de baja elevación, específicamente las celdas costeras de 2m o menos. Abrir la herramienta Extract by Attributes bajo Spatial Analyst / Extraction. 5) Abrir las propiedades de dem90_bajo2 y cambiar la simbología para que todos los valores de 0, 1 y 2 sean rojo oscuro. Para hacer esto de una vez, resaltar todos los valores, hacer clic derecho y pulsar sobre Group Values. Después, hacer doble clic en el grupo, y asignar un rojo oscuro. 2

3 En el color rojo son celdas del DEM de 90m, y en el color azul de 1km. Notar que hay mucha más precisión espacial cuando se usa el DEM de 90m. Definitivamente usar esta salida. El DEM de 1km sería más aplicable para estudios globales. La capa dem90_bajo2 servirá como el análisis de potencial de inundación costera. Cuáles son algunos problemas con este análisis? 3

4 6) Se tiene que seleccionar las celdas solamente costeras para mejorar este análisis. Para empezar, hacer una capa del mar. Ya se generó una capa del agua, utilizando la banda 3 del espectro visual de ASTER, pero existe otras maneras de realizar esto. Abrir la herramienta Reclassify en Spatial Analyst / Reclass. Reclasificar el DEM para que todas las celdas vacías (NoData) tengan un valor (1), y todas las celdas con valores (la tierra) tengan NoData. 7) Aquí está la capa del mar, pero todavía no tiene las celdas solamente costeras (de hecho no tiene ninguna celda terrestre). Utilizando esta capa del alcance del mar, cómo se puede ubicar las celdas costeras? 4

5 8) Abrir la herramienta Expand en Spatial Analyst / Generalization. Esta herramienta expande el alcance de un raster, dado ciertas condiciones. En este caso, extender el alcance del mar por una celda. La capa resaltante será el mar más las celdas costeras. Number of cells significa el número de celdas para expandir, y Zone values provee una lista de los valores de las zonas para expandir. Porque solo existe un valor en la capa del mar, solo meter el valor 1 en la lista. 1 9) Hacer zoom in para comparar los resultados: mar_y_costa 10) Ahora se puede extraer las celdas costeras. Porque mar_y_costa tiene una línea del ancho de una celda (costa) que es común con la capa dem90_fill_nad27, se puede utilizar la herramienta Extract by Mask en Spatial Analyst / Extraction para cortar el DEM. La máscara en este caso sería la mar_y_costa: mar_y_costa 5

6 Alguien tiene una mejor idea / metodología de crear una capa raster de la costa? Por favor? En todas maneras, felicidades. Ya se tiene una capa de la costa que incluye valores de elevación. 11) Después de obtener los píxeles de la costa, correr Extract by Attributes en Spatial Analyst / Extraction, para seleccionar celdas de valores de 2m o menos. Notar que solo incluye las celdas costeras de elevación de 0, 1 o 2 metros. Ya no es una línea continua. 6

7 12) Para extender el análisis interiormente, aplicar la herramienta que se usó para extender el mar al interior. Correr Expand a las celdas costeras de 0, 1 y 2 metros (costa_dem_012) por 1 celda (90m). Nombrar la salida costabaja_x1, que indica que es la 1ª expansión de las celdas costeras bajas al interior. Cómo seleccionamos otras celdas susceptibles a inundación costera? La capa resultante del proceso de Expand (costabaja_x1) ya no incluye valores del DEM, sino solo una expansión de los valores previos en la capa costa_dem_ ) Se puede seguir el proceso, Expansión por expansión, para definir cada celda que está susceptible a inundación costera. Ahora, vamos a ver otra manera de aplicar el Aspect (aspecto) a estimaciones de áreas inundables. 14) Crear una capa de áreas planas, cuya fuente / insumo, valor de las celdas y significado, ya debemos entender. value < 0 incluirá todos valores negativos, que significa terreno plano. 15) En lugar de tener un rango de valores entre -1 y 1, reclasificar la capa de aspect_plano para que tenga un valor

8 16) Convertir los resultados (aspecto_plano_) a shape para que pueda seleccionar cada área plana individual. Dejar sin marcar Generalize lines. 17) Encender la capa de ríos sintéticos generados del DEM de 90m (rios). 18) Convertir los ríos sintéticos (rios) de raster a vector, también, para que pueda seleccionar por ubicación (Select by Location). Dejar sin marcar General lines. 8

9 19) En el Menú de Selection, abrir Select by Location, y Select features from aspect_plano_poli that intersect the features in this layer: stream_poli. 20) Después de seleccionar estos polígonos, hacer clic derecho en aspect_plano_poli en la Tabla de Contenidos, seleccionar Data / Export Data. Guardará todos los polígonos seleccionados (subrayados en cian) como otro archivo vector. 9

10 21) Guardar los resultados en la misma dirección de trabajo, con un nombre descriptivo, como rio_area_inundable.shp, porque son áreas inundables alrededor de los ríos. 22) Revisar los resultados. Cómo se puede mejorar este análisis? Análisis de la Vulnerabilidad Relativa de Erosión Este Análisis rápido de la Vulnerabilidad Relativa de Erosión es un indicador que viene del Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE); aunque, no incluye la cobertura de tierra o su manejo. Como enfoca en el paisaje físico inherente, sin considerar la alteración humana, provee una indicación del potencial de erosión natural. Consecuentemente muestra áreas donde se debe evitar actividades erosibles. Mientras hay varias maneras de hacer cálculos espaciales, exploraremos el Menú de Spatial Analyst, a diferencia de las herramientas separadas que ya hemos utilizado. 10

11 Datos requeridos: elevación (DEM) pendiente precipitación anual (y el R-factor: Factor de erosividad de la lluvia) suelo (factor-k: Factor de erosividad del suelo) 23) Crear un nuevo proyecto en ArcMap. Guardarlo como: C:\ Taller_SERVIR\4_Inund_Eros\Erosion.mxd 24) Añadir las cuatro capas al proyecto: o Elevación: C:\Taller_SERVIR\3_DEM\dem_fill o Pendiente: C:\Taller_SERVIR\3_DEM\slope o Precipitación: C:\Taller_SERVIR\4_Inund_Eros\pcp_anual o Suelos: C:\GIS\Taller_SERVIR\4_Inund_Eros\suelo_kff o Tip: sostener Ctrl para seleccionar y añadir varias capas a la vez. 25) Para estar seguro que todo los análisis espaciales casen conjuntamente, cerciorarse que todas las capas estén en la misma referencia espacial. Capa por capa, abrir las propiedades de cada capa y seleccionar la pestaña de Source (fuente): 11

12 o La referencia espacial debe ser NAD_1927_UTM_Zone_17N para el Datum de Norteamérica. 26) Desde ahora, todos los próximos pasos involucrarán capas en la misma proyección y referencia espacial. 27) Antes de empezar, definir las reglas para el análisis espacial: o Hacer zoom a una ventana de trabajo (o sea, el país de Panamá) o Spatial Analyst / Options o Pestaña: General o Working directory: C:\ Taller_SERVIR\4_Inund_Eros o Analysis mask: <None> o Pestaña: Extent o Analysis extent: Same as Layer slope (correremos todo a dentro de esta ventana del país de Panamá, excluyendo la extensión espacial de otras capas) o Pestaña: Cell size o Maximum of inputs (resolución menor, definida por la capa con celdas del tamaño más grande) 28) Examinar la capa suelo_kff. Este es nuestro grid de erosividad del suelo, que está basado en la textura del suelo. Erodibilidad de suelo (factor-k) 29) Calcular la erosividad de lluvia (factor-r) por el DEM y precipitación anual. En Spatial Analyst / Raster Calculador o Utilizaremos el cálculo de una investigación en Costa Rica (aunque es probable que haya un factor R nacional) ( * 0.1 * [pcp_anual]) - ( * * [dem_fill]) 12

13 El Calculador Espacial es muy particular en la sintaxis. Notar que hay espacios entre los números y símbolos operativos. 30) Guardar la capa resultante. Hacer clic derecho Data / Make Permanent) como un Grid en nuestra carpeta, como factor_r en la carpeta de trabajo apropiado. Erosividad de lluvia (factor-r) 13

14 La salida factor_r debe aparecer automáticamente en la Tabla de Contenidos y la Data View. Si no, añadirla. 31) Utilizar slope, suelo_kff, y factor_r, para estimar la vulnerabilidad relativa a la Erosión. o Como antes, guardar la capa resultante. Hacer clic derecho Data / Make Permanent) como un Grid en nuestra carpeta, como vuln_s_r_k en la carpeta de trabajo apropiado. o Si la salida factor_r no aparezca automáticamente en la Tabla de Contenidos y la Data View, añadirla. 32) Revisar las salidas o Cuál es la resolución de este dataset? o Cuál es el rango de valores y el promedio? o Cambiar la simbología en una progresión de colores (por ejemplo, crema-amarillo-rojo) Vulnerabilidad Relativa a la Erosión de Sedimentos 14

15 Resumen de datos continuos dentro polígonos temáticos 33) Añadir la capa al proyecto: o Cuencas vector de Ejercicio 3: C:\Taller_SERVIR\3_DEM\basin_poly.shp 34) Abrir Zonal Statistics en Spatial Analyst / Zonal. 35) Aplicar una simbología interesante a los resultados. Promedio de vulnerabilidad de erosión dentro cada cuenca Ya que hemos seleccionado el promedio de la vulnerabilidad de erosión dentro cada cuenca, este gráfico es el primer paso para identificar cuencas más susceptibles a la erosión. Las cuencas del color rojo oscuro contienen valores de vulnerabilidad más altos, así pues podemos inferir que hay más sedimentación en estas cuencas. 15