Autor: Wladimir Barrios. Centro de Procesamiento Digital de Imágenes. CPDI. FIIIDT.
RESUMEN.
A nivel mundial, el crecimiento poblacional y los procesos migratorios y externos son trasformaciones que requieren de especial atención, las consecuencias de estos procesos, son investigados desde el punto de vista social, ambiental, económico, geográfico, entre otros y son fundamentales para la toma de decisiones en la gestión del territorio.
El análisis automático de la evolución de las zonas urbanas mediante imágenes de satélite y fotografías aéreas presenta problemas metodológicos relacionados con la dificultad en la identificación fiable de las diferentes estructuras urbanas y con la complejidad y variabilidad del paisaje asociada a las zonas de crecimiento y asentamientos de los núcleos residenciales y las áreas industriales.
En los últimos años, la consolidación de la teledetección o percepción remota, ha impulsado la realización de investigaciones para evaluar los procesos físico-urbanos, entendiéndose estos como el estudio de la organización espacial de ciudades, donde y porque se generan procesos urbanísticos y sus consecuencias. Además, estos procesos varían dependiendo de las características de la zona de estudio.
INTRODUCCION.
La detección de la expansión urbana en el tiempo y a través del procesamiento digital de imágenes satelitales proporciona información valiosa para el conocimiento de la dinámica del cambio de uso del suelo y su relación espacial con factores ambientales.
El cambio de uso del suelo es considerado por el Sistema de Observación Climática Global (GCOS por sus siglas en inglés) una de las 13 variables esenciales de influencia climática. Además, la ocupación del suelo ha sido estudiada como uno de los elementos principales factores que impactan directamente sobre la biodiversidad, la fragmentación de ecosistemas y la prestación de servicios ambientales.
Las ciudades, los pueblos o cualquier núcleo urbano sin importar su extensión y jerarquía, llevan implícitos fenómenos de carácter social, económico, cultural entre otros. Expresando la forma de vida de la población del área habitada, la cual, por sus características, se define como área urbana. Identificada por el lugar del territorio en que se constituye; llevando consigo un crecimiento urbano referente al tipo de planeación y ordenamiento urbano que adopta la misma.
El crecimiento de las ciudades presenta una dinámica multifacética, como consecuencia de transformaciones naturales y antrópicas en su distribución espacial. Por consiguiente, la expansión de estos tipos de espacios, descritos tanto interior como exteriormente, determinan la composición ulterior de entorno urbano. Para aplicar o generar políticas efectivas de planeación del territorio es indispensable contar con un registro histórico de la distribución regional de los asentamientos humanos y la multitemporalidad de las imágenes satelitales ayuda a comprender la organización espacial del crecimiento urbano.
Imágenes Landsat en estudios urbanos. Dos ejemplos.
1.- Aplicando técnicas de procesamiento digital, pueden obtenerse productos adecuados para evaluar tanto la expansión de la mancha urbana como el proceso de ocupación intraciudad. Para ello se comparan los resultados obtenidos con diferentes clasificaciones de bandas en dos ciudades de la cuenca carbonífera del Río Turbio (Argentina) entre 1986 y 2015.
Concretamente han utilizado imágenes de los sensores Tm, ETM+ y OLI que incorporan los satélites Landsat de la NASA. Con ellas han calculado los índices NDVI (Índice Normalizado de Vegetación), NDBI (Índice Normalizado de Áreas Edificadas), BU (Índice de Área Construida) y EWI (Índice Realzado de Agua).
Aunque no es una receta que pueda aplicar en más regiones, en su caso los mejores resultados se obtuvieron con el NDVI y con las clasificaciones supervisadas de las imágenes compuestas solamente con las bandas del Rojo, Infrarrojo medio y en tanto los índices específicos para áreas urbanas confunden parcialmente el suelo desnudo o baja de cobertura con los espacios construidos.
2.- Dinámicas regionales. En otros trabajos se pueden encontrar buenos ejemplos del uso de imágenes satelitales para monitorear ciudades. Así la NASA, a través de su programa de visualización de datos Scientific Visualization Studio realizo en 2014 una atractiva visualización de datos sobre expansión de la ciudad de las Vegas entre 1972 y 2013. Ver Figura1.
Para el trabajo usaron imágenes del infrarrojo no cercano en banda 4, la banda 2 en el verde y el rojo en banda 3 del espectro electromagnético captadas por el Thematic Mapper (TM) del Landsat 5 y datos de los Landsat 1-3 del barredor multi-espectral (MSS), en bandas 4,2,1.
Fuente: Nosolosig, (2016).
Metodologías utilizadas para el estudio del crecimiento urbano. Dos procesos técnicos.
Para el estudio del crecimiento urbano se utilizan dos procesos técnicos 1) Clasificación Supervisada y 2) Calculo el Índice de Área Construida.
- Clasificación Supervisada.
Esta técnica de clasificación de imágenes satelitales requiere de la captura manual de clases, que representan a cada uno de los posibles temas objeto de estudio en las imágenes, lo que requiere que el experto sea capaz de capturar y reconocer patrones e identifique pixeles que determinen dichas clases o áreas de entrenamiento (Chuvieco 1984), para su posterior aplicación en el proceso sistemático en el software escogido. Figura 2.
Existen varios métodos para ejecutar este proceso, siendo uno de los más utilizados el denominado Máxima Probabilidad (maximun likelihood), en el que se usa un algoritmo paramétrico que asume una distribución Gaussiana para formular las reglas de decisión en la categorización de los pixeles.
- Cálculo del Índice de Área Construida BU (Build – Up Index).
El índice BU permite analizar el área construida y para ello el mismo utiliza como datos de entrada el Índice de Vegetación Estandarizado (NDVI) y el Índice de Áreas Construidas estandarizado (NDBI). El NDVI determina la cantidad y la calidad de la vegetación.
La estimación del índice BU se basa en el cálculo aritmético de tres bandas de las imágenes satelitales escogidas: Rojo (R), Infrarrojo cercano (NIR), Infrarrojo medio (MIR), a través de la diferencia entre el – NDBI – y el –NDVI- y el NDBI establece las áreas construidas según la proporción de construcción en cada pixel. Utiliza porciones del espectro correspondientes al infrarrojo cercano (NIR) y el infrarrojo medio (MIR).
Conclusiones.
- Las imágenes satelitales proporcionan información valiosa para el conocimiento de la dinámica del cambio de uso del suelo y su relación espacial con los factores ambientales de su entorno.
- En los estudios multi-temporales para poder evaluar el cambio del área urbana, es importante considerar la fecha de toma de las imágenes, condiciones de nubosidad y los cambios físicos que pueden generar grandes diferencias en la resolución espectral.
- Para la aplicación del método de Clasificación Supervisada se sugiere que el experto encargado de realizarla, conozca el área de estudio para una correcta determinación de las clases de interés o en su defecto se cuente con métodos alternativos eficientes para su verificación.
Bibliografía.
- Cano L, Laguna R., Valdez J. (2015) Detección del crecimiento urbano en el estado de Hidalgo mediante imágenes Landsat.
- Experiencias Propias. CPDI. FIIDT.MPPCYT.
- Gómez L., Ramírez M. (2018) Expansión urbana y cambios en el uso del suelo en la ciudad de Cruzú Cuatiá, Corrientes, Argentina, entre los años 1990 y 2016.
- León F. (2016) Aplicación de imágenes satelitales en procesos físico-urbanos. Caso de estudio: Crecimiento Urbanístico de Quito (Ecuador) año 1991 a 2000.
- Mercado B., Alarcón J., Pérez E., Sánchez L. Estudio sobre la expansión de la ciudad de Montería, utilizando imágenes de satélite de los años 1991 y 2001.
- NOSOLOSIG (2016) Imágenes Landsat en estudios urbanos.
Contacto: wladimirb26@hotnail.com