Autor: Elio Suárez /Centro de Procesamiento Digital de Imágenes (CPDI). FIIIDT.
INTRODUCCIÓN
El uso de la Geomática abarca muchos ámbitos que involucran la actividad humana, entre los cuales por su nivel estratégico resalta la agricultura. El presente documento presenta un revisión a un proyecto de Generación de Marco de Área para el sistema de Estadísticas Agrícolas (1), que implicó el uso de sensores remotos y Sistemas de Información Geográfica (SIG). El mismo fue desarrollado entre los años 2004 y 2005, para la Dirección de Estadísticas del Ministerio de Agricultura y Tierras de la República Bolivariana de Venezuela, con el apoyo de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura.(FAO).
Se describirá el proceso de generación de la estratificación que compone el marco de Área y se indicarán las opciones en sensores remotos que a la fecha podrían utilizarse para re-editar el mismo y se presentarán observaciones y recomendaciones al respecto.
Marco de Área
Un Marco de áreas se construye a partir de la división del área a ser investigada en pequeños pedazos, generalmente conocidos como Segmentos. El conjunto de estos conforman el Marco de Áreas (2). Para el desarrollo se utilizan instrumentos de la Geomática (mapas, imágenes de satélite y fotografías aéreas) con el objeto de delimitar los segmentos con unas medidas determinadas y con características definidas.
El marco de área desarrollado para el proyecto comprendió una superficie de 442.000km2 de la República Bolivariana de Venezuela, localizada al norte del río Orinoco. Se excluían los estados Nueva Esparta, Vargas (hoy día La Guaira) y el Distrito Capital y está conformado por siete estratos de uso de la tierra, divididos en cuadrículas de 4, 2 y 1 km2
Desarrollo del Proyecto.
El proyecto contó con insumos principales como: Cartas Geográficas a escalas 1:100.000 en formato raster del Instituto Geográfico Simón Bolívar (IGVSB), 34 Imágenes Landsat 7(entre 2002 y 2003) y la capa de Límites Político-Administrativos. La primera tarea del proyecto consistió en georeferenciar las cartas del IGVSB, apoyándose en los cruces de coordenadas de su grilla. A partir de estas se procedió, a tomar puntos de control para a corregir geométricamente las imágenes de Satélite Landsat 7.
A partir de una leyenda propuesta por los asesores de la FAO y el Ministerio, se generó un Mapa de Uso y Cobertura Natural a escala 1:100.000, mediante el procesamiento digital de las imágenes Landsat a través de la aplicación de un algoritmo de clasificación no supervisada (Método de Isodata), así como la agrupación, recodificación de las clases, y la edición digital, para generar la información de Uso de la Tierra y Cobertura Natural.
Las zonas que presentaron una cobertura de nubes importante requirieron el procesamiento de imágenes complementarias.Con las imágenes clasificadas obtenidas se realizó un mosaico del área de estudio, que posteriormente, se separa por Estado, utilizando los límites político- administrativos y se intercepta una grilla de 2km por 2km que abarca la superficie de estudio.
Cada área obtenida con el cruce con la cuadricula de 2Km por 2Km, es evaluada y según el criterio acordado con los asesores de FAO, asignado a un estrato, se obtuvo una capa de Estratos en formato vectorial de SIG (shapefile). Asi:
- Estrato 10 = entre 70% y 100% áreas Cultivadas
- Estrato 20 = entre 30% y 69% áreas Cultivadas
- Estrato 30 = entre 10% y 29% áreas Cultivada
- Estrato 40 = menos de 10% áreas Cultivadas
- Estrato 50 = entre 91% al 100% de área de Pastizales
- Estrato 60 = entre 91% al 100% de área de Bosques
- Estrato 70 = entre 91% al 100% de eriales, cuerpos de agua, etc.
- Estrato 80 = entre 91% al 100% de uso urbano.
Esta capa de estratos es interceptada con la cuadricula que posee el código de Municipio, y se genera una nueva capa por Estado, que contiene en cada cuadricula el código del Municipio al que está asignada, así como el estrato que representa.
Finalmente se procede a asignar a cada cuadricula un numero (numeración) a nivel de Municipio, de derecha a izquierda en forma de serpentina, previamente dividiendo en cuadriculas de cuyo estrato es 10 o 20 a 1 Km. X 1 Km., y a las de estrato 30 en 2 Km. X 1 Km. En las capas por estado resultantes se modificaron los atributos para efectos de presentación, agregando el código de Estado, los porcentajes del área de cada clase en la cuadricula y eliminando los campos innecesarios.
Observaciones al 2020
El proyecto represento un esfuerzo de 2 años de horas hombres, que en su momento sirvió de apoyo al proceso de generación de las Estadísticas Agrícolas asociadas al Censo, como apoyo a otros marcos estadísticos utilizados por el Ministerio de Agricultura y Tierras.
Se utilizaron imágenes sensor Landsat 7, dado su amplia cobertura y resolución espacial y, la riqueza espectral ideal para el proceso de clasificación para poder generar la capa de uso de la tierra y cobertura natural. Si se considera necesario repetir el esfuerzo hoy día, hay como alternativa, el sensor OLI del Satélite Landsat 8 y las imágenes del satélite Sentinel 2.
Al respecto y dada la experiencia de los últimos años, en trabajos realizados con ambos sensores se podría omitir el paso de georreferenciación a partir de cartografía del IGVSB, dado que la orto-corrección que las imágenes de ambos sensores ya tienen en los productos disponibles, resulta más adecuada a la escala de trabajo (1.100.000), considerando que el propósito es estadístico. La otra alternativa seria trabajar con las imágenes del Satélite Miranda para lo cual se requeriría un proceso de orto- corrección en su producto 2A
Para generar la capa de uso y cobertura se realizó una clasificación no supervisada, la cual se agrupo y reclasifico, en función del análisis visual y conocimiento del área de estudio. En una nueva ocasión podría considerarse algunos métodos de segmentación, clasificación supervisada (redes neuronales y otros algoritmos) e incluso interpretación visual si el tiempo lo permite.
El proceso de estratificación se realizó con el apoyo del software MapLab, integrando posteriormente sus resultados en un software SIG (arcgis). Pero hoy día, podría realizarse directamente en ambiente SIG, como por ejemplo QGIS, o GVSIG y apoyarse en el lenguaje Python para realizar dicho proceso.
Conclusiones y Recomendaciones
La Geomática es una herramienta muy útil a la hora de generar instrumentos para apoyar la obtención de información de la actividad agrícola. Para poder enfrentar un proceso de creación de un Marco de Área para el Sistema de Estadísticas Agrícolas, es necesario considerar distintas opciones de sensores remotos disponibles a la fecha. Inicialmente se recomienda Landsat 8 y Sentinel 2, por su riqueza espectral, precisión geométrica y resolución espacial. Estos son de distribución gratuita y los productos disponibles están orto-rectificados apropiadamente para el uso requerido.
Para la siguiente etapa que sigue al proceso de estratificación, es decir, la determinación por algún criterio estadístico de la muestra a verificar en campo y la preparación del material para el mismo, podría requerirse imágenes de más alta resolución espacial las cuales normalmente son costosos, sin olvidar que el Estado posee el sensor del Satélite Sucre, que podría satisfacer este requerimiento. El uso de dispositivos móviles, un poco siguiendo la experiencia del INE en el censo, podría ser recomendable.
En cualquier caso se debe investigar, en función de las especificaciones de las capas necesitadas, si esfuerzos realizados por el IGVSB o el instituto Nacional de Tierras (INTI), puedan proveer información de Uso y Cobertura Natural útil y confiable, para evitar así el uso de recursos en re-trabajo.
Referencias
(1) Suarez E, Aguerrevere G, Salcedo R, (2005) PRODUCCION DE MAPAS-IMAGEN DE AREAS MUESTRALES PARA EL SISTEMA NACIONAL DE ESTADÍSTICAS AGRICOLAS, CPDI. Fundación Instituto de Ingeniería, Caracas, Venezuela.
(2) Núñez J., San Martín V., Salazar D., Avilés M. (2015). Metodología de la Encuesta de Superficie y Producción Agropecuaria Continua ESPAC 2014. Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC-BM). Quito, Ecuador
(3) Vargas-Sanabria, D; Campos-Vargas, C. Sistema multialgoritmo para la clasificación de coberturas de la tierra en el bosque seco tropical del Área de Conservación Guanacaste, Costa Rica. Tecnología en Marcha. Vol. 31-1. Enero-Marzo 2018. Pág. 58-69.
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