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Taller de Manejo de Desastres y Respuesta a Eventos Extremos utilizando SERVIR EJERCICIO 4: Estimación de áreas inundables y análisis de erosión

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– 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, 0 – 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.


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• ¿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?

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• 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.


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• 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?

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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?


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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.

9) Hacer zoom in para comparar los resultados:

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:

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mar_y_costa

mar_y_costa


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¿Alguien tiene una mejor idea / metodología de

crear una capa raster de la costa? ¿Por favor?

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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.


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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_012.

13) 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.

-1 - -1


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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.


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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.


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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.


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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):


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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)

� 3786.6 + (1.5679 * 0.1 * [pcp_anual]) - (1.9809 * 0.328 * [dem_fill])


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• 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)


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• 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


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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.

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