Proyecto de aplicación ANÁLISIS TEMPORAL DEL CULTIVO DEL...
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CRECTEALC MÉXICOCentro Regional de Enseñanza en Ciencia y Tecnología Espacial
para América Latina y el CaribeCampus México
Proyecto de aplicación “ANÁLISIS TEMPORAL DEL CULTIVO DEL CAFÉ Y
USO DE SUELO EN EL MUNICIPIO DE COATEPEC, VERACRUZ”.
Asesor (es)
Ing. E. Jerjes Molina Blancas M.C Genaro Olivera Romero
Por
Claudia Apodaca González
Tonantzintla, Puebla, México; Agosto de 2017
ÍNDICE
ÍNDICE DE FIGURAS, GRÁFICAS Y TABLAS
ABSTRACT
RESUMEN
INTRODUCCIÓN DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA JUSTIFICACIÓN OBJETIVOS
Objetivo General
Analizar superficialmente y temporalmente el cambio de uso de suelo y el cultivo de café por medio de
imágenes satelitales Landsat-5 y Landsat-8 de los años 1993 y 2017, en el municipio de Coatepec,
Veracruz.
Objetivos específicos
Hacer una comparación temporal de imágenes sobre el uso de suelo y la superficie del cultivo de café en
el municipio.
Realizar un índice de vegetación (NDVI) para la detección de cambios de vegetación.
Aplicar una Clasificación No Supervisada para identificar cambios de uso de suelo.
Generar mayor información para proponer estrategias que ayuden a la problemática del cultivo.
ALCANCE
ESTADO DEL ARTE
CONCEPTOS BÁSICOS
METODOLOGÍA DE SOLUCIÓN
Materiales
Imágenes Landsat-5 y Landsat-8
Software QGIS 2.8.9 y ArcGIS 10.2
Datos vectoriales (límites políticos administrativos, centros poblados, etc.), información temática
(elevación, mapas recientes de precipitaciones, mapa de temperaturas, registros climáticos, mapa
de ecosistemas, mapas de uso de la tierra, etc.) y otros estudios y cartografía relacionada.
Prontuario de información del Instituto Nacional de Estadística y Geografía
GPS
Información de plataformas digitales.
Metodología
Descripción del área de estudio
El municipio de Coatepec se localiza en la zona montañosa central del estado de Veracruz, sobre las
estribaciones del Cofre de Perote; entre los paralelos 19° 21’ y 19° 32’ de latitud norte; los meridianos 96° 47’ y
97° 06’ de longitud oeste; altitud entre 500 y 2900 m. Colinda al norte con los municipios de Perote, Acajete,
Tlalnelhuayocan, Xalapa y Emiliano Zapata; al este con los municipios de Emiliano Zapata y Jalcomulco; al sur
con los municipios de Jalcomulco, Tlaltetela, Teocelo y Xico; al oeste con los municipios de Xico, Perote y Acajete
(Figura 1.) (INEGI, 2009).
Coatepec es uno de los principales municipios en el centro de Veracruz dedicados al cultivo del café, por volumen
de producción y número de productores. De acuerdo a
Búsqueda y recopilación de información
La información que se presenta provino de diferentes fuentes oficiales como Servicio de Información
Agroalimentaria y Pesquera (SIAP), Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación
(SAGARPA), Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Así como trabajos publicados en revistas
científicas indexadas, libros, reportes técnicos y actas de congresos relacionados con la situación actual de la
cafeticultura.
En la tabla 1 se presenta el detalle de la información recopilada.
Recurso Tema Escala Año Fuente Formato
Selección y adquisición de imágenes Landsat 5 y 8.
La determinación de la cobertura del cultivo del café y el uso del suelo en el municipio de Coatepec, Veracruz se
realizó en base a imágenes satelitales adquiridas a través del United States Geological Survey (Servicio
Geológico de los Estados Unidos, por sus siglas en inglés).
Específicamente, las imágenes utilizadas fueron de Landsat-5 y 8, con las siguientes características.
Imagen Satélite Sensor Resolución espacial Referencia Fecha
Path Row
1993 Landsat-5 TM 30 m 25 46 15-Feb-1993
2017 Landsat-8 OLI TIRS 30 m 25 46 16-Ene-2017
Se eligieron en estas fechas, ya que resultaron con mejores resultados para su descarga, ya que no presentaron
nubosidad.
El procesamiento total de las imágenes se realizó en base a las siguientes etapas, que a continuación se detallan.
Pre-procesamiento de imagen
Primero, las imágenes se convirtieron desde su formato nativo de “radianza” a “reflectancia,” con el programa
QGIS Wien 2.8.9 corrigiendo los efectos causados por la posición del sol. Para eso, se necesitaba información
sobre la posición del sol (ángulo y época del año), que estaba indicado en los metadatos que vinieron con las
imágenes originales.
Obtención de NDVI
También, para apoyar la detección de cambios, el índice de vegetación, NDVI (“Normalized Difference Vegetation
Index” en inglés) fue generado para cada imagen (1993 y 2017). La fórmula para calcular este índice depende del
tipo de sensor o de imagen de satélite que se utilice. Para este caso se utilizó:
NDVI
Landsat 5 NIR (Banda 4) – VIS (Banda 3) / (NIR (Banda 4) + VIS (Banda 3)
Landsat 8 NIR (Banda 5) – VIS (Banda 4) / (NIR (Banda 5) + VIS (Banda 4)
Clasificación no supervisada La clasificación no supervisada es realizada automáticamente por ArcGIS 10.2, el cual se definirá el número de
clases o categorías. Primero, se seleccionaron las muestras para correr el clasificador. Mismas que fueron
compiladas por fuentes nacionales (por ejemplo, prontuario de información de INEGI). De acuerdo a lo anterior, la
primera clasificación es de 4 clases:
Bosque, Agricultura, Pastizal o vegetación secundaria, y Zona urbana o suelo desnudo.
No obstante, se realizará otra clasificación para generar mayor número de clases (Reclasificación).
Validación
Se realizaron visitas de campo en las cuales se levantaron algunos puntos de ubicación de fincas cafetaleras.
Aunque en algunas se dificultó el acceso para determinar información de importancia. Por lo tanto, se generaron
puntos de validación partiendo de mapas de referencia nacionales (impresos y digitales), así como trabajos
relacionados.
Figura#. Diagrama de procesos
Delimitación del área de estudio
Adquisición de imágenes Landsat (5 y 8). https://earthexplorer.usgs.gov/ Año: 1993 y 2017
Reproyección de las imágenes a UTM Zona 14. QGIS y ArcGIS
Información secundaría. Cartografía de referencia
Datos Vectoriales de INEGI (1:1000000 y 1:250000).
Insumos
Procesos
Productos
Pre-procesamiento de imágenes.
Corrección de imagen (los valores de DN (niveles digitales) se convierten a radianes).
NDVI Clasificación No Supervisada
Transformación del uso de suelo de Coatepec,
Veracruz.
Datos de muestreo en campo. Uso de GPS.
Reclasificación
Cálculo de áreas Conversión de raster a shape
Validación
Mapas
RESULTADOS
Para el pre-procesamiento de las imágenes debemos utilizar el plugin Semi-Automatic Classification en QGIS.
En la barra del menú seleccionamos SCPPreprocesamientoLandsat
Aparecerá la siguiente ventana. Donde se identificará la carpeta de trabajo y se cargará el archvo MTL del raster.
En este caso, es la carpeta Coatepec_1993 que incluye los archivos del mismo año.
Para el año 2017, debemos marcar las casillas que se muestran en la imagen, ya que para este año se obtuvo de
Landsat 8.
Dar Ejecutar
Seleccionar la carpeta donde se guardarán las imágenes corregidas del año correspondiente.
Nota: Para el caso de Landsat-8 hay que cargar las bandas 1 a la 7.
Para Landsat-5 solo se cargarón las bandas 1 a la 5 y 7, ya que no se utilizó la banda térmica (banda 6).
Una vez que se corrigen las imágenes se cargan en ArcGis 10.2.2, para observar una comparación. Con una
combinación de colores. (Color natural RGB 321, Landsat-5; RGB 432, Landsat-8).
Imagen normal_1993 Imagen procesada_1993
Imagen procesada_2017 Imagen normal_2017
Para hacer un recorte de la imagen (Clip). ArcToolboxData Management ToolsRasterRaster
ProcessingClip.
Una vez que se realiza este proceso debe ser exportada
como imagen.
Click derecho sobre la imagen generada
(raster)DataExport Data.
Los resultados son los siguientes:
Imágenes corregidas
Para obtener el NDVI de las imágenes. Seleccionamos ArcToolboxSpatial Analyst ToolsMap
AlgebraRaster Calculator.
1993 2017
1993
2017
Antes de clasificar, debemos crear una composición de color del archivo.
ImageAnalysis, seleccionamos las capas y luego Composite Bands. Luego exportar la imagen generada.
Para obtener la clasificación no supervisada.
Seleccionamos
ArcToolboxMultivariateIso Cluster
Unsupervised Classification.
Añadir en Input raster bands el archivo
original con que se está trabajando. En
Number of classes, escribir el número de
clases que va a clasificar, en este caso son 4
(como primera clasificación). Se guarda el
archivo de salida y OK.
Nota: Utilizamos la Clasificación No
supervisada, ya que generó mejores resultados
que la Clasificación Supervisada, debido a la
falta de puntos de control y experiencia.
Como primera clasificación, se obtuvo cuatro clases, para diferenciar las principales diferencias entre los años.
1993
2017
Reclasificación
Arc ToolBoxSpatial Analyst ToolsReclassReclassify.
Seleccionamos la imagen NDVI17 y Classify, como lo muestra la imagen,
El resultado será el siguiente para cada una de las imágenes.
Nota: Como se puede observar ahora tenemos diez clases que pueden dar mayor precisión de los usos de suelo
en el municipio.
2017
1993
Conversión de ráster a polígono
Arc ToolBoxCorversion ToolsFrom RasterRaster to Polygon
Conversión de las dos imágenes.
Una vez que se obtuvo los polígonos, se procedió a unir para calcular áreas de las diferentes coberturas de suelo (clases). Abrir tabla de atributos y en EditorStart Editing. Después en el menú superior seleccionamos SelectionSelection By Atributes, seleccionar el archivo en el que estamos trabajando, seleccionar gricode=1,2… (número de cada una de las diez clases) que empezará a unir. Luego en EditorMergeOK. Una vez que se termina todo el proceso en EditorStop Editing.
Cálculo de áreas Abrir la tabla de atributos Table OptionsAdd field nombrar el nuevo campo, en este caso Área (has.). Click derecho sobre el nuevo campo y seleccionar Calculate Geometry y calcular en hectáreas, OK. Validación Un análisis multicriterio ayudará a determinar la cobertura del cultivo del café en el municipio de Coatepec. De
acuerdo a SAGARPA (2015), México cuenta con condiciones ideales para el cultivo del café, con zonas
montañosas del sureste del país que se encuentran a altitudes mayores a 900 metros sobre el nivel del mar, así
como temperaturas que van de los 17.5 a 25.3°C. En precipitación pluvial, los cafetales mexicanos cuentan con
una media promedio que oscila entre 1,400 a 2,300 msnm, distribuidas durante todo el año. En México, la
variedad que se produce es la denominada “arábiga” (coffea arábica) y del tipo robusta (coffea canephora). Cerca
del 99% de los predios cafetaleros se establecen bajo sombra (INFOASERCA, 2002).
En base a lo anterior, utilizamos estudio de pendiente y curvas de nivel de 25 m., información secundaria como
vectores de INEGI para mayor precisión y coincidencia en cuanto a su ubicación del cultivo.
En este caso, para determinar las diferentes clases se utilizó la herramienta de Google Maps en el programa de
QGIS: zonas urbanas y suelo desnudo que incluía carreteras y caminos, zonas agrícolas, vegetación secundaria,
bosque y café bajo sombra, en el que se fue discriminando las diez clases para llegar solo a cinco.
Así como la ubicación de algunos puntos en donde se encuentra plantas de café, con la ayuda de GPS.
Otra de las herramientas utilizadas fue el buffer para conocer zonas de influencia del cultivo del café.
Convertir la clase número 10 (café bajo sombra) en layer para realizar el buffer. El obejtivo de esta herramienta es
para conocer las áreas de influencia que tiene el cultivo del café.
Arc ToolBoxAnalysis ToolsProximityBuffer
Obtenemos lo siguiente:
Obtención de áreas
Clases AÑO 1993 AÑO 2017
Nombre ÁREA (Has.) ÁREA (Has.)
Zona urbana, asentamientos humanos y suelo desnudo 909.7679001 1057.570953
Zonas agrícolas y pastizal 8212.837702 7540.5237
Vegetación secundaria 6838.81617 7608.374613
Zona boscosa 4015.711484 3954.42234
Café de sombra 257.3957554 73.88745669
2017 1993
1993 2017
Mapas
CONCLUSIONES
Zona urbana,asentamientos humanos y
suelodesnudo
Zonasagrícolas y
pastizal
Vegetaciónsecundaria
Zonaboscosa
Café desombra
AÑO 1993 909.7679001 8212.837702 6838.81617 4015.711484 257.3957554
AÑO 2017 1057.570953 7540.5237 7608.374613 3954.42234 73.88745669
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
SU
PE
RF
ICIE
(H
as.)
Uso de suelo en el Municipio de Coatepec, Veracruz.
BIBLIOGRAFÍA SAGARPA, (2015). Convención Internacional del Café. México
INFOASERCA, (2002) Información económica y comercial para el sector agropecuario.