EL ROL DE LA PERCEPCIÓN REMOTA PARA EVALUAR LOS PATRONES DE CAMBIO DE COBERTURA

Alrededor del mundo se está presentando rápidos cambios en la cobertura vegetal y en especial en regiones tropicales como es el caso de países como Brasil, Colombia, Indonesia, México, Costa de Marfil, Venezuela y Zaire (Mas, 1999:139). Esto ha ocasionado que los estudios de cambios sean considerados de mayor importancia y relevancia para la conservación y el sostenimiento de los recursos naturales existentes con la finalidad de un desarrollo sustentable.

La sostenibilidad hace parte del objetivo primordial de la gestión de los ecosistemas por lo que se hace necesario datos exactos y actuales sobre los recursos naturales y sus transformaciones (Coppin, et al., 2004:1565). Recientemente, las observaciones satelitales de la Tierra han proporcionan una visión consistente tanto espacial como temporalmente del estado de la cobertura y cambio global de la Tierra. En este sentido, la percepción remota permite obtener estimaciones precisas y actuales de los cambios ocurridos en las coberturas terrestres de los ecosistemas, puesto que es una “técnica basada en adquisición de datos multitemporales, multiespectrales de sensores satelitales que han demostrado el potencial como medio para detectar, identificar, mapear y monitorear los cambios de los ecosistemas, con independencia de sus agentes causales” (Coppin, et al., 2004:1565).

Bajo el mismo contexto con percepción remota es posible adquirir información actualizada de la cobertura terrestre con la posibilidad de ser evaluada y analizada eficientemente para inventariar y monitorear cambios. Por consiguiente, esta herramienta ha sido ampliamente utilizada en los estudios de detección de cambios, debido a la cobertura repetitiva, con gran frecuencia y calidad de las imágenes (Mas; 1999:139).

Se debe entender que los cambios de cobertura del suelo detectados con percepción remota solo se refieren al resultado de variaciones en los valores de radiancia que equivalen a grandes cambios de cobertura de la tierra y no a variaciones de radiancia ocasionados por factores como diferentes condiciones atmosféricas, diferencias de la humedad del suelo y diferencias en el ángulo del sol al momento de adquirir la imagen de satélite (Mas; 1999:140). Por lo que un paso previo en el análisis multitemporal de imágenes satelitales es convertir los Niveles Digitales (ND) almacenados originalmente a valores de reflectividad aparente. Esto implica su transformación a radiancia (correcciones radiométricas) y su posterior conversión a valores físicos (obtención de la reflectancia aparente). Este procedimiento permite que las distintas coberturas puedan ser identificadas y comparadas por su firma espectral en cualquier momento del año (Marini, 2011). Hay que aclarar que la radiancia recibida por el sensor no es la radiancia que procede del suelo sino que está resulta por un lado reducida por la absorción atmosférica y por otra incrementada por la dispersión.

En este sentido, las imágenes del satélite Landsat, con 30 m de resolución espacial multiespectral se han convertido en una herramienta útil y estándar para estudiar el cambio de la cobertura vegetal y se han utilizado ampliamente en todo el mundo para la realización de diferentes tipos de estudios como por ejemplo el primer monitoreo de la deforestación en la Amazonía por Tardin y sus colegas en 1980. Por otra parte, la nubosidad y la falta de datos temporal que indican la fenología de la vegetación limitan el uso de imágenes Landsat para estudios mundiales de cobertura vegetal. Las estimaciones obtenidas con imágenes Landsat brindan información de la situación a nivel global en cierto periodo de tiempo; siendo muy útiles para analizar problemáticas a grandes escalas. Hay que tener en cuenta que los cambios presentes en la cobertura de la tierra que tienen similares firmas espectrales, son muy difíciles de detectar y analizar; como por ejemplo la respuesta espectral similar de la vegetación mixta, las zonas de manglar y zonas densas de bosque seco. También el agua y las sombras reducen la reflexión de luz, dando a los píxeles características espectrales similares, lo que dificulta su diferenciación. El impacto de las diferencias de ángulo del sol y las diferencias fenológicas de la vegetación puede ser reducido parcialmente mediante la selección de datos que pertenecen a la misma época del año (Singh, 1989:989); ya que se debe considerar la dificultad de la obtención de datos de varias fechas en la misma época del año, puesto que las zonas tropicales se encuentran nubladas gran cantidad de días al año (Mas; 1999:140).

Es conveniente detallar un poco acerca de los cambios que se presentan en el sistema natural, comenzando por definir qué cambio es una alteración en los componentes de la superficie de la cobertura vegetal o un movimiento espectral y espacial de una entidad de vegetación en el tiempo (Coppin, et al., 2004:1566). Coppin afirma que los ecosistemas están en estado de cambio permanente en una variedad de escalas espacial y temporal dadas las trasformaciones naturales y/o antropogénicas que se pueden dar en cierto espacio geográfico (Coppin, et al., 2004:1565).

Existen diferentes técnicas de percepción remota para evaluar los cambios en los ecosistemas permitiendo monitorear los recursos naturales de forma continua, explicar fenómenos ambientales por el tipo de escala que se maneja con las imágenes satelitales, desarrollar modelos validos de explicación de procesos naturales y brindar un apoyo integral en el análisis de cambios por uso de la tierra o por variaciones en la cobertura terrestre (Herold, 2010).

De acuerdo con Herold, existen diferentes tipos de cambios:

- Cambios a corto tiempo: relacionados con eventos climáticos.

- Cambios cíclicos: relacionados con fenómenos estacionales.

- Cambios direccionales: como el desarrollo urbano.

- Cambios multidireccionales: como la deforestación y la regeneración.

- Sucesos de cambios: catastróficos incendios o desastres (Herold, 2010)

También existen algunos cambios de improvisto, cuyo periodo de tiempo son uno o dos días y alteran drásticamente la apariencia de la superficie de los paisajes. Las causas más habituales de este tipo de cambio son los incendios, derrumbes, inundaciones, nieve, etc. Por otra parte, hay cambios en el paisaje que pasan gradualmente, por ejemplo años o décadas, y la superficie de la tierra cambia día a día tanto que las personas no lo notan. Ejemplo de las causas de este tipo de cambios son la urbanización y la desertificación (Hung, 2005:1826).

Por consiguiente, algunos cambios naturales pueden ser temporales y muchas veces por la capacidad de resiliencia del ambiente son corregidos; pero las transformaciones debidas a las actividades del hombre por lo general presentan repercusiones por un tiempo prolongado o de forma permanente. El

proceso de identificar las diferencias de un objeto o fenómeno en diferente periodo de estudio, es conocido como el proceso de detección de cambios. Se trata de la capacidad de cuantificar los efectos en el tiempo utilizando conjuntos de datos multitemporales (Singh, 1989:989).

Entre las diferentes aplicaciones de la detección de cambios tenemos el análisis de cambio de uso de la tierra, el monitoreo de agricultura, la evaluación de la deforestación, el estudio de los cambios en la vegetación, la evaluación de daños, la detección del estrés de los cultivos, vigilancia de desastres, análisis de características térmicas y otros cambios ambientales (Singh, 1989:989). La detección de cambios digital se puede describir a grandes rasgos por (1) los procedimientos de transformación de datos y (2) las técnicas de análisis utilizadas para delimitar las áreas de alteraciones significativas. Hay dos criterios básicos para la detección de cambios: (1) el análisis comparativo de forma independiente de clasificaciones producidas para otras fechas y, (2) el análisis simultáneo de datos multitemporales.

La exactitud de la percepción remota según Herold para la detección de cambios depende de:

1. Las características espectrales, espaciales y temporales de las imágenes multitemporales.

2. Los registros de precisión, calibración o normalización entre imágenes multitemporales.

3. La complejidad de la investigación del paisaje y los procesos relacionados que afectan la dinámica de cambios en la tierra.

4. Las experiencias analizadas y familiaridad en el área de estudio y disponibilidad de datos de referencia en tierra, por ejemplo la exactitud en la valoración.

5. Las restricciones de tiempo y costo (Herold, 2010).

Según Coppin, comprender la naturaleza del cambio, la forma de detectarlos y clasificarlos es aún más complejo que la simple detección (Coppin, et al., 2004:1567). De esta manera, entre los desafíos que se plantean para el monitoreo de los cambios en los ecosistemas se encuentran: (i) detectar las modificaciones (por ejemplo, cuantificar la degradación de la cobertura forestal a causa de incendios o la tala selectiva), (ii) monitorear los cambios rápidos y abruptos, además de los cambios progresivos y graduales (por ejemplo, evaluar el impacto de una inundación, la sequía o el fuego, frente a la progresiva expansión de la agricultura), (iii) la variabilidad interanual separados de las tendencias seculares, dada la brevedad del tiempo disponible en series de 20 a 30 años (por ejemplo, evaluar las tierras secas

degradadas), (iv) entender y corregir la dependencia de escala en estimaciones de los cambios derivados de datos de sensores remotos en diferentes resoluciones espaciales; y (v) examinar los índices temporales de muestreo de las observaciones de los procesos a escalas intrínseca de estos procesos (por ejemplo, monitorear rápidamente la evolución de procesos como las inundaciones o la quema de biomasa) (Coppin, et al., 2004:1567).