Mapa Forestal Honduras - REDD/CCAD-GIZ

Transcripción

Mapa Forestal de Honduras derivado con
imágenes de Alta Resolución, una Herramienta
Innovadora y Util para la Toma de Decisiones
Nacionales y Subnacionales.
Autor:
Efraín Alberto Duarte
Institución:
Instituto Nacional de Conservación y Desarrollo Forestal, Areas
Protegidas y Vida Silvestre (ICF).
Dirección:
Colonia Brisas de Olancho, Oficina central del Instituto de
Conservación Forestal. Comayagüela M.D.C. Honduras C.A.
[email protected]
I nsu mos pa ra la Lí nea Bas e y Sis t em a Region a l Mu lt iniv el de M onit or eo de Bos qu e s
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Componente 3: Monitoreo
Programa REDD/CCAD-GIZ
Mapa Forestal de Honduras derivado con imágenes de Alta
Resolución, una Herramienta Innovadora y Util para la Toma de
Decisiones Nacionales y Subnacionales.
Artículo Nº9
Resumen:
La representación gráfica de la cobertura forestal a través de mapas nacionales
se reconoce como una herramienta de planificación y gestión valiosa para la
toma de decisiones en el marco del manejo forestal sostenible, este tipo de
insumo representa un punto importante en diferentes ámbitos como medio para
entender las características biofísicas y ecosistémicas que permiten impulsar las
decisiones técnicas y políticas enmarcadas en el uso del suelo a nivel nacional,
regional o local.
Generar información confiable sobre la distribución y extensión de la cobertura
de áreas boscosas a nivel global, nacional, regional y local, requiere de la
utilización de amplios conjuntos de datos de diversos tipos y orígenes, desde
estudios de campo relacionados con inventarios detallados de vegetación sobre
composición de especies hasta procesos de mapeo que generen información
cartográfica. Producir estos conjuntos de datos es posible a través de una
estrategia nacional que utilice las imágenes de sensores remotos disponibles
(imágenes de sensores ópticos e imágenes de Radar) de una forma coherente,
transparente, exhaustiva, completa, precisa y comparable.
En Honduras la información oficial histórica de cobertura forestal a nivel nacional
inicia en los años 1965, continuando en los años 1985, 1995, 2001, 2003, 2009.
Indiscutiblemente, los procesos técnicos, protocolos metodológicos, y niveles
de confiabilidad en la construcción de estos mapas de cobertura y uso de suelo
tienen metodologías y estándares de validación que difieren uno de otros, factor
que conlleva a altos niveles de incertidumbre e imposibilita la comparación entre
los mismos para efectos de análisis comparativos históricos de dinámica de
cobertura forestal a nivel nacional
En este marco de referencia, el Instituto Nacional de Conservación y Desarrollo
Forestal, Áreas Protegidas y Vida Silvestre (ICF) se encuentra desarrollando un
Mapa Nacional Forestal mediante la utilización de imágenes satelitales de alta
resolución, el cual es un hecho sin precedentes en el contexto nacional.
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Reg ion al-Mu lt iniv el de M onit or eo de Bos qu e s
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Artículo Nº9
El principal objetivo del mapa es poner a disposición de los tomadores de
decisiones, una herramienta que permita conocer referentes en términos del
estado del recurso forestal, su oferta, su uso y aprovechamiento, su potencial de
fijación de carbono, el cual permita realizar análisis a escalas nacional, regional
y local de manera confiable.
En el presente documento, se describen las principales actividades realizadas
en el marco del diseño y construcción del mapa forestal de Honduras como ser:
Proceso metodológico general (Identificación, recopilación y sistematización de
datos espaciales, clasificación de imágenes de satélite, validación de cobertura
forestal, sistema de clasificación de bosques, entre otros). Además se aborda un
análisis comparativo entre los resultados del sensor utilizado en el mapa forestal
2013 para Honduras (RapidEye) contrastando con otros análisis anteriores
provenientes de diferentes sensores Landsat y MODIS, esto con el objetivo
de resaltar las ventajas y novedades que tendrá el mapa nacional forestal en
comparación con publicaciones anteriores que se han realizado en Honduras.
Insum os par a la Lí nea Bas e y Sis t e m a
Re gio na l-Mult iniv el de M onit or eo de Bos q u e s
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Artículo Nº9
1.Introducción
En las últimas cinco décadas, y especialmente desde el lanzamiento del
primer satélite del programa Landsat, se han desarrollado múltiples opciones
de productos de sensores remotos aplicados en general a la observación de la
Tierra y en particular al monitoreo de las áreas boscosas. Dichas opciones van
desde fotografías aéreas de alta resolución hasta imágenes de satélite de baja
y moderada resolución, constituyéndose en un insumo que juega un importante
rol en el monitoreo y generación de información sobre la cobertura boscosa a
diferentes niveles.
La clasificación temática de las coberturas vegetales es un componente
importante en la gestión y planificación de los recursos naturales, sin embargo,
una limitación de las técnicas de teledetección es la dificultad de distinguir
divisiones ecológicas entre las comunidades vegetales. Así mismo, su aplicación
se constituye en un reto en zonas de alto relieve, en las que a menudo es difícil
definir clases de vegetación tan solo en función de su respuesta espectral,
debido a la heterogeneidad común del tipo de cobertura y de los factores que
afectan las respuestas espectrales. En este sentido, la clasificación digital de las
coberturas vegetales a través de imágenes de sensores remotos requiere de dos
condiciones importantes para su uso: el intérprete debe tener la capacidad de
entender los criterios básicos de clasificación de la vegetación y la delimitación
de unidades en las imágenes de satélite; y adicionalmente, el sensor del satélite
debe tener la capacidad de actuar como un sustituto de las características del
paisaje.
El presente documento explica cada una de las etapas del procesamiento digital
de imágenes de sensores aplicados durante la construcción del mapa nacional
forestal, estableciendo una secuencia mínima de procedimientos que permiten
obtener información cartográfica temática sobre la extensión y distribución de la
cobertura boscosa a nivel nacional.
En esencia se describe un protocolo para la determinación de la distribución y los
cambios en la cobertura boscosa a nivel nacional, constituyéndose en una guía
práctica para continuar generando la información necesaria para el monitoreo de
la cobertura de bosque. Esta información constituye la situación inicial del país,
región o proyecto (i.e. Línea Base) y puede ser la base para la estimación de
los contenidos o stocks de carbono, así como para el monitoreo de los mismos
a lo largo de la implementación de acciones direccionadas a la conservación y/o
mejoramiento de los contenidos de carbono consideradas bajo la iniciativa de
mitigación al cambio climático como lo es REDD.
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Artículo Nº9
2.Metodología
El proceso metodológico necesario para generar información temática a nivel
subnacional en el marco del sistema de monitoreo de deforestación se desarrolla
de forma general en cuatro grandes fases, a saber:
A. Fase I: Preparar o pre-procesar las imágenes con el fin de aprestarlas para
el procesamiento efectuando correcciones que eliminan efectos anómalos
captados por el sensor.
B. Fase II: Se procesan las imágenes utilizando herramientas automatizadas
de clasificación a fin de generar clasificaciones de cobertura preliminares.
C. Fase III: Los resultados obtenidos en la segunda fase son ajustados para la
obtención de la información depurada sobre distribución y extensión en las
coberturas de la Tierra.
D. Fase IV: Etapa de validación temática que permite estimar la incertidumbre
de la información asociada a los datos generados.
Figuras 1.. Esquema de la estrategia para el uso de imágenes de sensores remotos para la
identificación de la cobertura boscosa.
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Artículo Nº9
Imágenes RapidEye
En la actualidad, la República de Honduras a través del Instituto Nacional de
Conservación y Desarrollo Forestal, Areas Protegidas y Vida Silvestre (ICF)
cuenta con un catálogo de imágenes satelitales de alta resolución provenientes
del sensor RapidEye, el cual será el insumo principal para diseñar y construir el
Mapa Nacional Forestal de Honduras. Los satélites de RapidEye son los primeros
satélites comerciales que incluyen la banda Red-Edge la cual es particularmente
sensible a los cambios en el contenido de clorofila.
Las imágenes satelitales pueden proporcionar valiosa información a alta escala
espacial y temporal, lo cual permitirá medir de manera óptima el impacto de
las actividades humanas sobre los recursos forestales, la sustentabilidad
ambiental y económica de las operaciones forestales y controlar la tala ilegal y
la deforestación.
Fig. 1,2 y 3 Ejemplo gráfico de catálogo de imágenes RapidEye disponibles para Honduras.
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Artículo Nº9
3.
Resultados y discusión
Principales avances.
Pre-procesamiento de las imágenes RapidEye.
Calibración radiométrica y Corrección atmosférica
Este proceso permite convertir la información de la imagen original (bruta) de
cada pixel, de Niveles Digitales -ND- a Niveles de Reflectancia captada por el
sensor en el tope de la atmosfera, es decir, sin los efectos de la misma, lo que
permite disminuir los efectos de dispersión o absorción causados por la presencia
de partículas en la atmósfera. Adicionalmente, se busca remover el efecto de los
diferentes ángulos de incidencia de la energía solar y de la distancia Tierra - Sol,
que se producen como consecuencia de las diferencias de tiempo de adquisición
de las imágenes.
Fig. 4 Ejemplo de calibración radiométrica y corrección atmosférica.
Procesamiento de las imágenes RapidEye.
Esta etapa del proceso está referida al procesamiento digital de las imágenes
previamente pre-procesadas, para la generación de cartografía temática de
extensión, y distribución de cambios en las coberturas de la Tierra, principalmente
boscosas. En síntesis, la imagen pre-procesada se convierte en una imagen de
segmentos, la cual será clasificada con base a criterios espectrales, espaciales
y estadísticos a través de un algoritmo de árboles de decisión (RandomForest
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Artículo Nº9
implementado en R) para finalmente ser editado para generar un archivo de
clasificación de coberturas de la Tierra. A continuación se describe cada uno de
estos procedimientos:
Segmentación de la imagen
La segmentación es un proceso digital de agrupamiento de pixeles a objetos
más significativos (segmentos) usado para simplificar la imagen. Los segmentos
son relativamente homogéneos en relación a una o más características
(principalmente variables espectrales). (Cabrera, Galindo. 2011b.)
Los resultados finales del proceso de segmentación son dependientes de ciertos
parámetros, entre estos podemos mencionar:
A. Parámetros de segmentación.
En términos generales el proceso de segmentación se basa en dos
parámetros fundamentales, relacionados con “que tan similares son los
pixeles a agrupar” y “cuán grande debe ser el segmento generado”, a saber:
B. Similaridad de los pixeles a agrupar.
Esta referido como la distancia mínima espectral (generalmente distancia
euclidiana) que deben cumplir los pixeles que conformarán los segmentos.
C. Tamaño del segmento a generar. Esta referido como el número mínimo
de pixeles que conformaran un segmento.
Fig.5 Ejemplo de imagen segmentada. Der. Imagen original RapidEye. Izq.
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Artículo Nº9
Clasificación inicial de las coberturas de la tierra
La clasificación de los segmentos en las categorías de coberturas puede
realizarse utilizando algoritmos básicos de clasificación tradicionales bajo
esquemas no supervisados, supervisados, clasificación orientada a objetos,
técnicas de clasificación basada en lógica difusa, o técnicas de clasificación
basadas en árboles de decisión, para el caso de Honduras, la clasificación de
la cobertura de la tierra utilizada fue el uso de algoritmos basados en árboles
de decisión, ya que, al ser un algoritmo no paramétrico permite incorporar
amplios conjuntos de variables en el proceso de predicción. Entre los principales
conjuntos de variables aplicados se identifican el NDVI, extracción de múltiples
firmas espectrales procedentes de clasificaciones no supervisadas a través de
Isodatas provenientes de imágenes Landsat del año 2000, 2005 y 2010. Además
se utilizaron firmas espectrales provenientes de mapas realizados a escalas
locales o de proyecto debidamente validados.
Este procedimiento automatizado es una primera aproximación sobre la
distribución y extensión de las coberturas de la Tierra, sin embargo, esta
clasificación a menudo padece de ciertos niveles de imprecisión temática, lo que
obliga a realizar distintos tipos de ajustes o ediciones temáticas (ver Figura 6).
Fig.6 y 7 Ejemplo de imagen resultante de una clasificación inicial. Izq. Imagen original RapidEye..
Der Imagen con clasificación inicial.
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Artículo Nº9
Ajuste Temáticos
Edición de la Clasificación inicial de las coberturas de la tierra
En esta etapa se realiza una edición semiautomática, la cual consiste en efectuar
una nueva clasificación digital de tipo Supervisado/No Supervisado basado en
la imagen pre-procesada, aplicando dicha clasificación en zonas separadas a
través de máscaras temáticas en las áreas correspondientes a aquellas clases
de cobertura de la tierra que más presentan confusión, por ejemplo, las áreas
de Cultivos permanentes (Café bajo sombra) y áreas agrícolas heterogéneas
(Mosaicos), los matorrales con las porciones de bosque seco y los guamiles.
Los resultados de clasificación se recodifican mediante la fusión de clases y/o
recodificaciones de grupos de pixeles basados en el criterio y experiencia del
intérprete, a fin de ajustar a una capa con las clases de cobertura forestal de
interés.
El resultado final de este subproceso es la generación de nuevo archivo temático
ajustado con las clases separadas de las coberturas que habían sido confundidas
inicialmente. Posteriormente realizando una inspección visual en pantalla a la
escala de trabajo (1:25,000) se compara la imagen pre-procesada con el mapa
de coberturas obtenido de la clasificación No Supervisada, se identifican áreas
donde aún es preciso editar temáticamente los resultados del procesamiento
digital, a manera de control de calidad de la clasificación. (Ver imagen 8 y 9).
Fig.8 y 9 Ejemplo de imagen resultante de una edición de la clasificación inicial. Izq. Imagen con
clasificación inicial. Der. Imagen con edición de la clasificación inicial.
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Artículo Nº9
4.Conclusiones
a. La construcción de un mapa de alta resolución proveniente de imágenes
satelitales del sensor RapidEye para Honduras permitirá cuantificar los tipos
y las distribuciones de la cobertura forestal a una escala local 125,000,
hecho sin precedentes para el sector forestal.
b. La disponibilidad de un mapa nacional forestal, tendrá funcionalidades y
finalidades multipropósito, ya que permitirá a nivel técnico y nivel político,
contar con una herramienta útil que permita tomar decisiones acertadas que
conlleven al manejo adecuado de los recursos forestales de Honduras.
c. El mapa nacional forestal será la base inicial para el monitoreo de la dinámica
de los bosques de manera periódica, robusta, confiable y transparente,
brindando al sector forestal una oportunidad para los reportes y la toma de
decisiones técnicas y planificación de políticas adecuadas.
d. En la últimas 3 décadas, en Honduras se mejoraron sistemáticamente los
mapeos de cobertura forestal a nivel nacional en la medida que se conocieron
nuevas tecnologías y metodologías para la clasificación de imágenes
satelitales, ningún de los mapas elaborados hasta la fecha podría calificarse
como “bueno” o “malo”, los mismos son el reflejo de las metodologías y
la tecnología con la que se contaba en el momento de la edición de los
mismos.
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Artículo Nº9
BIBLIOGRAFÍA
- ASPINALL, R. J. y HILL, M. J. 1997. Land cover change: a method for assessing
the reliability of land cover changes measured from remotely-sensed data.
International Geoscience and Remote Sensing SymposiumProceedings,
Singapore. 269-271.
- Cabrera, E., G. Galindo & D.M. Vargas. 2011. Protocolo de Procesamiento
Digital de Imágenes para la Cuantificación de la Deforestación en Colombia,
Nivel Nacional Escalas Gruesa y Escala Fina. Instituto de Hidrología,
Meteorología, y Estudios Ambientales-IDEAM-. Bogotá D.C., Colombia. 37 p.
- Cabrera, E., G. Galindo & D.M. Vargas, IDEAM 2011b. Documento técnico
de referencia para la utilización de imágenes de sensores remotos en
la cuantificación de la deforestación y estimación del almacenamiento
de carbono, elaborado en el marco del Proyecto Capacidad Institucional
Técnica y Científica para apoyar proyectos de Reducción de Emisiones por
Deforestación REDD en Colombia. Instituto de Hidrología, Meteorología, y
Estudios Ambientales-IDEAM.
- GOFC-GOLD. 2009. Reducing greenhouse gas emissions from deforestation
and degradation in developing countries: a sourcebook of methods and
procedures for monitoring, measuring and reporting GOFC-GOLD Report,
Version COP14-2 GOFCGOLD Project Ofﬁce, Natural Resources Canada,
Alberta, Canada.
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Artículo Nº9
GLOSARIO
- Banda. Cada uno de los intervalos en los cuales se divide el espectro
electromagnético en un archivo multi-espectral de una imagen de sensor
remoto. Este concepto es aplicado generalmente a imágenes de tipo óptico.
- Corrección geométrica. Consiste en vincular una región de una imagen con
una correspondiente región de otra imagen, la cual es tomada con un sensor
diferente o un ángulo de vista diferente. Permite corregir la posición relativa
del píxel, la cual se modificó por la geometría del sensor o por variaciones en
el terreno.
- Imagen de satélite. Representación visual de la información capturada por un
sensor montado en un satélite artificial. Estos sensores recogen información
reflejada para la superficie de la tierra que luego es enviada a la Tierra y
que procesada convenientemente entrega valiosa información sobre las
características de la zona que cubre.
- Imagen de satélite fuente o cruda. Imagen de satélite original a la cual no se
le ha realizado ningún tipo de tratamiento básico o temático. Se encuentra
almacenada con la extensión propia del fabricante.
- Imagen Landsat. Imagen tomada por el sensor satélite Landsat, estas
imágenes cubren áreas de 185Km x 175Km. Este sensor tiene periodos de
toma de las imágenes de 16 días.
- Píxel (Picture Element). Unidad básica de información gráfica que se refiere
a cada uno de los puntos indivisibles que conforman una imagen, es decir, la
mínima área de captura en el formato Raster. A mayor densidad de píxeles,
mayor calidad de imagen.
- Resolución. Nivel de detalle con el que se es posible identificar los elementos
sobre las imágenes y se relaciona con la unidad mínima de almacenamiento
de datos o píxel.
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