DETERMINACIÓN DE LOS CAMBIOS DE USO DEL SUELO Y PATRONES DE FRAGMENTACIÓN DEL TERRENO

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Al final del análisis estadístico se obtuvo que los bosques, selva, matorral, vegetación hidrófila y pastizales naturales disminuyeron su área del 1976 al 2000, mientras que las otras clases presentaron cambios positivos.

En el Análisis multitemporal y de la estructura horizontal de la cobertura de la tierra: Parque Nacional Yacambú, estado Lara, Venezuela (Albarran, et al, 2013) se hizo un análisis multitemporal del uso del suelo, y un análisis estructural de las coberturas presentes, para lo que obtuvieron información de imágenes satelitales Landsat 5 del 25 de septiembre del 2000 y SPOT 5 del 28 de enero del 2008),en lo cual se tomo como filtro de selección que las fotografías no tuvieran cobertura de nubes mayor o igual al 10% del área que esta representa. Seguido de la recolección de la información realizaron el procesamiento digital, que consistió en la corrección geométrica de las fotografías y la selección de las bandas adecuadas para el análisis. “Para la imagen Landsat 5 fueron seleccionadas las bandas 4 (IRC), 5 (IRM) y 3 (verde-visible), y para la imagen SPOT 5 las bandas 3 (IRC), 4 (IRM-L SWIR) y 2 (rojo-visible). Sobre ambas imágenes fueron aplicadas técnicas de mejoramiento visual por expansión lineal de contraste” (Albarran et al. 2013). Con la información digital construyeron mapas de uso del suelo a escala 1:100.000 y con la interpretación visual en pantalla se analizaron factores como tono, textura, patrón y forma. La información se validó mediante salidas de campo y uso previo de GPS. Dentro de la etapa de análisis incluyeron el análisis multitemporal mediante la superposición de los mapas realizado con el programa ERDAS IMAGINE y generaron la matriz de cambio con la opción MATRIX. Esta información permitió generar un mapa de la distribución de los cambios de uso del suelo. En otro análisis se estudió la estructura de las coberturas mediante el cálculo de índices estructurales que según Gustafson (1998) (citado por Albarran et al. 2013), “aportan interesantes datos numéricos sobre la composición y la configuración de los paisajes, y permiten una útil e interesante comparación entre distintas configuraciones paisajísticas”. Como resultado se obtuvo dos mapas de cobertura a escala 1:100.000, uno a escala 1:25.000 generado a partir de la imagen SPOT 5 y un mapa de cambio y estabilidad.

En el proyecto realizado por C. Adjorlolo y O. Mutanga, en 2013 se realizó un estudio en el Parque Nacional Shingwedzi con 2.000.000ha que es una sabana arbolada con una variedad de 35 paisajes que van desde bajos matorrales a llanuras, pastizales y bosques densos con más de 400 especies de árboles (Gillson y Duffin, 2007) (citado por C. Adjorlolo, O. Mutanga, 2013) en este se estimo la cantidad de arboles leñosos en el area de estudio. Las bases de datos se sacaron mediante datos de campo de veld condition assessment sites (VCAs), con puntos de muestreo con un patron sistematico y de imágenes satelitales SPOT 5. Escogieron cuatro bandas para trabajar con la imagen satelital y se corrigieron gemetricamente. Calcularon indices de vegetacion DVI, NDVI, TNDVI SR y sqrt-SR, y se analizaron las texturas con el programa ENVI 4.3. Se realizo un semivariograma con pixeles que coincidian con un muestreo previo. Se analizaron tendencias con un analisis exploratorio y un estudio de distribucion normal de los datos con el programa Statistica 7. Se estimaron las variables que mejor modelaban el comportamiento de los datos mediante la regresion lineal por pasos usando los indices de texturas, las bandas individuales de las fotografias y los indices de vegetacion generados por la fotografia. Por ultimo se realizo una evaluacion de los resultados haciendo predicciones en el modelo obtenido y comparandolos con puntos de muestreo en campo. Al final se obtuvieron mapas de tipo raster generados a partir de las tecnicas de kriggin ordinario, co-kriggin y la regresion lineal.

En la determinacion de la tasa de deforestacion en Madagascar realizada por Dietmar Zinner, Christian Wygoda, Leon Razafimanantsoa,Rodin Rasoloarison, Herizo T. Andrianandrasana, Jo¨rg U. Ganzhorn y Frank Torkler en el 2012 se realizo una clasificacion dorestal situando 121 puntos de muestra y se analisaron en al menos 50m de radio alrededor de ellos para verificar el tipo de clase en la que se encontraba. El analisis se realizo entre el 1973 y 2010 mediante imágenes satelitales generadas de distintos sensores, ya que ningun sensor contenia las imágenes de todo el intervalo de tiempo analizado; se definieron 25 clases y se analizo cada una en las fotografias mediante el indice NDVI. Se realizo una estructura temporal en la que definieron 8 intervalos de tiempo dentro de las fechas estudiadas y en cada uno se normalizaron los datos dado a que los intervalos no eran del mismo tamaño. De igual manera con el tiempo se estructuro el espacio particionandolo teniendo como referente los pueblos, ya que habian zonas con mayor deforestacion que otras. Al final se obtuvieron las tasas de deforestacion para cada zona y para cada intervalo de tiempo y con esto se construyo una base de datos y un mapa con las particiones de la zona y la cantidad de perdida forestal cada intervalo de tiempo.

En el estudio de deforestacion causada en los Andes de Colombia entre los años 1985-2005 realizado por Armenteras D, rodriguez N, Retana J, y Morales M, en el 2011 se hizo uso de imágenes satelitales, sistemas de ingormacion geografica y regresion lineal general. Se construyeron mapas de deforestacion mediante la interpretacon de las imágenes satelitales a escala 1:250.000. para la generacion del mapa se tuvieron en cuenta como clases los pastizles, zonas de agricultura, bosques, vegetacion intermedia y otras zonas donde entran las zonas erodadas, areas urbanas, plantaciones y carreteras. La informacion se valido con ayuda de 372 puntos de muestreo, fotografias aereas y mapas. Mediante los mapas se midio el tamaño de los poligonos generados (clases en el mapa) en las dos fechas y se hallo la tasa de deforestacion, en este estudio se trabajaron los territorios montañosos y planos por separado. Se utilizo como unidad de area los municipios en la zona, y se buscaron las variables con mayor correlacion para la deforestacion. Se realizo el modelo de regresion lineal general con variables demograficas, de uso del suelo y ambientales. mediante el modelo obtenido se generaron las tasas de deforestacion para cada municipio.

Seguido del estudio de defprestacion causada en los Andes se realizo la determinacion de los cambios de uso del suelo en la misma zona realizado por Armenteras D, rodriguez N, y Retana J. donde extendieron el estudio de deforestacion para analizar la dinamiza del cambio del uso del suelo, para lo que se analizaron 7 clases por separado mediante imágenes