El término "cobertura de suelo" se refiere a la descripción del material físico en la superficie de la Tierra, diferenciándose así del término "uso de suelo", el cual está definido por las asignaciones derivadas de la actividad humana en un territorio. Sin embargo, ambos están estrechamente relacionados, razón por la que muchos proyectos combinan el mapeo de uso y la cobertura de suelo.
Fábrica en el Estado de México
Ocozocoautla, Chiapas
Cancún, Quintana Roo
Cuatro Ciénegas, Coahuila
La cobertura de suelo es importante para la elaboración de modelos en estudios climáticos, hidrológicos y biológicos, entre otros. Los mapas de cobertura de suelo se utilizan constantemente para la elaboración de reportes de cambios en los ecosistemas del territorio a nivel nacional e internacional. Son además una herramienta de gran valor en la toma de decisiones, donde se requieren mapas muy detallados para la planeación de desarrollos locales.
A nivel global, la cobertura de suelo es considerada como una de las 13 variables terrestres esenciales para el monitoreo del clima (ECV, por sus siglas en inglés), debido a que ésta afecta y es afectada por las condiciones de la atmósfera (GCOS 2006, GTOS 2009). Por ejemplo, un cambio en la cobertura de suelo de bosque a matorral debido a una decisión en el manejo de la tierra, es capaz de cambiar desde un nivel local a regional la captación de agua en los suelos, además de que el cambio en la vegetación afecta los regímenes de precipitación y temperatura. Por otro lado, el calentamiento global modifica directamente la localización y distribución de los diferentes tipos de cobertura de suelo, en particular por su impacto en los ecotonos (zonas de transición), o de manera indirecta por un aumento en la ocurrencia de incendios forestales.
Además de conocer la distribución espacial de la cobertura de suelo en un mapa, también importa saber cuál es el cambio de ésta que se puede representar cartográficamente, de manera que se pueda indicar dónde han ocurrido los cambios, y reportar estadísticas sobre el área de pérdida y ganancia en las transiciones de cobertura de suelo. Para México existen algunos estudios sobre el cambio de la cobertura, muchos de ellos se dirigen sólo a la pérdida de bosque mientras que otros al cambio de la cobertura en general. En ambos casos, los resultados varían debido a las diferencias en el área de estudio, el tiempo de análisis, datos utilizados, metodologías para la elaboración de mapas y detección de cambios, detalle en la descripción de las clases, consideraciones cartográficas tales como la proyección, escala de mapeo o resolución, área mínima cartografiable, etc. Varios artículos resumen los resultados y limitaciones de los estudios de deforestación y cambio de cobertura de suelo en México (Couturier et al. 2012, Colditz et al. 2014a y Mas et al. 2004), así como también muestran patrones actuales en los cambios (Colditz et al. 2014b, Bonilla-Moheno et al. 2013).
Ganancias y pérdidas totales de los diferentes tipos de cobertura de suelo entre 2005 y 2010 en México utilizando datos MODIS de 250 m de resolución espacial. Los resultados se muestran al final de cada barra como porcentajes del área total en kilómetros cuadrados. Resultados del Sistema de Monitoreo del Cambio en la Cobertura de Suelo de América del Norte (NALCMS).
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | Pérdida | ||
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1 | Bosque de coníferas templado o subpolar | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 10 | 0 | 3 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 18 | |
2 | Bosque de latifoliadas perennifolio tropical o subtropical | 0 | 3 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 39 | 0 | 13 | 1 | 0 | 60 | |
3 | Bosque de latifoliadas caducifolio tropical o subtropical | 0 | 2 | 0 | 0 | 4 | 2 | 3 | 1 | 2 | 11 | 9 | 4 | 59 | 0 | 96 | |
4 | Bosque de latifoliadas caducifolio templado o subpolar | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 5 | 0 | 18 | |
5 | Bosque mixto | 6 | 2 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 13 | |
6 | Matorral tropical o subtropical | 1 | 1 | 12 | 0 | 0 | 1 | 80 | 19 | 130 | 350 | 148 | 19 | 95 | 0 | 856 | |
7 | Matorral templado o subpolar | 2 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 24 | 1 | 8 | 1 | 6 | 3 | 0 | 47 | |
8 | Pastizal tropical o subtropical | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 5 | 2 | 9 | 8 | 7 | 0 | 35 | |
9 | Pastizal templado o subpolar | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 24 | 10 | 0 | 49 | 121 | 45 | 3 | 70 | 0 | 324 | |
10 | Humedal | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 50 | 0 | 3 | 4 | 14 | 29 | 0 | 13 | 0 | 114 | |
11 | Suelo agrícola | 0 | 0 | 4 | 1 | 1 | 156 | 26 | 190 | 114 | 51 | 16 | 125 | 190 | 0 | 873 | |
12 | Suelo desnudo | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 18 | 1 | 3 | 24 | 21 | 10 | 1 | 108 | 0 | 186 | |
13 | Asentamiento humano | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 5 | 2 | 0 | 11 | |
14 | Cuerpo de agua | 0 | 2 | 2 | 0 | 0 | 18 | 13 | 38 | 21 | 63 | 28 | 106 | 1 | 0 | 291 | |
15 | Nieve y hielo | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ||
Ganancia | 10 | 7 | 23 | 4 | 4 | 275 | 66 | 319 | 212 | 328 | 588 | 369 | 181 | 554 | 0 | ||
Balance | -8 | -53 | -73 | -14 | -9 | -581 | 19 | 284 | -112 | 214 | -285 | 183 | 170 | 263 | 0 |
Matriz de cambio (km2) que muestra las transiciones en la cobertura de suelo entre 2005 y 2010 en México identificados utilizando datos MODIS de 250 m de resolución espacial. Resultados del Sistema de Monitoreo del Cambio en la Cobertura de Suelo de América del Norte (NALCMS).
La matriz de cambio muestra el área de transición en km2 para las clases de cobertura de suelo entre el año inicial (2005) en las líneas, y el año final (2010) en las columnas. Cada celda representa las transiciones entre dos clases. Dado que la matriz sólo se enfoca en el cambio, las celdas de la diagonal central de la matriz, que indican el área que no sufrió cambio, permanecen vacías. Para el análisis e interpretación de los datos, es necesario definir el año de interés, que comúnmente es el año final (2010). De esta manera, se observa que el total de la ganancia por clase es la suma de todas las líneas, lo que representa el total de todas las áreas que pertenecieron a otra clase en el año inicial. Respetivamente, la pérdida total es la suma de todas las columnas, y el balance es la diferencia entre la ganancia y la pérdida.
La matriz también permite analizar las transiciones entre clases específicas. Por ejemplo, 350 km2 que fueron Matorral tropical o subtropical en 2005 cambiaron a Suelo agrícola en 2010, de esta manera, el suelo agrícola ganó 350 km2 de Matorral tropical o subtropical. Sin embargo, en 2010 la clase de Suelo agrícola también perdió 156 km2 que se transformaron en Matorral tropical o subtropical.
Ganancias y pérdidas totales con transiciones de clases y balance para los cambios en la cobertura de suelo entre 2005 y 2010 en México utilizando datos MODIS de 250 m de resolución espacial. Los resultados se muestran al final de cada barra como porcentajes del área total en kilómetros cuadrados. Las transiciones de clase menores al 0.1% fueron resumidas en la categoría “resto”. Resultados del Sistema de Monitoreo del Cambio en la Cobertura de Suelo de América del Norte (NALCMS).
La gráfica de ganancias y pérdidas totales con transiciones de clases toma en cuenta los mismos valores de las ganancias y pérdidas totales de la gráfica de barras inicial pero además muestra la contribución de cada clase de manera individual, es decir, que tan grande fue el área ganada o perdida en una clase específica, lo que se muestra en las celdas individuales en la matriz de cambio. De manera que esta grafica de barras presenta toda la información de la matriz de cambio en una forma comprensible; la extensión de la barra indica la magnitud de ganancia y pérdida de cada clase, mientras que los colores muestran las transiciones respectivas entre éstas. A manera de ejemplo, se observa en la gráfica que la mayor parte de la nueva área correspondiente a la clase de Asentamiento humano en 2010 fue ganada de áreas clasificadas como Suelo agrícola en 2005. Sin embargo, la pérdida más grande de Suelo agrícola ocurrió en áreas de Pastizal tropical o subtropical y Cuerpos de agua. Adicionalmente, la gráfica de barras muestra también el balance que describe la ganancia o pérdida neta para cada clase.
Al igual que en la interpretación de la matriz de cambio, también se pueden interpretar los balances entre dos clases. En el caso del Suelo agrícola por ejemplo, se muestra que más del 5% (156 km2) de todas las pérdidas fueron hacia Matorral tropical o subtropical pero también se presentó una ganancia de 11% (350 km2) de esa clase.
Dentro de las actividades del Sistema de Monitoreo del Cambio en la Cobertura de Suelo de América del Norte (NALCMS) se efectuó la detección del cambio en un periodo de 5 años (2005-2010) utilizando datos MODIS con una resolución espacial de 250 m. El área total identificada como cambio en México fue de 7,023 km2 (0.36%). La gráfica de barras muestra el total de la ganancia y pérdida para cada clase de cobertura y permite interpretar de manera general los cambios de la cobertura de suelo entre 2005 y 2010. A manera de ejemplo, se observa que la clase correspondiente a Suelo agrícola y que además presenta el mayor cambio total, muestra casi un 30% de pérdidas y cerca de 20% de ganancias. En el caso del Matorral tropical o subtropical también se identificó un alto valor de pérdida.
Algunas clases más muestran principalmente ganancias, por ejemplo las que representan Asentamientos humanos y Pastizal tropical o subtropical, mientras que para todas las clases de bosques se identificaron pérdidas. Para obtener información con mayor detalle, se pueden revisar los vínculos de la matriz de cambio, las ganancias y pérdidas para cada transición de clases y los cambios espaciales en los story maps.
Actualmente, la CONABIO trabaja de manera activa en varios proyectos relacionados con la cobertura de suelo en diferentes extensiones y con distintas escalas espaciales. En el ámbito de la alta y mediana resolución espacial (5-30 m), CONABIO genera mapas equiparables de la cobertura de suelo a nivel nacional como parte de las actividades del Programa Colaborativo de las Naciones Unidas de Reducción de Emisiones de Carbono causadas por la Deforestación y la Degradación de los Bosques en Países en Desarrollo (REDD). En el caso de la baja resolución espacial (250-500 m), las actividades de CONABIO están integradas en proyectos de escala continental.
Bonilla-Moheno, M., Redo, D.J., Aide, T.M., Clark, M.L., Grau, H.R., 2013. Vegetation change and land tenure in Mexico: A country-wide analysis. Land Use Policy. 30 (1): 355–364.
Colditz, R.R., Llamas, R.M., Ressl, R.A., 2014a. Detecting change areas in Mexico between 2005 and 2010 using 250 m MODIS images. IEEE Journal on Selected Topics in Applied Earth Observation and Remote Sensing, 7 (8): 3358-3372.
Colditz, R.R., Pouliot, D., Llamas R.M., Homer, C., Latifovic, R., Ressl. R.A., Meneses Tovar, C., Victoria Hernandez, A., Richardson, K., 2014b. North American-wide land cover change detection between 2005 and 2010 with 250 m MODIS data. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 80 (10): 918-924.
Couturier, S., Núñez, J.M., Kolb, M., 2012. Measuring tropical deforestation with error margins: A method for REDD monitoring in southeastern Mexico. En: P. Sudarshana, (Ed), Tropical Forests, INTECH, Nueva York, NY, EEUU, pp. 269–296.
GCOS. 2006. Systematic observation requirements for satellite-based products for climate. Supplemental details to the satellite-based component of the Implementation Plan for the Global Observing System for Climate in Support of the UNFCCC. GCOS-107, September 2006. Available at https://public.wmo.int/en/programmes/global-climate-observing-system/.
GTOS. 2009. Assessment of the status of the development of the standards for the terrestrial essential climate variables – ECV-T9: Land cover. GTOS-64. Available at http://www.fao.org/3/i1237e/i1237e00.pdf
Mas, J.F., Velázquez, A., Díaz-Gallegos, J.R., Mayorga-Saucedo, R., Alcántara, C., Bocco, G., Castro, R., Fernández, T., Pérez-Vega, A., 2004. Assessing land use/cover changes: A nationwide multidate spatial database for Mexico. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 5 (4): 249–261.
Bandas espectrales
Las bandas espectrales describen una porción específica del espectro electromagnético en la cual son registrados valores de radiación. En el caso de la porción visible por ejemplo, el espectro es frecuentemente dividido en bandas correspondientes al rojo, verde y azul, las cuales describen la porción de la luz que representa los mismos colores respectivamente. La combinación de diferentes bandas espectrales facilita la clasificación de la cobertura de suelo, dado que cada banda representa propiedades espectrales específicas de los distintos tipos de coberturas.
Cobertura de suelo
La cobertura de suelo describe el material físico de la Tierra, de esta manera, la definición relaciona estrechamente las clases de cobertura con sus características físicas. Las clases son discernibles con relativa facilidad mediante mediciones de sensores remotos, los cuales registran la respuesta espectral de los diferentes tipos de superficies. Algunos ejemplos de clases de cobertura de suelo son; bosque, cuerpos de agua y suelos desnudos, los cuales además son comúnmente subdivididos, e.g. en bosque de coníferas y latifoliadas o perennifolio y caducifolio.
Compuesto
Un compuesto es una combinación de varías imágenes para una misma ubicación. La realización de compuestos genera conjuntos coherentes de datos espaciales de alta calidad a partir de imágenes individuales de un mismo periodo que presentan algún porcentaje de nubes, bruma o ruido del sensor. Un algoritmo de generación de compuestos fusiona imágenes individuales de un periodo específico, tanto seleccionando un valor bajo criterios determinados como calculando un nuevo valor.
Espectro electromagnético
El espectro se define como el rango de todas las posibles frecuencias de la radiación electromagnética, las cueles van desde la radiación gamma hasta las ondas de radio. La sección del espectro que resulta más importante en la percepción remota óptica es la región visible y la porción del infrarrojo.
Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada
El índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI, por sus siglas en inglés) representa la diferencia entre los valores de las bandas del rojo y del infrarrojo cercano dividida entre la suma de ambos. El índice indica la alta presencia de vegetación “verde” cuando los valores son cercanos a 1, mientras que los valores ligeramente superiores a 0 indican baja presencia, y los valores negativos denotan ausencia de vegetación. El índice también se usa para estimar biomasa, así como monitorear la fenología de la vegetación a lo largo del año.
Mosaico
Un mosaico es una combinación de varias imágenes de diferentes ubicaciones. Es una manera de unir imágenes individuales en un conjunto de datos con un formato común para el análisis en territorios extensos. Las imágenes son comúnmente ajustadas o normalizadas unas con otras previamente a la generación de mosaicos para conseguir conjuntos de datos coherentes. La sobreposición de áreas comunes entre imágenes es definida por reglas específicas o algoritmos para remover efectos de borde.
Sistema de clasificación de cobertura de suelo
El Sistema de clasificación de cobertura de suelo (LCCS) fue desarrollado por la Organización para la Alimentación y la Agricultura (FAO) de las Naciones Unidas. Es un esfuerzo de descripción de clases de cobertura de suelo de un modo estandarizado que se divide en dos fases: dicotómica y jerárquica-modular. El sistema facilita la interpretación de la leyenda y armonización de cartografía.
Series de tiempo
Una serie de tiempo se define como una secuencia de observaciones ordenadas temporalmente. En el caso de la percepción remota, ésta se compone de series de imágenes o mapas en los cuales cada pixel representa una serie de tiempo específica.
Story maps
Los story maps usan la geografía como medio para organizar y presentar la información. Cuentan la historia de un lugar, un evento, un problema, una tendencia o un patrón en un contexto geográfico. Combinan mapas interactivos con otros contenidos enriquecidos, como texto, fotos, vídeo y audio, en experiencias de usuario que son sencillas e intuitivas.
Uso del suelo
El uso del suelo a diferencia de la cobertura, es definido por la actividad humana en el territorio. Está clasificación principalmente no considera criterios físicos sino factores humanos y socioeconómicos, por lo que no puede ser derivada directamente de datos obtenidos por sensores remotos. Algunos ejemplos de clases de uso del suelo son; áreas industriales, puertos, o terminales aéreas, entre otros, las cuales tienen en común que se derivan de las clases de cobertura de suelo correspondientes a asentamientos humanos, también llamada con frecuencia área construida o material consolidado.