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1. 1980 1990 2000 2010 2020 A os Figura 7 Evoluci n espacio temporal de la cobertura de hielo nieve para el glaciar Espejo Bolivar y La Concha 20 UANL EVOLUCI N ESPACIO TEMPORAL DEL GLACIARISMO CUATERNARIO En la figura 8 se puede observar el rea afectada por la Glaciaci n M rida la cual fue la designaci n que se le dio a la glaciaci n alpina que afect a los andes venezolanos central durante el Pleistoceno Tard o Dos niveles de morrenas principales han sido reconocidas uno entre los 2600 y 2700 m l nea en magenta a los 2600 msnm y otra entre los 3000 y 3500 m l nea blanca a los 3000 msnm de altitud El rea de glaciares en la Cordillera de M rida fue de aproximadamente 600 km2 y aproximadamente 200 km2 de la zona de glaciares total fue en la Sierra Nevada de M rida y de esa cantidad la concentraci n m s grande 50 km2 se encontraba en las zonas del Pico Bol var Pico Humboldt a 4 942 m y el Pico Bompland a 4 893 m Schubert 1980 Este l mite superior a los 3000 msnm probablemente REVISTA SELPER represent el ltimo avance glaciar a finales del Wisconsin y se caracteriza por cerros altos 100 a 150 m sobre el fondo del valle y semicirculares su simetr a refleja el movimiento valle abajo de los glaciares el l mite inferior que se encuentra a los 2 600 msnm est caracterizado por sedimentos muy erosionados y vegetaci n espesa Ambos niveles morr nicos pueden interpretarse como dos estad os
2. MEXICO Jean Francois Mas UNAM Campus Morelia Morelia Michoacan M xico E mail jfmas ciga unam mx FRANCIA Aur lie SAND CNES 18 avenue Edouard Belin 31401 Toulouse Cedex 9 t l 05 61 27 43 89 sec 05 61 28 14 54 Christine Faure E mail aurelie sand cnes fr URUGUAY Antonio Alarc n Servicio de Sensores Remotos Aeroespaciales Fuerza A rea Uruguaya Ruta 101 s n Km 19500 Carrasco Canelones Uruguay Te 98 2 601 4083 Fax 598 2 601 4090 E mail aalarconv hiotmail com VENEZUELA Ramiro Salcedo Centro de Procesamiento Digital del Instituto de Ingenieria en Caracas Apdo Postal 40200 Caracas Venezuela Tel fax 58 212 903 4682 E mail ramiros fii org PERU Victor Barrena Arroyo Universidad Nacional Agraria La Molina Av La Universidad s n La Molina Lima Per Tel Fax 51 1 349 5647 anex0 232 349 2041 E mail Ybarrena 4 lamolina edu pe CAP TULOS EN FORMACI N PARAGUAY Sergio M Burgos Sosa IPPA Dr C sar S nchez 431 San Lorenzo Paraguay Tel Fax 595 21 574909 Email smburgos highway com py CAP TULOS ESPECIALES ALEMANIA Klaus Reiniger DLR D 8031 Oberpfaffenohfen Alemania Tel 49 8153 281 189 Fax 49 8153 281 443 CANADA Fritz P Dubois 25 Nidland Crs Nepean Ontario Kh2 8n2 Ontario Canada Tel 613 596 4164 Fax 613 723 9626 ESPANA Jos L Labrandero Consejo Superior de Investigaciones Cient ficas CSIC Pinar 25 Madrid 28006
3. Results demonstrate that HRC images have appropriate attributes to survey Brazilian geoglyphs in terms of ground resolution and radiometric sensing as well It must to be mentioned that images were collected in the dry season when the contrast between the ditches and the surrounding green coverage is lower So contrasts were registered by the images even though the lower seasonal brightness Another important point is that the dimensions of the features measured over the images matched truly well with those that were done in the field The positioning of the geoglyphs otherwise was not evaluated in this work but it was noted that nominal HRC lat long coordinates without corrections are not as accurate as GOOGLE So HRC images demand positioning advanced geometric corrections that were not attended in this work BIBLIOGRAPHY REVISTA SELPER Alast but important point is the study area 25 km wide and 50 km long by was just a small part of the whole distribution country of geoglyphs in Brazil which includes the states of Acre and Rondonia and can advance to Bol via comprising more than 500 square kilometers CONCLUSIONS Results indicate that HRC images hold the same geometric attributes of the 50 centimeter resolution air photos usually applied to map those features and are reliable and cost effective alternatives to commercial high resolution satellite images Results also recommend the application of HRC data to archaeological
4. 24 OLM MAPPING BRAZILIAN GEOGLYPHS THROUGH HRC CBERS 2B IMAGES by 130 kilometers the satellite needs to record 25 frames in 25 nominal passages Knowing that revisit timeframe of CBERS is 26 days then the temporal resolution for HRC is 5 times that period or 150 days eventually twice a year To nominate each HRC frame is used paths and rows of the CCD grid with additional 5 letters from A to E for interval rows and 5 numbers from 1 to 5 for interval paths So Revisiting is not a special attribute of HRC This fact points that cloud free HRC images over the study area lying in a tropical region are not easy available To undertake this work the author used tree HRC digital frames recorded in July 13th 2008 They are numbered as WRS 179C_111_1 with 531 megabytes WRS 179C 111_3 with 177 megabytes WRS 179C 111_4 with177 megabytes REVISTA SELPER The images were analyzed by means of IMAEDIT a tool that is available as a freeware by INPE at www dgi inpe br The digital procedures were very simple as all scenes were contrast stretched using conventional histograms To the frames were not applied any kind of geometric corrections RESULTS Twelve geoglyphs were studied so far Analysis begins with the visualization of the features in the bibliography mainly in Ranzi and Aguiar op cit followed by their recognition in the HRC pictures These first observations included vertical aerial photos as well
5. Example of such view is featured in figure 1 collected by twin engine airplane of INPE when pursuing photogrammetric data in the State of Acre The structures registered by the aerial photos measure 100 meters circle and 300 meters square Figure 1 Aerial vertical photos collected by INPE s airplane showing some geoglyphs It might be noted the perfect geometry of the ditching structures or earthworks The highway in the lower picture is the Road BR 317 and the features are located in Colorada Farm according to the available bibliography Picture by Carlos Alberto Steffen 25 051 MAPPING BRAZILIAN GEOGLYPHS THROUGH HRC CBERS 2B IMAGES The earthworks shown in the lower photo of figure 1 were also identified in HRC frame according to figure 2 This figure shows the BR 317 in hits true position since the image is oriented to the North upper part of REVISTA SELPER the scene The circular geoglyph and the one looking like a golf field they are depicted at the center of the scene just by South of BR 317 Figure 2 HRC image showing the features of the lower aerial photo of Figure 1 The golf field feature lies at the center of the image Some geoglyphs that were studied in the HRC frames are listed in the technical literature but others are showing very complex designs that are not described elsewhere The structure of Figure 3 for instance is not described in the available scientific literature about geoglyphs The struct
6. cada modelo a un caso virtual que consisten en un conjunto de datos creados por los autores con el prop sito de la comparaci n Esta estrategia permite realizar la modelaci n en condiciones controladas y ofrece la REVISTA SELPER posibilidad de elaborar situaciones con el fin de probar tareas espec ficas de la modelaci n Los modelos fueron evaluados mediante una serie de criterios implicando un an lisis de los resultados proyecci n de las superficies de cambio mapas de potencial de cambio mapas prospectivos de CUS y una evaluaci n de su flexibilidad y para cumplir las tareas de la modelaci n El caso virtual se inspira de casos reales de deforestaci n tropical e incluye dos mapas de CUS con fecha de 2000 y 2003 y cuatro mapas explicativos elevaci n pendiente distancia a las carreteras y distancia a los asentamientos Tres categor as de CUS se distinguen para la simulaci n 1 bosques 2 pastizales y 3 cultivos figura 1 Durante el per odo 2000 2003 se observan s lo cuatro tipos de transici n que presentan diferentes patrones espaciales Los pastizales y la agricultura est n asociados a pendientes suaves y a la proximidad de las carreteras y los asentamientos respectivamente pero estas dos ltimas variables est n fuertemente correlacionadas Por ltimo el efecto de diversas variables no es la suma de los efectos de cada variable Por ejemplo la deforestaci n no ocurre en pendiente suave en lugar
7. dentro de la Glaciaci n M rida siendo el inferior el Temprano y el superior el Tard o Actualmente los glaciares de los picos Bol var Humboldt y Bompland son s lo remanentes de toda una zona nevada que se ergu a hasta la Sierra de Santo Domingo sin embargo s este acelerado retroceso continua los circos glaciares podr an desaparecer completamente en los pr ximos 10 a os Figura 8 Comparaci n multi temporal de los glaciares de Sierra nevada en una visualizaci n en 3D la l nea magenta coincide con el l mite inferior de la glaciaci n M rida ubicada a los 2600 msnm y la l nea blanca coincide con el l mite superior a los 3000 msnm Note las marcas rojas en las figuras superiores al modelo 3D ellas marcan la extensi n de las coberturas glaciares para el a o 1952 mientras la marca negra representa el a o 2008 y la marca amarilla el 2009 21 UANL EVOLUCI N ESPACIO TEMPORAL DEL GLACIARISMO CUATERNARIO CONCLUSIONES De los 10 glaciares cartograf ados en 1952 con un rea total aproximada de 2 91 Km2 Schubert 1998 solamente quedan 2 glaciares que pueden ser vistos atrav s de las im genes satelitales SPOT 5 El m s grande por su extensi n el glaciar Sinig is con una cobertura actual de 0 24 km2 y una superficie de 31 4 m2 a o perdidos desde 1952 luego esta el glaciar Espejo sobre el pico Bol var con una extensi n de 0 071 km2 y una p rdida de 1 91 m2 a o desde el a o1952 Este estudio ejemplifica el
8. CCUS los enfoques de calibraci n basados en m todos capaces de producir funciones que se ajustan mucho a los datos de entrenamiento redes neurales algoritmos gen ticos pueden resultar contraproducentes debido a las variaciones en los patrones de cambio durante el tiempo En estos casos la integraci n de alg n grado de conocimiento experto parece recomendable Los modelos pueden producir dos tipos de salida mapas de probabilidad de cambio y mapas prospectivos de CUS Para estos ltimos el uso de aut matas celulares permite reproducir los patrones del paisaje lo cual puede ser importante por ejemplo para evaluar el impacto de los CCUS sobre la fragmentaci n de los paisajes y la conservaci n de la biodiversidad Sin embargo los AC excepto los de REVISTA SELPER DINAMICA no lograron reproducir estos patrones En CA_Markov se podr an realizar operaciones adicionales para mejorar este aspecto Finalmente el inter s de estos modelos es la posibilidad de desarrollar modelos que se adecuen a las necesidades del usuario y de acoplarlos con otros modelos modelos econ micos emisi n de carbono conservaci n de especies modelos hidrol gicos LCM tiene m dulos para evaluar aspectos de conservaci n Sin embargo su estructura r gida no permite salir del entorno ya establecido En este aspecto es sin duda DINAMICA que presenta m s potencial por su gran flexibilidad y sus posibilidades de interacci n AGRADECIM
9. Geometric Quality Assessment of orthorectified VHR Space Image Data Photogrammetric Engineering amp Remote Sensing 5 69 484 491 Lencinas JD A Siebert 2009 Relevamiento de bosques con informaci n satelital Resoluci n espacial y escala Quebracho 17 1 2 101 105 Ludwig R P Schneider 2006 Validation of digital elevation models from SRTM X SAR for applications in hydrologic modelling ISPRS Journal of Photogrammetry amp Remote Sensing 60 339 358 Reuter HI T Hengl P Gessler 2009 Preparation of DEMs for Geomorphometric Analysis In Hengl T HI Reuter eds GEOMORPHOMETRY Concepts Software Applications Elsevier pp 87 120 Corbelle Rico E ML Gil Docampo J Armesto Gonzalez T Rego Sanmart n 2006 La escala cartogr fica de la imagen de sat lite Caso particular de las im genes Ikonos y QuickBird Revista de Teledetecci n 26 18 24 Rochini D ADi Rita 2006 Relief effects on aerial photos geometric correction Applied Geography 25 159 168 Sanchez Martin N C Perez Gutierrez 2005 Control geom trico de im genes QuickBird para fines cartogr ficos Consultado el 13 ene 2010 Disponible en http www isprs org publications related semana_ geomatica05 front abstracts Dimecres9 R26 pdf Steel R J Torrie 1993 Bioestad stica principios y procedimientos Segunda edici n McGraw Hill 622 p Toutin T 1995 Multi source data fusion with an integrated and unified geometric modelling EARSeL Advances in Remote Sensing 4 2 1
10. a del mismo Cerro Figura 6 Artefactos producidos en datos pancrom ticos QuickBird ortorrectificados con SRTM X Los recortes representan un rea de 300 x 300 metros 1 Ortorrectificaci n con SRTM X 2 imagen de estimaci n de calidad anexa al SRTM X los colores claros indican presencia de errores en los datos de elevaci n 36 VOL 31 N 1 JUNIO 2011 DISCUSION En relacion al error vertical del SRTM X Ludwig y Schneider 2006 reportan un RMS de 22 96 m media de 9 26 m y desvio estandar de 21 35 m con 31 ICP Para MDE derivados de escenas ASTER Toutin 2002 reporta que los errores tienen un 90 de probabilidad de ser menores a 51 m con media de 11 7 m comparado con cartografia a 1 50000 con equidistancia de 10 m Tambi n para MDE ASTER Cuartero et al 2004 reportan error medio de 1 1 my RMS de 12 6 m con 315 ICP DGPS Tanto Ludwig y Schneider 2006 como Toutin 2002 hallaron una alta relaci n entre el error vertical y la pendiente En los tres casos se estudiaron reas escarpadas con desniveles mayores a 1500 metros Comparando estos resultados con los obtenidos en el presente trabajo se detecta cierta disparidad Una de las posibles razones es la expuesta por Ludwig y Schneider 2006 quienes observan que comparar el valor de un p xel con un punto en el terreno enfrenta el problema de la diferencia en la escala de observaci n El an lisis de los productos derivados de un MDE es una alternativa para su evalua
11. along the Bocon Mor n El Pilar fault system Venezuela Jour of Geophys Res 89 5711 5718 Schubert C 1992 The glaciers of the Sierra Nevada de M rida Venezuela A photographic comparison of recent deglaciacion Erkunde 46 58 64 Schubert C 1998 Glaciers of Venezuela In Williams RS Jr and Ferrigno JG eds Satellite Image Atlas of glaciers of the World South America USGS Professional Paper 1386 1 United States Government Printing office Washington DC 1 10 Sievers W 1885 1986 Uber Schneeverh ltnisse in der Cordillere Venezuelas On snow conditions in the Venezuelan Cordillera Jahresbericht der Geographischen Gesellschaftin M nchen v 10 p 54 57 Y pez S amp Torres W 2008 Multi temporal analysis of SPOT images in the Glacier Buenos Aires Hope Bay Antarctic Peninsula VI Simposio latinoamericano sobre investigaci n ant rtica amp VII Reuni n Chilena de investigaci n Ant rtica Valparaiso Chile y XIII Simposio Latinoamericano de percepci n remota y sistemas de informaci n espacial Havana Cuba Y pez S Torres W 8 Rebolledo R 2009 Multi temporal analysis and estimation of glacier flow in the Buenos Aires Hope Bay Antarctica Peninsula Magazine Interciencia In process of arbitration P 1 12 Y pez S Espinola E Torres W 8 Arismendi J 2008 An lisis Multi temporal de im genes SPOT en el glaciar Buenos Aires Bah a Esperanza Pen nsula Ant rtica Primera Expedici
12. classical geoglyph mapped in the farm of Mr Jacoh Sah in the vicinity of the Road 317 few kilometers to the North of Rio Branco The left part of the figure displays the ground signature of a squared structure with Dr Alceu Ranzi left and Mr Janary de Moraes an Amazonian explorer that died climbing the mountains around Cuzco in Peru The right part of the figure shows how deep the ditches are compared to the height of the scientists Professor Ranzi and the author 2 6 VOL 31 N 1 REVISTA Junio 2011 MAPPING BRAZILIAN GEOGLYPHS THROUGH HRC CBERS 2B IMAGES SELPER Figure 3 Geoglyph showing perfect geometry It is not described in the available literature but it said to be known by recent studies Dr Alceu Ranzi oral information Figure 4 Very complex feature showing unconventional and sophisticated design Source Edvard Zanic INPE DGI amp GOOGLE 2 7 VOL 31 N 1 REVISTA junio 2011 MAPPING BRAZILIAN GEOGLYPHS THROUGH HRC CBERS 2B IMAGES SELPER Figure 5 Image HRC with a feature crossed by the Road 317 at right margin of the scene The upper left corner of this geoglyph is covered by heavy forest leading to speculate about the age of the forest coverage Figure 6 Ground observations of geoglyphs The square and the circle earthworks are just behind the investigators at left The right picture demonstrates how deep they are 28 VOLSIN MAPPING BRAZILIAN GEOGLYPHS THROUGH HRC CBERS 2B IMAGES ANALYSIS OF RESULTS
13. es funci n de la calidad de la imagen los puntos de control en el terreno GCP siglas en ingl s el MO y el MDE Jensen 2000 Con respecto al factor imagen la nitidez para identificar elementos puntuales es clave Toutin y Ch nier 2004 En relaci n a los GCP Rocchini y Di Rita 2005 y Aguilar et al 2007 demuestran que aproximadamente 10 GCP bien distribuidos y exactos son ptimos no obteni ndose un incremento substancial en la exactitud al aumentar el n mero de GCP El MO de Toutin Toutin et al 2002 es del tipo param trico riguroso y ha demostrado ser el m s apto para la generaci n de orto imagenes Kay et al 2003 Toutin 2004 S nchez y P rez 2005 Aguilar et al 2008 Con respecto al MDE en zonas monta osas y cuando las im genes son tomadas con ngulos de inclinaci n mayores a 15 el error en el MDE es determinante de la exactitud planim trica de una orto imagen Aguilar et al 2007 Kapnias et al 2008 La exactitud planim trica se eval a a trav s del Error Medio Cuadr tico RMS Root Mean Square expresado en metros El RMS debe calcularse a partir de los residuos observados en puntos de control independientes ICP siglas en ingl s no utilizados para ajustar el MO El error puede ser representado gr ficamente como un vector entre las coordenadas geogr ficas del centro del objeto utilizado como ICP usualmente medidas en el terreno con equipos GPS y la representaci n del mismo punto en la o
14. fechas La matriz de transici n entre la fecha de t0 y t1 que determinan el periodo T se obtiene mediante la superposici n de los dos mapas de CUS de las mismas fechas Se obtiene la superficie o el n mero de p xeles para cada transici n La matriz de transici n puede ser transformada en una matriz de probabilidad de transici n que permite hacer proyecciones a uno o varios periodos T fecha t1 T Sin embargo a menudo es conveniente utilizar un tiempo determinado diferente del plazo T original para la proyecci n Por ejemplo el per odo de tiempo entre los dos mapas LUC utilizados para calibrar el modelo son t picamente varios a os y el modelo se ejecuta con un intervalo de tiempo al a o En DINAMICA la matriz de transici n se transforma para dar las tasas anuales de transici n a fin de proyectar las tendencias de cambio sobre una base anual aplicando una ecuaci n de c lculo matricial ver Soares Filho et al 2002 para m s detalles En IDRISI CA_Markov y LCM las probabilidades de transici n anuales se obtienen realizando un ajuste basado en una regresion entre las probabilidades de transici n de las matrices de periodos m ltiples del periodo original T IDRISI propone adem s una correcci n de los valores de probabilidad de la matriz que toma en cuenta la fiabilidad de los mapas de CUS En CLUE la cantidad de categor as de ocupaci n del suelo es proporcionada por el usuario para cada a o simulado Se puede ob
15. la adquisici n de una nueva imagen satelital SPOT 5 en enero del 2009 Fig 1 surge la idea de continuar el monitoreo y extender el an lisis al resto de los glaciares dentro del parque una de las ventajas es que esta nueva imagen muestra un porcentaje bastante bajo de cobertura de nubes lo que representa una gran oportunidad en estudios de este tipo debido a la alta nubosidad que domina el rea El origen de esta cordillera se encuentra estrechamente relacionado a la tect nica del Caribe cuyo levantamiento se estima que comienza a principios del Mioceno Temprano con una tasa de exhumaci n calculada entre 0 2 a 0 6 km m a Bermudez Cella et al 2008 Actualmente el sistema de fallas rumbo deslizantes de Bocon la estructura activa m s importante de la cordillera con una extensi n de m s de 500 km controla la geomorfolog a del eje central de la cordillera Rod 1956 Sin embargo existen evidencias geomofol gicas claras de que durante la glaciaci n Winsconsin la l nea de nieve baj hasta los 2600 m y los glaciares tuvieron un impacto importante sobre aproximadamente 600 km2 en los p ramos de Sierra Nevada y Batall n Schubert 1979 lo que se denomin localmente Glaciaci n M rida Schubert 1974 En gran medida la din mica glaciar del Tym am ou Ve rs Ma wee EVOLUCI N ESPACIO TEMPORAL DEL GLACIARISMO CUATERNARIO runas REVISTA SELPER Pleistoceno ha sido la responsable tanto de
16. n Por convenci n a los residuos reportados se los multiplic por menos uno Con los residuos x e y errorx y errory se calcul el RMS Error Medio EM Desv o Est ndar S e intervalo de confianza al 95 IC de acuerdo a Atkinson y Foody 2002 Rico et al 2006 y Goncalves et al 2009 Tambi n se puso a prueba los supuestos de normalidad de los errores y media igual a 0 prueba de SH W y de t Para comparar varianzas se utilizo la prueba de F de igualdad de varianzas Steel y Torrie 1993 Se realizaron gr ficos de tipo caja y bigotes con los errores y divergencias en x e y Se consider como valores aislados los alejados de la mediana 1 5 veces el rango intercuartil y extremos alos alejados 3 veces Se realiz un An lisis de la Varianza ANOVA con los errores en el ajuste del modelo y en las orto im genes la variable de inter s fue errorx y errory siendo la 30 20 Error rm OO O O EA o EVALUACI N DE LOS MODELOS DIGITALES DE ELEVACI N i E I T Rango no aislados E LIE ai o REVISTA SELPER fuente de variaci n el origen de la altura utilizada en los ICP GPS SRTM C AGDEM o SRTM X RESULTADOS Estimaci n del error en los MDE Los errores en SRTM X tuvieron menor dispersi n que los del AGDEM y SRTM C figura 2 En el SRTM C la distribuci n tuvo tendencia hacia los valores negativos S lo en el caso del SRTM X y AGDEM los errores se distribuyeron normalme
17. n Cient fica Venezolana al Continente Ant rtico PLANETACTION Informe t cnico P g 1 4 23 YOSIN MAPPING BRAZILIAN GEOGLYPHS THROUGH HRC CBERS 2B IMAGES REVISTA SELPER Mapping brazilian geoglyphs through HRC CBERS 2B images Paulo Roberto Martini Brazilian National Institute on Space Research INPE Remote Sensing Division DSR Astronautas Ave 1758 Sao Jose dos Campos SP ZIP 12227 010 Phone 55 12 3028 6470 Fax 55 12 3028 6488 martini dsr inpe br ABSTRACT Ancient earthworks known as geoglyphs have been depicted by air photos over the landscapes of the State of Acre in Brazilian Western Amazonia These features are believed to be of pre Columbus age and so far no acceptable explanations were found to the purposes they were built Geoglyphs are square or circular perfect designs and measures not much than three hundred meters and so have been also registered in high resolution frames collected by commercial satellites such those in GoogleEarth This article describes how far HRC CBERS public images can help one to recognize and to map the geoglyphs Results show that HRC images are able to map and measure those features proving in this case that they can be reliable alternatives to commercial high resolution satellite images and even aerial photos RESUMEN Antiguos movimientos de tierra conocidos como geoglyphs han sido mostrados por fotos a reas sobre el paisaje en el estado Acre al occidente de la Amazon
18. secuencia de comandos y de herramientas de programaci n y 3 las operaciones previas a la modelaci n clasificaci n de im genes para crear mapas de CUS por ejemplo puede llevarse a cabo en el mismo entorno DINAMICA tambi n presenta una interfaz de programaci n intuitiva y recientemente ha sido muy bien documentado manual de instrucciones lista de discusi n CLUE tambi n est bien documentada gu a y una gran cantidad de publicaciones cient ficas pero requiere algunas operaciones laboriosas edici n de archivos de texto para introducir los par metros y muchas operaciones tienen que llevarse a cabo con programas externos regresi n log stica despliegue de los mapas evaluaci n IDRISI permite importar y exportar una gran cantidad de formato de im genes DINAMICA maneja los formatos ERMapper GeoTIFF y Arcview ASCII mientras CLUE s lo acepta archivos ASCII Todos los paquetes examinados son gratuitos excepto IDRISI que es relativamente econ mico US 675 por una licencia acad mica Sin embargo IDRISI es un software de SIG y de procesamiento de im genes muy completo DINAMICA e IDRISI est n actualizados de forma regular mientras que CLUE tiene la misma versi n desde 2002 Aplicaci n al caso virtual Los cuatro paquetes fueron aplicados al caso virtual La superposici n de los dos mapas de CUS 2000 y 2003 permitir crear una matriz de transici n que representa cuatro transiciones de cambio 1 bosques a past
19. studies in other sites of known geoglyphs in South America such as the high valley of Xingu River in Brazil the Beni River lowlands in Bol via and the Nazca Plateau in Peru Heckenberger M L Kuikuro A Kuikuro U T Russel C Schmidt M Fausto C Franchetto B 2003 Amazonia 1492 Pristine Forest or Cultural Parkland Science vol 2071 5640 1710 1714 Ranzi A Aguiar R 2004 Geoglifos da Amaz nia Perspectiva A rea Editora da Faculdade Energia Rio Branco AC 53 p ginas Schaan D Ranzi A Parssinen M org 2008 Arqueologia da Amaz nia Ocidental os Geoglifos do Acre Prelo 147 p ginas 29 VOL 31 N 1 JUNIO 2011 EVALUACI N DE LOS MODELOS DIGITALES DE ELEVACI N REVISTA SELPER Evaluaci n de los modelos digitales de elevaci n SRTM C X y ASTER GDEM y su relaci n con los errores planim tricos de datos pancrom ticos Quickbird ortorrectificados Gast n M D az 1 Mariano Gomez 1 Florencia Deccechis 2 Jos D Lencinas 1 H ctor Francisco del Valle 3 1 Laboratorio de Percepci n Remota y SIG Centro de Investigaci n y Extensi n Forestal Andino Patag nico CIEFAP Ruta 259 km 4 9200 Esquel Chubut Argentina Tel 02945 453948 int 216 gdiaz ciefap org ar 2 Direcci n General de Bosque y Parques Provincia del Chubut Argentina 3 Ecolog a Terrestre Centro Nacional Patag nico CENPAT CONICET Chubut Argentina RESUMEN En datos satelitales de reas monta os
20. transici n diferentes variables explicativas y o efecto diferente de las mismas variables En CLUE el usuario puede proporcionar un mapa de las regiones DINAMICA tambi n tiene la opci n de dividir el rea de estudio en regiones con especificaciones particulares S lo DINAMICA es capaz de subdividir el modelo en sub regiones que interact an entre ellas por ejemplo la proximidad de un frente de la deforestaci n en una sub regi n puede influir en la deforestaci n en las sub regiones vecinas Otro aspecto es la integraci n de diferentes patrones de CUCS en el tiempo Esto puede hacerse f cilmente con DINAMICA que permite la substituci n de las matrices de transici n junto con las variables explicativas en un momento dado de la simulaci n El modeler de IDRISI puede utilizarse para llevar a cabo tales procedimientos de modelado utilizando CA_Markov LCM permite cambiar algunas variables durante el modelado carreteras infraestructura e incentivos previstos limitaciones en el paso del tiempo LCM puede utilizar una matriz de transici n fija de un modelo exterior en lugar de la matriz de Markov DINAMICA puede utilizar un modelo externo que calcula las tasas de din mica de transici n Con el fin de reproducir los patrones espaciales de deforestaci n tropical donde la red de carreteras es un fuerte predictor de la deforestaci n pero no existe cartograf a de los caminos espont neos DINAMICA y LCM ofrecen un modelo pr
21. 18 129 Toutin T 2002 3D topographic mapping with ASTER stereo data in rugged topography IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing 40 2241 2247 Toutin T 2004 Review paper geometric processing of remote sensing images models algorithms and methods International Journal of Remote Sensing 25 1893 1924 Toutin T 2008 ASTER DEMs for geomatic and geoscientific applications a review International Journal of Remote Sensing 29 7 1855 1875 Toutin T R Ch nier Y Carbonneau 2002 3D Models for High Resolution Images Examples with Quickbird IKONOS and EROS Consultado 15 abr 2010 Disponible en http geopub nrcan gc ca moreinfo_e php id 2198798 h toutin Toutin T R Ch nier 2004 GCP requirement for high resolution satellite mapping Consultado 15 abr 2010 Disponible en http www isprs org proceedings XXXV congress comm3 papers 385 pdf Y Envisat sigue observando el lugar del pr ximo simposio arriba izquierda ESA ESRIN Via Galileo Galilei Casella Postale 64 00044 Frascati Roma ITALIA Tel 39 06 94180 409 Fax 39 06 94180 280 Att Sr Francesco Sarti Am rica Latina ESA Asuntos Internacionales 8 10 rue Mario Nikis 75738 PARIS Cedex 15 FRANCIA Tet 33 1 5369 7731 Fax 33 1 5369 7627 Att Sra Marie Elisabeth De Vel Am rica Latina REVISTA JOURNAL SELPER VOL 31 N 1 2011 ECUADOR CHILE BRASIL ARGENTINA PERU COLOMBIA MEXICO VENEZUELA ARGENTINA BOLIVIA 1980
22. 1983 1983 1986 1986 1989 1989 1991 1991 1993 1993 1995 1995 1997 1997 1999 2000 2002 2002 2004 CUBA MEXICO 2008 2010 2010 2012 CHILE 2004 2006 COLOMBIA 2006 2008
23. 2 no 21 p 451 488 Jahn A 1925 Observaciones glaciol gicas en los Andes Venezolanos Cultura Venezolana v 64 p 265 280 Jahn A 1931 Los p ramos venezolanos Bolet n de la Sociedad Venezolana de Ciencias Naturales v 1 no 3 p 93 132 Morris J N Poole A J y Klein A G 2006 Retreat of Tropical Glaciers in Colombia and Venezuela from 1984 to 2004 as Measured from ASTER and Landsat Images In Proceedings of the 63rd Eastern Snow Conference Newark Delaware 180 191 Rod E 1956 Strike slip faults of northern Venezuela Am Assoc Petrol Geol Bull 40 457 476 Schubert C y Vivas L 1993 El Cuaternario de la Cordillera de Merida Andes Venezolanos Universidad de Los Andes Fundacion Polar M rida Venezuela 345 pp Schubert C 1972 Geomorphology and glacier retreat in the Pico Bolivar area Sierra Nevada de M rida Venezuela Zeitschrift fur Gletscherkunde und Glazialgeologie v 8 no 1 2 p 189 202 Schubert C 1974 Late Pleistocene Merida Glaciation Venezuelan Andes Boreas 3 147 151 Schubert C 1979 La zona del paramo morfologia glacial y periglacial de los Andes de Venezuela en Salgado Laborouriau M L Ed El medio ambiente p ramo Ediciones del Centro de Estudios Avanzados IVIC Caracas 11 23 Schubert C 1980 Contribuci n al inventario mundial de glaciares Bolet n de la Sociedad Venezolana de Ciencias Naturales 34 137 267 279 Schubert C 1984 Basin formation
24. 9 O AGDEM lineal 253 1 14 4 19 O SRTM X x 297 out 188 Ka y Y 034 000 0 10 Care lineal 299 087 146 O SRTM C x 3 08 0 05 2 28 y y 0 35 0 00 0 16 OAGDEM lineal 310 116 153 Cuadro 3 Divergencia entre ortorrectificaciones n 19 ICP SH W hace referencia a la prueba de Shapiro Wilk p lt 0 001 El patr n de distribuci n espacial mencionado en el p rrafo anterior est asociado a las caracter sticas de la topograf a En terrenos relativamente llanos la divergencia es menor que en terreno escarpado En la figura 5 este patr n puede verse como una p rdida de nitidez en la fila b desde casi nula en la columna 1 a muy pronunciada en la columna 3 Existen algunos vectores que no siguen este comportamiento En la figura 4 el inicio del vector de divergencia m s largo aproximadamente 25 metros en la comparaci n SRTM X y AGDEM indica la posici n en la escena del artefacto encontrado en la imagen ortorrectificada con SRTM X figura 6 En ese sector el terreno es moderadamente rugoso REVISTA Sale EVALUACI N DE LOS MODELOS DIGITALES DE ELEVACI N SELPER Figura 5 Recortes de imagen pancrom tica QuickBird de 250 x 250 metros fila a ortorrectificaci n con SRTM X Fila b combinaci n en diferentes canales RGB de ortorrectificaci n con SRTM X C y AGDEM en escala de grises Columna 1 zona urbano rural en el valle del Quemquemtreu 2 bosque en la ladera del Co Pilquitritr n y 3 zona de alta monta
25. Espa a Tel 34 411 10 98 Fax 34 562 55 67 HOLANDA Carlos Valenzuela ITC 350 Boulevard 1945 P O X 6 7500 AA Enschede Holanda Tel 31 53 874 444 Fax 31 53 874 400 ITALIA Francesco Sarti ESA ESRIN Via Galileo Galilei s n 1 00044 Frascati Italia Tel 39 694180409 Fax 39 694180602 E mail Francesco Sarti esa int Maurizio Fea via Alessandro Poerio 49 00152 Roma tel fax 39065880581 m vil 393281771383 E mail maufea gmail com USA Patricia M Ravelo SPOT Estados Unidos Tel 1 800 ask spot ext 137 Fax 703 648 1813 E mail ravelo spot com REVISTA SELPER INDICE TEM TICO Y COMITE EDITORIAL voan 03 JUNIO 2011 NDICE TEM TICO Mar a Cristina Serafini Argentina PRODITEL Universidad Nacional de Luj n Cruce rutas 5 y ex 7 6700 Luj n Buenos Aires Argentina Tel 54 2323 423171 int 248 Fax 54 2323 425795 E mail proditel mail unlu edu ar Miriam Esther Antes Argentina PRODITEL Universidad Nacional de Lujan Cruce rutas 5 y ex 7 Luj n Buenos Aires Argentina Tel 54 2323 423171 int 248 Fax 54 2323 425795 E mail proditel mail unlu edu arx Leila Mar a Fonseca Brasil INPE Av Dos Astronautas 1758 Sao Jos dos Campos Sao Paulo Brasil Tel 55 12 39456000 E mail leila dpi inpe br Fabi n Lozano Mexico Instituto Tecnol gico y de Estudios Superiores de Monterrey Av Euganio Garza Sada 2501 sur Col Tecnol gico Monterrey N
26. IENTOS Este trabajo se realiz en el mbito del proyecto Simulaciones geom ticas para modelizar din micas ambientales Avances metodol gicos y tem ticos BIA2008 00681 y Elaboraci n y Aplicaci n de modelos prospectivos de cambio de cobertura uso del suelo PAPIIT clave IN113511 REVISTA 13 DT UNA COMPARACION DE DIFERENTES ENFOQUES DE MODELACI N SELPER REFERENCIAS Eastman R 2009 Idrisi Taiga Guide to GIS and Image Processing manual version 16 02 Clark University 342 p Hagen A 2003 Fuzzy set approach to assessing similarity of categorical maps International Journal of Geographical Information Science 17 3 235 249 Johnson S 2009 An evaluation of Land Change Modeler for ArcGIS for ecological analysis of landscape composition Master of Science Department of Geography GlScience Specialization http gradworks umi com 14 65 1465027 html Mas J F Puig H Palacio J L Sosa A A 2004 Modelling deforestation using GIS and artificial neural networks Environmental Modelling and Software 19 5 461 471 Paegelow M Camacho Olmedo M T coord 2008 Modelling Environmental Dynamics Advances in geomatic solutions Springer series Environmental Science and Engineering 390 p Paegelow M M T Camacho Olmedo 2005 Possibilities and limits of prospective GIS land cover modelling a compared case study Garrotxes France and Alta Alpujarra Granadina Spain International Journal of Geographical I
27. Mar a Teresa Camacho Olmedo 4 1 Centro de Investigaciones en Geograf a Ambiental Universidad Nacional Aut noma de M xico UNAM Antigua Carretera a P tzcuaro No 8701 Col Ex Hacienda de San Jos de La Huerta C P 58190 Morelia Michoac n M XICO 2 Comisi n Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad Liga Perif rico Insurgentes Sur N m 4903 Col Parques del Pedregal Delegaci n Tlalpan 14010 M xico D F Posgrado en Geografia UNAM M XICO 3 Laboratoire GEODE Maison de la Recherche de l Universit du Mirail 5 All es A Machado 31058 TOULOUSE Cedex 1 FRANCIA 4 Departamento de An lisis Geogr fico Regional y Geograf a F sica Facultad de Filosof a y Letras Universidad de Granada Campus de Cartuja s n 18071 Granada ESPANA RESUMEN Durante las ltimas d cadas una gran variedad de modelos fueron desarrollados para modelar los cambios de uso cobertura del suelo CUCS En este estudio se comparan cuatro programas de modelaci n CLUE DINAMICA EGO CA_Markov and Land Change Modeler ambos disponible en IDRISI En un primer paso se revisaron los diferentes m todos y herramientas disponibles en cada modelo para llevar a cabo los diferentes pasos de la modelaci n estimaci n de la cantidad de cambio relaci n entre las variables explicativas y los cambios alocaci n de los cambios reproducci n de los patrones espaciales evaluaci n del desempe o del modelo posibilidad de desarrollar modelos m s sofist
28. SPOT Glaciar Balance de Masa Variabilidad Clim tica ABSTRACT The M rida Andes is a range located in Venezuela between 8 and 10 north latitude rising at 4981 m high at the Bol var Peak Geomorphologic evidences shows that during the Pleistocene the glaciers reached at least 600 km2 above 2600 m altitude while coinciding with major regional tectonic pulses Today only a small ice cap covers the peaks Bolivar and Humboldt Bompland whereas seven glaciers have disappeared during the last seventy years Two main ice cover maps were made in 1910 and 1952 Jahn 1921 Schubert 1975 showing a strong area reduction of 10 km2 to 2 91 km2 in the first half of the 20th century This study focuses on the annual decennial evolution of the ice caps by analyzing multitemporal and multispectral data coming from SPOT 5 satellite images The methodology is oriented to the use of tools such as the spectral index method called Normalized Difference Snow and Ice NDSI besides enhanced the potential of 3D spatial visualization methods in the ArcScene extension of ESRI platform for monitoring ice covers The preliminary results showed that total ice cover on Sinig is glacier was 0 24 km2 in 2009 with a loss of 31 4 m2 year of area since 1952 while for the Espejo Glacier in the Bolivar Peak was 0 071 km2 which represents a loss of 1 91 m2 year from the study of Schubert in 1952 However the mass balance and energy in the ice cover and the be
29. VOL 31 N 1 JUNIO 2011 ISSN 0717 2915 Revista Journal Guanajuato M xico Imagen de sat lite Landsat 7 ETM SOCIEDAD LATINOAMERICANA DE PERCEPCION REMOTA Y SISTEMAS DE INFORMACION ESPACIAL SOCIEDADE LATINO AMERICANA EM SENSORIAMENTO REMOTO E SISTEMAS DE INFORMAGAO ESPACIAI LATINAMERICAN SOCIETY ON REMOTE SENSING AND SPACE INFORMATION SYSTEM VOL 31 N 1 Junio 2011 ISSN 0717 2915 FOTO PORTADA Guanajuato M xico Imagen de sat lite Landsat ETM resoluci n espacial 30 metros en composici n Falso Color 4 5 3 RGB correspondiente a Guanajuato M xico y alrededores Guanajuato se encuentra dentro de tres grandes provincias fisiogr ficas la Mesa del Centro norte la Sierra Madre Oriental noreste y el Eje Neovolc nico centro sur La palabra Guanajuato viene de los vocablos Kuanasi y Uato del idioma pur pecha que significa Lugar montuoso de ranas o cerro de ranas Obtenida de Global Land Cover Facility Maryland EJEMPLAR DE DISTRIBUCION GRATUITA PROHIBIDA SU VENTA VOL 31 N 1 JUNIO 2011 DIRECCIONES DE CONTACTO REVISTA SELPER 02 DIRECTORIO SELPER SEDE MEXICO 2010 2012 Universidad Aut noma de Tamaulipas Cd Victoria Tam M xico Tel 834 3181721 834 3189361 Selper internacional gmail com PRESIDENTE Silvia Casas Gonzalez Mexico VICE PRESIDENTE Eloy Perez Cuba VICE PRESIDENTE Isabel Cruz Mexico SECRETARIO GENERAL Fabian Lozano Mex
30. ado DINAMICA calcula un mapa de probabilidad utilizando el m todo de los pesos de evidencia Estos pesos pueden eventualmente ser modificados mediante un algoritmo gen tico para mejorar el ajuste entre los mapas de probabilidad de cambio y el mapa de CUCS utilizado para la calibraci n del modelo LCM utiliza una red neural perceptr n multicapa para producir el mapa de probabilidad Presenta tambi n la opci n de utilizar una regresi n log stica Estos m todos implican diferentes supuestos y pre procesamiento de las variables explicativas Los modelos de regresi n log stica y de los pesos de evidencia se basan en la hip tesis de la independencia entre las variables explicativas A menudo este supuesto no se cumple Para ello estos paquetes disponen de herramientas para evaluar la correlaci n entre los mapas coeficiente de Cramer Chi cuadrado correlaci n y Kappa en IDRISI Cramer contingencia e incertidumbre de informaci n com n en DINAMICA Los pesos de evidencia se basan en variables categ ricas y DINAMICA tiene una herramienta para optimizar la transformaci n de variables continuas en categ ricas Por el contrario el perceptr n multicapa y los modelos de regresi n log stica utilizan variables de preferencia continuas IDRISI permite convertir mapas categ ricos en mapas continuos mediante la transformaci n de la evidencia de probabilidad basado en la frecuencia relativa de los pixeles que pertenecen a las difere
31. ansici n 2000 2003 en n mero de pixeles 4 em emm mm wm e rad LI 2000 2001 207 200 A DA 20M Me og 2D em AN MO 200 Zeg DA em eut MO ame mee Figura 2 Proyecciones de las superficies de las 3 categor as con base en las tres matrices VOL 31 N 1 JUNIO 2011 11 Mapeo de la probabilidad de cambio Los mapas de probabilidad de cambio y de aptitud generados por los diferentes paquetes presentan algunas diferencias que se reflejan en la relaci n entre probabilidad de cambio y variables explicativas UNA COMPARACION DE DIFERENTES ENFOQUES DE MODELACI N REVISTA SELPER Figura 3 De la misma manera los mapas prospectivos son tambi n muy diferentes solo los AC de DINAMICA lograron reproducir los peque os parches de agricultura Figura 4 SS Figura 3 Probabilidad de la transici n Bosque a pastizal en funci n de las variables explicativas en DINAMICA y LCM 12 von UNA COMPARACION DE DIFERENTES ENFOQUES DE MODELACI N Figura 4 Mapas prospectivos 2015 generados por CLUE y DINAMICA DISCUSI N Y CONCLUSI N Los paquetes revisados utilizan diferentes enfoques para producir mapas prospectivos Algunos se basan en los datos con m todos de calibraci n autom ticos LCM mientras otros se basan m s en conocimiento experto CA_Markov DINAMICA permite escoger niveles intermediarios entre ambos enfoques Por lo menos en caso de regiones con altas din micas de
32. as con geometr a de observaci n fuera del nadir la exactitud planim trica de las orto im genes depende fundamentalmente de la calidad geom trica de los modelos digitales de elevaci n MDE utilizados Dado los altos costos de generar un MDE el primer objetivo de este trabajo fue estudiar la influencia de este factor en las ortorrectificaciones Por otro lado en reas monta osas rurales el muestreo de puntos de control es condicionado por varios factores impidiendo la aplicaci n de dise os de muestreo netamente aleatorios o sistem ticos En relaci n a ello el segundo objetivo fue evaluar la efectividad de los dise os t picos de estimaci n de la exactitud planim trica de orto im genes Se utilizaron datos pancrom ticos QuickBird de un rea monta osa escarpada y los MDE SRTM C X y ASTER GDEM Se determin el error en los mencionados MDE y se ortorrectificaron los datos con un modelo f sico estimando su exactitud planim trica mediante puntos de control independientes Se realiz una comparaci n sistem tica entre orto im genes Los errores y divergencias entre ortorrectificaciones se analizaron mediante gr ficos estad sticos descriptivos media desv o est ndar y RMS y pruebas de inferencia prueba de t y ANOVA El RMS del SRTM X fue el m s bajo sin embargo no se observaron diferencias estad sticamente significativas en la exactitud de las orto im genes mientras que en la comparaci n entre orto imagenes
33. bird ortorrectificados Gast n M D az Mariano Gomez Florencia Deccechis Jos D Lencinas H ctor Francisco del Vall cotos ii dd 29 Editado por SELPER Internacional Universidad Nacional de Luj n Ruta ex 6700 an Bs As ARGENTINA EJEMPLAR DE DISTRIBUCION GRATUITA PROHIBIDA SU VENTA VOL 31 N 1 04 JUNIO 2011 PRESENTACI N DEL PRESIDENTE DE SELPER REVISTA SELPER PLAN EDITORIAL SELPER 2010 2012 PLAN EDITORIAL SELPER Apartir de las decisiones adoptadas en el marco del XIII Simpo sio Latinoamericano de Percepci n Remota y Sistemas de Infor maci n Espacial llevado a cabo en La Habana Cuba en setiem bre de 2008 la edici n de la Revista SELPER est disponible en la p gina de nuestra Sociedad http www selper org En esta oportunidad hacemos llegar la publicaci n del volumen 31 N mero 1 donde se incluyen trabajos que han sido presenta dos en el XIV Simposio Latinoamericano en Percepci n Remota y Sistemas de Informaci n Espacial desarrollado en Guanajua to M xico entre los d as 8 y 12 de noviembre de 2010 La revisi n de estos trabajos ha sido realizada por los miem bros del Comit Organizador del mencionado Simposio bajo la coordinaci n del Dr Fabi n Lozano a qui n agradecemos su aporte NORMAS PARA LOS AUTORES Los art culos recibidos ser n enviados a tres 3 expertos en la tem tica para su revisi n Los trabajos aprobados ser n publicados en estricto
34. ci n indirecta En el presente trabajo se realiz una comparaci n entre MDE a trav s de las orto im genes Los resultados indican que la divergencia entre los MDE se hace m s grande cuando se incrementa la pendiente y que esta divergencia est distribuida seg n patrones espaciales asociados con la rugosidad del terreno figura 4 y 5 El m todo de estimaci n de exactitud planim trica utilizado en el presente estudio demostr ser insensible a los cambios geom tricos de las orto im genes realizadas con MDE de distinta procedencia y exactitud Una raz n probable es que los ICP utilizados en el c lculo se encuentran en zonas de baja divergencia entre ortorrectificaciones tonos oscuros en la figura 3 Dicha relaci n se puso en evidencia luego del muestreo En Toutin et al 2002 se desarrolla el modelo param trico riguroso utilizado en el presente trabajo originalmente ideado para datos de baja resoluci n Toutin 1995 En Toutin 1995 por medio de curvas calculadas con el modelo de ortorrectificaci n se presenta la relaci n entre el ngulo de adquisici n la exactitud del MDE y el error planim trico Con estas curvas se obtuvo el error planim trico esperado Este fue de 1 5 metros cuando se ortorrectific con SRTM X y 2 metros cuando se empleo el AGDEM ngulo de adquisici n 8 7 SRTM X Errorh 8 7 m AGDEM Errorh 20 2 m Por lo tanto la diferencia de exactitud esperada 0 5 m no puede ser detectada
35. ctficaci n con AGDEM y 098 016 100 09 ps lineal 181 e e e x 207 134 162 156 D SRMC y 10 023 100 097 D w lineal 230 Cuadro 2 Estimaci n de exactitud planim trica Error Medio EM Desv o Est ndar S intervalo de confianza al 95 IC prueba de Shapiro Wilk SH W y de t H0 EM 0 calculados con 19 ICP p lt 0 05 p lt 0 01 p lt 0 001 ns no significativo Vector de referencia e 10 m Magnitud de divergencia 0 25 m Figura 3 Vectores de error planim trico del rea de estudio incrementados 250 veces En escala de grises la divergencia promedio entre orto im genes generadas con distintos MDE A Ortorrectificaci n con SRTM X B con AGDEM y C con SRTM C Comparaci n entre ortorrectificaciones La el eje y cuadro y figuras 3 Se observaron algunos divergencia entre ortorrectificaciones fue valores extremos que mostraron un marcado patr n notablemente mayor en el eje x en comparaci n con de distribuci n espacial figura 4 VOL 31 N 1 JUNIO 2011 34 EVALUACI N DE LOS MODELOS DIGITALES DE ELEVACI N REVISTA SELPER Vector de referencia 10 m SRTM X y AGDEM SRTM X y SRTM C SRTM X y AGDEM Figura 4 Divergencia entre ortorrectificaciones con distinto MDE Vectores incrementados 250 veces sobre imagen QuickBird 10 x 10 km RMS mediana Rango intercuaril valor de p _Divergenciaente wm wm mp SH O SRTM X x 250 053 181 wt y Y 042 000 0 0
36. de remuestreo Todos los procedimientos fueron realizados en el sistema de coordenadas Gauss Kruger faja 1 con datum y esferoide WGS 84 La comparaci n entre ortorrectificaciones con diferente MDE fue realizada mediante digitalizaci n en pantalla escala 1 100 de vectores de divergencia entre un punto identificado en la imagen de referencia y el mismo punto en la imagen a comparar obteni ndose la divergencia en x e y divx y divy entre dos im genes para un punto relativo en el espacio Con este prop sito una malla con celdas de 750 m fue superpuesta al rea de estudio en el centro de cada celda se dibuj un c rculo de 25 metros de radio En cada uno de los c rculos se traz un vector de comparaci n en el punto m s claramente comparable Con esta metodolog a se digitalizaron 182 vectores Con la longitud de los vectores de divergencia asignada como atributo a los c rculos de 25 m de radio se los convirti de vector a superficie raster mediante red de tri ngulos irregulares TIN siglas en ingl s Se promediaron los tres raster para detectar las reas sin cambios sustanciales de posici n relativa figura 3 La estimaci n de exactitud planim trica se bas en el reporte de ortorrectificaci n del programa Geom tica PCI V10 1 3 Para que los residuos reportados representen el error en el producto final a cada ICP se le asign la altura del MDE que ser a utilizado en la 32 VOL 31 N 1 JUNIO 2011 ortorrectificaci
37. de zonas de restricci n o incentivo permite ajustar el cambio potencial a determinadas pol ticas de ordenaci n que no se pueden derivar de las variables explicativas LCM y DINAMICA permitir el uso de zonas de restricci n o de incentivo a un cierto paso de tiempo En CLUE estas reas se crean mediante el suministro de un mapa con los valores de los pixeles entre 0 y 1 de modo que sean compatibles con los resultados de la regresi n pero s lo para la simulaci n completa todos los pasos de tiempo En CA_Markov la incorporaci n de las zonas de restricci n o incentivo puede hacerse a trav s de la elaboraci n de mapas de aptitud que tomen en cuenta estas reas Modelo de evaluaci n En general la evaluaci n de los mapas de CUS prospectivos se basa en la comparaci n entre el 09 vio UNA COMPARACION DE DIFERENTES ENFOQUES DE MODELACI N mapa simulado y un mapa observado IDRISI ofrece dos formas de evaluar los resultados de la simulaci n 1 el ndice Kappa Pontius 2000 y 2 el an lisis ROC DINAMICA permite calcular un ndice de similitud difuso Hagen 2003 En CLUE la evaluaci n de las regresiones log sticas se basa generalmente en un an lisis ROC pero esto tiene que llevarse a cabo en otro programa Opciones avanzadas La elaboraci n de modelos m s sofisticados involucra el manejo de sub regiones que pueden presentar diferentes din micas por ejemplo diferentes tasas de cambio diferentes tipos de
38. diferentes Esta comparaci n permite estimar los patrones y procesos de cambio tipos de transiciones y tasas de cambio y calibrar el modelo Para el desarrollo de modelos de CUCS espaciales se necesitan mapas que indican el grado de susceptibilidad de cambio en el futuro El an lisis de los cambios pasados en relaci n con las variables explicativas permite mapear esta 06 i UNA COMPARACION DE DIFERENTES ENFOQUES DE MODELACI N susceptibilidad tambi n referida en la literatura como potencial propensi n o probabilidad Emplearemos el t rmino de probabilidad aunque en algunos modelos estos valores no son probabilidades en el sentido estricto Estos mapas de probabilidad por s mismos pueden considerarse como un primer producto de la modelaci n Otros procedimientos aplicados con el fin de crear un mapa prospectivo de CUS involucran t cnicas para asignar la cantidad de ciertos cambios establecidos a trav s de la proyecci n de la cantidad de los CUCS hist ricos y finalmente para reproducir los patrones espaciales de los paisajes Por ltimo una evaluaci n del desempe o del modelo se lleva usualmente a cabo Esta se basa a menudo en la coincidencia espacial entre un mapa simulado y un mapa observado generalmente obtenido a trav s de la clasificaci n de im genes de sat lite que sirve de referencia Diferentes paquetes de modelaci n tienen funciones y herramientas que pueden ser una ventaja o desventaja seg
39. e m todo toma ventaja de los altos valores de brillo de la nieve y el hielo en las longitudes de onda del rango visible 0 4 0 7 um versus el bajo brillo en los valores del infrarrojo cercano y medio 0 75 1 75 um ver Fig 3 Esto permite discriminar de la imagen las capas de nieve de otros elementos como las rocas el suelo la vegetaci n Carrillo 8 Y pez 2008 Map Soule 100 000 Figura 3 El hielo y la nieve presentan un aumento en el porcentaje de reflectancia en el espectro visible mientras disminuye en el espectro del infrarrojo medio Hall Hall et al 1995 usa un umbral para los valores del NDSI en el c lculo de las coberturas de nieve Si un pixel tiene un ndice NDSI 20 40 y en la banda del tt 144 infrarrojo cercano IRC tiene una reflectancia gt 0 11 los pixeles ser n clasificados como cobertura de hielo y nieve ver Fig 4 amt oul Te Figura 4 Resultado de NDSTI los colores en azul indican el umbral donde el indice es mayor o igual a 0 40 y la reflectancia en el infrarrojo cercano es mayor a 0 11 REVISTA 18 XN EVOLUCI N ESPACIO TEMPORAL DEL GLACIARISMO CUATERNARIO SELPER JUNIO 2011 el valor del ndice NDSI se dispara a valores por encima de 0 40 indicando que hay una buena diferenciaci n entre suelo roca sombra y la cobertura de hielo nieve Una manera r pida de validar el an lisis y medir el grado de mezcla de los materiales se realiza construyendo un perfil ho
40. eatures since they were not depicted by TM sensor due to coarser resolution of these sensor when compared to HRC pixels Even though the starting point was to review the capacity of ETM scenes of LANDSAT 7 and more recently the CCD CBERS 2B frames to map the features Again here images ofthese devices were not able to register the geoglyphs Explanation forthatis obvious the ground resolutions of those sensors running between 20 to 15 meters were not capable to capture the features which dimensions run below 300 meters Costly alternative under these conditions were to use higher resolution images and so it was tried the images of HRC CBERS 2B with 2 5 meters pixel available free of costs by INPE s Data Center Selected HRC frames and the results obtained through this new approach to map geoglyphs in Brazil are described in the items that follow THE HRC CBERS 2B FRAMES HRC is one out of tree sensing devices operating aboard China Brazil Earth Resources Satellite number 2B the third satellite of the family The sensor collects panchromatic radiation supplied by green plus red brightness of natural targets separated by 2 5 meters pixel a distance generally adopted as high resolution by experts Radiometry is registered in 8 bits of quantization allowing 512 levels of gray as recorded from the conventional orbital devices in Brazil Each HRC scene covers a terrain grid of 25 by 25 kilometers and so to cover a whole CCD scene of 130
41. eborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global DEM AGDEM El SRTM C tiene una resoluci n espacial de aproximadamente 90 metros el SRTM X y el AGDEM de 30 metros Los Puntos de control en el terreno GPS e ICP fueron medidos con los equipos Trimble GeoXT y 4600SL usando correcci n diferencial en fase DGPS Se muestrearon 9 GCP distribuidos seg n las recomendaciones de Toutin 2004 Se situ un GCP en el sector de m nimas y otro en el de m xima alturas los 7 restantes se seleccionaron considerando una distribuci n uniforme en los bordes de la imagen En base a un dise o de muestreo dirigido se midieron 19 ICP Para estimar el error en los MDE se calcul el error vertical con 29 puntos de control mensurados con DGPS algunos de ellos fueron utilizados como GCP o ICP El error fue calculado como la diferencia entre la altura observada hobs y estimada por el modelo hest la ecuaci n utilizada fue estoshhhError Se calcularon los estad sticos RMS media y desv o est ndar Reuter et al 2009 Dado que la distribuci n te rica del error es normal con media igual a 0 se utiliz la prueba de Shapiro Wilk SW W y la prueba de t para verificar estos supuestos Greenwalt y Shultz 1962 Steel y Torrie 1993 y Atkinson y Foody 2002 Se realizaron 3 ortorrectificaciones una por cada MDE con el modelo f sico de Toutin del programa Geom tica PCI V10 1 3 Se utiliz la convoluci n c bica como algoritmo
42. edictivo de la evoluci n de las carreteras Adem s LCM proporciona herramientas destinadas a evaluar el impacto del cambio para la sostenibilidad ecol gica y la planificaci n de la conservaci n DINAMICA proporciona algunas herramientas adicionales para modelar los vol menes de madera procesada por los aserraderos y de CO2 Consideraciones adicionales Los programas que ofrece m s flexibilidad para desarrollar modelos personalizados son CA_Markov y DINAMICA Los modelos pueden ser construidos aprovechando la gran cantidad de herramientas y operadores disponibles en estos programas Por otra parte la programaci n es f cil incluso para usuarios sin experiencia previa en programaci n gracias a una interfaz gr fica amigable Al contrario LCM y CLUE presentan una estructura r gida que define un flujo fijo de procedimientos Esto puede ser ventajoso REVISTA SELPER para nuevos usuarios ya que los procedimientos est n bien definidos y documentados pero se convierte en una desventaja cuando se quiere desarrollar modelos hechos a medida La facilidad de uso depende de las caracter sticas que hacen m s f cil emplear una herramienta y de la documentaci n ofrecida al usuario Los programas de IDRISI CA_MARKOV y LCM son tal vez los m s f ciles de usar porque 1 est n bien documentados manual y tutorial 2 todas las operaciones se pueden ejecutar en un entorno gr fico pero tambi n se puede automatizar a trav s de la
43. el ltimo proceso que consiste en la ortorectificaci n La calibraci n radiom trica en los datos SPOT 5 est relacionada a la conversi n de los niveles digitales a unidades de radianza o energ a en Wm 2 sr 1 casi todos los sensores captan la energ a electromagn tica reflejada de la superficie como registros el ctricos los cuales posteriormente son codificados en un c digo binario Es necesario al procesar una imagen hacer la conversi n de estos niveles digitales a la cantidad de energ a que recibi en sensor al momento de la toma de la escena este valor se conoce como radianza Seguido de este procedimiento contin a la Conversion de ND a ei Tat MI lb mules n de zu gt para metros oro tales y coeficientes APC REVISTA SELPER correcci n atmosf rica que nos es m s que la eliminaci n de las alteraciones y contribuciones atmosf ricas en el registro de la imagen Para esto se utiliz el m dulo FLAASH por sus siglas en ingl s Fast Line of sight Atmospheric Analisys of Spectral Hypercubes del programa ENVI 4 x Este m dulo modela las condiciones atmosf ricas al momento de la toma de la escena y sustrae estas alteraciones al registro de la imagen obteni ndose valores en unidades de reflectancia aparente Finalmente se procede con el proceso de orto rectificaci n en el cual se utiliz el modelo de elevaci n digital del proyecto SRTM por sus siglas en ingl s Shuttle Radar Topography Missio
44. el relieve y a la exactitud planim trica de los MDE ajustada s lo con datos orbitales Trat ndose de un valle con orientaci n N S el desplazamiento horizontal del MDE en sentido N S y tiene menos impacto sobre la exactitud planim trica porque tiende a mantenerse en la misma curva de nivel El an lisis integrado de los resultados obtenidos en el presente trabajo indica que la estimaci n de exactitud planim trica y de error vertical en los MDE no es valida para toda el rea de estudio a causa del patr n de distribuci n espacial de los errores verticales en los MDE Este patr n se pone de manifiesto en el an lisis de la divergencia entre orto im genes figura 4 El error en los MDE no se distribuye uniformemente en la superficie del rea sino que se encuentra espacialmente agregado Por lo tanto un dise o de muestreo estratificado puede mejorar la representatividad de la muestra Steel y Torrie 1993 El mismo dise o deber a aplicarse para las orto im genes a causa de la propagaci n del error vertical al error planim trico CONCLUSIONES En el rea de estudio el modelo SRTM X es m s exacto que el ASTER GDEM y el SRTM C Sin embargo en algunos sectores y especialmente en las zonas de alta monta a tiene errores de gran magnitud asociados a valores altos en la estimaci n de calidad anexa al producto Se recomienda editar el SRTM X antes de su utilizaci n En las im genes ortorrectificadas el error planim
45. es remotos o en pendientes fuertes cerca de las carreteras sino en lugares que combinan pendientes moderadas y proximidad a las carreteras o los asentamientos Los pastizales se ampl an principalmente por expansi n de parches ya existentes y forman grandes extensiones mientras que la transici n hacia agricultura se realiza a trav s de la creaci n de nuevos peque os parches Figura 1 Mapas de CUS para 2000 y 2003 caso virtual 07 Vie UNA COMPARACION DE DIFERENTES ENFOQUES DE MODELACI N RESULTADOS Revisi n de los modelos El procedimiento de modelaci n puede ser sub dividido en cinco pasos 1 un procedimiento no espacial que calcula la cantidad de cada transici n 2 un procedimiento espacial que determina la probabilidad de cambio 3 un componente espacial que asigna los cambios 4 un m dulo espacial que reproduce los patrones del paisaje y por ltimo 5 un procedimiento de validaci n que permite comparar el mapa simulado con el mapa de referencia de la misma fecha En la siguiente secci n se describen los m todos y herramientas que ofrece cada modelo para lograr cada una de estas tareas A continuaci n se presentan los par metros de configuraci n avanzada y algunas consideraciones adicionales Estimaci n de la cantidad de cambios En CA_MARKOV DINAMICA y LCM la cantidad de cambios se calcula con base a una matriz de Markov obtenida generalmente a trav s de la comparaci n de mapas de CUS de dos
46. goritmos gen ticos permiten manejar funciones no lineales teniendo en cuenta las sinergias o efectos inhibitorios entre las variables Estos dos ltimos enfoques pueden por lo tanto ajustarse mejor a una funci n entre las variables explicativas y los posibles cambios Sin embargo la capacidad para modelar funciones complejas con una alta capacidad de ajuste no es necesariamente una ventaja ya que puede conducir a un sobre ajuste Por ejemplo Mas et al 2004 encontraron que las redes neuronales m s complejas permite un mejor ajuste durante el per odo de calibraci n pero no en la predicci n del cambio en el per odo siguiente P rez Vega et al 2012 reportaron que el principal problema para producir mapas prospectivos en una regi n de bosque tropical seco se debi a las diferencias entre las tasas y los patrones espaciales de cambio durante los per odos de calibraci n y de simulaci n Asignaci n del cambio La asignaci n del cambio es un proceso de decisi n que selecciona los p xeles que van a experimentar cierto cambio con base en los mapas de probabilidad de cambio En el supuesto de que los p xeles que cambian son los que tienen la mayor probabilidad CA_MARKOV y LCM seleccionan los pixeles con los valores de probabilidad m s altos Debido a que hay normalmente una competencia entre diferentes transiciones el mismo sitio puede ser candidato a transiciones diferentes CA_Markov y LCM utilizan un procedimiento de a
47. havior due to the climate variability is still unknown Thus the future set us the challenge of glaciological and quaternary geology analysis in order to improve the understanding of evolution of one of the few glaciers with Caribbean influenced from the Pleistocene until its imminent extinction Keywords Multi temporal Multi spectral SPOT Glacier Mass balance Climate variability INTRODUCCION Los sensores remotos en los ltimos a os se han convertido en una importante herramienta para estudiar la evoluci n espacio temporal de los glaciares a nivel mundial Atrav s del an lisis multi VOL 31 N 1 JUNIO 2011 15 temporal en im genes satelitales se puede estudiar la evoluci n de los glaciares y recolectar datos de gran importancia para determinar la influencia de los procesos de cambio clim tico sobre estos Las t cnicas m s usadas para el c lculo de cobertura glaciar a partir de im genes de sat lite son las clasificaciones cocientes e ndices entre bandas espectrales t cnicas que toman ventaja de la respuesta espectral del hielo y la nieve al resaltarse las caracter sticas de absorci n y reflectancia propias de estos elementos en sus firmas espectrales Esta investigaci n forma parte de la continuaci n de un estudio realizado en el 2008 Carrillo 8 Y pez 2008 en el Parque Nacional Sierra Nevada donde se hiz un an lisis espectral sobre el glaciar Sinig is en los picos Humboldt y Bompland Con
48. ia Brasile a Estas caracter sticas se cree que sean de la era Pre Colombina y hasta ahora no existe una explicaci n convincente sobre su construcci n Los geoglyphs poseen dise os circulares o cuadrados perfectos con tama os que no pasan los 300 metros en media siendo posible su observaci n en im genes de alta resoluci n colectadas por sat lites comerciales como es mostrado en la aplicaci n GoogleEarth En este articulo se describe hasta qu punto las im genes publicas del CBERS HRC pueden ayudar areconocer la asignatura de los geoglyphs Los resultados muestran que las im genes de HRC son capaces de mapear y medir estas caracter sticas mostrando en este caso que pueden ser alternativas viables cuando comparadas con im genes comerciales de sat lite de alta resoluci n o inclusive fotos a reas SUMMARY Several researchers have been studying through years those features known as geoglyphs in the Western Amazon region mainly in the State of Acre The features were built by pre Columbus people and combine earth wallet works with accurate designs such circles squares and more complexes doubled ones The geoglyphs have been observed in aerial photos and lately this procedure were augmented by the use of low altitude oblique photos according Ranzi and Aguiar 2004 This article evaluates how much the HRC 2 5m High Resolution CCD images of the China Brazil Earth Resources Satellite can help one to map those f
49. icados En un paso siguiente se aplicaron los modelos a un caso de estudio virtual basado en un escenario de deforestaci n sencillo Esta estrategia nos permiti comparar los modelos en situaciones controladas y desarrollar situaciones retadoras para evaluar su desempe o Se compararon los diferentes productos de la modelaci n mapas de probabilidad de cambio mapas de coberturas simulados y se evaluaron los modelos tomando en cuanto su flexibilidad y capacidad para llevar a cabo las diferentes tareas relacionadas con la modelaci n Palabras claves modelado espacial cambio de uso cobertura del suelo software ABSTRACT During the last decades a diversity of models has been developed to model land use cover changes LUCC In this study we compared four modeling tools CLUE S DINAMICA EGO CA_MARKOV and Land Change Modeler both available in IDRISI As a first step we assessed the methods and tools available for each program to carry out the steps necessary for modeling estimating the quantity of change assessing the relationship between explanatory variables and changes spatial allocation of change simulation of specific landscape patterns assessing the model s ability to simulate LUCC and capacity of sophisticated model development As a following step models have been applied to a simple theoretical case study based upon a simple deforestation scenario This approach allowed comparing the models in controlled situa
50. ico VICE PRESIDENTE Aurelie Sand Francia TESORERO Brenda Portes Mexico RESPONSABLE DE DIVULGACION ELECTRONICA Victor Flores Mexico COMITE DE RELACIONES INTERNACIONALES Myriam Ardila Torres Colombia Presidente Laurent Durieux Francia Pedro Luis Garcia P rez Cuba Pedro Martinez Fernandez Cuba Olga Piedad Rudas Colombia Anyul del Pilar Mora Colombia Luis Geraldo Ferreira Brasil Washintong Franca Rocha Brasil Victor Barrena Per Ramiro Salcedo Venezuela COMITE EDITORIAL Maria Cristina Serafini Argentina Presidente Miriam Esther Antes Argentina Fabi n Lozano M xico Leila Mar a Fonseca Brasil Jorge Mart n Chiroles Cuba COMITE DE EDUCACION Maria Antonia Garc a Cisnero Cuba Presidente Luz Angela Rocha Salamanca Colombia Laura Delgado Venezuela Ethel Rub n de Cel s Llanos Per Josselisa Ma Ch vez Brasil COMITE DE PROYECTOS INTERNACIONALES Paulo Roberto Martini Brasil Presidente Christopher Charron Francia Alfredo Cuello Argentina Francisca Celia Gonz lez Argentina Freddy Flores Venezuela CAP TULOS CONSTITUIDOS ARGENTINA Francisca Celia Gonz lez Universidad Nacional del Sur Departamento de Geolog a San Juan 670 8000 Bah a Blanca Argentina Tel 54 291 459 5102 int 4360 Fax 54 291 459 5127 E mail ghgonzal criba edu ar BOLIVIA Jos Luis Liseca Carrera de Topograf a y Geodesia Facultad T cnica Unive
51. izales 2 bosques a agricultura 3 agricultura a bosques y 4 agricultura a pastizal tabla 1 En la tabla 2 se puede observar que las matrices generadas por DINAMICA e IDRISI sin correcciones son muy similares Al contrario la correcci n realizada por IDRISI con el fin de corregir el sesgo relacionado con errores cartogr ficos modifica todas las probabilidades de transici n y el usuario tiene que asegurarse de que estos valores son realistas ya que la utilizaci n de esta correcci n modifica las proyecciones de manera muy importante Figura 2 En este caso despu s de esta correcci n ciertas transiciones que no se observaron pastizales a bosques y pastizales a la agricultura presentan una probabilidad de 7 5 REVISTA 10 Mid UNA COMPARACION DE DIFERENTES ENFOQUES DE MODELACI N SELPER 2003 2000 Pastizal cultura Bosque 243971 47265 3385 Pastizal o 40628 0 Aanculiura 2909 969 2 Tabla 2 Matnces de probabibdad de transici n IDRIS sin correcci n del error 2000 Bosque Pastizal Agncultura Bosque 0 9692 0 0244 0 0064 Pastizal 0 0000 1 0000 0 0000 Agncultura 0 3923 0 0647 0 5430 IDRISI con correcci n correspondiente a un error de 15 2000 Pastizal ultura Bosque 0 8238 0 1396 0 0366 Pastizal 0 0750 0 8500 0 0750 AgncuRura 0 4622 0 0763 0 4616 DINAMICA oo 2000 Pastizal ultura Bosque 0 9712 0 0244 0 0043 Pastizal 0 0000 1 0000 0 0000 Agrcultura 02660 00518 06822 Tablal Matriz de tr
52. l gicas en Venezuela en los ltimos siglos es presentada por Schubert Schubert 1972 1980 1984 1992 y 1998 de lo que se puede destacar el nfasis en observaciones fotogr ficas e hist ricas donde siempre se alerta sobre el importante retroceso del rea de cobertura de los glaciares Meride os M s recientemente el glaciar Sinig is que cubre la ladera norte de los picos Bompland y Humboldt fue observado por Morris Morris et al 2006 mediante im genes ASTER quienes calcularon una extensi n de 0 29 Km2 para el a o 2004 El Ly su y ws Te t acl Figura 1 Imagen del sat lite SPOT 5 tomada durante el mes de enero del 2009 sobre el Parque Nacional Sierra Nevada Vista aumentada del glaciar Sinigiiis en los picos Humboldt y Bompland 16 VEN EVOLUCI N ESPACIO TEMPORAL DEL GLACIARISMO CUATERNARIO METODOLOG A PARA EL AN LISIS ESPECTRAL DELOS DATOS SPOT 5 Previo al an lisis espectral de las im genes SPOT 5 es necesario realizar un pre procesamiento a la imagen satelital esta preparaci n de los datos involucra una serie de pasos La emulaci n de los par metros orbitales para preservar la informaci n de la geometr a de vista de la escena y los coeficientes RPC por sus siglas en ingl s Rational Polynomial Coefficients del archivo original esto con la finalidad de que cuando se procese la imagen el producto de este procedimiento resguarde en su metadata la informaci n orbital informaci n necesaria para
53. la producci n de sedimentos como de la erosi n cuaternaria en la cordillera de M rida y la comprensi n de esta din mica es fundamental para comprender la respuesta de los glaciares tropicales ante cambios clim ticos conocidos Apesar de que los glaciares en la cordillera de M rida cubrieron gran parte de sus cumbres es poco lo que se conoce sobre su evoluci n durante el Cuaternario Las primeras observaciones m s relevantes se remontan al siglo XIX e g Goering 1962 y Sievers 1886 donde se hacen descripciones sobre la morfolog a y alcance de los glaciares para entonces Jahn Jahn 1912 1925 y 1931 presenta las primeras mediciones planim tricas de cada uno de los glaciares existentes para entonces que m s tarde Schubert Schubert 1980 resumir a en los Glaciares del Pico Bol var Glaciares del Macizo La Concha y Glaciares del Macizo Humboldt Bompland El trabajo de Jahn en particular Jahn 1925 lleva a la primera cartograf a e inventario glaciol gico de Venezuela El rea de cobertura fue estimada para entonces en 10 Km2 y se presentan por primera vez registros fotogr ficos que permitir n una comparaci n gr fica de su evoluci n durante el siglo XX Schubert 1992 Para 1952 la cobertura glacial en la Sierra Nevada M rida apenas cubr an cerca de 3 km2 evidenciando un importante retroceso durante el ltimo siglo Schubert 1980 Una extensa y detallada recopilaci n bibliogr fica de las observaciones glacio
54. ma o y la isometr a para cada transici n por separado CLUE y LCM no tienen AC Sin embargo CLUE presenta la opci n de modificar el mapa de probabilidad utilizando una regresi n log stica adicional que tome en cuenta la distancia a los parches existentes a trav s de filtros espaciales Caracter sticas adicionales dise adas para reproducir patrones espacio temporales incluyen la posibilidad de modelar el tiempo de permanencia durante las transiciones efectos de la saturaci n y el uso de variables din micas DINAMICA permite cambiar la matriz de Markov en los pasos espec ficos de la simulaci n Algunas transiciones como bosque secundario a bosque maduro son deterministas y dependen del tiempo de permanencia de la sucesi n vegetal S lo CLUE y DINAMICA permiten establecer un tiempo de permanencia de cada transici n Algunas transiciones se detienen cuando la cantidad de cambio alcanza un determinado nivel Por ejemplo un frente de deforestaci n se mover hacia delante dejando una cierta cantidad de fragmentos de bosque remanentes En CA_MARKOV y DINAMICA procedimientos para controlar los tiempos de estancia y el efecto de saturaci n pueden ser f cilmente implementados Debido a su estructura fija dicha aplicaci n no es posible en LCM En CLUE el efecto de saturaci n se puede modelar a expensas de otro patr n espacial porque el usuario puede utilizar s lo una regresi n log stica adicional por cada transici n El uso
55. mbin E 2001 Predicting land use change Agriculture Ecosystems and Environment 85 1 6 Verburg P H y Overmars K P 2009 Combining top down and bottom up dynamics in land use modeling exploring the future of abandoned farmlands in Europe with the Dyna CLUE model Landscape Ecology 24 9 1167 1181 http dx doi org 10 1007 s10980 009 9355 7 14 YEN EVOLUCI N ESPACIO TEMPORAL DEL GLACIARISMO CUATERNARIO REVISTA SELPER Evoluci n espacio temporal del glaciarismo cuaternario Caso Parque Nacional Sierra Nevada Venezuela Santiago Y pez 1 Eduardo Carrillo 2 1 Fundaci n Instituto de Ingenier a para Desarrollo Tecnol gico FIIDT Centro de Procesamiento Digital de Im genes CPDI Ing Ge logo MSc syepez fii gob ve Telf 58 212 9034681 Apartado Postal 40200 2 Instituto de Ciencias de la Tierra Facultad de Ciencias Universidad Central de Venezuela RESUMEN Los Andes de M rida son una cordillera situada en Venezuela entre los 8 y 10 de latitud norte alcanzando los 4981 m de altura en el pico Bol var Evidencias geomorfol gicas muestran que durante el Pleistoceno los glaciares alcanzaron por lo menos 600 km2 por encima de los 2600 m de altitud coincidiendo al mismo tiempo con importantes pulsos tect nicos regionales Hoy en d a s lo una peque a capa de hielo cubre los picos Humboldt Bompland y Bol var mientras que siete glaciares han desaparecido durante los ltimos setenta a os Dos p
56. n a 3 arco segundo remuestreado a aproximadamente 30 m de resoluci n espacial Este procedimiento permite eliminar las distorsiones producidas por errores geom tricos tales como variaci n del tama o de p xel paralaje desplazamientos en las direcciones fila columna etc El proceso aminora estos errores de manera efectiva y permite obtener una imagen que representa la realidad del terreno de acuerdo a unas especificaciones cartogr ficas previamente definidas En la figura 2 se puede observar de manera sistematizada el flujograma del pre procesamiento inicial necesario a aplicarse a las imagenes SPOT 5 Ortorectificacion Figura 2 Flujograma del pre procesamiento de la imagen SPOT 5 Para el an lisis espectral se decidi continuar con la aplicaci n del m todo de Indice de Diferencia Normalizada de Hielo y Nieve NDSI por sus siglas en ingl s Normalized Difference Snow Index Hall et al 1995 Esto con la finalidad de que el an lisis sea sistem tico y que no surjan incongruencias en las mediciones por usar otros m todos en el c lculo de cobertura de nieve y hielo Este es un m todo robusto y f cil de aplicar y es menos sensible a las variaciones del albedo El ndice puede derivarse de la siguiente expresi n VIS IR Mecho VIS IR medio 6 lo que es igual para las bandas de SPOT 5 Banda 2 Banda 4 Banda 2 Banda 4 REVISTA 17 IN EVOLUCI N ESPACIO TEMPORAL DEL GLACIARISMO CUATERNARIO SELPER Est
57. n los datos de entrada disponibles y el prop sito de la modelaci n Aunque algunos modelos han sido ampliamente utilizados existen muy pocos estudios enfocados a comprender los beneficios y limitaciones de los modelos mediante la evaluaci n y la comparaci n de sus herramientas Este estudio tiene como objetivo la evaluaci n de cuatro modelos dise ados para la simulaci n espacial de los CUCS METODOS Comparamos 4 modelos que presentan un amplio abanico de enfoques y m todos CA_MARKOV en IDRISI Eastman 2009 Paegelow y Camacho Olmedo 2008 CLUE S Verburg y Overmars 2009 DINAMICA EGO Soares Filho et al 2002 2006 2009 Land Change Modeler disponible en IDRISI y como extensi n de ARC GIS Eastman 2009 Johnson 2009 Pineda Jaimes 2009 Se llev a cabo una revisi n de los m todos y herramientas que ofrece cada modelo para realizar la simulaci n teniendo en cuenta las principales tareas en la modelaci n espacial 1 C mo el modelo calcula la cantidad de cambios 2 C mo establece la relaci n entre las variables explicativas y los cambios a fin de evaluar la probabilidad de cambio 3 C mo se asignan los cambios 4 C mo se simula los patrones espaciales de los cambios y por ltimo 5 C mo se eval a el modelo Tambi n se examin la posibilidad de desarrollar modelos m s sofisticados la facilidad de uso y la disponibilidad de materiales de apoyo En una etapa posterior se aplic
58. neering amp Remote Sensing 12 73 1321 1332 Atkinson PM GM Foody 2002 Uncertainty in Remote Sensing and GIS Fundamentals In Atkinson PM GM Foody eds Uncertainty in Remote Sensing and GIS Inglaterra Wiley pp 1 18 Cuartero A A Felicisimo F Arizaet 2004 Accuracy of DEM generation from TERRA ASTER stereo data International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing 35 B2 559 563 Gongalves H JA Goncalves L Corte Real 2009 Measures for an Objective Evaluation of the Geometric Correction Process Quality IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 2 6 292 296 Greenwalt CR y ME Shultz 1962 Principles of error theory and cartographic aplications Consultado 15 ene 2010 Disponible en http www fgdc gov standards projects FGDC standards projects accuracy part3 tr96 Itten KI P Meyer T Kellenberger R Leu S Sandmeier P Bitter K Seidel 1992 Correction of the Impact of Topography and Atmosphere on Landsat TM Forest Mapping of Alpine Regions Remote Sensing Series Vol 18 Dept of Geography University of Zurich 48 p Jensen J 2000 Photogrammetry In Jensen J eds Remote sensing of the environment An Earth resource perspective Prentice Hall Inc EEUU p 137 179 Kapnias D P Milenov S Kay 2008 Guideline for best practice and quality checking of orthoimagery Consultado 18 ene 2010 Disponible en http mars jrc it mars content download 1231 7140 file Orthoguidelines_v3_final pdf Kay S P Spruyt Alexandrou 2003
59. nformation Science 19 6 697 722 P rez Vega A J F Mas A Ligmann Zielinska 2012 Comparing two approaches to land use cover change modeling and their implications for the assessment of biodiversity loss in a deciduous tropical forest Environmental Modelling amp Software 29 1 11 23 Pineda Jaimes N B Bosque Sendra J G mez Delgado M Plata Rocha W 2009 An lisis de cambio de uso del suelo en el estado de M xico mediante sistemas de informaci n geogr fica y t cnicas de regression multivariantes Una aproximaci n a los procesos de deforestaci n 69 33 52 Pontius R G 2000 Quantification error versus location error in comparison of categorical maps Photogrammetric Engineering amp Remote Sensing 66 8 1011 1016 Soares Filho B S Nepstad D Curran L Voll E Cerqueira G Garcia R A Ramos C A Mcdonald A Lefebvre P Schlesinger P 2006 Modeling conservation in the Amazon basin Nature London 440 520 523 Soares Filho B S Pennachin C L Cerqueira G 2002 DINAMICA a stochastic cellular automata model designed to simulate the landscape dynamics in an Amazonian colonization frontier Ecological Modelling 154 3 217 235 Soares Filho B S H O Rodrigues W L S Costa 2009 Modelamiento de Din mica Ambiental con Dinamica EGO Centro de Sensoriamento Remoto Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte Brazil Disponible en http www csr ufmg br dinamica Veldkamp A y La
60. nte cuadro 1 El RMS del SRTM X fue notablemente inferior al del SRTM C y AGDEM En SRTM X y AGDEM la prueba de t demostr la falta de tendencia Por otro lado la prueba de F confirm que el desv o est ndar de los errores verticales en el AGDEM fue mayor que el registrado en el SRTM X o Mediana 25 75 Extremos SRTM X AGDEM SRTM C Figura 2 Distribuci n de los errores verticales errorh entre MDE RMS Media MDE m S valor de p m SH W t F SRTM X 4 3 0 38 AGDEM 9 83 1 31 SRTM C 10 02 4 36 Wi 10 1 ns ns LX Cuadro 1 Estad sticos del error vertical en MDE Errorh calculado con 24 puntos de control S desv o est ndar REVISTA 33 denen EVALUACI N DE LOS MODELOS DIGITALES DE ELEVACI N SELPER Exactitud planim trica Los errores estimados en el exactitud planim trica de las orto im genes eje x fueron mayores a los del eje y cuadro 2 La generadas con distinto MDE tanto en x p 0 25857 prueba de t demostr que existe tendencia o error como en y p 0 99541 El an lisis visual de la figura 3 sistem tico en el eje x pero no en el eje y El ANOVA ratifica este resultado indic que no existen diferencias significativas en la RMS EM 85 e valor de p im m mi m SHW t x 188 142 118 114 wm Altura GPS y 490 024 096 2093 om Ajuste del modelo Anes 212 x 67 117 122 118 SRIM X y 097 021 097 so ps fines 193 x 128 064 113 109 e Ortorre
61. ntes categor as dentro de las reas de cambio Estos m todos ofrecen tambi n diferentes grados de integraci n de conocimiento experto y de aptitud para ajustar la relaci n entre las variables explicativas y la probabilidad de transici n La evaluaci n multicriterio CA_Markov permite tomar en cuenta el conocimiento de expertos mientras que la regresi n log stica y a n m s las redes neuronales o los algoritmos gen ticos no DINAMICA permite visualizar la relaci n entre las variables explicativas y los pesos de evidencia y finalmente editar modificar sus valores Porlo tanto es posible ajustar 08 io UNA COMPARACION DE DIFERENTES ENFOQUES DE MODELACI N el nivel de integraci n del conocimiento experto desde un enfoque totalmente estad stico sin modificar los valores de los pesos calculados de forma autom tica a un enfoque completamente basado en conocimiento experto modificaci n importante de los pesos por los expertos Los m todos tambi n difieren en su flexibilidad para modelar las relaciones entre la probabilidad de cambio y las variables explicativas Modelos de regresi n log stica no podr n modelar correctamente una funci n diferente de una sigmoidea En el m todo de los pesos de evidencia se calcula un peso para cada categor a lo que permite elaborar una funci n compleja Estos dos enfoques se basan en un efecto aditivo de las variables explicativas Por el contrario las redes neuronales y los al
62. o Patag nica Argentina caracterizada por cordones monta osos y sierras modeladas por procesos glaciarios Esta ubicada en el SO de la provincia de R o Negro 41 57 S y 71 31 O Ocupa una superficie de 100 km2 con altitud variable entre 240 y 2200 m snm Existen dos r os permanentes con sentido de escurrimiento N S al oeste el R o Azul y en el centro el Quemquemtreu Las m ximas elevaciones se encuentran en el sector este en el Cerro Piltriquitr n con una altura m xima de 2280 m snm la cima no est incluida en el rea de estudio La mayor parte de la superficie est ocupada por bosques puros y mixtos del genero Nothofagus y cipr s de la cordillera Austrocedrus chilensis D Don Pic Serm et Bizarri En el valle del Quemquemtreu se emplaza El Bols n con aproximadamente 30 000 habitantes El norte del valle est cubierto en gran parte por cultivos de frutas finas figura 1 3 1 VOL 31 N 1 JUNIO 2011 EVALUACI N DE LOS MODELOS DIGITALES DE ELEVACI N REVISTA SELPER Provincia del R o Negro Figura 1 rea de estudio Se utilizaron datos pancrom ticos pticos del sat lite QuickBird producto Panchromatic OrthoReady 450 a 900 nm con una resoluci n espacial nominal de 0 6 metros capturados bajo programaci n el 03 10 2009 con azimut 84 4 e inclinaci n del sensor de 8 7 Los MDE utilizados fueron los SRTM Shuttle Radar Topography Mission C y X y ASTER Advanced Spac
63. orden de acuerdo a las fechas de llegada de las contribuciones Los idiomas oficiales SELPER son Espa ol Portugu s e Ingl s Los trabajos deber n estructurarse contemplando las siguientes secciones a T tulo del trabajo Nombre de los autores y direcciones completas b Resumen no m s de 150 palabras indicando al final las palabras claves Deber incluirse en Espa ol o Portugu s adem s de Ingl s c Introducci n d Objetivos e Metodolog a empleada y materiales f Resultados obtenidos g Conclusiones h Bibliograf a s lo se incluir la citada en el texto Se indicar n los autores por orden alfab tico a o t tulo revista o medio donde fue publicado incluyendo volumen y p ginas cuando corresponda Los titulos y subt tulos de cada secci n deber n estar claramente indicados ya sea con numeraci n o tama o de letras Las tablas fotos y figuras deber n ser suficientemente n tidas llevar un t tulo y estar numeradas en forma consecutiva Se deber enviar una copia del trabajo en formato Word y una copia papel La extensi n total del trabajo no deber superar las 12 p ginas DIN A4 Los trabajos se enviar n a editorial selper org OS ios UNA COMPARACION DE DIFERENTES ENFOQUES DE MODELACI N REVISTA SELPER Una comparaci n de diferentes enfoques de modelaci n de cambios de cobertura uso del suelo Jean Francois Mas 1 Melanie Kolb 2 Thomas Houet 3 Martin Paegelow 3
64. ostosa accesibilidad a zonas de alta monta a baja frecuencia espacial de objetos identificables con precisi n condicionando la identificaci n de elementos puntuales e interferencia de la se al del GPS por parte del dosel forestal y las monta as Estos factores dificultan la aplicaci n de algunos dise os de muestreo tales como el aleatorio simple o el sistem tico con una cantidad representativa de ICP Estas dificultades se resuelven operativamente con un dise o de muestreo dirigido asegurando la distribuci n uniforme en el plano y rango de elevaciones pero considerando los factores antes mencionados es decir accesibilidad presencia de elementos puntuales e interferencia de la se al del GPS Kay et al 2003 Toutin 2004 Aguilar etal 2007 Gon alves et al 2009 Los objetivos del presente trabajo fueron 1 estudiar la influencia del factor MDE en las ortorrectificaciones y 2 evaluar la efectividad de los dise os t picos de estimaci n de la exactitud planim trica de orto im genes MATERIALES Y M TODOS En t rminos generales se procedi utilizando una imagen de alta resoluci n espacial para cuantificar la propagaci n del error vertical de los MDE a las orto im genes en el proceso de ortorrectificaci n Con este procedimiento gracias a la alta resoluci n espacial de los datos a corregir se asegura una estimaci n precisa de los errores planim tricos El rea de Estudio se localiza en la Regi n Andin
65. por la intensidad de muestreo 19 ICP dado que el intervalo de confianza de las medias mu strales son mayores que dicha diferencia cuadro 2 El SRTM C no se incluy en este an lisis por falta de normalidad y tendencia hacia los valores negativos Aguilar et al 2007 realiza ortorrectificaciones de datos pancr maticos QuickBird 8 fuera del nadir en un rea ligeramente escarpada utilizando MDE de resoluci n espacial de 20 10 y 5 metros con EVALUACI N DE LOS MODELOS DIGITALES DE ELEVACI N REVISTA SELPER RMSlineal de 5 82 1 75 y 0 31 metros respectivamente Los autores utilizan 9 GCP y 79 ICP reportando que el modelo se ajusta con RMSlineal de 0 65 metros En las ortorrectificaciones obtienen un RMSlineal de 1 3 0 78 y 0 71 metros empleando los MDE de 20 10 y 5 metros En el presente trabajo el RMSlineal de ajuste del modelo es m s alto 2 12 m que el reportado por Aguilar et al 2007 incluso es m s alto que los errores en la ortorrectificaci n contrariamente a lo esperado Pero los intervalos de confianza cuadro 3 y el ANOVA sin diferencias significativas indican refuerzan la interpretaci n de que la intensidad de muestreo no tiene la sensibilidad necesaria para detectar estas diferencias Sin embargo la cantidad de repeticiones es suficiente para detectar una tendencia de los errores en x dado que son significativamente distintos a cero cuadro 2 Esto puede atribuirse a las caracter sticas d
66. potencial de los m todos de visualizaci n espacial para monitorear las coberturas glaciares Sin embargo el trabajo a n est en progreso si bien es un m todo de visualizaci n din mica bastante efectivo a n se puede mejorar significativamente la comprensi n y el seguimiento a los movimientos de la masa glaciar Esto ayudar a a entender mejor los procesos de cambio clim tico as como los peligros resultantes en tales eventos Con la continuaci n de esta investigaci n se pretende REVISTA SELPER actualizar el monitoreo de los glaciares de Sierra Nevada desde los trabajos de Schubert en 1952 pero estudios glaciol gicos como balance de masa y de energ a as como el comportamiento ante la variabilidad clim tica a n se desconoce por lo que los futuros objetivos de esta investigaci n estar n enfocados en estudiar a fondo estos aspectos ya que con la desaparici n de los glaciares de la Cordillera M rida se marcaria el inicio de la extinci n acelerada del resto de los glaciares tropicales de la regi n AGRADECIMIENTOS A La Fundaci n Instituto de Ingenier a a trav s del laboratorio LPAIS Laboratorio de Procesamiento y Adquisici n de Im genes Satelitales del Centro de Procesamiento Digital de Im genes provee gentilmente las im genes SPOT 5 utilizadas en este trabajo Los autores igualmente agradecen a los colegas miembros del Grupo de Nieves y Hielos de Am rica Latina del PHI UNESCO cuyas observacione
67. rincipales mapas de cobertura glaciar fueron hechos en 1910 y 1952 Jahn 1921 Schubert 1975 mostrando una fuerte reducci n de la superficie de 10 km2 a 2 91 km2 en la primera mitad del siglo 20 El estudio se enfoca en analizar la evoluci n anual a decenal de la capa de hielo mediante el an lisis multitemporal y multiespectral de im genes de los sat lites SPOT 5 La metodolog a est orientada principalmente al uso de herramientas espectrales como el m todo de ndice de Diferencia Normalizada de Hielo y Nieve NDSI a su vez que se explota el potencial de los m todos de visualizaci n espacial 3D en la plataforma ArcScene de ESRI para monitorear las coberturas glaciares Los resultados preliminares muestran que el total de la capa de hielo nieve del glaciar Sinig is en 2009 fue de 0 24 km2 con una p rdida de superficie de 31 4 m2 a o desde 1952 mientras que para el glaciar Espejo en el pico Bol var se obtuvo una extensi n de 0 071 km2 lo que representa una p rdida de 1 91 m2 a o desde el estudio de Schubert en 1952 Sin embargo el balance de masa y de energ a en las capas de hielo as como el comportamiento ante la variabilidad clim tica a n es desconocido As el futuro nos impone un desaf o en el an lisis glaciol gico y de geolog a cuaternaria en uno de los pocos glaciares que tiene influencia del Caribe desde el Pleistoceno hasta su inminente extinci n Palabras clave Multi temporal Multi espectral
68. rizontal sobre el rea de la imagen Como se puede observar en la Figura 5 al alcanzar el contacto de la cobertura de nieve y hielo UU weg y Figura 5 Los colores en azul indican los limites de la cobertura de nieve hielo y la l nea roja horizontal la relaci n de la distancia con el indice NDSI observe que al acercarnos al hielo y la nieve el indice se incrementa en valores superiores a 0 40 manens Glaciar Siniguss Giaciar Espejo 150 Tabla 1 Evoluci n de la cobertura de nieve hielo en los Glaciares Sinigiiis y Espejo Parque Nacional Sierra Nevada Jahn 1925 Plar metria 7 Sauber 1964 Plarimatria Mons et e 2006 en im genes ASTER P 05 0 Figura 6 Evoluci n espacio temporal de la cobertura de hielo nieve para el glaciar Sinigitis 19 Vu EVOLUCI N ESPACIO TEMPORAL DEL GLACIARISMO CUATERNARIO Los resultados cartogr ficos de diferentes autores desde principios de siglo XX y comienzos del XXI para el glaciar Sinig is muestra una franca disminuci n en rea figura 6 Si se incluyen los datos de Morris et al 2006 tomando en cuenta que actualmente el glaciar Sinig is es el m s grande de la regi n y asumiendo una regresi n lineal en el tiempo la desaparici n de los glaciares en la Sierra Nevada de M rida ya deber a haber ocurrido Carrillo 8 Y pez 2008 Estas desacertadas proyecciones podr an estar afectadas en muchos casos por la baja resoluci n espacial de la
69. rsidad Mayor de San Andr s Av Arce 2299 1 Piso La Paz Bolivia 2441401 Leila Mar a Garc a Fonseca INPE Av Dos Astronautas 1758 Sao Jos dos Campos San Pablo Brasil Tel 55 12 39456000 E mail leila dpi inpe br CHILE Gina Ghio Data Research servicios de Ingenier a Manuel Antonio Prieto 0152 Santiago Chile Tel 562 6651730 Fax 562 6659201 E mail ginaghio datare COLOMBIA Olga Piedad Rudas Carrera 30 No 48 51 Edificio IGAC CIAF Of 212 Bogot D C Colombia Tel 57 1 369 4096 Fax 57 1 369 4096 E mail orudas prosis com CUBA Pedro Luis Garc a P rez Sede UNAICC Humboldt No 104 Esquina a Infanta Vedado La Habana Cuba Telf 5 37 8363447 E mail lgarcia ch unaice cu ECUADOR Cor Ricardo Urbina CLIRSEN Edif Instituto Geografico Militar Piso 4 Seniergues s n y Paz y Mi o Apartado Postal 17 08 8216 Quito Ecuador Tel 593 2 254 3193 Fax 593 2 255 5454 E mail ricardo urbina clirsen com GUATEMALA Carlos Alberto Duarte Ingenier a Virtual Ruta 4 6 49 Zona 4 Oficina 14 Ciudad de Guatemala 01004 Guatemala Tel 502 334 1039 4038 Fax 502 331 9390 E mail chduarte hotmail com GUYANA FRANCESA Laurent Polidoril Directeur de Recherche IRD US ESPACE 140 Institut de Recherche pour le D veloppement ex ORSTOM Route de Montabo BP 165 97323 Cayenne cedex Tel 594 594 29 92 81 Fax 594 594 31 98 55 E mail polidori cayenne ird fr
70. rto imagen Rico et al 2006 Para generar la orto imagen primero se debe ajustar el MO con los GCP y luego ejecutar la ortorrectificaci n con un MDE Toutin 1995 Diferenciar estos pasos en el reporte del RMS permite interpretar la propagaci n del error del MDE ala orto imagen Aguilar et al 2007 Para procesar datos satelitales se debe fijar una escala objetivo en relaci n al destino de la orto imagen Rico et al 2006 Lencinas y Siebert 2009 El MDE utilizado en la ortorrectificaci n debe describir los objetos de la escena con un grado de exactitud acorde a la escala objetivo Para generar orto im genes de muy alta resoluci n espacial lt 3 m la Comisi n Europea recomienda utilizar MDE con un error vertical de RMS entre 5 y 2 metros en funci n del ngulos de adquisici n Kapnias et al 2008 Desafortunadamente MDE con el nivel de detalle requerido todav a no est n disponibles para gran parte de la Tierra o carecen de suficiente exactitud Toutin 2008 Generar un MDE tiene altos costos por lo tanto conocer en profundidad la influencia del MDE en la exactitud planim trica de orto im genes es EVALUACI N DE LOS MODELOS DIGITALES DE ELEVACI N REVISTA SELPER necesario para evaluar la factibilidad de alcanzar una escala objetivo Por otro lado en reas monta osas rurales el muestreo de los ICP para estimar exactitud planim trica es condicionado por varios factores Los m s importantes son c
71. s enriquecieron el contenido de este manuscrito REVISTA 22 OUR EVOLUCI N ESPACIO TEMPORAL DEL GLACIARISMO CUATERNARIO SELPER BIBLIOGRAF A Berm dez Cella M P Van der Beek and Bernet M 2008 Fission track thermochronological evidence for km scale vertical offsets across the Bocon strike slip fault central Venezuelan Andes Geophysical Research Abstracts Vol 10 EGU2008 A 07173 Carrillo E 8 Y pez S 2008 Evolution of glaciers in the Venezuelan Andes glaciers of the peaks Humboldt and Bompland VII International meeting of researchers working with snow and ice from Latin America IHP UNESCO Magazine INGEOMINAS Glaciares nieves y hielos de Am rica Latina Cambio clim tico y amenazas Manizales Colombia Carrillo E Y pez S Carcaillet P Beck C Bernet M Berm dez M Audemard F 2010 The Cryosphere at M rida Andes a small ice cap a big challenge for science Internacional Glaciological Conference VICC 2010 Ice and Climate Charge a view from the south Valdivia Chile 1 3 February 2010 Goering A 1962 Venezuela el m s bello pa s tropical Ed Universidad de los Andes M rida Hall D K Riggs G A and Salomonso V V 1995 Development of methods for mapping global snow cover using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer MODIS data Remote Sensing Environment 54 127 140 Jahn A 1912 La cordillera venezolana de los Andes Revista T cnica del Ministerio de Obras P blicas v
72. s im genes ASTER utilizadas en el 2006 y al comportamiento no lineal en el retroceso de la masa glaciar Lo m s adecuado ser a continuar el monitoreo anual de los glaciares usando datos satelitales de mayor resoluci n espacial como el sat lite SPOT 5 y relacionar este tipo de resultado con estudios de Jahn 1925 Planimetria 25 Mn 2 1 15 m y Schubert 1984 Planimetria Y 1942 1940 1950 1960 1970 t Bolivar Espejo Concha 0 9 ir REVISTA SELPER balance de masa evaluando as la din mica sobre las coberturas y estableciendo en una dimensi n de tiempo mayor s el acelerado retroceso est realmente asociado a un proceso de cambio clim tico Observando la figura 7 sobre la evoluci n de los glaciares de los picos Bol var y La Concha lo m s impactante es la desaparici n total de los glaciares Timoncitos y El Encierro Bourgoin y Karsten al igual que los glaciares o Le n y Coromoto en el pico La Concha de estas concentraciones glaciares s lo el Glaciar Espejo sobre el pico Bol var sobrevive como remanente de la cobertura glaciar aunque otros estudios previos a este lo catalogan ya como desaparecido nuestra investigaci n nos indica una extensi n de 0 071 km2 con una p rdida promedio de 1 91 m2 a o desde el a o 1952 ma tes pan ea ony eg Pos haras y gg Pes Le me e Camacho 4 A 01 07 he Vapor amp Carrito 200 tires 0 071 hen DN
73. se observaron reas con pronunciadas divergencias Considerando que el error en los MDE est estrechamente relacionado con la pendiente se concluy que la distribuci n espacial de los errores planim tricos ocasion la falta de representatividad en la estimaci n de exactitud realizada Palabras clave dise o de muestreo errores verticales exactitud planim trica puntos de control en el terreno ABSTRACT The planimetric accuracy of orthoimages produced from off nadir viewing satellite data acquired over strongly alpine terrain depends mainly on the geometric quality of digital elevation models DEM used for processing Due to higher costs of DEM construction our first goal was to study the impact of DEM on the orthorectification process On the other hand ground control points sampling in rural mountainous areas are conditioned by several factors so it is not possible to apply there random or systematic sampling designs In this regard our second goal was to evaluate the effectiveness of sampling designs typically used for planimetric accuracy assessment of orthoimages QuickBird panchromatic data of a rugged mountainous area were used as well as the SRTM C SRTM X and ASTER GDEM models The errors in the above mentioned DEMs were estimated QuickBird data were orthorectified with a physical model and their horizontal accuracy was estimated with independent ground control points In addition the orthoimages were compared
74. signaci n m lti objetivo CLUE utiliza un enfoque alternativo basado en un proceso iterativo DINAMICA utiliza dos funciones de aut matas celulares que se describen m s adelante Los p xeles son ordenados de acuerdo a su potencial de cambio y son seleccionados al azar de mayor a menor potencial Un par metro permite controlar la cantidad de cambios simulados en reas menos propensas al cambio Reproducci n de los patrones temporales y espaciales CA_MARKOV y DINAMICA utilizan aut matas celulares AC con el fin de obtener un efecto de proximidad reas cercanas a parches existentes de una cierta categor a son m s propensas a cambios hacia esta categor a En CA_MARKOV el AC reduce REVISTA SELPER la aptitud de las reas alejadas de reas existentes de la categor a de CUS considerada usando un filtro de 5x5 pixeles El usuario puede controlar el n mero de iteraciones del AC y por lo tanto el efecto de la aglomeraci n en torno a los parches ya existentes o de nueva creaci n En ambos programas el mismo AC se aplica a todas las transiciones DINAMICA utiliza dos AC complementarios 1 el expander y 2 el parcher El primero se dedica nicamente a la expansi n o contracci n de los parches anteriores de una determinada categor a El segundo est dise ado para generar nuevos parches a trav s de un mecanismo de siembra El usuario puede ajustar par metros para controlar el tama o de los parches la variaci n del ta
75. systematically amongst them The errors and divergence between orthoimages were analyzed with graphics descriptive statistics mean standard deviation and RMS as well as inference tests t test and ANOVA SRTM X RMS was the lowest however there were no statistically significant differences in the planimetric accuracy of the orthoimages whereas the comparison between orthoimages showed regions with high divergence Considering that the DEM errors are closely related to the slope it was concluded that the spatial distribution of planimetric errors caused the lack of representativeness in the estimation of accuracy made Key words sampling designs vertical errors horizontal accuracy ground control point INTRODUCCION En teledetecci n de reas monta osas el relieve provoca distorsiones de magnitud variable en funci n de la geometr a de observaci n del sensor y del grado de rugosidad del terreno En dicho caso la correcci n geom trica de datos satelitales debe realizarse con integraci n de modelos digitales de elevaci n MDE 30 VOL 31 N 1 JUNIO 2011 de acuerdo con Itten et al 1992 Toutin 1995 y Rochini y Di Rita 2005 Este tipo de correcci n se realiza mediante un modelo de ortorrectificaci n MO La ortorrectificaci n es un proceso que se realiza rutinariamente en teledetecci n pero la calidad de los resultados varia en funci n del m todo utilizada En dicho proceso la exactitud planim trica
76. tener a trav s de una gran variedad de enfoques simples extrapolaciones de tendencias proyecciones de Markov modelos econ micos pero deben ser evaluados mediante herramientas externas Evaluaci n de la probabilidad de cambio Se espera que los CUCS ocurran en las reas m s propensas al cambio La probabilidad de cambio depede de la distribuci n de las caracter sticas biof sicas y socio econ micas Las variables REVISTA SELPER explicativas m s com nmente utilizadas son la pendiente la distancia a las carreteras y los asentamientos la tenencia de la tierra y los tipos de suelo entre otros La probabilidad de cambio de una transici n dada puede ser evaluada a trav s de dos enfoques ligeramente diferentes la aptitud de una ubicaci n para un determinado uso cobertura del suelo resultante de la transici n o bien la probabilidad de presentar esta transici n CLUE y CA_Markov usan mapas que expresan la aptitud de una rea para cada una de las categor as de CUS DINAMICA y LCM calculan la probabilidad de cada transici n Ambos tipos de mapas se elaboran mediante el establecimiento de una relaci n entre las variables explicativas y los tipos de CUS o de transici n En CA_Markov los mapas de aptitud son generados por una evaluaci n multicriterio para la cual se puede utilizar algunas de las herramientas ofrecidas por IDRISI CLUE utiliza modelos de regresi n log stica que deben elaborarse en un programa separ
77. tions and developing challenging situations to evaluate their performance The various products of modeling were compared and models were assessed taking into account their flexibility and capacity to carry out the different tasks involved in modeling Keywords spatially explicit modeling Land use cover change software INTRODUCCION Los cambios de uso cobertura del suelo CUCS est n considerados entre las principales fuerzas que inciden sobre el cambio global En las ltimas d cadas una gran cantidad de modelos de CCUS han sido desarrollados para satisfacer las necesidades de gesti n de la tierra y para comprender evaluar y proyectar el papel de los CUCS en el funcionamiento del sistema terrestre La modelaci n especialmente si se realiza de forma espacialmente expl cita es una t cnica importante para la proyecci n y la exploraci n de escenarios prospectivos alternativos para llevar a cabo experimentos que ponen a prueba nuestra comprensi n de los procesos clave y para describir estos ltimos en t rminos cuantitativos Veldkamp y Lambin 2001 Los CUCS se modelan emp ricamente mediante un an lisis de los cambios pasados para desarrollar un modelo matem tico que estima el potencial de cambio en funci n de un conjunto de variables explicativas En general el an lisis espacial de los cambios anteriores se lleva a cabo a trav s de la comparaci n de dos mapas de cobertura uso del suelo CUS de dos fechas
78. trico se encuentra espacialmente agregado a causa de la distribuci n espacial de los errores verticales en los MDE Para obtener una estimaci n representativa de la exactitud planim trica de una orto imagen en terreno monta oso se requiere grandes esfuerzos de muestreo siendo conveniente adoptar un dise o estratificado con estratos establecidos a trav s de la rugosidad del terreno AGRADECIMIENTOS Este trabajo de investigaci n fue realizado en el 37 VOL 31 N 1 JUNIO 2011 marco del Proyecto de Investigaci n Cient fica y Tecnol gica Orientada Evaluaci n y Monitoreo de los Bosques Andino Patag nicos utilizando T cnicas de Percepci n Remota Multisensor PICTO 36812 financiado por el Fondo para la Investigaci n Cient fica y Tecnol gica FONCYT y cofinanciadores EVALUACI N DE LOS MODELOS DIGITALES DE ELEVACI N REVISTA SELPER Prevenci n y Lucha Contra Incendios Forestales SPLIF por los datos aportados y a Antje Siebert por la revisi n del manuscrito Los autores tambi n expresan su reconocimiento a la Acci n CYTED 508AC0352 de la Red Latinoamericana de Seguimiento y Estudio de los Recursos Naturales provinciales y nacionales de la Argentina Se agradece al Fondo para las Am ricas y al Servicio de SERENA BIBLIOGRAFIA Aguilar M F Aguilar F F Aguera J Sanchez 2007 Geometric accuracy assessment of QuickBird basic imagery Using Different Operational Approaches Photogrammetric Engi
79. uevo Le n M xico Tel 52 81 8358 1400 ext 5275 Fax 52 81 8358 6280 E mail dflozano itesm mx Jorge Mart n Chiroles Cuba E mail ciencia geocuba com cu Francisca Celia Gonz lez Argentina Universidad Nacional del Sur Departamento de Geolog a San Juan 670 8000 Bah a Blanca Argentina Tel 54 291 459 5102 int 4360 Fax 54 291 459 5127 E mail ghgonzal criba edu ar Freddy Flores Venezuela Fundaci n Instituto de Ingenier a Carretera Vieja de Baruta Sector Sartenejas Urb Monte Elena II Caracas Venezuela Tel 58 2 903 4661 4610 Fax 58 2 903 4780 E mail freddyf fii org COMIT DE EVALUADORES Fabi n Lozano Tecnol gico de Monterrey M xico Silvia Casas Gonz lez Universidad Nacional Aut noma de Tamaulipas M xico Fabiola Yepez Rinc n Universidad Nacional Aut noma de Tamaulipas M xico e Una comparaci n de diferentes enfoques de modelaci n de cambios de cobertura uso del suelo Jean Francois Mas Melanie Kolb Thomas Houet Martin Paegelow Mar a Teresa Camacho Olmedo AAA 5 Evoluci n espacio temporal del glaciarismo cuaternario Caso Parque Nacional Sierra Nevada Venezuela Santiago Y pez Eduardo Carrillo Mapping brazilian geoglyphs through HRC CBERS 2B images Paulo Roberto Martini Evaluaci n de los modelos digitales de elevaci n SRTM C X y ASTER GDEM y su relaci n con los errores planim tricos de datos pancrom ticos Quick
80. ure of Figure 4 was mapped from a Google high resolution frame and shows a design very complex Again in this case the geoglyph is not mentioned in the available literature studied in this article Ranzi and Aguiar op cit Schaan and others 2009 A very keen observation overthe Figure 4 depicts ditched corridors that connect two geoglyphs of high complexity These complex structures were mapped in a Northern region close to the city of Boca doAcre in the State of Amazonas The distribution of the forest covering the features demands care analysis because it can lead to new and deep scientific questions The example of Figure 5 shows that the leftside of the geoglyph is covered by tropical forest This situation can support the idea that the feature is older than the forest It is not that difficult to recognize that the amazing designs were easily to ditch under a savanna coverage and not under a heavy tropical forest Otherwise and so far the features only appear after deforestation It must be stressed that urban Amazon sites known as garden cities are been described in the high valley of Xingu River by Heckenberger and others 2003 These garden cities can be associated to a savanna environment due their urban design but the current coverage is the heavy tropical forest Anyway some sites with geoglyphs were checked in the field by a scientific team including the author as can be seen in Figure 6 The figure shows the ground design of a

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