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Timestamp: 2019-04-26 12:03:19+00:00

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Transféré par Alvaro Navarro Azaola
Protocolo de procesamiento digital de imágenes para la cuantificación de la deforestación Nivel Subnacional Escala gruesa y final
correccion geometrica y otras.pdf
Escala gruesa y fina
Alta Consejera Presidencial para la Gestión Ambiental, la Biodiversidad y el Cambio Climático
Director General Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales – IDEAM
Subdirectora Ecosistemas e Información Ambiental – IDEAM
FOTOGRAFÍAS DE LA CARÁTULA
Grupo Comunicaciones – IDEAM
Víctor manuel Riveros Lemus - Editorial Scripto Ltda.
Publicación aprobada por el Comité de Comunicaciones y Publicaciones del IDEAM
Octubre de 2011, Colombia.
ISBN: 978-958-8067-44-5
Cabrera et al., IDEAM, 2011.
Cabrera E., Vargas D. M., Galindo G. García, M.C., Ordoñez, M.F. 2011. Protocolo de procesamiento digital de imágenes para
la cuantificación de la deforestación en Colombia, Nivel Subnacional Escala Grues y fina. Instituto de Hidrología, Meteorología, y
Estudios Ambientales-IDEAM-. Bogotá D.C., Colombia. 44 p.
2011, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales-IDEAM. Todos los derechos reservados. Los textos pueden
ser usados parcial o totalmente citando la fuente. Su reproducción total debe ser autorizada por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales-IDEAM.
Este trabajo fue financiado por la Fundación Gordon y Betty Moore, proyecto “Capacidad Institucional Técnica y Científica
para Apoyar Proyectos de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación –REDD– en Colombia”, Instituto de
Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), Ministerio de Medio Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial (MAVDT), Fundación Natura.
LUÍS ALFONSO ESCOBAR TRUJILLO
Estadística-DANE
Designada de la Presidencia de la República
MARGARITA GUTIÉRREZ ARIAS
Jefe de Oficina Servicio de Pronóstico y Alertas
ALICIA BARÓN LEGUIZAMÓN
Jefe de la Oficina de Informática (E)
AUTORES Edersson Cabrera Montenegro Diana Marcela Vargas Galvis Gustavo Galindo García María Claudia García Dávila María Fernanda Ordóñez Castro COLABORADORES Lina Katherine Vergara Ana María Pacheco Pascagaza Juan Carlos Rubiano Rubiano Paola Giraldo Rodríguez Edwin Iván Granados Vega Adriana Patricia Yepes Quintero Johana Herrera Montoya COORDINACIÓN Y SUPERVISIÓN María Claudia García Dávila Coordinadora General María Fernanda Ordoñez Castro Asistente de Coordinación Edersson Cabrera Montenegro Coordinador Componente PDI .
Universidad Nacional de Colombia •	Josef Kellndorfer. PhD. Group of Earth Observations – GEO •	Dolors Armenteras Pascual. PhD. PhD.org •	Infoterra •	Institución Carnegie para la Ciencia •	ONF Andina – ONF Internacional •	Programa MIDAS – Más Inversión para el Desarrollo Alternativo Sostenible / U.S. y a las siguientes entidades que contribuyeron al logro de esta publicación. agradece a la Fundación Betty and Gordon Moore y a la Fundación Natura. PhD. •	Steffen Kuntz. por el apoyo e información suministrada: INSTITUCIONES •	Corporación Autónoma Regional del Alto Magdalena – CAM •	Corporación Autónoma Regional del Río Grande de La Magdalena – Cormagdalena •	Corporación Nacional de Investigación y Fomento Forestal – CONIF •	Forest Carbon Tracking Task -Group of Earth Observation – FCTT-GEO •	Google. InfoTerra GmbH •	Tina Cormier. Agency for International Development – USAID •	Sarvision •	Unidad Administrativa Espacial del Sistema de Parques Nacionales Naturales – UAESPNN •	Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín •	Woods Hole Research Center – WHRC PERSONAS NATURALES •	Alex Held. Group of Earth Observations – GEO •	Alex Held. Meteorología y Estudios Ambientales –IDEAM–. Sarvision. Woods Hole Research Center – WHRC •	Marcela Quiñones Fernandez. Woods Hole Research Center -WHRC .AGRADECIMIENTOS El Instituto de Hidrología. PhD. PhD.
en Colombia” Comité Técnico Andrea García Guerrero Coordinadora Grupo de Mitigación de Cambio Climático Ministerio de Ambiente. Técnica y Científica para Apoyar Proyectos de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación -REDD. Meteorología y Estudios Ambientales – IDEAM María Margarita Gutiérrez Arias Subdirectora de Estudios Ambientales Instituto de Hidrología. Universidad nacional de Colombia Coordinación General María Claudia García Dávila María Fernanda Ordóñez Castro Juanita González Lamus Carlos Alberto Noguera Cruz Henry Alterio González Equipo Técnico Carbono Álvaro Javier Duque Montoya Adriana Patricia Yepes Quintero Diego Alejandro Navarrete Encinales Juan Fernando Phillips Bernal Lina María Carreño Correa Keneth Roy Cabrera Torres Esteban Álvarez Dávila Walter Gil Torres Equipo Técnico Procesamiento Digital de Imágenes Edersson Cabrera Montenegro Diana Marcela Vargas Galvis Gustavo Galindo García Lina Katherine Vergara Chaparro Ana María Pacheco Pascagaza Juan Carlos Rubiano Rubiano Paola Giraldo Rodríguez Edilia González Mateus Luisa Fernanda Pinzón Flores Edwin Iván Granados Vega Paola Margarita Pabón Otálora Karol Constanza Ramírez Hernández Daniel Alberto Aguilar Corrales Henry Omar Augusto Castellanos Quiroz Helio Carrillo Peñuela Equipo Técnico Proyecciones de Deforestación Andrés Alejandro Etter Rothlisberger Armando Hilario Sarmiento López José Julián González Arenas Sergio Alonso Orrego Suaza Cristian David Ramírez Sosa Equipo Técnico Componente Tecnológico María Liseth Rodríguez Montenegro Eduin Yesid Carrillo Vega Emilio José Barrios Cárdenas Equipo Técnico Proyecto Piloto REDD Adriana Patricia Yepes Quintero William Giovanny Laguado Cervantes Johana Herrera Montoya .Proyecto “Capacidad Institucional. Meteorología y Estudios Ambientales – IDEAM Ana Cristina Villegas Restrepo Oficial de Proyecto Fundación Gordon y Betty Moore Elsa Matilde Escobar Ángel Directora Ejecutiva Fundación Natura Álvaro Javier Duque Montoya Profesor Asociado Departamento de Ciencias Forestales. Vivienda y Desarrollo Territorial Luz Marina Arévalo Sánchez Subdirectora Ecosistemas e Información Ambiental Instituto de Hidrología. Vivienda y Desarrollo Territorial Xiomara Sanclemente Manrique Directora de Ecosistemas Ministerio de Ambiente.
:	Significa y colaboradores.:	Significa por ejemplo et al.e. y otros.SIGLAS Y ACRÓNIMOS COP: Conferencia de las Partes de la CMNUCC CORINE:	Coordination of Information on the Environment p. del latín et allí ASI:	Agencia Espacial Italiana CSA:	Agencia Espacial Canadiense DLR:	Centro Aeroespacial Alemán IDEAM:	Instituto de Hidrología. Meteorología y Estudios Ambientales IGAC:	Instituto Geográfico Agustín Codazzi INPE:	Instituto de Investigaciones Espaciales de Brasil IPCC:	Panel Intergubernamental de Cambio Climático ISRO:	Organización de Investigación Espacial de la India JAXA:	Agencia Espacial Japonesa REDD+:	Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de bosques .
...................................... 11 2............................. ALCANCES Y CONSIDERACIONES TÉCNICAS INICIALES .......... DESARROLLO DEL PROCEDIMIENTO A NIVEL SUBNACIONAL .................................................................................. 13 3............................................................ ELEMENTOS CONCEPTUALES ................................. 39 8................... OBJETIVO ....... 21 7............................... INTRODUCCIÓN ........................................ 41 Contenido general 9 ..........................CONTENIDO GENERAL 1............................................... GLOSARLO .................... LITERATURA CITADA ....... 15 4............ 19 5...................................
así como los principales productos que se obtienen en el proceso. desde locales a globales (Field et al. Múltiples aplicaciones de índices orientados al seguimiento de la vegetación han sido generadas a partir de los datos satelitales y han sido aplicados en estudios ecológicos (Kerr and Ostrovsky. Este documento complementa el Protocolo de procesamiento digital de imágenes de satélite para la cuantificación de la deforestación nacional (Cabrera et al. a través del procesamiento digital de imágenes de satélite y se han desarrollado varios ejercicios para determinar la deforestación a nivel nacional. robusto.en Colombia”. las consideraciones técnicas y metodológicas y los recursos necesarios para su realización. distribución y cambios en la cobertura forestal y su relación con el contenido de carbono. Para este efecto se han realizado diversas pruebas para establecer los mejores insumos.. Además de la generación de los datos. El Proyecto “Capacidad Institucional. Introducción 11 . 2003). 1995. 2011). a fin de orientar los primeros pasos para el establecimiento de un sistema sólido. se han elaborado documentos que incluyen la descripción detallada del esquema metodológico propuesto. Colditz R. 2007).	Introducción La información proveniente de imágenes de sensores remotos ofrece grandes capacidades para el monitoreo de la actividad y desarrollo de las cubiertas vegetales en su expresión espacial y temporal en diferentes escalas. IDEAM. Técnica y Científica para Apoyar Proyectos de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación -REDD. ha evaluado diversas metodologías de procesamiento digital de imágenes de sensores remotos para la determinación de la deforestación y la estimación del almacenamiento de carbono en los bosques. confiable y transparente para el monitoreo de la extensión. procesos y herramientas para el monitoreo de los bosques y la determinación de la deforestación... proponiendo los pasos para una metodología que permita cuantificar la deforestación y monitorear los cambios en la coberturas de bosque a nivel regional o local de manera que permita apoyar los proyectos REDD pero que a la vez produzca información que sea complementaria e integrable con la información a nivel nacional.1.
2. Objetivo 13 . a partir del procesamiento digital de imágenes de sensores remotos de alta y muy alta resolución espacial. distribución y cambios de la cobertura de bosque.	OBJETIVO Establecer los pasos metodológicos necesarios para generar cartografía temática y reportes estadísticos a nivel subnacional sobre la extensión.
Protocolo de procesamiento digital de imágenes para la cuantificación de la deforestación en Colombia Nivel subnacional -Escala gruesa y fina- 14 .
nacional y sub-nacional. Se excluyen las coberturas arbóreas de plantaciones forestales comerciales (coníferas y/o latifoliadas). Esta definición es consecuente con los criterios definidos por la CMNUCC en su decisión 11/COP. en la que predomina la cobertura arbórea con una densidad mínima del dosel de 30%.	ALCANCES Y CONSIDERACIONES TÉCNICAS INICIALES El presente documento se fundamenta en consideraciones técnicas que deben ser tomadas en cuenta a fin de identificar adecuadamente los recursos necesarios y las implicaciones del proceso de generación de productos de cartografía temática en el marco del monitoreo de la cobertura boscosa a nivel subnacional. Técnica y Científica para Apoyar Proyectos de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación -REDD. con la definición adoptada por Colombia ante el Protocolo de Kyoto.y el Panel Intergubernamental de Cambio Climático -IPCC. cultivos de palma. se plantean los alcances.7.3.en Colombia”. guaduas. así como con la definición de la cobertura de bosque natural incluida en la adaptación para Colombia de la leyenda de la metodología CORINE Land Cover -CLC Colombia-. 3. Los protocolos dan directrices para la generación de información en los niveles y escalas de generación de información definidas.	En consecuencia. una altura mínima del dosel (in situ) de 5m al momento de su identificación. ámbito de aplicación y su interrelación jerárquica con el nivel nacional. Así mismo. 1. el proyecto ha propuesto una serie de protocolos para la cuantificación de la deforestación utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes de satélite que se ejecutó en el marco de los ejercicios de cuantificación de la línea base histórica de deforestación.	El Proyecto “Capacidad Institucional.	En el contexto del presente protocolo la cobertura de bosque se define como Tierra ocupada principalmente por árboles que puede contener arbustos. Alcances y consideraciones técnicas iniciales 15 . consecuente con los lineamientos hasta ahora publicados por la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático -CMNUCC. en sus lineamientos generales ha contemplado el establecimiento de las bases para implementar un sistema de monitoreo de la deforestación desde dos niveles de aproximación. hierbas y lianas.0 ha. y un área mínima de 1.y sus órganos subsidiarios. y árboles sembrados para la producción agropecuaria. palmas. 2.
GOFC-GOLD. con una resolución espacial de 5m . completa. precisa y comparable sobre la distribución.	El presente protocolo no pretende constituirse en una nueva metodología para el seguimiento de las coberturas de la Tierra a nivel subnacional.. la aplicación del presente documento está orientada a la generación de información oportuna.).e. La sección del protocolo para la cuantificación de la deforestación a nivel subnacional escala fina se basa en el uso de imágenes de satélite de muy alta resolución espacial como las de los sistemas IKONOS.000. coherente. exhaustiva.	No obstante lo anterior. SPOT 4/5. sin embargo. Quick Bird o similares. cultivos permanentes. En este sentido. Sin embargo. 10. etc. el protocolo propone aplicar una leyenda de coberturas de la Tierra (principalmente vegetales). 2009).Protocolo de procesamiento digital de imágenes para la cuantificación de la deforestación en Colombia Nivel subnacional -Escala gruesa y fina- 4. 2006. 9. ALOS AVNIR2. 7.	En el contexto del presente protocolo la generación de información a nivel subnacional escala fina implica el procesamiento digital de imágenes de muy alta resolución espacial (pixel 5m . extensión y cambios en el tiempo de la cobertura de bosque a nivel subnacional. basada en la adaptación para Colombia de la leyenda de la metodología CORINE Land Cover -CLC Colombia-. 5. 8. Su aplicación requiere de profesionales con experiencia en el uso de sistemas de información geográfica -SIG.	En el contexto del presente protocolo la generación de información a nivel subnacional escala gruesa implica el procesamiento digital de imágenes de alta resolución espacial (pixel 10m . extensión y cambios en la cobertura boscosa. el protocolo propone alternativas para el caso de no contar con este insumo.y teledetección. transparente.1m) para generar información sobre la distribución. el protocolo propone alternativas para el caso de no contar con este insumo. conforme a una escala espacial 1:25.000. su estructura y operatividad permiten su integración con el proceso nacional para la generación de este tipo de información.1m. para establecer un panorama general de los cambios del bosque hacia y desde otros tipos de coberturas de la Tierra (pastos. que permita la generación de un esquema de seguimiento efectivo de esta cobertura. en sus niveles I y II.	El IDEAM adelantó la evaluación de diversos algoritmos de distintos grados de automatización orientados tanto a la identificación de la cobertura boscosa como a la cuantificación de la deforestación. Rapid Eye.	El público objetivo del presente protocolo son funcionarios de entidades públicas responsables de la generación de información oficial sobre la distribución. La sección del protocolo para la cuantificación de la deforestación a nivel subnacional escala gruesa se basa en el uso de imágenes de satélite de alta resolución espacial (p.	En el contexto del presente protocolo la deforestación está definida como la conversión directa y/o inducida de la cobertura bosque a otro tipo de cobertura de la Tierra en un periodo de tiempo determinado (DeFries et al.). De ésta revisión se deriva la selección y aplicación 16 . regional y/o departamental. Sin embargo. conforme a una escala espacial 1:50.5m) para generar información sobre la distribución y los cambios en la cobertura boscosa. etc. 6. permitiendo realizar los análisis del proceso de deforestación. cultivos transitorios. extensión y cambios en la cobertura boscosa a nivel nacional.
los mapas de coberturas de la Tierra y los mapas de cambio de la cobertura boscosa en regiones de interés en el país. 11. Alcances y consideraciones ténicas iniciales 17 . especialmente para el apoyo de proyectos REDD.de los procedimientos presentados en este documento. no obstante debe notarse que este protocolo deberá estar sujeto a una continua revisión y actualización.	Los productos derivados a partir de la aplicación del presente protocolo son los mapas de cobertura Bosque/No Bosque. para los periodos de tiempo determinados.
2006). para estimar las existencias carbono y las emisiones de GEI. El mapeo de cobertura y uso de la Tierra en Colombia está basado en la adaptación del estándar europeo CORINE1 Land Cover. las emisiones de dióxido de carbono producidas por la deforestación o degradación de los bosques. la estratificación se refiere a la división de cualquier paisaje heterogéneo en distintos estratos sobre la base de algún factor de agrupación común (GOFC-GOLD 2009). realizada en conjunto por 13 instituciones del estado bajo la coordinación técnica del Instituto de Hidrología. ELEMENTOS CONCEPTUALES 4. En total la leyenda está constituida por 14 clases de cobertura de la Tierra. área de superficie y datos de biomasa correspondientes a las diferentes categorías de usos de la tierra que se puedan identificar. Meteorología y Estudios Ambientales -IDEAM. SINCHI. el IPCC recomienda seis categorías generales de uso de la tierra. que pueden verse en la Tabla 1. es necesario tener información relacionada con la clasificación. IGAC. las existencias de carbono en la vegetación.1 COBERTURA Y USO DE LA TIERRA De acuerdo con la Guía de las Buenas Prácticas formulada por el IPCC (2003. UAESPNN. a partir de las cuales. II y III.	En	prensa). Esto permitirá asociar para un área determinada. basada en la adaptación para Colombia de la leyenda de la metodología CORINE Land Cover -CLC Colombia-. 1 CORINE Land Cover hace parte de un esfuerzo pan-europeo para el mapeo consistente y continuo de la cobertura de la Tierra en Europa. A grandes rasgos. en sus niveles I. se recomienda realizar estratificaciones usando como factor de agrupación. En esta línea.000 con una unidad mínima de mapeo de entre 6.25 y 25 ha.4.	Este	ejercicio	se	condensa	en	una	leyenda	de	cobertura y uso de la tierra de 63 clases basada en el procesamiento digital (visual) de imágenes Landsat 5TM y Landsat 7 ETM+ a una escala de mapeo de 1:100. Se propone trabajar una leyenda de coberturas de la Tierra.(IDEAM. Para el caso particular de los proyectos REDD.y el Instituto Geográfico Agustín Codazzi -IGAC. Elementos conceptuales 19 . posteriormente se pueden realizar estratificaciones por tipo de clima o zona ecológica.	INVEMAR	y	UPTC. IAvH.
PROTOCOLO DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES PARA LA CUANTIFICACIÓN DE LA DEFORESTACIÓN EN COLOMBIA NIVEL SUBNACIONAL -ESCALA GRUESA Y FINA- El uso de esta leyenda permite en un primer enfoque realizar los análisis del proceso de deforestación. cultivos permanentes. 3 y 4.. es decir el cambio de coberturas de bosque a otros tipos de coberturas de la	Tierra	lo	que	corresponde	a	un	análisis	de	deforestación	del	tipo	Bosque/No	Bosque	(Tabla 1. cultivos transitorios. Tabla 1. usando las clases resaltadas en las columnas 2. IDEAM 2011a. Pero también permite establecer un panorama general de los cambios del bosque a otras coberturas como pastos. 20 Nivel III Zonas urbanizadas Bosques Tierras Forestales Praderas o pastizales Nivel II Análisis deforestación . Propuesta de leyenda de coberturas de la tierra Categorías IPCC Asentamientos Tierras Cultivadas CLC Adaptado Colombia Nivel I Territorios Artificializados Territorios Agrícolas Praderas o pastizales Bosques y áreas Semi-Naturales Tierras Forestales Humedales No Bosque Otras zonas artificializadas No Bosque Cultivos transitorios No Bosque Cultivos permanentes No Bosque Pastos No Bosque Áreas agrícolas heterogéneas No Bosque Áreas con vegetación Herbácea	y/o	Arbustiva	Áreas abiertas. sin o con poca vegetación Bosque Natural Bosque Plantación forestal No Bosque Áreas con vegetación arbustiva No Bosque Áreas con vegetación Herbácea No Bosque Vegetación secundaria o en transición No Bosque Zonas quemadas No Bosque Otras áreas sin vegetación No Bosque Áreas húmedas continentales No Bosque Áreas húmedas costeras No Bosque Superficies de agua No Bosque Áreas Húmedas Superficies de agua Fuente: Cabrera et al. columna 5).
Fase II: Se procesan las imágenes utilizando herramientas automatizadas de clasificación a fin de generar clasificaciones de cobertura preliminares. b. d. Fase IV: Etapa de validación temática que permite estimar la incertidumbre de la información generada. Fase III: Los resultados obtenidos en la segunda fase son ajustados para la obtención de la información depurada sobre distribución.5. a saber: a.	Fase I: Preparar o pre-procesar las imágenes con el fin de aprestarlas para el procesamiento efectuando correcciones que eliminan efectos anómalos captados por el sensor. c. Desarrollo del procedimiento 21 . extensión y cambios en las coberturas de la Tierra a fin de determinar la dinámica de cambio en las áreas deforestadas.	DESARROLLO DEL PROCEDIMIENTO A NIVEL SUBNACIONAL El proceso metodológico necesario para generar información temática a nivel subnacional en el marco del sistema de monitoreo de deforestación se desarrolla de forma general en cuatro grandes fases.
las	alternativas	de	imágenes de sensores remotos aplicables a este nivel se presentan en la Tabla 2. Figura 1. Esquema de la estrategia de uso de imágenes de sensores remotos a nivel subnacional para el monitoreo de la cobertura boscosa Temporalidad: Sujeto a disponibilidad Imágenes de alta resolución Escala Gruesa (10m /<1:50.PROTOCOLO DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES PARA LA CUANTIFICACIÓN DE LA DEFORESTACIÓN EN COLOMBIA NIVEL SUBNACIONAL -ESCALA GRUESA Y FINA- La Figura 1 presenta la estrategia de uso de imágenes de sensores remotos para la generación de información sobre coberturas de la Tierra y procesos de deforestación implementando una aproximación jerárquica multi-escala que asegura la interoperabilidad de diferentes	tipos	de	sensores	opticos/radar	a	nivel	subnacional.000 ) Resolución espacial: 10m Mapas Coberturas de la Tierra Mapa Deforestación Nivel Subnacional Temporalidad: Sujeto a disponibilidad Escala Fina (1-5m/ <1:25.000) Imágenes de muy alta resolución Resolución 1-5m Mapas Coberturas de la Tierra Mapa Deforestación 22 .
A continuación se describe detalladamente cada una de estas fases. preferiblemente de alta resolución espectral y radiométrica como es el caso de las imágenes	SPOT/IKONOS/QUICKBIRD.5 INPE QuickBird	(multipectral) 3 Digital Globe 24. IDEAM.65 Digital Globe 24.00 Ikonos	(Pan) 1 Space Imaging 20.90 ALOS AVNIR-2 10 JAXA 0.00 Ikonos	(multiespectral) 3 Space Imaging 20. desde una escala gruesa que usa imágenes de alta Desarrollo del procedimiento 23 .08 Rapid Eye 5 DLR 1. 5.90 SPOT5-HRVIR2/HRG 10--5 Spot Image 0.	los	cuales	fueron	seleccionados	como	el	insumo de teledetección para este ejercicio (una descripción más detallada se presenta en el documento “Documento técnico de referencia para la utilización de imágenes de sensores remotos en la cuantificación de la deforestación y estimación del almacenamiento de carbono” (Cabrera et al. y según el tamaño del proyecto puede variar el tipo de aproximación.00 QuickBird	(Pan) 0.00 Fotografía aérea digital 0.Tabla 2. el esquema propuesto se encuentra orientado a dar soporte técnico a proyectos REDD de escala local y regional.78 Terrasar-X (StripMap) 3 DLR 2.1 SELECCIÓN Y ADQUISICIÓN DE IMÁGENES De acuerdo con los propósitos de dar soportes a proyectos de escala subnacional y la disponibilidad de imágenes de sensores remotos aplicables a estudios de mapeo de coberturas de la Tierra.1 ETAPA DE PRE PROCESAMIENTO 5.90 CBERS2- 2.8 ISRO 0.5 IGAC Cosmo-Skymed 3 ASI 1.	entre	otras. 2011.12 SPOT5-HRVIR2/HRG 2. Respecto del nivel Sub-nacional.92 Terrasar-X (SpotLigth) 1 DLR 5. Imágenes de sensores remotos aplicables a nivel subnacional NIVEL ESCALA Gruesa Subnacional Fina SENSOR RESOLUCIÓN	(m) AGENCIA COSTO (U$/km²) SPOT4-HRVIR-2 10 Spot Image 0. se optó por el uso de imágenes de alta y muy alta resolución espacial.65 LISS-IV 5..00 -- * Valores de referencia Jun.39 RADARSAT2 (Modo fino) 8 CSA 3.1.85 0.52 Cosmo-Skymed 1 ASI 63. 2011b).5 Spot Image 0. los procedimientos que deben ser realizados y los resultados intermedios y finales esperados.
Los principales criterios para la selección de las imágenes a utilizar en el nivel subnacional. los productos generados apoyarán la estimación del almacenamiento de carbono a escala subnacional. efectos nocivos. se propone apoyar el establecimiento de un monitoreo bienal y actualización de la deforestación y los patrones del proceso de deforestación a nivel sub-nacional.e instituciones públicas nacionales (Proyecto SIMCI – UNODC. descarga y/o solicitud de compra de imágenes de sensores remotos o en ciertos casos se requiere hacer la solicitud de programación del satélite. las cuales permiten entre otros aspectos apoyar la verificación de resultados del nivel nacional y generar información detallada para pequeñas áreas de interés. de acuerdo a las particularidades del área analizada. • Indicador de la calidad técnica de los datos (presencia de errores radiométricos. Sin embargo. Se debe revisar los listados de imágenes disponibles en el Banco Nacional de Imágenes -BNI. En caso de que la búsqueda en los repositorios nacionales no logre un cubrimiento del 100%. se debe realizar una exploración a través de los catálogos internacionales existentes que permitan la búsqueda. son: • Resolución espacial máximo 10m • Para cada momento del periodo a analizar es preferible usar imágenes con la menor diferencia temporal posible. De acuerdo a la disponibilidad se sugiere seleccionar al menos una imagen para cada temporada climática (época seca/época húmeda). Así mismo. selección.Protocolo de procesamiento digital de imágenes para la cuantificación de la deforestación en Colombia Nivel subnacional -Escala gruesa y fina- resolución espacial (imágenes ópticas y de radar entre 10 y 5m) hasta una escala fina que usa imágenes de muy alta resolución (imágenes ópticas y de Radar 53m). visualización. una variación de adquisición de más o menos un año a partir de la fecha establecida como referencia. Esta escala a partir del procesamiento digital de los productos espectrales obtenidos. Una vez determinados estos criterios se debe proceder a establecer la disponibilidad de imágenes en los diferentes repositorios de imágenes de sensores remotos. SINCHI. • Porcentaje con cobertura de nubosidad corresponde a un valor entre 0 y 100% asignado por el proveedor del conjunto de imágenes. Se prefieren imágenes con calidades mayores o iguales a 7. operados por sensores principalmente comerciales. Para este ejercicio se prefieren imágenes con coberturas de nubes menores al 20%. Cada uno de los programas satelitales tiene un mecanismo diferente de adquisición que deberá ser tenido en cuenta para la programación de la ad- 24 . la localización de las áreas con nubes y la disponibilidad de imágenes se podrán utilizar imagen hasta con el 50%. etc) que pudiesen tener disponibilidad de imágenes aún no reportadas al BNI o que dadas sus condiciones de calidad no hayan sido cargadas.) de acuerdo con el proveedor de imágenes corresponde a un valor entre 0 y 9. etc. o que la calidad de las imágenes encontradas no cumpla con los criterios de procesamiento. inicialmente a nivel nacional y posteriormente en repositorios internacionales.
Figura 2.2003 2004 . es recomendable tener en cuenta la posibilidad de realizar con los proveedores de imágenes la programación de toma de las mismas de manera que cumplan con las características requeridas por el análisis específico a desarrollar. Desarrollo del procedimiento 25 . TOLIMA VALLE DEL CAUCA META GUAINÍA CAUCA HUILA GUAVIARE NARIÑO PUTUMAYO CAQUETÁ VAUPÉS AMAZONAS Imágenes SPOT 1996 .2006 2007 . Si la planificación del proyecto se realiza con la suficiente anticipación.C.2000 2001 .2008 Departamentos CUBRIMIENTO IMÁGENES DE SATÉLITE SPOT INSTITUTO GEOGRÁFICO AGUSTÍN CODAZZI . El almacenamiento de las imágenes se hará según el modelo de datos Raster del IDEAM y deberá incluir la documentación (metadato) correspondiente diligenciado según las normas nacionales vigentes. Disponibilidad de imágenes SPOT 4-5-para el periodo 1996-2008 REPÚBLICA DE COLOMBIA LA GUAJIRA ATLÁNTICO MAGDALENA CESAR SUCRE BOLÍVAR CÓRDOBA ANTIOQUIA NORTE DE SANTANDER SANTANDER ARAUCA CHOCÓ BOYACÁ CALDAS CASANARE RISARALDACUNDINAMARCA VICHADA QUINDÍO BOGOTA.quisición de las imágenes necesarias para cuantificar la deforestación en el periodo de análisis determinado. D.IGAC SUBDIRECCIÓN GEOGRAFÍA Y CARTOGRAFÍA Fuente: Imagen cortesía IGAC.
2 Calibración radiométrica y Corrección atmosférica Este proceso permite convertir la información de la imagen original (bruta) de cada pixel. Esta 26 .3 Corrección geométrica Este proceso corrige los desplazamientos y distorsiones geométricas presentes en una imagen. sin los efectos de la misma.a Niveles de Reflectancia captada por el sensor en el tope de la atmosfera.1.1. lo que permite disminuir los efectos de dispersión o absorción causados por la presencia de partículas en la atmósfera. de Niveles Digitales -ND. Figura 3 Ejemplo de corrección atmosférica 5. que se producen como consecuencia de las diferencias de tiempo de adquisición de las imágenes. Como resultado final de este sub-proceso. causados por la inclinación del sensor (posición del sensor en el momento de la toma). También es conveniente su aplicación en el caso de utilizar imágenes de diferentes tipos de sensores. El proceso de corrección atmosférica puede aplicar opcionalmente la corrección de neblina y/o el enmascaramiento de nubes.Sol. Adicionalmente. es decir. por lo cual es necesario inspeccionar previamente la imagen para detectar la presencia de nubes y/o neblina evidente. En general con estas correcciones se busca minimizar los errores que influyen en la radiación o en el valor radiométrico de cada elemento captado en la escena. la influencia del relieve y los errores sistemáticos asociados con la imagen. pues permite normalizar las diferencias de valores de la radiación solar causados por las diferencias de los rangos espectrales entre las bandas de las imágenes.Protocolo de procesamiento digital de imágenes para la cuantificación de la deforestación en Colombia Nivel subnacional -Escala gruesa y fina- 5. se obtiene una imagen en valores de reflectancia que mejora la separabilidad espectral de los objetos presentes en la imagen corregida (coberturas de la Tierra) respecto a la imagen original. se busca remover el efecto de los diferentes ángulos de incidencia de la energía solar y de la distancia Tierra . mejorando los resultados finales del proceso de clasificación digital (ver Figura 3).
5. y no a diferencias en la posición de las imágenes en el periodo de análisis. Desarrollo del procedimiento 27 . 2008). Esta información permite adicionalmente establecer análisis preliminares de las posibles causas o factores de la deforestación. se ha estimado que con una combinación de procedimientos automatizados y tradicionales es posible hacer una clasificación ya no solamente de las clases Bosque y No bosque sino también de las 14 clases de coberturas de la leyenda propuesta para la estimación de emisiones-remociones de Carbono. Para este propósito se recomienda seguir la metodología consignada en el documento “Manual de procedimientos para la producción de orto-imágenes de satélite ópticas usando MDT” (IGAC. La segmentación es un proceso digital de agrupamiento de pixeles a objetos más significativos (segmentos) usado para simplificar la imagen. se deban a cambios en las coberturas de la Tierra detectadas durante el periodo establecido. distribución y cambios en las coberturas de la Tierra. y en el caso de estimación de cambios entre coberturas garantiza que los cambios reportados entre dos imágenes de la misma zona y distintas fechas. En este nivel de generación de información como parte del apoyo a las actividades REDD a nivel regional o local.2 ETAPA DE PROCESAMIENTO En el nivel subnacional esta etapa del proceso está referida al procesamiento digital de las imágenes previamente pre-procesadas. 2	Esta	tarea	se	realiza	de	manera	coordinada	con	la	subdirección	de	Geografía	y	Cartografía	del	Instituto	Geográfico	Agustín	Codazzi	-IGAC-. para la generación de cartografía temática de extensión.1 Segmentación de la imagen Para realizar la separación de las 14 clases de coberturas se recomienda implementar un esquema de segmentación de las imágenes para facilitar el proceso de clasificación.	a	través	de	la	división de fotogrametría.parte del proceso es determinante pues tiene implicaciones directas en la precisión de la posición de los resultados a obtener en el procesamiento. espaciales y estadísticos a través de un algoritmo de árboles de decisión (RandomForest implementado en R) para finalmente ser editado para generar un archivo de clasificación de coberturas de la Tierra. principalmente boscosas.2. A continuación se describe cada uno de estos procedimientos: 5. Los segmentos son relativamente homogéneos en relación a una o más características (principalmente variables espectrales). que contiene la descripción detallada de la metodología y los recursos necesarios para realizar este proceso2. la imagen pre-procesada se convierte en una imagen de segmentos. y con el propósito de sacar el mayor provecho de la mayor resolución espacial de las imágenes. la cual será clasificada con base a criterios espectrales. En síntesis.
GeoTIFF)	y/o	Vectoriales	compatibles	(p. Esta referido como el número mínimo de pixeles que conformaran un segmento.e.e.1.br/spring/ . 3	28 Estos	parámetros	están	definidos	de	acuerdo	con	la	herramienta	de	cómputo	en	la	cual	se	implementa	el	proceso	de	segmentación. En general.dpi. a saber: i) Similaridad de los pixeles a agrupar.clarklabs. escala espacial del producto a generar.	http://www. http://www. •	Parámetros	de	segmentación. es preferible trabajar con información espectral captada por sensores remotos.ittvis.cfm eCognition 8. Este valor final dependerá del propósito final de la segmentación. Se deben identificar las variables espacialmente explicitas que servirán de insumo para el proceso de segmentación.7. ii) Tamaño del segmento a generar. leyenda de cobertura de la Tierra a implementar. El resultado final del proceso consiste en un archivo de segmentos que representan los objetos presentes en la imagen a clasificar (ver Figura 4).com/products Envi 4. En términos generales el proceso de segmentación se basa en dos parámetros fundamentales.8.	para	mayor	información: Idrisi Taiga.inpe.aspx Spring	5.	Existen	varias	herramientas	comerciales	y	de	libre	distribución	que	incluyen	algoritmos	para	el	proceso	de	segmentación. Estos datos deben estar coregistrados y re-muestreados a la misma resolución espacial de las bandas originales. entre estos podemos mencionar: •	Variables	insumo. http://www. es decir.8.PROTOCOLO DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES PARA LA CUANTIFICACIÓN DE LA DEFORESTACIÓN EN COLOMBIA NIVEL SUBNACIONAL -ESCALA GRUESA Y FINA- Los resultados finales del proceso de segmentación son dependientes de ciertos parámetros iniciales3 definidos por el intérprete.ecognition. Opcionalmente el intérprete podrá seleccionar el formato espacial del archivo resultado. etc. formatos Raster compatibles	(p.	Shapefile). Esta referido como la distancia mínima espectral (generalmente distancia euclidiana) que deben cumplir los pixeles que conformarán los segmentos. a fin de identificar el valor óptimo para una determinada segmentación. de acuerdo con la experiencia del intérprete es posible seleccionar las bandas espectrales a utilizar aunque es recomendable utilizar todas las bandas del producto seleccionado e incluso añadir como bandas adicionales otros datos que puedan aportar información útil en la agrupación de pixeles y la separación de zonas homogéneas. Es conveniente realizar varias pruebas de tamaños. a fin de identificar el valor óptimo para una determinada segmentación. http://www.	vector	de los	segmentos	y la tabla de atributos que incluye el cálculo de estadísticas de los segmentos. Es conveniente realizar varias pruebas de las medidas de similaridad y agrupamiento. Este valor final dependerá del propósito final de la segmentación.org/products/index. relacionados con “que tan similares son los pixeles a agrupar” y “cuán grande debe ser el segmento generado”. etc.com/ProductServices/ENVI.
es decir. varianza. un archivo multi-espectral de una imagen Landsat típica (TM. •	Métricas espectrales. Desarrollo del procedimiento 29 . ETM+) posee seis bandas. convexidad. Por ejemplo. Der. rango. es recomendable disponer de amplios conjuntos de variables. máximo. tales como. Ejemplo del resultado de la aplicación de una segmentación en una imagen RapidEye en un sector del Parque Natural Regional Corredor Biológico en el sur del departamento del Huila. Izq. etc. Imagen RapidEye Original.2 Cálculo de atributos de clasificación Los algoritmos de árboles de decisión como RandomForest están fundamentados en la identificación de reglas binarias de separación basadas en las variables insumo para realizar la clasificación de imágenes de satélite. área. perímetro. minority.2. tales como mínimo. •	Métricas de textura. y así identificar estructuras complejas de decisión que permitan encontrar las mayores diferencias entre las clases a clasificar. en el presente documento se propone generar sobre los segmentos creados. por ende. majority. 5. Cada segmento queda caracterizado por medidas estadísticas que resumen la variabilidad espectral. En este sentido. y algunas de las principales que se pueden mencionar son: •	Métricas espaciales. desviación estándar. Imagen de segmentos generada El resultado de esta etapa está integrado por un archivo de segmentos en formato Raster y la tabla de atributos de las estadísticas de los segmentos. métricas que actúen como variables de clasificación. Cada segmento queda caracterizado por medidas que resumen sus características geométricas. Estas métricas se calculan a partir de las bandas espectrales de las imágenes insumo. etc.Figura 4. clasificar los segmentos en las clases de coberturas requeridas. media. compactación. seis variables en términos del algoritmo de clasificación. Esta información nos permite a continuación en un siguiente paso. Cada segmento puede ser caracterizado por una medida de la variabilidad tonal del brillo en la imagen de sensor remoto usada como insumo.
división. Como regla general la cantidad de áreas de entrenamiento deben ser representativas de la variabilidad del universo a clasificar. una regresión de valores de Carbono).e. 4	30 Este	tipo	de	técnicas	en	general	han	demostrado	mejores	resultados	de	acuerdo	con	pruebas	realizadas	por	el	IDEAM	en	el	marco	del	Proyecto	“Capacidad	Institucional. permitiendo al intérprete identificar con facilidad el conjunto óptimo de variables para aplicar el proceso de predicción (clasificación temática.	. a mayor número de áreas de entrenamiento mejores serán los resultados de la clasificación. las cuales serán luego asociados a los segmentos generados.PROTOCOLO DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES PARA LA CUANTIFICACIÓN DE LA DEFORESTACIÓN EN COLOMBIA NIVEL SUBNACIONAL -ESCALA GRUESA Y FINA- •	Métricas	basadas	en	operaciones	entre	bandas. permitiendo «ensamblar» muchos modelos de árbol de decisión. se debe procurar distribuir este número de áreas de entrenamiento de tal manera que sea homogéneo entre todas las clases que se van a utilizar en la clasificación. del total de los segmentos generados para una imagen determinada. clasificación orientada a objetos. las técnicas de clasificación mencionadas requieren un conjunto de áreas de entrenamiento con coordenadas conocidas (espacialmente explicitas). al ser un algoritmo no paramétrico permite incorporar amplios conjuntos de variables en el proceso de predicción.e. regresiones numéricas).3 Clasificación inicial de las coberturas de la tierra La clasificación de los segmentos en las 14 categorías de coberturas puede realizarse utilizando algoritmos básicos de clasificación tradicionales bajo esquemas no supervisados. tienen la versatilidad de constituirse en un modelo predictivo que usa reglas binarias para calcular un valor objetivo. Cada segmento puede ser caracterizado complementariamente por operaciones aritméticas entre las variables insumo. supervisados. Con excepción del esquema no supervisado. etc. resta. técnicas de clasificación basada en lógica difusa. a través del uso de valores «reales» para construir el modelo predictivo. p. el cual puede ser un dato categórico (p. así como otros conjuntos de datos tales como Modelos Digitales	de	Terreno. o técnicas de clasificación basadas en árboles de decisión4. una clase temática de cobertura de la Tierra). Adicionalmente. Los algoritmos basados en árboles de decisión. suma. Complementariamente. o un dato continuo (p. es decir.2. siendo recomendable contar con alrededor del 1% del universo total. permitiendo al interprete incluir datos espectrales (bandas de la imagen insumo).	información	espacial	sobre	clima	y/o	cualquier	otra	capa	de	datos	continuos o categóricos que estén relacionados con las coberturas de la Tierra a clasificar. Una	de	las	principales	ventajas	de	esta	aproximación	es	que	es	robusta	frente	a	valores	atípicos en los datos de entrenamiento. disminuyendo significativamente la incertidumbre de los resultados.e. multiplicación. Otro factor relevante es que provee información sobre exactitud e importancia de las variables utilizadas en la clasificación. 5.	Técnica	y	Científica	para	Apoyar	Proyectos	de	Reducción	de	Emisiones	por	Deforestación	y	Degradación	-REDD-	en	Colombia”.
1 Edición de la clasificación inicial de las coberturas de la Tierra En esta etapa se realiza una edición semiautomática.	y	un	porcentaje	de	error	menor	al	1%. la cual consiste en efectuar una nueva	clasificación	digital	de	tipo	Supervisado/No	Supervisado5 basado en la imagen preprocesada.3. esta clasificación a menudo padece de ciertos niveles de imprecisión temática. sin embargo. lo que obliga a realizar distintos tipos de ajustes o ediciones temáticas (ver Figura 5). Desarrollo del procedimiento 31 . 5.	número	máximo	de	iteraciones	40.Este procedimiento automatizado es una primera aproximación sobre la distribución y extensión de las 14 clases de coberturas de la Tierra.3 ETAPA DE AJUSTES TEMÁTICOS 5. aplicando dicha clasificación en zonas separadas a través de máscaras temáticas en las áreas correspondientes a aquellas clases de cobertura de la Tierra que más 5	Por	lo	general	se	recomienda	utilizar	el	algoritmo	ISODATA	configurado	con	los	siguientes	parámetros:	número	mínimo	de	clases	50. Clasificación inicial de la cobertura de la tierra Nota metodológica: Con el ánimo de garantizar la consistencia temática y cartográfica de la información generada. se recomienda aplicar algoritmos de generalización cartográfica que ajusten detecciones cuyas áreas sean inferiores a la unidad mínima de mapeo establecida según la escala espacial. Figura 5.
PROTOCOLO DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES PARA LA CUANTIFICACIÓN DE LA DEFORESTACIÓN EN COLOMBIA NIVEL SUBNACIONAL -ESCALA GRUESA Y FINA- presentan confusión. Los procedimientos descritos hasta el numeral anterior deben ser aplicados al menos para dos periodos de tiempo.e. El resultado final de este subproceso es la generación de nuevo archivo temático ajustado con las clases separadas de las coberturas que habían sido confundidas inicialmente.2 Elaboración de mosaicos Las clasificaciones editadas temáticamente son el insumo del proceso de empalme de resultados.	Una	vez	elaborado	el	mosaico	de	cobertura	de	la	Tierra. en el segundo momento del monitoreo. 5. así mismo en algunos sectores en los que también se presentan confusión de la cobertura Áreas de vegetación secundaria que se confunde con la cobertura de Bosque Natural. a manera de control de calidad de la clasificación. Para esto. CORINE Land Cover a escala 1:100. 6	32 De	este	análisis	se	excluye	la	categoría	Sin	información.3 Detección de cambios de la cobertura de bosque entre los diferentes periodos analizados.3.3.	y	de	estar	disponible una fuente secundaria de datos temáticos (p. 5. se puede proceder a calcular la tasa de deforestación de la zona de interés durante el periodo de análisis estipulado. Posteriormente realizando una inspección visual en pantalla a la escala de trabajo determinada. a partir de las modificaciones realizadas para cada escena se procede a realizar un empalme de estos resultados. 5. a fin de ajustar a una capa con las 14 clases de interés. se compara la imagen pre-procesada con el mapa de coberturas obtenido de la clasificación No Supervisada. a fin de generar un único mapa temático para toda la	zona	de	análisis. luego de lo cual es posible utilizar herramientas de operaciones entre mapas en formato Raster para obtener un mapa de cambios en las coberturas de la Tierra mapeadas.3. por ejemplo.000) se realiza una verificación temática de resultados para eliminar áreas erróneamente asignadas. . una vez revisada la consistencia temática de la información de cambio de las coberturas. se identifican áreas donde aún es preciso editar temáticamente los resultados del procesamiento digital. las áreas de Cultivos permanentes (Café a plena exposición o bajo sombrío) y Áreas agrícolas heterogéneas (Mosaicos). se extraen la cantidad de pixeles que cambian de cobertura de Bosque Natural en el primer momento del análisis a cualquiera de los otros tipos de cobertura de la Tierra6 (denominadas genéricamente como No Bosque). Los	resultados	de	clasificación	deben	recodificarse	mediante	la	fusión	de	clases	y/o	recodificaciones de grupos de pixeles basados en el criterio y experiencia del intérprete.4 Cuantificación de deforestación Finalmente.
100 m2 para imagen de resolución espacial 10m) y se divide por 10. la superficie de cambio por deforestación se divide por el número total de años del periodo de análisis. n= Número total de años de años de análisis. no se han establecido umbrales mínimos de aceptación de los procesos de evaluación de la exactitud temática. en este caso hectáreas.e. estas medidas deben ser significativas y coherentes para que los usuarios de los mapas puedan evaluar la idoneidad de los datos para un determinado uso particular. cuantificando el área total de cobertura de Bosque Natural que pasa a cobertura de No Bosque en el periodo analizado. generando un valor de Tasa Anual de Deforestación -TAD-. 5. estas medidas pueden permitir también a los productores del resultado cartográfico identificar las probables fuentes de error.Se convierte el valor en pixeles de las clases seleccionadas (Bosque a otras coberturas) a un valor de superficie en unidades acorde a la magnitud del territorio analizado. así mismo. 2004). ∑ Donde. Pi= Pixeles en la clase deforestación en el mapa de cambio. y consecuentemente las debilidades de la metodología de clasificación utilizada (Powell et al. Sin embargo. Posteriormente. relacionados con la deforestación. A= Área en m2 por pixel del mapa de cambio. 2002). Desarrollo del procedimiento 33 . Para esto. ni los requerimientos temporales y espaciales para la generación de los datos sobre superficie y extensión de las coberturas boscosas por país que alimenten los sistemas de contabilidad de carbono. Esta operación genera la superficie bruta de deforestación en el periodo consolidado de análisis. es una buena práctica estimar y presentar las incertidumbres asociadas a las estimaciones de las emisiones y de las absorciones para lo cual es necesario realizar la evaluación de la calidad temática de algunos de los productos generados a nivel nacional tanto de una sola fecha de referencia como de uno de los productos multi-temporales. correspondiendo al promedio anual del cambio de cobertura de Bosque Natural a cobertura de No Bosque..	TAD= tasa anual de deforestación. el número total de pixeles se multiplica por el área del pixel (p.000.4	Evaluación de Calidad Temática Las medidas de exactitud de los mapas se refieren al grado de exactitud del mapa generado (Foody. En el contexto del cambio climático y el cálculo de contenidos y emisiones de gases de efecto invernadero.
Para hallar el valor preliminar se supone un valor de 0. respecto al área del estrato vs el área total del mapa.e. Se realizará un muestreo estratificado de acuerdo con las clases de cobertura de la Tierra clasificadas. 2003).: ∑ 34 √ . ∑ √ Donde. de esta forma la evaluación podrá capturar adecuadamente las particularidades de cada una de ellas. De acuerdo con Meidinger (2003). Se asume que Qh = (1-Ph).Protocolo de procesamiento digital de imágenes para la cuantificación de la deforestación en Colombia Nivel subnacional -Escala gruesa y fina- Diseño de muestreo. 1 ha para escala fina). así entonces se debe: i) Calcular el tamaño preliminar n0 de la muestra. Z= Nivel de confianza. la cual determina el peso de cada estrato de acuerdo a la proporción de cada tipo de cobertura de la Tierra. n. Se plantea aplicar la propuesta de Bernal (2004). Se recomiendan valores máximos de 0. Ph= Corresponde a la Proporción de unidades de verificación bien clasificadas que se asume en el estrato. Qh= Proporción de unidades de verificación mal clasificadas que se asume en el estrato. al interior de estos estratos se distribuirán aleatoriamente los puntos de verificación (distribución uniforme tanto en X como en Y).07 (Meindinger. €= Error máximo admisible. así mismo. ii) Calcular el tamaño de la muestra denotado. garantiza que cada una de estas unidades tenga muestras representativas.	Wh= Peso de cada estrato. Para evitar la autocorrelación espacial se establece que los puntos seleccionados deben estar separados entre sí por lo menos 5km. generados en los mapas de cobertura de la Tierra. se propone tomar como marco de muestreo los grupos de pixeles que cumplan con la unidad mínima de mapeo para la escala de trabajo (p. Tamaño de la muestra. Adicionalmente.5 para todos los estratos.
Su cálculo está basado en la matriz de error. así: ∑ √ √ A través del anterior procedimiento se deberá identificar la distribución de unidades de muestreo por tipo de cobertura evaluado. 2007). La forma de los sitios de verificación será cuadrada con un área determinada por la unidad mínima de mapeo del producto cartográfico evaluado.). IKONOS. Datos de Referencia Para efectuar la evaluación de la exactitud temática de los productos generados se propone que la fuente de información de referencia sean imágenes de alta y muy alta resolución espacial disponibles para los sitios seleccionados por el diseño de muestreo (p. a saber: Métricas a nivel de Clase: •	Exactitud del Usuario -ua-. RapidEye). GeoEye. y ii) la probabilidad de que un mapa en su conjunto haya sido bien clasificado. etc. Esta métrica indica la probabilidad de que un pixel clasificado en el resultado cartográfico.iii) Calcular el tamaño de la muestra al interior de cada estrato. Se propone calcular siete métricas: cuatro a nivel de clases y tres a nivel de mapa (Liu et al. SPOT 5. Quick Bird.e. las cuales se constituyen en un insumo de mayor resolución espacial que las imágenes utilizadas como base para la generación de los mapas (p. nh. represente realmente esa categoría en el terreno. de la siguiente forma: Desarrollo del procedimiento 35 .. y la represente fielmente en el terreno. Análisis de datos Corresponde al cálculo de un conjunto de medidas (índices) que permiten determinar: i) la probabilidad de que una clase de referencia haya sido bien clasificada en el mapa.e. y represente realmente la realidad verificada en el terreno.
Protocolo de procesamiento digital de imágenes para la cuantificación de la deforestación en Colombia Nivel subnacional -Escala gruesa y fina- •	Cambio relativo de la entropía de una categoría en el mapa -ecnu-. Evalúa la exactitud de una determinada categoría dentro del resultado cartográfico. permite la comparación de varios resultados temáticos. Su cálculo está basado en la matriz de error. Evalúa la exactitud de una determinada categoría dentro del resultado cartográfico. incluso si no tienen los mismos números de categorías. ( ) ( ⁄ ) 36 ∑ ∑ ( ⁄ )) ( ) ( ) ( ) . Esta métrica se constituye como una medida suplementaria que provee información no recogida por métricas como ua y pa. de la siguiente forma: ( ( ) ( ) ( ⁄ ) ∑ ( ⁄ )) ( ) ) ( ∑ ( ) •	Exactitud del Productor -pa-. Esta métrica se constituye como una medida suplementaria que provee información no recogida por métricas como ua y pa. incluso si no tienen los mismos números de categorías. Su cálculo está basado en la matriz de error. permite la comparación de varios resultados temáticos. Esta métrica indica la probabilidad de que un pixel de referencia haya sido correctamente clasificado. Su cálculo está basado en la matriz de error. de la siguiente forma: •	Cambio relativo de la entropía de una categoría en la muestra de referencia -ecnp-. de la siguiente forma: ( ( ) Donde.
Métricas a nivel de Mapa: •	Exactitud general -oa-. ( ( ) ) Donde. Evalúa la exactitud del resultado cartográfico y los datos de verificación. oa= Overall accuracy. Su cálculo está basado en la matriz de error. Se define como la proporción de coincidencias obtenidas en un producto cartográfico sustrayendo aquellos generados de forma fortuita (Rosenfield & Fitzpatrick-Lins. permite la comparación de varios resultados temáticos. Su cálculo está basado en la matriz de error. 1986). de la siguiente forma: ∑ •	Media aritmética normalizada de la entropía en el mapa y la verificación en terreno -nmiam-. Türk en 2002 señalo que la oa es una buena medida para calcular la exactitud en general del mapa evaluado. ∑ ( )) ) ( ( ) ∑ ( ) ( ) ∑ ( ) •	Índice de Kappa. Esta métrica es una medida suplementaria que provee información no recogida por métricas como oa y Kappa. de la siguiente forma: ( ( ) Donde. ∑ Desarrollo del procedimiento 37 . sin embargo. no es adecuada para evaluar la capacidad diagnóstica de su creador.
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tiene asociado un elipsoide específico y uno o más puntos materializados sobre la superficie terrestre. Permite corregir la posición relativa del píxel. Un buen contraste indica que la gama de valores desde el negro al blanco es amplia. Contraste. el valor de cada píxel se reduce más cerca del 0 (negro). Superficie en la cual se referencian todas las coordenadas (x. Diferencia de densidad entre las partes más claras y más oscuras de una imagen. Cuando se refiere a un contraste pobre indica que contiene transiciones bruscas entre el blanco y el negro o valores dentro de una gama estrecha.	Glosarlo Banda. la cual se modificó por la geometría del sensor o por variaciones en el terreno. Cuando se disminuye.z). Bilineal. el valor de cada píxel se acerca más a 255 (blanco). Considera las variaciones en la intensidad del píxel (niveles digitales) causados por el objeto o la escena que se escaneó (mal funcionamiento del sensor.7. Consiste en vincular una región de una imagen con una correspondiente región de otra imagen. la cual es tomada con un sensor diferente o un ángulo de vista diferente. Convolución cúbica (Cubic Convolution). Cuando se incrementa el brillo. efectos atmosféricos o efectos topográficos). Deformación de la imagen causada por la plataforma del sensor (variación de la altitud y la posición del satélite).y. Corrección radiométrica. Técnica de remuestreo que toma los datos ponderados de los dieciséis píxeles más cercanos para asignar el valor del píxel de salida. Distorsión geométrica. Cada uno de los intervalos en los cuales se divide el espectro electromagnético en una imagen de sensor remoto. el satélite (variación de la velocidad de Glosario 41 . Técnica de remuestreo que toma los datos de los cuatro píxeles más cercanos para asignar el valor del píxel de salida. Corrección geométrica. El brillo afecta toda la imagen y puede aplicarse sobre la luminosidad (intensidad combinada de los tres colores RGB) o sobre un color en particular. Datum. Cantidad total de luz en una imagen digital. Brillo.
Cada celda. Distribución energética. Representación visual de la información capturada por un sensor montado en un satélite artificial. La energía se mide en micrómetros. Operador local mediante el cual se obtiene una nueva imagen. Representación gráfica y estadística que ofrece información valiosa sobre una imagen digital. Formato de archivo de imagen. permite leer e interpretar los cambios que se efectúan a la imagen. Cada marca describe un atributo de la imagen o un desplazamiento desde el principio del fichero hasta una cadena de píxeles. Espectro electromagnético. indica el número de veces que aparece cada Nivel Digital en la imagen en forma de gráfico. Error que influye en la radiación o valor radiométrico de un elemento de la escena (píxel). el ángulo y la perspectiva de toma) y/o relativas al terreno sobre el cual se hace la captura de información geográfica (rotación. Estas formas energéticas pueden reflejarse en la superficie terrestre y ser capturadas por el sensor del satélite proporcionando información sobre sus características. implementadas en una matriz 2D. medida en función de la frecuencia. propia de ERDAS IMAGE. Estructura de almacenamiento de información espacial conformada por celdas del mismo tamaño. es referenciada por índices de filas (o líneas) y columnas y contiene un valor numérico representando el nivel digital y unas coordenadas que la ubican espacialmente. cuyos Niveles Digitales (ND) son función de los ND originales y de los de las celdas contiguas. tonalidad o color. Dependiendo del tipo. Formato TIFF (Tagged Image File Format). llamada también elemento de imagen. Formato IMG (Image). Distorsión radiométrica. Imagen de satélite. tamaño. pasando por el espectro térmico responsable del calor que percibimos y que no son directamente perceptibles por el ser humano. elemento matriz o píxel.. Cualquier incremento o disminución del brillo y/o contraste. tal y como lo hacen las ondas del espectro visible. curvatura y topografía del terreno). ordenadas en filas y columnas. Histograma. Actualmente es un estándar de calidad que se suele emplear en trabajos de imagen impresa. se utilizan para suavizar y eliminar ruido. etc. Filtro. Proceso mediante el cual se asignan coordenadas con una proyección y Datum específicos a un objeto o superficie en el plano en un archivo raster (imagen) o vectorial (líneas). Estos sensores recogen información reflejada para la 42 . localizadas en coordenadas contiguas. del conjunto de las ondas electromagnéticas que van desde los rayos gamma y rayos X hasta las ondas de radio. Georreferenciación.Protocolo de procesamiento digital de imágenes para la cuantificación de la deforestación en Colombia Nivel subnacional -Escala gruesa y fina- desplazamiento. o bien para realzar los rasgos lineales de una imagen. Formato de fichero para gráficos de mapas de puntos. Almacena las imágenes mediante la descripción de información en bloques o marcas. implica una transformación en el histograma. Formato Raster o Matricial.
formato. corresponde al delta de altura de la vegetación sumada al MDT. Imagen multiespectral. información sobre aspectos como cobertura espacial. Luminancia de una celdilla. Intensidad. número digital. en respuesta a la irradiancia recibida sobre el plano focal del sensor. entre otros. Estimación del valor de un atributo en un punto a partir de los valores colindantes. contiene información acerca de la posición (X. sistemas de coordenadas y de referencia geodésica.DTM o MDT. además. Imagen pancromática. Ortorrectificación. Producto espacialmente explicito generado por un sensor remoto mediante la combinación de imágenes que se registran en diferentes longitudes de onda o bandas espectrales. Representación cuantitativa en formato digital de la superficie terrestre. Glosario 43 . dichas estaciones conforman la red básica geodésica referida al sistema SIRGAS. Modelo Digital de Terreno . etc. Interpolar. condición. Conjunto de estaciones con coordenadas geocéntricas de alta precisión y cuyas velocidades (cambio de las coordenadas con respecto al tiempo) son conocidas. Describen el contenido. causados por la inclinación del sensor (posición del sensor en el momento de la toma) y la influencia del relieve.Y) y la altitud (Z) de los elementos de la superficie. luminancia.superficie de la tierra que luego es enviada a la Tierra y que procesada convenientemente entrega valiosa información sobre las características de la zona que cubre. Se le conoce así mismo como nivel de gris. calidad. verde y rojo. Metadatos. Imagen tomada con un sensor remoto de tipo pancromático que es sensible a todos los colores del espectro visible en el orden azul. se corrigen los desplazamientos y distorsiones en la imagen. Imagen de satélite fuente o cruda. Imagen de satélite original a la cual no se le ha realizado ningún tipo de tratamiento básico o temático. que constituye el Marco Geocéntrico Nacional de Referencia. fechas de referencia y en el caso de los datos geográficos. nivel equivalente de gris en una gama acromática de tonos. Nivel Digital –ND–. Proceso en el cual. valor de pixel. Se trata del valor numérico discreto asignado por el sistema formador de imágenes a cada celda. Se encuentra almacenada con la extensión propia del fabricante. Existe una relación lineal entre el ND grabado y la radiancia correspondiente a cada celda de terreno. Datum oficial de Colombia. Imagen tomada por el satélite Spot. La denominación DEM (modelos digitales de elevación). MAGNA-SIRGAS. esta imagen posee un campo de barrido de 60Km. Imagen Spot. Hace referencia este concepto al grado de claridad o luminosidad de la celda.
Sistema ordenado que traslada desde la superficie curva de la Tierra la red de meridianos y paralelos sobre una superficie plana. Vecino más cercano (Nearest Neighbor). Proyección geográfica. Remuestreo. Resolución espectral. infrarrojo blanco negro. A través del proceso. y se convierte en un valor numérico que depende de la resolución radiométrica. es decir. Se mide en unidades de longitud definida como el número de píxeles por unidad de medida (milímetros sobre la imagen o metros sobre el terreno) y depende de la longitud focal de la cámara y de su altura sobre la superficie. Resolución espacial. Se representa gráficamente en forma de malla. Proyección cartográfica. Técnica de remuestreo que toma los datos del píxel o vecino más cercano para asignar el valor del píxel de salida. 44 . suele medirse como la mínima separación a la cual los objetos aparecen distintos y separados en la imagen. Corresponde a un tipo de sinergismo. Se representa gráficamente en forma de malla. Resolución. Este concepto designa al objeto más pequeño que puede ser distinguido sobre la imagen. Unidad básica de información gráfica que se refiere a cada uno de los puntos indivisibles que conforman una imagen. Producto multi-espectral obtenido de la fusión de imágenes multi-espectrales (georreferenciadas y orto-rectificadas) con imágenes pancromáticas capturadas por el mismo sensor cuyo resultado es una imagen de mayor resolución espacial. calculando los valores digitales para las nuevas posiciones del píxel de la imagen corregida. Radiación electromagnética reflejada por un elemento de superficie terrestre en un determinado rango del espectro. color natural o infrarrojo color. Valores radiométricos. Resolución radiométrica. la resolución radiométrica del sensor se indica por el número de niveles de gris recogido por el mismo. Longitudes de onda en las cuales un sensor es capaz de adquirir información. la mínima área de captura en el formato Raster. mayor calidad de imagen. Para evaluar la calidad radiométrica se evalúa un parámetro denominado “bit number”. Sistema ordenado que transforma la superficie curva de la tierra en un plano. Nivel de detalle con el que se es posible identificar los elementos sobre las imágenes y se relaciona con la unidad mínima de almacenamiento de datos o píxel. Píxel (Picture Element). A mayor densidad de píxeles. los valores de los píxeles de salida son derivados como valores de los píxeles de entrada combinados con la distorsión computada.Protocolo de procesamiento digital de imágenes para la cuantificación de la deforestación en Colombia Nivel subnacional -Escala gruesa y fina- Pansharpened. Técnica de procesamiento digital de imágenes usada para corregir los valores digitales de la imagen distorsionada original. Cantidad de energía que se puede medir en una escala radiométrica en el sensor. En el caso de los sistemas fotográficos. La fotografía puede ofrecer películas pancromáticas.
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