Source: https://issuu.com/praa/docs/senamhi_alos_cusco
Timestamp: 2017-05-22 20:28:10+00:00

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Estudio de mapas ALOS, Cusco by Proyecto PRAA - issuu
Estudio de mapas ALOS, CuscoEstudio de mapas ALOS, CuscoProyecto PRAA03Autores : Dr. Juan Julio Ordoñez Gálvez	, Ing. Oscar Felipe Obando, Ing. Fernando Arboleda Orozco
Ing. Jorge Luis Carranza Valle, Ing. Héctor Alberto Vera Arévalo, Ing. Ricardo Villasis Cuestas
Ing. Cesar Moreno Guzmán, Bach. Miriam Rocio Casaverde Riveros – SENAMHI
Consultores : Dr. Wilson Suarez Alayza, Ing. Karina Morales Avalos, Bach. Tannia Sanchez
Revisión : Dr. Juan Julio Ordoñez Gálvez, Bach. Miriam Rocio Casaverde Riveros
El contenido de este documento puede ser reproducido mencionando la fuente del SENAMHI.La presente publicación forma parte del Proyecto “Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de
en el Perú por el Ministerio del Ambiente (MINAM).04Estudio de mapas ALOS, CuscoÍndiceCapítulo 1.
PERCEPCIÓN REMOTA 
1.1 Metodología
1.2 Resultados
1.3 Análisis de resultados 
1.4 Conclusiones 
Referencias29Proyecto PRAA0506Estudio de mapas ALOS, CuscoCapítulo 1.
PERCEPCIÓN REMOTAPese a que nuestro país es causante de solo
el 0,4% de las emisiones mundiales de gases
de efecto invernadero, los impactos que el
calentamiento genera en el territorio son muy
severos, en especial en la preocupante reducción
de nevados, el aumento de sequías y heladas,
entre otros, los cuales, según modelos climáticos,
tenderán a intensificarse y ser más frecuentes. El
Perú que posee 20 cordilleras con presencia de
glaciares, se ha perdido en los últimos 35 años
el 22% de superficies glaciares. Esto ha generado
una pérdida de más de 12 000 MMC de agua, lo
que supera el consumo de agua de Lima, durante
Es por ello que la aplicación de los Sistemas
de Información Geográfica, y el tratamiento
de las imágenes de satélites son herramientas
fundamentales en la toma de decisiones para el
manejo sustentable de los recursos naturales, ya
que permite la identificación de tipos de coberturas
asociadas a la naturaleza de los cuerpos de agua.
El objetivo de este trabajo es determinar y estudiar
con la ayuda de imágenes satelitales (sensores
pasivos) el retroceso sufrido por los glaciares
del Nevado Salkantay (Cusco), que debido al
incremento de la temperatura hace difícil un
proceso de re-hielo, durante los meses que se
suponen deberían ser fríos.
El empleo de esta herramienta de sensoramiento
remoto es una valiosa contribución al monitoreo
de los glaciares y su entorno en diversos períodos
de tiempo. En estudio se ha tenido en cuentaalgunos detalles, que se describen a continuación:
•	•	•	•	•	El nivel de estudio que se empleara será
semidetallado.
Escala de trabajo 1/100 000 o 1/50 000.
La unidad mínima a emplearse es división
política y/o unidad hidrográfica.
Los sensores a usar son ALOS (Advanced Land
Observing Satélite) y Landsat.
Los softwares utilizados son ArcGIS, ERDAS
Imagine y ENVI.El estudio nos permitirá arribar a conclusiones
preliminares las cuales serán de interés
para relacionar los fenómenos ambientales
(calentamiento global/efecto invernadero) que
influyen en una zona de tanta importancia, ya que
se puede considerar como una de las mayores y
escasas reservas de agua del país.
Hay que señalar que se han obtenido resultados
que se acercan mucho a los esperados. Creemos
que ello se debe principalmente a la dimensión
de los glaciares analizados, mucho más discretos
que los habitualmente estudiados mediante las
técnicas aquí descritas (tengamos en cuenta que
algunas zonas de clasificación, presentan sombra
debido a la hora de toma de la escena, causando
dificultad al momento de realizar una clasificación,
solucionándose con otro tipo de imágenes), que
contrasta con la resolución espacial disponible, de
10 m. La discrepancia existente entre los diferentes
datos oficiales consultados no ofrece un excesivo
margen de confianza, ello es debido a la tendencia
anómala en la evolución de los glaciares.Proyecto PRAA071.1 Metodología
La teledetección es una ciencia por la cual las
características de un objeto de interés pueden ser
identificadas, medidas y analizadas sin contacto
directo a través de un sensor, basado en la manera
como los objetos reflejan, refractan, absorben
o emiten energía electromagnética (luz visible,
ultravioleta, infrarrojos, etc.), con esto se obtiene
información de color, forma, tamaño y textura del
Constituye una herramienta fundamental para la
evaluación del medio físico y biológico en el tiempo.
Los métodos que se aplican a través de diferentes
procesos permiten discriminar formaciones a través
del comportamiento radiométrico y espectral de
los diferentes tipos de cobertura sobre el medio.
Esto permite desarrollar estudios e investigacionestécnicas científicas, de múltiples aplicaciones en
medio ambiente, agricultura, recursos hídricos,
glaciares tropicales, entre otros.
El objetivo principal de la teledetección en la
hidrología (Tabla 1.1), es observar y medir
cambios cualitativos y cuantitativos de los cuerpos
y corrientes de agua sobre la Tierra, así como
su superficie, vegetación asociada, evidencias
de contaminación, sedimentación, entre otros;
ofrece también información para la evaluación
y monitoreo de las cuencas hidrográficas como
unidad básica para la gestión del recurso. Y en el
caso que nos compete de los glaciares tropicales,
que cumplen un rol importante en el aporte y
regulación natural de las cuencas hidrográficas
del país, y que actualmente se encuentran en
peligro de desaparecer por los efectos del cambio
climático.Tabla 1-1 Aplicación de la Teledetección a la Hidrología.Los glaciares son excelentes indicadores de las
fluctuaciones del clima, debido a que revelan
variaciones en los parámetros de temperatura y
precipitación. El derretimiento de estas masas de
hielo se debe al aumento de la temperatura en el
aire y el descenso de las precipitaciones, es así que
surge la necesidad de monitorearlas, estudiarlas e08Estudio de mapas ALOS, Cuscoinventariar su superficie lo que permitirá conocer
su estructura y evolución y realizar una estimación
de la cantidad de agua disponible, lo que por ende,
ayudará en la toma de decisiones para afrontar la
pérdida de esta importante fuente de agua.
El satélite japonés ALOS (Advanced Land ObservingSatellite, Tabla 1.2) fue lanzado por la Agencia
Espacial Japonesa (JAXA) el 24 de Enero de 2006,
con la misión de observar y obtener imágenes de
todo el planeta para el monitoreo de desastres,evaluación e inventario de recursos naturales y
en especial para proveer a la comunidad usuaria
de información de resolución suficiente capaz de
permitir la generación de mapas a escala 1:25 000.Tabla 1-2 Principales Características del Satélite ALOS.El satélite ALOS está compuesto de 3 sistemas
independientes: PRISM (Panchromatic Remote
Sensing Instrument for Stereo Mapping), AVNIR-2
(Advanced Visible and Near Infrared Radiometer)
y PALSAR (Phased Array type L-band Synthetic
Aperture Radar); que adquieren simultáneamente
imágenes ópticas e imágenes de radar con diversasresoluciones y coberturas.
El PRISM (Figura 1.1), genera imágenes en tonos
grises, con resolución espacial de 2,5 m, con
franjas de hasta 70 km de ancho. Se constituye
de un conjunto de 3 sensores que permite obtener
simultáneamente imágenes en visada verticalFigura 1-1 Sensor PRISM y sus modos de mapeo.Fuente: JAXA, 2007.Proyecto PRAA09(nadir), inclinada hacia adelante y hacia atrás,
haciendo posible la adquisición de imágenes
tridimensionales a lo largo de la trayectoria, recoge
data suficiente para mapeo a escala de 1:25 000.
Las principales aplicaciones de las imágenes de
PRISM (Tabla 1.3) son en cartografía, construcción
de DEM, mapeo y planeamiento urbano, agricultura,
estudios forestales, estudios costeros, monitoreode inundaciones, geología, simulaciones 3D, entre
El AVNIR-2 (Figura 1.2), sensor multiespectral
de 4 bandas, es capaz de obtener imágenes en
colores del planeta con resolución de 10 metros
y, variando la inclinación de la vista lateralmente,
consigue describir rápidamente situaciones de
desastres naturales. Sus características lasTabla 1-3 Características técnicas del sensor PRISM. Fuente: JAXA, 2007Figura 1-2 Sensor AVNIR-2 y sus modos de mapeo. Fuente: JAXA, 200710Estudio de mapas ALOS, Cuscohacen adecuadas para estudios que requieren
alto nivel de detalle, como estudios de uso
y cobertura del suelo, manejo de recursos
naturales, facilitando el monitoreo ambiental
(Tabla 1.4).El PALSAR (Figura 1.3), es un avanzado sistema
de radar para la captación de imágenes a través
de microondas, pudiendo operar noche y día, en
cualquier condición climática, con resolución de
hasta 10 metros (Tabla 1.5).Tabla 1-4 Características técnicas del sensor AVNIR.Figura 1-3 Sensor PALSAR y sus Modos de mapeo. Fuente: JAXA, 2007Proyecto PRAA11Tabla 1-5 Características técnicas del sensor PALSAR.Para el propósito de este estudio empleamos
imágenes ALOS, con las cuales se determinaron
1.1.1 Selección y adquisición de imágenesDentro del marco del Proyecto PRAA, se tiene una
donación de 60 imágenes ALOS, las cuales serán
utilizadas básicamente para realizar análisis y
estudios de percepción remota en las glaciares de
Huaytapallana (Junín) y Salkantay (Cuzco).
En el caso particular de este estudio, se ha
Tabla 1-6 Imágenes ALOS georeferenciadas utilizadas.12Estudio de mapas ALOS, Cuscoutilizado información cartográfica del IGN e
imágenes ALOS de los sensores PRISM y AVNIR-2
(Tabla 1.6) en modo pancromático y multiespectral
respectivamente, que se detalla a continuación:
•	•	•	•	Cartografía Nacional a escala 1:100 000 en
formato digital (IGN).
Subcuenca Santa Teresa, Aobamba y Sacsara:
Hojas 27-q, 27-r, 28-q, 28-r.
Cuatro imágenes PRISM nadir de 2,5 metros
de resolución de la zona del Vilcanota.
Cuatro imágenes PRISM backward de 2,5•	•	metros de resolución de la zona del Vilcanota.
Dos imágenes AVNIR 2 de 10 metros de
resolución de la zona del Vilcanota.
Dos Imágenes Landsat 5TM de 30 metros de
resolución de los años 2006 y 2008 de la zona
del Vilcanota.	1.1.2
estudioDelimitación del área deDeterminar cuál es el área de interés, previo
reconocimiento de la zona, para su adecuada
delimitación y ubicación de coordenadas.
Características del Nevado Salkantay
Altura: 6 271 msnm.
Ubicación: Nor oeste de la ciudad del Cuzco, y al
norte del distrito de Ollantaytambo, en la provincia
de La Convención, Anta y Urubamba, en el
Departamento del Cuzco al Sur del Perú.
Mapas: Carta Nacional IGN Hojas 27-q, 27-r, 28-q,
28-r.El Nevado Salkantay políticamente pertenece
a la jurisdicción del distrito de Santa Teresa,
provincia de la Convención en el departamento
de Cusco, a 260 kilómetros de la ciudad capital
Se encuentra ubicado geográficamente en la
Cordillera Vilcabamba y se eleva a 6 271 msnm.
La superficie glaciar del Salkantay se extiende en
las nacientes de los ríos Sacsara, Santa Teresa y
Aobamba, cubriendo también parcialmente el área
de drenaje de las cuencas del Vilcabamba y el
medio Apurímac.
El área de estudio del PRAA se centra en la
subcuenca del río Santa Teresa, que forma parte
de la Cuenca del Río Urubamba y cuyo origen se
debe a las aguas de deshielo de este nevado.
Para acceder a él, se toma la carretera afirmada de
Cusco a Mollepata, que por estar a 2 803 msnm
de altitud permite subir gradualmente hacia el
Salkantay por el paso Marcoccasa.Figura 1-4 Zona de Estudio Nevado Salkantay (ALOS AVNIR-2 2008).	1.1.3 Adecuación de la cartografía
Hacer uso de información cartográfica necesariaque permita realizar los procesos adecuados
para la adición y superposición con las imágenes
de satélite que nos permita obtener una mejor
georeferenciación de las diferentes imágenes deProyecto PRAA13satélites empleadas.
La cartografía del IGN empleada en el presente
estudio está en el sistema de proyección UTM
WGS 1984 zona 18 Sur, respetándose este sistema
para el procesamiento de las imágenes satelitales.
1.1.4 Preprocesamiento y corrección de
Consiste en un conjunto de técnicas orientadas
a mejorar la presentación de la imagen satelital
con la finalidad de facilitar la interpretación por
parte del analista. Obtener imágenes de satélite
con una adecuada información, siendo estas
más representativa y acorde a la realidad para
sus respectivas aplicaciones de procesamiento.
Cabe resaltar que las imágenes ALOS ya vienen
corregidas radiométrica y geométricamente.
a) Corrección radiométrica
Por corrección radiométrica se entiende el proceso
que consiste en igualar el registro de los detectores
mediante un modelo generalmente lineal.
Actualmente, la mayoría de las empresas ponen
en el mercado imágenes básicamente tratadas con
este nivel de precisión.
b) Corrección geométrica
La corrección geométrica consiste en eliminar de
la imagen el efecto sistemático, panorámico, de
rotación y curvatura de la Tierra y de la variaciónde altitud del satélite con respecto del elipsoide
de referencia. El proceso de corrección consiste
en operar un remuestreo al paso indicado por la
resolución geométrica del propio satélite.
c) Georeferenciación
La georeferenciación consiste en un proceso de
referenciación de la imagen adquirida dentro de
un registro cartográfico escogido por el usuario.
La corrección puede operarse bajo una óptica
bidimensional, utilizando puntos de apoyo de un
sistema cartográfico conocido como UTM o Lambert
y, mediante una traslación en X e Y, se corrige la
imagen con un error cuadrático medio fijado por el
usuario teniendo en cuenta las características de
la imagen y sus niveles de precisión.
El nivel de precisión para la georeferenciación
de las imágenes, depende en gran medida de la
fuente de información geográfica utilizada (mapas
temáticos, cartografía oficial, puntos de GPS, etc.)
y de la escala a la cual se vaya a realizar el trabajo.
Básicamente consiste en introducir las coordenadas
de puntos fácilmente reconocibles en la imagen
como son cruces de carreteras, desembocaduras
de ríos, construcciones o rasgos fisiográficos.
Para la georeferenciación de las imágenes ALOS
(Figura 1.5) se tomó como información de
referencia la cartografía elaborada por el IGN,
correspondiente a la zona de estudio (curvas de
nivel y red hidrográfica). Se tuvo en consideración
las dimensiones de la escena, la focalización del
área de estudio, el método de resampleo y laFigura 1-5 Proceso de georeferenciación de una imagen satelital usando ENVI teniendo como referencia información
vectorial. Fuente: Elaboración propia14Estudio de mapas ALOS, Cuscoinformación vectorial de referencia.
Los puntos de control o GCP escogidos representan la
misma posición tanto en la imagen a rectificar como en
la información vectorial de referencia, las coordenadas
de estos puntos son conocidas y para su selección se
utilizaron criterios como vértices de ríos y/o quebradas,
lagunas, rasgos fisiográficos, entre otros.	1.1.5 Elaboración de MosaicosPara las imágenes PRISM, previo a la georeferenciación
se hicieron los mosaicos de las imágenes de la misma
fecha de toma (Tabla 1.7), ya que automáticamente
pueden ser obtenidos en ENVI (Figura 1.6).Tabla 1-7 Mosaicos de Imágenes ALOS PRISM.Figura 1-6 Mosaico de Imágenes PRISM de la zona de Salkantay. Fuente: Elaboración propiaProyecto PRAA151.1.6 Combinación en Color•	Para fines de interpretación de imágenes, se tienen
criterios de interpretación visual como son: tono,
color, textura, estructura y localización, sombras,
y formas.Bandas 4, 3, 2 (RGB): Tiene buena sensibilidad
a la vegetación verde, la que aparece de color
rojo, los glaciares se ven de color blanco y
el agua se ve de color oscuro debido a sus
características de absorción. Esta fue la
combinación mayormente utilizada para áreas
glaciares (Figura 1.7).
Bandas 3, 4, 2 (RGB): La vegetación aparece
de color verde, los glaciares en tonalidades
purpuras, y el agua de color oscuro.A partir de la información multiespectral, se puede
obtener distintas combinaciones de color, para ello
se aplica a cada uno de los 3 colores primarios
R, G, B a una banda distinta de la imagen
seleccionada con el criterio y orden conveniente.
La elección de las bandas para la combinación y el
orden de los colores dependen del sensor y de la
naturaleza del trabajo que se realiza. Este proceso
permite visualizar imágenes de distintas porciones
del espectro, lo que facilita la delimitación visual
de diferentes coberturas.•	Las combinaciones comúnmente usadas son:No se posee ningún conocimiento previo y de lo
que se trata es de discriminar píxeles en función de
una magnitud cuantitativa de diferenciación entre
unos y otros, supone la búsqueda automática de
grupos de valores homogéneos.•	Bandas 3, 2, 1 (RGB): Es una imagen de color
natural. Refleja el área tal como la observa el
ojo humano en una fotografía aérea a color.	1.1.7 Clasificación no supervisadaGenerar la sectorización de cuerpos y/o
elementos mediante el método de clasificación no
supervisada, podemos clasificar una imagen sin la
ayuda de las áreas de muestreo en campo. Esto es
lo que denominamos clasificación no supervisada.Figura 1-7 Imagen AVNIR-2 en combinación RGB 432 y RGB 321. Fuente: Elaboración propiaPara la clasificación se utilizó un clasificador de
máxima probabilidad que en este caso es de orden
polinomial. Este clasificador evalúa la probabilidad
de que un píxel pertenezca a una de las categorías
consideradas que en este caso es masa glaciar y
lo clasifica en la categoría a la cual tenga mayor
probabilidad de pertenecer, asume que esas
probabilidades son iguales para todas las clases y
que los datos tienen una distribución normal.16Estudio de mapas ALOS, CuscoCabe mencionar que los glaciares ofrecen un
comportamiento completamente diferente del
agua, con una reflectividad elevada en las
bandas visibles, reduciéndose drásticamente
en el infrarrojo cercano. Esta respuesta
es similar a la de las nubes, debiendo
discriminarse posteriormente para obtener
mejores resultados, tal como se aprecia en la
Figura 1.8.Figura 1-8 Clasificación no supervisada de las Firmas espectrales de los valores de glaciar. Fuente: Elaboración propiaCon el programa ERDAS se realizó la clasificación
espectral no supervisada del área glaciar
usando datos en modo pancromático y modo
multiespectral.
comprenden la clasificación basada en 20 clases
en un máximo de 6 iteraciones para la zona de
estudio.Luego de esto, se procedió a la edición y evaluación
de la clasificación obtenida, donde se escogieron
las clases representativas de las áreas de cobertura
glaciar y se discriminaron especialmente las
coberturas nubosas.	1.1.8
glaciaresLa metodología utilizada permitió cuantificar
y delimitar la cobertura glaciar de la zona de
estudio en mención, sin embargo hay zonas que
presentan cobertura de nubes y sombras, lo
que complica la determinación de la superficie
glaciar, no obstante se realizó la discriminación,
obteniéndose los resultados que se muestran
en la Figura 1.11 y en la Tabla 1.8, donde se
puede observar para la zona de Salkantay una
considerable disminución del área glaciar en
el lapso de los años 2006 y 2008, y un ligero
aumento al 2009.CaracterizacióndeáreasReflejar las características del área glaciar en
el área de estudio mediante un proceso de
clasificación es decir obtener los valores de pixeles
que le corresponden al área glaciar. En la Figura
1.9, se aprecia el resultado de la clasificación de
área glaciar usando el software ERDAS Imagine,
y en la Figura 1.10, su posterior conversión a
vectores en ArcGIS para la obtención del área total
de superficie glaciar.1.2 ResultadosProyecto PRAA17Figura 1-9 Caracterización del área glaciar en ERDAS. Fuente: Elaboración propiaFigura 1-10 Caracterización del área glaciar, usando herramientas GIS. Fuente: Elaboración propia18Estudio de mapas ALOS, CuscoFigura 1-11 Comparación multitemporal de las áreas glaciares de la zona de Salkantay 2006
Tabla 1-8 Áreas de cobertura glaciar determinadas.Proyecto PRAA19Sin embargo, para la determinación de la evolución
en los diferentes periodos analizados, lo óptimo
es trabajar con imágenes del mismo sensor y
resolución espacial para diferentes años.
Las imágenes utilizadas provienen de los sensoresALOS PRISM y AVNIR-2, el procesamiento fue
realizado mediante los software ENVI y ERDAS
Imagine y ArcGIS.
En la Figura 1.12, se describe las etapas seguidas
en el tratamiento de las imágenes de satélite ALOS.Figura 1-12 Etapas en tratamiento de imágenes de satélite.Los periodos de análisis multitemporal y el número
de imágenes procesadas que nos van a permitir
Tabla 1-9 Periodos analizados y tipos de sensores.20Estudio de mapas ALOS, Cuscovisualizar de una manera adecuada la diferencia
del área glaciar, se detallan en la Tabla 1.9.Se realizaron combinaciones de bandas para
ambos sensores, para poder encontrar la mejor
combinación en RGB de estas bandas, es así
que para las imágenes del sensor AVNIR-2, seutilizaron las combinaciones 3,2,1 (RGB) y 4,3,2
(RGB), obteniéndose con esta ultima una mejor
visualización de la zona glaciar, permitiendo
finalmente clasificar área final (Figura 1.13).Figura 1-13 Área glaciar multitemporal del Salkantay en los periodos 2006, 2008 y 2009.la última imagen del año 2009 no tiene cobertura nubosa en la zona de estudio. En la Tabla 1.10, se
detalla el área aproximada cubierta por nubes.Figura 1-14 Área glaciar del Salkantay año 2006 y zonas con cubierta nubosa. Fuente: Elaboración propiaProyecto PRAA21Figura 1-15 Área glaciar del Salkantay año 2008 y zonas con cubierta nubosa. Fuente: Elaboración propia
Tabla 1-10 Zona de cobertura nubosa en las imágenes ALOS.Del proceso de superposición entre área
glaciar total con las subcuencas delimitadas,
se obtuvo la cobertura glaciar multitemporal
por subcuenca para Aobamba, Santa Teresa
y Sacsara, cuyos resultados se muestran a
continuación en la Tabla 1.11, así como el área
por cuenca principal para Urubamba y Apurímac
en la Tabla 1.12.
Con los resultados obtenidos se procedió a
realizar una comparación de las superficies22Estudio de mapas ALOS, Cuscodel periodo 2006 al 2009, donde se observa
la disminución de área en la zona evaluada en
20 493 km2, asimismo se aprecia que en el
periodo de 2006 al 2008 la reducción ha sido
del orden 22,5%; sin embargo, para el año
2009 se observa un ligero aumento de 1,8%.
Para la subcuenca de Aobamba (Figura 1.16),
entre los años 2006 y 2008, se observa un
porcentaje de pérdida glaciar de 30,4% en 2
años, y para el año 2009 un aumento de 5,2%,
habiéndose perdido en total una extensión de
2 487 km2.Tabla 1-11 Área glaciar del Salkantay por sub cuencas.Tabla 1-12 Área glaciar por Periodos de las Cuencas Urubamba y Apurímac.Para la subcuenca de Santa Teresa (Figura
1.17), entre los años 2006 y 2008, se observa
un porcentaje de perdida glaciar de 18,7% en 2
años, y para el año 2009 un aumento de 3,3%,
habiéndose perdido un total de 2 851 km2 de
extensión glaciar.
Para la subcuenca de Sacsara (Figura 1.18), entre
los años 2006 y 2008, se observa un porcentaje de
pérdida glaciar de 13,5% en 2 años, y para el año
2009 un ligero aumento de 0,4%, sumando un
total de pérdida de glaciar de 2 399 km2.Para las cuencas principales, se observó en el caso
de la cuenca del Urubamba (Figura 1.19), entre los
años 2006 y 2008, un porcentaje de pérdida glaciar
de 18% en 2 años, y para el año 2009 un aumento
de 0,6%, en total una perdida glaciar de 10 340 km2.
Para la cuenca del Apurímac (Figura 1.20), entre
los años 2006 y 2008, se observa un porcentaje
de pérdida glaciar de 29,5% en 2 años, y para
el año 2009 un aumento de 4,1%, presentando
una pérdida de 10 154 km2 de extensión glaciar
durante todo el periodo estudiado.Proyecto PRAA23Figura 1-16 Área glaciar de la subcuenca Aobamba. Fuente: Elaboración propiaFigura 1-17 Área glaciar de la subcuenca Santa Teresa. Fuente: Elaboración propia24Estudio de mapas ALOS, CuscoFigura 1-18 Área glaciar de la subcuenca Sacsara. Fuente: Elaboración propiaFigura 1-19 Área glaciar de la cuenca Urubamba. Fuente: Elaboración propiaProyecto PRAA25Figura 1-20 Área glaciar de la cuenca Apurímac. Fuente: Elaboración propia1.4 Conclusiones
Es evidente, que la delineación de los glaciares (o
de cualquier otra superficie a clasificar) mediante
técnicas de teledetección, con una determinada
resolución espacial, funciona mejor en la
observación de grandes extensiones de glaciar,
debido a los problemas de falta de precisión que
surjan en el delineado de los contornos y no tanto
en las zonas interiores.
Es importante resaltar que a pesar de haber usado
para este análisis imágenes de alta resolución
ALOS, éstas no son de similar resolución espacial,
ya que las PRISM (2006) son de 2,5 metros y las
AVNIR-2 (2008 y 2009) de 10 metros. Asimismo
hay zonas que presentan cobertura nubosa que
afectan la determinación de área glaciar, lo que
se ha solucionado con la utilización de imágenes
Landsat que a pesar de ser de menor resolución
espacial (30 metros) nos sirve para comparar las26Estudio de mapas ALOS, Cuscoáreas estudiadas, sin embargo estos resultados
deben ser ajustados con trabajo de campo.
Una vez matizado todo lo anterior, las conclusiones
son que la metodología que ofrece mejores
resultados es la que emplea una clasificación
no supervisada de 20 clases, los valores de
índices que muestra el área glaciar nos permitirá
realizar un filtro, que nos ayudara a obtener de
una manera adecuada la delimitación de zonas
que presentan cubierta de hielo obteniéndose
Para el caso que compete a este estudio se ha
observado, entre los años 2006 y 2010, que
la superficie glaciar de la zona de estudio ha
disminuido sensiblemente su extensión en 20
493 km2, es decir en un 21,1% de y de las 3
subcuencas estudiadas, el porcentaje de pérdida
glaciar más alto se da en la subcuenca del río
Aobamba.Proyecto PRAA2728Estudio de mapas ALOS, CuscoReferenciasCasanova, J. L. Y Sanz, Justo, J., 1997. Teledetección. Usos Y Aplicaciones. Valladolid. Universidad De
Gonzales, P. E. y García, R. P. 2005. Aplicaciones de la Teledetección en Hidrología. Dpto. Análisis
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Pitte, Pierre; Ferri, Lidia y Espizua, Lidia. 2009. Aplicación de sensores remotos al estudio de glaciares
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Soler, José y Sasal, Teresa. 2007. Identificación de Materiales por su respuesta espectral.
Vargas, Christian; Villón, Carmen y Pasapera, José. 2009. Comparación de Técnicas para el Mapeo de
Cobertura Glaciar con Imágenes LANDSAT y ASTER en la Cordillera Blanca, Ancash, Perú.Proyecto PRAA2930Estudio de mapas ALOS, CuscoProyecto PRAA31El Proyecto “Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales
Huancayo, Gobiernos Regionales de Cusco, Junín y CARE Perú.All pages:4789101112131415161720212223262932InfoSaveLikeShareDownloadMoreEstudio de mapas ALOS, Cusco Published on Aug 27, 2013 Estudio de mapas ALOS, Cusco. Documento elaborado por el SENAMHI, en el marco del Proyecto PRAA.
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