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Timestamp: 2017-09-22 17:37:27+00:00

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© 2007 Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana – IIAP Programa de Ordenamiento Ambiental Av. Abelardo Quiñones km. 2.5, Iquitos – Perú Correo electrónico: poa@iiap.org.pe, preside@iiap.org.pe Teléfonos: +51-(0)65-263451 Fax: +51-(0)65-265527 http://www.iiap.org.pe/ Cita Sugerida: Fachín, M. 2007. Procesamiento Digital de Imágenes y Modelamiento SIG del Departamento de San Martín. Proyecto de Zonificación Ecológica y Económica, Convenio entre el Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana y Gobierno Regional de San Martín. Iquitos – Perú.
MATERIALES Y METODOS 2.1 2.2 Materiales Metodología
ESQUEMA METODOLÓGICO DEL MODELAMIENTO SIG-ZEE 3.1 3.2 3.3 3.4 Aplicaciones en Teledetección Aplicaciones SIG Aplicaciones GPS Metadata espacial
18 18 36 58 67
ANEXO DE IMÁGENES Y MAPAS
PRESENTACIÓN Las aplicaciones computacionales vienen adquiriendo cada vez más un espacio en el ámbito de las ciencias y se han convertido, hoy en día en herramientas fundamentales para la gran mayoría de las actividades humanas. Martín (ZEE-San Martín) existe la necesidad de hacer uso estas aplicaciones tecnológicas. En este contexto, las tecnologías aplicadas a la ZEE que se
En el proceso de Zonificación Ecológica y Económica del Departamento de San
presentan en este informe tratan sobre los Sistemas de Teledetección (ST), los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento procesamiento digital de imágenes de satélite que constituye un insumo necesario para el análisis y modelamiento del territorio, el proceso de Global (GPS), presentando, de manera precisa, la metodología empleada en el
producción de mapas, el procedimiento para la toma y verificación de datos de campo, así como el almacenamiento y presentación de la data y la metadata espacial. Se hace referencia de los materiales que se emplearon en el
procesamiento de las imágenes de satélite, la interpretación visual, así como datos incluidas en el proyecto.
en el proceso de elaboración de la cartografía base y temática y las bases de
La necesidad de disponer datos e información espacial confiable y actualizada de nuestro territorio con miras al ordenamiento sobre la estimación de sus potencialidades y limitaciones, es un tema que tiene, cada vez más,
importancia a nivel nacional, regional y local, constituyendo base fundamental e indispensable para planificar el desarrollo sostenible; sin embargo la consecución y generación de datos e información espacial en nuestro país es muy limitada y en muchos casos, escasa. Para ello se hace necesario, entonces, generar nuestros propios datos e información relevante que nos usadas como insumo en la planificación y ejecución de proyectos. La elaboración de este documento técnico se origina debido a las
permitan la toma de decisiones más adecuadas a la realidad y que puedan ser
recomendaciones surgidas en los diferentes talleres, trabajos de campo, cursos organizados y ejecutados con los actores del proceso (grupo técnico), con la
finalidad de internalizar y socializar la metodología ZEE. Los temas que se tratan en este documento están referidos a los Sistemas de Teledetección (Procesamiento digital de imágenes de satélite), Sistemas de Información Geográfica (Elaboración de mapas base y temáticos) y los Sistemas de metadata de estos datos.
Posicionamiento Global (Toma de datos de campo), así como la difusión de la
RESUMEN El presente informe presenta la metodología empleada en el proceso de
Zonificación Ecológica y Económica del Departamento de San Martín utilizando los Sistemas de Teledetección, los Sistemas de Información Geográfica y los Sistemas de Posicionamiento Global. El área SIG que abarca el estudio cubre una superficie aproximada de
5’179,642 ha. lo que significa un 3,99% del territorio nacional. Se sitúa entre las coordenadas 5o 23’ Lat. Sur – 77 o 48’ Lon. Oeste y 8 o 48’ Lat. Sur – 75 o 26’ Loreto, por el Sur con el Departamento de Huanuco, y por el Oeste con los Departamentos de Amazonas, Cajamarca y La Libertad. Gran parte del territorio corresponde a espacios de selva alta y una porción menor al bosque tropical amazónico. La metodología empleada se ha desarrollado incorporando tecnologías de Lon. Oeste. Políticamente limita por el Norte y el Este con el Departamento de
avanzada que hacen uso de imágenes de satélite procesadas y a la par con los Sistemas de Información Geográfica, constituyen una herramienta de trabajo en la investigación sobre recursos naturales y actividades antrópicas.
Se utilizan estas herramientas para desarrollar una aproximación en el entendimiento del territorio desde una visión física, biológica y socioeconómica a partir de la creación de diferentes planos temáticos de información espacial ésta se producen. Como resultado se elabora un mapa que muestra una propuesta de Zonificación en diferentes niveles, así como los usos más espacio se presentan. Se explica a detalle las etapas que se siguió en el procesamiento de las que se consigue a partir de la interpretación del paisaje y las relaciones que en
recomendados de acuerdo a las potencialidades y limitaciones que en el
imágenes antes de ser puestas a disposición de los especialistas para la
interpretación temática. La estructuración de las tablas de atributos de las 6
coberturas y la creación de una clave temática son aspectos que se abordan mapas intermedios o mapa UEE y el mapa de la propuesta ZEE sea el correcto.
con mucho cuidado, pues depende de este proceso para que la creación de los
La metodología se dividió en tres grandes rubros de acuerdo a las tecnologías empleadas. Así tenemos que en los Sistemas de Teledetección usados se aborda los pasos de recopilación, preparación, procesamiento y elaboración de un mosaico de imágenes de satélite a partir de imágenes individuales. Este el acondicionamiento, preparación, interpretación, digitalización, edición, mosaico y las imágenes individuales fueron utilizados a la par con los SIG EN codificación, modelamiento y composición de mapas temáticos, intermedios y el mapa final de ZEE. Como un instrumento auxiliar, pero de importancia, se vio necesario indicar el proceso para la colecta, procesamiento y uso de los datos de campo mediante los GPS.
Los objetivos del presente estudio están enmarcados en los siguientes aspectos:   Realizar el procesamiento digital de las imágenes de satélite como paso previo a la interpretación visual de las mismas. Elaborar mapas temáticos, mapas para la evaluación de las UEEs (intermedios) y el mapa de la propuesta ZEE del Departamento de San Martín y las respectivas tablas de atributos incluidas en las coberturas digitales, así como la creación de la metadata espacial. II. 2.1 MATERIAL Y METODOS Materiales
2.1.1 Materiales Cartográficos: Para realizar la corrección geométrica en las imágenes se utilizó la cartografía nacional oficial o mapas topográficos del territorio, conocido como Carta Nacional. Esta data es generada por el Instituto Geográfico Nacional (IGN), a escala 1:100,000 compilada con información satelital que data desde el año cartografía base fue en dos tipos de formato: Formato digital; sumando un total de 22 Cartas y en formato analógico o de papel (31 Cartas) que comprende toda el área de estudio. Las Carta Nacional del Departamento de San Martín presenta dos sistemas de proyección: El Sistema Geodésico Mundial de 1984 (WGS84) y el Sistema con el Datum Provisional Sudamericano de 1956 (PSAD 1956). 1979 y que viene siendo actualizado constantemente. La disponibilidad de la
Cuadro 01: Índice de la Carta Nacional utilizada en el proyecto.
Nº 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Código Nacional 11_h 12_h 12_i 12_j 12_k 13_h 13_i 13_j 13_k 13_l 14_h 14_i 14_j 14_k 14_l 15_h 15_i 15_j 15_k 16_h 16_i 16_j 16_k 16_l 17_i 17_j 17_k 17_l 18_i 18_j 18_k Código Internacional 1360 1359 1459 1559 1659 1358 1458 1558 1658 1758 1357 1457 1557 1657 1757 1356 1456 1556 1656 1355 1455 1555 1655 1755 1454 1554 1654 1754 1453 1553 1653 Carta Nacional 1:100 000 Formato Nombre Cachiyacu Jumbilla Nueva Cajamarca Balsapuerto Yurimaguas Chachapoyas Rioja Moyabamba Tarapoto Papaplaya Leymebamba Río Huayabamba Saposoa Uycurarca Yanayacu Bolivar Río Jaleche Juanjui Cuzco Pataz Juscusbamba Pólvora Río Biabo Héctor Tayabamba Tocache Nuevo Uchiza Nuevo Eden Pomapampa San Pedro de Chonta Aucayacu Análogo x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Digital
Proyección WGS84 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x PSAD56
Disponibilidad del formato de la Carta Nacional: Formato digital y análogo Formato digital y análogo
Figura 01: Índice gráfico de la Carta Nacional utilizada en el proyecto.
Es importante mencionar que el Datum WGS84 (World Geodesic System 1984) es diferente al Datum PSAD56 (Provisional South American Datum 1956 o Datum Provisional La Canoa de 1956). Ambos indican los ángulos del esferoide semi-mayor y semi-menor (horizontal) que son cuantificados en unidades métricas.
Para transformar el Datum de la Carta Nacional que se encuentra en PSAD56 a WGS84, que es nuestro Datum usado en toda la cartografía, tenemos que de suma o resta, ya sea para coordenadas planas o Geográficas). Así tenemos que: Para convertir del sistema WGS84 a PSAD56 Cuadrícula (metros) Sumar 223 metros Este (plano x) Sumar 376 metros Norte (plano y) Geográfica (gra,min,seg) Restar 7,5 min. Longitud (plano y) Restar 12,4 min. Latitud Para convertir del sistema PSAD56 a WGS84 Cuadrícula (metros) Restar 223 metros Este (plano x) Restar 376 metros Norte (plano y) Geográfica (gra,min,seg) Sumar 7,5 min. Longitud (plano y) Sumar 12,4 min. Latitud (plano x) (plano x) realizar una conversión de coordenadas empleando las sencillas operaciones
Para hacer uso de la cartografía nacional disponible tanto en formato análogo como en formato digital, se tuvo que hacer los ajustes del caso con la finalidad de igualar toda la data. Solamente tres hojas estaban con este tipo de Datum Horizontal las Cartas: 15_h (1356), 16_h (1355) y la 17_i (1454). La fuente de esta data, es el fotolito de la Carta Nacional que tiene un error de digitalización de 0,08, información proporcionada por el IGN. Proyection Utility de ArcView GIS. Para la verificación de la proyección se utilizó, además, la extensión auxiliar
En resumen, toda la data cartográfica se igualó al Sistema de Proyección siguiente:
Datum Horizontal Datum Vertical Esferoide Proyección Zona UTM : : : : : WGS84 Nivel medio del mar WGS84 UTM 18 Sur
La data en formato digital fue adquirida con la extensión *.dxf la cual tuvo que ser convertida a formato shape o arc compatible con ArcViewGIS y ArcInfo, respectivamente. Cada hoja incluía coberturas de curvas de nivel, ríos y quebradas (líneas), lagos e islas (polígonos), cotas y señales (puntos). Algunas hojas contienen data de la toponimia, la cual no fue utilizada en este caso. 2.1.2 Material Satelital En principio se adquirió imágenes de satélite Landsat TM5 y ETM+7 que datan desde 1986 hasta 1999, con las cuales se elaboró el mosaico. Las imágenes Landsat TM contienen cada una 7 bandas dentro del espectro electromagnético; tres a la porción del visible (1,2,3), tres a la del infrarrojo cercano (4,5,7), éstas bandas tienen 30 metros de resolución espacial. La
banda que pertenece al infrarrojo lejano o termal se divide en dos (6L y 6H) y tiene una resolución espacial de 60 metros para el sensor ETM+ y 120 metros para el sensor TM. Para el caso de las imágenes Landsat ETM+ se añade la banda pancromática 8 que tiene una resolución espacial de 15 metros.
Cuadro 02: Comparación de tipos de resolución espectral entre el sensor TM del Landsat5 y el sensor ETM+ del Landsat 7. Los valores están expresados en micrones y representan los límites de longitudes de onda a los que es sensible cada banda espectral.
TM Sensor Banda 1 0,45 0,52 ETM+ 0,45 0,52 Banda 2 0,52 0,60 0,53 0,61 Banda 3 0,63 0,69 0,63 0,61 Banda 4 0,76 0,90 0,78 0,90 Banda 5 1,55 1,75 1,55 1,75 Banda 6 10,4 12,5 10,4 12,5 Banda 7 2,08 2,35 2,09 2,35 0,52 0,90 Banda 8
El siguiente cuadro lista las imágenes utilizadas para la elaboración del
mosaico de imágenes indicando la plataforma satelital, el tipo de sensor, la nomenclatura usada para describir las filas y columnas, la fecha de captura de la imagen y la fuente de adquisición:
Cuadro 03: Lista de imágenes de satélite utilizada en el mosaico del Departamento de San Martín.
Satélite Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat Sensor TM TM TM TM TM TM TM TM Imagen (Path_Row) 009_064 009_065 008_064 008_065 008_066 007_064 007_065 007_066 Fecha captura de la imagen 19/08/1999 19/08/1999 11/07/1999 11/07/1999 11/07/1999 23/09/1988 25/08/1989 13/11/1986 Fuente WWF PNUFID WWF WWF WWF BIODAMAZ BIODAMAZ BIODAMAZ
Consecutivamente se adquirieron una serie de imágenes de diferentes fechas y fuentes. Estas imágenes no fueron utilizadas para la construcción del mosaico pero sirvieron para realizar actualizar la interpretación visual y producir los mapas temáticos de deforestación y uso actual de la tierra.
Cuadro 04: Lista de imágenes de satélite utilizada en la interpretación temática.
Satélite Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat Sensor TM TM TM TM ETM+ ETM+ ETM+ ETM+ TM ETM+ ETM+ (Path_Row) 009_064 009_065 008_064 008_065 008_066 007_064 007_065 007_066 Imagen Fecha captura de la imagen 11/09/1987 21/07/2003 21/07/2003 12/05/1986 15/05/1987 30/08/2001 26/08/2001 05/08/1999 26/06/2002 08/09/1997 06/07/2000 26/08/2001 Fuente BIODAMAZ INPE INPE BIODAMAZ BIODAMAZ INPE GLCF GLCF INPE TREES PNUFID GLCF
Con el propósito de observar, evaluar y discriminar la topografía (pendiente,
relieve) del área de estudio se hizo uso de imágenes pertenecientes a sensores RADAR, en este caso se uso la imagen Jers – SAR del año 1985. Este tipo de 100 metros de resolución espacial. Este tipo de imagen es conocida como imagen pancromática, es decir, de una sola banda espectral. imagen, por sus características espectrales, contiene solamente una banda con
Cuadro 05: Características de la imagen de RADAR utilizada en el proyecto.
Satélite Jers-1 SAR Sensor RADAR Fecha captura de la imagen 09/12/1995 Fuente Globar Rain Forest Mapping Project
Filas y columnas (Path y Row) de imágenes Landsat TM y ETM+: Imágenes área de estudio Imágenes otras áreas
Figura 02: Índice de imágenes Landsat TM y ETM+ usadas en la interpretación visual y en la elaboración del mosaico.
2.1.3 Otros materiales temáticos: Se emplearon además hojas del mapa planimétrico. Escala 1:250 000 Estas hojas sirvieron para verificar algunos rasgos en la Carta Nacional que no contaban con información por incidencia de cobertura de nubes.
Cuadro 06: Índice del mapa planimétrico utilizado en el proyecto.
Nº 1 2 3 4 5 6 7 8 Mapa Planimétrico 1:250 000 Código Nombre Jumbilla Yurimaguas Chachapoyas Tarapoto Juanjui Contamana Pomabamba Aucayacu Análogo x x x x x x x x Formato Digital WGS84
PSAD56 x x x x x x x x
SB18-05 SB18-06 SB18-09 SB18-10 SB18-13 SB18-14 SC18-01 SC18-02
También se utilizó material análogo y digital correspondiente a mapas temáticos del Perú:
Mapa Político del Perú. Escala 1:1’000,000 (IGN - 1983)
Mapa Ecológico del Perú. Escala 1:1’000,000 (ONERN - 1973, 1994) Mapa Climático del Perú. Escala 1:1’000,000 (SENAMHI, 1988) Mapa Forestal del Perú. Escala 1:1’000,000 (ONERN - 1995) 2.1.4 Equipos y Software: Los Sistemas de Teledetección, SIG y GPS avanzan cada día. Este avance va a la par con los adelantos en los sistemas computacionales e informáticos y cómo la ZEE es un proceso en el cual se hace uso de mucha información satelital y cartográfica digital, así como bases de datos, no podía quedar relegado en el uso de estas tecnologías que se traducen en el uso de proyecto se hizo uso de software y equipos de última generación:
programas y equipos de cómputo. Así tenemos que para la ejecución del
Software: ERDAS IMAGINE v8.5 ArcView GIS v3.3 ArcInfo 3.5.1 Map Source v.6.02
Office 2007 Equipos informáticos 01 PC Pentium IV Tablero digitalizador DrawingBoard III Calcom Plotter Hewlett Packard - DesignJet 1055CM GPS Garmin V
2.1.5 Organización de la carpeta matriz: En el proceso de Teledetección y SIG se generan muchas carpetas que almacenan una serie de archivos en diferentes formatos y fuentes. Es por eso que se debió diseñar la estructura o árbol de directorios del proyecto para no tener problemas. La interfase que maneja ERDAS IMAGINE y ArcViewGIS para genera las compasiones (mapas) tienen como base unos archivos *.map y *.apr respectivamente, estos archivos tiene la particularidad de recuperar los datos (*.shp, *.img, *.jpg, *.tif) que generan las composiciones buscando la ruta donde éstos están almacenados. Por las características del trabajo la creación de archivos es constante así como su almacenamiento, debido a esto se creó una carpeta madre siguiendo ciertas consideraciones para nombrar sus subcarpetas.
Cuadro 07: Estructura de la carpeta matriz: ZEE_SANMARTIN.
Carpetas APR AVL Contenido de las carpetas Composiciones de los mapa en ArcViewGIS Paleta de colores de las leyendas Coberturas Arcos y Shapes Bases de datos Imágenes de satélite Fotografías Logos institucionales Composiciones de las mapas en ERDAS IMAGINE Textos varios Archivos generados en la composición 3D *.apr *.avl
COVER DBF IMG JPG
*.shp, arcos, *.dxf *.dbf, *.xls *.img, *.tiff, *.fst *.jpg, *.tiff, *.bmp *.jpg, *.tiff *.map *.doc *.img, *.vwp
LOGOS MAP 3D TEXT
La temática en el desarrollo de la metodología se tuvo que dividir en cuatro grandes grupos según las aplicaciones tecnológicas implicadas:     Aplicaciones en Teledetección Aplicaciones SIG Aplicaciones GPS Metadata espacial
Asimismo, la metodología empleada en el estudio se presenta por etapas de actividades que constan de actividades de gabinete (Pre-campo), trabajo de campo y finalmente actividades de gabinete (Post-campo), donde se elaboraron los mapas para la publicación y difusión. Estas etapas de la metodología se presentan de forma gráfica (figuras) y textual (descripción secuencial) de forma tal que sea entendible y replicable para otros trabajos similares.
ESQUEMA METODOLÓGICO DEL MODELAMIENTO SIG-ZEE
Si bien es cierto, en este proceso se utilizan tecnologías geomáticas, éstas por su naturaleza y función están relacionadas entre si, permitiendo que los insumos generadas a través del uso de unas sirva para la elaboración de término “Modelamiento SIG-ZEE”. 3.1
nuevos productos, en otra. Para englobar el término se vio conveniente usar el
3.1.1 Recopilación y preparación de datos satelitales: Proceso inicial por el cual se adquieren, acondicionan y evalúan imágenes de satélite de diferentes fuentes, formatos, condiciones y niveles de procesamiento.  Se adquirieron imágenes de satélite de diferentes proveedores y de
diferentes fuentes. Este proceso tuvo su inicio en la adquisición de las imágenes de Satélite, las cuales pertenecen a diferentes plataformas espaciales y diferentes sensores: Landsat 5 y 7 (TM y ETM+ respectivamente). Sensores RADAR (Jers 1 – SAR).
Los formatos de adquisición de las imágenes también son diversos,
teniendo que algunas imágenes se adquirieron en formatos TIF, GeoTIFF, BSQ, FST e IMG. Estos formatos tuvieron que ser exportados al formato *.img que es el formato matriz de ERDAS IMAGINE, software utilizado para
ejecutar el procesamiento digital de las mismas. En la selección de las imágenes más adecuadas se consideró el bajo porcentaje de nubes que cubren la escena, siendo el 10% el más adecuado, de lo contrario la interpretación visual se hubiera limitado grandemente. y selva baja) las condiciones metereológicas no siempre son las más Cabe indicar, que en esta zona geográfica de amazonía peruana (selva alta óptimas y casi siempre las nubes son una constante. A pesar de esto se cuadro 03.
seleccionó las imágenes más limpias de las obtenidas en un principio. Ver
Por sus características espectrales las imágenes contienen una cantidad de bandas o canales las cuales van de siete bandas para los sensores TM y ochos bandas para los ETM+. Las bandas 6L y 6H que pertenecen a los canales térmicos no fueron utilizados para la exportación en este ejercicio.
3.1.2 Procesamiento Digital de Imágenes de Satélite: Este proceso se
entiende como aquellas operaciones que permiten mejoras en las imágenes de útil de las mismas. 
satélite con la finalidad de realzar su apariencia visual para obtener información
Con la finalidad de facilitar el trabajo en cuanto al tamaño de los datos en bytes, se optó por hacer uso de tres bandas para cada imagen. En este sentido se consideró la banda 3 (0,63 a 0,69 micrones) que puede ser absorbida por la clorofila, muy útil para la clasificación de la cobertura vegetal. Esta banda pertenece al grupo de las visibles. La banda 4 (0,76 a 0,90 micrones), útil para determinar el contenido de biomasa, para la delimitación, principalmente, de cuerpos de agua. Finalmente la banda 5 (1,55 a 1,75 micrones) que puede discriminar el contenido de humedad de la vegetación y del suelo. Estas dos últimas bandas pertenecen al grupo de
las infrarrojas cercanas. Con la selección de las bandas más adecuadas se hizo dos combinaciones como prueba para observar las características en cuanto a tonalidad y los cañones o colores que presentan los programas utilizados. Las manifestación de colores. Las bandas se combinaron teniendo en cuenta combinaciones probadas fueron 453 y 543 – RGB. En estas combinaciones se puede tener una visión de pseudo color. Esto quiere decir que una imagen con estas combinaciones no refleja los colores naturales de las características del paisaje, pero si son perceptibles y se puede discriminar fácilmente los elementos del paisaje. Esta combinación de bandas es comúnmente usada para estudios de vegetación.
La imagen de RADAR, por sus características, tiene una banda espectral, que van del blanco al negro pasando por una tonalidad de girses) y
es decir, ésta es considerada como una imagen pancromática (tonalidades
pertenece al satélite japonés JERS-1 SAR que es utilizado  fundamentalmente para estudios geológicos. Todas estas imágenes después de haber sido transformadas al formato adecuado (*.img) se prepararon para ser corregidas y mejoradas geométricamente (proceso de georeferenciación); es decir, para ser asignadas en un Sistema de Proyección.
Sistema de proyección utilizada en el proyecto: Datum Horizontal Datum Vertical Esferoide Proyección Zona UTM : : : : : WGS84 Nivel medio del mar WGS84 UTM 18 Sur
Este proceso de georeferenciación es considerado el más importante en el un mismo espacio geográfico para que, al momento de hacer el empalme, no exista desplazamiento una respecto a otra y el área de traslape tenga continuidad de imagen a imagen. Esto se aprecia fácilmente en la otros, que presenten características lineales.
procesamiento de imágenes debido a que éstas deben estar localizadas en
hidrografía, vías de comunicación (carreteras), cadena de montañas, entre  Existen tres procesos de georeferenciación; a) imagen a imagen, b) cartografía digital a imagen y c) cartografía análoga a imagen. En el primer caso la corrección se hace con una imagen que cuenta con un sistema de proyección. En el segundo caso se hace uso de la cartografía digital transfiriendo los puntos de control terrestre a la imagen sin proyección (imagen cruda). Finalmente el tercer caso es parecido al segundo pero la diferencia es que se utiliza la cartografía de la Carta Nacional para localizar los puntos de control terrestre. En el proyecto, debido a la disponibilidad de la data cartográfica se utilizó el segundo caso, es decir, se georeferenció las imágenes haciendo uso de la cartografía en formato digital (vectores de la red hidrográfica en formato shape de ArcViewGIS). Se consideró como mínimo la ubicación de 20 a 25 PCT (Puntos de Control Terrestre) ó GCP
(Ground Control Points), los cuales fueron distribuidos de tal manera que los primeros cinco estuvieran localizados en los extremos y el centro de la imagen (escena) formando una “X” y seguidamente se ubicaban los restantes, siempre siguiendo una secuencia, situándolos uno en un punto determinado y su par en otro punto opuesto al mismo tratando de que todos los GCPs se distribuyan homogéneamente en toda la imagen. Teniendo en cuenta estos detalles se procedió al proceso de georeferenciación. Siempre se tuvo en cuenta el tamaño de píxel (resolución espacial) de
30x30 metros y un RMS (Root Mean Square) Error Medio Cuadrático de 0.1 pixel. Este error debe ser mínimo de lo contrario el desplazamiento de la imagen es evidente al momento de hacer el empalme con otra imagen adyacente. Para hacer la verificación del proceso se utilizó la cartografía base digital sobreponiéndola con la imagen corregida.
Coincidencia de vectores con la imagen
Figura 03: Verificación de la georeferenciación utilizando la cartografía base sobre la imagen corregida
En algunos casos no se da la coincidencia de la cartografía con la imagen
corregida, en este caso se tiene que hacer nuevamente la corrección hasta que se de esta coincidencia. En esta verificación, cabe mencionar, que en algunos casos no se da esta coincidencia y es debido a que la data cartográfica empleada es producto de la interpretación de imágenes antiguas. Entonces, es criterio del especialista determinar cuándo una imagen esta correctamente georeferenciada. Por lo general se observa las características de la dinámica fluvial de la zona para determinar este hecho; por consiguiente se tiene que hacer posteriormente, el acondicionamiento cartográfico sobre los vectores de los ríos y la red de drenaje. 3.1.3 Elaboración del mosaico de imágenes de satélite: Se entiende por
mosaico de imágenes de satélite al ensamblaje de dos o más escenas con la es posible cubrirla.  Para elaborar un mosaico de imágenes de satélite se sigue una serie de procesos que tiene su inicio en la recopilación y preparación de las imágenes y donde se considera algunos aspectos de importancia como: Seleccionar las imágenes con poco o nulo porcentaje de cobertura de nubes. La fecha de captura de las imágenes debe ser lo más próxima posible. Deben tener las mismas bandas espectrales y la misma cantidad de ellas. La combinación de bandas espectrales más adecuada que para este caso fue la 543 – RBG (Red, Green, Blue – Rojo, Verde, Azul).
finalidad de cubrir un área relativamente grande y que con una sola imagen no
Figura 04: Imagen p008r065_5t19990711, indicando combinación de bandas más adecuada
Las imágenes individuales fueron seleccionadas teniendo en cuenta la apariencia visual de éstas así como un orden para el empalme. Se tuvo en cuenta, en primer lugar, la fecha de captura para que la información en la en la imagen más actual en la zona de traslape se tuvo que situar esta imagen por debajo de la imagen más antigua para evitar el vacío de información. zona de traslape sea la más actualizada. Al presentarse cobertura de nubes
Cuadro 08: Orden de ubicación de las imágenes para realizar el traslape.
ubicación empalme) 1 do 2 ro 3 to 4 to 5 to 6 mo 7 vo 8
Satélite Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat Landsat
Sensor TM TM TM TM TM TM TM TM
(Path_Row) 007_064 007_065 009_064 009_065 008_064 008_066 008_065 007_066
captura de la imagen 23/09/1988 25/08/1989 19/08/1999 19/08/1999 11/07/1999 11/07/1999 11/07/1999 13/11/1986
Fuente BIODAMAZ BIODAMAZ WWF PNUFID WWF WWF WWF BIODAMAZ
Para tener un área en el mosaico, que incluya solamente el área de estudio (Departamento de San Martín), se realizaron los cortes necesarios a las importante indicar que, ahora, cuando nos referimos a una imagen, no necesariamente estamos indicando una escena completa sino el corte según el área de interés. imágenes empleando la herramienta AOI (Area Of Interest) del software. Es
Figura 05: Imagen p007r064_5t19880923. Áreas de corte en la escena para emplearla en la construcción del mosaico.
Figura 06: Corte de imágenes p007r065_5t19890825 (a) y p007r066_5t19990711 (b)
Antes de proceder a ensamblar las imágenes individuales y generar el mosaico se debió mejorar la apariencia visual de las mismas de tal manera que pueda notarse la continuidad de una a otra en cuanto a tonalidad y color se refiere. Este proceso se conoce como mejoramiento radiométrico y se ejecuta empleando algunos algoritmos sugeridos por el software ERDAS IMAGINE y que consiste en la igualación del histograma (matching histogram). Este mejoramiento o igualación de imágenes se hace teniendo debido a sus características visuales sea la más apropiada. El Algoritmo
en cuenta una imagen base o también conocida como imagen patrón y que empleado permite igualar los histogramas de dos imágenes mediante una igualamiento del histograma respecto a otro de referencia. Este procedimiento tiene una secuencia y es realizado a cada banda espectral de cada imagen individual.
operación matemática en la lookup table, la cual sirve como una función de
La imagen patrón, es decir, la imagen que se tomó como referencia para (Nro. 7) debido a que ésta presentaba mejor apariencia y contraste, en consecuencia una mejor visualización en pantalla. Las otras imágenes fueron consideradas como imágenes esclavo. Las imágenes 2,4, 5 y 6 igualadas con la imagen 5. la imagen 8 fue igualada con la imagen 6.
hacer el mejoramiento radiométrico fue la imagen p008r065_5t19990711
fueron igualadas con la imagen 7. Mientras que las imágenes 1 y 3 fueron
En la figura 06 las flechas indican la secuencia en el mejoramiento radiométrico (igualación del histograma) desde la imagen patrón hacia la imagen destino.
Nro 2 Nro 7
Figura 07: Secuencia para el mejoramiento radiométrico de cada imagen individual respecto a la imagen Nro. 7.
Si apreciamos la figura 07 se puede apreciar el proceso indicado por ERDAS IMAGINE para ejecutar el mejoramiento radiométrico (igualación del histograma) a través de un simple flujograma de operaciones.
Input File Archivo que será igualado (esclavo) File to Match Archivo que sirve para arreglar el archivo de interés (patrón) Output File Archivo resultante del arreglo
Figura 08: Esquema gráfico empleado en el mejoramiento radiométrico
Figura 09: Imágenes individuales mejoradas radiométricamente ensambladas para observar su coincidencia en tonalidad y color.
Concluida la preparación de las imágenes individuales se procedió a la ERDAS IMAGINE que a continuación se detallan: - Compute Active Area:
construcción del mosaico haciendo uso de algunas opciones propuestas por
Esta opción permite seleccionar el área a ser procesada. Por defecto Interés), si es el caso.
toma toda la imagen pero puede ser seleccionada con un AOI (Area de - Después de haber ubicado las imágenes de acuerdo a nuestro interés (por fechas de captura, visualización de los elementos del paisaje,
entre otros), se aplica la opción de igualación (Matching Option) la que se utiliza cuando se tiene problemas de diferencias en tono y claridad entre o dentro de una imagen o un área de interés. En resumen, esta que el resultado es un histograma similar. Para que el contraste de los colores se balancee se selecciona la opción color balancing – set – (automatically). En la opción Matching method se selecciona Overlap Areas, la que considera en el - El tipo de histograma a utilizar es band by band procesamiento las áreas de traslape. opción toma el histograma de cada imagen y las ajusta de tal manera
- Al establecer las funciones de traslapado se opta por la opción de como alternativa.
intersección no cutline exist donde se escoge el promedio (average)
- Finalmente se corre el modelo con la opción resample obteniéndose un mosaico casi homogéneo en cuanto a su tonalidad y color.
Área de traslape de las imágenes
Figura 10: Disposición en la ubicación de las imágenes para elaborar el mosaico.
Figura 11: Mosaico de Imágenes de Satélite final
Para el caso de la imagen de RADAR, se tomó el mosaico de Sudamérica correspondiente a la zona 116 y se hizo un corte teniendo en cuenta el límite del Departamento.
Figura 12: Mosaico de RADAR Jers-1 SAR zona 116 Sudamérica.
Figura 13: Mosaico de RADAR Jers-1 SAR
3.1.4 Elaboración del Modelo Digital de Elevación para la generación de una visualización 3D: Un Modelo Digital de Elevación – MDE ó DEM (siglas en inglés), es una representación gráfica y digital que contiene elevaciones topográficas formadas sobre una grilla de espacios uniformes. Los MDE son, donde se muestra la pendiente del terreno (dirección de la pendiente), así visualizar territorios y consultar información multimedia georeferenciada vinculada a dicho territorio.
generalmente utilizados para la generación de gráficos tri-dimensionales (3D) como los perfiles del mismo entre los puntos seleccionados, permitiéndonos
Haciendo uso del módulo Topographic Analysis, Surface de ERDAS IMAGINE se construye el DEM a partir de las curvas de nivel en formato digital extraídas de la Carta Nacional.
Figura 14: Curvas de nivel en formato digital.
Figura 15: Curvas de nivel en formato digital del Departamento de San Martín.
Figura 16: Coordenadas X,Y,Z en el Módulo 3D Surfacing que genera el MDE.
Figura 17: Modelo Digital de Elevación del Departamento de San Martín.
A partir del MDE y haciendo uso del módulo VirturalGIS Viewer de ERDAS el modelo 3D. La limitación del MDE se da en aquellas áreas que por falta de información o información insuficiente. Estas áreas al momento de
IMAGINE se preparó una serie de capas las cuales sirvieron para construir
generar el MDE presenta grandes huecos (como valles) dentro del modelo y puede significar confusión al momento de hacer la interpretación. También es importante mencionar que este mismo hecho se presentó en algunas y homogenización de las mismas al mismo sistema de proyección. áreas de empalme entre las cartas a pesar de haber hecho la reproyección  En este proceso se tuvo que considerar algunas condiciones para que la presentación 3D sea la más próxima a la realidad. En ese sentido se tuvo que aplicar una exageración a la topografía del terreno con la finalidad observar el relieve.
Figura 18: Modelo Digital de Elevación en el VirtualGIS Viewer, vista 3D.
Ciertamente, en su mayoría las herramientas SIG incorporan funciones de forma observar perspectivas del terreno, algún efecto de niebla, la
visualización 3D, pero éstas son muy básicas, es decir, permiten de alguna posibilidad de realizar vuelos animados sobre los MDE, entre otras.
La aplicación del MDE superpuestas sobre el mosaico de imágenes de satélite nos permitió ubicar y visualizar de forma casi real los sitios de red de carreteras, centros poblados, zonas de muestreo, entre otras características presentes en el paisaje y que amerite su interpretación y por consiguiente su caracterización en una cobertura temática. patrones de uso de la tierra (deforestación en zonas de fuerte pendiente),
Debido a que el mosaico fue construido con imágenes ópticas, la presencia de nubes no permitieron tener una mejor visión del contexto a medida que se realizaba el vuelo sobre una línea construida para tal fin.
Figura 19: Mosaico de Imágenes sobre el MDE, vista 3D.
Figura 20: Animación de sobre vuelo en 3D.
3.2.1 Acondicionamiento y preparación del material cartográfico base: Proceso que tiene su inicio en la evaluación y preparación de información temáticas y tabular antes de proceder a la interpretación de las imágenes intermedios y final de ZEE.  Con las imágenes de satélite y la cartografía oficial de la Carta Nacional en formato digital se hizo el acondicionamiento cartográfico de la red hidrográfica del área de estudio adicionando y eliminando polígonos y de ríos (polígonos) y la red de drenaje (líneas). La escala de acondicionamiento de la hidrografía es la misma que se ésta es la escala de la Carta Nacional. empleó para la interpretación visual: 1:100,000 teniendo en cuenta que líneas según el caso. Este acondicionamiento se hizo sobre los vectores 
individuales o el mosaico de las mismas para generar los mapas temáticos,
3.2.2 Interpretación y digitalización de la información temática: Proceso que comprende la observación, análisis y trazado de las características de la ser físico, biológico o socioeconómico. otros.  La interpretación temática, en este caso, fue un proceso que se fundamentó en la delimitación y separación de unidades sobre la base de elementos ETM+) o de RADAR (Jers-1 SAR). Se observaron patrones de relieve, grado de disección, patrones de drenaje, vegetación, tonalidades de colores, distribución espacial de los elementos del paisaje, entre otras características dependiendo el tema en observación. Este trabajo fue realizado por un grupo interdisciplinario de especialistas en diferentes temas, pertenecientes al Programa de Ordenamiento Ambiental POA del IIAP.
Cuadro 09: Lista de grupo interdisciplinario de especialistas encargados de la interpretación temática.
Especialista Ing. Roger Escobedo Ing. Francisco Reátegui Ing. Walter Castro Ing. Juan Ramírez Blgo. Filomeno Encarnación Blgo. José Maco Econ. Luis Limachi Ing. Wagner Guzmán Fisiografía. Suelos. Capacidad de Uso Mayor de las Tierras. Aptitud Productiva Forestal. Aptitud Productiva Geología. Geomorfología. Vulnerabilidad Uso Actual Vegetación. Valor Bio-ecológico Tema
superficie terrestre desde el punto de vista del tema en observación, que puede Ej. Fisiografía, Geología, Suelo, Vegetación, Frente socioeconómicos, entre
identificables haciendo uso de imágenes de satélite ópticas (Landsat TM y
Hidrografía. Clima. Cuencas Hidrográficas Socioeconomía Potencialidades
La metodología empleada para la interpretación de las imágenes de satélite se basa en la observación visual y la delimitación de las características espectrales de los elementos del paisaje en pantalla. Un aspecto importante de este trabajo es la escala de interpretación que debe ser constante en fue de 1:100,000. Según los parámetros cartográficos establecidos la todo el trabajo. La escala empleada según el nivel de zonificación (macro)
unidad mínima cartografiable debería fluctuar entre 4 y 5 mm. En el la unidad mínima considerada lo que en el campo significa 25 ha. El proceso de digitalización se hizo con el software ArcViewGIS.
presente estudio se usó estos parámetros, teniendo en cuenta 5mm como   
Se creó un archivo vector de líneas (*.shp) para cada tema, sin tener en cuenta la hidrografía como parte de este archivo. Al momento de interpretar y caracterizar (digitalizar) las unidades, con la misma herramienta de dibujo se asigna un número a éstas para que sirva como referencia al momento de la codificación.
Figura 21: Tema vector líneas de geología digitalizadas teniendo en cuenta la hidrografía como base.
3.2.3 Edición y atributación (codificación): Una base de datos digital
consiste de dos tipos de información: Espacial y descriptiva. La espacial consta de entidades representadas por vectores polígonos, líneas y puntos. Después de ejecutado el proceso de digitalización de las entidades polígonos, líneas o
puntos, algunas presentan deficiencias en su arreglo espacial, es por ello que se hace necesario la edición de las mismas. La gran potencialidad de los SIG radica en la capacidad que tienen éstos de poder asignar atributos a las es conocido como atributación o codificación. entidades gráficas espaciales y crear una relación entre ambos. Este proceso
Los temas fueron trabajados, en principio en ArcViewGIS y luego en ArcInfo, donde fueron convertidos a formato arc para hacer el pegado con la hidrografía base de polígonos, también en formato arc. Es aquí donde, utilizando el editor de ArcInfo, se hacen las correcciones de las líneas, teniendo siempre en cuenta que la tolerancia de cada cobertura no sea mayor de 10 (metros) ya que puede causar variaciones al momento de correr la topología de la misma.
Nodos sin editar
Figura 22: Cobertura de arcos sin editar.
Arcos editados
Figura 23: Cobertura de arcos editada.
Culminado el proceso de edición de arcos la cobertura está lista para ser etiquetada. Se crearon las etiquetas para cada polígono donde, seguidamente, se asignaron los atributos de los mismos. El creado de las etiquetas para cada polígono se hace en ArcInfo pero la codificación se
hace en la tabla de atributos de cada tema empleando ArcViewGIS. La codificación de cada una de las unidades pertenecientes a las coberturas se hicieron sobre las celdas que, a su vez, pertenecen a un campo de datos generados ya sea numérico o alfanumérico. El campo de codificación (código) es numérico y el campo de información (descripción del código) es alfanumérico, es decir, texto. Los códigos son determinados teniendo en cuenta el orden que llevará en la leyenda al momento de hacer la composición del mapa.
Campo de descripción de los códigos
Figura 24: Tabla de atributos indicando los campos de codificación y descripción de la codificación.
3.2.3 Modelamiento SIG para la ZEE: Este proceso ha venido siendo mejorado en los diferentes procesos de ZEE que viene ejecutando el IIAP en el Programa de Ordenamiento Ambiental y la Unidad de Información Geográfica y Teledetección. En esta etapa se hace uso interactivo de las diferentes coberturas temáticas, utilizando la información gráfica y tabular. El análisis gráfico y tabular no sería posible de no desarrollar modelos que, mediante y validar el modelo final de ZEE.  superposición de coberturas, nos permitan corroborar las hipótesis planteadas
Teniendo presente la metodología empleada en la ZEE, se siguieron algunos pasos en la elaboración del modelo SIG-ZEE. Se emplearon las coberturas temáticas de las variables físicas, biológicas y socioeconómicas, con la finalidad de generar las coberturas intermedias o UEE, la que posteriormente es insumo para generar la cobertura final de ZEE.
INTERPRETACIÓN IMÁGENES DE SATÉLITE FISICAS BIOLOGICAS
RECOLECCIÓN Y ACONDICIONAMIENTO DE CARTOGRAFÍA BASE SOCIOECONOMICAS
Corrección de inconsistencias MAPAS INTERMEDIOS:
UNIDADES ECOLOGICAS ECONOMICAS MAPA DE POTENCIALIDADES: . Capital Natural . Capital Físico financiero . Capital Social Humano
•Valor productivo •Valor biológico •Vulnerabilidad •Conflictos ambientales •Aptitud urbano industrial •Valor histórico-cultural
Figura 25: Esquema de la metodología ZEE.
Se utilizó las coberturas temáticas organizándolas por variables: Variables físicas en primer lugar las que comprenden los temas de: Fisiografía, Suelos, Capacidad de uso, Geología, Geomorfología, Pendiente y Clima. Variables biológicas: Forestal y Vegetación. Socioeconomía: Frentes socioeconómicos.
En algunos casos se utilizó coberturas auxiliares que fueron creadas en su momento, dependiendo de la demanda del trabajo. Ej. La cobertura de deforestación utilizada para analizar conflictos de uso fue creada a partir de la cobertura forestal.
Fisiografía Suelos Capacidad de uso
Geología Geomorfología Pendiente Clima
Forestal Vegetación
Figura 26: Esquema de coberturas temáticas (físico, biológico y socioeconómico) e intermedias (Unidades Ecológica UE y Unidades Ecológica Económicas UEE).
Se hizo la unión de los temas mediante el proceso de overlay. Los gráficos y sus respectivas tablas se unen para formar una nueva cobertura que se titula UEE (Unidades Ecológicas Económica).
Fisiografía Suelos Capacidad de uso Geología Geomorfología Pendiente Clima Forestal Vegetación Frentes Socioeconómicos
U2 U3 U4 U5 U6 U7 U8 UEE
Figura 27: Esquema de unión de mapas temáticos para obtener las UEE
En la tabla de atributos de la cobertura UEE se tienen los gráficos y campos correspondientes a todos los temas facilitando el arreglo de inconsistencias. Para corregir las inconsistencias se tomó como base la cobertura de fisiografía y sobre las líneas de ésta se arreglan las demás coberturas. Estas inconsistencias consisten en polígonos que no tienen relación (polígonos muy pequeños) y no representan unidades cartográficas importantes para el análisis. Las inconsistencias no solamente se manifiestan en los gráficos, también las tablas de atributos son susceptibles a errores y éstas tienen que ser observadas y corregidas oportunamente. proceso permite, entonces, que al momento de extraer y cuantificar las áreas exista una coincidencia en el total, específicamente las áreas del límite de estudio, la hidrografía y los centros poblados. respecto la cobertura base, por lo general son de superficie muy reducida
Con las UEE corregidas se volvió a generar las coberturas temáticas. Este
Fisiografía Suelos Capacidad de uso Geología Geomorfología Pendiente Clima Forestal Vegetación Frentes Socioeconómicos Coberturas origen Cobertura donde se corrigen las inconsistencias
Fisiografía Suelos Capacidad de uso Geología Geomorfología Pendiente Clima Forestal Vegetación Frentes Socioeconómicos Coberturas corregidas
Figura 28: Esquema del arreglo de inconsistencias.
Seguidamente se generaron las coberturas de evaluación o coberturas intermedias. Este proceso se realizó en la tabla de atributos de la cobertura UEE con las coberturas corregidas. En la tabla de atributos de esta nueva cobertura los polígonos fueron ordenados de forma ascendente respecto a la superficie (áreas) de los mismos (de menor a mayor). Luego se creó un nuevo campo numérico el cual se codifica en forma ascendente, inclusive. Este campo fue considerado como el campo relacional, es decir, el que sirva como enlace entre la tabla de atributos de la cobertura y las tablas externas trabajadas
individualmente en el proceso de evaluación. Esta tabla de atributos se exportó y se generó un archivo de base de datos (*.dbf), limpia los campos que no son necesarios en la evaluación. Este proceso se hace teniendo en cuenta las variables a evaluar para cada cobertura intermedia.
Cuadro 10: Esquema de las variables evaluadas para genera coberturas intermedias.
Variable Biofísica Vocación Industrial Urbano
Fisiografía Suelos uso Capacidad de Geología
Geomorfología Pendiente Clima Forestal Frentes
Vegetación socioeconómicos Hidrografía Potencial forestal
Accesibilidad Protegidas Centros poblados urbanos Dotación de servicios
Deforestación Coberturas temáticas Coberturas auxiliares
Las coberturas temáticas son generadas por los especialistas de cada tema, mientras que las coberturas auxiliares se generar, según la necesidad, para servir como insumo en la evaluación. Dependiendo de las variables evaluadas, éstas fueron asignadas un valor Muy alto, Alto, Medio, Bajo, Muy bajo. 46 numérico. Seguidamente fueron agrupadas según el grado de evaluación:
Las tablas externas se trabajaron independientemente en hojas de cálculo de Excel o también en archivos base de datos *.dbf. Seguidamente se hizo la unión física de la tabla externa con la tabla de coberturas arcos creados en el software ArcInfo y no en temas shapes creados en ArcViewGIS donde la unión es solamente lógica y momentánea. El comando utilizado es joinitem.
atributos de la nueva cobertura. Este proceso se hace únicamente sobre
Ej: JOINITEM FISIO.PAT FISIO.TABLA FISIO.PAT CODE DESCRIP
+ JOINITEM
+ FISIO.PAT + CODE
= Comando de ArcInfo para la unión de tablas = Archivo *.dbf que se sitúa en la estructura del archivo FISIO = Campo relacional para ambas tablas = Tabla de atributos de la cobertura
+ FISIO.TABLA
+ DESCRIP = Campo de inicio de la unión en la dbf de la cobertura FISIO
Se unieron las coberturas intermedias (UEE) para tener todos los gráficos y tablas en una sola cobertura. Seguidamente se procedió a la creación de la cobertura ZEE1.
UEE Aptitud Productiva Aptitud Piscícola
U2 U3 U4 U5 ZEE1
Valor Bioecológico Vulnerabilidad
Conflictos de uso Vocación urbano industrial
Figura 29: Esquema de unión de la cobertura UEE con intermedios para obtener la versión ZEE1.
En la tabla de atributos de la cobertura ZEE1 se crearon los campos donde se consignaron los códigos y descripciones de la ZEE (zeecode, zee, zonas, grandes zonas).
Cuadro 11: Descripción de los campos de codificación para el modelamiento del mapa ZEE. (Fuente: Módulos de Práctica para el curso de Ordenamiento Ambiental v 3.0) Grandes zonas
LEYENDA NIVEL 1 Completaremos este campo o columna con el título de las grandes agrupaciones en el leyenda del mapa ZEE
LEYENDA NIVEL 2
LEYENDA NIVEL 3
Este campo recoge el Este campo contiene el nombre de los subtítulos nombre final de las zonas de la leyenda ecológicas económicas (ZEE), es decir es la Por ejemplo, dentro de desagregación más zonas productivas extendida de la leyenda. Ejemplo: podemos hacer sub agrupaciones como: Por ejemplo, las posibles zee dentro de las zonas  Zonas productivas agropecuarias podrían estar:  Zonas de  Zonas de protección y producción conservación agropecuaria;  Zonas para cultivos en ecológica, etc. limpio;  Zonas de producción forestal,  Zonas para cultivos etc. permanentes con limitaciones de drenaje, etc.
Se utilizó el modelo de exclusión, el cual es considerado como una forma directa y secuencial de discriminar las unidades ZEE a partir de la exclusión de las UEE e intermedios en función de sus características más predominantes. Este método excluye, como su nombre lo indica, las unidades empezando por aquellas que predominan sobre otras.
La primera selección de variables se hizo sobre el campo ANP del tema de atributos en el campo de nombre “zee”. Lo mismo se hace con los
frentes socioeconómicos. Se procedió al llenado de los campos de la tabla campos “zonas” y “grandes zonas”. La segunda selección se hizo sobre la variable Alto del tema Vocación urbana e industrial. Siguiendo el mismo
criterio y apoyado con la tabla que se muestra a continuación (Cuadro 10), se procedió al llenado de los campos respectivos en tabla de atributos.
Cuadro 12: Campos de la cobertura UEE y variables relevantes necesarios en el modelamiento de la cobertura que genera el mapa de ZEE. (Fuente: Módulos de Práctica para el curso de Ordenamiento Ambiental v 3.0)
CAMPOS DE LA COBERTURA UEE E VARIABLES INTERMEDIOS RELEVANTES RELEVANTES PARA EL MODELAMIENTO DE LA ZEE Frentes socioeconómicos ANPs GRANDES ZONAS (grandes _zonas) ZONAS (SUB TITULOS) (zonas) ZEE (zee)
Zona de protección y conservación ecológica Zona de Vocación urbano industrial
Nombre de cada ANP (ej. Parque Nacional Manu)
Seleccionar todas las ANPs y reemplazar el campo zee con los nombres de las ANPs
Vocación urbano Industrial
Áreas de vocación forestal con uso agropecuario Conflictos de uso Áreas de Protección con uso agropecuario
Zona de Zona de recuperación recuperación
Seleccionar todas los polígonos con vocación Zonas de expansión urbano industrial alto que no urbana y/o industrial hayan sido seleccionados previamente (seleccionados como ANP) Seleccionar todas los polígonos con Vocación Zona de forestal con usos agropecuario recuperación de que no hayan sido previamente tierras forestales seleccionados (ANP o vocación urbano industrial alto) Seleccionar todas los polígonos de protección con Zonas de uso agropecuario que no hayan recuperación de sido previamente tierras de protección seleccionados (ANP o vocación urbano industrial alto) Zonas de protección de zonas de lato valor bioecológico o zonas de protección de "… NOMBRE …". (Ej. Zonas de proteciòn de aguajales del alto Mayo). Nombre de la unidad en el mapa de aptitud productiva (ej. Zona para cultivo en limpio con calidad agrologica media con limitaciones por pendiente) Nombre de la unidad en el mapa de aptitud productiva (ej. Zona para cultivo permanente con calidad agrologica baja con limitaciones por drenaje) Seleccionar todas los polígonos de "muy alto valor biocologico que no hayan sido previamente seleccionados (ANP o vocación urbano industrial alto o conflictos de uso)
Valor Bioecológico
Zonas para cultivo en limpio
Seleccionar todas los polígonos para cultivos en limpio que no hayan sido previamente seleccionados (ANP, vocacion urbano industrial alto, conflictos de uso o Muy alto valor bioecológico) Seleccionar todas los polígonos para cultivos permanentes que no previamente no hayan sido seleccionados (ANP, vocación urbano industrial alto, conflictos de uso o Muy alto valor bioecológico)
Zonas para cultivo permanente
Zonas para manejo de pastos
Zonas para producción forstal y otras asociaciones
Nombre de la unidad en el mapa de aptitud productiva (ej. Zona para pastos asociado con producción forestal Nombre de la unidad en el mapa de aptitud productiva (ej. Zona para produccion forestal asociado con cultivos permanentes Nombre de la unidad en el mapa de aptitud productiva (ej. Zona para cultivo en limpio con calidad agrológica media con limitaciones por pendiente) Zona de pesca comercial
Seleccionar todas los polígonos para pastos que no previamente no hayan sido seleccionados (ANP, vocacion urbano industrial alto, conflictos de uso o Muy alto valor bioecológico) Seleccionar todas los polígonos de aptitud forestal que no previamente no hayan sido seleccionados (ANP, vocación urbano industrial alto, conflictos de uso o Muy alto valor bioecológico)
Seleccionar todas los polígonos de protección que no previamente no hayan sido seleccionados (ANP, vocación urbano industrial alto, conflictos de uso o Muy alto valor bioecológico)
Zonas para producción pesquera Zonas para producción pesquera Otras zonas productivas Otras zonas productivas
Seleccionar las zonas de aptitud para pesca comercial Seleccionar las zonas de aptitud para pesca de subsistencia Extraer los símbolo del mapa de aptitud productiva Extraer los símbolo del mapa de aptitu productiva
Zonas productivas Zonas productivas Zonas productivas
Zona de pesca de subsistencia Área con potencial minero Áreas con potencial turístico
Aptitud minera Áreas con potencial turístico
El campo que genera el mapa de ZEE final es el de nombre “zee”, los otros campos servirán como información adicional en la tabla de atributos de la cobertura final de ZEE y como material de consulta.
Figura 30: Disposición de los campos utilizados en la cobertura de ZEE final.
El mapa de ZEE final, además de delimitar las unidades relativamente cada una de las Unidades Ecológica Económicas (UEE). Debemos
homogéneas del territorio, debe contener las recomendaciones de uso para mencionar que las UEEs son espacios territoriales que se caracterizan por ser homogéneas hacia su interior pero sustancialmente distintas respecto de sus áreas vecinas. Teóricamente, es posible (aunque no siempre) encontrar espacios territoriales con las mismas características en 2 o más sectores del territorio, es decir, una misma UEE puede estar localizada en varios sectores, aislados unos de otros. En un trabajo interdisciplinario se deciden los posible usos que se van a dar a las Zonas Ecológicas y Económicas (agricultura anual, agricultura perenne, agroforesteria, ganadería, selvicultura, construcción de vía,
actividad minera, investigación, turismo, agrosilvopastura, entre otros) y las recomendaciones que se da a cada unidad para determinado uso (uso recomendable, uso recomendable con restricciones, y uso no recomendable). Estos datos también se consignan en la tabla de atributos de la ZEE final.
Cuadro 13: Lista de coberturas arcos (ArcInfo) usadas en los mapas temáticos, intermedios y final de ZEE.
COBERTURAS (ARCOS) DESCRIPCIÓN DE LA COBERTURA CAMPO DE CAMPO DE TIPO DE
APTIPIS BASIN
APTIPRO CAPUSO CLIMA
Aptitud Piscícola
Aptitud Productiva Límite de cuencas de las tierras Clima Capacidad de uso mayor
V-pisci
Apticode
Des_pisci
Sin código Capucode
Des_aptipr, Simbol Sin descripción Des_capu
Polígono Polígono Línea Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono Polígono
CONANP CONCCNN CONFUSO CONMINE ECOZOO FISIO CUENCAS
Área Naturales Protegidas Comunidades Nativas Conflictos de uso
Climacode Anpcode
Des_clima, Simbolo Des_anp
Concesiones forestales Concesiones mineros Ecozooregiones Geográficas Fisiografía Forestal hábitats Frentes
Ccnncode Conceuso V_confu Code3 Minecode Zoocode Fisiocode Forecode Fragmecode Frentecode Geolcode
Des_ccnn
Des_conce Des_confu Des_mine Tercero Des_zoo Des_fis
FRAGMEN FRENTE GEOL
Descrip, Simbolo Des_fragme Des_frente Des_geol
Socioeconómicos Geología Suelos Geomorfología Uso actual
GEOMO SUELO USOS
Geomocode Suelocode Usocode V_ecol
Des_geom Des_usos Des_ecol
VALECOL VEGETA VOCURBI VULNERA ZEE1
Valor bioecológico Vegetación Industrial Vocación Urbano e Vulnerabilidad Económica
Vegetcode V_vocur
Des_veget Des_vocur
V-vulnera
Todos los campos biológicos, UEE
Des_vulner
de los temas físicos, socioeconómicos y
ZEEFIN
Zeecode (disuelto)
Des_zee
Cuadro 14: Lista de coberturas shapes (ArcViewGIS) usadas en los mapas temáticos, intermedios y final de ZEE.
COBERTURAS (SHAPES) DESCRIPCIÓN COBERTURA DE LA CAMPO DE CAMPO DE TIPO DE
Amazonia_ecologica
Amazonía con
Areas_naturales_protegidas Bosque_producción_permanente
criterio Ecológico Áreas Naturales Protegidas Bosque de
Tipo, Anp, Orden Zona
Nombre, Tipo_desc Documento
producción Capital de
Capital_departamente
permanente Departamento (Moyabamba) Capitales de distritos Capitales de provincias Circuitos turísticos
Capital_distrito Capital_provincia Circuitos_turísticos Concesiones_forestales
Sin código Sin código Sin código Nro. Lote, Nro. Conce
Capital_de, Distrito Capital de, Provincias Sin descripción Postor, Nro_contrat
Punto Punto Polígono Polígono
Concesiones unidades de
forestales por aprovechamiento Déficit y exceso de agua mineros Derechos
Déficit_exceso_agua Derechos_mineros
Precipitac Zona, Contador
Descripcio Carta, Concesion, Naturaleza, Estado, Tit_concesion, Fec_denu, Dp_dist_Dp_prov,
Dptos_adyacentes Endemismo
Departamentos adyacentes Estaciones climáticas Endemismo
Sin código Sin código Sin código
Dp_depa
Sin descripción Sin descripción Estacion, Tipo, Propietario, lat, lon, alt, Distrito, Año_de_ini,
Línea Polígono Punto
Estaciones_climáticas
Departamen, Provincia, Descripcio
Fallas_geologia
Grilla_coordenadas
Fallas geológicas Grilla de coordenadas del área de estudio Grilla de
Sin descripción Sin descripción
Grilla_fondo
coordenadas del Isotermas Isoyetas Limite_caja_grilla área de estudio Isotermas Isoyetas Temperatur Sin código Sin código Sin descripción Descripcio Sin descripción Líneas Línea Polígono
Límite de las
coordenadas del área de estudio Límite político del departamento de San Martín Perú
Límite_departamental
Limite_peru Límite_selva_baja
Límite poítico del Límite con
Sin código Codesel
Sind escripción Descripcio
criterio ecológico baja
y criterio de selva Lotes_petroleros Lotes petroleros Codelote Lote, Ubic_geo, Cía, Polígono
Concesiona, Extensión, Contrato, Inv_min,
Est_actual, Tipo_contra, Frente_inf.
Peru_sudamerica Plegamientos_geologia Potencialidades
Perú y los países sudamericanos Plegamientos geológicos
Codigo Sin código Code
Abbrevname Sin descripción Poten, Califica,
Polígono Línea Polígono
socioeconómicas Ríos adyacentes Red de drenaje Red de drenaje Lugares
Newpoten, Región, Distrito, Provincia Descrip Sin descripción Sin descripción Des_rios Atractivo, Provincia, Categoría, Tipo, Sub_tipo,
Rios_adyacentes Rios_lineas_01 Rios_lineas_02
Sin código Sin código Riocode Sin código
Polígono Línea Línea
Rios_poligonos
Turismo_areas_protegidas
Ríos principales turísticos
Polígono Punto
Distrito, Centro_pob,
Estado_de_conservación, Turismo_arequeologia Lugares Sin código Accesibili, Cod_sub_ti Atractivo, Provincia, Categoría, Tipo, Sub_tipo, Distrito, Centro_pob, Punto
Estado_de_conservación, Turismo_ccnn_barrio Lugares Sin código Accesibili, Cod_sub_ti Atractivo, Provincia, Categoría, Tipo, Sub_tipo, Distrito, Centro_pob, Punto
nativas y barrios
Estado_de_conservación,
Turismo_cuerpos_agua
Accesibili, Cod_sub_ti Atractivo, Provincia, Categoría, Tipo, Sub_tipo, Distrito, Centro_pob,
Estado_de_conservación, Sin código Accesibili, Cod_sub_ti Atractivo, Provincia, Categoría, Tipo, Sub_tipo, Distrito, Centro_pob, Punto
Turismo_cursos_Agua
Turismo_formaciones_geológicas_internas
comunidades formaciones geológicas Turismo_miradores_otros Lugares
miradores y otros atractivos
Turismo_montañas
Turismo_museos
turísticos museos
Estado_de_conservación, vias Red vial Codigo Accesibili, Cod_sub_ti Sin descripción Via_estado, Descripcio, Línea Línea
Zee_areasamortiguamiento
Areas de de anp
amortiguamiento Atractivos ZEE
Zee_atractivos_turisticos
turísticos para la Comunidades ZEE
Zee_ccnn
Region, Depart, Provin, Dist, Cap_dist, Cc_nn, Fam_lin, Grup_etn,
Resoluc, Titulo, Area_tit, Area_ced, Area_tot,
Zee_complejoarequeologico_granpajaten
arqueológico del Gran Pajaten para la ZEE Areas de
Nombre, Simbolo
Zee_conservacionmunicipal
conservación municipal Cordillera azul para la ZEE Bosque de Altomayo Laguna El Sauce protección del Parque Nacional Cordillera Azul Río Abiseo Áreas con Parque Nacional
Nombre, Tipo, Anp
Zee_cordilleraazul Zee_lagosauce
Code Codelago
Zoni_simp3, Simbolo Des_lago
Polígono Polígono Polígono
Zee_limite_bosqueproteccion_altomayo
Nombre, Interes,
Zee_zonas, Frentedes Des_corde Des_abi descripcio Nombre, Simbolo
Zee_limite_parquenacional_cordilleraazul Zee_limite_parquenacional_rioabiseo Zee_mineria Zee_rioabise
Cordecode Abicode Sin código Sin código
Polígono polígono Punto Polígono
potencial minero Zona histórico Abiseo cultural en el río
3.2.4 Composición de mapas: Es la adición de diferentes elementos que nos permiten interpretar y entender un mapa de manera adecuada, presentando la información de manera holística. Este proceso tiene algo de arte y ciencia.  Con las coberturas listas y sus respectivas tablas de atributos, empleando el software ArcViewGIS y su módulo Layout, se procedió a generar las nuevas composiciones o mapas, teniendo en cuenta el formato de publicación; es se consideró la escala 1:350,000 y el tamaño de papel (formato) 36x50  pulgadas. Se preparó una composición matriz la cual sirvió para la composición de los mapa final se preparó otro tipo de formato debido a que la leyenda es muy grande e incluye datos adicionales que tienen que ser presentados de manera muy didáctica. mapas temáticos e intermedios, así como para los mapas auxiliares. Para el decir, el formato debe ajustarse a la escala de publicación. Para este caso
Debido a que la información presentada en algunos mapas es muy extensa hace un tanto difícil al momento de asignar colores a las leyendas. Para superar este inconveniente se optó por asignar, en cada unidad representativa, el código empleado en la tabla de atributos.
(Ej. Mapa de fisiografía) la diferenciación de las unidades caracterizadas se
Códigos de la tabla de atributos
Figura 31: Etiquetas asignadas a las unidades ZEE.
La codificación en la leyenda es importante también, de esa manera se ubica rápidamente el color y número (código) en el mapa.
Símbolos y códigos de laleyenda
Figura 32: Códigos de las unidades caracterizadas.
3.3.1 Colecta y procesamiento de datos de campo: Proceso por el cual se adquiere datos de coordenadas para la verificación y acondicionamiento de la data satelital y temática. 
Con la finalidad de hacer la verificación de las unidades caracterizadas en el trabajo de gabinete se prepararon ventanas extraídas del mosaico de muestreo para cada variable temática. Se tuvo en cuenta el límite departamental propuesto en un inicio. imágenes de satélite adicionando la cobertura de vías y los puntos de
La combinación de bandas espectrales más adecuada para este trabajo de campo fue la 543 – RGB y la escala de impresión considerada de 1:100,000. La grilla de coordenadas se tuvo un intervalo de 2000 metros.
Figura 33: Índice de ventanas de imágenes empleadas en el trabajo de campo.
Haciendo uso de una unidad GPS (Navegador) se levantó 301 datos de coordenadas UTM. El levantamiento de coordenadas se hizo a lo largo de la carretera principal (Francisco Belaunde Terry o más conocida como la marginal de la selva) teniendo en cuenta que la colecta de datos se hiciera sobre áreas que presentan alguna diferencia visible y contrastante en las imágenes elaboradas para tal fin. Ver anexo de imágenes y mapas en la sección: Imágenes para el trabajo de campo. Se consideraron, en este
sentido, cruce de puentes y ríos, plaza principal de los centros poblados, manera con el módulo Track de la unidad GPS se registró el trazo de la carretera principal y algunas carreteras secundarias.
formaciones geológicas, entre otras zonas de fácil accesibilidad. De igual
Por lo limitado en tiempo, la toma de datos, en algunos casos se tuvo que hacer desde el automóvil en movimiento y porque se consideraba que el dato no influiría mucho en el resultado (zona de transición de unidades visibles en la imagen). Para el caso de centros poblados y cruce de puentes se detenía la movilidad por espacio de 5 a 10 minutos hasta que la unidad GPS se estabilizara y no mostrara mucha fluctuación en el nivel de error. El
promedio estimado en el error fue registrado entre 7 y 15 metros +/-. De regreso y como fase de acondicionamiento de la data de campo se utilizó el software Map Source de Garmin V para transferir la data (coordenadas y trazo de la carretera) de la unidad GPS al ordenador. Este proceso de exportación de puntos permitió transferir los datos en formato *.dxf. Estos datos tuvieron que ser convertidos a formato *.dbf para ser acondicionados y luego convertirlos al formato *.shp de ArcViewGIS para ser manipulados adecuadamente. En el caso de la data de líneas (trazo de las carreteras) solamente se exportó de *.dxf a *.shp para su edición final.
Cuadro 15: Coordenadas UTM registradas con la unidad GPS en el trabajo de campo.
ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 X (ESTE) 205526 312812 214936 208312 355191 325305 291356 353039 271199 317604 342840 326409 274003 274060 325906 271876 346264 344366 341209 335889 328417 326081 Y (NORTE) 9371016 9256179 9367446 9370623 9238086 9218753 9323522 9249053 9333017 9172110 9230491 9237909 9334400 9334454 9245972 9331967 9284007 9290180 9293747 9279964 9270555 9243859 Z (ALTITUD) 1098.9 m 314.2 m 959.8 m 1118.9 m 235.2 m 265.9 m 1002.3 m 220.0 m 858.3 m 323.8 m 243.8 m 278.7 m 1447.9 m 1451.2 m 284.0 m 849.9 m 288.3 m 416.4 m 582.7 m 251.0 m 926.1 m 284.2 m PUNTO DE CONTROL TERRESTRE AG VERDES PTE AGUA BLANCA AGUAS CLARAS PT AGUAS VERDES BARRANQUA BELLAVISTA BOCATOMA GERA BUENOS AIRES CALZADA CITY CAMPANILLA CASPISAPA CENTRO AMERICA CIMA1 CIMA2 CONSUELO CRUCE CUMBAZA PTE CUMBAZA PTE1 CUMBAZA PTE2 CUNUMBUQUI DIV-MAYO-SISA DOS UNIDOS
268549 308236 304014 274003 694781 286900 295377 308596 298635 331518 332287 333586 288578 254551 323005 336203 282246 347831 281730 281490 223569 222612 234784 244967 355609 355656 353818 353557 356529 357540 357622 357768 360340 315526 318254 320156 321506 322678 324474 326322 327890 332223 335478 357366 335363 336434 350606 352363 354801 357336 357258
9327471 9196214 9191193 9331011 9585339 9324600 9324509 9204888 9312047 9290216 9289919 9283621 9328742 9345055 9290934 9280483 9333515 9283370 9331084 9332604 9364534 9365391 9357401 9341953 9271544 9270469 9266837 9263920 9263484 9262300 9262335 9262378 9256816 9267654 9266342 9265889 9267737 9266479 9266242 9267099 9269587 9271713 9273513 9255617 9276504 9283054 9281954 9282673 9285056 9286304 9286693
850.2 m 304.6 m 308.2 m 828.1 m 122.0 m 1074.6 m 915.1 m 279.6 m 815.1 m 873.2 m 821.6 m 265.9 m 819.2 m 821.6 m 289.7 m 245.7 m 889.3 m 319.0 m 889.3 m 883.3 m 987.2 m 963.1 m 882.4 m 867.2 m 620.0 m 224.4 m 228.2 m 241.7 m 390.2 m 211.1 m 206.1 m 202.0 m 521.6 m 419.0 m 569.2 m 582.4 m 533.9 m 601.9 m 656.7 m 739.4 m 895.1 m 694.9 m 490.6 m 237.3 m 358.9 m 304.4 m 330.8 m 451.7 m 754.0 m 910.7 m 1035.9 m
HABANA CITY HUAYABAMBA PTE HUICUNGO INDOCHE PTE IQUITOS JEPELACIO JERILLO JUANJUI LAHUARPIA LAMAS LAMAS CITY MACEDA MARONA MAYO MAYO PTE MAYO PTE1 MIRADOR MORALES MOYOBAMBA MOYOBAMBA CITY NARANJOS NARANJOS PTE NARARANJILLO PT NVA CAJAMARCA P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 P08 P09 P100 P101 P102 P103 P104 P105 P106 P107 P108 P109 P11 P110 P111 P112 P113 P114 P115 P116
355980 354593 355187 356342 356659 359459 361231 360386 358355 357280 357180 358401 362336 364249 351899 339393 338207 335468 335066 327848 291448 276883 271880 270718 269499 355518 265609 265483 264695 263209 265141 265452 265638 266697 269401 266356 351899 264079 262643 261423 260357 260502 255555 250174 247219 241510 238632 357343 232630 229527 226011
9288059 9290268 9291353 9252066 9290438 9288229 9289008 9291508 9294188 9296962 9299577 9302546 9302489 9304620 9245055 9284822 9285896 9287248 9283754 9286995 9327273 9331361 9331954 9329902 9327580 9237134 9326325 9326052 9325107 9324418 9323809 9322588 9322399 9321540 9327231 9332546 9245055 9331706 9331401 9330522 9330304 9329590 9332937 9335823 9337466 9348807 9354368 9239918 9359087 9361514 9364165
942.9 m 752.1 m 612.5 m 246.5 m 530.5 m 502.9 m 474.8 m 357.5 m 376.7 m 308.0 m 220.3 m 211.9 m 211.6 m 188.5 m 233.2 m 302.7 m 365.2 m 513.9 m 311.4 m 279.4 m 839.8 m 877.1 m 850.6 m 843.9 m 851.8 m 244.5 m 838.1 m 842.5 m 844.9 m 848.2 m 850.4 m 858.1 m 864.1 m 889.3 m 855.2 m 835.5 m 233.7 m 822.8 m 819.4 m 821.1 m 831.9 m 835.7 m 846.1 m 822.3 m 829.3 m 855.9 m 869.4 m 237.1 m 911.2 m 917.2 m 960.2 m
P117 P118 P119 P12 P120 P121 P122 P123 P124 P125 P126 P127 P128 P129 P13 P130 P131 P132 P133 P134 P135 P136 P137 P138 P139 P14 P140 P141 P142 P143 P144 P145 P146 P147 P148 P149 P15 P150 P151 P152 P153 P154 P155 P156 P157 P158 P159 P16 P160 P161 P162
218698 209812 205910 245909 248180 249688 249624 361103 251512 253324 254123 253221 253573 254429 281701 282247 284654 288917 360599 289048 289087 290097 290695 291027 273755 284570 291187 291458 294303 360591 297484 299655 307156 308366 309321 314227 316327 316320 324427 325665 343788 326447 328585 330418 345785 347158 346317 346069 344187 331331 344404
9365363 9370034 9371015 9345154 9346638 9348332 9345993 9235097 9345576 9344341 9344880 9342648 9340401 9338671 9328173 9326321 9325244 9324115 9237022 9323209 9323050 9323777 9324270 9323809 9333544 9331127 9327491 9327280 9325571 9237052 9313529 9311322 9305615 9304604 9302394 9300849 9299707 9296555 9291344 9291679 9232120 9291694 9290902 9290548 9284140 9284760 9285978 9288138 9290674 9220691 9291409
1060.0 m 1008.1 m 1095.3 m 853.5 m 835.7 m 824.9 m 834.3 m 247.7 m 827.3 m 825.4 m 823.0 m 824.2 m 824.7 m 823.2 m 967.7 m 1069.3 m 1161.1 m 1088.3 m 242.1 m 1042.4 m 1031.1 m 1052.8 m 1080.9 m 1033.5 m 966.7 m 824.9 m 833.3 m 836.5 m 827.3 m 243.8 m 774.2 m 806.4 m 997.2 m 1109.0 m 1113.8 m 870.8 m 743.2 m 507.2 m 357.7 m 481.3 m 247.7 m 574.5 m 744.2 m 825.7 m 292.6 m 307.7 m 469.0 m 495.9 m 422.4 m 251.3 m 499.0 m
P163 P164 P165 P166 P167 P168 P169 P17 P170 P171 P172 P173 P174 P175 P176 P177 P178 P179 P18 P180 P181 P182 P183 P184 P185 P186 P187 P188 P189 P19 P190 P191 P192 P193 P194 P195 P196 P197 P198 P199 P20 P200 P201 P202 P203 P204 P205 P208 P209 P21 P210
343740 343163 342375 316066 316837 317470 317342 315623 315654 315940 315882 316612 316392 314344 313915 311723 310442 309603 308227 305900 305033 303984 301846 300473 300372 300558 307307 307582 308307 308377 309059 307032 306248 305816 305653 305726 305464 305903 307187 308321 310146 309937 309943 309717 307984 306073 304860 304557 303329 303904 312807
9290639 9291546 9292922 9167535 9169501 9170534 9172747 9175461 9176473 9180935 9181759 9182093 9183755 9188049 9188987 9192032 9194122 9196303 9196134 9195303 9193934 9191437 9189270 9188640 9187892 9187830 9200469 9201837 9203862 9205764 9208384 9210484 9210391 9210557 9210857 9212110 9213514 9215038 9216566 9217225 9217820 9219504 9221647 9223355 9223828 9224656 9227109 9230420 9232333 9232794 9217778
441.6 m 528.6 m 622.6 m 359.9 m 335.9 m 342.4 m 319.3 m 315.0 m 312.3 m 319.5 m 303.9 m 321.0 m 311.4 m 292.6 m 292.1 m 298.6 m 295.2 m 291.4 m 277.7 m 289.2 m 290.0 m 313.3 m 307.5 m 355.8 m 405.6 m 445.2 m 306.8 m 332.5 m 323.1 m 295.2 m 284.0 m 366.9 m 389.2 m 409.9 m 448.8 m 439.0 m 394.0 m 348.1 m 313.0 m 302.2 m 298.1 m 288.8 m 309.2 m 290.4 m 305.3 m 321.7 m 305.8 m 307.3 m 322.2 m 310.6 m 276.0 m
P211 P212 P213 P22 P23 P24 P25 P26 P27 P28 P29 P30 P32 P33 P34 P35 P36 P37 P38 P39 P40 P41 P42 P43 P44 P45 P46 P47 P48 P49 P50 P51 P52 P53 P54 P55 P56 P57 P58 P59 P60 P61 P62 P63 P64 P65 P66 P67 P68 P69 P70
314328 316597 317963 318086 316682 319930 321039 323252 325143 325188 334647 324454 325592 326187 326271 327267 328047 326641 326128 325694 323301 320795 319686 317129 319530 315247 313032 313186 311060 303542 304339 352839 353167 304358 356594 315398 315553 315668 251005 351290 297131 249623 260699 260065 310545 309883 329757 347304 341124 338060 304369
9217060 9217222 9216654 9215708 9215380 9216786 9218647 9218572 9218421 9221188 9221772 9223837 9226461 9227438 9226060 9230670 9232290 9235245 9242510 9246713 9248569 9249931 9252927 9254167 9253691 9255782 9258824 9261128 9264812 9306624 9192915 9235078 9234224 9228089 9240077 9167401 9167421 9167435 9349907 9242487 9317682 9336118 9329737 9329399 9217856 9218506 9285588 9234355 9226232 9223259 9231295
271.0 m 265.9 m 265.0 m 301.3 m 341.2 m 274.8 m 255.8 m 265.9 m 244.3 m 314.2 m 244.1 m 349.3 m 352.9 m 338.5 m 341.6 m 310.9 m 272.2 m 272.4 m 286.8 m 280.3 m 287.6 m 301.7 m 297.9 m 303.4 m 298.6 m 302.2 m 323.1 m 326.0 m 364.7 m 878.5 m 297.4 m 232.8 m 217.4 m 308.0 m 232.5 m 339.2 m 341.4 m 340.2 m 818.0 m 222.9 m 810.5 m 822.3 m 830.2 m 851.6 m 290.2 m 285.9 m 268.1 m 248.9 m 238.5 m 251.0 m 304.1 m
P71 P72 P73 P74 P75 P76 P77 P78 P79 P80 P81 P82 P83 P84 P85 P86 P87 P88 P89 P90 P91 P92 P93 P94 P95 P96 P97 P98 P99 PACAYZAPA PACHIZA PICOTA PICOTA PUENTE PISCOYACU PONASA PUENTE PTA ARENAS P1 PTA ARENAS P2 PTA ARENAS P3 PTO SORITOR PUCACACA RAMIREZ RIO NEGRO PTE RIOJA AERO RIOJA CITY SACANCHE SACANCHE PTE SAN ANTONI SAN ANTONIO SAN HILARION SAN RAFAEL SAPOSOA AERO1
304598 304246 303905 303979 318003 365649 203733 323690 315875 312764 325759 312426 338806 267526 240072 319698 349313 361591 262966 262157 230358 357961 244362 334943
9230475 9232911 9232794 9232795 9216377 9260053 9371950 9291024 9184278 9268543 9246820 9268423 9224835 9321445 9351633 9293734 9282680 9232998 9324286 9330874 9360863 9301154 9343160 9277854
301.5 m 314.5 m 312.1 m 310.4 m 263.8 m 615.6 m 1217.9 m 277.2 m 309.7 m 358.7 m 280.1 m 353.2 m 244.5 m 894.1 m 840.3 m 547.4 m 116.9 m 249.6 m 849.9 m 829.3 m 898.2 m 194.3 m 874.2 m 312.3 m
SAPOSOA AERO2 SAPOSOA CITY SAPOSOA PTE1 SAPOSOA PTE2 SAPOSOA PTE3 SAUCE SERRANOYACU PTE SHANAO CITY SHITARI PUENTE SISA CITY SISA PTE1 SISA PTE2 SISA PUENTE SORITOR SORITOR PTE TABALOSOS TARAPOTO TINGO DE PONASA TONCHIMA TONCHIMA PTE TUMBARO PTE YURACYACU PTE YURACYACU PTE1 ZAPATERO
3.3.2 Uso de los datos de campo: Sin datos confiables no hay información valedera. En SIG si se ingresa datos erróneos obtenemos información errónea.  Con los datos de campo se hizo la verificación y acondicionamiento de las
imágenes de satélite y la cartografía base. Para las imágenes de satélite se aplicó la re-corrección geométrica tomando como fuente algunos puntos de control terrestre que eran más distinguibles y mejor validados. Del mismo modo se hizo el acondicionamiento cartográfico de las vías y centros poblados de la zona de muestreo. Se uso ERDAS IMAGINE y ArcViewGIS, respectivamente. Se preparó y elaboró los mapas finales que se presentan en la sección de anexo de imágenes y mapas.
Metadata espacial
Información acerca de los datos que son utilizados o generados en un SIG. datos espaciales. •
Describen el contenido, la calidad, la condición y otras características de los
Utilizando el Sistema Web para la Gestión de Metadata Espacial (GME) se Departamento de San Martín, así como de las coberturas temáticas, intermedias y final de ZEE.
hizo el ingreso de la metadata relativo el mosaico de imagen de satélite del
El GME está localizado en www.siamazonia.org.pe de donde se puede acceder fácil y rápidamente a este servicio. SIG-ZEE. La metadata fue generada a medida que se avanzaba con el modelamiento
Link hacia la GME
Figura 34: Portal de SIAMAZONIA y la ubicación de la GME a través del link para visualizar mapas.
Figura 35: Interfase de usuario del GME.
Figura 36: Interfase para búsqueda avanzada de la GME.
Reporte de metadata para el mosaico de imágenes de satélite MOSAICO DE IMÁGENES DE SATÉLITE LANDSAT TM - ETM+ DEPARTAMENTO DE SAN MARTÍN – 2005
DATOS GENERALES DE METADATA Información General Contactos / Custodia Derechos y Disponibilidad Ambito de los Datos Ubicación Espacial DATOS ESPECIFICOS DE TELEDETECCION Información Específica Información Técnica Información Sobre Procesamiento
DATOS GENERALES DE METADATA
Tema(s): Medio Ambiente Tipo de metadata: Teledetección Estado de Origen de los Datos:
Información Pendiente Descripcion del Origen de los Datos:
Información Pendiente Sitio Web: www.iiap.org.pe/website/Mosaico_Landsat/index.htm Origen/Fuente de los Datos: Publicación: 01/2003 Idioma: Español Descripción de Metadata:
Esta metadata fue elaborada para proveer de información fuente para validar los datos empleados para la interpretación de las coberturas temáticas de la Región Madre de Dios. Autor: Ing. Lizardo Fachín Institución:
Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana - IIAP Participante(s) / Otros:
Contactos / Custodia
Persona de contacto: Ing. Lizardo Fachín E - Mail del contacto: lfachin@iiap.org.pe Persona modificadora de los Datos: Ing. Lizardo Fachín E - Mail Persona modificadora de los Datos: lfachin@iiap.org.pe Institución Modificadora: Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana - IIAP
Derechos y Disponibilidad
Propiedad Intelectual: Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana - IIAP Libertades de Uso: Libre despúes de confirmar Ubicación del Dato: UIGT-IIAP Facilitador de los Datos: UIGT - IIAP
Ambito de Los Datos
Nivel País: Perú Nivel Regional: Región San Martín Nivel Específico: San Martín
Extremo Superior Izquierdo (metros): Extremo Inferior Derecho (metros):
X 185000 455000
Y 9410000 9020000
DATOS ESPECIFICOS DE TELEDETECCION
Resumen: Mosaico generado para la interpretación visual para los mapas temáticos del departamento de San Martín. Se utilizó 08 imágenes de satélite Landsat TM y ETM+ Referencia a Informe:
Manual para la elaboración de Imágenes de Satélite Landsat TM para la selva baja peruana. Serie BIOD
Tipo del producto: Imagen independiente Satélite y Sensor: Landsat / TM Resolución Espacial (Pixeles en metros): 30 Resolución Espectral (Numero de bandas): 3 Path y Row (Dirección y Fila): 007 - 064; 007 - 065; 007 - 066; 008 - 064; 008 - 065; 008 - 066; 009 - 064; 009 - 065 Fecha de Captura de la Imagen: 01/1989 Entre 12/1999 Otra Descripción técnica: Radiometría mejorada con el programa ERDAS IMAGINE 8.5
Información Sobre Procesamiento
Fecha de Adquisición (Imagen Origen): 01/01/1989 Entre 31/12/1999 Fecha de Modificación (imagen editada): 01/01/2003 Entre 31/12/2003 Procesamiento de Imagen: Georeferenciación Formato de archivo: Erdas / IMG File
Reporte de metadata para una cobertura temática (Geología) COBERTURA VECTORIZADA GEOLÓGICA - SAN MARTÍN – 2005
DATOS GENERALES DE METADATA Información General Contactos / Custodia Derechos y Disponibilidad Ambito de los Datos Ubicación Espacial DATOS ESPECIFICOS DE DATOS ESPACIALES SIG Información Específica Información Técnica Referencia Espacial Descripción de la Data
Tema(s): Geología Tipo de metadata: Datos Espaciales SIG Estado de Origen de los Datos: Información Pendiente Descripcion del Origen de los Datos: Mapa Geológico del Perú INGEMMET, imagenes de satelite Landsat TM y ETM+ Sitio Web: www.iiap.org.pe/website/Mapa_tematico/index.htm Origen/Fuente de los Datos: Publicación: 01/2005 Idioma: Español Descripción de Metadata: Esta metadata fue elaborada para proveer de información fuente para validar los datos empleados para la elaboración de la cobertura de geología del departamento de San Martín. Autor: Ing. Walter Castro Institución: Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana - IIAP Participante(s) / Otros: POA
Persona de contacto: Ing.Walter Castro E - Mail del contacto: wcastro@iiap.org.pe
Persona modificadora de los Datos: Ing.Walter Castro E - Mail Persona modificadora de los Datos: wcastro@iiap.org.pe Institución Modificadora: Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana - IIAP
Propiedad Intelectual: Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana (IIAP) - Gobierno Regional San Martín Libertades de Uso: Libre despúes de confirmar Ubicación del Dato: UIGT-IIAP Facilitador de los Datos: UIGT - IIAP
Nivel Geográfico: Regional Nivel País: Perú Nivel Regional: Región San Martín Nivel Específico: Región San Martín
DATOS ESPECIFICOS DE DATOS ESPACIALES SIG
Resumen: Para identificar y elaborar las unidades de la cobertura geológica se tuvo en cuenta que: Comprende el estudio de las característas geo estructurales del departamento de San Martín desde la perspectiva de litoestratigrafía, el comportamiento geoestructural y los procesos que dieron lugar a la formación de las intrusiones megmáticas. Propósito del Proyecto: Dotar de un instrumento para la gestión, de cara al Ordenamiento Territorial para facilitar la formulación de políticas, planes y programas orientados al desarrollo sostenible del departamento de San Martín. Metodología: Para la realización del presente trabajo se contó con los diversos estudios de geología realizados y publicados a nivel de detalle y semidetalle. Utilizando el software ArcView se hizo la interpretación y el análisis visual sobre imágenes de satélite teniendo en cuenta los estudios realizados por INGEMMET. Se digitalizó mediante líneas las áreas consideradas, por su reflectancia con características geológicas. Se hizo el acondicionamiento cartográfico en áreas de ríos donde hubo algunas variaciones respecto al mapa base hidrográfico. Dependencia de los Datos: Producto Independiente Descripción de Dependecia: No existe
Tipo de Representación Espacial: Digital, en vector Formato de archivo: ArcInfo / ArcFile Escala de Ingreso de Datos: 1:100000
Datum Horizontal: WGS84 Esferoide: WGS84 Proyección: UTM Zona UTM: 18 Sur
Categoría Espacial: Información Ambiental Interpretada Clase de Información: Descriptivo Entorno Temporal: Un patrón permanente Fecha de Inicio Referente al contenido: 01/2003 Fecha de Término Referente al Contenido: 31/01/2005
Cuadro 16: ESQUEMA DE LA METODOLOGÍA EMPLEADA EN EL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES Y EL MODELAMIENTO SIG
Adquisición, preparación, organización y acondicionamiento de material, equipos y software
Recopilación y preparación de datos satelitales
Acondicionamient o y preparación del material cartográfico base
Colecta y procesamiento de datos de campo
Material Satelital
Interpretación y digitalización de la información temática
Uso de los datos de campo
Otros materiales temáticos
Elaboración del mosaico de imágenes de satélite
Edición y atributación (codificación)
Organización de la carpeta matriz
Elaboración del Modelo Digital de Elevación para la generación de una visualización 3D
AEROTERRA. 2006. Landsat. http://www.aeroterra.com/p-landsat.htm BUZAI, GUSTAVO. 2000. La Exploración Geodigital. Primera Edición. Buenos Aires, Argentina. 179 pp. CHUVIECO, EMILIO. 1996. Fundamentos de Teledetección Espacial. Tercera Edición Revisada. España. 565 pp.
ERDAS IMAGINE. 1999. Field Guide. Fifth Edition. Atlanta-Georgia. USA. 292 pp. ERDAS IMAGINE. 1999. Tour Guide. Fifth Edition. Atlanta – Georgia. USA. 290 pp.
ESRI Inc. 1990. Understanding GIS. The ARC/INFO Method. Self-study workbook. First Edition. – Redlands California. USA. 540 pp. ESRI Inc. 1994. PC ARC/INFO. Command References. Fourth Edition. – Redlands California. USA. 852 pp. ESRI Inc. 1996. ARCVIEW GIS. Using ArcView GIS. First Edition. – Redlands California. USA. 350 pp.
FACHIN, LIZARDO - RODRIGUEZ, FERNANDO - LIMACHI, LUIS. 2006. Módulos de práctica para el curso de Ordenamiento Ambiental. (Versión 3.0). Iquitos, Perú. 113 pp. IIAP (Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana). 1997. Zonificación de Bosques del Departamento de San Martín. Primera Edición. Iquitos, Perú.
IIAP (Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana) – BIODAMAZ.
2004. Manual para la elaboración de mosaicos de imágenes de satélite Landsat TM para la selva baja peruana. Documento Técnico Nro. 03. serie IIAP-BIODAMAZ. Primera Edición, Iquitos, Perú. 120 pp.
IIAP (Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana) – CONSEJO
TRANSITORIO DE ADMINISTRACIÓN REGIONAL DE MADRE DE
DIOS. 2001. Propuesta de Zonificación Ecológica Económica como base para el Ordenamiento Territorial. Madre de Dios camino al desarrollo sostenible. Primera Edición. Lima, Perú. 135 pp. IIAP (Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana) - GOBIERNO
REGIONAL DE UCAYALI. 2003. Propuesta de Zonificación Ecológica 125 pp.
Económica de la Cuenca del Río Aguaytía. Primera Edición. Lima, Perú.
IIAP (Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana) – PRODATU. 2006. Zonificación Ecológica y Económica. Tocache hacia el desarrollo sostenible. Primera Edición. Lima, Perú. 144 pp.
INRENA (Instituto Nacional de Recursos Naturales). 1995. Guía Explicativa del Mapa Forestal. Primera Edición. Lima, Perú. INRENA (Instituto Nacional de Recursos Naturales). 1995. Mapa Ecológico del Perú. Guía Explicativa. Primera Edición. Lima, Perú. NASA. 2006 . Landsat 7. Science data user handbook. http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/handbook.html TCA (Tratado de Cooperación Técnica). 1994. Zonificación Ecológica –
Económica. Instrumento para la conservación y el desarrollo sostenible de los recursos de la amazonía. Memorias de la reunión regional. Manaus, Brasil. Primera Edición. Lima, Perú. 382 pp.
TCA (Tratado de Cooperación Técnica). 1996. Propuesta metodológica para la Zonificación Ecológica – Económica para la amazonía. Memorias del Perú. 265 pp. seminario taller. Santafé de Bogotá. Colombia. Primera Edición. Lima,
TCA (Tratado de Cooperación Técnica) – BID (Banco Interamericano de la amazonía peruana. Primera Edición. Lima, Perú. 153 pp. USGS. 2006. Imágenes satelitales Landsat. http://www.imagenesgeograficas.com/Landsat.html
Desarrollo). 1998. Manual de Zonificación Ecológica – Económica para
ANEXO DE IMÁGENES DE MAPAS
MOSAICO DE IMÁGENES LANDSAT TM/ETM+
IMAGEN DE RADAR JERS-1 SAR
MAPAS TEMÁTICOS (VARIABLES FÍSICAS)
MAPAS TEMÁTICOS (VARIABLES BIOLÓGICAS)
MAPAS TEMÁTICOS (VARIABLES SOCIOECONÓMICAS)
MAPA TEMÁTICO (POTENCIALIDADES)
MAPAS INTERMEDIOS (EVALUACIÓN UEE)
MAPA TEMÁTICO (PROPUESTA DE ZONIFICACIÓN ECOLÓGICA Y ECONÓMICA)
MAPAS TEMÁTICOS (TURISMO)
IMÁGENES PARA EL TRABAJO DE CAMPO
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