NDVI planificación y conservación en el páramo

Introduccion

Debido a la gran información y su capacidad de análisis la percepción remota es de gran importancia para la evaluación, monitoreo y planificacion de los recursos naturales, los diferentes satélites proveen una cantidad de datos con distintas resoluciones tanto espaciales como espectrales que permiten dependiendo de la finalidad del estudio obtener resultados que apoyen las diferentes metas que se han propuesto desde diferentes escenarios políticos para la conservación de los recursos naturales.

El cálculo de índices de vegetación fue uno de los primeros intereses de la investigación de la evaluación y manejo de recursos naturales (Muñoz Aguayo, 2013) desde que fueron lanzados los primeros satélites se buscó estudiar el estado de la vegetación mediante índices (Tituaña Jami, 2018). El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) es un índice de vegetación utilizado para estimar la calidad de la vegetación y se expresa de la siguiente forma:

𝑁𝐷𝑉𝐼=(𝑁𝐼𝑅−𝑉𝐼𝑆)(𝑁𝐼𝑅+𝑉𝐼𝑆)

Donde NIR es la banda del infrarojo cercano y VIS es la banda del rojo, a mayor contraste entre las reflectancias de las bandas del infrarrojo y rojo, mayor vigor vegetal, los bajos valores de esta relación indican una vegetación enferma, hasta llegar a coberturas sin vegetación como el suelo desnudo que reporta índices cercanos al cero (Soria et al., 1998). El Índice de Vegetación Diferencial Normalizado es el más utilizado para todo tipo de aplicaciones, debido a que su cálculo es sencillo y dispone un rango de variación fijo (entre –1 y +1), lo que permite establecer umbrales y comparar imágenes (Muñoz Aguayo, 2013).

Al poder hacer una comparación multitemporal el NDVI permite revisar en una zona lo diferentes cambios que han ocurrido en un determinado espacio de tiempo, identificando zonas donde la vegetación tuvo algún tipo de afectación o por el contrario sus umbrales muestran que está sana, esto dentro de un ecosistema como el páramo llegar a ser esencial en el sentido que se puede monitorear las zonas que están sufriendo de degradación ya sea por presión antrópica o cambios en el clima, donde conociendo cual es la dinámica que se está presentando se pueden planificar acciones que permitan de una u otra manera una efectividad conservación de este ecosistema que es esencial en las provisiones de servicios hidrológicos, de conservación de la biodiversidad y el almacenamiento de carbono. En este estudio se determinara mediante series de tiempo del cálculo del NDVI en los años 2014 y 2018 el estado de conservación del páramo de Rabanal.

Datos y métodos

Se utilizó como dato una coleccion de imágenes de Landsat 8 y donde se utilizaron de las bandas 5 y 4 correspondientes a las bandas ,‘red’ ,‘nir’ con una resolución espacial de 30 metros.

####Área de estudio

El área de estudio será el páramo Rabanal delimitado a escala 1:100.000 por el instituto Von Humboldt y el Misterio de Medio Ambiente en la Resolución 1768 del 28 octubre de 2016 y que se encuentre dentro de la jurisdicción del Departamento de Boyacá; esta zona se ubica en la parte central de la cordillera oriental entre las coordenadas geográficas 5°28’23.93“N, 73°38’0.52”W y 5°20’8.20“N, 73°31’8.84”W (X=1049205, Y= 1097011 y X=1061892, Y= 1081794 magna Colombia-Bogotá). La zona se encuentra dentro del municipio de Ráquira, del municipio de Samacá y del municipio de Ventaquemada, y al occidente colinda con los municipios de Guachetá y Lenguazaque del departamento de Cundinamarca para un área total de 7249.6 hectáreas.

Metodología

EN el siguiente diagrama se explica la metodologia que fue ultizada en las colecciones de imágenes par obtener los graficos de las series de tiempo y sus representacions de los años 2014 y 2018 del paáramo de Rabanal.

En primera medida se cargó y se filtró por la fecha y se limite por los bordeas de la zona de estudio la colección de imágenes de LandSat 8, para así poder enmascar la zona de interés y poder eliminar de la colección de imágenes los pixeles que contengan valores extremos asociados a nubes y agua. Luego se aplicó la fórmula del NDVI para la zona de estudio, para poder representar de una manera adecuada el resultado se creó una paleta de colores para el NDVI, también se creó la función del grafico de a serie de los valores promedios de NDVI. Este procedimiento se realizó para dos colecciones de imágenes LandSat 8 del 2014 y del 2018, se decidió también realizar este mismo procedimiento solo para la zona de del páramo con jurisdicción del municipio de Samacá con el uso del suelo (Conservado-Intervenido) esto con el fin de relacionar si existe una afectación que se pueda concluir utilizando la serie de tiempo del NDVI.

A continuación se muestra el script utilizado

var prabanal = table; var brabanal = table2;

// cargar landsat 8 var l8 = l8_sr .filterBounds(brabanal) .filterDate(‘2014-01-01’, ‘2014-12-31’) .sort(‘CLOUD_COVER’); print(l8,“variable l8”);

// mask cloud enmascarar

var maskClouds = function(image){

var pixel_qa = image.select(‘pixel_qa’); // keep clear (0) and water (1) pixels return image.updateMask(pixel_qa.eq(322));
};

// var l8masked = l8.map(maskClouds);

// función de NDVI

var getNDVI = function(img){ return img.addBands(img.normalizedDifference([‘B5’,‘B4’]).rename(‘NDVI’)); };

var l8ndvi = l8masked.map(getNDVI);

// crear la paleta del NDVI var ndviPalette = [‘FFFFFF’, ‘CE7E45’, ‘DF923D’, ‘F1B555’, ‘FCD163’, ‘99B718’, ‘74A901’, ‘66A000’, ‘529400’, ‘3E8601’, ‘207401’, ‘056201’, ‘004C00’, ‘023B01’, ‘012E01’, ‘011D01’, ‘011301’]; Map.addLayer(composite.select(‘NDVI’), {min:0, max: 1, palette: ndviPalette}, ‘ndvi’);

// Creación grafico

// var chart = ui.Chart.image.series({ imageCollection: l8ndvi.select(‘NDVI’), region: brabanal, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 250, }) print(chart)

// visualizar color verdadero

var composite2 = l8ndvi.qualityMosaic(‘NDVI’).clip(brabanal); Map.addLayer(composite2, {bands: [‘B4’, ‘B3’, ‘B2’], min: 0, max: 2000}, ‘true color composite’, false);

Resultados

El primer resultado que se obtuvo es el páramo de Rabanal con un buffer de 1 kilometro para así poder revisar el comportamiento del NDVI en la zona de expansión de la frontera agrícola, en este se ve como la zona más afectada es la del municipio de Samacá en donde visualmente se ve colores como el amarillo con valores de NDVI de 0.3 bajo comparando la zona de estudio, en el gráfico de la serie de tiempo se pueden ver un cambio entre valoras altos y bajos en cuestión de un mes en donde se podría relacionar con la precipitación si se tuvieran valores de lluvia mensual, a continuación se muestra el grafico de la serie de tiempo.

Como un segundo resultado se presenta el buffer realizado para el 2018 en donde se sigue viendo la misma tendencia en el municipio de Samacá en cuanto a ser el más afectado, es de investigar que a diferencia de la imagen de valores medios del 2014 en esta los lagos se ven sin valores de NDVI, hecho que si paso para las imágenes de 2014, en cuanto al gráfico de la serie de tiempo tiene un comportamiento parecido a la del 2014 pero con el valor mínimo promedio un poco más alto, a continuación se presentan las correspondientes salidas gráficas.

Debido a que no se pudo concluir demasiado con estos resultados se escogió la zona del municipio de Samacá para la colección de imágenes del 2018 y se utilizó el uso del suelo entre conservado e intervenido en donde se realizó la comparación con las salidas gráficas correspondientes.

A continuación se muestra la zona conservada del municipio y su grafico de serie de tiempo del 2018.

En este grafico de la zona conservada de Samacá se puede observar que a mediados del año no hubo tanta variación entre cambios de valores altos a bajos, esto contrasta con los anteriores graficos mostrados,Esto también ocurre en la zona de uso del suelo intervenido a continuación se muestran el gráfico y mapa.

Discusión

Uno de los objetivos de este trabajo fue revisar el potencial de la calcular una serie de tiempo utilizando el NDVI, debido a que se había trabajado en esta zona para hacer una clasificación no supervisada utilizando este índice pero en este trabajo no se puede concluir mucho sobre esto pero esto es debido a que la zona de estudio presenta una características que de pronto no permiten diferenciar ciertas cosas como se pensaba en un principio se podrían dar.

Esta zona de paramo cuenta con unas coberturas que estas asociadas a vegetación y muy poco a suelo desnudo o construcciones, esto dificulta el análisis de zonas donde se presente cambios por presión antrópica, ya que estos valores medios de NDVI también tienen en cuenta los pastos y cultivos que es una actividad antrópica y se confunden con coberturas como herbazales y arbustales que es lo que se busca conservar y planificar para recuperar espacios esenciales para el servicios ecosistémicos del páramo, es por eso que se recurrió a revisar uso del suelo en la zona del municipio de Samacá por ser el que más visualmente tiene valores medios bajos pero ocurre lo mismo la zona intervenida es de cultivos y pastos, en donde se comportan en cierta medida de igual manera.