Comisión Nacional de Actividades Espaciales

CONAE Programa 2Mp

“La tecnología satelital en la enseñanza: una propuesta para ampliar el alcance de los

conocimientos”

Propuesta Didáctica para 5to Año

Profesoras: Di Leo, Alejandra.

Fontana, María Milva.

Lepiscopo, María Carolina

2011

UNIDAD N° 1: “Procesos productivos economías regionales y asimetrías territoriales”

TEMATICA: Explotación minera en Argentina.

Contenidos de la unidad:

Circuito productivo minero: estudio de casos: Rio Turbio, Famatina, Bajo la Alumbrera, Vanguardia, Petróleo en el estrecho de Magallanes.

Regiones explotadas Actores sociales involucrados Transformaciones económico sociales y territoriales en la Patagonia

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Tema de la clase: Interpretación satelital de la explotación minera en Santa Cruz, Patagonia Argentina, entre los años 1986, 1999 y el año 2011

Objetivos:

Que el alumno logre utilizar el software y los PATS pertinentes sobre los contenidos propuestos como una nueva herramienta, para lograr un aprendizaje constructivo.

Que el alumno analice e intérprete adecuadamente el espacio geográfico a partir de las imágenes satelitales.

Que el alumno logre comparar los datos que se obtienen con las imágenes fotográficas, el documento con lo observado en la imagen.

Que logren construir cartografía del caso de estudio con las herramientas presentadas.

Secuencia didáctica

Caso: Explotación de carbón en la mina de Rio Turbio.

PRIMER MOMENTO:

Se le propone a los alumnos que busquen en el Programa 2mp, la imagen satelital. Yacimiento Rio turbio 7 de febrero del 2008, de la provincia de Santa Cruz.

Actividad 1

a-Los alumnos ingresan al programa 2MP, en administración de PATS y seleccionar: “Argentina un País Espacial, Provincia de Santa Cruz”

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b-Abrir la imagen del yacimiento de Rio Turbio, 7 de febrero de 2008, Pcia de Santa Cruz, ALOS AVNIH. Magnificarla, recorrerla, analizarla y luego anotar que elementos son naturales y cuales son construidos por el hombre.

C- Se realizan preguntas en forma oral a los alumnos con la finalidad de fomentar la interacción y participación entre el docente y el grupo y de esta manera reconocer la importancia y la diferencia de las imágenes dentro del estudio del espacio geográfico, con el fin de compararlo con la cartografía tradicional. Para esto se incluirá el material teórico (ANEXO 1)

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1- Explicar cómo se ven y se diferencian en una imagen los distintos elementos observables, teniendo en cuenta: el color y tono, tamaño y forma, textura y diseño, sombras y asociación.

2- ¿Qué cosas se pueden identificar en la cuidad?3- ¿Cuáles son los espacios verdes o libres?4- ¿Qué tipo de relieve observan?5- ¿Ves algún área urbana? ¿Dónde?6- ¿Ves algún rio? ¿ven algún camino? ¿Cómo se distinguen?

Actividad N° 2

Actividad Práctica: ¿En qué sector de la Argentina, se ubica la imagen que estamos estudiando? Para contestar esta pregunta deberán, tomar el área de la imagen de Rio Tubio, para superponerla a la imagen del mosaico satelital de la argentina.

Pasos a seguir: ir a mediciones, clik en “medir área” (marcar polígono sobre la imagen y apretar botón derecho para fijar el polígono), observar y anotar los km2.

Ir a mosaico satelital de Argentina, e indicar en qué provincia se encuentra el área de estudio de la explotación minera del Rio Turbio. Cuantos km2 de superficie tiene y cuáles son sus coordenadas.

Luego ir al mosaico de la Republica Argentina, y marcas las provincias Argentina. ¿En qué provincia se encuentra Rio Turbio según el mapa que construiste?

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a- Luego, deberán ir a “crea mapa”, clic en Norte, agregar escala y leyenda, deberán escribir en la Leyenda “Rio Turbio”

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SEGUNDO MOMENTO: Conceptualización

Análisis de documentos

Pasos a seguir: ir a documentos, abrir la carpeta “Provincia de Santa Cruz”, y leer el texto: “la distribución poblacional, los habitantes y sus actividades económicas”

1- Con lo interpretado en la imagen y la lectura del texto explica cómo nació Rio Turbio2- ¿Qué recursos se explotan allí?3- ¿Por qué se diferencia con de El Calafate?

Ir a carpetas de fotografía:

1- Observar todas las fotografías.2- Según las características que se ven en el paisaje ¿Qué otras actividades se realizan en la

Provincia de Santa Cruz?

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Actividad de cierre:

1. Elaborar un comentario donde expliquen: ¿Qué se necesitó transformar en el espacio para realizar la actividad minera de Rio Turbio?

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2. Escriban un título y un epígrafe a la imagen satelital analizada que incluya la explotación de los recursos, conformación territorial y la importancia de la tecnología satelital para estudiar los recursos naturales.

Clase evaluativa:

Tema: Interpretación satelital de la explotación minera en Santa Cruz, Patagonia Argentina, entre los años 1986, 1999 y el año 2011

Caso: Explotación de Petróleo. Santa Cruz y Estrecho de Magallanes

PRIMER MOMENTO:

Se le propone a los alumnos que busquen en el Programa 2mp, la imagen satelital. Explotación Petrolera 25 de Mayo de 2001. LANDSAT 7 ETM+.

ACTIVIDAD

a- ¿Cómo se observa la explotación Petrolera a diferencia de la carbonífera?

b- Seguir los mismos pasos de la actividad número 1 de la clase anterior.

SEGUNDO MOMENTO.

ACTIVIDAD N°2

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a- Abrir la imagen mosaico satelital de Santa Cruz de noche del año 1993, MODIS ¿Qué nos nuestra la imagen?

b- ¿Es posible ver la explotación petrolera de noche? ¿Por qué? ¿Cómo te diste cuenta?c- Incluir en la imagen la división políticas y las provincias argentinas.d- En que zonas de Santa Cruz existe la explotación petrolera.e- ¿Qué te llama la atención de esta imagen?f- Leer el capítulo 5 “Encrucijada del Petróleo” y el apartado “Técnicas Aplicadas en un

campo petrolífero”, p.65 Geografia Argentina en la Globalización, Ed. Santillana.

ACTIVIDAD DE CIERRE

Resolver:

Forman parte de un grupo de investigadores y el gobierno de Santa Cruz les designo la tarea de realizar un relevamiento satelital de las zonas de expansión y del tamaño en Km2 de la explotación petrolera en la provincia a través del tiempo. Para esta tarea será necesario realizar la animación de las imágenes satelitales que se encuentran en el PATS: Mosaico satelital, Santa Cruz de noche MODIS, de los siguientes años: 1993, 2001, 2009

A continuación:

1- Ir a Animación, luego Ctrl y pintarlas en orden cronológico. A Continuación seleccionar la división política de Argentina y posteriormente PLAY

2- ¿Qué cambios se observan entre la imagen de 1993 y 2009? 3- ¿Qué zonas de explotación aparecen y cuáles desaparecen? 4- Realicen la comparación a través del tiempo y explica porque es un recurso estratégico.

Contesten:

¿Qué políticas de Planificación y Regulación estratégica le proponés al gobierno de Santa Cruz para la actividad petrolera? Escribe 5 propuestas.

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Modo de evaluación:

Lectura e interpretación de la imagen. Realización de los mapas. Conclusiones. Trabajo con se software. Entrega trabajo práctico escrito.

Bibliografía

INTERPRETACION VISUAL DE IMÁGENES SATELITARIAS, Ing. Agr. María Cristina Serafini, Departamento de Ciencias Básicas- Universidad Nacional de Luján, Programa de Desarrollo e Investigación en Teledetección. (PRODITEL)

Software de 2MP. GEOGRAFIA ARGENTINA EN LA GLOBALIZACIÓN, 5 año, en p. 65 “Técnicas Aplicadas en un

campo petrolífero” Ed. Santillana

Anexo 1

INTERPRETACION VISUAL DE IMÁGENES SATELITARIAS, Ing. Agr. María Cristina Serafini, Departamento de Ciencias Básicas- Universidad Nacional de Luján, Programa de Desarrollo e Investigación en Teledetección. (PRODITEL)

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ANEXO N°1:

INTERPRETACION VISUAL DE IMÁGENES SATELITARIAS

Ing. Agr. María Cristina SerafiniDepartamento de Ciencias Básicas- Universidad Nacional de Luján

Programa de Desarrollo e Investigación en Teledetección. (PRODITEL)

Rutas 5 y Ex 7, (6700) Luján, Bs. As.

proditel@mail.unlu.edu.ar

“El arte supremo del maestro es despertar placer en la

expresión creativa y el conocimiento”

Albert Einstein

1.- INTRODUCCIÓN

Desde la puesta en órbita del primer satélite de recursos terrestres en el año 1972, el ERTS (Earth Resource Technollogy Satellite), perteneciente a la familia de satélites denominados Landsat a partir del segundo, hasta el presente, en que se encuentran operando diversos sistemas satelitarios, entre los que podemos mencionar: SPOT (Systeme Probatoire d'Observation de la Terre), desarrollado por Francia, Suecia y Bélgica; MOS (Marine Observation Satellite) desarrollado por Japón; IRS (Indian Remote Sensing Satellite), perteneciente a India y CBERS (China-Brazil Earth Resource Satellite), desarrollado por Brasil y China, así como los satélites comerciales de alta resolución espacial, tal como el EROS, (Earth Resources Observation Satellite), desarrollado por Israel, entre otros, el volumen de información disponible sobre los recursos terrestres de nuestro planeta es sumamente importante y su crecimiento en los últimos años resulta exponencial.

Por otra parte, debe destacarse que a partir de la constitución, entre la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE) y la National Aeronautics and Space Administration (NASA), de

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una Constelación Internacional para la observación de la tierra, denominada Constelación Matutina, compuesta por los satélites Landsat 7, EO-1 y TERRA de Estados Unidos y SAC-C de nuestro país, se cuenta con nuevas capacidades para la observación de nuestro planeta, a la vez que los diversos instrumentos a bordo de cada uno de estos sistemas proveen imágenes de distinta resolución espacial, en diferentes bandas espectrales, en forma casi simultánea, incrementando de este modo la disponibilidad de datos que resultan de gran utilidad para el estudio del espacio geográfico y los recursos naturales.

Para lograr un preciso conocimiento y en consecuencia, un mejor manejo y aprovechamiento de nuestros recursos, es necesario plantearse la importancia que reviste la utilización de la información aportada por los diversos sistemas sensores hoy operativos. El espectro de utilización de esta información es cada vez más amplio, sobre todo teniendo en cuenta la posibilidad que ofrecen hoy en día estos sistemas de obtener datos con una muy alta resolución espacial, permitiendo ello abordar estudios de gran heterogeneidad desde el punto de vista espacial.

Una amplia variedad de usuarios, tanto en el sector público como privado, utilizan este tipo de datos para facilitar la solución a problemas relacionados con áreas tales como: agricultura, silvicultura, geología, planificación urbana, medio ambiente, cartografía, y, en particular, para llevar a cabo estudios relacionados con desastres naturales, entre los que podemos mencionar, incendios, inundaciones, sequías, granizadas, deforestación, etc. De todos modos es necesario tener en cuenta que, si bien esta tecnología resulta una herramienta sumamente eficaz para desarrollar proyectos ligados al monitoreo y evaluación del medio ambiente, es también real que no todas las aplicaciones pueden hacer uso de ella, ya que se presentan limitaciones que el intérprete no debe desconocer al momento de plantear su metodología de trabajo.

Las dos alternativas posibles para abordar estudios relacionados al monitoreo y evaluación de los recursos terrestres, mediante el uso de datos teledetectados, son: I) Interpretación visual y II) Interpretación digital; definir cual método de interpretación resulta más apropiado no es tarea fácil; en primer lugar se debe señalar que ambos métodos presentan ventajas e inconvenientes: por ejemplo en el caso del análisis visual los requerimientos económicos iniciales son muy bajos, pero éstos se incrementan notoriamente en función de las dimensiones del área a interpretar, traducido esto en horas hombre necesarias para generar la cartografía de grandes superficies. En el caso de interpretación digital los costos iniciales son muchos más altos, pero los mismos se reducen con el incremento de la superficie a estudiar. Existe, también, diferencia entre ambos métodos con respecto al tipo y nivel de entrenamiento que debe presentar el intérprete; en general el profesional que maneje sistemas procesadores de imágenes deberá poseer una buena formación básica (informática, estadística, etc.) que le permita interpretar correctamente los datos obtenidos a partir de la aplicación de distintos métodos de extracción de información; en el caso de la interpretación visual, el intérprete emplea criterios de identificación que pueden resultarle muy familiares, pues son similares a los empleados tradicionalmente en la fotointerpretación.

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Durante mucho tiempo ha existido una notable polémica entre estos dos métodos de análisis, considerándose, muchas veces, uno excluyente del otro; pero es bien conocido que esta dicotomía no existe pues es ampliamente aceptado que ambos métodos, lejos de oponerse, se complementan; el tratamiento digital permite llevar a cabo operaciones más complejas, tales como clasificaciones y álgebra de bandas, en forma rápida y precisa; mientras tanto el análisis visual resulta más adecuado para realizar estudios orientados al mapeo del uso de la tierra y para la definición de distintos tipos de cobertura en áreas de gran heterogeneidad. Por otra parte, resulta claro que para poder generar cartografía temática a partir de interpretación visual de imágenes satelitales, se debe contar con productos mejorados que permitan extraer información con un alto grado de precisión. En este sentido es necesario aplicar a los datos originales aportados por el sensor, técnicas digitales orientadas a mejorar la calidad visual de la imagen; se incluyen dentro de estas técnicas los procesos de ensanche del contraste, realce de bordes y generación de composiciones color.

Aunque la mayor parte de los sistemas sensores codifica la radiancia recibida en un byte / píxel; o sea que es posible disponer de 256 niveles digitales (ND) por cada píxel en cada una de las bandas en las que trabaje el sensor, es habitual que las imágenes no aprovechen totalmente ese rango y la información se presente comprimida en un rango mucho más estrecho y, como consecuencia de ello, las imágenes tengan bajo contraste, no observándose diferencias significativas entre los tonos claros y oscuros; resulta entonces necesario aplicar procedimientos que permitan mejorar el contraste tonal de las imágenes, entre otros Expansión lineal, Ecualización de histogramas. Otros procedimientos están orientados a mejorar el contraste espacial, o sea realzar las diferencias de los ND de cada píxel con respecto a los ND de los pixeles vecinos, para ello se aplican diferentes técnicas de filtrado a fin de reforzar estos contrastes espaciales.

2.- IMÁGENES SATELITARIAS: CARACTERISTICAS

Hasta no hace mucho tiempo las imágenes satelitarias, en forma de productos fotográficos, eran generadas y comercializadas en el ámbito de las agencias de distribución de imágenes, en su mayoría incluían información adicional, relacionada con los datos más importantes de adquisición: satélite, sensor, código de identificación de la escena, fecha de obtención, etc. Actualmente, las imágenes se presentan, por lo general, en formato digital y esta información se encuentra en el archivo digital de cabecera; la generación de productos analógicos se realiza a través del uso de impresoras gráficas, plotter, etc. que brindan la posibilidad de disponer de productos de calidad fotográfica.

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En la figura 1 se observa como ejemplo una imagen obtenida por el satélite SPOT 1, se registran los datos del sensor: HRV 1, fecha: 9 de junio de 1986 y código de identificación (Sistema de Referencia Mundial) K701-J401. En la parte inferior aparecen otros datos relacionados con las coordenadas geográficas del centro de la imagen, azimut, elevación, etc.; también se identifican, en los bordes de la escena, las coordenadas geográficas y, tanto en la parte inferior como superior, se observa la escala de grises, la cual aporta información sobre la calidad de la imagen.

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Figura 1: imagen SPOT/XS, (F.C.C.S), correspondiente al área limítrofe del noreste, Argentina, Brasil y Paraguay

3.- INTERPRETACIÓN DE IMAGENES: CRITERIOS / ELEMENTOS VISUALES

Como enunciamos anteriormente, el análisis visual tiene ventajas sobre el digital cuando se trata de evaluar áreas de gran heterogeneidad. El procesamiento digital basa su análisis, casi exclusivamente, en los valores digitales registrados por cada pixel en cada una de las bandas en que se presenta la información; así, por ejemplo, para el caso de una imagen obtenida por el sensor Thematic Mapper (TM) del satélite Landsat 5, cada pixel, registrará 8 niveles digitales, uno por cada una de las bandas en que trabaja este sensor y esos niveles conformarán la respuesta espectral del pixel bajo estudio. La interpretación visual incorpora al análisis de imágenes, además de los datos espectrales, otros criterios, tales como textura, forma, asociación, etc., los cuales aún no han llegado a definirse en forma completa en términos digitales; no obstante, en esta dirección se vienen desarrollando trabajos de investigación en el área de Inteligencia Artificial que intentan incorporar al tratamiento digital de imágenes otros parámetros (textura, forma), además de los relacionados a la respuesta espectral. El software eCognition desarrollado por Delphi2, en Alemania y comercializado por PCI Geomatics, es un claro ejemplo de esto, se trata de un nuevo software de análisis de imágenes orientado a objetos.

El análisis visual se basa en principios similares a los de la fotografía aérea; sin embargo existen algunas pautas que no son comunes con la fotografía, o sea son propias de las imágenes satelitarias y esto se relaciona con la posibilidad que ofrecen los sistemas espaciales de obtener información en diferentes bandas del espectro, disponiéndose, de este modo, de datos multiespectrales; asimismo es posible contar, debido a las características de revisita de los distintos sistemas sensores, con información que permite realizar estudios de tipo multitemporal. Existen, también, algunos principios que se refieren a la posibilidad de realizar estereoscopia, de gran importancia para estudios relacionados con ocupación del suelo y topografía, que hasta la aparición del SPOT estaban limitados a las fotografías aéreas. En la actualidad son varios los sistemas satelitales que ofrecen la posibilidad de obtener productos estereoscópicos, entre otros, SPOT, TERRA/ASTER y CBERS, facilitando de este modo estudios donde las diferencias de altura (relieve, uso forestal, etc.) son un parámetro de interés.

Los diferentes criterios de los que hace uso el análisis visual pueden, clasificarse en una escala jerárquica, de acuerdo a su grado de complejidad; en este sentido tomaremos como ejemplo la clasificación propuesta por la European Commission, donde los criterios de mayor simplicidad estarían representados por el tono/color, que son los que caracterizan una cubierta desde el punto de vista espectral; continuando con criterios que se relacionan con las características espaciales de la cubierta, tal como: forma, tamaño, textura, asociación y finalizando

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con un criterio de orden temporal, fenología, que hace referencia a las modificaciones estacionales que puede presentar una cubierta, siendo éste el criterio de mayor complejidad.(Figura 2)

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Criterio

Espectral

Figura 2: Organización jerárquica de los criterios de interpretación visual

(Fuente: Chuvieco, E.; 2002)

Se describen a continuación los criterios de interpretación utilizados en el análisis de imágenes satelitarias mediante interpretación visual

3.1.- TONO

El tono se relaciona con la intensidad de energía reflejada por una superficie, en una determinada banda del espectro electromagnético; esta energía depende de la naturaleza físico-química del objeto, del grado de exposición al sol y del ángulo de reflectancia. El tono se manifiesta con variaciones de grises, correspondiendo el tono negro a superficies que carecen totalmente de energía reflejada y el tono blanco, en el otro extremo, a la máxima intensidad de energía reflejada que capta el sensor. Entre esos dos tonos extremos encontramos una gama importante de grises, los que dependen del comportamiento espectral de las distintas cubiertas de la superficie terrestre.

El tono de una misma cubierta variará según la banda del espectro electromagnético considerada; así, por ejemplo, un área ocupada por vegetación verde, sana y vigorosa, aparecerá con tonos oscuros en las bandas del espectro visible correspondientes al azul y al rojo (0.4 µm - 0.5

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µm y 0.6 µm - O.7 µm, respectivamente), debido a la alta absorción producida por los pigmentos fotosintéticos en esas longitudes de onda, observándose un tono levemente más claro en la banda espectral correspondiente al verde (0.5 µm -0.6 µm), debido al ligero incremento de reflectividad en esa parte del espectro vis ible. Por el contrario, en el Infrarrojo cercano, (0.7 µm – 1.3 µm), esta cubierta aparecerá con tonos muy claros a causa de la alta reflectividad de la vegetación en esa región espectral. Del mismo modo si analizamos el comportamiento espectral de una cubierta de agua en esta misma región, Infrarrojo cercano, observamos que aparece con tonos muy oscuros debido a que su reflectividad en esa región es prácticamente nula. Las Figuras 3 y 4 corresponden a dos subimágenes, obtenidas por el sensor TM del Landsat 5 (229-082), bandas TM3 y TM4 respectivamente, del área urbana de Córdoba y sus alrededores. La fecha de adquisición es febrero de 2004; hacia el sudoeste de la ciudad se observa una zona de uso agrícola, principalmente cultivo de soja; pueden apreciarse claramente las diferencias tonales que aparecen en las dos subimágenes, debido al distinto comportamiento espectral de este cultivo en las dos bandas presentadas (TM3 y TM4). Las áreas salinas, así como la nieve y las nubes, aparecerán con tonos muy claros, casi blancos, tanto en las bandas del visible como del infrarrojo cercano, pues poseen una elevada reflectividad en esta región del espectro electromagnético.

El tono es uno de los criterios más importantes en interpretación visual, de todos modos se debe aclarar que el número de tono de grises que nuestro ojo puede percibir es mucho menor que la sensibilidad radiométrica del sensor; la mayoría codifica el valor de cada píxel en un byte, o sea que se tiene la posibilidad de visualizar 256 niveles de grises; en el caso de un producto fotográfico es posible discriminar solo hasta 64 niveles de grises, por lo que podríamos indicar que el análisis de este tipo de productos presenta desventaja con respecto al análisis digital, en relación a la “pérdida de información”, desde el punto de vista radiométrico.

Un conocimiento acabado del comportamiento espectral de los distintos tipos de cobertura permitirá seleccionar con éxito las bandas más apropiadas para su reconocimiento y evaluación. Considerando esto, se pueden indicar como bandas mas idóneas para el estudio de las siguientes cubiertas: áreas urbanas y vías de comunicación: visible, especialmente bandas verde y roja; separación agua de tierra emergida, redes de drenaje: bandas del infrarrojo cercano; turbidez del agua, visible: bandas azul, verde y roja; vegetación: bandas roja e infrarrojo cercano; separación vegetación de suelo desnudo: banda roja.

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Figura 3: Subimagen Landsat TM, cuadro 229 – 082

Correspondiente a la banda TM 3

Figura 4: Subimagen Landsat TM, cuadro 229 – 082

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Correspondiente a la banda TM 4

3.2.- COLOR

El ojo humano es sensible a las longitudes de onda comprendidas entre 0.38 µm y 0. 72 µm, separando la energía que recibe en los tres colores primarios: azul, verde y rojo, a partir de los cuales se forman todos los otros posibles colores; esta región del espectro se conoce como región del espectro visible.

El color que aprecian nuestro ojos está directamente relacionado con la energía reflejada por los objetos en las diferentes longitudes de onda del espectro visible; así, por ejemplo, un objeto se visualizará como azul si es que su máxima reflectancia se encuentra en el rango de longitudes de onda conrrespondiente a ese color; del mismo modo un objeto aparece blanco a nuestra vista debido a la elevada reflectancia del mismo en todas las longitudes de onda del visible.

Nuestro ojo es más sensible a las variaciones de color que a las variaciones tonales, por otra parte las imágenes de satélite nos brindan la oportunidad de generar productos color, combinando la información correspondiente a distintas bandas del espectro; esto explica la importancia de este criterio espectral en extracción de información mediante interpretación visual. La generación de una composición color, a partir de la combinación de tres bandas espectrales con tres componentes color, puede llevarse a cabo a través de la aplicación de dos métodos diferentes: método aditivo y método sustractivo; en el primer caso los colores obtenidos derivan de la suma de los tres colores primarios: azul, verde y rojo; donde la suma de dos colores primarios permite obtener un color complementario: azul + verde = cian, verde + rojo = amarillo y azul + rojo = magenta y azul + verde + rojo = blanco (Figura 5). El método sustractivo se basa en la absorción de la luz que realizan los colores complementarios, por ejemplo el cian absorbe el rojo; el amarillo el azul y el magenta el verde y los tres el negro; método esto utilizado en las artes gráficas.

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Figura 5: Formación del color a través del color aditivo

En el caso de los productos fotográficos color obtenidos a partir de datos satelitarios, el procedimiento para su formación consiste en la superposición de tres bandas espectrales con tres componentes color respectivamente. Las combinaciones color posibles son diversas; la composición multibanda Falso Color Compuesto Standard (F.C.C.S.), se obtiene superponiendo a las bandas del espectro correspondientes al rango del verde, rojo e infrarrojo cercano, las componentes color azul, verde y rojo, respectivamente; dado que el primer sensor de la Serie Landsat, el Multi Spectral Scanner (MSS), obtenía información en esas bandas espectrales, ésta fue la primer combinación utilizada y es la que mayor difusión ha tenido. (Figura 6)

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Figura 6: Subimagen Landsat TM, cuadro 229 – 082, F.C.C.S.

(TM2/A; TM3/V, TM4/R)

Debemos considerar que una cubierta se expresará en forma tanto más intensa, con respecto a un color determinado, cuanto más claros aparezcan los pixeles que la componen en la banda a la que se ha adjudicado ese color; por ejemplo, en el caso de un F.C.C.S., un pixel aparecerá color rojo cuanto más intensidad de energía reflejada presente en la banda del infrarrojo cercano. A fin de lograr que el intérprete se familiarice y logre identificar con el mayor grado de precisión posible las distintas coberturas que aparecen en una composición F.C.C.S., resulta práctico incorporar una tabla de colores, indicando la correspondencia entre los colores más comunes y los distintos tipos de cubiertas

Rojo: en sus distintas tonalidades, desde un rojo muy oscuro hasta un rosa muy pálido, denota presencia de vegetación. En el caso de un rojo oscuro se relaciona con presencia de vegetación arbórea densa: bosques, montes, selvas; rojos claros indican cultivos vigorosos, tales como: trigo, avena, cebada, en invierno; pasturas implantadas en primavera y maíz, soja, girasol en verano; rojos amarronados corresponden a vegetación arbustiva, monte xerófilo, poco denso; rosados muestran áreas con vegetación, también poco densa, como pastizales naturales.

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Blanco: corresponde a áreas que poseen muy alta reflectancia en todas las longitudes de onda que se incluyen en esta combinación banda/filtro: nieve, nubes, salinas, arenas, a veces, parcelas cosechadas.

Azul – celeste: en distinta intensidad, indica áreas urbanas, con diferente densidad de estructuras construidas. Celestes indican, también, suelo desnudo, seco o áreas de roca expuesta

Azul oscuro, negro: se relaciona con presencia de agua clara, en cursos (ríos, canales) o cuerpos (lagos, lagunas, embalses), también aparecen con este color cuerpos o cursos de agua contaminados con materia orgánica (sustancias oleosas). Los cuerpos de agua con partículas en suspensión aparecen en color cyan. Los tonos negros también pueden indicar áreas quemadas y coladas volcánicas.

Verde, verde-azulado: corresponde a parcelas aradas o suelos descubiertos con mayor contenido de humedad.

A partir de la puesta en órbita del Landsat 4, con la incorporación del nuevo sensor, el Thematic Mapper (TM), que recoge información en siete bandas espectrales, es posible obtener otras composiciones color; entre ellas la composición color natural a partir de la superposición de los filtros azul, verde y rojo a sus respectivas bandas (TMI, TM2 y TM3), (Figura 7); en esta composición los colores que observa el intérprete se corresponden con los colores que presentan las cubiertas en la naturaleza. Otras combinaciones cuyo uso se está extendiendo son aquellas generadas a partir de la combinación de una banda del espectro visible (TM2 o TM3), otra del infrarrojo cercano (TM4) y una tercera del infrarrojo medio (TM5), adjudicándose, generalmente, las componentes color azul a TM2 o TM3, verde a TM5 y rojo a TM4. (Figura 8). De todos modos y pese a los buenos resultados logrados con estas combinaciones, las imágenes en F.C.C.S. continúan siendo muy utilizadas ya que la mayoría de los sensores recogen información en esas bandas espectrales.

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Figura 7: Subimagen Landsat TM, cuadro 229 – 082,

Color natural (TM1/A; TM2/V, TM3/R)

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Figura 8: Subimagen Landsat TM, cuadro 229 – 082,

F.C.C. (TM3/A; TM5/V, TM4/R)

3.3.-TEXTURA

La textura es un carácter de conjunto y se refiere a la frecuencia en los cambios de tono en una imagen; se manifiesta a través de una aparente rugosidad o suavidad de la superficie. La textura se produce por un conjunto de elementos, demasiado pequeños para ser distinguidos por sí mismo; por ejemplo en el caso de áreas boscosas, los árboles resultan demasiado pequeños para ser distinguidos individualmente en una imagen satelital, pero en conjunto presentan una textura particular que facilita la dentificación de masas forestales. Considerando el tamaño de los elementos que conforman una determinada cubierta podemos definir tres tipos de textura: 1) textura rugosa: cuando los elementos poseen entre 0,25 y 1 mm², a la escala de la imagen, 2) textura media comprende elementos entre 0,04 y 0,25 mm² y 3) textura fina comprende elementos de dimensiones inferiores a 0,04 mm². (Chuvieco, 2002). Las texturas rugosas consistirían en un tono abigarrado donde los niveles grises cambian precipitadamente en un área pequeña, mientras que las texturas lisas tendrían una variación tonal muy pequeña. Las texturas lisas se corresponden con superficies, tales como cultivos, asfalto o prados; como ejemplo de textura rugosa podemos mencionar: áreas boscosas y sierras, entre otras. (Figura 9). Este criterio es uno de los más importantes en el tratamiento de imágenes del radar

La textura de la imagen deriva de la relación entre el tamaño de los objetos y la resolución del sensor; es así como recién con la incorporación de sensores de alta resolución espacial, tal como el SPOT /HRV, este criterio se hace más aparente en las cubiertas arbóreas. Es necesario destacar que la textura está influenciada, también, por el ángulo de iluminación; por lo tanto un bosque natural podrá presentar diferentes texturas según el momento del año en que se recoge la información.

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Figura 9: Área de sierras y forestaciones comerciales

donde se aprecia una textura rugosa

3.4.- PATRON O DISEÑO

El patrón o diseño se refiere al ordenamiento espacial de los objetos con características tales que permiten su fácil identificación. Podemos definir patrones naturales y patrones culturales

Patrones naturales: a) patrón de drenaje, relacionado con la disposición de las vías de agua en cuanto a su forma, densidad y distribución, por ejemplo patrón de drenaje dendrítico; b) patrón de relieve, relacionado con las elevaciones o irregularidades de una superficie terrestre; c) patrón de vegetación natural, donde los cambios espontáneos de vegetación natural son buenos indicadores de cambios de suelo

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Patrones culturales: a) patrón de uso de la tierra: el parcelamiento, con sus distintas formas rectangulares, triangulares, redondas, etc., conforman un patrón o diseño geométrico, propio de áreas rurales y está vinculado a diferentes usos de la tierra; para la correcta evaluación de los mismos se deben tener en cuenta, en forma paralela, otros criterios de interpretación tales como: tamaño, ubicación, alternancia de colores, etc. La Figura 10 corresponde a una subimagen de un área localizada en las cercanías de la localidad de Río Segundo, donde el uso predominante es agrícola; pueden apreciarse las distintas formas de las parcelas, las cuales dan lugar a un patrón o diseño geométrico. Otro patrón cultural se corresponde con el uso de mayor artificialización del medio, el uso urbano, caracterizado por el diseño o patrón en grilla, consecuencia del trazado vial. La Figura 11 presenta un claro ejemplo de este criterio espacial, mediante el cual la definición de los límites del área urbana que se incluye en esta subimagen, se puede realizar sin problemas.

Figura 10: Diseño geométrico, propio de áreas de uso

agropecuario

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Figura 11: Subimagen que comprende la ciudad de Córdoba

3.5.- FORMA

Este elemento permite reconocer en las imágenes, objetos de carácter individual, tales como: aeropuertos, hipódromos, parques industriales, cuerpos de agua, rasgos geológicos, lineamientos y coladas volcánicas. (Figura 12). Las formas lineales, irregulares o rectilíneas, permiten separar cursos de agua naturales, ríos o arroyos, de cursos artificiales, canales.

En general podemos afirmar que nada en la naturaleza, salvo los rasgos geológicos, se encuentra definido por limites netos, rectilíneos, éstos son propios de la acción antrópica. A partir de la disponibilidad de imágenes de alta resolución espacial, tal como Ikonos, Quikbird o Eros, este criterio cobra mayor importancia, ya que nos permite identificar con mayor precisión elementos de reducidas dimensiones, como pueden ser: centros comerciales, áreas recreativas, plantas industriales, etc.

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Figura 12: Área correspondiente al

aeropuerto de Córdoba

3.6.- TAMAÑO

Este es un criterio que también tiene estrecha relación con la resolución espacial de las imágenes y con la escala de trabajo seleccionada; es un elemento importante, que ayuda a identificar determinados objetos. En áreas de uso rural, el tamaño de las parcelas es un buen indicador de la intensidad de uso de la tierra; de este modo es posible diferenciar usos predominantemente agrícolas o ganaderos de áreas dedicadas a horticultura; en general las parcelas destinadas a la actividad hortícola presentan tamaño muy pequeño, mientras que las correspondientes a la actividad ganadera, en general, son las de mayor tamaño. La Figura 13 corresponde a una subimagen que comprende una zona localizada al norte de la ciudad de Córdoba, donde es posible observar parcelas de distinto tamaño, destinadas a la agricultura; teniendo en cuenta este criterio se puede inferir una intensidad de uso menor en la zona noreste de la subimagen, donde se localizan las parcelas de mayor tamaño

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Figura 13: Área Agrícola con distinta intensidad

de uso de la tierra

3.7.- ASOCIACION

Por asociación se entiende la relación existente entre una determinada cubierta con elementos vecinos en la imagen. Algunos elementos con igual respuesta espectral, sólo pueden ser interpretados correctamente si se tiene en cuenta su ubicación y su relación con el entorno; un claro ejemplo de esto podría ser la presencia de una superficie de agua, que aparece en la imagen con un color muy oscuro, casi negro, color propio de agua limpia, y sin embargo asociando esta cubierta con su origen, un río muy contaminado, se la puede interpretar como una zona sumamente afectada por la presencia de sustancias oleosas; otro ejemplo estaría dado por los cursos de agua muy angostos, que sólo pueden llegar a identificarse por su forma y asociándolos con la presencia de vegetación que se desarrolla en sus márgenes.

La Figura 14 nos presenta una parte de la imagen 229-082, donde se puede observar la vegetación ribereña que acompaña el curso del Río Primero o Suquia; así como la presencia de áreas de extracción, canteras, ocupadas con agua, junto a vías de comunicación, autopistas y avenida de circunvalación; también se observa un área destinada a horticultura, éstas, generalmente, se localizan en las cercanías de centros urbanos importantes o aledañas a vías de comunicación.

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Figura 14: Subimagen correspondiente a la zona este

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de la ciudad de Córdoba

3.8.- SOMBRAS

Las sombras favorecen la interpretación de rasgos geomorfológicos, dependen de la fecha de adquisición de la imagen y del relieve. Los ángulos solares bajos tienden a acentuar las pequeñas variaciones del terreno, ayudando a identificar mejor las irregularidades topográfícas. La sombra resulta, muchas veces un rasgo importante que nos permite discriminar correctamente áreas con distintos tipo de vegetación, realzando la textura de la imagen, especialmente en masas forestales. Por otra parte, este criterio debe tenerse especialmente en cuenta en el mapeo de áreas con diferencias topográficas, donde pueden aparecer cubiertas, tales como pastizales o bosques, con distintos valores de reflectividad, según se situen en la ladera iluminada o en sombra, no correspondiendo la diferencia en la respuesta espectral a la cubierta en si, sino a distintas condiciones de iluminación. (Figura 15)

Figura 15: Subimagen correspondiente a un área de las Sierras Chicas

3.9.- CONTRASTE

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Se puede definir como la relación entre el tono de una superficie y el de su área circundante. El contraste es un elemento importante que permite identificar objetos cuyas dimensiones son inferiores a la del píxel; teniendo en cuenta este criterio, es posible delimitar con facilidad caminos angostos, aún en imágenes de baja resolución espacial, siempre que la respuesta espectral de esta cubierta sea distinta a la respuesta de los componentes de su entorno. (Figura 16)

Figura 16: El contraste permite identificar caminos

de dimensiones inferiores al píxel

3.10.- FENOLOGIA

En la organización jerárquica de los criterios de interpretación visual, incluimos fenología como un criterio temporal de alta complejidad; está relacionado con las modificaciones que pueden manifestar ciertas cubiertas vegetales en relación a su ciclo fenológico. Su aplicación nos permite discriminar entre distintos tipos de cultivos y otros tipos de cubiertas vegetales y nos orienta en la elección de la ventana temporal más adecuada para llevar a cabo nuestra interpretación. (Figura 17)

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Figura 17: Modificaciones de la respuesta espectral de una parcela debido

a condiciones estacionales de los cultivos

3.11.- ESCALA

La escala se puede definir como la relación de distancia entre dos puntos en un mapa, fotografía o imagen y su correspondiente en el terreno; está determinada por la resolución espacial de la imagen. Puede expresarse en forma de una razón, por ejemplo 1: 50.000. El cálculo de la escala de una imagen puede realizarse mediante la siguiente fórmula:

EI / EC = DC / DI

donde EI: escala imagen; EC: escala carta; DC: distancia carta y DI: distancia imagen. En la figura 18 se observa la misma zona correspondiente al cuadro 229-082, presentada en tres escalas distintas

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Figura 18: Subimagen Landsat TM de Córdoba y alrededores en distintas escalas

La escala de trabajo tiene relación con la mínima unidad de mapeo, o sea la unidad más pequeña de información que puede delinearse en un mapa temático; ésta es definida como MUC (Mínima Unidad Cartografiable) y según diversos autores no debe ser inferior a 4 mm² medidos según escala del mapa. Es por ello que la escala a la que pueda llevarse una imagen dependerá directamente de la resolución espacial del sensor utilizado; por ejemplo, si se debe generar cartografía a nivel regional, escala 1: 500.000, las imágenes seleccionadas podrían ser las del SAC-C, no resultando razonable partir de imágenes de una resolución mayor tal como el Landsat o SPOT; del mismo modo no tendría sentido utilizar las imágenes del SAC-C para realizar un trabajo a escala 1:50.000. En la Tabla 1 se indican las escalas más idóneas para algunos sistemas sensores, según la Asociación Cartográfica Internacional. (Chuvieco; 2004).

Tabla 1: Relación entre resolución espacial y escala de trabajo

Sensores Escala de trabajo

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Resolución espacial

(en metros)

IKONOS P 1 1: 10.000

IKONOS M / SPOT 5 P 4 / 5 1: 25.000

SPOT 5 M / RADARSAT 10 1: 50.000

SPOT 4 / ASTER / LANDSAT P

15 / 20 1: 60.000

LANDSAT TM y ETM 30 1: 80.000

LANDSAT MSS 80 1: 200.000

SAC-C 175 1: 400.000

NOAA / MODIS / INST. VEG. SPOT

1.000 1: 1.500.000

4.- SISTEMAS DE CLASIFICACIÓN

La información aportada por las imágenes satelitales permite generar cartografía de la ocupación del suelo; el intérprete en base a su experiencia, entrenamiento y evaluación de información complementaria, será el encargado de deducir cual/cuáles son los usos de la tierra correspondientes. Existen diversos Sistemas de Clasificación, desarrollados en distintos países, que resultan un importante apoyo al momento de llevar a cabo un inventario del uso de la tierra. En este sentido, el primer trabajo fue desarrollado por Anderson y colaboradores, del Servicio Geológico de Estados Unidos, en el año 1976 (Tabla 2); este trabajo ha sido la base para la generacíon de otras clasificaciones, siendo la clasificación del Programa CORINE-Land Cover, una de las que ha tenido mayor trascendencia; esta clasificación fue generada por los países de la Unión Europea y su objetivo es realizar el inventario sistemático de la ocupación del suelo de los países miembros a partir de interpretación visual de imágenes de satélite a escala 1:100.000. (Tabla 3).

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Tabla 2: Sistema de Clasificación de Uso y cobertura de la tierra de Anderson y colaboradores

1.- Tierras de uso Urbano o construido

1.1.- Residencial

1.2.- Comercial y Servicios

1.3.- Industrial

1.4.- Transporte, Comunicación y Utilidades

1.5.- Industrial y Complejos Comerciales

1.6.- Urbano mixto

1.7.- Otro urbano

2.- Tierras agrícolas

2.1.- Cultivos y Pasturas

2.2.- Áreas hortícolas, viñedos, quintas

2.3.- Áreas de almacenamiento

2.4.- Otras tierras agrícolas

3.- Pastizales

3.1.- Pastizales Herbáceos

3.2.- Pastizales y Matorrales Arbustivos

3.3.- Pastizales mixtos

4.- Tierras Forestales

4.1.- Bosques deciduos

4.2.- Bosques perennes

4.3.- Bosques mixtos

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5.- Agua

5.1.- Ríos, arroyos y canales

5.2.- Lagos

5.3.- Reservorios

5.4.- Bahías y Estuarios

6.- Tierras Húmedas

6.1.- Tierras húmedas forestales

6.2.- Tierras húmedas no forestales

7.- Tierras Árido

7.1.- Llanura salina seca

7.2.- Playas

7.3.- Áreas arenosas, excluyendo playas

7.4.- Roca expuesta

7.5.- Minas a cielo abierto, canteras y ripios

7.6.- Áreas en transición

7.7.- Suelo árido mixto

8.- Suelo Tundra

8.1.- Pastizales y Matorrales de Tundra

8.2.- Tundra herbácea

8.3.- Tundra desnuda

8.4.- Tundra húmeda

8.5.- Tundra mixta

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9.- Nieve o Hielo Permanente

9.1.- Campos de nieve perenne

9.2.- Glaciares

Tabla 3: Clasificación de uso y cobertura de la tierra (CORINE Land -Cover)

1.- Áreas edificadas e infraestructuras1.1. Zonas urbanizadas

1.1.1 Tejido urbano continuo 1.1.2 Tejido urbano discontinuo 1.1.3 Tejido urbano precario

1.2. Zonas industriales o comerciales y redes de comunicación1.2.1. Zonas industriales o comerciales1.2.2 Redes viarias, ferroviarias y terrenos asociados 1.2.3 Zonas portuarias 1.2.4 Aeropuertos 1.2.5 Áreas turísticas, arqueológicas

1.3. Zonas de extracción minera, escombreras y zonas en construcción 1.3.1 Zonas de extracción minera 1.3.2 Escombreras, vertederos y rellenos sanitarios 1.3.3 Zonas en construcción

1.4. Zonas verdes artificiales, no agrícolas 1.4.1 Zonas verdes urbanas 1.4.2 Instalaciones deportivas y recreativas

 2.- Zonas agrícolas

2.1. Cultivos anuales 2.1.1 Cultivos básicos (maíz, arroz, trigo)2.1.2 Tierras de regadío permanentemente 2.1.3 Hortalizas 2.1.4 Algodón

2.2. Cultivos permanentes 2.2.1 Caña de azúcar2.2.2 Viñedos2.2.3 Frutales 2.2.4 Cacao2.2.5 Olivo

2.3. Praderas 2.3.1 Praderas cultivadas 2.3.2 Pastos naturales

2.4. Zonas agrícolas heterogéneas 2.4.1 Cultivos anuales asociados con cultivos permanentes 2.4.2 Mosaico de cultivos

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2.4.3 Terrenos principalmente agrícolas, con áreas de vegetación natural 2.4.4 Sistemas agroforestales

3. Zonas forestales con vegetación natural 3.1. Bosques

3.1.1 Bosques de frondosas3.1.2 Bosques de coníferas 3.1.3 Bosques mixtos 3.1.4 Bosque de mangle

3.2. Espacios de vegetación arbustiva y/o herbácea 3.2.1 Vegetación arbustiva baja 3.2.2 Vegetación xerófila 3.2.3 Bosques de transición

3.3. Espacios abiertos, sin o con poca vegetación 3.3.1 Playas, dunas y arenales3.3.2 Roquedo, lavas 3.3.3 Espacios con vegetación escasa 3.3.4 Zonas quemadas

4. Zonas húmedas 4.1. Humedales continentales

4.1.1 Marismas interiores 4.1.2 Praderas pantanosas4.2.3 Salinas

4.2. Humedales marítimos4.2.1 Marismas marítimas 4.2.2 Zonas llanas intermareales

5. Cuerpos de agua 5.1. Aguas continentales

5.1.1 Cursos de agua (Ríos, canales) 5.1.2 Cuerpos de agua (Lagos, lagunas, embalses)

5.2. Aguas marítimas 5.2.1 Lagunas costeras 5.2.2 Estuarios 5.2.3 Mares y océanos

5.- METODOLOGIA DE INTERPRETACION VISUAL DE IMAGENES

Para la generación de cartografía sobre uso de la tierra, mediante interpretación visual de imágenes satelitarias, de un modo general, deben seguirse los siguientes pasos metodológicos:

Una vez definido el objetivo del trabajo, donde se establecerán las metas que se pretenden lograr mediante la utilización de esta herramienta, se procederá a la selección del material a utilizar; en este punto la selección de imágenes satelitarias correspondientes al área

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bajo análisis resulta un paso de suma importancia; esta selección se realizará teniendo en cuenta determinados parámetros, como: sensor, éste tendrá relación con la escala de trabajo que se pretenda utilizar, fecha de adquisición de la información, calidad del producto, en cuanto a cobertura nubosa o distorsiones radiométricas o geométricas de las imágenes, bandas o combinación de bandas, etc.; es necesario contar, además, con información complementaria que facilitará el análisis, esto es: cartas topográficas, mapas rurales, mapas geológicos, mapas de suelos, etc. En forma paralela a la selección y solicitud de imágenes se realizará la búsqueda bibliográfica con el objeto de conocer metodologías similares a las que se pretende desarrollar u otros trabajos ya desarrollados previamente sobre el área de interés, a fin de tener la mayor cantidad de información disponible, la que seguramente será un valioso aporte al momento de generar el informe correspondiente.

En base a toda la información obtenida, tomando como referencia alguno de los sistemas de clasificación conocidos y teniendo en cuenta los criterios o elementos de interpretación visual enunciados anteriormente: tono-color, diseño, forma, textura, etc., se procederá a delimitar unidades de características homogéneas, que constituirán las diferentes clases o categorías, adjudicando a cada una de ellas un símbolo, elaborando a tal efecto una leyenda y obteniéndose, de este modo, un mapa de interpretación preliminar.

La etapa siguiente comprende un "control terrestre”; éste consiste en realizar una visita al área de estudio donde se colectan la mayor cantidad posible de datos sobre áreas muestras que previamente fueron definidas a través de algún método de muestreo estadístico. La información del trabajo de campo permitirá realizar las correcciones que correspondan sobre el mapa de interpretación preliminar, obteniéndose luego un mapa de interpretción final.

El estudio puede incluir la evaluación a través de otras metodologías, como puede ser el tratamiento digital de los datos satelitarios. Una vez aplicadas ambas metodologías, el paso siguiente será compararlas y establecer cuál es la que brinda el mayor grado de precisión. Finalmente se confeccionará un informe detallado sobre el estudio llevado a cabo, adjuntándose todos los mapas temáticos obtenidos, tanto a través de la interpretación visual como digital.

6.- APLICACIONES DEL ANALISIS VISUAL

El conocimiento actualizado de la distribución y área ocupada por la agricultura, vegetación natural, áreas urbanas, así como la disponibilidad de información sobre los cambios producidos en una determinada zona, se tornan cada vez más necesarios para los planificadores. Informaciones actualizadas sobre el uso de la tierra pueden resultar útiles para llevar a cabo un inventario de recursos naturales, para el control de emergencias, tales como: inundaciones, incendios, granizadas, etc., para la identificación de áreas con procesos de erosión avanzados, evaluación de impactos ambientales, etc.. En este contexto, la teledetección es una técnica que ha

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demostrado ser de suma utilidad en el relevamiento de los recursos productivos y la planificación territorial del país; permitiendo obtener en forma rápida y precisa gran cantidad de información sobre la localización y estado de los diferentes recursos terrestres

Las aplicaciones que se enunciarán no son exclusivas del análisis visual de imágenes, pueden ser abordadas también, mediante el tratamiento digital; no obstante resulta conveniente conocer el amplio campo de aplicaciones de esta tecnología:

Agricultura: discriminación de tipos de vegetación, natural o implantada; mapeo de áreas agrícolas / ganaderas, hortícolas, fruticolas; mapeo de suelos, levantamiento y caracterización de suelos. Emergencias agropecuarias: estimación de daños por inundaciones, incendios, granizadas, etc.

Forestal: Inventario forestal: mapeo de masas forestales nativas y plantaciones, identificación de estratos arbóreos. Evaluación de riesgos de incendios forestales

Geología: mapeo de unidades geológicas; mapeo de fracturas y lineamientos; delineación de rocas y suelos no consolidados; mapeo de depósitos superficiales volcánicos, prospección minera, etc..

Uso de la tierra: cartografía de ocupación del suelo; cartografía de áreas urbanas; mapeo de vías de comunicación; planificación urbana; impacto de proyectos de ordenamiento territorial, análisis multitemporal de crecimiento urbano, etc.

Hidrología y recursos acuáticos: inventario de cursos y cuerpos de agua; mapeo de áreas inundadas; medida de estructuras glaciales; prospección de los recursos de agua subterránea; preselección de sitios favorables para la implantación de granjas acuícolas; etc.

Medio Ambiente: Mapeo de contaminación en cuerpos de agua; mapeo de áreas de explotación minera; mapeo de áreas deforestadas, etc.

7.- BIBLIOGRAFÍA

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Colwell, Robert; (1983); “Manual of Remote Sensing”; 2º Edición; Volumen 1 y 2; American Society of Photogrammetry; Virginia., USA.

Chuvieco, Emilio; (2002); “Teledetección Ambiental: la observación de la Tierra desde el Espacio”; 1º ed.; Ed. Ariel Ciencia; Barcelona, España.

CNES; (1988, 1989); SPOT, Instrumento de gestión y decisión; Tomos 1 y 2; Edición CNES; París, Francia

Michel, A. y Dureau, F.; (1990); Teledetección aérea y espacial en medio urbano y observación demográfica; Revista SELPER; Vol. 6 N° 4; pp. 36 -47; Santiago, Chile

Armand, Myriam; (1991); Aplicación de la Teledetección al urbanismo, Revista SELPER Vol. 7

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