Modelado Cartografico en Sig Raster y Generacion

MODELADO CARTOGRAFICO EN SIG RASTER Y GENERACION DE MDT APLICADO AL ESTUDIO DE CUENCAS HIDROGRAFICAS Tardivo, Raquel y Graciani Silvio Univ. Nac. del Litoral -Dpto. Cartografía - Fac. Ing. y Ciencias Hídricas Ciudad Univ. CC.229 – (3000) Santa Fe – República Argentina Te. 54-342-4575237 - Fax 54-342-4575224 - E-mail: [email protected] - E-mail: [email protected]

RESUMEN En este trabajo se presentan distintas aplicaciones de modelado cartográfico en sistemas de información raster (SIG) para el estudio de cuencas hídricas, tales como generación de mapas de erosión potencial, dinámica erosiva a partir de cambios en los usos del suelo, mapas de exceso o déficit hídrico en el territorio y generación de productos derivados del modelo digital de terreno. Se enfatiza sobre las posibilidades de análisis espacial de los procesos dinámicos del territorio, asistiendo de manera eficaz a estudios de planificación urbano/regional y ordenación del territorio.

INTRODUCCIÓN La disponibilidad actual de herramientas tales como la teledetección y los SIG con procesos metodológicos apropiados para procesar en un contexto geográfico la multiplicidad de variables que conforman el territorio, presenta ventajas en la optimización de información y estudio de cuencas hídricas en ambientes de llanura y montaña, facilitando la planificación desde una perspectiva global, enriqueciendo el planteo de distintas alternativas y evaluación de diversas propuestas de intervención. La modelación cartográfica (descriptiva y prescriptiva) es una metodología de procesamiento de datos geográficos que trata los mapas y los componentes de los mapas como partes de ecuaciones algebraicas y pueden ser construídos para modelar complejas relaciones espaciales. En su forma más simple, es una manera genérica de expresar y organizar los métodos por los cuales las variables y operaciones espaciales son seleccionadas y usadas para desarrollar un modelo SIG. El procedimiento para el desarrollo de un modelo cartográfico se describe a continuación (según Burrough, 1986): • •

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 Identificar las capas cartográficas o grupos de datos datos espaciales requeridos. Usar la lógica y el lenguaje natural para desarrollar el proceso de partir de los datos disponibles y llegar hasta la solución. Crear un diagrama de flujos con pasos que representen gráficamente el proceso. En el  contexto del álgebra de mapas, este diagrama de flujos representa una serie de ecuaciones a resolver para obtener una respuesta a las consultas espaciales. Completar este diagrama de flujos con los comandos necesarios para realizar estas operaciones dentro del SIG a usar.

El poder analítico de la modelización cartográfica está en la habilidad para combinar unas series de ecuaciones usando los resultados obtenidos de una ecuación como input para la  próxima, proporcionando un método estructurado para el diseño de un SIG. Actualmente el inconveniente más grande de la modelización cartográfica es la ausencia de estándares en el uso de la construcción algebraica y en la terminología del lenguaje natural entre los SIG.

MODELOS Y ESTRUCTURAS DE DATOS ESPACIALES La elección sobre -¿qué datos recoger?- y -¿cómo?-, requiere una comprensión del sistema a estudiar, planteando la construcción de un modelo de proceso relativamente simple identificando los factores implicados y la relación existente entre ellos, así como las fases de modelación en el SIG. Si la identificación y la definición de entidades son descuidadas, cualquier análisis posterior será fatalmente imperfecto. M O D E L O D E D A T O S

ABSTRACCIÓN REALIDAD Selección porción del mundo

Definición de datos y su representación en entidades espaciales.

MODELO CONCEPTUAL Modelo de datos espaciales

Definición de modelos de datos y unidades espaciales básicas. Raster: celda Vs Vectorial: unto.

MODELO LOGICO Estructura de datos

Organización de los datos en el sistema. Estructuras Quadtrees Vs Topológicas.

MODELO FISICO Estructura de archivos

 Almacenamiento físico (equipamiento).

Localización geométrica Coordenadas geográficas Tamaño y forma de los objetos

Relaciones topológicas Contigüidad Proximidad Inclusión Orientación

Etapa temporal Cambios en el fenómeno por el paso del tiempo

ENTIDADES ESPACIALES Atributo temático Descripción de la variable Símbolos y anotaciones

 Figura 1. Características de las entidades espaciales. Las estructuras vectoriales y raster describen estas entidades espaciales1, adaptándose mejor a estas aplicaciones sobre el territorio el esquema raster.

MODELOS RASTER Considera el espacio como una serie de mallas de celdas discretas. La localización y extensión de cada entidad está definida por su ocupación en las celdas. Cada malla de celdas puede definirse por coordenadas referidas a un punto específico. Puede llevar a volúmenes de datos excesivos. Requieren métodos de compactación de datos, como codificación en cadena, celda a celda, compresión de valores consecutivos, por bloques. Las estructuras quadtrees constan de una jerarquía de redes con mallas cada vez mas pequeñas, para re resentación de entidades es aciales com le as. 1

MODELOS VECTORIALES Representan las entidades a través de un sistema de coordenadas cartesianas. Considera el espacio como continuo. Los datos de coordenadas están acompañados por un identificador, especificando el tipo de entidad.  Algunos sistemas requieren la provisión de datos topológicos, los cuales definen las relaciones espaciales entre entidades adyacentes. Las estructuras vectoriales describen los fenómenos de la forma mas precisa posible. Tiene limitaciones con el “overlay” y el registro. Requieren tiempos de procesamiento excesivos .

Las entidades espaciales con características indivisibles en sus mismas unidades y referenciadas por su identificador único,  pueden ser representadas digitalmente mediante una geometría básica compuesta de puntos, líneas, polígonos y sus extensiones redes y superficies, en los modelos de datos espaciales raster o vectorial (Gutiérrez, 1998).

INTEGRACIÓN DE DATOS EN SIG A los fines de optimizar el manejo de la información en SIG se deben considerar los siguientes aspectos vinculados a la integración de datos provenientes de distintas fuentes.

MAPAS

IMÁGENES

DIGITALIZACION

ESCANEADO

BASES DE DATOS

OTROS DATOS

TRANSFERENCIA DE DATOS

CODIFICACION

DIG. EN PANTALLA

CAPTURA DE DATOS DATOS RASTER Y VECTORIALES Filtrado y afinamiento de líneas (raster) Errores de etiquetas y localización Tolerancia dangle y snap Reconstrucción de topología Resolver malos emparejamientos en los límites de las hojas Reconstruir topología de cob. unificada Eliminar limites redundantes de hojas

DATOS ALFANUMERICOS

EDICION LIMPIEZA

AJUSTE DE ADYACENCIAS

REPROYECCION Eliminación de entidades no deseadas y del exceso de coordenadas digitalizadas  Agregación de datos para ampliar unidades Reclasificación de datos para ampliar clases ordinales o nominales

Convertir todos los datos a una proyección, incorporando los parámetros de la proyección, o bien realizar la transformación de hojas

CAMBIO DE ESCALA GENERALIZACION

REGISTRO

Subdivisión en bloques espaciales Reduce el volumen de almacenamiento Mejora las consultas y recuperación Facilita el intercambio de datos

Comprobación valores imposibles y extremos Consistencia interna Diagramas de dispersión Discontinuidades en patrones espaciales  Análisis de superficies de tendencia

Discrepancias de registro provocan errores en medicion, de áreas y long. Eliminar entidades duplicadas Técnicas de edición y de unión de nodos

INDEXACION DE MAPAS

CONVERSION RASTER/VECTORIAL

Vectorización: Eliminar exceso de vértices y apariencia dentada de entidades, con suavizado y limpieza Problemas al reconstituir la topología Rasterización: pérdida de resolución, de información y de conectividad

BASES DE DATOS INTEGRADAS El esquema aquí presentado2 no representa un flujo de datos lineal, pudiendo interactuar las distintas etapas en el proceso de integración de datos. 2

Esquema de flujo de datos adaptado de UNIGIS, 1999.

DINAMICA OCUPACIONAL DEL SUELO Y ESTUDIO DE PROCESOS EROSIVOS La evaluación del riesgo de erosión y la cuantificación de las pérdidas de suelo constituye uno de los temas abordados a través del modelado cartográfico en SIG, donde los principales factores analizados corresponden al clima, suelo, relieve y cubierta vegetal, pero la manera de combinar estas variables es lo que establece las diferencias metodológicas o planteamiento del  problema. Los objetivos que se persigan, la escala a la que se trabaje y la disponibilidad de medios y de información condicionan la selección de los distintos métodos. La cuantificación de la erosión utilizando ecuaciones que estiman las pérdidas en ton/ha/año, entre las que se destaca la USLE, con diferentes adaptaciones de sus parámetros a las  particularidades locales, puede modelarse introduciendo operaciones algebraicas sobre mapas, los cuales corresponden a los parámetros de la ecuación y se combinan con procesos de reclasificación y operaciones espaciales en SIG raster, expresando espacialmente los resultados (figura 2). La ecuación se aplica a nivel de cada celda, por lo que la multiplicación de los factores con sus valores reales produce el mapa de erosión potencial. El valor determinado representa la  pérdida anual por erosión laminar y en surcos (con unidades de ton/ha/año) para cada celda y en total para el área de drenaje de la cuenca (ton/ha). Si se pretende una valoración de tipo cualitativa los valores pueden recodificarse según clases de erosión (tolerable, moderada, severa y muy severa) 3. A = R . K . LS . C . P

 RECLASS 

FACTOR R

LLUVIA-ESCORR.  RECLASS 

 RECLASS CLASES PERDIDA EROSION SUELO

OPERADOR  IMÁGENES (MULTIPL.)

FACTOR K 

ERODAB. SUELOS RECLASS 

FACTOR LS

RELIEVE/PEND.  RECLASS 

FACTOR C

COBERTURA/USO  RECLASS 

FACTOR P

CONTROL EROS.

 Figura 2. Modelo cartográfico para aplicación de la USLE en SIG raster. Para la evaluación de la degradación del suelo puede aplicarse, entre otros, el método cartográfico para la representación de paisajes erosivos elaborado por el ICONA (1982), que  permite clasificar un territorio en áreas con similares características referidas a la erosión, mediante la integración no lineal de tres factores básicos tales como pendiente, litología y cubierta vegetal.

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Modelado cartográfico reproducido a partir de mapas básicos 1:50.000 de suelos (K), de relieve (LS), de cobertura y uso del suelo (C), mapa de lluvia-escorrentía (R) y mapa de prácticas de conservación (P), aplicado a la cuenca del río Reventazón, Vla. (Dolande y Tardivo, 1999).

La combinación de pendiente y litología proporciona un mapa de susceptibilidad geomorfológica a la erosión, mientras que la combinación de pendiente y cubierta vegetal  proporciona un indicador de protección del suelo. La superposición de los mapas de susceptibilidad geomorfológica y la protección del suelo proporciona la cartografía de  paisajes erosivos (figura 3).

 Fig. 3. Modelo simplificado para la determinación de estados erosivos. Los procesos de análisis consisten en la valoración de las capas en función de la erosión, en su combinación mediante las funciones de superposición y tabulación cruzada y en la clasificación de los resultados. La evaluación de la dinámica erosiva en un determinado  período, discriminada por categorías según el uso del suelo, puede abordarse con cartografía dinámica, según el modelo cartográfico de la figura 4.

 Fig. 4. Modelo de Dinámica Erosiva con comandos y operaciones SIG. La visualización de las imágenes input del modelo, las imágenes procesadas y las imágenes output  o resultados finales del proceso, aplicados en un sector de la cuenca del río Mijares (Castellón-España) con el software Idrisi4, se presentan en la figura 5, estudiando los paisajes erosivos antiguos y actuales según el método del ICONA (1982) y su comparación mediante cartografía dinámica, poniendo de manifiesto con la tabulación cruzada como el retroceso de la agricultura posibilitó la colonización forestal y la reducción de la erosión potencial. 4

Modelado cartográfico reproducido con la dirección de la Dra. Ana Camarasa Belmonte. Proyecto H003.97. Universidad de Alcalá de Henares-España (Tardivo, 1998. Especialización en Teledetección, SIG y Cartografía).

AGRESIVIDAD CLIMATICA

MDT (malla 25x25m) ALTITUD

PENDIENTE

GEOLOGIA (digitalización) OCUPACION DEL SUELO (Fotografías aéreas e imágenes de satélite) ANTERIOR ACTUAL

SUSCEPT. GEOMORF A LA EROSION

PROTECCION DEL SUELO

PAISAJES EROSIVOS ANTIGUOS

PAISAJES EROSIVOS ACTUALES

DINAMICA EROSIVA

 Fig. 5. Visualización de imágenes procesadas en SIG raster Idrisi V2.

MODELADO ESPACIAL DEL TERRENO Y UNIDADES DE PAISAJE El modelo cuantitativo en formato digital del relieve o MDT (Digital Terrain Elevation Model), que contiene información acerca de la posición (x-y) y la altitud (z) de los elementos de la superficie, es de gran utilidad en los estudios de cuencas y puede crearse a partir de la conversión de curvas de nivel a través de digitalización o escaneado, por métodos fotogramétricos o métodos automáticos tales como sensores aerotransportados o GPS. Un esquema del proceso de generación de un MDT y derivados se presenta en la figura 6.

CURVAS DE NIVEL DIGITALIZACION/RASTERIZACION

PUNTOS X,Y,Z RESTITUCION/GPS/SENSORES

EDICION CARTOGRAFICA CONVERSION VECTORIAL /RASTER INTERPOLACION ESPACIAL GENERACION DE MDT VALIDACION/FIABILIDAD PUNTOS DE MUESTREO REGRESION/EXTRACCION FILTRADO/SUAVIZADO MDT

PRODUCTOS DERIVADOS MDT

 ALTITUD

PENDIENTE

ORIENTACION

ILUMINACION

 Figura 6. Esquema de proceso de generación de MDT y derivados. En la cuenca del río Iruya, con una superficie de aprox. 3000 km2, la generación de información vinculada al relieve se llevó a cabo a través de la conversión analógico/digital de las curvas de nivel5 (disponibles en acetatos del IGM correspondientes a cartas topográficas escala 1:100.000 no publicadas), las cuales se capturaron en formato digital como una serie de vectores con sus respectivas series de coordenadas y etiquetados con el valor de la elevación correspondiente, con tabla digitalizadora y sofware de digitalización, presentado en la figura 7 (Tardivo y otros, 1998). Fue necesario la revisión cuidadosa de la fuente de datos, preparación de los documentos a digitalizar, determinación de puntos de control e integración de los datos de 6 cartas topográficas IGM en escala 1:100.000 para la digitalización de curvas de nivel con una equidistancia de 100 metros, en un área de estudio con altura mínima de 435 metros y altura máxima correspondiente a 5000 metros. 5

Cartografía digital generada en el Centro de Estudios Cartográficos y Fotointerpretación (FICH-UNL). Convenio Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas y Corporación Regional del Río Bermejo (COREBE).

Posteriormente requirió una laboriosa tarea de limpieza de los datos y edición cartográfica  para detección y control de errores espaciales y alfanúmericos, cometidos durante la captación de datos o introducidos durante la digitalización, tales como polígonos abiertos, lazos, intersecciones sobrepasasdas, líneas duplicadas, arcos colgantes, estableciendo una tolerancia dangle  para eliminar los arcos colgantes y una tolerancia de unión o  snap  para eliminar los nodos próximos.

 Fig. 7. Cuenca Río Iruya. Curvas de nivel digitalizadas en formato vectorial. La conversión de la información vectorial a raster y la aplicación de métodos de interpolación espacial se realizó con el software Idrisi definiendo una resolución de la malla de 30 metros (figura 8), facilitando la posterior integración de información proveniente de imágenes Landsat TM (figura 9). El factor más determinante en un MDT raster es la selección adecuada de la resolución de la malla, intentando minimizando el volumen de almacenamiento de datos y al mismo tiempo asegurar que el MDT se adapte a la superficie modelada. Las estructuras quadtrees ofrecen ventajas por la reducción del volumen de almacenamiento y menor tiempo de proceso. A partir del MDT se generan productos derivados tales como mapas de pendientes, altitudes, orientación e iluminación, de gran interés para estudios ambientales, determinación de cuencas de drenaje y análisis de visibilidad, localizaciones óptimas y simulaciones.

 Fig. 8. Modelo digital del Terreno en formato raster (malla 30 x 30 m).

 Fig. 9. Límite de Cuenca del Río Iruya sobre Imagen Landsat TM año 1997.

La definición de unidades de paisaje permite evaluar cuantitativamente la variación espacial de los diferentes procesos de erosión en zonas de montaña, considerando como base las características morfológicas, geo-litológicas e hidrológicas, los cuales pueden resultar  influenciados por el uso del suelo y por la intervención antrópica en la cuenca. Como marco de análisis de los procesos de erosión, en la subcuenca del río Iruya hasta la confluencia con el río Nazareno (figura 10) se ha realizado la delimitación y evaluación integrada del paisaje, generando unidades homogéneas que sintetizan el grado de estabilidad del territorio a partir de operaciones espaciales entre coberturas o capas temáticas de relieve, clima, suelo, vegetación y uso del suelo, esquematizado en la figura 11. Así mismo a partir de la clasificación supervisada de imágenes de satélite se obtuvieron clases que reflejan la intensidad de la erosión (Corebe, 1999).

 Fig. 10. Subcuenca del Río Iruya. Imagen TM y curvas de nivel (equid. 100 m). RELIEVE

PENDIENTE

CLIMA

PRECIP. MEDIAS

SUELO

GEOLOGIA/RESIST.

VEG. Y USO DEL SUELO 

COBERTURA VEGETAL

UNIDADES DE PAISAJE SEGÚN GRADO DE ESTABILIDAD

 Fig. 11. Esquema de modelo aplicado en la subcuenca del río Iruya (Corebe, 1999). El modelado cartográfico para la definición de unidades de paisaje en función de la susceptibilidad a la erosión aplicado en la subcuenca del Río Iruy-Salta, determinó que aprox. el 90 % del área corresponde a zonas medianamente inestables e inestables, evidenciando la situación real de alta suceptibilidad a la erosión de esta subcuenca (Corebe, 1999).

BALANCE HIDRICO EN CUENCAS DE LLANURA Se ha experimentado la metodología de integración de SIG y modelos hidrológicos distribuidos, en un ambiente de llanura, en un sector de la cuenca del Arroyo Cululú en la Pcia. de Santa Fe, cuya sup. es de aprox. 5000 km2, para la generación de mapas de exceso/déficit hídrico para series temporales (Graciani y Bulhoes Mendes, 1998), a partir de coberturas de redes hidrográficas, modelo digital del relieve, tipos de suelos, uso y cobertura de suelo (generado por clasificación supervisada digital de imágenes Landsat TM 3-4-5), mapas de evapotranspiración y precipitaciones medias (con datos de estaciones e 6 interpolación espacial en ambiente SIG) . Las variables cartográficas en proyección Gauss Kruger se han introducido a las bases de datos del área de estudio mediante digitalización vectorial y/o rasterización de capas temáticas individuales con una resolución común de 30 x 30 m, garantizando el ajuste geométrico para la correcta superposición de los mapas disponibles.

SIG: INTEGRACION DE DATOS 1. 2. 3. 4. 5. 6.

REDES HIDROGRAFICAS ALTITUDES TIPOS DE SUELO COBERTURA Y USO DEL SUELO EVAPOTRANSPIRACION (MENSUAL) PRECIPITACIONES (MENSUAL)

MODELO HIDROLOGICO DISTRIBUIDO SIMPLIFICADO METODO DE BALANCE HIDRICO MENSUAL DISCRETIZADO PARA CADA PIXEL

BALANCE HIDRICO PIXEL A PIXEL EXCESO/DEFICIT DE AGUA EN EL SUELO

SIG: VISUALIZACION RESULTADOS  Figura 12. Esquema de integración SIG y MHD. La integración de sistemas de información geográfico y modelos hidrológicos distribuidos  permite la simulación de resultados representando la variabilidad espacio-temporal de  procesos tales como exceso o déficit de agua en el suelo, optimizando costos, tiempos y  posibilidades de ocurrencia de errores durante la simulación.

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Metodología aplicada con la dirección del Dr. Carlos A. Bulhoes Mendes. Instituto de Pesquisas Hidráulicas, Universidad Federal de Río Grande do Sul, Brasil. (Graciani, 1998. Pasantía Proyecto Fomec 825/97).

CONCLUSIONES Este trabajo se ha abordado con diversas operaciones de análisis espacial trabajando con un SIG teselar o raster apropiado para el estudio de estas variables territoriales y de fácil acceso, tal como el programa Idrisi V2. que incorpora múltiples herramientas para la manipulación de mapas. Las variables analizadas en los modelos y las metodologías empleadas pueden ser aplicadas con un costo y rapidez suficientemente operativos en estudio de cuencas hídricas, tratándose de documentos con plenas posibilidades de ser integrados en análisis más complejos y detallados como en estudios ambientales que involucren mayores superficies. La comprensión de la realidad que representan los datos facilitará la identificación y la manera de resolver las discrepancias que puedan aparecen en las distintas coberturas en el  proceso de digitalización, integración de datos, por diferencias en las técnicas cartográficas usadas, exactitud, actualización de datos provenientes de una base geográfica nueva y más exacta, entre otros. Las técnicas de modelado cartográfico y análisis espacial con SIG facilitan el estudio interdisciplinario, sobre todo para modelar y simular alternativas para una mejor toma de decisiones en las fases de planificación y control de los recursos ambientales, permitiendo desarrollar aplicaciones de tipo no solo descriptivas sino también prescriptivas con técnicas de evaluación multicriterio para el control de los usos del suelo mediante una adecuada distribución de las actividades del territorio y estudio del medio ambiente. El análisis espacial basado en la superposición y comparación entre diferentes capas de datos es una de las funciones más importantes de los SIG, pero aún hay pocas funciones de análisis espacial incorporadas para la resolución de los problemas, como así también se requiere un afianzamiento de la integración SIG-modelación hidrológica distribuída. El impacto en los SIG y en el modelado cartográfico que provocarán las nuevas fuentes de datos geográficas digitales tales como fotografías e imágenes de satélite de alta resolución espacial (Ikonos, OrbView y QuickBird con 1 metro de resolución en pancromático y 4 metros en multiespectral), así como programas basados en sistemas de radar y técnicas GPS  para generación de MDT de gran parte de la superficie terrestre (Radar Shuttle Mission ofrecerá MDT de 30 m), requerirá una selección cuidadosa de técnicas y métodos de  procesamiento de datos, en función de la calidad, precisión y objetivos propuestos.

REFERENCIAS •

Barredo J. (1996).  Evaluación multicriterio y SIG en la ordenación del territorio, Ed. Rama.

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Burrough P. (1986).  Principles of geographical information systems for land resources assessment. London, Clarendon Press. Camarasa A. (1998). “Evaluación del riesgo de erosión en relación con la dinámica ocupacional del suelo a partir de SIG”, En: Gomez Ortiz y Salvador Franh F.  Investigaciones recientes de la geomorfología española, pp. 579-592.

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COREBE (1999). “Programa de Manejo Integrado de la Cuenca del Río Iruya”, FMAMOEA-PNUMA.

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Dolande M. y Tardivo R. (1999) “Evaluación de recursos ambientales con SIG y Teledetección”, Dpto. Cartografía, FICH-UNL.

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Felicísimo A. (1994)  Modelos digitales del terreno. Introducción y aplicaciones en las ciencias ambientales. Oviedo, Pentalfa, pp. 222. Graciani S. y Bulhoes Mendes (1998) “Geoprocesamiento y optimización de información en el estudio de cuencas hidrográficas aplicando SIG y modelación hidrológica distribuída”, IPH-URGS. Proyecto Fomec 825/97.

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ICONA (1982). “Paisajes erosivos del sureste español. Ensayo de metodología para el estudio de su cualificación y cuantificación”, Madrid.

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Saborio R. (1997). “Aplicaciones de SIG en el estudio de recursos naturales y medio ambiente”, CIDIAT, Venezuela.

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Tardivo R. (1998). “Modelado cartográfico y evaluación de riesgos hidrológicos”, Universidad de Alcalá de Henares, España – Proyecto Fomec 825/97.

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Tardivo R., Gualtieri R. y Grenón S. (1998). “Cartografía digital de la cuenca del Río Iruya, Pcia de Salta”, FICH-COREBE.

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UNIGIS (1999). “Adquisición y entrada de datos en SIG”, Girona, España.