Implementación de una metodología para la identificación de bofedales usando datos imágenes satelitales Landsat - caso estudio: bofedal Chunal, cuenca alta del río Chillón - Garcia Dulanto, Jorge Luis (2018)
Busca detectar los bofedales a más de 3800 msnm, de la cuenca del río Chillón (CRCH) para tal fin inicialmente se crearon dos métodos previas que sirvieron de antecedentes para generar el método Índice de Bofedal (IDB). Inicialmente se desarrollaron trabajos de campo con el objetivo de conocer y seleccionar algunos bofedales y elegir un bofedal piloto (BP), posteriormente estos bofedales fueron tomados como referencia para la validación de los mapas de bofedales generados. Para lograr los objetivos de la investigación se usó la herramienta de la teledetección. Se procesaron datos imágenes de los sensores TM, ETM+ y OLI que están bordo de los satélites Landsat, de los año 1986-2015, 30 años, una imagen por año, 30 imágenes. Inicialmente se trabajó la imagen correspondiente al año 2014, todos los mapas presentados en este trabajo son principalmente del año 2014. El primer método previo aplicado para identificación de bofedales (denominada Método 1 método “endmember”s) está basado en la firma espectral de los bofedales, que es una de las características de todos los objetos y única para cada objeto, esta se produce una vez que la energía del Sol incide sobre el objeto, en base a esta característica es que se procedió a seleccionar una firma espectralmente pura (enmember) para el bofedal, “endmember” roca y “endmember” suelo, con estos “endmember”s se realizó la clasificación usando la técnica Linear Spectral Unmixing (LSU), luego se determinó las áreas de los bofedales, validadas por los trabajos de campo, de esta manera se obtuvo los perímetros-GIS de bofedales (vector de bofedales). El segundo método previo aplicado para la identificación de bofedales (denominada método 2 método Índices) fue realizada basándose en propiedades biofísicas de las bofedales, índices de vegetación NDVI (IDV), índice de agua NDWI (IDA), índice de infrarrojos NDII (IDI) e índice de sequía NDDI (IDS). Esto permitió visualizar el posible recorrido del agua según el relieve y las pendientes propias de la geografía de la cuenca. Posteriormente, tres índices fueron visualizados, de esta forma se zonificó los bofedales reconocidos en los trabajos de campo, luego para zonificar todos los bofedales, sobre esta visualización en Red, Green, Blue, para IDI, IDV, IDA. Luego se realizó una clasificación supervisada (CLS) mediante el clasificador Paralelepípedos, presente en el software de procesamiento de imágenes ENVI. En los trabajo de campo se observó que una de las características de los bofedales es que se encuentran en terrenos de poca pendiente 0 oC a 15 oC, luego se obtuvo también el perímetros-GIS de bofedales según este método. Para el método final (método 3 Índice de bofedal (IDB)) se utilizó el perímetros-GIS de bofedales, con él se generó los índices biofísicos de bofedales IDV, IDA, IDI. Finalmente haciendo correlaciones entre el porcentaje de fracción de “endmember” bofedal y los índices IDV, IDA, IDI de bofedales, y en base a estas correlaciones se propuso un Índice de bofedal (IDB) para generar mapas de bofedales; esta metodología sólo utiliza tres bandas. Luego se aplicó el IDB para cada año de 1986-2015, se obtuvo así un perimetros-GIS de bofedales para cada año y se generaron los mapas de distribución de las áreas de los bofedales, y conociendo las áreas y con datos de trabajo de campo se pudo estimar un cálculo del volumen potencial de almacenamiento de agua (VPAA). También se generó el IDV, IDA y IDI solo de bofedales, luego se obtuvo el promedio de los valores para el IDV, IDA y IDI de los bofedales para cada año todos estos resultados se compararon con la precipitación y fenómenos extremos como El Niño, La Niña, Índice C, Índice E, etc. De los resultados obtenidos se puede indicar el índice que es más sensible para la zonificación de bofedales es el IDI, con el rango de valor mínimo 0.002, y como máximo valor 0.478.