Emergencias Agropecuarias: Seguimiento y evaluación a escala parcelaria de la superficie afectada por las inundaciones en la Cuenca del Salado.
Partido de General Lavalle, junio de 2002.
Convenio CONAE-INTA Unidad Operativa Cuenca del Salado - INTA
Autor: Ing. Agr. Pablo Vázquez MSc.
Pmvazquez@ciudad.com.ar
INTRODUCCION
Aunque en el mundo no se encuentran llanuras que ocupen grandes extensiones, en Argentina tales ambientes son particularmente relevantes tanto en su expresión areal cuanto a su valor para la producción agropecuaria . En la denominada Pampa Deprimida (9.7 millones de hectáreas) el relieve es sumamente llano, con una pendiente promedio inferior al 0.1 %, llegando en sectores próximos a la costa a valores cercanos al 0.001 %. Según Tricart (1973), la debilidad del potencial morfogenético de la Pampa Deprimida favorece la presencia de suelos muy antiguos, total o parcialmente conservados, alternando con suelos más recientes y desarrollados dentro de los anteriores. Así, se conforma un paisaje sin relieve marcado, caracterizado por la presencia de suelos con distintos grados de alcalinidad, salinidad e hidromorfismo, distribuidos en forma de mosaico por toda el área. Estos factores son responsables de las frecuentes inundaciones y anegamientos de variable magnitud a la que esta sujeta la región. La situación se ve agravada por el diseño de la red vial, frecuentemente en dirección transversal al del flujo de agua y la construcción de numerosos canales clandestinos, sin un criterio integral sobre el funcionamiento hidrológico regional (Rang et al., 1999).
La teledetección ha demostrado ser una herramienta poderosa para el estudio de inundaciones (Jensen et al., 1986; Lunetta y Balogh, 1999, Sandar, 2000) gracias al amplio contraste existente entre el agua y el resto del paisaje en el espectro electromagnético. Esta herramienta permite detectar no solamente las áreas anegadas sino también ubicar estructuras y geoformas que no son identificables si no se cuenta con cartas topográficas con un alto grado de detalle. En este caso, la disposición de cartas del Instituto Geográfico Militar, escala 1:50000, (equidistancia 2.5 m) no es lo suficientemente detallada para detectar los poco conspicuos patrones del relieve de las llanuras.
El objetivo de este trabajo es identificar a partir del análisis de imágenes de satélite áreas anegadas, y a partir de la construcción de un sistema de información geográfico, determinar y construir un mapa con el porcentaje de anegamiento de cada establecimiento durante la declaración de emergencias agropecuarias.
Esta información aporta un elemento de diagnóstico objetivo a las distintas comisiones encargadas de evaluar y cuantificar la cantidad de productores afectados por las aguas.
MATERIALES Y METODOS
Para detectar la máxima expansión de áreas anegadas en el partido de General Lavalle durante la emergencia agropecuaria declarada a partir de enero del 2003, se transformaron las CD de cada banda de las imágenes L7 ETM+ a radiancia a partir de los coeficientes de calibrado correspondientes, suministrados en cada imagen.
La ecuación lineal aplicada para obtener la radiancia es:
Donde:
L 0(l): radiancia que registra el satélite en la longitud de onda considerada
a0(l) y a1(l): coeficientes de calibrado propios del sensor
Posteriormente se transformaron los valores de radiancia (L 0(l)) en reflectividad (R al) a nivel del sensor (resistividad aparente). Para la transformación se aplicó la siguiente expresión (Fleming, 2001):
Donde:
Ral: reflectividad en la longitud de onda considerada (adimensional 0 £ R al £ 1)
d: distancia tierra sol, en unidades astronómicas
E0l: irradiancia extraterrestre
q: ángulo cenital
En segundo lugar se realizó la corrección atmosférica aplicando el modelo denominado de corrección del histograma por valores mínimos (Chavez, 1988). Para ello, se sustraen los valores mínimos de las áreas de fuerte absorción (por ejemplo, agua) presentes en la banda 1 (la más afectada por los efectos de absorción) al resto de las bandas. Este método fue utilizado por la ventaja de requerir sólo información contenida en la propia imagen. Se ha optado por este método ya que no se dispone de perfiles atmosféricos para la zona. Finalmente se corrigió geométricamente la escena, llevándo su georreferencia al sistema Gauss Kruger, faja 5 (datum Campo Inchauspe) mediante el método del vecino más próximo, ya que es el que menos modificaciones ocasiona al valor de reflectancia original del pixel.
Una vez realizadas todas las correcciones, se generó una máscara binaria del área afectada por el agua a partir de una clasificación de pixeles realizada con las bandas 4 (IRC) y 7 (IRL), las cuales permiten identificar perfectamente cuerpos de agua, zonas saturadas y discriminar áreas cubiertas con vegetación palustre de otras con vegetación en activo crecimiento. Para la selección de pixeles afectados por anegamiento, primero se seleccionaron áreas de interés (áreas con agua, anegadas o humedales) y se estimaron los valores máximos, mínimos, promedios y desvío estandar de cada una de las bandas. Luego se graficaron los histogramas de las bandas 4 y 7 del sensor Landsat ETM+ para confirmar la bimodalidad, presente cuando el agua está presente en buena proporción en la escena. Se ajustaron los histogramas a los valores mínimos y máximos calculados en las áreas de interes y se observó el ajuste de esos parámetros con respecto al área a clasificar. Una vez corroborados los valores, se procedió a construir la imagen binaria de agua. Luego se vectorizó el resultado y se cruzó esta información con el catastro digital del partido de General Lavalle mediante el uso del programa Arc View 3.2 (1999), obteniendose un mapa del partido clasificado por el porcentaje de anegamiento durante la emergencia agropecuaria.
RESULTADOS
Tabla 1: porcentaje de anegamiento máximo detectado (junio 2002) durante la emergencia agropecuaria declarada en el Partido de General Lavalle entre mayo de 2002 y enero 2003, por cuartel.
Tabla 2: Cantidad de productores afectados por el anegamiento generalizado de junio de 2002, ranqueados por el porcentaje de agua en sus predios.
Figura 1: Composición color del área ocupada por el partido de General Lavalle (Rojo:IRC; Verde: IRM; Azul: IRL) con superposición del catastro vectorial.
Figura 2: Clasificación de parcelas por el porcentaje de anegamiento.
BIBLIOGRAFÍA CONSULTADA:
1. Chavez, P. S. 1988. An improved dark-object substraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data. Remote Sensing of Environment, 24: 459-479.
2. Dunn, O.J. 1974. On multiple tests and confidence intervals. Comunications in Statistics Series A, 3, 101-103.
3. Fleming, D. 2001. Ikonos DN value conversion to plantary reflectance values. CRESS Project at the University of Maryland, Department of Geography. 1-4 pp.
4. Jarsún, B. 1996. Aplicaciones de las Cartas de Suelos para el Manejo del Agua Superficial. En: Suelos. Utilización de la Cartografía para el Uso Sustentable de las Tierras. Ed. Moscatelli, G., Panigatti, J. y Di Giácomo, R., 40-55.
5. Jensen,W., Hodgson, E., Christiansen, H., Mackey, J., Tinney, L. y Sharitz, R. 1986. Remote Sensing Innland Wetlands: a Multiespectral Approach. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 52(1): 87-100.
6. Lunetta R. y Balogh, E. 1999. Application of Multi-Temporal Landsat 5 TM Imagery for Wetland Identification. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 65(11): 1303-1310.
7. Rang, S., Cisneros, J., Milanesio, A., Gil, H. y Degioanni, A. 1999. Propuesta de Creación del Distrito de Ordenamiento Ambiental para el área sur de Laboulaye-Rosales_Leguizamón. Documento Técnico. CONICOR-ADESUR-UNRC. 60 pp.
8. Sardar, A. M. 2000. Flood Delineation Using Radarsat data. Bangladesh Space Research and Remote Sensing Organaization (SPARRSO) Report.
9. Tricart, J.L. 1973. Geomorfología de la Pampa Deprimida. Base para los estudios edafológicos y agronómicos. Plan mapa de suelos de la Región Pampeana. XII Colección Científica, INTA.
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