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CARRERA DE ESPECIALIZACIÓN EN TELEDETECCIÓN Y SISTEMA DE  INFORMACIÓN GEOGRÁFICA APLICADOS AL ESTUDIO DEL MEDIO AMBIENTE  Análisis Multi-temporal de Uso del suelo en la cuenca del Río Quinto  Provincia de San Luis Argentina en los años 2009 y 2019.   Lic. Elina Lucrecia  Leonhart   Director  Esp . Daniel Gómez  UNSL Noviembre 2020

Scene 2

ÁREA DE ESTUDIO PROVINCIA DE SAN LUIS Y SU  CONTEXTO  EN ARGENTINA CONTINENTAL

Localizaciön Geogräfica
Cuenca del Rlo Quinto
Provincia de San Luis
Departamentos
Parämetros Técnicos
coordnate system WGS 1984
Datum WGS 1984
Units: Degree
Legenda
Rio Quinto
Cuenca del Rio Quinto
Limites de De tamantos
21110/20 tg
INSTITUTOGECGRAFICO
VCIONAL
1:3000000
AUTOR

Provincia de San Luis  Departamento:  Coronel Pringles  y Pedernera  Superficie de 1.120.780 hectáreas Coord. Geográficas  Norte: - 66º, 15,' 7" y - 32º, 23',1“ Sur: -65,10',9" -34º,4'00“  Oeste:-66,20',02" y -33º,14',7"  Este: -65º,05',04" y -33º,07',03 "

Scene 3

Suelos: Orden
Pruincia de San Luis
Departamentos
Parämetros Técnicos
coordnate system WGS 1984
Suelo de la Cuenca del Rio Quinto- Provincia de San Luis
ORDEN
AFLORAMIENTO R
ENTISOL
ENTISOL - RCCA
LOLISOL
Datum WGS 1984
Units: Degree
AUTOR
o
5 10
20
30
Kilometers
INST ITIJTOGECGRAFICO
VCIONAL - BRS

Tipo de Formaciones Vegetales
Pruincia de San Luis
Departamentos
Parämetros Técnicos
coordnate system WGS 1984
Datum WGS 1984
Formaciones Vegetales de la Cuenca del Rio Quinto- Provincia de San Luis
o
5 10
20
Units: Degree
AUTOR
30
lometers
INST ITIJTOGECGRAFICO
VCIONAL - BRS

Tipos de Climas
Pruincia de San Luis
Departamentos
Parämetros Técnicos
coordnate system WGS 1984
Tip de Climas de la Cuenca del Rio Quinto- Provincia de San Luis
o
5 10
20
TEMPLAOO DE TRANSICION
30
Kilometers
CLMA
Datum WGS 1984
Units: Degree
AUTOR
INST ITIJTOGECGRAFICO
VCIONAL - BRS

Unidades Geomoffolögica
Pruincia de San Luis
Departamentos
Parämetros Técnicos
coordnate system GCS WGS 1984
Geomorfologia de la Cuenca del Rio Quinto- Provincia de San Luis
o
5 10
20
Serra de San Luis
Depresiön Oriental
Planicie Medanosa
30
lometers
Legend
Geomorfologia
NOMBRE
Oient81
Datum WGS 1984
Units: Degree
AUTOR
INSTITIJTOGEOGRAFICO
VCIONAL -

Scene 4

Isohietas: Media Anual
Isohietas de la Cuenca del Rio Quinto- Provincia de San Luis
e mm Y eoo I-mm
Pruincia de San Luis
Departamentos
Y 530
Parämetros Técnicos
coordnate system WGS 1984
DNA S
Datum WGS 1984
Units: Degree
AUTOR
o
0 Y 400
5 10
20
30
Kilometers
INST ITIJTOGECGRAFICO
VCIONAL - BRS

Scene 5

Cuencas Hidr
räficas Su
rficiales
G räfica
Cuenca Rio Quinto Provincia San Luis
Præincia de San Luis
Paråmetros Técnicos
coordnäe system GCS WGS 1984
Datum WGS 1984
LEIitS:
a uTOR

Scene 6

Scene 7

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Scene 9

Scene 10

La lupa sigue sobre la Cuenca del Morro | El Diario de la República

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Scene 11

¿ Cuál es la variación del uso del suelo en la cuenca del río Quinto- Provincia de San Luis, en los años 2009 y 2019?

Scene 12

Generar información cartográfica detallada sobre la variación de usos del suelo en la cuenca del río Quinto en los años 2009 y 2019, como aporte base para un ordenamiento territorial en las cuencas hídricas de la provincia de San Luis .

Scene 13

Seleccionar las clases de usos de suelo propuesta por el INTA PNECO en el año 2009 a través del Proyecto Nacional de Cobertura y Uso del Suelo de la República Argentina (Sistema de clasificación de la cobertura del suelo (Land Cover Classification System Lccs – FAO/Unep).  Adaptar las denominaciones de clases de usos de suelo para cuenca hídrica del río Quinto.   Clasificar los usos de suelo mediante las imágenes satelitales en la cuenca hídrica del río Quinto para los años 2009 y 2019.   Realizar un análisis multi-temporal de los resultados de la clasificación de las imágenes satelitales correspondiente al año 2009 y al 2019.   Detectar la permanencia y pérdida de clases de usos del suelo.  Cuantificar los cambios ocurridos en 10 años en la cuenca del Río Quinto.  Elaborar información visualmente simplificada para la planificación territorial y monitoreos.

Scene 14

Scene 15

Urbano  Minero  Agrícola  Mixto Agrícola Ganadero  Vegetación Natural  Agua  ( Embalses y Lagunas)

Scene 16

Sensor
Landst 5 TM
Path y Row Fechas ID
Inmgén
230-83
229-84
Landsat 8 OLI 230-83
229-84
23/2/2009 LT52300832009054COA02
31/1/2009 COA02
22/2/2019 LC82300832019050LGN(k)
19/2/2019 LC82290842019043LGN(K)

Scene 17

Tratamiento Digital de las imágenes Combinación de bandas y Filtro

Scene 18

Scene 19

CLASIFICACIÓN SUPERVISADA:     Fase de Entrenamiento

El método estadístico de Jeffries-Matusita, Transformed Divergence   fue el utilizado para obtener el índice de separabilidad y analizar la mayor discriminación y pureza de las categoría designadas a cada una de las clases.

valores superiores o cercanos a 1.8, solamente la relación de clases urbano mineros, dio valores lejanos al 2 pero superiores al 1.3, por lo que se consideró aceptables debido a las característica espaciales de la zona. En esta fase se clasifico los mosaicos de las imágenes según las clases, que dio por resultado una nueva imagen. Desde el punto de vista estadístico se aplicó el criterio de máxima probabilidad, en donde el pixel se asignó a la clase con la que mayor probabilidad de pertenencia

Scene 20

Scene 21

Scene 22

VERIFICACIÓN DE RESULTADOS: MATRIZ DE CONFUSIÓN

La matriz de confusión aplicada a las imágenes pertenecientes al 2009 dio como resultado que se trabajó al 98.4% de confiabilidad en la clasificación, con un error ± 1.5% o sea  de un total de 41227 pixeles, 40591 fueron bien clasificado. 2019 dio como resultado que se trabajó al 90.7 % de confiabilidad en la clasificación con un error ± 9% o sea de un total  de 11.727 pixeles, 10.633 fueron bien clasificado.

Relación  entre las clase  entrenamiento y asignación

El mayor valor de error de omisión se registró en la clase mixta de un total de pixeles 27.583 unos 497 pixeles los clasifico en otras clases, es su mayoría como minero (429 pixeles).  Con respecto a los errores de comisión el mayor error se registró en la clase minero que de un total de 486 pixeles 436 los coloca en otra clase, de las cuales 429 los ubica en el mixto.

Scene 23

RESULTADO DE LA POS – PROCESO DE CLASIFICACIÓN

La clasificación  es elevada ± 98.5 % y los errores de arrastre son bajo. La  exactitud está por encima de 78% para todas la clase.  La clase con un porcentaje  menor de exactitud corresponde al minero.   El índice  estadístico de Kappa, arrojó un coeficiente de 0.96 o sea muy cercano al 1 que indica que la clasificación  discriminado las clases con precisión significativamente

Scene 24

Clases 2009 Hectáreas   2019 2009 Porcentaje   2019 Vegetación Natural 163.491 84.172 15% 8% Agrícola 381.529 269.258 34% 25% Mixto Agrícola Ganadero 402.505 440.113 36% 41% Urbano 33.940 60.737 8% 6% Minero 68.501 205.265 6% 19% Agua 2.626 4.424 0% 0%

Scene 25

USO del SuelO-Claæ A gLZ
L end a
Cu enca Rio Qu into
2019
Figura 60: Mapa de variaciön de uso clase agua
Prcyecto
Ana "s
de us o del
Cuenca R iO
Quinto en y 2019
Instituto
Nacional. BRS
Bina Leonhart
Date: 18/11/2019
Técnic.os
izaciÖn

2.626 hec             37% 2019         4.424 hec             63%                                                                                                                                   Diferencia  más 26%

Scene 26

Uso de Suelo Clase Minero
Legenda
CLIewa del Rio Quinto
Rios
Uso 2019
Figura 58: Mapa de variaciones del uso del suelo minero
SAN
SAN JOSE
ÅEYNocg$
de Us o del Suelo
Cuenca d R iO
Quinto en el 2009 y 2019
Instituto Geogråfico
Nacional_ BRS_
Leonhart
Date:
etros T écnicos
GCS WGS
lizaciÖn
de San Luis

6.8501 hec.                      25%              205.265  hec.                   75%  TOTALES    273.766  hec.                   100%  					 						                                          DIFERENCIA más 50 %

Scene 27

Uso de Suelo Clase Urbano
Legenda
Cuenca del Rio Quinto
Rios
Uso urbano 2009
uso urban02019
Figura 59: Mapa de variaciones del uso del suelo urbano
SAN F
• .ÄÅNUOR
de Us o Suelo
Cuenca dd Rio
Quinto en el y 2019
Instituto
Nacional. BRS
Elha Leonhart
Date: 30/11/2019
etros Técnicos
GCS wes
lizaciön
*ovincia de San Luis

33.940 hec.           36%         60.737  hec.           64%  TOTALES  94.677 hec         100%                                            DIFERENCIA más 28 %

Scene 28

Uso de Suelo Clase Mixto
2009- 2019
Legenda
Rios
uso Mixto 2009
Uso Mixt02019
Figura 56: Mapa de variaciÖn del uso mixto
SAN
Prwecto
de Us o dd Suelo
Cuenca R iO
Quinto en el 2009 y 2019
I Geogråfic 0
Nacional. BRS
Elina Leonhart
Date: 30/11/2019
rämetros Técnicos
GCS W GS
izaciön
Provincia de San Luis

40.2505 hec.        48% 2019   44.0113  hec.        52%   TOTALES  84.2618  hec.  100%                                                                          DIFERENCIA más 4%

Scene 29

Uso del Suelo-CIase Agricola
Leyenda
Rios
IJsoAgric01a 2019
Uso Agricola 20 09
Cuenca del Rio Quinto
Figura 57: Mapa de variaciones de uso del suelo agricola
Ana Es Mu
de Uso del Suelo
Cuenca dd Rio
Quinto en y 2019
Instituto Geogränco
Nacional. BRS.
Bina Leon halt
Date: 18/112019
etros Técnicos
GCS wos
WCS
lizaciÖn
*Wincia de Luis

38.1529  hec              59%            26.9258  hec              41%  TOTALES  65.0787  hec.             100%                                                      DIFERENCIA menos 18%

Scene 30

Uso del Suelo-Clase VegetaciOn Natu
Rios
Natural 201
Vegetæi6n Natural 20
Cuenca del Rio Quinto
Figura 55: Mapa de variaciones del uso del suelo vegetaciÖn natural
AnåEsS
de Us o SuAo
Cuenca Rio
Quinto en el Y 2019
Instituto Getväfico
Nacional_ BRS
Bina Leonhart
cnte: 18/11/2019
rårnetros TécnÉos
izaciön
de Luis

163.491  hec.            66%               84.172   hec.            34 %  TOTALES  247. 663  hec              100%                                                       DIFERENCIA menos 32%

Scene 31

Del análisis  multitemporal aplicado a la cuenca del río Quinto para los años 2009 y 2019 se concluye que:  Es un abordaje inédito para la provincia y contribuye con una nueva mirada para comprender la construcción y transformación de los territorios.  Los usos suelo no cambiaron entre los 10 años, pero  la variación de superficie por cada clase, influye directamente sobre los demás usos. La clase denominada vegetación natural. Esta clase ha variado, con una tendencia aparente de mantenerse en algunos sectores y en otros a disminuir.  La variación en superficie de la clase agua.

Scene 32

La metodología del análisis multitemporal y de la interpretación cartográfica fue posible identificar los problemas existentes entre las clases minera y urbana. De la metodología adoptada la clasificación supervisada se adapta bien a la zona siempre y cuando se tenga un conocimiento y /o validación en campo.  La adquisición de las imágenes landsat fueron las apropiadas por su resolución espacial, fecha e información que brindaron para realizar este estudio.

Scene 33

Un monitoreo de la vegetación natural para evaluar su situación a futuro y permita tomar decisiones de políticas públicas que promuevan el desarrollo territorial sostenible a nivel de cuencas hídricas .  Una evaluación ambiental de los cambios en superficie de usos, a los fines de detectar la repercusión ambiental que ocasionan la variación de los diferentes uso de suelo.  Poner  en discusión una nueva denominación de los usos minero-urbano que se adapte a las características ambientales locales.   considerar la detección de la diversificación de uso de suelo a nivel de micro cuenca, con el propósito de determinar zonas puntuales o que presentan una fragilidad a los cambios.

Scene 34

UNIVERSIDAD NACIONAL DE LUJAN

Scene 0

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     Tratamiento Digital de las imágenes Combinación de bandas y Filtro

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 CLASIFICACIÓN SUPERVISADA:     Fase de Entrenamiento    

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 Relación  entre las clase  entrenamiento y asignación 

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 La clasificación  es elevada ± 98.5 % y los errores de arrastre son bajo. La  exactitud está por encima de 78% para todas la clase.  La clase con un porcentaje  menor de exactitud corresponde al minero.   El índice  estadístico de Kappa, arrojó un coeficiente de 0.96 o sea muy cercano al 1 que indica que la clasificación  discriminado las clases con precisión significativamente 

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 Del análisis  multitemporal aplicado a la cuenca del río Quinto para los años 2009 y 2019 se concluye que:  Es un abordaje inédito para la provincia y contribuye con una nueva mirada para comprender la construcción y transformación de los territorios.  Los usos suelo no cambiaron entre los 10 años, pero  la variación de superficie por cada clase, influye directamente sobre los demás usos. La clase denominada vegetación natural. Esta clase ha variado, con una tendencia aparente de mantenerse en algunos sectores y en otros a disminuir.  La variación en superficie de la clase agua.