Modelación de cambios de cobertura y de uso del suelo en el área de drenaje del río San Vicente (Villagarzón – Putumayo, Colombia)
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Resumen en español
Hoy, la comprensión de los Cambios de Cobertura y Uso del Suelo (CCUS) sobre una cuenca hidrográfica, la proyección de su comportamiento en el tiempo y en el espacio, y el acercamiento a la definición de los factores que los direccionan requiere de “nuevas” metodologías que permitan anticipar acciones de planificación territorial para mejorar las tendencias actuales de intervención deliberada. En este contexto, se modeló los CCUS en el área de drenaje del río San Vicente en un periodo de 6 años (2011 a 2017) y se simularon tendencias de cambios para 2024 y 2030 utilizando el software DINAMICA EGO, sistemas de información geográfica, e imágenes de sensores remotos de alta resolución. En el proceso de modelación se siguieron tres etapas: (a) preparación de los datos para el modelo de los CCUS para los años 2011, 2014 y 2017, con dos periodos de simulación, se seleccionaron variables espaciales estáticas explicativas de las transiciones de cobertura y uso del suelo (CUS); (b) calibración y validación del modelo, es decir, definir los parámetros para la simulación de los escenarios para cada uno de los periodos en la etapa de calibración; (c) obtención de los escenarios pronósticos de CCUS para el corto y mediano plazo. Los resultados indican que los cambios de CUS en el periodo de 2011 a 2017 presentan tendencias como: aumento y reducción de bosques, aumento de cultivos permanentes y áreas de vegetación herbácea y/o arbustiva; aumento y reducción de áreas agrícolas heterogéneas y reducción de pastos; las demás clases no presentaron cambios significativos. Las tendencias anteriores fueron determinadas para los periodos 2011 a 2014 y 2014 a 2017, con el uso de matrices de transición de paso único, aplicación del método pesos de evidencia-WoE, análisis de correlación de variables espaciales explicativas para verificar la idoneidad y significancia previo a incluirse al modelo, y la calibración de los modeladores patcher encargado de la formación de nuevos parches, y expander simula la contracción o expansión de parches de CUS previamente formados. Se generaron simulaciones de CCUS para los años 2014 y 2017 con similitudes satisfactorias por análisis visual comparativo con los mapas real observado, obtenidos de interpretación visual de imágenes de satélite para los mismos años. A parir de los datos probabilísticos de las observaciones almacenados del periodo de simulación 2014-2017 se generó escenarios pronósticos futuros a corto y mediano plazo, contando con la mayor similitud presentada con el paisaje real observado. Los escenarios pronósticos futuros simulados a corto y mediano plazo indican la continuidad de la tendencia de la dinámica de CCUS observada en la simulación del periodo más reciente 2014 -2017. Palabras clave: Cobertura y uso del suelo, modelamiento espacial, SIG, Sensores remotos, DINAMICA EGO, calibración, validación, simulación, Autómata Celular.
Resumen en español
Today, the understanding of the Changes in Land Cover and Use (CCUS) on a river basin, the projection of their behavior over time and space, and the approach to the definition of the factors that direct them requires “new ”Methodologies that allow anticipating territorial planning actions to improve current trends of deliberate intervention. In this context, the CCUSs were modeled in the San Vicente river drainage area over a period of 6 years (2011 to 2017) and changes trends were simulated for 2024 and 2030 using the DINAMICA EGO software, geographic information systems, and high-resolution remote sensor images. In the modeling process, three stages were followed: (a) preparation of the data for the CCUS model for the years 2011, 2014 and 2017, with two simulation periods, static spatial variables explaining coverage transitions were selected and land use (CUS); (b) calibration and validation of the model, that is, to define the parameters for the simulation of the scenarios for each of the periods in the calibration stage; (c) obtaining the CCUS forecast scenarios for the short and medium term. The results indicate that the CUS changes in the period from 2011 to 2017 present trends such as: increase and reduction of forests, increase of permanent crops and areas of herbaceous and / or shrubby vegetation; increase and reduction of heterogeneous agricultural areas and reduction of pastures; the other classes did not show significant changes. The previous trends were determined for the periods 2011 to 2014 and 2014 to 2017, with the use of single-step transition matrices, application of the weights of evidence-WoE method, correlation analysis of explanatory spatial variables to verify suitability and previous significance to include the model, and the calibration of patcher modelers responsible for the formation of new patches, and expand simulates the contraction or expansion of previously formed CUS patches. CCUS simulations were generated for 2014 and 2017 with satisfactory similarities by comparative visual analysis with the actual maps observed, obtained from visual interpretation of satellite images for the same years. From the probabilistic data of the stored observations of the simulation period 2014-2017, future forecast scenarios were generated in the short and medium term, counting on the greater similarity presented with the actual observed landscape. The simulated future forecast scenarios in the short and medium term indicate the continuity of the trend of the CCUS dynamics observed in the simulation of the most recent period 2014 -2017. Keywords: Coverage and land use, spatial modeling, GIS, Remote sensing, DINAMICA EGO, calibration, validation, simulation, Cellular Automata.