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La determinación de obras de protección para las márgenes de los pueblos ribereños está basada en estudios específicos del comportamiento y la tendencia que muestra la zona, este tipo de obras en el caso del Plato se han venido adelantando con el objetivo de mitigar los posibles eventos, si bien es cierto que no se puede determinar con exactitud la magnitud de una inundación por ejemplo, se pueden estimar valores tomando como referencia los antecedentes y comportamientos que se han dado. A través del análisis de imágenes satelitales se pueden definir las márgenes que ha presentado un río en diferentes épocas evidenciando el cambio en la dinámica de éste. Esto permite determinar líneas de envolventes de divagación que sirven como base para la planificación y prevención de los eventos que llegan con cada temporada de lluvia. Introducción 4 Planteamiento del problema 5 Justificación 7 Objetivo general 8 Marco referencial 8 Diseño metodológico 13 Recopilación de imágenes satelitales. 13 Procesamiento de imágenes satelitales. 14 Combinación y diagramación. 15 Calculo envolvente de divagación. 19 Impacto 24 Conclusiones 26 Bibliografía 28 The determination of protection works for the margins of the riverside towns is based on specific studies of the behavior and the tendency shown by the area, this type of works in the case of Plato have been carried out with the objective of mitigating possible events, although it is true that the magnitude of a flood, for example, cannot be determined exactly, values can be estimated taking as a reference the antecedents and behaviors that have occurred. Through the analysis of satellite images, it is possible to define the margins that a river has presented at different times, showing the change in its dynamics. This makes it possible to determine the lines of the divergence envelopes that serve as a basis for planning and prevention of the events that occur during each rainy season. Pregrado

[EN] Sandy areas are the main problem in regions of arid and semi-arid climate in the world that threaten urban life, buildings, agricultural, and even human health. Remote sensing is one of the technologies that can be used as an effective tool in dynamic features study of sandy areas and sand accumulations. In this study, two new indices were developed to separate the sandy areas from the non-sandy areas. The first one is called the Normalized Differential Sandy Areas Index (NDSAI) that has been based on the assumption that the sandy area has the lowest water content (moisture) than the other land cover classes. The second other is called the Sandy Areas Surface Temperature index (SASTI) which was built on the assumption that the surface temperature of sandy soil is the highest. The results of proposed indices have been compared with two indices that were previously proposed by other researchers, namely the Normalized Differential Sand Dune Index NDSI and the Eolain Mapping Index (EMI). The accuracy assessment of the sandy indices showed that the NDSAI provides very good performance with an overall accuracy of 89 %. The SASTI can isolate many sandy and non-sandy pixels with an overall accuracy about 86 %. The performance of the NDSI is low with an overall accuracy about 82 %. It fails to classify or isolate the vegetation area from the sandy area and might have better performance in desert environments. The performing of NDSAI that is calculated with the SWIR1 band of the Landsat satellite is better than the performing of NDSI that is calculated with the SWIR2 band of the same satellite. EMI performance is less robust than other methods as it is not useful for extracting sandy surfaces in area with different land covers. Change detection techniques were used by comparing the areas of the sandy lands for the periods from 1987 to 2017. The results showed an increase in sandy areas over four decades. The percentage of this increase was about 20 % to 30 % during 2002 and 2017 compared to 1987., [ES] Las áreas arenosas son el principal problema en las regiones de clima árido y semiárido del mundo que amenazan la vida urbana, los edificios, la agricultura e incluso la salud humana. La teledetección es una de las tecnologías que puede utilizarse como una herramienta eficaz en el estudio de características dinámicas de áreas arenosas y acumulaciones de arena. En este estudio, se desarrollaron dos nuevos índices para separar las áreas arenosas de las áreas no arenosas. El primero llamado Índice de áreas arenosas diferenciales normalizadas (NDSAI), que se ha basado en el supuesto de que el área arenosa tiene el contenido de agua (humedad) más bajo que las otras clases de cobertura del suelo. El segundo llamado índice de temperatura superficial de las áreas arenosas (SASTI), que se basa en el supuesto de que la temperatura superficial del suelo arenoso es la más alta. Estos nuevos índices se han comparado con dos índices propuestos previamente por otros investigadores, a saber, el Índice de dunas de arena diferencial normalizado NDSI y el Eolain Mapping Index (EMI). La evaluación de la precisión de los índices arenosos mostró que el índice NDSAI proporciona un buen desempeño con una precisión general del 89 %. El índice SASTI puede extraer muchos píxeles arenosos y no arenosos con una precisión general del 86 %. El rendimiento del índice NDSI es pobre, con una precisión general del 82 %, no puede clasificar o aislar el área de vegetación del área arenosa y tal vez funcione mejor en entornos desérticos. El índice NDSAI calculado con la banda SWIR1 del satélite Landsat generó resultados más precisos que el NDSI calculado con la banda SWIR2 del mismo satélite. El índice EMI utilizado fue menos robusto que los otros métodos ya que no ha logrado extraer áreas arenosas con una precisión aceptable en áreas con diversas coberturas terrestres. Se utilizaron técnicas de detección de cambios para analizar las áreas de las tierras arenosas para los períodos de 1987 a 2017. Los resultados marcaron un aumento en las áreas arenosas durante cuatro décadas. El porcentaje de este aumento fue de aproximadamente 20 % a 30 % durante 2002 y 2017 en comparación con 1987.

La presente investigación muestra los resultados de un análisis multitemporal de la cuenca media del Río Magdalena para determinar el impacto que ha tenido la intervención humana en la transformación del paisaje y cómo esto ha debilitado la capacidad productiva del suelo en dicha zona. Por medio de imágenes Landsat tomadas en los años 1998, 2007 y 2020 se realiza una comparativa del cambio en las coberturas de la cuenca media del Río Magdalena y se determina el área de las coberturas presentes en la zona que han sido afectadas con el paso del tiempo, para ello se realiza una clasificación supervisada en el área de estudio. Se presenta la clasificación de coberturas durante los periodos analizados. Este análisis llevó a la conclusión de que los asentamientos urbanos transformaron el paisaje, no solo por el crecimiento de las zonas urbanas, agrícolas y mineras y la producción de zonas ganaderas, sino por la tala indiscriminada de bosque nativo. Resumen Introducción Materiales y Métodos Resultados y Discusiones Conclusiones Referencias Bibliográficas This research shows the results of a multitemporal analysis of the middle basin of the Magdalena River to determine the impact that human intervention has had on the transformation of the landscape and how this has weakened the productive capacity of the soil in that area. By means of Landsat images taken in the years 1998, 2007 and 2020, a comparison of the change in the coverage of the middle basin of the Magdalena River is made and the area of the coverage present in the area that has been affected by the passage of the river is determined. time, for this a supervised classification is carried out in the study area. The classification of hedges is presented during the periods analyzed. This analysis led to the conclusion that urban settlements transformed the landscape, not only due to the growth of urban, agricultural and mining areas and the production of livestock areas, but also due to the indiscriminate felling of native forest. Especialización

Los resultados de este estudio permitieron la identificación de los cambios ocurridos en la Guadua angustifolia Kunth y demás coberturas de suelo a escala 1:100.000, en las cuencas bajas de los Ríos Otun y Consota, principales fuentes hídricas de la ciudad de Pereira entre 1989 y 2020, escenario de crecimiento y desarrollo urbano-regional. Se determinó que la clasificación supervisada a través de los componentes brillo-verdor-humedad derivados de imágenes Landsat, permitieron la generación de mapas de cobertura del suelo de mayor exactitud (0.9 Kappa) por encima de clasificaciones de imágenes de textura, índices espectrales o mejoramiento espacial. A partir de estos resultados, se pudo analizar a través de medidas de paisaje su dinámica de cambio, evidenciando marcadas tendencias a la reducción de bosques de Guadua angustifolia, en relación al incremento de áreas urbanas, tanto en zonas designadas como sus áreas de expansión; demostrando que la metodología propuesta en este trabajo, basada en técnicas de procesamiento digital de imágenes de teledetección, puede ser útil como una herramienta de planificación para el desarrollo físico de un municipio; en la toma de decisiones y la orientación de políticas, estrategias, metas, programas, actuaciones para orientar y administrar el desarrollo físico del territorio y el uso del suelo. This study focused on the identification of Bamboo -Guadua Angustifolia Kunth- and land coverage changes, between 1989 and 2020, on a scale of 1:100.000, in the lower basins of the Consota and Otun Rivers, which are the main hydric sources or Pereira city. These scenarios are characterized by urban and regional expansion. It was determined that the supervised classification of brightness, greenness, and humidity components, (derived from Landsat images), generated landcover maps and land cover change analysis with the highest accuracy (0.9 Kappa index) beneath other image transformations such as texture analysis, vegetation index or PAN sharpening. This result allowed the dynamic analysis of landcover change through landscape metrics. The results showed strong tendencies to forest reduction and urban expansion inside and outside of pre-determined areas for urbanization. Digital processing of satellite images is a remote sensing-based methodology, which demonstrates that it can be a useful planning tool for municipality management with policy orientations, goals, programs, and actions to guide the physical management of the territory’s land usage.

The study of regional-scale land covers is an expensive activity that requires specific equipment. This work aimed to analyze the precision and the accuracy between satellite products and a land cover map obtained usingin situmeasurements in the Sauce Grande river basin (Argentina). In order to do so, we carried out five field trips during 2018 to identify land covers. It was studied the reflectance of each class from georeferenced samples acquired with a spectrometer and a GPS. Besides, spectral indices of vegetation, water, and soil were calculated to analyze the spectral behavior of each class. With this information, we delimited regions of interest to perform the supervised method. Subsequently, we downloaded the MODIS and ESA Landcover products. Then, we established a pixel of 300 meters for the three maps with matrix metrics. The Kappa coefficient, the overall accuracy, as well as the user and producer ones, were calculated to evaluate the estimated land cover against the measured ones. Results showed that MODIS-Landcover presents excellent agreements for determining crops and grasslands, while ESA-Landcover for urban expansion and water bodies. La delimitación de las coberturas del suelo es una actividad costosa que requiere de instrumental específico. En este contexto, el objetivo de este estudio fue analizar la precisión y exactitud de productos satelitales de cobertura del suelo con respecto a un mapa confeccionado con mediciones in situ en la cuenca del río Sauce Grande (Argentina). Para ello, se realizaron cinco viajes de campo durante el año 2018 y se tomaron muestras georeferenciadas y firmas espectrales de las coberturas del suelo. Complementariamente, se calcularon índices de vegetación, suelo y agua a partir del procesamiento de imágenes satelitales Landsat 8. Con la reflectancia adquirida a campo y el comportamiento espectral de cada cobertura, se identificaron muestras espaciales necesarias para realizar una clasificación supervisada. Posteriormente, se descargaron los productos MODIS-Landcover y ESA-Landcover y se diseñaron mapas de coberturas del suelo estimadas. Se estableció un tamaño de píxel de 300 m para los tres productos satelitales y se aplicó con una matriz de confusión del tipo pixel por pixel para compararlos. Los resultados permitieron establecer que el MODIS-Landcover es un producto útil para el monitoreo de cultivos y pastizales, mientras que el ESA-Landcover para la expansión urbana y las variaciones del agua superficial. The study of regional-scale land covers is an expensive activity that requires specific equipment. This work aimed to analyze the precision and the accuracy between satellite products and a land cover map obtained usingin situmeasurements in the Sauce Grande river basin (Argentina). In order to do so, we carried out five field trips during 2018 to identify land covers. It was studied the reflectance of each class from georeferenced samples acquired with a spectrometer and a GPS. Besides, spectral indices of vegetation, water, and soil were calculated to analyze the spectral behavior of each class. With this information, we delimited regions of interest to perform the supervised method. Subsequently, we downloaded the MODIS and ESA Landcover products. Then, we established a pixel of 300 meters for the three maps with matrix metrics. The Kappa coefficient, the overall accuracy, as well as the user and producer ones, were calculated to evaluate the estimated land cover against the measured ones. Results showed that MODIS-Landcover presents excellent agreements for determining crops and grasslands, while ESA-Landcover for urban expansion and water bodies.

La delimitación de las coberturas del suelo es una actividad costosa que requiere de instrumental específico. En este contexto, el objetivo de este estudio fue analizar la precisión y exactitud de productos satelitales de cobertura del suelo con respecto a un mapa confeccionado con mediciones in situ en la cuenca del río Sauce Grande (Argentina). Para ello, se realizaron cinco viajes de campo durante el año 2018 y se tomaron muestras georeferenciadas y firmas espectrales de las coberturas del suelo. Complementariamente, se calcularon índices de vegetación, suelo y agua a partir del procesamiento de imágenes satelitales Landsat 8. Con la reflectancia adquirida a campo y el comportamiento espectral de cada cobertura, se identificaron muestras espaciales necesarias para realizar una clasificación supervisada. Posteriormente, se descargaron los productos MODIS-Landcover y ESA-Landcover y se diseñaron mapas de coberturas del suelo estimadas. Se estableció un tamaño de píxel de 300 m para los tres productos satelitales y se aplicó con una matriz de confusión del tipo pixel por pixel para compararlos. Los resultados permitieron establecer que el MODIS-Landcover es un producto útil para el monitoreo de cultivos y pastizales, mientras que el ESA-Landcover para la expansión urbana y las variaciones del agua superficial. The study of regional-scale land covers is an expensive activity that requires specific equipment. This work aimed to analyze the precision and the accuracy between satellite products and a land cover map obtained using in situ measurements in the Sauce Grande river basin (Argentina). In order to do so, we carried out five field trips during 2018 to identify land covers. It was studied the reflectance of each class from georeferenced samples acquired with a spectrometer and a GPS. Besides, spectral indices of vegetation, water, and soil were calculated to analyze the spectral behavior of each class. With this information, we delimited regions of interest to perform the supervised method. Subsequently, we downloaded the MODIS and ESA Landcover products. Then, we established a pixel of 300 meters for the three maps with matrix metrics. The Kappa coefficient, the overall accuracy, as well as the user and producer ones, were calculated to evaluate the estimated land cover against the measured ones. Results showed that MODIS-Landcover presents excellent agreements for determining crops and grasslands, while ESA-Landcover for urban expansion and water bodies. Fil: Ferrelli, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina Fil: Brendel, Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentina Fil: Perillo, Gerardo Miguel E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geología; Argentina Fil: Piccolo, Maria Cintia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina

determinó el impacto del programa de reforestación ejecutado por la Comisión Nacional Forestal en la Unidad de Manejo Forestal 2404. Para realizar este análisis se calculó la diferencia en la cantidad de biomasa aérea existente en el año 2000, 2010 y el 2015. Para la biomasa se desarrolló un modelo que relaciona la información de imágenes de satélite con la obtenida en campo. Se utilizaron imágenes Landsat 5 TM para los años 2000 y 2010 y Landsat 8 OLI para 2015. En ellas se generó el Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). Posteriormente se estimó la cantidad de biomasa de las especies registradas en 44 conglomerados del Inventario Nacional Forestal y de Suelos empleando ecuaciones alométricas. Para determinar la relación entre los datos obtenidos entre ambos métodos se calculó el coeficiente de correlación de Pearson (0.69, 0.65 y 0.64, para 2000, 2010 y 2015, respectivamente). Con estos datos se probaron tres tipos de modelos: lineal, exponencial y polinomial de segundo orden para cada año, seleccionando el modelo polinomial para modelar la biomasa en los tres años. Con la aplicación del modelo en los mosaicos de imágenes en los tres periodos, se obtuvo que de 2000 a 2015 hubo un incremento importante tanto en la cantidad de biomasa como en el área con vegetación. Se concluye que el programa de reforestación si ha tenido impacto positivo en la zona de estudio.

Resumen En el desierto de La Tatacoa, la degradación del suelo y la pérdida de productividad son atribuidas a factores ambientales y antrópicos. En este artículo se evalúa la dinámica espaciotemporal de coberturas en un periodo no continuo de 23 años (1987-2001-2010) identificando áreas de pérdida y de recuperación de vegetación. Se aplicaron correcciones geométricas y radiométricas, además, se realizó un análisis cuantitativo aplicando clasificación supervisada a las imágenes Landsat. Las dinámicas espaciotemporales se identificaron a través de matrices de cambio y el índice Kappa. El análisis multitemporal mostró disminución de las áreas de suelos degradados (16,7%) y aumento de la cobertura vegetal (13,4%), lo que evidencia un proceso de recuperación a una tasa de 124 ha/año. Las áreas de vegetación natural estables y de mayor variación positiva de vegetación natural están localizadas en el norte, nororiente y oriente; la variación negativa se observa en la región adyacente al río Magdalena. Estos resultados son la base para nuevas investigaciones sobre los factores bióticos, abióticos y socioeconómicos que han generado la recuperación de áreas de vegetación natural en algunos sectores y la desertificación en otros, y se encaminan a plantear medidas sectorizadas como la restauración ecológica, los sistemas silvopastoriles y agroforestales acordes con la problemática social y ambiental en un contexto de cambio climático. Abstract Soil degradation and diminished production in the desert of La Tatacoa are attributed to both environmental and anthropic factors. This article assesses the spatiotemporal dynamics of soil coverage in a discontinuous period of 23 years (1987-2001-2010), identifying areas of loss and recovery of vegetation. Geometric and radiometric corrections were applied, in addition, a quantitative analysis was performed by applying supervised classification to Landsat images. Spatiotemporal dynamics were identified through change matrices and the Kappa index. Multitemporal analysis showed a decrease in the areas of degraded soils (16.7%) and an increase in vegetal coverage (13.4%), which evinces a recovery process of 124 ha/year. The areas of stable natural vegetation and of greatest positive variation in the vegetal coverage are located to the north, northeast, and east, while the negative variation can be observed in the region adjacent to the Magdalena river. These results serve as the basis for new research on the biotic, abiotic, and socioeconomic factors that have generated the recovery of natural vegetation areas in some sectors and desertification in others. They seek to contribute to the formulation of sectorized measures such as ecological restoration as well as silvopastoral and agroforestry systems in according to social and environmental issues in a context of climate change. Resumo No deserto da Tatacoa, a degradação do solo e a perda de produtividade são atribuídas a fatores ambientais e antrópicos. Neste artigo, avaliou-se a dinâmica espaço-temporal de cobertura em um período não contínuo de 23 anos (1987-2001-2010) e identificou-se áreas de perda e recuperação de vegetação. Foram aplicadas correções geométricas e radiométricas, além disso, foi realizado uma análise quantitativa aplicando uma classificação supervisionada às imagens Landsat. As dinâmicas espaço-temporais foram identificadas através de matrizes de mudança e do índice Kappa. A análise multitemporal mostrou uma diminuição nas áreas de solos degradados (16,7%) e um aumento na cobertura vegetal (13,4%), o que evidencia um processo de recuperação a uma taxa de 124 ha/ano. As áreas de vegetação natural estáveis e de maior variação positiva de vegetação natural estão localizadas no norte, nordeste e leste; a variação negativa é observada na região adjacente ao rio Magdalena. Esses resultados são a base para novas pesquisas sobre os fatores bióticos, abióticos e socioeconômicos que geraram a recuperação de áreas de vegetação natural em algumas áreas e de desertificação em outras, e são usados para propor medidas setorizadas, como a restauração ecológica, os sistemas silvopastoris e os agroflorestais de acordo com a problemática social e ambiental em um contexto de mudança climática.

El objetivo del trabajo es estudiar el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y el índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI) en el Área Metropolitana de Mendoza (AMM) Argentina, centros urbanos intermedios y en los oasis irrigados (Norte- Centro), de importancia para planes de manejo y gestión territorial. .Metodológicamente se determinaron los valores de los índices de vegetación a partir de imágenes satelitales Landsat 5 para el período 1986-2011 en la estación de verano y se realizó un análisis estadístico de correlación y de estimación de tendencias.Los resultados indican una pendiente general descendente de los valores medios de NDVI y SAVI en todos los sitios analizados y una correlación entre dichos índices. El AMM muestra pendientes descendentes mayores al oasis Norte (al Oeste del río Mendoza) en ambos índices. Se determinaron correlaciones preliminares interanuales moderadas entre NDVI y los datos climáticos analizados y correlaciones fuertes negativas entre NDVI y población. The objective of this work is to study normalized difference vegetation index (NDVI) and soil-adjusted vegetation index (SAVI) in the Metropolitan Area of Mendoza (AMM) Argentina, intermediate urban centers and in irrigated oases (North-Central), of importance for management and territorial management plans. Methodologically, vegetation values indices were determined from Lands at 5 satellite imagery for the period 1986-2011 in summer season; statistical analysis of correlation and trend estimation was carried out.The results indicate a general downward slope of the mean values of NDVI and SAVI at all sites analysed and a correlation between these indices. The AMM shows descending slopes greater than the corresponding oasis in both indices. Preliminary moderate interannual correlations between NDVI and the analyzed climate data were determined, as well as strong negative correlations between NDVI andpopulation. Fil: Arboit, Mariela Edith. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Ciencias Humanas, Sociales y Ambientales; Argentina Fil: Maglione, Dora Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina

Fil: Almonacid, Leandro Rodrigo. Universidad Nacional de Luján; Argentina. La Productividad Primaria Neta Aérea (PPNA) de los pastizales naturales es el principal sustento de la actividad ganadera en Patagonia Austral. La precipitación es una de las principales variables que determina la variación interanual de la PPNA. La precipitación solida es una variable poco estudiada en la región debido a la escasez de datos, siendo muy importante en los momentos de rebrote del pastizal. La teledetección se presenta como una herramienta importante para el estudio de la cobertura nival en grandes regiones a relativamente bajo costo. El objetivo del presente trabajo fue ajustar una metodología para el mapeo automatizado de nieve mediante el uso de información remota. Se ensayaron cuatro métodos, dos de ellos a partir de imágenes Landsat, utilizando la metodología de Dozier (1989), el producto diario de nieve (MOD10A1) y el producto de reflectancia de superficie (MOD09), ambos del sensor Modis. Landsat mostro los mayores valores de precisión con 86 – 89 % de pixeles correctamente clasificados, mientras que MOD10A1 fue el menos preciso, con un 66 %. MOD09 presento una precisión media del 86 %. MOD10A1 fue el único que presento diferencias estadísticamente significativas entre métodos. A pesar de la alta precisión obtenida a partir de datos Landsat, la baja resolución temporal resulta ser un problema en zonas con alta nubosidad como Patagonia Austral. Por ello MOD09 se muestra como un producto con alta precisión y sumado a su alta frecuencia temporal permite posicionarlo como la mejor herramienta para el estudio de la dinámica de la cubierta nival.

Se procesaron imágenes Landsat desde 1985 hasta el 2015 en la zona ubicada entre los ríos Rímac y Chillón, para realizar el monitoreo e identificar los sólidos suspendidos provocados por los colectores residuales y vertederos de los ríos. Se observó aumento de temperatura de hasta 2 °C en zonas con alta concentración de residuos mediante la banda visible y térmica del satélite. Se identificó que después de la construcción del colector submarino se presentaron diferencias de coloración y temperatura con respecto a sus alrededores, además mediante una gráfica de firmas espectrales se comprobó que los residuos causaban un incremento de reflectancia entre los rangos 600-700 nanómetros. Finalmente se encontró alta correlación (R= 0,951) entre la temperatura in-situ y satelital, lo cual indica que con las medidas del satélite se puede estimar con precisión los valores reales de la temperatura superficial del mar. ABSTRACT: Landsat images were processed from 1985 to 2015 between the Rimac and Chillon rivers, in order to monitor and identify the suspended solids originated by the waste collectors and landfills located on the aforementioned rivers. An increase in temperature of up to 2 °C was observed in areas with a high concentration of waste through the visible and thermal band of the satellite. It was identified that after the construction of the submarine collector, differences of coloration and temperature appeared. In addition, by means of a graph of spectral signatures it was possible to verify that the residues caused an increase of reflectance between the ranges of 600-700 nanometers. A high correlation (R = 0.951) was found between the in situ and satellite temperatures, which indicates that by using the measurements of the satellite, the real values of the sea surface temperature can be accurately estimated.

Se realizó el análisis multitemporal de la ciudad de Bogotá D.C con el fin de evidenciar el cambio de las coberturas a causa de la expansión urbana para un periodo de 25 años mediante la clasificación supervisada de imágenes Landsat correspondientes a los años 1991 y 2016. La detección de cambios en los raster resultantes de las clasificaciones previas se ejecutó con el algoritmo de superposición THMROVR de la librería de análisis espacial de PCI Geomatics y posteriormente se definió el proceso de cambio evidenciado en dichas coberturas. Se determinó que la expansión de la zona urbana de la ciudad de Bogotá se ha concentrado principalmente sobre áreas agrícolas y de vegetación secundaria, adicionalmente dicha expansión ha provocado en zonas colindantes al perímetro urbano un evidente cambio de coberturas naturales a espacios agrícolas. Con el fin de salvaguardar los beneficios ecológicos que ofrecen las coberturas naturales se recomienda a los organismos de control ambiental efectuar un mayor seguimiento de los procesos de urbanización presentados en las periferias de la ciudad. The multitemporal analysis of the city of Bogotá D.C was carried out in order to show the change of coverage due to the urban expansion for a period of 25 years through the supervised classification of Landsat images corresponding to the years 1991 and 2016. The detection of changes in the raster resulting from the previous classifications was executed with the THMROVR overlay algorithm of the PCI Geomatics space analysis library and later defined the process of change evidenced in those covers. Artículo de investigación para optar al título de Especialista en Geomática It was determined that the expansion of the urban area of the city of Bogotá has concentrated mainly on agricultural areas and secondary vegetation, additionally this expansion has caused in an area adjacent to the urban perimeter an obvious change from natural coverages to agricultural spaces. In order to safeguard the ecological benefits offered by natural coverages, it is recommended that the environmental control agencies carry out a better monitoring of the urbanization processes presented on the outskirts of the city.

Tesis de Maestría (Magister en Teledetección). Universidad Católica de Manizales. Facultad de Ingeniería y Arquitectura La sequía es un fenómeno normal del clima. La definición más simple es la disminución de la cantidad de precipitación pluvial con respecto a la considerada como normal pero siendo el agua un recurso vital para la vida, las repercusiones en la población son más fuertes y afectan más personas que cualquier otro fenómeno natural, pues impacta la producción de alimentos, deteriora los ecosistemas y repercute en la economía.

La mayoría de las aves playeras migratorias hacen uso de los humedales principalmente como zonas de alimentación; estos sitios están sujetos a diversas amenazas debido a que en ellos convergen varios intereses humanos. El noroeste de México es una región que presenta gran abundancia de aves playeras y forma parte del corredor migratorio del Pacífico; sin embargo, aún no se cuenta con información sistemática que proporcione las bases para identificar y priorizar los hábitats aptos para la alimentación de estas aves y que brinde herramientas para desarrollar estrategias de manejo. Debido a la extensión y complejidad de estos hábitats, las imágenes de satélite son una herramienta útil para ubicarlos y caracterizarlos. En este trabajo, describimos un marco metodológico para desarrollar modelos espaciales como herramienta para identificar humedales potenciales para la alimentación de aves playeras migratorias mediante el análisis de imágenes satelitales Landsat TM, sistemas de información geográfica y métricas de paisaje. Nuestros resultados muestran diferencias consistentes en la configuración espacial de los sitios identificados en la Península de Baja California y el macizo continental. Asimismo, muestran que los sitios continentales presentan una mayor conectividad y extensión, mientras que los sitios peninsulares presentan menor extensión y mayor aislamiento. Discutimos que los aspectos que contribuyen al grado de importancia de un sitio como zona de alimentación para estas aves son su extensión, el grado de agrupamiento de los parches de sustrato húmedo dentro en cada zona y la distancia entre zonas.

12 Pags., 4 Tabls., 3 Figs., [EN] The gypseous soils of San Luis Potosí State, México, are not well map-delimited, despite their broad extent and the specificagricultural and environmental management they require. The present article highlights the location and extent of the gypseous lands in the Altiplano and Zona Media of San Luis Potosí State. For this purpose, soil, geology and vegetation maps as well as studies related to gypsum-rich soils, aerial photographs, and satellite maps (termed ‘espaciomapas’ in Spanish, these refer to Landsat-5 Thematic Mapper images of Red-Green-Blue:432 composition printed at 1:250,000 scale) were reviewed. Additionally, fieldand laboratory work were carried out. The maps provided by the Commission for Studies of the National Territory (CETENAL) proved very useful during the mapping process, especially as an initial reference to the presence of this soil type. The gypseous surface extent (397,258 ha) delineated in this study is double that (193,907 ha) reported in the CETENAL cartography at 1:50,000 scale. Moreover, areas with shallow gypsum, i.e., a gypseous horizon occurring at a depth of less than 50 cm, were discriminated from areas with deep gypsum (termed shallow and deep gypsum phases, respectively). This distinction between shallow and deep gypsum phases is very useful for resource management planning. The maps produced serve as a reference for specificstudies aimed at evaluating the suitability of land for production or environmental purposes at large scales, in which case more detailed mapping will be required., [ES] Los suelos yesosos del Estado de San Luis Potosí no están bien delimitados pese a ocupar extensiones considerables y requerir un manejo agrícola y ambiental específico.En este trabajo se indaga la localización y extensión de la superficieyesosa en el Altiplano y Zona Media del Estado de San Luis Potosí, México. Para ello se consultó información cartográfic de suelos, de geología y de vegetación, así como estudios relacionados con suelos ricos en yeso; además, se usaron fotografías aéreas, espaciomapas (imágenes Landsat-5 Thematic Mapper en composición Rojo-Verde-Azul: 432 impresas a escala 1:250000), y se llevó a cabo trabajo de campo y de laboratorio. Los mapas de la Comisión de Estudios del Territorio Nacional fueron de gran ayuda en el proceso de cartografía, sobre todo como referencia inicial de la presencia de materiales yesosos. La superficieyesosa delimitada en el presente estudio (397.258 ha) duplica la reportada (193.907 ha) en la cartografía de la Comisión de Estudios del Territorio Nacional a escala 1:50.000. Además se discriminaron áreas con yeso somero, es decir, con horizonte yesoso a menos de 50 cm de profundidad, y áreas con yeso profundo. Esta discriminación entre fase somera y fase profunda es muy útil para planear el manejo de estos suelos. Los mapas generados sirven como referencia para estudios específicos,encaminados a evaluar la aptitud de la tierra con finesproductivos o de protección ambiental a escalas grandes, en cuyo caso debería levantarse cartografía más detallada.

[ES] El presente estudio tiene dos propósitos claramente diferenciados uno de otro y, a su vez, relacionados entre sí. Uno de ellos está enfocado al estudio de la dinámica de la zona de playa y otro al estudio de la posición de la línea de costa propiamente dicha. A partir de ahora diferenciaremos ambas situaciones y veremos como más adelante se van relacionando. Uno de los objetivos fundamentales del presente proyecto y que está relacionado con el estudio de la dinámica de playa es la creación de un flujo de trabajo que permita la generación de modelos tridimensionales de determinados sectores costeros obtenidos a través de fotografías terrestres. Por otro lado, existe una gran desventaja económica al utilizar instrumentación GPS, ya que los alquileres de dichos equipos no son precisamente baratos y la adquisición de un equipo está totalmente fuera de los objetivos del presente estudio. Conseguir salvar esta desventaja económica será uno de los principales propósitos, de manera que al final seamos capaces de instruir (de una forma muy sencilla) a personal no cualificado de cómo tomar las fotografías correctamente para que posteriormente nos las envíen para que sean tratadas en gabinete. Aprovecharemos por tanto la situación de que hoy en día prácticamente todo el mundo tiene una cámara fotográfica digital. Se podría decir que el objetivo propuesto es la generación de un modelo de trabajo “low cost” de modelización tridimensional fotogramétrica de zonas costeras. Inicialmente se pretende que las zonas de estudio sean de carácter local o regional y que más adelante, con el perfeccionamiento de la técnica, sea extrapolable a zonas de playa de cualquier localización geográfica. Todo lo expuesto anteriormente nos lleva a que los modelos digitales obtenidos a través de fotografía han de verificarse y comprobar que es un producto realmente útil. Se habrá de tomar una nube de puntos GPS para generar un modelo digital del terreno que permita calibrar aquel modelo obtenido por fotogrametría. Puesto que se ha verificado que es posible generar modelos de fotografías, será de interés prioritario asegurar una forma de captura de las imágenes así como la toma de puntos de control mediante GPS para georreferenciar las nubes de puntos que se obtendrán del software. Por otro lado, en referencia al estudio de la posición de la línea de costa disponemos de dos productos ya desarrollados por el CGAT para la extracción automática de la línea de costa; disponemos de un algoritmo de extracción de línea de costa en MATLAB que para el caso concreto de grado 4, vecindario de 7x7 y un factor de densificación de 4, se obtienen resultados válidos para la explotación de las imágenes Landsat 7 y 8 (Almonacid-Caballer., 2014).También disponemos de otro programa que, mediante su algoritmo de extracción también en MATLAB es capaz de, mediante una fotografía estática, obtener una imagen proyectada sobre la que fotointerpretar la línea de costa o bien proyectar sobre un plano determinado o un MDT conocido, las coordenadas de un punto de la imagen. Este proceso requiere que en la fotografía que se utilice aparezcan una serie de puntos de control de coordenadas conocidas que se obtendrán, bien con un equipo GPS o con datos referentes a estudios anteriores (Sánchez., 2013). Se hará una primera calibración mediante procesos de cercanía de la línea de costa fotointerpretada con una línea obtenida mediante levantamiento GPS y una segunda calibración de la misma línea fotointerpretada con la línea de costa extraída de las imágenes Landsat. Dicho todo esto, hay unas consecuencias de gran importancia en cuanto a procedimiento que tendrán que ser optimizadas a lo largo de la realización del proyecto. Fundamentalmente se mejorarán mediante ensayo-error: i. Se dispondrá de un método de toma de datos en campo que optimice la información a tomar. ii. Se dispondrá de una rutina de procesado de información. iii. Se dispondrá de un método centralizado y óptimo de control de la forma de realizar las tomas fotográficas en todo momento. iv. Se buscará la optimización para que la captación de información y procesado no se vea duplicado inútilmente.

[ES] Con el presente trabajo se persigue un triple objetivo. En primer lugar, se pretende realizar un proceso completo en el ámbito de la teledetección, partiendo de cero, y realizando todas las fases importantes que conlleva un proyecto de análisis de cambios, hasta la obtención de un producto final. En segundo lugar, se realizará, mediante la utilización de imágenes de distribución libre y gratuita Landsat, un análisis de los cambios producidos en el arrozal de L’Albufera de Valencia entre dos fechas con varios años de diferencia. Por último, y dando título al proyecto, se intentará describir de la manera más precisa posible, el ciclo del cultivo del arroz en L’Albufera de Valencia, basándose únicamente en imágenes Landsat.

[ES] Este proyecto fin de carrera tiene como objetivo comprobar la fiabilidad del índice compuesto de incendio (composite burn index) CBI que se obtiene mediante datos obtenidos en campo y que indican de diversa manera como se han visto afectadas cada una de las parcelas. Estas parcelas se localizaron previamente sobre una cartografía 1:50.000 con el fin de preparar una ordenada visita a campo. En cada parcela se han evaluado datos en los diferentes estratos que componen la misma. Desde subestratos con especies del orden de entre 20 cms. y 1 mt., pasando por arbustos de entre 1 y 5 mts. hasta las especies arbóreas de más de 10 mts. En todas ellas se ha valorado principalmente el daño en el follaje de la vegetación así como la frecuencia total de individuos vivos. De esta forma en cada parcela se estimará un nivel de severidad que va de 0 a 3. Con las imágenes Landsat de las dos épocas, antes del incendio y después, previamente corregidas del efecto atmosférico y del sombreado de zonas por efecto topográfico; se trabajará con dos índices el NBR (Normalized Burn Ratio) y NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). En el primero se comparan las bandas de la imagen 4 y 7 y que darán como resultado pérdidas o ganancias de clorofila en la vegetación y por tanto una mayor diferencia de índices entre las dos épocas. Se hará una equivalencia de rangos entre posibles valores de NBR y CBI. En cuanto al segundo índice, el NDVI, las bandas que se comparan son la del infrarrojo cercano y la del rojo, que como se observa en el gráfico en la línea verde, tienen un amplio contraste para una vegetación sana. Con el rango de valores del incremento de NDVI, se compararán los valores con los otros dos índices y se obtiene un grado de exactitud entre ellos.

Resumen: Algunos autores han encontrado problemas de discriminación entre las clases de ocupación del suelo presentes en sabanas tropicales, al utilizar imágenes Landsat. Este trabajo de investigación indaga acerca de la combinación de bandas más apropiada, entre seis distintas, para diferenciar dichas clases en un sector de sabanas colombianas, utilizando una imagen Landsat ETM+. Las combinaciones incluyen las bandas espectrales no térmicas (combinación de referencia), a la que secuencial e individualmente se le adicionaba una imagen de entropía obtenida de la banda 4, el primer componente principal de todas las bandas, los componentes verdor y brillo de la transformación Tasseled Cap y el índice de vegetación NDVI. Inicialmente se utilizó análisis discriminante por pasos para clasificar los niveles digitales de 352 puntos distribuidos de forma aleatoria en la imagen, considerando las clases de cobertura y uso de la tierra presentes. Posteriormente se realizaron clasificaciones supervisadas, mediante el algoritmo de máxima probabilidad, utilizando las mismas combinaciones del análisis discriminante. Los resultados obtenidos, tanto en el análisis discriminante como en las clasificaciones supervisadas, dan cuenta que la mayor fiabilidad respecto a la combinación de referencia se logra adicionando la imagen de entropía a las bandas espectrales. Por tanto, el análisis discriminante permite seleccionar, entre muchas bandas, la combinación más adecuada para obtener la mejor discriminación. ABSTRACT. Some authors have found problems of discrimination among the land cover/use categories present on the tropical savannah, when using Landsat images. This research inquires about the more appropriate band's combination, using six different ones, to differentiate the land cover/use classes in a sector of Colombian savannahs, using an Landsat ETM+ image. The combinations include the spectral bands (combination of reference), to which sequential and individually was added an image of entropy obtained from band 4, the first principal component image obtained from all bands, the components Green and Brightness of the Tasseled CAP transformation and the NDV1. Initially a stepwise discriminant analysis was used to classify the digital number of 352 points randomly distributed in the image, considering the land cover/use classes of the savannah. Finally, several supervised classifications were made, by means of the Maximum Probability algorithm, using the same combinations of the discriminant analysis. The obtained results, in the discriminant analysis like as in the supervised classifications, give account that the greater accuracy with respect to the reference's combination was obtained adding the image of entropy to the spectral bands. Therefore, the discriminant analysis allows to select, between many bands, the most appropriated combination to obtain the best discrimination.

El proyecto está orientado a analizar, el cambio de área, con dos imágenes satelitales Landsat, en las laderas de la ciénaga de Tumaradó ubicada en de La reserva parque Natural los Katíos, ubicado entre el departamento del choco, en limites con el departamento de Antioquia, en los años 1991 y 2001.

[ES] Se presenta un análisis de la evolución reciente de la línea de costa de los términos municipales de Sagunt y de Canet d’en Berenguer. La principal novedad es el empleo de imágenes Landsat –con una resolución espacial de 30 m– que tratada con una metodología específica, desarrollada por el equipo de investigación al que pertenecen los autores, permite detectar la posición de la orilla en el momento de la toma de la imagen con una precisión de unos 5 m (error medio cuadrático). Ello permite aprovechar una gran cantidad de imágenes (en este caso 50) entre 1984 y 2009 disponibles de la base de datos del USGS. Se ha calculado la tasa de cambio a lo largo de todo el periodo y, también, en dos subperiodos (1984-2000 y 1999-2009). Los resultados prueban el predominio de la acumulación en la mayor parte de la zona estudiada provocada fundamentalmente por la introducción en 1982 del puerto Siles. Los procesos acumulativos sin embargo fueron singularmente mayores en el primer subperiodo que en el segundo. El estudio de los cambios a lo largo de un mismo año en tres momentos dados ha permitido extraer conclusiones no solo de cómo cambia la anchura de las playas sino también de su morfología (pendiente) y sus características texturales., [EN] This paper presents an analysis of the recent evolution of the shorelines of the municipalities of Sagunt and Canet d’en Berenguer. The main new is the use of Landsat images - with a spatial resolution of 30 m -to deal with a specific methodology developed by the research team they belong to the authors, can detect the position of the shore at the moment the taking of the image with an accuracy of about 5 m (RMSE). This allows take advantage of a large amount of mages (in this case 50) between 1984 and 2009 available from the USGS database. It has been estimated the rate of change over the whole period and also in two sub-periods (1984-2000 and 1999-2009). The results show the dominance of accumulation in most of the study area mainly caused by the introduction in 1982 the port Siles. However cumulative processes were particularly higher in the first sub-period in the second. The study of changes along a year on three occasions has given not only to draw conclusions on how to change the width of beaches but also on their morphology (slope) and textural characteristics., Los autores agradecemos el apoyo económico recibido por el Ministerio de Ciencia e Innovación en el marco de los proyectos CGL2009-14220-C02-01 y CGL2010-19591.

Este trabajo se enmarca dentro de un proyecto de investigación realizado por el grupo de investi-gación GEOFOREST, en el que mediante un análisis multitemporal de imágenes Landsat se exa-minan los incendios forestales ocurridos en los últimos 25 años en la Comunidad Autónoma de Aragón. Una vez localizados se procede a cartografiarlos y a analizarlos. Aplicando neocaneles (NDVI y dNBR) y análisis multitemporal para realizar un seguimiento de la regeneración de las especies afectadas por el fuego. Comparando las superficies (Hectáreas) de los incendios forestales entre las tomadas por la DGA y las detectadas mediante Teledetección. Inventariando las superficies forestales afectadas. Palabras Clave: Imágenes Landsat, incendio forestal, NDVI y dNBR, regeneración postincendio, Teledetección.

Del análisis de imágenes de satélite Landsat se encontró que, entre 1984 y 2003, Cali (Colombia), experimentó un aumento del 29% en el área construida, en detrimento de áreas en pastos, rastrojos, cultivos y zonas arboladas. Estos cambios han generado, entre otros impactos, modificación en los procesos de transferencia de energía a la atmósfera, con la consecuente expansión de la isla de calor. Se encontró, además, que la temperatura de superficie (T ) de la S ciudad aumentó 3.76 grados centígrados en promedio, incremento que se propagó a barrios de las partes central, oriental y norte y que determina el crecimiento de la isla de calor. Los resultados de modelos de regresión aplicados concluyen que el índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI), junto con el área construida, tiene mayor sensibilidad que el índice de diferencia normalizada de vegetación (NDVI) para explicar el aumento de la temperatura de superficie, por cuanto el primero capta no sólo la actividad de los tejidos del follaje, sino la reflectividad del suelo. Las estimaciones discriminan cuál es la contribución del aumento del área construida y de la disminución de SAVI en la explicación del incremento deT , para toda la ciudad y para las distintas comunas.