Evaluación de la Calidad de los DEM y SRTM y...

Evaluación de la Calidad de los DEM y SRTM y ASTER
... en una Cuenca Costera de la Región de la Araucanía, bajo distintas condiciones de Relieve y Cobertura Vegetal
El conocimiento del factor topográfico es un insumo básico para comprender gran parte de los
procesos ocurridos en la superficie de la tierra. Es por esto, que para facilitar el procesamiento
computacional de la información se ha generado lo que se conoce como Modelo de Elevación
Digital (DEM). Las crecientes necesidades de contar con datos de elevación con una baja
demanda de tiempo, procesamiento y a un costo accesible, ha incentivado el desarrollo de
diversas plataformas satelitales destinadas a generar información de la superficie terrestre en
forma de DEM, sin embargo, a pesar de que los rangos de precisión están en general bien
descritos para cada plataforma, diversos autores recomiendan que las validaciones deben
realizarse a nivel local para tomar mejores decisiones. El objetivo de este trabajo es realizar un
análisis cuantitativo de la calidad de los DEM SRTM y ASTER comparados con puntos de
control terrestre bajo diversos tipos de relieve y cobertura vegetal. El análisis comparativo se
baso en la definición de cuatro tipologías de superficie terrestre en las cuales se capturaron
datos de altitud GPS para su posterior contraste con los DEM. Los resultados indican que
existen diferencias significativas entre la distribución de los errores en cada tipología de
superficie, siendo comparativamente menores en sectores de llanura, aunque indistintamente
del tipo de cobertura vegetal. En relación a la calidad de ambos modelos, SRTM se presenta
con mejores resultados en cada uno de los parámetros evaluados tanto a nivel global como por
tipologías.
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Figura
1. DEM de diferencias entre los modelos SRTM y ASTER
1. Introducción
El conocimiento del factor topográfico es un insumo básico para comprender gran parte de los
procesos ocurridos en la superficie de la tierra (Hook, 1998). Se utiliza en análisis de ecología,
hidrología, riesgos naturales, entre muchos otros, como una variable de base para explicar y
predecir ciertos comportamientos mediante la modelación (Jarvis et al., 2004). En este
contexto, para facilitar el tratamiento y análisis computacional de esta información, surge el
concepto de Modelo de Elevación Digital (DEM). Un DEM es una estructura numérica de datos
que representa de forma cuantitativa y continua las características topográficas del territorio
(Felicísimo, 1998; Chaplot et al., 2006).
En la actualidad, existe una creciente demanda de datos de elevación tanto por parte de
organismos públicos, privados, centros de investigación y universidades, los que pueden ser
generados a partir de mapas topográficos, fotografía aérea, sistemas GPS, datos de sensores
láser como el LIDAR, sensores radares o mediante imágenes satelitales estereoscópicas. Sin
embargo, en estudios que requieren información sobre extensas superficies, la ventaja que
presentan los sistemas satelitales es ampliamente superior. Esto dado principalmente por la
relación de costo/tiempo/beneficios que presentan, además de la consistencia de los datos ya
que son capturados en un mismo momento y bajo iguales condiciones atmosféricas y de
calibración del sensor (Roa & Kamp, 2008). Es por esto que en las últimas décadas se han
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desarrollado una serie de plataformas satelitales que capturan datos de la superficie terrestre
generando DEMs.
Entre los sistemas satelitales que ofrecen datos topográficos, se encuentran plataformas cuya
información está disponible de manera gratuita, de fácil acceso y con una disponibilidad a nivel
global. Entre estos, está el sistema radar Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM), uno de
los más ampliamente utilizados, y el sistema ASTER (Advance Space Borne Thermal Emisión
and Reflection Radiometer), que destacan por su alta resolución espacial y disponibilidad
global. Si bien, ambos sistemas presentan rangos de precisiones conocidas, son muchos los
autores que señalan que esta dependerá finalmente de las condiciones locales presentes en el
área de estudio (Kiamehr & Sjöberg, 2005; Schumann et al., 2008; Li & Wong, 2009). Por otra
parte, nuestra capacidad de poder entender y modelar de mejor forma los distintos procesos
dependerá en gran medida de la calidad de la información topográfica que tengamos
disponible, en este caso de los DEM.
El objetivo de este trabajo es realizar un análisis cuantitativo de la calidad de los DEM SRTM y
ASTER, comparados con puntos de control terrestre, evaluando la distribución y magnitud de
los errores en función del tipo de relieve y la cobertura vegetal.
2.- Metodología
El área de estudio corresponde a la cuenca del río Queule, localizada entre los 39° 3’ y 39° 25’
de Latitud Sur y los 72° 51’ y 73° 13’ de Longitud Oeste. Posee una superficie de 69.143
hectáreas distribuidas en tres principales cuencas costeras: la del río Queule inferior, río Boroa
y río Boldo, cuyo relieve se caracteriza por cordones montañosos, plataformas de erosión
marina y extensas planicies fluviomarinas (Peña-Cortes et al., 2006). El clima según Di Castri y
Hajek (1976) es oceánico con influencia mediterránea con un promedio anual de
precipitaciones de 1.200 mm a 1.600 mm.
Procesamiento cartográfico
Los datos de elevación fueron obtenidos de las fuentes libres disponibles en internet. Para el
caso de SRTM, la imagen fue descargada del sitio http://srtm.csi.cgiar.org/ obteniendo el
producto estándar SRTM-v4 de 90 mt. El DEM ASTER fue descargado desde el sitio
https://wist.echo.nasa.gov. En ambos casos las imágenes fueron trabajadas con un tamaño de
pixel de 30 metros, proyección UTM y Datum WGS84, con una altitud considerada al nivel
medio del mar con el modelo geoidal EGM96, mismo sistema utilizado para la captura de
puntos de control en terreno.
La identificación de la cobertura vegetal y tipo de relieve presentes en el área de estudio se
realizó en base a los datos del Catastro de Recursos Vegetacionales de Chile
(CONAF–CONAMA–BIRF, 2007), información cartográfica Regional y del proyecto DGIP-UCT
2009-03-03 respectivamente. El procesamiento y análisis de la información fue realizado con el
software ArcGis 9.3.
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Análisis comparativo
Para evaluar las diferencias en la calidad de ambos DEM, se trabajo con cuatro principales
tipologías de superficies basadas en las condiciones de relieve y la cubierta vegetacional
presente. Estas tipologías consideraron los rangos más extremos entre ambas variables
consideradas, es decir, para el caso del relieve se consideraron unidades de cordones
montañosos y llanuras, mientras que para la vegetación se consideraron sectores de praderas
y zonas boscosas, con las tipologías y replicas indicadas en la tabla 1. En cada una de las
combinaciones generadas se realizó la toma de puntos de control mediante equipos GPS L1/L2
con método absoluto (Ocup. 2’). Los puntos fueron procesados y convertidos en una capa
Shape vectorial para extraer el correspondiente valor dado por los DEM SRTM y ASTER.
Tabla 1. Tipologías de superficies muestreadas
Para la comparación entre las distintas fuentes de información se realizó una primera
aproximación general de los datos, la que consistió en un análisis de varianza entre los errores
observados en cada tipología para comprobar si efectivamente existen diferencias significativas
por efectos de la configuración de la superficie.
Los criterios de análisis empleados para establecer la calidad de cada DEM, se basaron en las
diferencias de altitud entre cada punto de control GPS (Valor observado) y los obtenidos de los
modelos de elevación (valor esperado). Para esto se consideraron los siguientes parámetros:
Error cuadrático medio (RMSE), Sesgo (BIAS), Error medio absoluto (MAE) y el Coeficiente de
correlación (R2). Los resultados se agruparon por tipología evaluando la distribución y
magnitud en cada una de ellas.
Finalmente se elaboró un DEM de diferencias entre los modelos SRTM y ASTER, en el cual se
indica la magnitud de estas en cada pixel.
Resultados y Discusión
Los DEM analizados presentaron diferencias significativas (p-valor 0,026; a 0,05) en relación a
la distribución de errores entre las cuatro tipologías de superficie estudiadas. Lo anterior se
puede apreciar con detalle en la tabla 2, en la cual tanto para el caso de SRTM como de
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ASTER se observan valores comparativamente más bajos de RMSE y MAE en tipologías de
bajo relieve. Respecto al tipo de cobertura predominante, esta presentó una leve influencia en
sectores de cordón en donde las zonas boscosas obtuvieron valores más altos de error que en
coberturas con praderas.
Tabla 2. Distribución y magnitud de los errores entre puntos de control terrestre y los DEM
SRTM y ASTER. RMSE = Error cuadrático medio; BIAS = Sesgo; MAE = Error medio absoluto;
R2 = Coeficiente de correlación
Por otra parte, si bien el ajuste global de los datos derivados de los distintos DEM se
correlacionó fuertemente con los puntos de control, al efectuar el análisis por tipologías estas
correlaciones tendieron a bajar levemente en algunos sectores, siendo las zonas boscosas en
llanura las que presentaron los valores más bajos. Lo anterior puede deberse a la escaza
cantidad de puntos de muestreo que se lograron capturar en esas áreas producto de que se
trataba de bosques pantanosos de difícil acceso vial e inundados la mayor parte del año.
En relación a la calidad de ambas fuentes de información, se observa que el DEM SRTM
presenta mejores resultados de ajuste con los datos de terreno que ASTER, tanto en términos
globales como en cada una de las tipologías de superficie. Por otra parte ambas plataformas
presentaron efectos de subestimación o sobreestimación con respecto a los puntos de control,
los que también estuvieron diferenciados según la tipología de la superficie, siendo positivos
(sobre estimación) en zonas de llanura y negativos (sub estimación) en cordones. En todos los
casos fueron más preponderantes en el sensor ASTER, excepto para las zonas de pradera en
llanura.
La comparación pixel a pixel entre ambos DEM presentó valores que oscilan entre los -70 y los
156 mt, siendo las diferencias positivas las que concentran la mayor parte de los pixel. La
figura 1 presenta la magnitud y distribución de estas disimilitudes.
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Como se observa, las mayores diferencias se encuentran en sectores de cordón montañoso,
los que en el área de estudio se caracterizan por poseer predominantemente coberturas
boscosas ya sea naturales o plantaciones. En este sentido para el caso de SRTM están
descritos los efectos de sobre estimación que generan este tipo de cubiertas en la captura de
los datos, lo cual explica las altas diferencias positivas que se presentan en estos sectores en
relación al sensor ASTER. A pesar de lo anterior, para la cuenca costera estudiada se
recomienda el uso de datos de elevación SRTM ya que presentó un mejor ajuste tanto en
términos globales como por cada tipología.
Agradecimientos
Los autores del trabajo agradecen al proyecto DGIP-UCT 2009-03-03 “Determinación de
criterios e indicadores para zonificación ambiental a partir del análisis de factores multiescala
en cuencas del Borde Costero de La Araucanía”.
También se agradece el valioso apoyo de Elías Andrade, alumno del Magister en Planificación
y Gestión Territorial de la Universidad Católica de Temuco.
Fuente:
Daniel Rozas Vásquez
Laboratorio de Planificación Territorial, Escuela de Ciencias Ambientales, Facultad de
Recursos Naturales, Universidad Católica de Temuco, Chile.
E-mail: drozas@uct.cl
Gonzalo Rebolledo Castro
Laboratorio de Planificación Territorial, Escuela de Ciencias Ambientales, Facultad de
Recursos Naturales, Universidad Católica de Temuco, Chile.
E-mail: grebolle@uct.cl
Patricia Gutiérrez Zamorano
Laboratorio de Planificación Territorial, Escuela de Ciencias Ambientales, Facultad de
Recursos Naturales, Universidad Católica de Temuco, Chile.
E-mail: pgutierr@uct.cl
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