Convenio CONAE-INTA Unidad Operativa Cuenca del Salado – INTA Emergencias Agropecuarias: Seguimiento y evaluación a escala parcelaria de la superficie afectada por las inundaciones en la Cuenca del Salado. Partido de Las Flores, abril de 2004. Autor: Ing. Agr. Pablo Vázquez MSc. Pmvazquez@correo.inta.gov.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 Las Flores 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: L0 ( ) a 0 ( ) a1 ( ) CD( )1 Donde: L 0(): radiancia que registra el satélite en la longitud de onda considerada a0() y a1(): coeficientes de calibrado propios del sensor Posteriormente se transformaron los valores de radiancia (L 0()) en reflectividad (R a) a nivel del sensor (resistividad aparente). Para la transformación se aplicó la siguiente expresión (Fleming, 2001): Ra ( ) d L 0( ) E0 ( ) cos 2 Donde: Ra: reflectividad en la longitud de onda considerada (adimensional 0 R a 1) d: distancia tierra sol, en unidades astronómicas E0: irradiancia extraterrestre : 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 Las Flores mediante el uso del programa Arc View 3.2 (1999), obteniendose un mapa del partido clasificado por el porcentaje de anegamiento de cada parcela al final de la emergencia agropecuaria. RESULTADOS Los histogramas demostraron ser claramente bimodales, típico comportamiento de estas bandas ante la presencia de agua, con valores de reflectancia (%) que van entre 0 y 5 para la banda 4 (IRC) y entre 0 y 1.5 para la banda 7 (IRL) (Chuvieco 2000). Los valores hallados en las áreas de muestreo se detallan en la tabla 1. Tabla 1: valores mínimo, máximo, media y desvío estandar de reflectancia (%) obtenidos para las áreas de interés. Banda 1 2 3 4 5 7 n=15425 pixeles Mínimo 2.5313 1.3857 0.7784 0.6532 0.0046 -0.2857 Máximo 4.4295 4.0866 4.2694 7.0799 7.6589 1.9962 Media D.Estandar 3.1496 0.1834 2.2711 0.2424 1.7987 0.3052 3.0757 1.7368 1.4737 1.4024 0.719 0.6236 La máscara binaria cubrió satisfactoriamente las áreas anegadas tal como se muestra en la figura 1. Figura 1: Visualización de un sector sin la clasificación de aguas y la posterior superposición de la banda binaria. Imágen sin clasificar anegamiento Imágen con clasificación de anegamiento Luego se cruzó la máscara binarizada de agua ya vectorizada con el catastro del partido de Las Flores y se obtuvo la proporción de anegamiento por cuartel y productores al 27 de abril de 2004, ya saliendo de la emergencia agropecuaria. Tabla 2: porcentaje de anegamiento máximo detectado durante la emergencia agropecuaria declarada en el Partido de Las Flores abril de 2004, por cuartel. Cuartel 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total Superficie (ha) 10833.01 34295.01 39358.69 33101.04 28812.56 25556.55 42984.84 32144.44 14412.33 26522.45 24884.74 20650.78 333556.44 Area anegada (ha) 3199.42 8055.45 8813.51 7717.75 9362.42 6958.90 11329.47 6209.36 2997.77 4706.49 5136.40 3603.54 78090.48 Porcentaje anegado 29.53 23.48 22.39 23.31 32.49 27.22 26.35 19.31 20.80 17.74 20.64 17.44 23.41 Tabla 3: Cantidad de productores afectados por el anegamiento en el Partido de Las Flores , ranqueados por el porcentaje de agua en sus predios al 27 de abril de 2004. Parcelas anegamiento mayor 80% anegamiento entre 60 y 80% anegamiento entre 40 y 60% anegamiento entre 20 y 40% Anegamiento menor al 20% totales Cantidad Porcentaje 7 25 138 420 690 1280 1 2 11 33 54 100 Figura 2: Composición color del área ocupada por el partido de Las Flores (Rojo:IRC; Verde: IRM; Azul: IRL) con superposición del catastro vectorial. Figura 3: Delimitación de cuerpos de agua - anegamiento. Figura 4: Clasificación de parcelas por su estado de anegamiento. CONCLUSION Bajo las condiciones de realización del estudio, el partido de Las Flores no presentó condiciones para ser declarado en estado de emergencia agropecuaria, con un anegamiento general del partido del 23.4 porciento y con más del 98 porciento de las parcelas con valores inferiores al 60 porciento de su superficie anegada. 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. Chuvieco, E. 2000. Fundamentos en teledetección espacial. Tercera edición. Ed. RIALP s.a., Madrid. 565 pp. 3. Dunn, O.J. 1974. On multiple tests and confidence intervals. Comunications in Statistics Series A, 3, 101-103. 4. Fleming, D. 2001. Ikonos DN value conversion to plantary reflectance values. CRESS Project at the University of Maryland, Department of Geography. 1-4 pp. 5. 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. 6. 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. 7. 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. 8. 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-ADESURUNRC. 60 pp. 9. Sardar, A. M. 2000. Flood Delineation Using Radarsat data. Bangladesh Space Research and Remote Sensing Organaization (SPARRSO) Report. 10. 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.