CLASIFICACIÓN DE USO DE SUELOS DEL SECANO DE LA...

CLASIFICACIÓN DE USO DE SUELOS DEL SECANO DE LA REGIÓN DE O’HIGGINS

Autor:

Marión Espinosa T.Ing. Agrónomo Ms. Ing. y Gestión AmbientalCentro de Información de Recursos NaturalesCIREN

Capítulo 3

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Caracterización hidroclimatológica y del uso de suelo del secano de la Región de O’Higgins

3.1 INTRODUCCIÓN

La clasificación del uso de la tierra es una de las aplicaciones más extendidas de los sensores remotos. Existen numerosos antecedentes del uso de estas herramientas para la clasificación de áreas agrícolas y para la discriminación de cultivos y por tanto, el conocimiento de la superficie que ocupa cada uno de ellos, por tratarse de una infor-mación continua de la superficie terrestre.

La discriminación de los distintos usos del suelo en la data satelital, se basa en la di-ferente respuesta espectral que tienen los distintos componentes que se pueden encon-trar en la superficie del suelo. Para esto se utilizan técnicas de interpretación digital, gracias al uso de computadoras y de modelos estadísticos multivariados. El producto final de este tipo de análisis es uno o más mapas, aislados o integrados en un “Sistema de Información Geográfica” (SIG). Puede ocurrir que para una fecha en particular existan dos o más tipos de cultivos que tengan una respuesta espectral similar y por lo tanto, son difíciles de separar utilizando sensores multiespectrales. Para resolver esta situación se utiliza el conocimiento del estado fenológico de los cultivos, imágenes satelitales de distintas fechas para la misma temporada de crecimiento y/o se simpli-fica la alta dimensionalidad espectral utilizando índices espectrales de vegetación.

En Abril del 2012, CIREN firma contrato con el Instituto de Investigaciones Agro-pecuarias –INIA– para la identificación del uso actual de suelo para 10 Comunas del secano de la Región del Libertador Bernardo O”Higgins. En este marco descrito, el presente documento contiene el detalle de la metodología utilizada y los resultados obtenidos.

Un mapa general del uso de suelo, a escala 1:50.000 se encuentra en: ide.minagri.gob.cl.

3.2 ÁREA DE ESTUDIO

El área de estudio consideró el secano de la Región del Libertador Bernardo O’Higgins, de 10 Comunas pertenecientes a las Provincias de Colchagua y Cardenal Caro, abar-cando una superficie total de 477.680,06 hectáreas, como se presenta en la Tabla 1.

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Tabla 1. Provincias, Comunas y Superficie Área de Estudio.

PROVINCIA COMUNA HECTAREAS

CARDENAL CARO PICHILEMU 71.687,87CARDENAL CARO LITUECHE 62.378,61CARDENAL CARO PAREDONES 59.336,82COLCHAGUA SANTA CRUZ 19.209,93CARDENAL CARO MARCHIGUE 65.960,93CARDENAL CARO LA ESTRELLA 43.250,75COLCHAGUA CHEPICA 21.844,45CARDENAL CARO NAVIDAD 30.143,93COLCHAGUA PUMANQUE 44.181,76COLCHAGUA LOLOL 59.685,01TOTAL 477.680,06

En la Figura 1 se presenta la distribución espacial en la Región, de las comunas del área de estudio.

Figura 1. Comunas del área de estudio del secano de la región de O’Higgins.

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Las clases de uso consideradas fueron las siguientes:

• Cuerpos de Agua (lagos, lagunas, embalses, ríos).• Uso Urbano• Uso industrial• Bosque (Renoval, hoja caduca y perenne, pino, álamo, eucaliptus)• Roca• Praderas Anuales (Naturales) y Artificiales• Espinales• Frutales• Parronales y Viñas• Chacras, cereales y hortalizas• Terrenos en barbecho

3.3 ACTIVIDADES REALIZADAS

En esta sección se resumen las actividades realizadas para llevar a cabo la clasifica-ción de uso de suelos.

3.3.1 Recopilación, Análisis, Compilación e Integración de Información

3.1.1 Recopilación y análisis de información3.1.2 Compilación e integración de la información al SIG

La información geoespacializada de uso del suelo que existe para el secano de la Re-gión de O´Higgins es poca, básicamente la siguiente:

- Catastro de vegetación nativa de CONAF (2005)- Catastro Frutícola de CIREN (2009)- Plantaciones Forestales INFOR (2010)- Parronales y viñas SAG (2009)

Existe también información que no está espacializada correspondiente a la del Censo Agropecuario del 2007. Para este censo existe información vectorial correspondiente a los límites de los distritos censales, en formato shape y, en tablas de datos (planillas excell) la información por rubro (cereales, forrajeras, frutales, etc), por lo cual se tra-bajó en la conversión de las tablas a bases de datos, para espacializar esa información al distrito censal, la cual es la unidad más pequeña que se puede llegar con la informa-ción del Censo Agropecuario.

Los datos recopilados fueron compilados estandarizados e ingresados al SIG prelimi-

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nar. Los datos geodésicos con los cuales se trabajó corresponden a la proyección UTM Datum WGS84, Huso 19.

Finalmente, a partir de los datos recopilados, se generó una cartografía base del uso de la tierra. El supuesto es que las grandes categorías de uso en el secano no cambian mayormente, principalmente por las limitaciones hídricas, por lo cual, esta cobertura sirve para apoyar el análisis visual y las clasifi caciones de la data satelital.

Una vez procesada la cobertura base integrada de uso actual, se lleva a cabo el ajuste cartográfi co de los limites de las diferentes unidades descritas sobre las imágenes Landsat, logrando un buen calce de la información lo que permitió, una buena discri-minación del área agrícola versus las áreas naturales.

De esta forma, la cartografía integrada de uso de suelos queda compuesta por el catas-tro de bosque nativo, catastro frutícola y plantaciones forestales. Esta cartografía da cuenta de la falta de información del área agrícola por lo cual, el trabajo se concentra en estas áreas.

Figura 2. Cartografía base integrada de uso de suelo (veg. Nativa + plantaciones frutales y forestales).

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Respecto de la actividad frutícola, se tiene un buen nivel de detalle proporcionado por el catastro frutícola, que cuantifica los huertos frutales comerciales pero sólo incluye las vides de mesa y excluye las vides de uso vitícola.

3.3.2 Definición Metodológica de Obtención del Uso Actual del Suelo

La metodología para la determinación del uso actual se basó en el análisis de imá-genes satelitales a través de distintos algoritmos de clasificación digital, supervisada y no supervisada, como también del análisis multicriterio de índices vegetacionales, topografìa, clima y suelo.

En el diagrama de la Figura 3 se presenta el esquema del desarrollo metodológico.

Figura 3. Diagrama metodológico para obtención de uso actual.

3.3.3 Calendarización de Estados Fenológicos

Esta actividad consideró por una parte, la recopilación de información de fenología de cultivos del área (cultivos herbáceos, leñosos, bosque, otros) y la calendarización por tipo de uso silvoagropecuario.

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El uso más importante de esta información fue apoyar la clasificación de las imáge-nes, apoyado primero por el dato de los principales cultivos del área de acuerdo al censo agropecuario 2007 y de los principales estados fenológicos para que sea posible identificar y/o diferenciar cultivos o plantaciones. La calendarización se presenta en la tabla 2.

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3.3.4 Selección y Adquisición de Imágenes Satelitales

3.3.4.1 Recopilación imágenes existentes

Se recopiló la data satelital existente en CIREN para el área de estudio, correspon-diente por una parte al mosaico de febrero del 2008 utilizado en el proyecto Erosión Nacional. También se recopilaron, para el área de estudio, las franjas de datos origi-nales Quickbird, con todas sus bandas, correspondientes en su mayoría a data del año 2006 y que fueron utilizados para la creación de las ortoimágenes de la Región de O’Higgins.

Para complementar los datos existentes se bajaron de la web data satelital LANDSAT TM, de libre disposición, que cumplen los parámetros adecuados para determinación de uso de suelo. Las fechas de las imágenes son las siguientes:

• 27 noviembre 2009• 30 enero 2010• 23 abril 2011 • 29 agosto 2011• 17 noviembre 2011• Mayo 2013

3.3.5 Preprocesamiento de Imágenes Satelitales

3.3.5.1 Correcciones geométricas y radiométricas

Las imágenes satelitales fueron remuestreadas desde una resolución espacial de 30x30 metros a pixeles de 25x25 metros, con el objeto de aumentar la resolución espacial. Se extrajo la banda 6 (termal) por tener otra resolución espacial (120 metros).

Las imágenes fueron corregidas geométricamente y ortorectificadas a través del uso de puntos de control obtenidos desde imágenes Landsat TM ortorectificadas del año 1987. Se utilizaron puntos de control aplicándose el método de rectificación de Con-volución Cúbica, que considera los Niveles Digitales (ND) de los 16 píxeles más próximos (Chuvieco, 1996). Para respaldar la corrección geométrica se utilizó el DEM ASTER disponible en forma gratuita en la web.

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3.3.5.2 Elaboración de mosaicos de imágenes

Estos se realizaron con las imágenes Quickbird, debido a que el área de estudio queda cubierta por sólo una imágen LANDSAT.

3.3.6 Generación de Cartografía de Cobertura y Uso Actual

3.3.6.1 Definición escala de trabajo y leyenda

De acuerdo a los términos de referencia, la escala general de trabajo es 1:50.000, sin embargo algunos sectores se trabajaron escalas 1:10.000 con el apoyo de imágenes Quickbird.

Las clases temáticas mínimas consideradas fueron las siguientes:• Cuerpos de Agua (lagos, lagunas, embalses, ríos).• Uso Urbano• Uso industrial• Bosque (Renoval, hoja caduca y perenne, pino, álamo, eucaliptus)• Roca• Praderas Anuales (Naturales) y Artificiales• Espinales• Frutales• Parronales y Viñas• Chacras, cereales y hortalizas• Terrenos en barbecho

3.3.6.2 Procesamiento digital e interpretación visual

Con la finalidad de simplificar el análisis posterior, se optó por diferenciar los terrenos planos de los terrenos con pendientes basándose en el tipo de uso que se les da. Los terrenos planos tienen una vocación preferentemente agrícola, a diferencia de los te-rrenos con pendientes que están ocupados principalmente por plantaciones forestales y vegetación natural.

Por la razón anterior y dado que se contaba con datos de uso del área, se construyó una base geomorfológica, a partir de la cartografía de pendientes para la zona de estudio. Como plano se consideró a todos los terrenos con pendiente menor o igual a 15% (figura 4). Para su construcción se utilizó también, el estudio agrológico para excluir los cuerpos de agua y las zonas urbano-industriales.

De acuerdo a la metodología, se aislaron las clases correspondientes al área agrícola, rotación de cultivo y praderas del resto de la imagen y se dejaron los otros identifi-

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cados en el Catastro de Bosque nativo de CONAF con valor cero (color negro en las imágenes).

Figura 4. Base geomorfológica.

Del objetivo de extracción de la subescena de pendientes altas, se aplicó la máscara para las pendientes sobre el 15%. Este procedimiento fue ejecutado, dado que se nece-sitaba clasifi car solo los usos de suelo bajo este criterio, pero también, de la necesidad de que la información restante, es decir, las pendientes bajo el 15% (pendientes bajas), contaran con valores 0. De esta manera se aplicó una máscara y no un corte o subset,

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para así no perder información relevante, considerando que la imagen es una matriz de datos, donde posteriormente es necesario unir en una sola escena los resultados de la clasificación de pendientes altas y bajas.

Para generar las máscaras por pendiente, primero se generó un mapa de pendientes a partir del DEM ASTER, de resolución 30x30 mts., donde se clasificaron las pendien-tes mayores y menores al 15%. Posteriormente se traspasó a formato raster para así generar la máscara, es decir, extraer de la imagen LANDSAT TM tanto los terrenos planos como los con pendientes.

Figura 5. Imagen LANDSAT TM enmascarada para pendientes mayores al 15%.

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En la figura 5 se visualiza en la imagen los sectores del área de estudio con pendientes mayores al 15%. Se realizó este mismo proceso para los sectores planos. Posterior-mente ambos sectores fueron clasificados digitalmente (supervisada y no supervisa-da), por separado para cada tipo de pendiente (plano o montes).

Figura 6. Base geomorfológica comuna de Navidad.

Se realizó un análisis preliminar para la comuna de Navidad, a través de clasificacio-nes no supervisadas, utilizando las 6 bandas del Landsat y comparando estos resul-tados utilizando solo las bandas del verde, rojo e infrarojo cercano. Los resultados no indicaron mayores diferencias por lo que posteriormente el análisis se realizó con todas las bandas disponibles.

Los resultados obtenidos para la comuna de Navidad se presentan en las figuras 7, 8, 9 y 10.

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Para la clasifi cación supervisada de las imágenes se consideró, en principio, debido a la fecha en que se realizó el análisis, la cartografía de los distintos usos de la tierra que

Figura 7. Clasifi cación no supervisada terre-nos planos, 6 bandas.

Figura 8. Clasifi cación no supervisada mon-te, 6 bandas.

Figura 9. Clasifi cación no supervisada terre-nos planos, 3 bandas.

Figura 10. Clasifi cacion no supervisada sec-tor monte, 3 bandas.

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se recopilaron en una primera fase. Se consideraron también los siguientes aspectos: i) posibles diferencias de comportamiento para un mismo cultivo en distintas zonas; ii) que el cultivo sea dominante en la zona considerada; iii) tamaño de las parcelas apropiados para una fácil identificación en las imágenes.

Para la clasificación supervisada de la imagen para pendientes mayores al 15% (Figu-ra 11) se definieron 3 muestras por cada clase, las que fueron definidas utilizando la información del Catastro de Vegetación Nativa (CONAF) y del catastro de plantacio-nes forestales (INFOR).

Figura 11. Clasificación supervisada para pendientes mayores al 15%.

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Cabe señalar que previamente se usó un NDVI (Índice de Vegetación Normalizada) para discriminar dentro de la subescena la información exclusiva de vegetación, para así evitar confusiones respecto de otras coberturas (suelo desnudo, incendios, som-bras, etc.). De esta manera, se clasifi có por separado la vegetación del resto de las coberturas dentro de la subescena de pendientes altas.

Por su parte, las clases resultantes de la clasifi cación supervisada del área agrícola fueron asignadas utilizando información auxiliar de apoyo correspondiente principal-mente a los datos de distritos censales y del catastro fruticola de CIREN (fi gura 12).

Figura 12. Clasifi cación supervisada sectores planos del área de estudio.

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Posteriormente ambas clasifi caciones se unieron mediante una suma, obteniéndose así 14 clases temáticas correspondientes.

Las clases resultantes fueron revisadas en terreno y se determinaron las áreas de entre-namiento con las cuales se apoyó la nueva clasifi cación supervisada de las imagenes.

3.3.6.3 Campaña de Terreno (Determinación de patrones espectrales y/o parcelas de entrenamiento)

Se realizó una campaña de terreno con la fi nalidad de validar la información generada en la actividad anterior descrita, realizar el ajuste de las distintas clases de uso de tie-rras además de identifi car patrones espectrales.

La cartografía de terreno fue organizada por cartas, a escala 1:25.000 que cubrieron toda el área de estudio.

Se hicieron dos set de cartografía, una contenía la imagen Landsat de fondo, en com-posición RGB falso color 4 3 2 (fi gura 13). El otro set contenía las cartas, a esta misma escala, con la clasifi cación supervisada realizada.

Figura 13. Cartas de terreno con fondo imagen, composición RGB 432.

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La toma de datos en terreno se realizó, primero, identificando las principales rutas y caminos y a partir de ello, se diseñaron recorridos que cubrieran el máximo de la heterogeneidad de clases temáticas en la imagen que generalmente coincidía con las dos diagonales y mediatrices de la imagen. Sobre esos recorridos se tomaron los pun-tos de muestreo. A cada punto muestral (en color verde en la imagen) se registró sus coordenadas las que fueron tomadas con navegador GPS. Cada punto podía contener más de una observación.

Se diseñó una planilla para la toma de datos en terreno que consideró lo siguiente:

• Fecha• Ubicación (coordenadas)• Uso actual y especie• Estado fenológico observado• Uso del año correspondiente a la imagen.• Superficie aproximada.• Ubicación administrativa.• Identificación del encuestado.

En terreno, se registraron muestras representativas de las distintas clases temáticas presentes en la clasificación supervisada y al mismo tiempo se compararon los resul-tados de la clasificación con los datos obtenidos en terreno.

Posteriormente en gabinete, se digitalizó la información de terreno y fue traspasada a formato shape. La base de datos asociada contiene los siguientes campos:

• Uso actual en terreno.• Especie.• Estado fenológico.• Uso en la imagen.• Uso según la clasificación supervisada.• Fotografía nº• Observaciones

Estos campos se repiten en A, B, C, D, E en la medida que existan más observaciones (Figura 14).

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Tabla 3. Base de datos asociada a los puntos de terreno.

3.3.6.4 Cartografía final y validación de resultados

Con las muestras de terreno y considerando los resultados de terreno, se realizó una nueva clasificación supervisada, que fue corregida y validada con la información de terreno que no se ocupó para la clasificación.

En la figura 14 se presenta la clasificación supervisada de la imagen Landsat, realizada a un sector del área de estudio. En la figura 15, para el mismo sector, se presenta la clasificación corregida.

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Figura 14. Clasifi cación supervisada imagen Landsat.

El resultado de esta clasifi cación es una cartografía temática de uso de suelo, detallada para la zona agrícola, en formato raster.

La calibración de los modelos y evaluación del mapa de uso obtenido fué validado por dos vías: la primera utilizando información de parcelas de control correspondientes a la información entregada por INIA en Octubre del 2012, que fué levantada en las distintas áreas de identifi cación de proyectos, además de parcelas de transecto y en-cuestas mediante chequeo en terreno.

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Figura 15. Clasifi cación de uso actual a partir de correcciones de la clasifi cación de imagen.

Una vez obtenida la cartografía temática de uso de suelos, para el área agrícola, se procedió a unirla con la cobertura de vegetación natural (pendientes mayores a 15%), ambas en formato raster. Posteriormente se realizó el proceso de fi ltrado, vectoriza-ción y suavizado de la cobertura.

La cobertura, por venir de un formato raster esta codifi cada con tantos números como clases existan por lo que se procede a la descripción de dicho código y la estandariza-ción de la leyenda. A partir de las imágenes clasifi cadas y validadas, se elaboran los mapas de distribución espacial de los usos de la tierra presentes por comuna.

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Una vez cumplidos los pasos metodológicos descritos, se obtiene la cartografía temá-tica de usos de suelo en formato vectorial (Figura 16) con la correspondiente base de datos asociada.

Figura 16. Cartografía de uso actual secano costero.

En la Tabla 4 se presentan los distintos usos o clases temáticas por categoría que están espacializados en la cartografía.

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Tabla 4. Categoría Uso Actual.

PLANTACIONES FORESTALESEUCALIPTOSPINOPLANTACION EXOTICAS ASILVESTRADASPLANTACION FORESTALPLANTACION JOVEN O RECIEN COSECHADA

PRADERAS Y MATORRALESESPINALMATORRAL ABIERTOMATORRAL ARBORESCENTEMATORRAL ARBORESCENTE ABIERTOMATORRAL ARBORESCENTE DENSOMATORRAL ARBORESCENTE MUY ABIERTOMATORRAL ARBORESCENTE SEMIDENSOMATORRAL DENSOMATORRAL ESCLEROFILOMATORRAL MUY ABIERTOMATORRAL PRADERA ABIERTOMATORRAL PRADERA MUY ABIERTOMATORRAL SEMIDENSOMATORRAL SUCULENTAS MUY ABIERTOPRADERA MANEJADA O ARTIFICIALPRADERA NATURALPRADERAS ANUALESPRADERAS PERENNES

TERRENOS AGRICOLASFRUTALESALMENDROARANDANO AMERICANOCEREALCEREZOCHACRAS Y HORTALIZASCIRUELOCIRUELO EUROPEOCULTIVO ANUALDURAZNERO CONSUMO FRESCODURAZNERO TIPO CONSERVEROFRAMBUESAFRUTALFRUTILLASHIGUERAKIWILIMONEROMANDARINOMEMBRILLOMORAS CULTIVADAS E HIBRIDOSNARANJONECTARINONOGALOLIVOS

PALTOPISTACHORASTROJOROTACION CULTIVO PRADERATERRENOS EN BARBECHOTUNAVID DE MESAVIÑAS Y PARRONALES

CULTIVO ANUALAVENA

TRIGOBOSQUES

BOSQUE NATIVOBOSQUE NATIVO - EXOTICAS ASILVESTRADASBOSQUE NATIVO - PLANTACION ABIERTOBOSQUE NATIVO ADULTO - RENOVAL PERENNEBOSQUE NATIVO ADULTO ABIERTOBOSQUE NATIVO ADULTO MUY ABIERTOBOSQUE NATIVO ADULTO PERENNEBOSQUE NATIVO ADULTO RENOVAL ABIERTOBOSQUE NATIVO ADULTO RENOVAL DENSOBOSQUE NATIVO ADULTO RENOVAL MUY

ABIERTOBOSQUE NATIVO ADULTO RENOVAL PERENNEBOSQUE NATIVO ADULTO RENOVAL

SEMIDENSOBOSQUE NATIVO CON EXOTICAS

ASILVESTRADAS MUY ABIERTOBOSQUE NATIVO CON EXOTICAS

ASILVESTRADAS SEMIDENSOBOSQUE NATIVO RENOVAL ABIERTOBOSQUE NATIVO RENOVALDENSOBOSQUE NATIVO RENOVAL MUY ABIERTOBOSQUE NATIVO RENOVAL PERENNEBOSQUE NATIVO RENOVAL SEMIDENSO

HUMEDALESOTROS TERRENOS HUMEDOSVEGAS

AREAS DESPROVISTAS DE VEGETACIONCAJAS DE RIOSAFLORAMIENTOS ROCOSOSINCENDIOOTROS TERRENOS SIN VEGETACIONPLAYAS Y DUNAS

CUERPOS DE AGUAEMBALSES-TRANQUES-CANALESLAGO-LAGUNARIOS

AREAS URBANASCIUDADES Y PUEBLOSINDUSTRIASLOCALIDADES RURALES

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En la Tabla 5, se presentan en orden decreciente, en cuanto a su superficie y porcentaje que representan del total en el área de estudio, las distintas clases temáticas de uso del suelo obtenidas.

Tabla 5. Superficie por uso actual y porcentaje.

CATEGORÍA USO ACTUAL/ COMUNAS TOTAL (HA) % DEL TOTAL

PRADERAS Y MATORRALES 161.465,80 34,03

PLANTACIONES FORESTALES 151.343,74 31,90

TERRENOS AGRICOLAS 103.425,26 21,80

BOSQUES 45.841,75 9,66

AREAS DESPROVISTAS DE VEGETACION 4.974,45 1,05

CUERPOS DE AGUA 3.965,46 0,84

AREAS URBANAS 1.733,96 0,37

HUMEDALES 1.420,55 0,30

CULTIVO ANUAL 314,11 0,07

TOTAL 474.485,08 100,00

De acuerdo a la Tablas 5, la clase “Praderas y Matorrales” es la que ocupa la mayor superficie en el área de estudio del secano, con un 34 % de la superficie total. El se-gundo uso de importancia, casi en el mismo porcentaje que el anterior, corresponde a las plantaciones forestales (31.9 %) y en tercer lugar, lo ocupan los terrenos agrícolas (21,8%), las que en su conjunto representan el 87,7% del total en el área de estudio. El cuarto lugar lo ocupa la clase Bosques, con el 9,7 % de la superficie. El 2,6% restante se distribuye en las 5 clases de usos presentes.

En las Tablas 6 y 7 se presenta la distribución de la superficie, por clase temática y comuna y su distribución porcentual al interior de la comuna. Se observa que las co-munas de Paredones y Pichilemu son las que concentran la superficie de plantaciones forestales; las comunas de Marchigue, Pumanque y Lolol concentran la superficie agrícola; el uso praderas y matorrales se reparte en partes similares en todas las co-munas, con excepción de la comuna de Pichilemu que presenta menor superficie de esta clase y; los bosques se concentran en la comuna de Chépica (lo correspondiente al área de estudio).

La distribución de la superficie de uso actual desglosada en cada categoría y comunas se presenta en la Tabla 8.

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Tabl

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537

,29

53,3

157

,21

PLAN

TACI

ONES

FO

REST

ALES

58,8

465

,59

22,2

417

,78

26,6

129

,34

7,27

23,5

28,

5113

,22

TERR

ENOS

AGR

ICOL

AS8,

258,

8333

,28

26,4

139

,00

17,8

132

,83

17,6

923

,99

5,50

BOSQ

UES

2,04

9,45

5,82

10,1

96,

1315

,95

4,63

18,5

613

,65

23,8

1CU

ERPO

S DE

AGUA

0,14

0,87

0,50

0,39

1,02

0,63

3,49

0,67

0,14

0,04

AREA

S DES

PROV

ISTA

S DE

VEGE

TACI

ON1,

760,

730,

601,

901,

740,

490,

031,

560,

330,

22

AREA

S URB

ANAS

0,19

0,65

0,16

0,17

0,15

0,20

1,32

0,59

0,07

0,00

HUM

EDAL

ES1,

370,

840,

000,

000,

000,

000,

000,

130,

000,

00CU

LTIV

O AN

UAL

0,00

0,00

0,29

0,21

0,04

0,00

0,07

0,00

0,00

0,00

TOTA

L10

0,00

100,

0010

0,00

100,

0010

0,00

100,

0010

0,00

100,

0010

0,00

100,

00

74


SUPE

RFIC

IE (h

a) C

OM

UN

AS

CATE

GO

RÍA

USO

AC

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CHIL

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LAN

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NTA

CR

UZ

CHEP

ICA

TOTA

LES

PLAN

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ON

ES

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STAL

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.764

,01

46.9

32,8

09.

791,

6110

.631

,30

17.4

54,5

217

.978

,74

3.16

5,00

7.08

3,01

1.63

4,53

2.90

8,22

151.

343,

74

EUCA

LIPT

OS

3.67

7,55

5.33

9,94

1.83

9,06

2.43

5,55

2.61

1,96

3.07

7,15

1.21

8,46

1.43

0,64

38,2

740

,15

21.7

08,7

2

PIN

O22

.113

,18

29.8

54,6

96.

103,

985.

997,

048.

270,

925.

626,

1746

8,23

1.29

2,16

1.37

1,79

2.27

8,89

83.3

77,0

3

PLAN

TACI

ON

EX

OTI

CAS

ASILV

ESTR

ADAS

148,

644,

830,

000,

000,

0017

,11

2,22

0,00

0,00

0,00

172,

79

PLAN

TACI

ON

FO

REST

AL0,

004.

652,

380,

000,

001.

893,

716.

267,

0358

5,98

3.11

1,76

0,00

0,00

16.5

10,8

6

PLAN

TACI

ON

JO

VEN

O R

ECIE

N

COSE

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A

7.82

4,65

7.08

0,97

1.84

8,57

2.19

8,70

4.67

7,94

2.99

1,28

890,

111.

248,

4622

4,47

589,

1829

.574

,34

PRAD

ERAS

Y

MAT

ORR

ALES

15.7

32,8

69.

338,

6416

.343

,05

25.6

86,4

516

.597

,17

21.8

02,4

821

.910

,54

11.2

28,0

310

.238

,12

12.5

88,4

516

1.46

5,80

ESPI

NAL

599,

0817

5,71

3.11

5,14

2.57

9,06

1.25

2,73

865,

2049

8,75

868,

411.

681,

093.

341,

9014

.977

,06

MAT

ORR

AL

ABIE

RTO

3.33

8,66

844,

413.

493,

384.

714,

201.

284,

961.

279,

571.

318,

8527

8,58

1.72

4,14

1.53

6,61

19.8

13,3

5

MAT

ORR

AL

ARBO

RESC

ENTE

20,1

10,

000,

000,

000,

000,

000,

000,

000,

000,

0020

,11

MAT

ORR

AL

ARBO

RESC

ENTE

AB

IERT

O

25,6

891

7,77

1.03

9,69

1.79

7,61

1.81

8,37

3.93

3,84

1.60

7,95

659,

0753

1,12

2.10

7,84

14.4

38,9

5

MAT

ORR

AL

ARBO

RESC

ENTE

DE

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812,

4837

2,82

235,

991.

111,

6213

,48

43,7

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,66

22,7

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2,85

653,

424.

280,

77

Tabl

a 8.

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75


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ORR

AL

ARBO

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ABIE

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,13

0,00

102,

513.

706,

371.

562,

8695

1,35

257,

4383

,48

58,7

66.

835,

34

MAT

ORR

AL

ARBO

RESC

ENTE

SE

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688,

4422

4,62

1.71

5,67

6.69

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209,

3399

6,92

701,

6927

2,47

2.33

0,79

2.75

2,12

16.5

89,8

8

MAT

ORR

AL

DEN

SO58

3,96

301,

7122

8,14

207,

880,

0014

7,75

13,2

50,

0027

9,46

45,6

41.

807,

80

MAT

ORR

AL

ESCL

ERO

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685,

021.

701,

7895

6,88

614,

111.

633,

105.

277,

203.

674,

743.

170,

0723

8,99

221,

5918

.173

,46

MAT

ORR

AL

MU

Y AB

IERT

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073,

272.

036,

412.

231,

791.

684,

082.

594,

302.

946,

794.

775,

031.

685,

1993

3,92

0,00

22.9

60,7

9

MAT

ORR

AL

PRAD

ERA

ABIE

RTO

0,00

0,00

0,00

507,

7686

,38

158,

7634

,78

1.33

6,83

53,1

213

,56

2.19

1,19

MAT

ORR

AL

PRAD

ERA

MU

Y AB

IERT

O

0,00

2,67

0,00

0,00

26,6

793

,42

116,

6581

,52

0,00

11,7

833

2,70

MAT

ORR

AL

SEM

IDEN

SO13

4,54

54,1

62.

054,

741.

575,

7750

9,30

472,

272.

417,

5436

,94

1.37

3,40

1.73

3,02

10.3

61,6

7

MAT

ORR

AL

SUCU

LEN

TAS

MU

Y AB

IERT

O

0,00

5,85

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

5,85

PRAD

ERA

MAN

EJAD

A O

AR

TIFI

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3.60

1,07

1.27

7,09

941,

063.

319,

132.

666,

241.

185,

751.

527,

3784

3,04

35,7

611

2,22

15.5

08,7

4

PRAD

ERA

NAT

URA

L1.

124,

081.

283,

8633

0,59

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8869

9,09

922,

691.

147,

691.

611,

850,

000,

007.

894,

73

PRAD

ERAS

AN

UAL

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0062

,23

0,00

96

,85

1.84

1,19

3.06

1,48

94,9

40,

000,

005.

156,

69

PRAD

ERAS

PE

REN

NES

0,00

11,4

20,

00

0,00

74,5

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,78

8,96

0,00

0,00

116,

73

76


CATE

GO

RÍA

USO

AC

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a) C

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UN

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PA

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TA

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S

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S AG

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4,55

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,45

25.5

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,45

14.2

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85.

325,

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606,

681.

209,

4710

3.42

5,26

ALM

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O0,

000,

0015

,18

98,0

543

,41

0,00

0,00

56,7

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000,

0021

3,39

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DAN

O

AMER

ICAN

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,27

0,00

28,1

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9827

,01

0,00

17,1

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,36

40,5

40,

0014

5,41

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AL0,

000,

000,

000,

0021

1,01

0,00

0,00

3,47

0,00

0,00

214,

48

CERE

ZO0,

000,

0029

,41

18,8

50,

000,

000,

000,

000,

000,

0048

,26

CHAC

RAS

Y HO

RTAL

IZAS

0,00

0,00

147,

2933

1,36

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080,

000,

0021

5,69

0,00

780,

35

CIRU

ELO

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

232,

850,

000,

000,

0023

2,85

CIRU

ELO

EU

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O0,

000,

0075

,29

1.14

0,48

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001.

771,

81

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5439

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2.43

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2.68

3,01

1.21

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472.

453,

2468

2,60

23.6

10,7

5

DURA

ZNER

O

CON

SUM

O

FRES

CO

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

3,41

3,41

DURA

ZNER

O TI

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000,

0018

,99

0,00

3,21

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0,00

0,00

27,7

21,

3251

,25

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0029

,65

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0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

29,6

5

FRU

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0,00

0,00

22,8

953

,04

249,

5741

,84

156,

700,

0046

,91

13,2

158

4,16

FRU

TILL

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000,

000,

000,

000,

000,

000,

001,

320,

000,

001,

32

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0,00

0,00

0,00

21,4

40,

000,

000,

000,

000,

000,

0021

,44

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000,

0010

,70

33,5

80,

000,

000,

000,

000,

000,

0044

,29

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0,00

31,6

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005,

800,

000,

000,

006,

100,

000,

0043

,54

MAN

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0,00

0,00

0,00

3,97

0,00

0,00

0,00

0,15

0,00

0,00

4,12

77


CATE

GO

RÍA

USO

AC

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OM

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000,

000,

001,

920,

000,

000,

000,

000,

000,

001,

92

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CULT

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0,00

0,00

0,58

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0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

1,60

NAR

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0,00

1,36

20,8

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000,

000,

000,

000,

001,

187,

9931

,39

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NO

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

3,05

3,05

NO

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1,00

0,00

13,0

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880,

000,

000,

002,

580,

000,

0019

,54

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2,85

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0,68

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460,

001.

559,

000,

090,

008,

793.

871,

43

PALT

O0,

000,

000,

006,

740,

000,

000,

0024

,69

1,51

0,00

32,9

3

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0,00

0,00

7,83

0,00

4,24

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

12,0

6

RAST

ROJO

0,00

0,00

170,

0431

9,96

3.66

6,02

351,

2334

6,88

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1,51

0,00

5.11

7,83

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9.94

3,10

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7.73

4,32

10.2

12,7

94.

151,

361.

061,

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474.

485,

08

CLASIFICACIÓN DE USO DE SUELOS DEL SECANO DE LA...

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