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Memoria Descripitiva Mosaico de imágenes de satélite Landsat 8 y mapa base del Departamento de Loreto para el proceso de ordenamiento territorial

José David Urquiza MuñozManuel Burga RíosRicher Ríos ZumaetaJuleisi Fernández NúñezJosé Luis Enrique Jibaja Aspajo

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Memoria Descripitiva Mosaico de imágenes de satélite Landsat 8 y mapa base del Departamento de

Loreto para el proceso de ordenamiento territorial

José David Urquiza MuñozManuel Burga Ríos

Patricia Crisntina Márquez León

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Memoria Descripitiva Mosaico de imágenes de satélite Landsat 8 y mapa base del Departamento de

Loreto para el proceso de ordenamiento territorial


Patricia Cristina Márquez León

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1. Introducción2. Autoridades y funcionarios3. Equipo Técnico de Loreto 3.1. Gobierno Regional de Loreto 3.2. Instituto de Bien Común 3.3. Universidad Nacional de la Amazonía Peruana4. Agradecimiento 5. Objetivos 5.1. General 5.2. Específicos6. Justificación7. Ubicación del área de estudio8. Mosaico de imágenes de satélite Landsat 8 de Loreto 8.1. Materiales, Programas y Equipos a. Materiales b.ProgramasCartográficos c.Equipos 8.2. Descripción de la Metodología a.RecopilaciónyEvaluacióndela InformaciónSatelital b.UnióndeBandas c.EvaluaciónySeleccióndela InformaciónSatelital d.GeneracióndeParches e.GeneracióndelMosaico f.Correccióngeométrica

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CONTENIDO9. Mapa Base del departamento de Loreto 9.1 Materiales, Programas y Equipos a. Materiales b.ProgramasCartográficos c.Equipos 9.2 Descripción de la Metodología a.DiseñoyOrganizacióndelaBasedeDatos b.GeneraciónyAcondicionamiento delosObjetosGeográficos c.Metadatos d.ComposicióndelMapaBase10. Asistencia Técnica y Revisión 10.1 Asistencia técnica del Mosaico de Imágenes de Satelite Landsat 8 10.2 Asistencia Técnica del Mapa Base11. Resultados 11.1 Conformidad del Mosaico de Imágenes de Satélite LandSat 8 11.2 Conformidad del Mapa Base12. BibliografíaAnexo

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Figura 1.- Mapa de Ubicación Político – Administrativa del Departamento de LoretoFigura 2.- Cartas Nacionales del ámbito del Departamento de LoretoFigura 3.- Imágenes LandSat 8 del ámbito del Departamento de LoretoFigura 4.- Interface de Descarga de las Imágenes Landsat de USGSFigura 5.- Archivo Descomprimido de la Imagen 009-062 Landsat 8 Figura 6.- Selección de la metadataFigura 7.- Comparación de la Cobertura de Nubes con la Revisión VisualFigura 8.- Proceso de Producción de los Parches Figura 9.- Generación del Mosaico a partir de 02 Imágenes Figura 10.- Limpieza con Parches de las Escenas del Mosaico de dos ImágenesFigura 11.- Mosaico Corregido (enmascarado con parches)Figura 12.- Sistema de Referencia de las Imágenes de SatéliteFigura 13.- Ventana de Trabajo en el proceso de GeorreferenciaciónFigura 14.- Distribución de los Puntos de Control Terrestre en el MosaicoFigura 15.- Inconsistencia de la Carta Nacional Figura 16.- Estructura de la Base de DatosFigura 17.- Diseño Interno de la GeodatabaseFigura 18.- Ubicación de Algunos Centros Poblados Figura19.- GeneracióndelObjetoGeográficodeÁreasUrbana Capitales de la Ciudad de IquitosFigura 20.- Proceso de Generación del Flujo de Agua y Cuerpos de Agua en ReposoFigura21.- ResultadodelaClasificaciónNoSupervisadaFigura22.- ResultadodelaExtracciónHidrográficaFigura 23.- Resultado del Suavizado de ángulosFigura 24.- Actualización y Adecuación de los Flujos de Agua (line): hidrografía carta nacional (línea verde) yactualizaciónhidrográfica(líneanaranja)

Tabla 1.- Imágenes de Satélite Seleccionadas para la Elaboración del Mosaico del Departamento de LoretoTabla 2.- Calculo del RMS ErrorTabla 3.- Contenido de la Base de DatosTabla 4.- Categorías de la Cobertura de Transporte y su fuenteTabla 5.- Principales Características de los Componentes del Metadatos

Anexo 1.- Lista de Imágenes LandSat 8 del ámbito del Departamento de LoretoAnexo 2.- Lista de Cartas Nacionales del ámbito del Departamento de LoretoAnexo 3.- Relación total de Imágenes de Satélite LandSat 8 Recopiladas Anexo 4.- Escenas seleccionadas y los parches que se generaron

LISTADO DE FIGURAS 1. INTRODUCCIÓN

LISTADO DE TABLAS

LISTADO DE ANEXOS

Figura25.- ProcesodeGeneracióndelobjetogeográfico Zonas Costeras o RibereñasFigura 26.- Inconsistencia entre cartas nacionalesFigura 27.- Inconsistencia y Vacíos en las CartasFigura 28.- Digitalización DEM (línea amarilla) versus digitalización mosaico satelitalFigura 29.- Actualización de la Red VialFigura30.- VisualizacióndelosObjetosGeográficosdeTransporteFigura 31.- Presentación de Metadatos en el ArcCatalogFigura 32.- Mosaico de Imágenes de Satelite LandSat 8 del Departamento de Loreto Figura 33.- Mapa Base del Departamento de Loreto

El departamento de Loreto abarca el 28.7% del territorio nacional, es el único departamento del país con tres fronteras internacionales, poseedor de una gran biodiversidad, y además tiene el rio más caudaloso y más largo del mundo como es el río Amazonas, lo cual le genera condiciones particulares para su desarrollo, sin embargo, estas fortalezas, bastante conocidas por todos, no están siendo aprovechadas de manera adecuada. En la actualidad se viene presentado una serie de problemas socio ambientales como es el rápido incremento de la deforestación, la presencia de cultivos ilícitos, contaminación de los ríos, entre otros, que viene generando conflictos sociales.Ante estarealidad, resulta necesario un cambio en la planificación de nuestroterritorio, que conlleve a una adecuada priorización de los objetivos y acciones estratégicos en los documentos de gestión de las instituciones públicas de nuestro departamento, priorización que debe reflejarseen la inversión que reduzca las brechas de los indicadores de la problemática antes mencionada.

El ordenamiento territorial, como medio fundamental para lograr el desarrollo planteado, no ha tenido el avance esperado en los últimos años, a la fecha y de acuerdo a la actual normativa en ordenamiento territorial, solo la provincia de Alto Amazonas (una de las 08 provincias que conforman el departamento de Loreto) cuenta con una ZEE aprobada (Ordenanza Municipal N° 018-2015-MPAA-A) previa opinión favorable delMinisteriodelAmbiente,loquerepresentael5%delasuperficiedeldepartamento de Loreto (18,483.98 Km2), lo que conllevo al Gobierno Regional de Loreto a replantear la ejecución de este proceso.

El Gobierno Regional de Loreto tiene el gran reto de culminar, en los próximos tres años, la ZEE de Loreto a nivel meso, y se reitera que es un gran reto dado las dimensiones de nuestro territorio, ya que tener la ZEE del departamento de Loreto es tener la ZEE de la tercera parte del Perú, a ello aunando el tema de financiamiento para los trabajos de campo,que resulta muy elevado por el medio de transporte, y nuevamente por

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2. AUTORIDADES Y FUNCIONARIOSMINISTERIO DEL AMBIENTE

Manuel Pulgar-Vidal OtáloraMinistro

Gabriel Quijandria AcostaViceministro de Desarrollo Estratégico

de los Recursos Naturales

Adrián Fernando Neyra PalominoDirector General de Ordenamiento Territorial

GOBIERNO REGIONAL LORETO

Fernando Meléndez CelisGobernador Regional Loreto

Samuel Eduardo Reyan RossiGerente Regional de Planeamiento,

Presupuesto y Acondicionamiento Territorial

Manuel Burga RiosSub Gerente de Planeamiento y

Acondicionamiento Territorial

Karla Angélica Camacho MeraCoordinadora Acondicionamiento Territorial

lo extenso del territorio. Asumido este reto, en el año 2015, la Gerencia Regional de Planeamiento, Presupuesto y Acondicionamiento Territorial del Gobierno Regional de Loreto, ha logrado dos productos importantes para este proceso, el “Mosaico de Imágenes de Satélite y Mapa Base del Departamento de Loreto” y la viabilidad del perfil de inversiónpública: “Creación de los Servicios de Información y Regulación para el Ordenamiento Territorial en el Departamento de Loreto”.

El mosaico de imágenes de satélite y mapa base es el insumo base para iniciar los trabajos de ZEE, y teniendo en consideración que la ZEE no es una competencia exclusiva de los Gobiernos Regionales, también la pueden elaborar los Gobiernos Locales, era necesario contar con un mapa base que sea único para todos los procesos que se desarrolle en Loreto en los próximos tres años, lo cual facilite la integración de la información y sobre todo, evite la duplicidad de inversión y reduzca los gastos de las municipalidades que inicien este proceso.

La elaboración del “Mosaico de Imágenes de Satélite y Mapa Base del Departamento de Loreto” demandó un equipo de trabajo con profesionales especializados en esta temática, así como la articulación técnica y financiera entre instituciones de reconocida experiencia ensistemade informacióngeográfica,percepción remotayZEE.Porelloel Gobierno Regional de Loreto convocó a la Universidad Nacional de la Amazonia Peruana y al Instituto de Bien Común, para conformar el “equipo de técnico de Loreto”, que es el responsable del logro de este

importante insumo para la ZEE. Asimismo, solicitó la asistencia técnica de la Dirección General de Ordenamiento Territorial del Ministerio del Ambiente, en su calidad de ente rector del ordenamiento territorial en nuestro país. Este trabajo articulado, también tuvo como objetivo fortalecer las capacidades de alumnos universitarios, mediante la realización de prácticas pre profesionales en temas de percepción remota y cartografía, aportando una nueva generación de profesionales loretanos con conocimientos tecnológicos.

El presente documento denominado Memoria Descriptiva: “Mosaico de Imágenes de Satélite LandSat 8 y Mapa Base del Departamento de LoretoparaelProcesodeOrdenamientoTerritorial”,tienecomofinalidaddescribir el procedimiento metodológico que se utilizó en la elaboración del mosaico de imágenes de satélite y mapa base del departamento de Loreto, detallando los equipos, programas, métodos y resultados obtenidos en el proceso, de tal manera que sirva como una guía para los profesionales que quieran elaborar un mosaico de imágenes de satélite en Amazonía Baja y mapa base.

La información espacial generada en este proceso contribuye a ordenar, estandarizar y actualizar la información espacial del departamento de Loreto, que ha sido declarado de interés regional y de prioridad con Ordenanza Regional N° 014-2014-GRL-CR, y está disponible libremente sin costo alguno, a través del geoportal de la Infraestructura de Datos Espaciales del Gobierno Regional de Loreto.

UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA AMAZONÍA PERUANA

Heiter Valderrama FreyreRector

Tedi Pacheco GómezDecano de la Facultad de Ciencias Forestales

INSTITUTO DEL BIEN COMÚN

Richard Chase SmithDirector

Ana Rosa Sáenz RodríguezCoordinadora del Programa

Putumayo – Amazonas

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3. EQUIPO TÉCNICO DE LORETO

4. AGRADECIMIENTO

El “Equipo Técnico de Loreto” es el resultado de la articulación técnica interinstitucional con un objetivo común, encargado de la elaboración del “Mosaico de Imágenes de Satélite LandSat 8 y Mapa Base del Departamento de Loreto

para el Proceso de Ordenamiento Territorial”. Estuvo conformado por los siguientes profesionales y técnicos:

3.1. Gobierno Regional de Loreto• Karla Angélica Camacho Mera - Coordinadora

• Manuel Burga Ríos - Especialista SIG e IDE. Responsable Técnico• Lidia Estela Castro Arévalo - Especialista OT. Articulación Interinstitucional

•WalterHugoAlvaradoReátegui-EspecialistaSIG.MonitoryProcesamientoCartográfico•FelipeSalomónLópezRodríguez-EspecialistaSIG.MonitoryProcesamientoCartográfico

3.2. Instituto de Bien Común• Ana Rosa Sáenz Rodríguez - Coordinadora

• José David Urquiza Muñoz - Especialista Teledetección. Procesamiento de Imágenes. Responsable Técnico•PatriciaCristinaMárquezLeón-EspecialistaSIG.ProcesamientoCartográfico

•CristhianE.SaraviaTolentino-AsistenteSIG.ProcesamientoCartográfico•JoséLuisE.JibajaAspajo-AsistenteSIG.ProcesamientoCartográfico

3.3. Universidad Nacional de la Amazonía Peruana• Richer Ríos Zumaeta - Coordinador

•HenryF.SoriaDíaz-EspecialistaSIG.MonitoryProcesamientoCartográfico•FisherA.RíosManrique-AsistenteSIG.ProcesamientoCartográfico•JuleisiFernandezNuñez-AsistenteSIG.ProcesamientoCartográfico

El compromiso y el apoyo técnico de los estudiantes en el desarrollo de sus prácticas pre profesionales denominado “Elaboración del Mosaico de Imágenes de Satélite LandSat 8 y Mapa Base del Departamento de Loreto para el Proceso de Ordenamiento Territorial”, fue fundamental para que se logrará culminar con este proceso. Las tareas que les fueron encomendadas después de cada capacitación y presentada en los plazos establecidos, siempre acompañados y supervisados por sus respectivos monitores, permitió que el Equipo Técnico de Loreto revise y consolide la información espacial, por ello es necesario el reconocimiento respectivo por su importante contribución técnica al proceso. Los alumnos fueron los siguientes:

1. Renato Sair Freitas Mestanza Ingeniería Forestal - UNAP2. Jhon Ever Rengifo Marin Ingeniería en Gestión Ambiental -UNAP3. Huber Augusto Rios Alava Ingeniería en Gestión Ambiental -UNAP4. Carlos Jhonatan R. Castro Del Castillo Ingeniería en Gestión Ambiental -UNAP5. Elmer Alfredo Mendez Torres Ingeniería en Gestión Ambiental -UNAP6. Jose Ricardo Huanca Diaz Ingeniería en Gestión Ambiental -UNAP7. Madeleine Calderon Rodriguez Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP8. Lenin Caritimari Saquiray Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP9. Jerry Junior Davila Paredes Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP10. Franco Renato Garcia Reyna Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP11. Josué Anthony Herrera Ramos Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP12. Angel Luis Hilario López Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP13. CesarTeofiloLanzaRodriguez IngenieríaenEcologíadeBosquesTropicales-UNAP14. Mitzi Johana Luque Garcia Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP15. Kener Stalyn Lopez Macedo Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP16. María Polet Marin Pérez Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP17. Diego Mayanchi Malafaya Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP18. Helmis Novoa Vasquez Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP19. Yasmin Jennifer Rios Ureta Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP20. Paula Estephane Diaz Collantes Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP21. Grimilda Rosa Genesis Riofrio Garay Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP22. Clinton Torres Panaifo Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP23. Tania Davila Saldaña Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP24. Solansh E. De Jesus Ramos Sanchez Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP25. Wendy Isaura Santillan Zevallos Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP26. Jimmy Javier Vasquez Tamani Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP27. Kevyn Mauro Rodriguez Arce Ingeniería en Ecología de Bosques Tropicales - UNAP28. Johnny Peter Callirgos Bardales Ecología - UCP

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5. OBJETIVOS6. JUSTIFICACIÓN

5.1. General• Documentar el proceso de elaboración del “Mosaico de Imágenes de

Satélite LandSat 8 y Mapa Base del Departamento de Loreto”, para para los profesionales o técnicos que utilicen la información espacial

generada.

5.2. Específicos• Describir la metodología utilizada en la elaboración del Mosaico de

Imágenes de Satélite LandSat 8.• Describir la metodología utilizada para la generación de cada uno de

losobjetosgeográficosquecomponenelmapabase.•Contribuiralprocesodelazonificaciónecológicayeconómicadel

departamento de Loreto.• Contribuir al proceso de ordenar, estandarizar y actualizar la

información espacial del departamento de Loreto.

El ordenamiento territorial es un proceso político y técnico administrativo de toma de decisiones concertadas con los actores sociales, económicos, políticos y técnicos, para la ocupación ordenada y uso sostenible del territorio, la regulación y promoción de la localización y desarrollo sostenible de los asentamiento humanos, de las actividades económicas, sociales yel desarrollo físicoespacial, sobre labasede la identificaciónde potencialidades y limitaciones, considerando criterios ambientales, económicos, socioculturales, institucionales y geopolíticos. Tiene como instrumentossustentatoriosa laZonificaciónEcológicayEconómica, losEstudios Especializados y el Plan de Ordenamiento Territorial, el mismo que se sustenta en el Diagnóstico Integrado del Territorio. El Plan de Desarrollo Regional Concertado: “Loreto al 2021”, incorpora al ordenamiento territorial como una como una acción estratégica dentro del objetivo estratégico 05, que es integrar social y económicamente a la población.

El ordenamiento territorial se inicia con la elaboración de la zonificaciónecológicayeconómica(ZEE),queesunprocesodinámicoyflexibleparalaidentificacióndediferentesalternativasdeusosostenibledeunterritoriodeterminado, basado en la evaluación de sus potencialidades y limitaciones con criterios físicos, biológicos, sociales, económicos y culturales. Una vez aprobada, la ZEE se convierte en un instrumento técnico y orientador del uso sostenible de un territorio y de sus recursos naturales.

El mosaico de imágenes de satélite y mapa base es el insumo base para iniciar los trabajos de ZEE, y teniendo en consideración que la ZEE no es una competencia exclusiva de los Gobiernos Regionales, también la pueden elaborar los Gobiernos Locales, es necesario contar con un mapa base que sea único para todos los procesos que se desarrolle en Loreto en los próximos tres años, lo cual facilite la integración de la información y sobre todo, evite la duplicidad de inversión y reduzca los gastos de las municipalidades que inicien este proceso.

Un mosaico de imágenes de satélite es la unión de dos o más imágenes de satélite enlazadas de forma continua, que abarque el área de estudio que se va a estudiar. Las imágenes de satélites ofrecen una perspectiva única de la Tierra, sus recursos y el impacto que sobre ella ejercen los seres humanos,ofreciendounavisiónglobaldeobjetosydetallesdelasuperficieterrestre, que facilitan la comprensión de las relaciones entre ellos que pueden no verse claramente cuando se observan a ras de tierra. El mapa base recopila datos clave para ofrecer una base reutilizable para diversos mapas, es posible dibujar cualquier dato sobre este tipo de mapa. El mapa baseproporcionauncontextogeográficoydetallesdereferencia.

Normativamente, la elaboración del mosaico de imágenes de satélite y del mapabasesesustentaenla“MetodologíaparalaZonificaciónEcológicay Económica”1, cuya aplicación es obligatoria en los diferentes niveles de gobierno, instituciones y organizaciones técnicas y académicas del sector público y privado en los ámbitos nacional, regional y local, que son responsablesoqueparticipenenelprocesodelazonificaciónecológicayeconómica.Estametodologíaseñalaquelamesozonificaciónseaplicaanivelregionalyaniveldeprovinciasydistritos,cuencashidrográficasyotrosámbitosespacialesconsuperficiesrelativamentenomuygrandes.La cartografía aplicable a los estudios del medio biofísico corresponde a una escala de trabajo mayor o igual a 1:100,000.

Asimismo, indica que el material satelital a utilizar a nivel meso corresponde a imágenes de satélite con resolución espacial de 15 a 30 metros, georreferenciadas con las cartas nacionales del Instituto GeográficoNacional. En lo que respecta a la generación de la información temática, manifiestaqueparaelprocesodeZEEtodos losespecialistas temáticosusaránelmismomapabase,generadoapartirdelainformacióncartográficabase, para todos los demás temáticos.

Finalmente, la “Guía Metodológica para la Elaboración de los Instrumentos Técnicos Sustentatorios para el Ordenamiento Territorial”2, establece que la zonificación ecológica y económica es uno de los instrumentossustentatorios del ordenamiento territorial, cuyo procedimiento de validación debe contar con opinión favorable de la Dirección General de Ordenamiento Territorial del Ministerio del Ambiente.

1 Aprobado por Decreto del Consejo Directivo N° 010-2006-CONAM/CD2 Aprobado por Resolución Ministerial N° 135-2013-MINAM

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7.UBICACIÓNDELÁREADEESTUDIO 8.MOSAICODEIMÁGENESDESATÉLITELANDSAT8DELORETOEl departamento de Loreto está situado en la parte nororiental del territorio del Perú. Limita por el Norte con las Repúblicas de Ecuador y Colombia, por el Este con la República Federativa de Brasil, por el Sur con el departamento de Ucayali y por el Oeste con los departamentos Huánuco,SanMartínyAmazonas(FiguraN°01).Poseeunasuperficiede368,851.95 km2, que representa el 28.7% del territorio nacional y el 51% del territorio amazónico del Perú. Se divide políticamente en 08 provincias y 53 distritos: Maynas, Alto Amazonas, Loreto, Mariscal Ramón Castilla, Requena, Ucayali, Datem del Marañon y Putumayo.

8.1. Materiales, Programas y Equipos

a. MaterialesEn el presente documento no se detalla los materiales de escritorio que se utilizó en este proceso por considerar que no es un dato importante a tomar en cuenta.

a.1. SatelitalLa información satelital utilizada para la generación de mosaico fueron las imágenes de satélite Landsat 8, que son 24 imágenes que recubren el ámbito del departamento de Loreto (ver Anexo 01). Las imágenes se obtuvieron de dos fuentes, la primera fue la Dirección General de Ordenamiento Territorial del Ministerio del Ambiente y la segunda, fue la página web del Servicio Geológico de los Estados Unidos – USGS3 (siglas en inglés).

a.2.CartográficoLa cartografía utilizada para la corrección geométrica de las imágenesdesatéliteLandSat8fuelacartografíaoficialdelPerú,que son las Cartas Nacionales a escala 1:100,000 elaboradas por el Instituto Geográfico Nacional, institución rectora de lacartografía en el Perú. Son 163 Cartas Nacionales que cubren el departamento de Loreto (ver Anexo 02).

La cobertura digital de la Carta Nacional fue proporcionada por la Dirección General de Ordenamiento Territorial del Ministerio delAmbiente,ycontienelosobjetosgeográficosdehidrografía,curvas de nivel y cotas. La información análoga de las Cartas Nacionales corresponde al material impreso que fue comprado por elGobiernoRegionaldeLoretoalInstitutoGeográficoNacional,la misma que fue escaneada y georreferenciada en el marco del proceso de implementación de la Infraestructura de Datos Espaciales del Gobierno Regional de Loreto. Tanto la versión análoga como digital fueron utilizadas para la georreferenciación del mosaico de las imágenes de satélite LandSat 8.

b. Programas CartográficosTodo el procedimiento cartográfico fue desarrollado en ArcGISDesktop versión 10.2.2.

c. EquiposSe utilizó los siguientes:• Laptop• Computadora de escritorio• Impresora• Plotter• Proyector Multimedia

Figura N° 1.- Mapa de Ubicación Político – Administrativa del Departamento de Loreto

3 http://glovis.usgs.gov/

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8.2. Descripción de la Metodología

La metodología aplicada para la elaboración del Mosaico de Imágenes de Satélite Landsat 8 del área de estudio, se construyó a partir de la revisión bibliográficadediferentesmetodologíasutilizadasenesteprocesoydelasexperiencias de los especialistas SIG que participaron en la elaboración del Mosaico de Imágenes de Satélite LandSat 8 de la Provincia de Mariscal Ramón Castilla, que cuenta con la conformidad de la Dirección General de Ordenamiento Territorial del Ministerio del Ambiente.

El procedimiento empleado fue el siguiente:

a. Recopilación y Evaluación de la Información SatelitalLas fuentes de búsqueda y recopilación de la información satelital fueron las siguientes:

a.1. Dirección General de Ordenamiento Territorial del Ministerio del AmbienteLa Dirección General de Ordenamiento Territorial del Ministerio del Ambiente entrego al Gobierno Regional de Loreto 94 imágenes de satélite LandSat 8 de los años 2013 y 2014 (ver Anexo 03) en archivo *.rar. Esta entrega se realizó en el marco de los compromisos asumidos en la Ficha de Asistencia Técnica: “Proceso de Elaboración de Mosaico y Mapa Base del Departamento de Loreto” como insumo para los procesos de OrdenamientoTerritorial”del24.06.15,firmadoentrelaDirecciónGeneral de Ordenamiento Territorial, el Gobierno Regional de Loreto, la Universidad Nacional de la Amazonía Peruana y el Instituto del Bien Común.

a.2. Servicio de Geología de los Estados Unidos - USGS El Servicio Geológico de los Estados Unidos tiene la propiedad de las plataformas Landsat, el funcionamiento de las mismas, la recepción, generación de catálogos, productos y distribución, ofreciendo las escenas de las imágenes de satélite Landsat 8 de manera gratuita desde mayo 2013, mediante la descarga de la página web: http://glovis.usgs.gov/ (Ver Figura N° 04). Se descargó un total de 14 imágenes de satélite (ver Anexo 03) utilizando el criterio de fechas de la imagen, con el objetivo de reemplazar las imágenes antiguas entregada por el Ministerio. Las imágenes Landsat 8 fueron descargadas entre los meses de agosto a octubre del año 2015.

La información obtenida se presenta en un archivo comprimido (*.tar.gz) que contiene las 11 bandas que conforman una escena de imagen de satélite Landsat 8 y un archivo en formato *.txt que contiene la metadata de la imagen, por lo que se utilizó el programa WinRAR para descomprimir y poder visualizar esta información que está en formato TIFF en el programa ArcGIS 10.2.2. (ver Figura N° 05).

Figura N° 2.- Cartas Nacionales del ámbito del Departamento de LoretoFigura N° 3.- Imágenes LandSat 8 del ámbito del Departamento de Loreto

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b. Unión de BandasUn componente del producto L1G/L1T de las imágenes LandSat 8, es el archivo de metadata, el cual en el programa ArcGis 10.2.2 es posible importar como una imagen temporal de bandas unidas, que contiene 8 de las 11 bandas de igual resolución espacial (30 m), que son las bandas 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 y 9 (la 9 se visualiza como banda 8). Este proceso es posible a partir de la versión del programa ArcGis 10.2, ya que versiones anteriores la metadata solo es reconocida como un bloc de notas.

c. Evaluación y Selección de la Información SatelitalPara la selección de las imágenes de satélite adecuadas del área de estudio, de las 108 imágenes de satélite recopiladas, se consideró dos criterios importante, el primero fue el bajo porcentaje de cobertura de nubes de cada escena, cuya información, entre otras de importancia, se encuentra registrada en la metadata de cada imagen en formato *.txt., sin embargo, al revisar estas escenas se observa que el porcentaje de nubes es superior a lo indicado en la metadata.ParaejemplificarestaobservaciónsemuestralaFiguraN° 07 que corresponde a la escena LC8-7064-2015253LGN00, que de acuerdo a la metadata contiene una cobertura de nubes de 0.18%, que no es concordante con la revisión visual de esta imagen, que podría tener un promedio de 50% de cobertura de nubes, que en su mayoría son difusas por ello pueden no haber sido consideradas por el sensor como nubes, este tipo de cobertura de nubes puede interferir en el proceso de análisis e interpretación en la generación de otro tipo de informaciónmás específica (enmapas temáticos), por lo tanto no solo se utilizó la información de la metadata como criterio sino también la revisión visual.

El segundo criterio fue la revisión de la calidad de la imagen en el sector del área de estudio, teniendo en cuenta que aproximadamente el 10% de las escenas, en su totalidad forman parte del ámbito del departamento de Loreto, tal como se muestra en la Figura N°02, ya que en la mayoría solo cubre un 20 o 30% del total de la escena.

Figura N° 4.- Interface de Descarga de las Imágenes Landsat de USGS

Figura N° 5.- Archivo Descomprimido de la Imagen 009-062 Landsat 8

Figura N° 6.- Selección de la metadata

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Finalmente, se seleccionó 24 imágenes de satélite; 3 son del año 2013, 14 del año 2014 y 7 del año 2015; estas imágenes fueron las que mejor se ajustaron a los dos criterios importantes de selección, estas imágenes aún presentaban cobertura de nubes aunque inferior al 30%.

d. Generación de ParchesLa generación de parches consiste en reemplazar un área de unaimagendesatélitequepresentaalgúntipodedificultadensuvisualización, por ejemplo, zonas con bastantes nubes, por otra área del mismo sector pero de diferente imagen que no tenga este inconveniente. En el presente trabajo, los parches fueron extraídos de imágenes descartadas en el proceso de pre selección, estas imágenes presentaban nula o mínima interferencia de nubes en el área de interés, en la mayoría de casos, se eligieron tomas del mismo año o del año más próximo.

e. Generación del MosaicoSe entiende por mosaico de imágenes de satélite al ensamblaje de dosomásescenasconlafinalidaddecubrirunárearelativamentegrande y que con una sola imagen no es posible cubrirla en su totalidad. Para elaborar un mosaico de imágenes de satélite se sigue una serie de procesos que tiene su inicio en la preparación de las escenas de imágenes que conformarán el mosaico, en este caso se emplearon las 24 escenas previamente seleccionada.

El mosaico se generó en el programa ArcGis 10.2.2, uniendo 2 escenas por vez, empleando la herramienta de mosaico de la sección de tratamiento de la ventana análisis de imagen (Image analysis), la opción de mosaico fue Max, proceso que busca que las áreas superpuestas contengan los valores de celda máximas de todas las celdas superpuestas.

Figura N° 7.- Comparación de la Cobertura de Nubes con la Revisión Visual

Tabla N° 1.- Imágenes de Satélite Seleccionadas para la Elaboración del Mosaico del Departamento de Loreto

Figura N° 8.- Proceso de Producción de los Parches

Nº Path/Row Nombre del Archivo de la Imagen de Satélite

Fecha de Adquisición

01 004-62 LC8-4062-2014021LGN00 21.01.201402 004-63 LC8-4063-2015280LGN00 07.10.201503 005-62 LC8-5062-2015271LGN00 28.09.201504 005-63 LC8-5063-2015255LGN00 12.09.201505 006-61 LC8-6061-2014291LGN00 31.08.201406 006-62 LC8-6062-2015246LGN0 03.09.201507 006-63 LC8-6063-2014323LGN00 19.11.201408 006-64 LC8-6064-2013240LGN00 28.08.201309 006-65 LC8-6065-2014243LGN00 31.08.201410 007-60 LC8-7060-2014090LGN00 31.03.201411 007-61 LC8-7061-2014090LGN00 31.03.201412 007-62 LC8-7062-2014090LGN00 31.03.201413 007-63 LC8-7063-2014234LGN00 22.08.201414 007-64 LC8-7064-2014250LGN00 07.09.201415 007-65 LC8-7065-2014250LGN00 07.09.201416 007-66 LC8-7066-2015253LGN00 10.09.201517 008-60 LC8-8060-2014337LGN00 03.12.201418 008_61 LC8-8061-2015260LGN00 17.09.201519 008_62 LC8-8062-2014273LGN00 30.09.201420 008_63 LC8-8063-2014273LGN00 30.09.201421 008_64 LC8-8064-2014353LGN00 19.12.201422 009_62 LC8-9062-2015235LGN00 23.08.201523 009-63 LC8-9063-2013245LGN00 02.09.201324 009-64 LC8-9064-2013197LGN00 16.07.2013

Figura N° 9.- Generación del Mosaico a partir de 02 Imágenes

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Una vez generado el mosaico de 2 escenas, se procedió a la limpieza de la nubosidad del mosaico generado, empleando los parches antes generados (todos los parches generados para ambas escenas), en este caso se emplea la misma herramienta de mosaicoconlaopciónfirst,porloqueesnecesarioquelosparchesantes generados estén primeros en la fuente.

f. Corrección geométrica:El proceso de georreferenciación de una imagen de satélite, consiste en dar a cada pixel su localización en un sistema de coordenadas, para poder, combinar la imagen de satélite con otro tipo de capas en un entorno SIG. Tras la georreferenciación se obtiene una nueva capa en la que cada columna corresponde con un valor de longitud ycadafilaconunvalordelatitud.(UniversidaddeMurcia–España:http://www.um.es/geograf/sigmur/teledet/tema07.pdf)

f.1. Pasos previos a la georreferenciación Antes de iniciar el proceso de georreferenciación se realizó estos pasos previos:

• Revisión del nivel de corrección, geometría y sistema de proyección de las imágenes Las imágenes de satélite Landsat 8 seleccionadas para la elaboración del mosaico del departamento de Loreto, independiente de la fuente que proporciono la información, todas han sido descargadas de la página web del Servicio GeológicodelosEstadosUnidos,yaqueeslafuenteoficialque brinda esta información hasta la fecha.

Estas imágenes presentan un nivel de corrección geométrica denominado Productos de Nivel 1 Terrain (L1T), cuyos datos presentan correcciones geométricas sistemáticas aplicadas, donde se ha utilizado puntos de control terrestre (GCP) o información de posición integrada a bordo para tener una imagenregistradaaunaproyeccióncartográfica,referenciadaal Datum WGS84 a la proyección UTM y las zonas 17, 18 y 19. El Anexo 05 presenta los datos de la revisión realizada a las 24 imágenes del área de estudio.

Figura N° 10.- Limpieza con Parches de las Escenas del Mosaico de dos Imágenes

Figura N° 11.- Mosaico Corregido (enmascarado con parches)

Figura N° 12.- Sistema de Referencia de las Imágenes de Satélite

Si bien el metadato de las imágenes indica que el sistema de proyección es UTM Zona 17, 18 o 19, estas al momento de desplegarlas en el programa ArcGis, en el sistema de referenciaseverificoquelasimágenesdescargadasestabandesplazadas al hemisferio norte; tal como se muestra en la siguientefigura:

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• Reproyección de las imágenes de satéliteEste paso consistió en reproyectar el mosaico ya generado aunamismazonageográficaquees18Sur,paralocualseutilizó la extensión Project Raster de la barra de herramientas ArcToolbox, obteniendo un nuevo archivo del mosaico en el sistema de proyección WGS84 UTM Zona 18S.

• Comparación de la georreferenciación del nivel L1T con la Carta Nacional a escala 1:100,000Las Cartas Nacionales contienen la información oficial dela cartografía del Perú y es sobre esta información que la normativa vigente de zonificación ecológica y económicaexige que se referencie las imágenes de satélite (Decreto del Consejo Directivo N° 010-2006-CONAM/CD que aprueba la Metodología para la Zonificación Ecológica y Económica).La comparación de las imágenes corregidas a un nivel LT1 con las Cartas Nacionales presenta en algunos sectores concordancia, pero en otros sectores desplazamiento promedio de 91 metros.

f.2. Método utilizado para la georreferenciaciónSe evaluaron dos métodos contenidos en el programa ArcGis que a continuación se detalla:

•TransformaciónpolinómicadeprimerordenoAfín(Affine)Consiste en un algoritmo de adecuación por mínimos cuadrados (LSF por sus siglas en ingles), a partir de la cual se forma una ecuación que se aplica a todos los puntos de control, generando un error aleatorio en el proceso de georreferenciacion, es decir que mientras más puntos se pongan se va calculando una nue-va ecuación para todos los puntos de control lo que genera movi- mientos en los mismo. La transformación polinómica de primer orden se utiliza normalmente para georreferenciar una imagen.

• Transformación de ajuste (adjust en inglés)La transformación de ajuste optimiza el LSF (least squares fitting =minimos cuadrado apropiado) y la precisión local.Se basa en un algoritmo que combina una transformación polinómica y técnicas de interpolación de red irregular de triángulos (TIN). La transformación de ajuste realiza una transformación polinómica mediante dos conjuntos de puntos de control y ajusta los puntos de control de forma local para combinar mejor los puntos de control de destino mediante una técnica de interpolación de TIN. Necesita un mínimo de tres puntos de control.

La transformación proyectiva puede combar líneas de manera que permanezcan rectas. Al hacerlo, es posible que las líneas que una vez fueron paralelas ya no sigan siendo paralelas. La transformación proyectiva es especialmente útil para imágenes oblicuas, mapas escaneados y para algunos productos de imágenes como Landsat y Digital Globe. Se requiere un mínimo de cuatro vínculos para realizar una transformación proyectiva. Cuando se utilizan solo cuatro vínculos, el error RMS será cero. Cuando se utilizan más puntos, el error RMS estará ligeramente por encima de cero.

El análisis y las de diferentes pruebas realizadas con ambos métodos ha permitido concluir que el método de transformación polinómica de primer orden o Afín es utilizado para obtener una buena precisión global y no local, lo cual no permite establecer una ecuación general con la información de la Carta Nacional para toda la imagen de satélite, en cambio el método de transformación de ajuste es el que ha dado mejores resultados y un mejor ajuste con la información local de la Carta Nacional, razón por la cual se concluyó trabajar todo el proceso de georreferenciación con el segundo método.

Figura N° 13.- Ventana de Trabajo en el proceso de Georreferenciación

Figura N° 14.- Distribución de los Puntos de Control Terrestre en el Mosaico

f.3. Puntos de control terrestreLos puntos de control terrestres (GCP) fueron colocados sobre el mosaico ya generado, teniendo como referencia a los ríos de la Carta Nacional. Para colocar los puntos de control se tomaron en cuenta tres criterios principales; primero que las zonas de referencia sean los ríos tributarios y no los ríos principales, por ser losquepresentanmenordinámicafluvial,manteniendosuubicaciónespacial en el tiempo, a diferencia de los ríos principales que suele migrar con mayor frecuencia; el segundo criterio de importancia es que las distribución espacial de los puntos de control sea equitativa en todo el mosaico, evitando que el algoritmo reconozca zonas con mayor importancia que otras y el tercer criterio fue que las distribución de los puntos de control fueron colocados en forma de espiral,iniciandoporlapartemásexternadelmosaicofinalizandoen su centro.

Se colocaron en total 603 GCP distribuidos uniformemente por todo el mosaico, el error medio cuadrático (RMS Error) fue 0. (Ver Anexo 06).

f.4. Interpretar el error cuadrático medioCuando la fórmula general se deriva y aplica al punto de control, se devuelve una medida del error (el error residual). El error es la diferencia entre dónde terminó el punto de partida, frente a la ubicaciónrealespecificada(laposicióndelpuntodedestino).Elerrortotal se calcula mediante la suma cuadrática media (RMS) de todos los errores residuales para calcular el error RMS. Este valor describe el grado de coherencia de la transformación entre los distintos puntos de control (vínculos). Cuando el error es especialmente grande, puede quitar y agregar puntos de control para ajustarlo.

Aunque el error RMS es una buena evaluación de la precisión de la transformación, no confunda un error RMS bajo con un registro preciso. Por ejemplo, la transformación todavía puede

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contener errores considerables debido a un punto de control mal introducido. Cuantos más puntos de control de calidad equivalente se utilicen, más preciso será el polinomio a la hora de convertir los datos de entrada en coordenadas de salida. Normalmente, las transformaciones por spline y de ajuste dan un error RMS prácticamente cero o cero; sin embargo, esto no significaque laimagen se georreferencia perfectamente.

El residual hacia adelante le muestra el error en las mismas unidades que la referencia espacial del marco de datos. El residual inverso muestra el error en las unidades de píxeles. El residual inverso hacia adelante es una medida de qué tan cercana está su exactitud, medida en píxeles. Todos los valores residuales más cercanos a cero se consideran más precisos.

f.5. Control de calidad de la georreferenciación:Todo proceso cartográfico no es exacto, siempre existe error odesplazamiento por muchos factores que no se va destallar en este documento, por tal motivo es necesario establecer cuál será el error aceptable del proceso de georreferenciación. El error en la georreferenciación es la distancia entre la localización de un punto de control y la ubicación retransformada para el mismo punto de control. En otras palabras, es la diferencia entre la coordenada de salida deseada para un punto de control y la coordenada real actual para el mismo punto.

Elerroraceptableesdeterminadoporelusofinaldelabasededatos,el tipo de datos que van a ser usados, y la precisión de los puntos de control. Es importante recordar que el error, dependiendo del programa que se utiliza puede ser presentado en pixeles o en metros. DeestamanerasiserectificaunaimagenLandsatysequierequela rectificación seaaceptable dentro de los 30metros, el error nodebería pasar el valor de 1.00 pixel o en su defecto de 30 metros. Teniendo en consideración que el Mosaico va a ser utilizado para procesoscartográficosaescala1:100,000,sehadeterminadoqueelerror máximo aceptable no debe superar los 2.00 pixel o 60 metros.

Teniendo en consideración que el método utilizado en el georreferenciación determina que el RMS Error obtenido es 0 (cero), se ha considerado necesario revaluar el resultado finalque nos permita calcular el RMS Error del Mosaico. Para ello, se utilizó el método de evaluación por grillas. Se tuvo como unidades de evaluación a cuadrantes conformados por la unión de 4 cartas nacionales, donde se insertaron 2 puntos de control.

Loreto cuenta con una cobertura de 163 cartas nacionales, que da como resultado 40 cuadrantes de evaluación, sin embargo por la irregularidades propias de la distribución de las cartas, se obtuvieron 43 cuadrantes con un total de 85 puntos el control, que representan el 14.1% de muestra en relación a los 603 GCP usados en el mosaico, el RMS error promedio fue de 45 m lo que equivale a un error de 1.5 pixel, encontrándose dentro del rango aceptable de error (2 pixeles).

Tabla N° 2.- Cálculo del RMS Error

Figura N° 15.- Inconsistencia de la Carta Nacional

Número total de GCP

Control de calidad % representatividad

603 85 14.10Promedio RMS error

45.213

Si bien la Carta Nacional es la información oficial del Perú, sinembargo su elaboración data de los años 80, en la que se utilizó la tecnología de esa época, razón por la cual presenta algunas inconsistencias en cuanto a la hidrografía, tal como se muestra en las Figura N° 15. Este aspecto se tuvo en cuenta al momento de la georreferenciación, evitando colocar puntos de control terrestres en estos sectores.

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9.1 Materiales, Programas y Equipos

a. Materiales

a.1. Satelital Se utilizó dos tipos de imágenes de satélite:

• El Modelo de Elevación Digital con resolución espacial de 90 m. el cual es un producto del Shuttle Radas Topography Mission - SRTM, el DEM del departamento de Loreto se obtuvo descargando del servidor del Servicio Geológico de los Estados Unidos – USGS4 (siglas en inglés).

• El Mosaico de Imágenes Satelitales LANDSAT 8 del departamento de Loreto, que cuenta con opinión favorable del MINAM mediante Oficio N° 481 – 2015 – MINAM/DVMDERN/DGOT, en el que se indica que este mosaico debe ser utilizado como herramienta técnica durante el proceso de elaboración de los instrumentos técnicos sustentatorios del Ordenamiento Territorial, y que dicho mosaico de acuerdo a la revisión, cumple con el requerimiento de exactitud y precisión propuesto para este nivel de información.

a.2.CartográficoSe utilizó la siguiente información:

• Las Cartas Nacionales utilizada fue la misma empleada para la corrección geométrica de las imágenes de satélite LandSat 8 en el proceso de generación del mosaico. Son las 163 Cartas Nacionales a escala 1:100,000 (Figura N° 02) y lacoberturadigitalquecontiene losobjetosgeográficosdehidrografía, curvas de nivel y cotas, elaboradas por el Instituto GeográficoNacional.

• Para la estructura de la base de datos espacial se utilizó lo establecidoenelCatálogodeObjetosGeográficosdeDatosFundamentales del Departamento de Loreto, elaborado por el Gobierno Regional de Loreto en el marco de la implementación de la Infraestructura de Datos Espaciales del Gobierno Regional de Loreto aprobado mediante Resolución Ejecutiva Regional Nº 661-2014-GRL-P.

b.ProgramasCartográficos• ArcGIS Desktop versión 10.2.2.

c. Equipos

• Laptop• Computadora de escritorio• Impresora• Plotter• Proyector Multimedia

9. MAPA BASE DEL DEPARTAMENTO DE LORETO

Tabla N° 3.- Contenido de la Base de Datos

Figura N° 16 Estructura de la Base de Datos

4 http://glovis.usgs.gov/

N° Carpeta Contenido1 Geodatabase Base de datos espacial (geodatabase)2 Raster Mosaico de Imágenes de Satelite

Landsat 8 – 2015Modelo de Elevacion Digital

3 Documentos Documentos técnicos: Memoria descriptiva, lasfichasdeasistenciastécnicasylosoficiosdeconformidaddelMINAM.

9.2 Descripción de la Metodología

La metodología aplicada para la elaboración del Mapa Base del departamento de Loreto, se construyó a partir de las experiencias de los especialistas SIG que participaron en la elaboración del Mosaico de Imágenes de Satélite LandSat 8 del Departamento de Loreto.

a. Diseño y Organización de la Base de DatosEn esta etapa se diseña la estructura de la base de datos que contendrá tanto la información espacial, tabular, satelital y documentaria. Esta etapa es importante porque permite tener un orden durante el proceso delacondicionamientocartográfico.Laestructurafinalmentequedóde acuerdo a lo que se indica en la tabla siguiente:

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a.1. Diseño de la Base de Datos Espacial (Geodatabase)La primera parte de esta etapa consistió en identificar losobjetos geográficos que contendrá el mapa base, teniendocomo referencia los materiales tanto satelital y cartográficopara generar estos objetos geográficos, una vez identificadolos objetos a trabajar se procede a elaborar los atributos que contendrá cada uno de ellos, así como sus sbtipos, dominios y relaciones entre ellos. Con esta información se inicia la segunda etapa que es elaborar la estructura de la base de datos digital en una Geodatabase5.

Para el mapa base del departamento de Loreto se utilizó la estructura del Catálogo de Objetos Geográficos de DatosFundamentales del Departamento de Loreto”. La Geodatabase fue desarrollada sobre ArcGis Desktop versión 10.2.2. Cada grupogeográficopresentaensuinteriorlosobjetosgeográficosde trabajo:

b.GeneraciónyAcondicionamientodelosObjetosGeográficosPara la generación de los objetos geográficos que conforman elmapa base, que tiene como objetivo servir de insumo para una mesozonificacióndeldepartamentodeLoreto,aescala1:100,000,sehadefinidocomolíneabaseparalosprocesosdegeneraciónyacondicionamientocartográficoaunaescala1:80,000.

b.1.ObjetoGeográficoLugaresPobladosEste objeto muestra los puntos de localización espacial de los lugares poblados por personas del territorio departamental, urbano o rural, identificado mediante un nombre y habitadocon carácter de permanencia. Es el resultado de un proceso de búsqueda y revisión de información de instituciones públicas, se obtuvoinformaciónenformatoshapefile,lacualfueexportadaa feature class. La información utilizada fue de las siguientes instituciones:

• Ministerio de Educación• Instituto Nacional de Estadística e Informática – INEI• Gobierno Regional De Loreto: Sub Gerencia Regional de Planeamiento y Acondicionamiento Territorial y Programa de Conservación, Gestión y Uso Sostenible de la Diversidad Biológica-PROCREL• Proyecto Especial Binacional De Desarrollo Integral de la Cuenca del Putumayo – PEDICP: Plan de Ordenamiento Territorial de Bellavista-Mazán• Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana-IIAP:MicroZonificaciónEcológicayEconómicadeláreadeinfluenciadelaCarreteraIquitosNauta.• Instituto del Bien Común: Sistemas de Información sobre Comunidades Nativas de la Amazonica Peruana - SICNA

TablaN°4.-ObjetosGeográficosporGrupoGeográfico

Figura N° 17.- Diseño Interno de la Geodatabase

Figura N° 18: Ubicación de Algunos Centros Poblados5 La Geodatabase es un modelo que permite el almacenamiento físico de la información geográfica, ya sea en archivos dentro de un sistema de ficheros o en una colección de tablas en un Sistema Gestor de Base de Datos (Microsoft Access, Oracle, Microsoft SQL Server, IBM DB2 e Informix).

Grupo ObjetoGeográfico

Circunscripciones Político Administrativas

ÁreaPolíticoAdministrativaLímite Político AdministrativoLugares PobladosÁreaUrbanaCapitales

HidrografíaÁreasCosterasoRibereñasCuerpos de Agua en ReposoFlujos de Agua

Relieve Curvas de Nivel

TransporteRed VialInstalaciones PortuariasInstalaciones Aeroportuarias

Para determinar qué lugar poblado se registraba en la base de datos, se generó una ponderación durante la revisión de esta información, siendo los registros que tenían como fuente “trabajo de campo” los de primer orden y los que no tenían este tipo de fuente se realizó una comparación visual con el mosaico de imágenes de satélite, eliminándose a los que no se podía distinguir claramente.

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Los Lugares Poblados o PobladosPointFeature (Feature_class); tiene como sub tipo a: Capital de Departamento, Capital de Departamento, Capital de Provincia, Capital Legal Distrital, Capital de Hecho Distrital, Centro Poblado y Población Dispersa

b.2.ObjetoGeográficoÁreaUrbanaCapitalesEste objeto geográfico no está considerado en elCatálogo deObjetosGeográficosdeDatosFundamentalesdelDepartamentodeLoretoversión1.2, pero si se consideró como información relevante para el mapa base y fue generada a partir de la interpretación visual del mosaico de imágenes de satélite LandSat 8, con escala de digitalización 1:80,000.

b.3.ObjetoGeográficoFlujodeAguayCuerposdeAguaenReposoFlujodeAguaseclasificanenríos,quebradasycanalesoFlujoAreaFeature(Feature_class); y los lagos y lagunas en Cuerpos de agua en reposo con área o CuerpoAreaFeature.

Estosobjetosgeográficosfuerongeneradosapartirdeunprocesosemiautomatizado que consiste en emplear la herramienta de clasificaciónno supervisada (reclassify) con 9 clases, que por defecto se incluyen, la reclasificación busca cambiar o reclasificar los valores de las celdasa valores alternativos mediante diversos métodos, en este caso la Clasificación no Supervisada, permitiendo extraer el que agrupe loscuerpos de agua, se realizaron varias pruebas con distintas bandas obteniendo mejor resultado con la combinación de bandas 4,5,6.

Comoresultadodelaclasificaciónnosupervisadaseobtienen9grupos,en este caso fue el grupo 2 el que agrupo los cuerpos de agua (lagunas, ríos y quebradas), este se convirtió a formato vector tipo polígono, el resultado presento varias imperfecciones que fueron mejoradas, previo a esto se eliminó polígonos menores a 0.5 ha que son principalmente representación de sombras de la nubosidad.

Para suavizar los ángulos cerrados en contornos de polígonos para mejorar la calidad estética, se empleó la herramienta Smooth Polygos, en el cual de acuerdo a pruebas previas se determinó que la tolerancia aplicada a la herramienta Smooth es de 4 veces el tamaño del pixel (120 m). La adecuación posterior de los polígonos se realizó visual y manualmente.

FiguraN°19.-GeneracióndelObjetoGeográficodeÁreasUrbanaCapitalesdelaCiudadde Iquitos

Figura N° 20.- Proceso de Generación del Flujo de Agua y Cuerpos de Agua en Reposo FiguraN°21:ResultadodelaClasificaciónNoSupervisada

FiguraN°21.-ResultadodelaExtracciónHidrográfica

Figura N° 23.- Resultado del Suavizado de ángulos

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b.4.ObjetoGeográficoFlujodeAgua(Line)Esteobjetogeográficoseclasificaensubtiposderios,quebradasycanalen Line Flujos agua o FlujoLineFeature

Lageneracióndeesteobjetogeográficoserealizóapartirdelacoberturadigital de ríos de la carta nacional, la cual fue superpuesta sobre el mosaico de imágenes de satélite, acondicionando su forma y eliminando aquellos que no se podían visualizar en el mosaico, los ríos que fueron considerados en este formato vectorial (línea) son aquellos que abarcan menos de 2 pixeles con coloración azul intenso

b.5.ObjetoGeográficodeÁreasCosterasoRibereñasLos sub tipos de este objeto geográfico son playas e islas en ÁreasCosteras o Ribereñas o CosteraAreaFeature, la generación de este objetogeográficoserealizóenbasealosflujosdeagua(polygon)antesgenerados, mediante la interpretación visual de la imagen, considerando la coloración de los pixeles, el tamaño y su ubicación con respecto a los flujosycuerposdeagua..

Figura N° 24.- Actualización y Adecuación de los Flujos de Agua (line): hidrografía carta nacional(líneaverde)yactualizaciónhidrográfica(líneanaranja)

FiguraN°25.-ProcesodeGeneracióndelobjetogeográficoZonasCosterasoRibereñas

b.6.ObjetoGeográficoCurvasdeNivelLas curvas de nivel representa con líneas imaginarias el relieve del terreno. LaequidistanciadelascurvasdenivelparaelmapabasesehadefinidoenfunciónaloutilizadoenlaCartasNacionalesdelInstitutoGeográficoNacional (IGN, 2005), que muestra 50 metros de equidistancia, o sea, que están representadas todas las curvas de nivel cuyas altitudes son múltiplos de 50 metros.

El primer insumo revisado fueron las cartas nacionales, donde se combinó todos los vectores de las 163 cartas que constituyen el departamento de Loreto. Sin embargo se encontraron inconsistencias entre cartas como muestranenlassiguientesfiguras.Porloquesedescartósuuso.

Figura N° 26.- Inconsistencia entre cartas nacionales

Figura N° 27.- Inconsistencia y Vacíos en las Cartas

El segundo insumo revisado fue el Modelo de Elevación Digital. La inconsistencias del DEM y el mosaico satelital georreferenciado, se mostraron principalmente en la georreferenciación, por lo que se utilizó los puntos de control de la georreferenciación del mosaico satelital como insumo para la georreferenciación del DEM. Los resultados obtenidos se contrastaron utilizando herramientas de autodigitalizados por mática de cuencas y ríos (WatershedDelineationTools) donde se vio las diferencias entre los ríos digitalizados a partir de la imagen satelital y los ríos digitalizados a partir del DEM, obteniendo buenos resultados al momento desobreponerlas,talcomosemuestranenlasfigura25.

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Una vez georreferenciado el DEM, se procedió a elaborar las curvas de nivel con una equidistancia de 50 metros, para este procedimiento se utilizó la herramienta Spatial Analisyt tool – surface – contour.

Los resultados obtenidos a partir de la herramienta contour pasaron un tratamientocartográficodesuavizadoutilizandolaherramientaCatographytool – Generalization – Smooth, a partir de la cual se corrigieron todos los ángulos brusco obtenidos con el contour, paso seguido y teniendo en cuentalaescaladezonificación(meso)seeliminarontodoslascurvascondistancias (perímetros) menores a 3 km.

Elacondicionamientofinalde lascurvasconsistióenanalizarmediantereglas topológicas los errores entre curvas e hidrografía, haciendo una verificaciónvisualyediciónmanual.Seclasificaronencurvasmaestrascada 200 metros de equidistancia y curvas intermedias cada 50 metros de equidistancia.

Detodalainformaciónrecolectadaseverificoquelajerarquíaestablecidacumpla con las normas nacionales sobre red vial como son:

• Decreto Supremo Nº 017-2007-MTC: Reglamento de Jerarquización Vial.• Decreto Supremo Nº 012-2013-MTC: Decreto Supremo que aprueba la actualizacióndelClasificadordeRutasdelSistemaNacionaldeCarreterasylasdisposicionessobredichoClasificador.•ResoluciónMinisterialNº549-2015MTC/01.02:Reclasificanlajerarquíadetramo de la Ruta Departamental o Regional N° LO-103 como Ruta Nacional.

b.8. Objeto Geográfico Instalaciones Aeroportuarias e InstalacionesPortuariasEl objeto geográfico de InstalacionesAeroportuarias se clasifica en lossub tipos de aeropuerto, aeródromo y helipuerto, en AeroPointFeature o Instalaciones aeroportuarias, por otra parte el objeto geográfico deInstalaciones Portuarias tiene por sub tipos terminal portuario, embarcadero y atracadero, en PuertosPointFeature o Instalaciones Portuarias

Esteobjetogeográficofueobtenidaapartirdelavectorizacióndetablasde dos fuentes principales, las cuales se muestran en la tabla N° 05, siendo todas actualizadas mediante interpretación visual del Mosaico de Imágenes Satelitales Landsat 8 del 2015.

Figura N° 28.- Digitalización DEM (línea amarilla) versus digitalización mosaico satelitalFigura N° 29.-Actualización de la Red Vial

Tabla 5.- Categorías de la Cobertura de Transporte y su fuente

Grupo Fuente

Vías (line)

Municipalidad Distrital de PunchanaSub Gerencia de Planeamiento y Acondicionamiento Territorial - GORELPEDICP,Reclasificación:RMNº549-2015-MTC/01.02(17SET2015)Imagen de satélite Rapideye año 2011Mosaico de Imágenes de Satelite Landsat 8, 2015

b.7.ObjetosGeográficosRedVialSeclasificaenlossubtipos:VíaNacional,Víadepartamentaloregional,Víavecinalorural,VíafluvialyVíaférrea,enRedVialoViaLineFeature.Esteobjetogeográficodelgrupodetransportefueobtenidodediversasfuentes, siendo todas actualizadas mediante interpretación visual del Mosaico de Imágenes Satelitales Landsat 8 del 2015; en el siguiente cuadro se describen las fuentes por grupos:

ObjetoGeografico Fuente

Instalaciones Aeroportuarias (point)

GOREL- Dirección Regional de Transportes y Comunicaciones e interpretación visual del mosaico

de imágenes de satelite

Instalaciones Portuarias (point)

Autoridad Portuaria Nacional

TablaN°06.-FuentedeDatosdelosObjetosGeográficosdeInstalacionesAeroportuariase Instalaciones Terraportuarias

FiguraN°30.-VisualizacióndelosObjetosGeográficosdeInstalacionesAeroportuariaseInstalaciones Portuarias

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b.9. Objetos Geográficos Área Político Administrativa y Límite PolíticoAdministrativoEstos objetos geográficos no fueron modificados y se consignó lainformación la base de datos fundamentales de la Infraestructura de Datos Espaciales Regional del Gobierno Regional de Loreto.

c. MetadatosUnavezgeneradosyacondicionadoslosobjetosgeográficosseincluyólaintroducción de la metadata de la información espacial. Los metadatos de un elemento, registran la información que sea importante que se conozca sobre ese elemento. El Perfil seleccionado fue NTP ISO 19115 2003:Proporciona informaciónsobre la identificación, laextensión, lacalidad,el modelo espacial y temporal, la referencia espacial y la distribución de los datos geográficos digitales, así como información sobre lo precisoy reciente que es el elemento, las restricciones asociadas con utilizar y compartir el elemento.

Tabla N° 07: Principales Características de los Componentes del Metadatos

Item’s DescripciónEtiquetas Tags Menciona los subtipos del

objetogeográficoResumen Summary Descripción resumida del

featureclassDescripción Description Aquí se describe las

característicasespecíficasdelfeatureclass, la metodología que se empleó en el proceso de generaciónysufinalidad

Créditos Credits Quien o que entidad genero esteobjetogeográfico.

Limitaciones de uso

Use Limitation Se mencionan cuáles serían las limitación para su uso, en caso de haberlas

Contactos Citation Contacts Contactos de los responsables de manera individual

Detalles del recurso

Resource details Incluye los detalles del recurso, como el lenguaje y tipo de representación espacial

Referencia Espacial

Spatial Reference Descripción del sistema de coordenadas

Propiedad de los Datos Espaciales

Spatial Data Properties

Incluye el nombre del featureclass, tipo de objeto y cantidad

Campo fields Incluyeladescripciónespecíficade cada campo que contiene el featureclass.

d. Composición del Mapa BaseEste paso consistió en realizar diseño del mapa base para su impresión, utilizando las coberturas que han sido acondicionadascartográficamenteconanterioridad.

Sedefiniólaescaladesalidaoimpresióndelmapaa1:550,000, definiendo criterios como armonía de loselementos y colores que contenga el diseño del mapa, con lafinalidadqueseobtengaunproductoqueseaaceptable,agradableyentendibleparaelusuariofinal.

Figura N° 31: Presentación de Metadatos en el ArcCatalog

Figura N° 31.- Presentación de Metadatos en el ArcCatalog

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10. ASISTENCIA TÉCNICA Y REVISIÓNLa asistencia técnica fue dada por la Dirección General de Ordenamiento Territorial del Ministerio del Ambiente, en su calidad de ente rector del ordenamiento territorial en nuestro país, estuvo a cargo de los siguientes especialistas:

• William A. Llactayo León - Especialista OT. Supervisor Técnico de Loreto• Roger Zanbrano Ramirez - Especialista SIG. Revisión Técnica• Angélica Sauñe Ferrel Analista DGOT. Revisión Técnica

10.1 Asistencia técnica del Mosaico de Imágenes de Satelite Landsat 8

La asistencia técnico/capacitación del Mosaico de Imágenes de Satélite Landsat 8 fue solicitada por el Gobierno regional de Loreto alMINAMmedianteOficioN°2243-2015-GRL-GRPPAT/SGRPAT/OAT, se realizó los días 25 y 26 de noviembre del 2015, en la ciudad de Lima: El equipo técnico de Loreto expuso la metodología y avances realizados en la construcción del mosaico de imágenes de satélite para el mapa base y se realizó el control de calidad basado en cuadrantes, y en conjunto con el equipo técnico del MINAM se revisó el mosaico con la cartografía nacional, como resultado en la Ficha de Asistencia Técnica del MINAM del 27.11.2015 se concluyó que no existen más observaciones y se recomendó proseguir con la construcción del mapa base del departamento de Loreto.

10.2 Asistencia Técnica del Mapa Base

La asistencia técnica del Mapa Base se realizó en una reunión técnica conjunta a solicitud de gobierno regional de Loreto mediante Oficio N° 2329-2015-GRL-GRPPAT/SGRPAT/OAT al MINAM,el mismo que se realizó del 21 al 23 de diciembre del 2015, en la ciudad de Lima, como consta en la Ficha de Asistencia Técnica del MINAM del 23.12.2015, concluye que el proceso metodológico para la elaboración del mapa base del departamento de Loreto presenta una innovación tecnológica en lo que respecta a la extracción de los objetosgeográficosdehidrografíaycurvasdenivelatravésdeunproceso semi automatizado, concluyéndose que esta cartografía fue acondicionada y actualizada de acuerdo a las recomendaciones técnicas del Ministerio del Ambiente. En tal sentido, no encontrán-dose más observaciones, se recomienda proseguir con las siguientes etapas del proceso de ordenamiento territorial.

La conformidad del Mosaico de Imágenes de Satelite LandSat 8 y Mapa Base del Departamento de Loreto fue dada por la Dirección General de Ordenamiento Territorial del Ministerio del Ambiente, luego de la asistencia técnica solicitada.

11.1 Opinión Favorable del Mosaico de Imágenes de Satélite LandSat 8

Con Oficio N° 481-2015-MINAM/DVMDERN/DGOT (01.12.2015). LaDGOT-MINAM señala que se ha concluido con la elaboración del Mosaico Satelital Landsat 8 del departamento de Loreto para ser utilizado como herramienta técnica durante el proceso de elaboración de los instrumentos técnicos Sustentatorios del Ordenamiento Territorial; indicando que cumple con el requerimiento de exactitud y precisión propuesto para este nivel de información.

11. RESULTADOS11.2 Opinión Favorable del Mapa Base

Con Oficio N° 006-2016-MINAM/DVMDERN/DGOT (28.12.2015). LaDGOT-MINAM señala que la cartografía fue acondicionada y actualizada de acuerdo a las recomendaciones técnicas del MINAM, recomendando proseguir con las siguientes etapas del proceso de ordenamiento territorial.

Figura N° 32.- Mosaico de Imágenes de Satelite LandSat 8 del Departamento de Loreto

Figura N° 33.- Mapa Base del Departamento de Loreto

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•GOBIERNOREGIONALDELORETO. 2014:Catálogo deObjetosGeográficos deDatosFundamentales delDepartamento de LoretoGobiernoRegional de Loreto, Iquitos - Perú. 118 pp.

•INSTITUTOGEOGRAFICONACIONAL,2005.EspecificacionesTécnicasparalaProduccióndeMapasTopográficosalaEscala1:100000,Lima,Perú, pag. 33,

•INSTITUTODEINVESTIGACIONESDELAAMAZONÍAPERUANA.2014.InformedeElaboracióndelMapaBaseFundamentalparalaZonificaciónEcológica y Económica de la provincia de Alto Amazonas. Iquitos - Perú. Documento no publicado.

•MINISTERIODELAMBIENTE.2010.GuíaTécnicadeModelamientoSIGparalaZonificaciónEcológicaEconómica(VersiónPreliminar).Lima–Perú.

•RODRÍGUEZ-CHUMA,V;SIBINA,M;CASTRO,B;MELÉNDEZ,S.2013.DiagnósticoyEvaluaciónde la InformaciónCartográficaDigitalpara laCreación de una Infraestructura de Datos Espacial del Gobierno Regional de Loreto. Documento Técnico Gobierno Regional Loreto. Iquitos - Perú. Documento no publicado.

•URQUIZAJD;BURGAM;RIOSR;MÁRQUEZP.2015,ProtocolodeActualizacióndelaCoberturaHidrográficaenelDepartamentodeLoreto.(enRevisión).

•URQUIZAJD;BURGAM;CALDASC;GUTIÉRREZ,M.2014.MosaicoDeImágenesDeSatéliteLandsat8yMapaBaseparalaZonificaciónEcológicay Económica de la provincia de Mariscal Ramón Castilla. Iquitos - Perú.

•URQUIZAJD,2008.LevantamientoTopográfico,TipodeDrenajedeSuelo,PCA01delÁreadeManejodeBosquesdelRíoAlgodón–RíoPutumayo.

http://www.um.es/geograf/sigmur/teledet/

http://resources.arcgis.com

http://www.um.es/geograf/sigmur/teledet/tema07.pdf

12. BIBLIOGRAFÍA Anexo 1.- Lista de Imágenes LandSat 8 del ámbito del Departamento de Loreto

N° Path/Row Nombre del Archivo01 004 - 62 LC80040622014021LGN0002 004 - 63 LC80040632015280LGN0003 005 - 62 LC80050622015271LGN0004 005 - 63 LC80050632015255LGN0005 006 - 61 LC80060612014291LGN0006 006 - 62 LC80060622015246LGN007 006 - 63 LC80060632014323LGN0008 006 - 64 LC80060642013240LGN0009 006 - 65 LC80060652014243LGN0010 007 - 60 LC80070602014090LGN0011 007 - 61 LC80070612014090LGN0012 007 - 62 LC80070622014090LGN0013 007 - 63 LC80070632014234LGN0014 007 - 64 LC80070642014250LGN0015 007 - 65 LC80070652014250LGN0016 007 - 66 LC80070662015253LGN0017 008 - 60 LC80080602014337LGN0018 008 - 61 LC80080612015260LGN0019 008 - 62 LC80080622014273LGN0020 008 - 63 LC80080632014273LGN0021 008 - 64 LC80080642014353LGN0022 009 - 62 LC80090622015235LGN0023 009 - 63 LC80090632013245LGN0024 009 - 64 LC80090642013197LGN00

ANEXOS

50 51

Anexo 2.- Lista de Cartas Nacionales del ámbito del Departamento de Loreto

N° Código Hoja Nombre Año de compilación

DatumHorizontal

FormatoDigital

1 1-L Rio Gueppi 1996 WGS 1984 X2 1-M Gueppi 1996 WGS 1984 X3 1-N Santa Teresa 1996 WGS 1984 X4 1-Ñ Puerto Veliz 1996 WGS 1984 X5 2-M Pantoja 1996 WGS 1984 X6 2-N Rio Ancusilla 1998 WGS 1984 X7 2-Ñ Ansilla 1996 WGS 1984 X8 3-L Quebrada Lobo 1996 WGS 1984 X9 3-M Vencedores 1996 WGS 1984 X

10 3-N Chingana 1998 WGS 1984 X11 3-Ñ Nueva Jerusalen 1996 WGS 1984 X12 3-O Yabuyanos 1996 WGS 1984 X13 3-P Sin Nombre 1998 WGS 1984 X14 4-L Bellavista 1995 WGS 1984 X15 4-M Arica 1996 WGS 1984 X16 4-N San Martin 1998 WGS 1984 X17 4-Ñ Rio Tambo 1996 WGS 1984 X18 4-O Campuya 1996 WGS 1984 X19 4-P Puerto Arturo 1998 WGS 1984 X20 5-K Cunambo 1995 WGS 1984 X21 5-L Mariscal Caceres 1995 WGS 1984 X22 5-M Rio Pucacuro 1996 WGS 1984 X23 5-N Bolivar 1996 WGS 1984 X24 5-Ñ Curaray 1996 WGS 1984 X25 5-O Santa Clotilde 1991 WGS 1984 X26 5-P Flor De Agosto 1990 WGS 1984 X27 5-Q San Antonio Del Estrecho 1990 WGS 1984 X28 5-R Nuevo Peru 1994 WGS 1984 X29 5-S Punchana 1994 WGS 1984 X30 5-T Remanso 1994 WGS 1984 X


DatumHorizontal

FormatoDigital

31 5-U San Martin De Soledad 1998 WGS 1984 X32 5-V Quebrada Esperanza 1998 WGS 1984 X33 6-H Vargas Guerra 1995 WGS 1984 X34 6-I Rio Huitoyacu 1995 WGS 1984 X35 6-J Checherta 1995 WGS 1984 X36 6-K Andoas 1995 WGS 1984 X37 6-L Lamastipishca 1995 WGS 1984 X38 6-M San Antonio 1996 WGS 1984 X39 6-N Quebrada Agua Blanca 1999 WGS 1984 X40 6-Ñ Quebrada Sabaloyacu 1996 WGS 1984 X41 6-O San Lorenzo 1990 WGS 1984 X42 6-P San Felipe 1990 WGS 1984 X43 6-Q Rio Algodón 1990 WGS 1984 X44 6-R Quebrada Airambo 1990 WGS 1984 X45 6-S Rio Yahuillo 1995 WGS 1984 X46 6-T Quebrada Lupuna 1994 WGS 1984 X47 6-U Rio Yaguas 1998 WGS 1984 X48 6-V Primavera 1995 WGS 1984 X49 7-H Rio Santiago 1999 WGS 1984 X50 7-I Huijin 1995 WGS 1984 X51 7-J Rio Huasaga 1995 WGS 1984 X52 7-K Nuevo Soplin 1996 WGS 1984 X53 7-L Valencia 1995 WGS 1984 X54 7-M Pucacuro 1994 WGS 1984 X55 7-N Intuto 1996 WGS 1984 X56 7-Ñ Rio Pintuyacu 1996 WGS 1984 X57 7-O Rio Mazan 1990 WGS 1984 X58 7-P Mazan 1990 WGS 1984 X59 7-Q Francisco De Orellana 1990 WGS 1984 X60 7-R Huanta 1994 WGS 1984 X

52 53


DatumHorizontal

FormatoDigital

61 7-S Pebas 1994 WGS 1984 X62 7-T Rio Atacuari 1994 WGS 1984 X63 7-U Rio Cotuhe 1990 WGS 1984 X64 7-V Quebrada Chontadero 1998 WGS 1984 X65 8-H Ayambis 1999 WGS 1984 X66 8-I Bagazan 1995 WGS 1984 X67 8-J Limon Cocha 1995 WGS 1984 X68 8-K Sungache 1995 WGS 1984 X69 8-L Pucuna 1995 WGS 1984 X70 8-M Villa Trompeteros 1995 WGS 1984 X71 8-N Rio Corrientes 1990 WGS 1984 X72 8-Ñ Libertad 1996 WGS 1984 X73 8-O Rio Nanay 1990 WGS 1984 X74 8-P Iquitos 1990 WGS 1984 X75 8-Q Rio Maniti 1990 WGS 1984 X76 8-R Yanashi 1994 WGS 1984 X77 8-S San Francisco 1994 WGS 1984 X78 8-T Chambira 1994 WGS 1984 X79 8-U Caballococha 1998 WGS 1984 X80 8-V San Juan De Cacao 1998 WGS 1984 X81 9-H Teniente Pinglo 1999 WGS 1984 X82 9-I Puerto Alegria 1994 WGS 1984 X83 9-J San Fernando 1993 WGS 1984 X84 9-K San Juan De Pavayacu 1993 WGS 1984 X85 9-L Rio Urituyacu 1990 WGS 1984 X86 9-M Santa Marta 1990 WGS 1984 X87 9-N Santa Rosa 1990 WGS 1984 X88 9-Ñ Santa Rosa 1989 WGS 1984 X89 9-O Rio Itaya 1990 WGS 1984 X90 9-P Tamshiyacu 1990 WGS 1984 X


DatumHorizontal

FormatoDigital

91 9-Q Rio Tamshiyacu 1990 WGS 1984 X92 9-R Buen Jardin 1994 WGS 1984 X93 9-S Carolina 1994 WGS 1984 X94 9-T San Pablo De Loreto 1994 WGS 1984 X95 9-U San Pedro 1994 WGS 1984 X96 9-V Islandia 1993 WGS 1984 X97 9-X Isla Chineria 1993 WGS 1984 X98 10-H Santa Maria De Vieva 1999 WGS 1984 X99 10-I Puerto America 1994 WGS 1984 X

100 10-J Barranca 1993 WGS 1984 X101 10-K San Isidro 1993 WGS 1984 X102 10-L Rio Nucuray 1980 WGS 1984 X103 10-M Urarinas 1990 WGS 1984 X104 10-N Yanayacu 1980 WGS 1984 X105 10-Ñ Parinari 1989 WGS 1984 X106 10-O Nauta 1990 WGS 1984 X107 10-P Ramon Castilla 1990 WGS 1984 X108 10-Q Rio Yavari Mirin 1990 WGS 1984 X109 10-R Buena Vista 1994 WGS 1984 X110 10-S Lago Grande 1994 WGS 1984 X111 11-H Cachiyacu 1999 WGS 1984 X112 11-I Cahuapanas 1994 WGS 1984 X113 11-J Barranquita 1991 WGS 1984 X114 11-K Jeberos 1990 WGS 1984 X115 11-L Lagunas 1990 WGS 1984 X116 11-M Rio Cauchio 1990 WGS 1984 X117 11-N Rio Samiria 1980 WGS 1984 X118 11-Ñ Flor De Punga 1990 WGS 1984 X119 11-O Requena 1995 WGS 1984 X120 11-P Remoyacu 1999 WGS 1984 X

54 55


DatumHorizontal

FormatoDigital

111 11-H Cachiyacu 1999 WGS 1984 X112 11-I Cahuapanas 1994 WGS 1984 X113 11-J Barranquita 1991 WGS 1984 X114 11-K Jeberos 1990 WGS 1984 X115 11-L Lagunas 1990 WGS 1984 X116 11-M Rio Cauchio 1990 WGS 1984 X117 11-N Rio Samiria 1980 WGS 1984 X118 11-Ñ Flor De Punga 1990 WGS 1984 X119 11-O Requena 1995 WGS 1984 X120 11-P Remoyacu 1999 WGS 1984 X121 11-Q Angamos 1995 WGS 1984 X122 12-H Jumbilla 1999 WGS 1984 X123 12-I Nueva Cajamarca 1994 WGS 1984 X124 12-J Balsa Puerto 1999 WGS 1984 X125 12-K Yurimaguas 1990 WGS 1984 X126 12-L Rio Shishinahua 1990 WGS 1984 X127 12-M Rio Sacarita 1990 WGS 1984 X128 12-N Canal Puinahua 1990 WGS 1984 X129 12-Ñ Tamanco 1990 WGS 1984 X130 12-O Nueva Esperanza 1995 WGS 1984 X131 12-P Buenas Lomas 1995 WGS 1984 X132 12-Q Laguna Portugal 1995 WGS 1984 X133 13-J Moyobamba 1991 WGS 1984 X134 13-K Tarapoto 1989 WGS 1984 X135 13-L Papaplaya 1988 WGS 1984 X136 13-M Dos De Mayo 1998 WGS 1984 X137 13-N Rio Maquia 1998 WGS 1984 X138 13-Ñ Santa Elena 1998 WGS 1984 X139 13-O Curinga 1995 WGS 1984 X140 13-P Quebrada Bitilia 1995 WGS 1984 X


DatumHorizontal

FormatoDigital

141 14-K Laguna Sauce 1999 WGS 1984 X142 14-L Yanayacu 1983 WGS 1984 X143 14-M Orellana 1998 WGS 1984 X144 14-N Capanahua 1988 WGS 1984 X145 14-Ñ Tabalosos 1989 WGS 1984 X146 14-O Quebrada Capanahua 1995 WGS 1984 X147 14-P Rio Yaquirana 1995 WGS 1984 X148 15-K San Cristobal De Sisa 1998 WGS 1984 X149 15-L Rio Cushabatay 1989 WGS 1984 X150 15-M Contamana 1998 WGS 1984 X151 15-N Puerto Oriente 1998 WGS 1984 X152 15-Ñ Ana Maria 1989 WGS 1984 X153 15-O Rio Tapiche 1995 WGS 1984 X154 16-K Rio Biabo 1989 WGS 1984 X155 16-L Hector 1989 WGS 1984 X156 16-M Rio Pisqui 1998 WGS 1984 X157 16-N Tiruntan 1998 WGS 1984 X158 16-Ñ Rio Calleria 1989 WGS 1984 X159 16-O Cerro San Lucas 1995 WGS 1984 X160 17-L Nuevo Eden 1990 WGS 1984 X161 17-M Curimana 2007 WGS 1984 X162 17-N Pucallpa 1989 WGS 1984 X163 18-L Rio Santa Ana 2007 WGS 1984 X

56 57

Anexo N° 03: Relación total de Imágenes de Satélite LandSat 8 Recopiladas

Nº Path/Row Imagen Satelital Fecha Adquisición

Porcentaje Nubosidad

Hora Adquisición

Fuente Recopilación

01 004-62 LC8-4062-2014021LGN00 21/01/2014 5.97 14:51:09.5 MINAN02 004-62 LC8-4062-2014261LGN00 18/09/2014 0.69 14:50:08.6 MINAN03 004-62 LC8-4062-2015280LGN00 07/10/2015 5.43 14:50:02.2 USGS04 004-63 LC8-4063-2015280LGN00 07/10/2015 3.3 14:50:26.2 USGS05 004-63 LC8-4063-2013242LGN00 30/08/2013 18.51 14:52:27.9 MINAN06 004-63 LC8-4063-2014261LGN00 18/09/2014 10.8 14:50:32.5 MINAN07 005-62 LC8-5062-2015271LGN00 28/09/2015 0.38 14:56:12.4 USGS08 005-62 LC8-5062-2013233LGN00 21/08/2013 13.32 14:58:14.1 MINAN09 005-62 LC8-5062-2013313LGN00 09/11/2013 39.73 14:57:56.4 MINAN10 005-62 LC8-5062-2014348LGN00 14/12/2014 6.44 14:56:17.9 MINAN11 005-62 LC8-5062-2015207LGN00 26/07/2015 14.76 14:55:48.2 USGS12 005-62 LC8-5062-2015255LGN00 12/09/2015 0.02 14:56:06.5 USGS13 005-63 LC8-5063-2015255LGN00 12/09/2015 0.03 14:56:30.4 USGS14 005-63 LC8-5063-2013265LGN00 22/09/2013 2.65 14:58:30.5 MINAN15 005-63 LC8-5063-2014252LGN00 09/09/2014 17.11 14:56:44.5 MINAN16 006-61 LC8-6061-2014291LGN00 18/10/2014 9.1 15:02:13.1 MINAN17 006-61 LC8-6061-2013144LGN00 24/05/2013 18.01 15:04:01.7 MINAN18 006-61 LC8-6061-2013240LGN00 28/08/2013 46.04 15:04:01.7 MINAN19 006-61 LC8-6061-2014243LGN00 31/08/2014 3.83 15:02:04.5 MINAN20 006-62 LC8-6062-2015246LGN0 03/09/2015 0.55 15:02:11.6 USGS21 006-62 LC8-6062-2013144LGN00 24/05/2013 36.95 15:04:25.6 MINAN22 006-62 LC8-6062-2013240LGN00 28/08/2013 16.54 15:04:25.7 MINAN23 006-62 LC8-6062-2014243LGN00 31/08/2014 5.64 15:02:28.5 MINAN24 006-62 LC8-6062-2014291LGN00 18/10/2014 5.55 15:02:37.0 MINAN25 006-62 LC8-6062-2014323LGN00 19/11/2014 2.91 15:02:32.8 MINAN26 006-63 LC8-6063-2014291LGN00 18/10/2014 8.48 15:03:00.9 MINAN27 006-63 LC8-6063-2014323LGN00 19/11/2014 1.2 15:02:56.8 MINAN28 006-63 LC8-6063-2013240LGN00 28/08/2013 12.81 15:04:49.6 MINAN29 006-63 LC8-6063-2013320LGN00 16/11/2013 51.39 15:04:27.7 MINAN30 006-63 LC8-6063-2013352LGN00 18/12/2013 23.81 15:04:15.4 MINAN



Hora Adquisición


31 006-63 LC8-6063-2015246LGN00 03/09/2015 1.78 15:02:35.6 USGS32 006-64 LC8-6064-2013240LGN00 28/08/2013 0.02 15:05:13.5 MINAN33 006-64 LC8-6064-2013224LGN00 12/08/2013 0.78 15:05:11.0 MINAN34 006-64 LC8-6064-2014243LGN00 31/08/2014 1.25 15:03:16.3 MINAN35 006-64 LC8-6064-2014291LGN00 18/10/2014 3.14 15:03:24.9 MINAN36 006-64 LC8-6064-2014323LGN00 19/11/2014 4.44 15:03:20.7 MINAN37 006-65 LC8-6065-2014243LGN00 31/08/2014 0.15 15:03:40.2 MINAN38 006-65 LC8-6065-2013208LGN00 27/07/2013 0.69 15:05:33.7 MINAN39 006-65 LC8-6065-2013240LGN00 28/08/2013 2.07 15:05:37.4 MINAN40 006-65 LC8-6065-2013256LGN00 13/09/2013 3.29 15:05:33.9 MINAN41 006-65 LC8-6065-2014291LGN00 18/10/2014 1.71 15:03:48.8 MINAN42 007-60 LC8-7060-2014090LGN00 31/03/2014 0.02 15:07:59.1 MINAN43 007-60 LC8-7060-2013359LGN00 25/12/2013 23.03 15:09:12.4 MINAN44 007-61 LC8-7061-2014090LGN00 31/03/2014 0 15:08:23.0 MINAN45 007-61 LC8-7061-2013359LGN00 25/12/2013 2.93 15:09:36.3 MINAN46 007-62 LC8-7062-2014090LGN00 31/03/2014 4.26 15:08:46.9 MINAN47 007-62 LC8-7062-2013231LGN00 19/08/2013 45.04 15:10:35.1 MINAN48 007-62 LC8-7062-2013247LGN00 04/09/2013 24.44 15:10:35.7 MINAN49 007-62 LC8-7062-2013279LGN01 06/10/2013 49.96 15:10:26.9 MINAN50 007-62 LC8-7062-2013359LGN00 25/12/2013 20.24 15:10:00.2 MINAN51 007-62 LC8-7062-2014026LGN00 26/01/2014 14.43 15:09:40.4 MINAN52 007-63 LC8-7063-2014234LGN00 22/08/2014 13.44 15:09:02.2 MINAN53 007-63 LC8-7063-2013231LGN00 19/08/2013 8.16 15:10:59.1 MINAN54 007-63 LC8-7063-2013247LGN00 04/09/2013 9.53 15:10:59.7 MINAN55 007-63 LC8-7063-2014026LGN00 26/01/2014 19.55 15:10:04.4 MINAN56 007-64 LC8-7064-2014250LGN00 07/09/2014 0.01 15:09:29.7 MINAN57 007-64 LC8-7064-2013231LGN00 19/08/2013 0.2 15:11:23.0 MINAN58 007-64 LC8-7064-2013247LGN00 04/09/2013 1.58 15:11:23.6 MINAN59 007-64 LC8-7064-2014234LGN00 22/08/2014 0.74 15:09:26.2 MINAN60 007-64 LC8-7064-2015253LGN00 10/09/2015 0.18 15:09:14.9 USGS

58 59



Hora Adquisición


61 007-65 LC8-7065-2013199LGN00 18/07/2013 11.62 15:11:43.4 MINAN62 007-65 LC8-7065-2013231LGN00 19/08/2013 2.67 15:11:46.9 MINAN63 007-65 LC8-7065-2013247LGN00 04/09/2013 6.91 15:11:47.5 MINAN64 007-65 LC8-7065-2014250LGN00 07/09/2014 0.88 15:09:53.6 MINAN65 007-65 LC8-7065-2014234LGN00 22/08/2014 0.65 15:09:50.1 MINAN66 007-66 LC8-7066-2015253LGN00 10/09/2015 8.18 15:10:02.8 USGS67 007-66 LC8-7066-2013311LGN00 07/11/2013 17.03 15:11:54.0 MINAN68 007-66 LC8-7066-2013199LGN00 18/07/2013 39.84 15:12:07.3 MINAN69 007-66 LC8-7066-2013167LGN00 16/06/2013 21.99 15:12:06.94 MINAN70 007-66 LC8-7066-2013119LGN01 29/04/2013 16.84 15:11:55.7 MINAN71 007-66 LC8-7066-2014234LGN00 22/08/2014 4.02 15:10:14.0 MINAN72 007-66 LC8-7066-2014250LGN00 07/09/2014 5.73 15:10:17.5 MINAN73 008-60 LC8-8060-2014337LGN00 03/12/2014 16.2 15:14:07.3 MINAN74 008-60 LC8-8060-2013254LGN00 11/09/2013 6.98 15:15:56.7 MINAN75 008-60 LC8-8060-2015052LGN00 21/02/2015 16.4 15:13:45.2 USGS76 008_61 LC8-8061-2015260LGN00 17/09/2015 6.04 15:14:17.5 USGS77 008_61 LC8-8061-2013334LGN00 30/11/2013 28.93 15:15:57.8 MINAN78 008_61 LC8-8061-2013254LGN00 11/09/2013 30.38 15:16:20.6 MINAN79 008_61 LC8-8061-2014337LGN00 03/12/2014 0.97 15:14:31.2 MINAN80 008_62 LC8-8062-2014273LGN00 30/09/2014 0.56 15:14:53.6 MINAN81 008_62 LC8-8062-2013270LGN00 27/09/2013 36.99 15:16:36.3 MINAN82 008_62 LC8-8062-2013302LGN00 29/10/2013 41.97 15:16:27.4 MINAN83 008_62 LC8-8062-2014337LGN00 03/12/2014 1.26 15:14:55.1 MINAN84 008_63 LC8-8063-2014273LGN00 30/09/2014 0.36 15:15:17.5 MINAN85 008_63 LC8-8063-2013174LGN00 23/06/2013 59.77 15:17:03.7 MINAN86 008_63 LC8-8063-2013270LGN00 27/09/2013 9.35 15:17:00.2 MINAN87 008_63 LC8-8063-2013302LGN00 29/10/2013 23.4 15:16:51.3 MINAN88 008_63 LC8-8063-2014353LGN00 19/12/2014 2.13 15:15:15.9 MINAN89 008_63 LC8-8063-2015228LGN00 16/08/2015 0.69 15:14:51.7 USGS90 008_64 LC8-8064-2014353LGN00 19/12/2014 3.92 15:15:39.8 MINAN



Hora Adquisición


91 008_64 LC8-8064-2013110LGN01 20/04/2013 33.14 15:17:19.8 MINAN92 008_64 LC8-8064-2013126LGN01 06/05/2013 45.22 15:17:22.2 MINAN93 008_64 LC8-8064-2013174LGN00 23/06/2013 21.45 15:17:27.6 MINAN94 008_64 LC8-8064-2013302LGN00 29/10/2013 27.15 15:17:15.2 MINAN95 008_64 LC8-8064-2013270LGN00 27/09/2013 10.58 15:17:24.2 MINAN96 008_64 LC8-8064-2014177LGN00 26/06/2014 13.54 15:15:14.8 MINAN97 008_64 LC8-8064-2014273LGN00 30/09/2014 10.94 15:15:41.4 MINAN98 009_62 LC8-9062-2015235LGN00 23/08/2015 21.45 15:20:41.6 USGS99 009_62 LC8-9062-2013357LGN00 23/12/2013 17.77 15:22:22.4 MINAN

100 009_62 LC8-9062-2014216LGN00 04/08/2014 44.48 15:20:55.5 MINAN101 009-63 LC8-9063-2013245LGN00 02/09/2013 7.27 15:23:21.6 MINAN102 009-63 LC8-9063-2013117LGN01 MINAN103 009-63 LC8-9063-2013293LGN00 20/10/2013 11.25 15:23:08.2 MINAN104 009-63 LC8-9063-2014216LGN00 04/08/2014 16.8 15:21:19.4 MINAN105 009-63 LC8-9063-2014232LGN00 20/08/2014 32.74 15:21:23.7 MINAN106 009-64 LC8-9064-2013197LGN00 16/07/2013 10.09 15:23:41.6 MINAN107 009-64 LC8-9064-2013117LGN01 27/04/2013 13.42 15:23:28.3 MINAN108 009-64 LC8-9064-2014216LGN00 04/08/2014 26.06 15:21:43.3 MINAN

60 61

Anexo N° 04: Escenas seleccionadas y los parches que se generaron

N° Path/Row Nombre del Archivo Parche Cantidad parches

1 004-062 LC8-4062-2014021LGN00PE462_4062_2014_021 1PE462_4063_2015_280 1

2 004-063 LC8-4063-2015280LGN00 PE463_4063_2013_242 13 005-062 LC8-5062-2015271LGN00 PE562_5062_2015_255 2

PE562_5063_2015_255 14 005-063 LC8-5063-2015255LGN00 No necesita parche 05 006-061 LC8-6061-2014291LGN00 PE661_6061_2013_240 1

PE661_6061_2014_291 16 006-062 LC8-6062-2015246LGN0 PE662_6062_2013_240 1

PE662_6062_2014_323 27 006-063 LC8-6063-2014323LGN00 PE663_5063_2015_255 1

PE663_6063_2013_240 3PE663_6063_2015_246 3

8 006-064 LC8-6064-2013240LGN00 PE664_6064_2013_224 19 006-065 LC8-6065-2014243LGN00 PE665_6064_2013_240 1

PE665_6065_2013_208 4PE665_6065_2013_240 2PE665_6065_2013_256 2

10 007-060 LC8-7060-2014090LGN00 PE760_7061_2013_359 111 007-061 LC8-7061-2014090LGN00 PE761_7061_2013_359 1

PE761_8061_2014_337 112 007-062 LC8-7062-2014090LGN00 PE762_6062_2014_323 1

PE762_6063_2014_323 1PE762_7062_2013_247 1PE762_7062_2014_026 1

13 007-063 LC8-7063-2014234LGN00 PE763_7063_2014_026 1PE763_7062_2013_247 1PE763_7063_2013_247 1PE763_7063_2014_026 1PE763_7064_2014_250 1

14 007-064 LC8-7064-2014250LGN00 PE764_7064_2014_234 115 007-065 LC8-7065-2014250LGN00 PE765_7065_2014_234 5

N° Path/Row Nombre del Archivo Parche Cantidad parches

16 007-066 LC8-7066-2015253LGN00 PE766_7066_2013_199 2PE766_7065_2014_234 1PE766_7065_2013_199 1

17 008-060 LC8-8060-2014337LGN00 PE860_8061_2015_260 1PE860_8060_2015_052 2PE860_8060_2014_337 1PE860_8060_2013_254 1PE860_7061_2014_090 1PE860_7060_2014_090 1

18 008_061 LC8-8061-2015260LGN00 PE861_8062_2014_337 1PE861_8061_2014_337 2PE861_7062_2014_090 1

19 008_062 LC8-8062-2014273LGN00 PE862_9062_2015_235 1PE862_8062_2014_337 4PE862_8061_2015_260 1PE862_8061_2014_337 1PE862_7063_2014_026 1PE862_7062_2014_026 2

20 008_063 LC8-8063-2014273LGN00 PE863_8063_2015_228 2PE863_8063_2014_353 2

21 008_064 LC8-8064-2014353LGN00 PE864_8064_2013_174 3PE864_8064_2014_177 1PE864_8064_2014_273 1PE864_8064_2013_110 1

22 009_062 LC8-9062-2015235LGN00 PE962_9062_2013_357 2PE962_9062_2014_216 1

23 009-063 LC8-9063-2013245LGN00 PE963_8064_2013_174 1PE963_8064_2014_273 1PE963_8064_2014_353 2PE963_9063_2013_293 16PE963_9064_2013_197 9

24 009-064 LC8-9064-2013197LGN00 No necesita parche 0

1

Protocolo de actualización de la Cobertura Hidrográfica y Producción de Curvas de Nivel

José David Urquiza MuñozManuel Burga RíosRicher Ríos ZumaetaJuleisi Fernández NúñezJosé Luis Enrique Jibaja Aspajo

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Protocolo de actualización de la Cobertura Hidrográfica

y Producción de Curvas de Nivel


Richer Ríos Zumaeta.Juleisi Fernández Núñez.

José Luis Enrique Jibaja Aspajo

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Protocolo de actualización de la Cobertura Hidrográfica

y Producción de Curvas de Nivel


Richer Ríos Zumaeta.Juleisi Fernández Núñez.

José Luis Enrique Jibaja Aspajo

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1. Introducción2. Objetivo3. Marco conceptual 3.1. Características de Landsat 8 3.1.1. Productos de Nivel 0 (L0) 3.1.2. Productos de Nivel 1 Radiometric (L1R) 3.1.3. Productos de Nivel 1 Sistematic (L1G) 3.1.4. Productos de Nivel 1 Gt (L1Gt) 3.1.5. Productos de Nivel 1 Terrain (L1T) 3.2. Geoprocesamiento: 3.2.1 Pirámides ráster 3.2.2 Comprenderlareclasificación 3.2.3 Conversiónrásterapolígonos 3.2.4 Suavizarpolígono(Smoothpolygon)4. Procedimiento 4.1. Descargadeimágenesdesatélite 4.2. Pre-procesamiento 4.3. Procesamiento 4.3.1. Reclasificacióndeimágenes 4.3.2. Conversióndeclasificaciónapolígonos 4.3.3. Procedimientoparaextraccióndecurvasdenivel5. Bibliografía y referencias web

9101111111111111114141516171919 19 19 19 243035

Cuadro1.- EspecificacionesdeProductosLCDManivel1Cuadro2.- DistribucióndelasbandasenOLIyTIRSCuadro 3.- SintaxisCuadro 4.- Sintaxis

DocumentodetrabajoquepresentaloscriteriosyprocedimientostécnicospropuestosporelEquipodelCentrodeEcologíaaplicadaySIGdelaFacultaddeCienciasForestalesdelaUniversidadNacionaldelaAmazoniaPeruanaenconjuntoconelInstitutodelBienComúnyelproyectodeInfraestructuradeDatosEspacialesdelGobiernoRegionaldeLoreto;paralaelaboracióndelaactualizacióndelacoberturaHidrográficaycurvasdeniveldelMapaBasedel Departamento de Loreto.

El presente documento es un importante aporte en elmarco la Infraestructura deDatosEspaciales(IDER)yde losdocumentosdeproducciónpara losdatos fundamentalesquealimentanestainfraestructura.

Elpresentedocumentoconstituyeunaimportantesinergiaentrelassiguientesdependencias:

CENTRODEECOLOGIAAPLICADAYSISTEMASDE INFORMACIONGEOGRAFICA–FACULTADDECIENCIASFORESTALES.

ÁREASIGDELPROGRAMAPUTUMAYOAMAZONASINSTITUTODELBIENCOMUN.

OFICINADEPLANEAMIENTOPRESUPUESTOYACONDIONAMIENTOTERRITORIAL–GOBIERNOREGIONALDELORETO

ArcGIS® Help en los procesos:Para un mejor entendimiento de las aplicaciones que se muestran en este documento, se debetenerconocimientodecuálessonlosprocesosquerealizaelsoftwareinternamente,poresoesnecesariorecurriralasconsultasdeayudadelprograma,paramayorinformaciónpuede visitar:

http://resources.arcgis.com/es/help/

LISTA DE CUADROS

CONTENIDOEquipo profesional UNAP – Facultad de Ciencias Forestales

Dr. Tedi Pacheco GómezDecanodelaFacultaddeCienciasForestales

Dr. Rodil Tello EspinozaDirectordeInvestigaciónUNAP

Equipo profesional del Instituto del Bien Común

Ing. Ana Rosa Sáenz RodríguezCoord.ProgramaPutumayoAmazonas

Equipo profesional del Derecho Ambiente y Recursos Naturales

Olga. Cristina López WongEspecialista en recursos naturales

12131718

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Figura1.- PromediodelaRespuestaEspectralRelativaenLDCMFigura2.- PirámidescreadasparaundatasetrásterFigura3.- ProcesodeconversiónderásterapolígonoFigura4.- EjemplodelsuavizadodelosángulosdeunpolígonoFigura5.- Opcionesde“pyramidlayers”Figura6.- UbicacióndelasherramientasdereclasificaciónenlacajadeherramientasdelArcGisFigura7.- VentanadesplegadadelaopciónbachtFigura8.- Ventanaconlas7filasendondesecargaránlasescenasaclasificarFigura9.- VentanadereclasificacióncontodoslosparámetroscargadospordefectoylaopcióndeclassifyFigura10.- VentanadereclasificacióncontodoslosparámetroscargadospordefectoylaopcióndeclassifyFigura11.- VentanadeclasificaciónmostrandolaopciónparacambiarlasclasesFigura12.- VentanamostrandolaopciónOutputrasterconlarutapordefectoFigura13.- VentanamostrandolaopciónInputRaster,dondeseencuentralaopciónFillFigura14.- Resultadodelllenadodelas7filasconlasescenasaclasificarylacopiadelprocesoenunahojadeExcelFigura15.- SeleccióndelafilaenlatabladeatributosquecontienelainformacióndecuerposdeaguaFigura16.- UbicacióndelaherramientadeconversiónderasterapolígonoenlacajadeherramientadelArcGisFigura17.- VentanadesplegadadelaherramientaRastertopolygoncontodaslasopcionesFigura18.- ResultadodelaconversióndelahidrografíaenpolígonosFigura19.- VentanadelatabladeatributosmostrandolaopciónparaagregarunnuevocampoFigura20.- VentanadesplegadadecálculodegeometríaFigura21.- VentanadeseleccióndeatributosFigura22.- VentanamostrandolosdatosseleccionadosenlatabladeatributosylaopciónDeleteselectedFigura23.- Resultadosdelaeliminacióndelospolígonosmenoresa1000hectáreasFigura24.- UbicacióndelaherramientadeSmoothPolygonenlacajadeherramientadelArcGisFigura25.- VentadadesplegadadelaherramientaSmoothPolygoncontodaslasopcionesFigura26.- ResultadodelsuavizadodelosángulosdelospolígonosFigura27.- VentanamostrandolaubicacióndeherramientaContourenlacajadeherramientasdelArcGisFigura28.- VentanadesplegadadelaherramientaCountorcontodaslasopcionesFigura29.- VisualizadordelArcGismostrandolascurvasdenivelobtenidaatravésdelaherramientacountorFigura30.- VentanadesplegadadelSmoothLinecontodaslasopcionesFigura31.- Resultadodelsuavizadodelosángulosdelascurvasdenivel(líneasrojas)Figura32.- Error01,formasimilardelacurvadenivelconflujosdeaguaFigura33.- TopologíasolucionadaconlacurvadeniveleliminadaFigura34.- CurvadenivelinterceptadaconflujodeaguaFigura35.- CurvadeniveleditadadentrodelmismopixelporelcualestatrazadoFigura36.- CurvadenivelcruzadatransversalmenteconelflujodeaguaFigura37.- TopologíaconexcepciónFigura38.- CurvadenivelsuperpuestaconsigomismaFigura39.- CurvadenivelcortadaenlasuperposiciónFigura40.- CurvadenivelpequeñaatravesadaconunflujodeaguaFigura41.- Curvadeniveleliminada

1. INTRODUCCIÓNLaAmazoníaperuana,desdeelpuntodevistabiofísico,secaracterizaporposeerunagranextensiónterritorialydedifícilaccesibilidad.Poseeunagrandiversidadbiológicayabundantescuerposdeagua(IIAP,1997).

Laredhidrográfica,estáconformadaporríosdeprimer,segundoytercerorden(ORTHON).Asícomo,quebradas(pequeñostributariosmeándricos),lagos,cochasyhumedales,queenconjuntoformanelsistematributariodelosdiferentesríosAmazonas,UcayaliyMarañón;estosríos,cuentanensurecorridoconungrannúmerodeislasantiguasyrecientes,dandoformaacuencasdetipotrenzadoyanastosomado.

Loscuerposdeaguaprincipalessonderégimenregular,quecumplenrolesdecolectoresnaturalesprincipalesdelasaguasdeescorrentíayrenuevanconstantementelossedimentos.Además,constituyenelhábitatparalagrandiversidaddepecesyotrosanimalesacuáticos,ydeespeciesvegetales.LosríosAmazonas,UcayaliyMarañónsonnavegablesdurantetodoelañoporembarcacionesgrandesenperiodosdecrecienteyvaciante.Tambiénexisteunareddepequeñosymedianoscursosdeaguaderégimenirregularqueactúancomocolectoresnaturalesdelasaguasdeescorrentía.

Elconocimientodelasdiferentesfuenteshidrográficas,esimportanteporquenosproporcionainformacióndelosprincipalesríos,quebradasylagunas,que,permitenevaluar,definiryclasificarloscuerposdeagua,concriteriocualitativoycuantitativo.Establecerelpotencialproductivo,navegabilidadyotroselementosdisponibles,permitiendolaelaboracióndemapascorrespondientes.Elrecursohídrico,constituyeungranpotencialenlaAmazonía;elusoadecuadopermitelaexistenciadelascomunidades,aumentandoodisminuyendolasáreasenusos,demaneratal,quedeterminaneltamañodelaspoblaciones(Saenz,2008).

Lasimágenesdesatélitejueganunpapelimportanteenlaelaboracióngeneraldemapas,enlaadquisiciónyvisualizacióndedatosusandolossistemasdeinformacióngeográfica.También,ayudanaproporcionarunefectovisualpanorámicoyfacilitanlaelaboracióndeunabasesobreelterritorioquedefinentopografíayrelieve;infraestructurascomolascarreteras,canales,represas;coberturadelatierrayvegetación;cuerposdeagua;característicasfísicasdeunterritorio.Enesemismosentido,elgeoprocesamientoproporcionaunamplioconjuntodeherramientaspararealizartareasSIGquevandesdesimpleszonasdeinfluenciaysuperposicionesdepolígonosacomplejosanálisisderegresiónyclasificacióndeimágenes.

LaelaboracióndelaactualizacióndelacoberturaHidrográficaycurvasdeniveldelMapaBasedelDepartamentodeLoreto,serealizómedianteelprocesodeinterpretaciónautomatizadadeimágenesLandsat8conlautilizacióndelsoftwaredeprocesamientoArcGIS10.2.2comosoportedeltrabajo.LaexperienciadeltrabajoparaelpresenteprotocolotuvoadisposiciónlicenciasdelsoftwareArcGIS10.2.2.

ElpresenteprotocoloeselresultadodeltrabajoconjuntoyapoyodevariasinstitucionestalescomoGobiernoRegionaldeLoreto(GORELoreto),UniversidadNacionaldelaAmazoniaPeruana(UNAP),DerechoAmbienteyRecursosNaturales(DAR)yelInstitutodelBienComún(IBC),quedemaneratécnicayfinancierahanhechoposibleestetrabajoenelmarcodelprocesodelMapaBasedelDepartamentodeLoreto.

LISTADEFIGURAS13141617192020222324252627282930

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2. OBJETIVO 3.MARCOCONCEPTUALEl objetivo principal de este protocolo es brindar los procedimientos adecuados y de fácil entendimiento, para la elaboración de coberturahidrográficaactualizadaycurvasdeniveleneldepartamentodeLoretoapartirdeimágenessatelitalesLandsat8.

Capacitar a nivel básico e intermedio a estudiantes universitarios de los últimosnivelesdecarreras relacionadasa lascienciasde la tierrade laUniversidad Nacional de la Amazonia Peruana.

3.1. CARACTERÍSTICAS DE LANDSAT 8

ParaeldesarrollodelpresenteprotocoloseutilizaránimágenesdesatéliteLandsat8,conunnivelL1Tdisponibleparalamayoríadeimágenesquecuentanconpuntosdecontroldeelevaciónterrestrenecesarioparaestetipo de producto, en otros casos elmejor nivel de corrección siguientepuede ser aplicado (L1G o L1GT).

ElformatodesalidadelarchivoesdeltipoLDCML1Gt/L1T.Loscualesestánpredefinidosen formato:GeographicalTagged ImageFileFormat(GeoTIFF). No obstante, este hecho no garantiza la disponibilidad yaccesibilidad de los productos, ni tampoco implica que se pueda recibir cada tipo de producto. (Ver Política de Productos de Distribución delServicioGeológicodelosEE.UU.paraobtenermásinformación-http://www.doi.gov/privacy.cfm).

A continuación, se describen algunas de las definiciones de tipo deproductoproporcionadaspor elUSGS.Estasdefinicionesnosdanunaidea de la nomenclatura utilizada y una referencia para las relacionesentre los tipos de productos:

3.1.1. Productos de Nivel 0 (L0)

LosproductosdeltipoL0sonimágenesdigitalescontodaslastransmisionesdedatosyobjetossin formato.Estosproductosestánalmismo tiempoordenados de manera proporcional, espacial y secuencialmente porbandasmultiespectrales.(LDCM-DFCB-002.2013).

3.1.2. Productos de Nivel 1 Radiometric (L1R)

Los productos del tipo L1R consisten en datos de imágenesradiométricamente corregidas.Estos seencuentranderivadosdedatosL0ysonescaladosavaloresderadianciaespectraloreflectancia.

3.1.3. Productos de Nivel 1 Sistematic (L1G)

Los productos del tipo L1G consisten en productos de datos del tipo L1R con correcciones geométricas sistemáticas aplicadas ymuestreos parael registro en una proyección cartográfica, estos datos se encuentranreferenciadosalSistemaGeodésicoMundialde1984(WGS84),G873,oasuversiónactual.

3.1.4. Productos de Nivel 1 Gt (L1Gt)

Los productos del tipo L1Gt consisten en datos del tipo L1R con correcciones geométricas sistemáticas aplicadas y muestreos para elregistro a una proyección cartográfica referenciada aWGS84,G873, oasuversiónactual.Este tipodedatos (L1Gt)utilizan la informacióndeposiciónabordooefeméridesdefinitivas,asícomoelusode losdatoscontroladosdeelevaciónparacorregirloserroresdeparalaje.

3.1.5. Productos de Nivel 1 Terrain (L1T)

Los productos de datos L1T consisten en productos de datos L1R con correcciones geométricas sistemáticas aplicadas, utilizando para ellopuntosdecontrol terrestre(GCP)o informacióndeposición integradaabordoparaentregarunaimagenregistradaaunaproyeccióncartográfica,referenciadaaWGS84,G873,oasuversiónactual.Adicionalmentelosdatostambiéncontienenunacorreccióntopográficaporeldesplazamientodel terreno debido al relieve.

LosproductosestándarL1T,sonproductosqueseencuentranenformatodenivelesdigitalesenteros(DN)conunaresoluciónradiométricade16bits.EstossepuedenconvertiravaloresdereflectanciaeneltechodelaAtmósfera(TOA)- (bandas1-9)o radiación(Bandas1-11)con factoresde escala previstas en el metadato producto. Si se desea profundizar

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en el procesamiento detallado de estos productos puede consultar los siguientesdocumentostécnicos:

• LDCM-ADEF-001LandsatDataContinuityMisión(LDCM),dondeseencuentrarecopiladatodaladescripcióndelalgoritmodeCalibraciónyValidación(Cal/Val)(ADD),asícomolametodologíaquedescribelos cálculos de radiación y de valores reflectancia, incluyendo losprocedimientos utilizados durante el proceso de redimensionamiento.

• De igualmanera el LDCM-DFCB005- LandsatDataContinuity(LDCM)-CalibrationParametersFile(CPF)&DataFormatControlBook(DFCB),contieneladefinicióndelaconversióndelosvaloresdereflectanciay redimensionamientoutilizadosparaprocesar losproductos de nivel 1.

• Elarchivodeparámetrosde calibración - 3 - LDCM-DFCB-004Versión6.0(CPF)queseutilizaparaprocesarunaescenaespecífica

quesepuedeaccedera travésdelsitioWebdelProyectoLDCM(http://landsat.usgs.gov/).

Los datos de productos Landsat 8 son totalmente compatibles con todos los datos de los productos estándar a nivel 1 (ortorectificado) creadosusandoLandsat1alLandsat7;acontinuación,sedescribenalgunasdesusespecificacionesgeneralesmostradosenloscuadros1y2.

LasimágenesLandsat8obtenidasporelsensor(OLI)y(TIRS)constandenuevebandasespectralesconunaresoluciónespacialde30metrospara lasbandasde1a7 y9.Unabandanueva (1) (azul-profundo)esútil paraestudioscosterosyaerosoles.Lanuevabanda (9)esútil paraladeteccióndecirrus.La resoluciónpara labanda8 (pancromática)esde15metros.Dosbandastérmicas10y11sonútilesparaproporcionartemperaturasmásprecisasde lasuperficieysetomana100metrosderesolución.Eltamañoaproximadodelaescenaesde170kmdenorte-surpor183kilómetrosdeesteaoeste(106kmpor114km).

Laresoluciónespacial(oniveldedetalle)esamenudoelaspectomásinteresantedeunaimagendesatélite,peromenosapreciadoyvaloradoescómoseutilizanloscambiosenlaenergíaporirradiaciónreflejadaporlosmaterialesdesuperficieconelfindelograridentificarlascaracterísticasdeinterés.Estosaspectospuedenidentificarsegraciasalarespuestaespectralrelativa(RSR)decadabandamostradaenlafigura1.

Cuadro1.-EspecificacionesdeProductosLCDManivel1

Cuadro2.-DistribucióndelasbandasenOLIyTIRS

Figura1.-PromediodelaRespuestaEspectralRelativaenLDCM

Procesamiento Nivel1T-CorreccióngeométricaTamañodepíxel: BandasOLImultiespectrales1-7,9:30-metros

BandaOLIpancromática8:15-metrosBandasTIRS10-11:tomadasen100metros,peroremuestreadasa30metrosparaquecoincidaconlasbandasmultiespectralesdeOLI

Características de los datos: •FormatodedatosGeoTIFF•Remuestreoporconvolucióncúbica(CC)•Nortearriba(MAP)deorientación•Proyeccióncartográfica:UniversalTransversalMercator(UTM)(estereográficapolardelaAntártida)•DatumalSistemaGeodésicoMundial(WGS)84•12metrosdeerrorcircular,90%deconfianzaexactitudglobalparaOLI•41metrosdeerrorcircular,90%deconfianzaexactitudglobalparaTIRS• Los valores de píxel en 16 bits

Entregadedatos: Archivocomprimido.Tar.gzydedescargaatravésdeHTTPTamañodearchivo: Aproximadamente1GB(comprimido),aproximadamente2GB

(sin comprimir)

Landsat8OperationalLandImager(OLI)andThermalInfraredSensor(TIRS)

February11,2013

Bandas Longituddeonda(micrómetros)

Resolución(metros)

Banda1-Aerosolcostero 0.43 - 0.45 30Banda2-Azul 0.45 - 0.51 30Banda3-Verde 0.53 - 0.59 30Banda4-Rojo 0.64 - 0.67 30Banda5–Infrarrojocercano(NIR)

0.85 - 0.88 30

Banda6-SWIR1 1.57 - 1.65 30Banda7-SWIR2 2.11 - 2.29 30Banda8-Pancromático 0.50 - 0.68 15Banda9-Cirrus 1.36 - 1.38 30*Banda10–Infrarrojotérmico(TIRS)1

10.60 - 11.19 100

*Banda11-Infrarrojotérmico(TIRS)2

11.50 - 12.51 100

* Las bandas TIRS se adquieren a una resolución de 100 metros, pero se vuelven a remuestrear a 30 metros.

(USGS. 2013)

14 15

3.2. GEOPROCESAMIENTO

El geoprocesamiento proporciona un amplio conjunto de herramientaspara realizar tareas SIG que van desde simples zonas de influenciay superposiciones de polígonos a complejos análisis de regresión yclasificacióndeimágenes.Lostiposdetareasquesevanaautomatizarpueden ser rutinarias, por ejemplo, alternar un grupo de datos de unformato a otro. O las tareas pueden ser bastante creativas, medianteuna secuencia de operaciones para modelar y analizar las relacionesespacialescomplejas,porejemplo,calcularlasrutasóptimasatravésdela red de transporte, predecir la ruta de un incendio, analizar y buscarpatronesenubicacionesdedelitos,predecirquéáreassonpropensasaderrumbesopredecirlosefectosdeinundacióndeunatormenta.(http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/main/analyze/what-is-geoprocessing.htm).

ElpresenteprotocoloutilizacomosoportedeltrabajoelsoftwareArcGIS10.2.2,porloquemuchosdelgeoprocesamientoseráncorridosutilizandoestesistema,acontinuación,sedetallaelprincipiotécnicoypracticodelos principales procesos a utilizarse en el este protocolo.

3.2.1 Pirámides ráster

Laspirámidesseutilizanparamejorarelrendimiento.Sonunaversiónconsubmuestreodeldatasetrásteroriginalypuedencontenervariascapas con submuestreo. Se le realiza un submuestreo a cada capa consecutiva de la pirámide a una escala de 2:1. A continuación sepresenta un ejemplo de dos niveles de pirámides creados para un dataset ráster:

Con las pirámides se puede acelerar la visualización de los datosráster si se recuperan sólo los datos de una resolución especificadaque se necesita para la visualización.Con las pirámides, se visualizarápidamenteunacopiademenorresoluciónde losdatosaldibujarenel dataset completo. A medida que se acerca, se dibujan los niveles conmejor resolución,yel rendimientosemantienedebidoaqueestádibujando sucesivamente áreas más pequeñas. El servidor de basede datos elige automáticamente el nivel de pirámide más apropiado,basándoseenlaescaladevisualizacióndelusuario.Sinlaspirámides,se debe leer el dataset completo desdeel disco y remuestrear enuntamaño menor. Esto se denomina remuestreo de pantalla y sucedecuandoseactualizalapantalladeArcGIS.

Las pirámides sólo necesitan ser creadas una vez por dataset ráster,luego,seaccedeaellascadavezquesevisualizaeldatasetráster.Cuantomayorseaeldatasetráster,mástiempotardaráencrearelconjuntodepirámides.Sinembargo,esto tambiénsignificaquefinalmenteahorrarámás tiempo.

Aunque no pueda crear pirámides en catálogos de ráster, es posiblecrear pirámides para cada dataset ráster dentro del catálogo de ráster.Losdatasetsdemosaicosonsimilaresa los catálogosde ráster.Puedecrear pirámides para cada dataset ráster dentro del dataset de mosaico, ypuedecrearvistasgeneralesparaundatasetdemosaicoperosóloconherramientasespecíficasdelconjuntodeherramientasDatasetdemosaico.

Métodos de remuestreo de pirámides

Hay tresmétodosde remuestreodepirámidesdisponibles: vecinomáspróximo, bilineal y convolución cúbica. El método vecinomás próximoes el predeterminado y generalmente funciona para cualquier tipo dedataset ráster. Sin embargo, se recomienda utilizar este método para

datos discretos (nominales) o datasets ráster con mapas de color, como datos del uso del suelo, mapas escaneados e imágenes pseudocolor. Los métodos de interpolación bilineal o convolución cúbica se debenutilizarparadatoscontinuos,comoimágenesdesatéliteofotografíaaérea.Sibienelmétododeinterpolaciónbilinealesmásrápido,elresultadonoestanexactocomoeldelmétododeconvolucióncúbica.LainterpolaciónbilinealserecomiendaparaTIFFoIMGde1bit.

3.2.2 Comprender la reclasificación

Lasherramientasdereclasificacióncambianoreclasificanlosvaloresdelasceldasavaloresalternativosmediantediversosmétodos.Puedereclasificarunvalora lavezogruposdevaloresdeunasolavezutilizandocamposalternativos,basándoseencriterios,comointervalosespecificados(porej.agruparlosvaloresen10intervalos),oporárea(porej.agruparlosvaloresen10gruposquecontienenlamismacantidaddeceldas).Lasherramientasestán diseñadas para permitirle cambiar fácilmente varios valores de unrásterdeentradaavaloresalternativos,deseadosoespecificados.

Todos losmétodosdereclasificaciónseaplicanacadaceldadentrodeuna zona. Es decir, al aplicar un valor alternativo a un valor existente, todos losmétodosde reclasificación aplicanel valor alternativo a cadaceldadelazonaoriginal.Ningúnmétododereclasificaciónaplicavaloresalternativossóloaunapartedeunazonadeentrada.Algunasdelastantasrazonesparareclasificarsedetallanacontinuación.

Reemplazar valores basándose en información nueva. La re-clasificaciónesútilcuandodeseareemplazarlosvaloresenelrásterdeentrada por nuevos valores. Esto puede suceder cuando descubre que el valordeunaceldadeberíaserdiferente,porejemplo,elusodelsueloenunáreacambióconeltiempo.

Agrupar valores.Esposiblequedeseesimplificarlainformacióndeunráster.Porejemplo,esposiblequedeseeagruparvariostiposdebosquesen una clase de bosque.

Reclasificar valores de un conjunto de rásters en una escala común. Otrarazónporlacualrealizarunareclasificaciónpuedeserparaasignara los rásters valores de preferencia, sensibilidad, prioridad o algunoscriteriossimilares.Estopuedehacerseenunúnicoráster(aunrásterdetiposdesuelose lepuedenasignarvaloresde1a10pararepresentar elpotencialdeerosión)oconvariosrástersparacrearunaescalacomúnde valores.

Por ejemplo, un tipo de suelo puede ser bueno para construir cuando lossuelossevisualizancomoentradaenunmodelodeadecuacióndeconstrucción. Sin embargo, para la erosión, el hábitat de animales, lacreacióndeunalagunaola identificacióndesueloagrícola,esemismotipodesuelotendráunaponderacióndeadecuacióndiferentebasadaenel problema a mano. Para representar un ráster relativo a estas numerosas ponderaciones de adecuación, los valores del ráster deben cambiarsede valores nominales (valores que representan una clase) a valores de intervaloorelación,demodoquelosvalorespuedanusarseenrelaciónconotros.Notienesentidoagregareltipodesueloyelusodelsueloparaobtenerunrásterdeadecuacióndeconstrucción.Perosieltipodesueloyelusodelsueloestuvieranenunsistemademediciónquerepresentaraunaponderaciónrelativaalaadecuacióndeconstrucción,elanálisissepodría realizar libremente entre los rásters.

Cuandoseidentificanpendientesqueestánenmayorriesgodeactividaddeavalanchas, losrástersdeentradapuedenserdependiente, tipodesueloyvegetación.Cadaunodeestosrásterspodríanreclasificarseenunaescalade1a10segúnlasusceptibilidaddecadaunodelosatributosde cada ráster a las avalanchas, es decir, las pendientes empinadasen el ráster de pendiente podrían tener un valor de 10 porque son más susceptiblesalaactividaddeavalanchas.

Cada uno de los ejemplos anteriores se considera un modelo de adecuación.Porlogeneral,sedebenseguircuatropasosparaproducirunmapadeadecuación:

Figura2.-Pirámidescreadasparaundatasetráster

16 17

• Datasets de entrada.Decidirquédatasetsnecesitacomoentradas.

• Calcular los datasets. Cuando corresponda, cree datasets que puedan calcularse a partir de los datasets de entrada base, por ejemplo,lapendienteylaorientaciónpuedencalcularseapartirdelrásterdeelevación.Creedatosapartir dedatosexistentesparaobtenerinformaciónnueva.

• Reclasificar datasets.Reclasifiquecadadatasetenunaescalacomún (por ej. de 1 a 10) y otorgue los valoresmás altos a losatributos más adecuados.

• Ponderar y combinar datasets. De ser necesario, pondere los datasets que deberían tenermás influencia en elmodelo deadecuación,después,combínelosparaencontrar lasubicacionesadecuadas.

A continuación, se incluye un diagrama de flujo de un ejemplo paraencontrar las mejores ubicaciones para una escuela. Las capas base de entradason:usodelsuelo,elevación, lugaresderecreaciónyescuelas

3.2.4 Suavizar polígono (Smooth polygon)

Suaviza ángulos cerrados en contornos de polígonos para mejorar lacalidadestéticaocartográfica.

Uso.Sepuedenelegirdosmétodosdesuavizado:

•ElmétodoPAEK(Aproximaciónpolinomialconnúcleoexponencial)suaviza lospolígonosenfuncióndeunatoleranciadesuavizado.Cadapolígonosuavizadopuedetenermásvérticesqueelpolígonode origen. El parámetro Tolerancia del suavizado controla la longituddeuna ruta “enmovimiento” que seutilizapara calcularlosnuevosvértices.Cuantomenorsealalongitud,másdetallessepreservaránymayorseráeltiempodeprocesamiento.

• El método BEZIER_INTERPOLATION suaviza polígonos sinutilizarunatoleranciaalcrearcurvasdeBézierquecoincidenconlas líneasdeentrada.Si la salidaesun shapefile, las curvasdeBézierseránaproximadas,debidoaquelascurvasdeBéziernosepuedenalmacenarenshapefiles.

El suavizado puede introducir errores topológicos como cruces decontornodepolígono.UtilicelaopciónFLAG_ERRORS en el parámetro Manejar errorestopológicosparaidentificarestoserrores.Seagregarándoscampos(InPoly_FIDySmoPlyFlag)paracontenerlosIddeentidadde entrada y los errores topológicos. Los valores de 1 en el campoSmoPlyFlag indican un error topológico; 0 (cero) indica que no hay

Figura3.-Procesodeconversiónderásterapolígono

Figura4.-Ejemplodelsuavizadodelosángulosdeunpolígono

Cuadro 3.- Sintaxis

Parámetro Explicación Tipo de datosin_raster El dataset ráster de entrada.

El ráster debe ser de tipo entero.RasterLayer

out_polygon_features Laclasedeentidaddesalidaquecontendrálospolígonosqueseconvirtieron FeatureClasssimplify(Opcional) Determinasilospolígonosdesalidasesuavizaránaformasmássimplesoseajustaránalos

bordes de la celda del ráster de entrada.•SIMPLIFY—Lospolígonossesuavizaránaformasmássimples.Elsuavizadoserealizadetalmodoquelospolígonoscontenganunnúmeromínimodesegmentosypermanezcanlosmáscercaposibledelosbordesdeceldadelrásteroriginal.Estaeslaopciónpredeterminada.•NO_SIMPLIFY—Elbordedelospolígonosseajustaráexactamentealosbordesdelaceldadelrásterdeentrada.Conestaopción,laconversióndenuevoenunrásterdelaclasedeentidaddepolígonoresultantegeneraráunrásteridénticoaloriginal.

Boolean

raster_field(Opcional) Elcampoqueseutilizaparaasignarlosvaloresdesdelasceldasdelrásterdeentradaalospolígonosdeldatasetdesalida.Puede ser un campo entero o de cadena de caracteres.

Field

existentes.Losdatasetsderivadosson:pendiente,distanciaaloslugaresderecreaciónydistanciaalasescuelasexistentes.Cadaráster,luego,sereclasificaenunaescalade1a10.Losrástersreclasificadosseagreganjuntoconladistanciadesdeloslugaresderecreaciónyotrasescuelasquetienenunaponderaciónmásalta.

3.2.3 Conversión ráster a polígonos

Elrásterdeentradapuedetenercualquiertamañodeceldaydebeserundataset ráster entero válido.

El parámetroCampole permite elegir qué campo de atributo del datasetráster de entrada se convertirá en un atributo en la clase de entidad de salida. Si no se especifica un campo, los valores de la celda del rásterde entrada (el campoVALOR) se convertirán en una columna con elencabezadoGridcodeen la tabla de atributos de la clase de entidad de salida.

Elsiguientegráficoilustracómosevectorizaelrásterdeentradacuandoseconvierteenunasalidadeentidadpoligonal.ElresultadosepresentaparaambasconfiguracionesdelparámetroSimplificar.

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errores. El campo InPoly_FID vincula los polígonos de salida con lospolígonosdeentrada.LaopciónFLAG_ERRORS no se puede utilizar dentrodeunasesióndeedición.

4.PROCEDIMIENTO4.1. DESCARGADEIMÁGENESDESATÉLITE

Para el desarrollo de este documento se tomó como referencia 2documentosqueexplicanelprocesodedescargaenformadetallada,elprimero el “Protocolo para la orto rectificación de imágenes Landsat” publicadoporlaDirecciónGeneraldeOrdenamientoTerritorialdelMinisteriodelambienteenelaño2014.Elsegundodocumentobastantedetalladosobreelprocesodedescargadeimágenesesel“Mosaico de Imágenes de Satélite Landsat 8 y Mapa Base para la Zonificación Ecológica Económica de la Provincia Mariscal Ramón Castilla, Departamento Loreto”publicadoporelInstitutodelBienComún–GORELyUNAP.

4.2. PRE-PROCESAMIENTO

El primero paso del para empezar a trabajar las imágenes esdescomprimirlasdesu formatooriginal (tar) yubicarlasenunacarpetadonde se almacenarán las escenas. Las imágenes pueden serdescomprimidas usando el programa WinZip. Se debe descomprimirusandolaopción“extraer en …”, para que de esta manera las bandas delaescenasealmacenenenunacarpetaconelnombredelaimagen.

4.3. PROCESAMIENTO

Teniendo en cuenta las características de las bandas de Landsat 8, se tomaráencuentalaresolucióndelasescenasparaunamejordelimitacióndeloscuerposdeagua,paraelcasodeLandsat8,labandaconmejorresoluciónes labanda pancromática (Banda8)cuyaresoluciónesde15 metros.

4.3.1. Reclasificación de imágenes

Seleccionamoslabanda8ylacargamosalArcMap.sínossalelaopciónde “pyramid layers” le damos “SI”,estoayudaraalavisualizaciónalasimágenes (enel casode las computadoras conpocamemoria estoesindispensable).

Figura5.-Opcionesde“pyramidlayers”

Cuadro 4.- Sintaxis

Parámetro Explicación Tipo de datosout_feature_class Lasentidadespoligonalesquesesuavizarán. FeatureLayeralgorithm Laclasedeentidadpoligonaldesalidaquesecreará. FeatureClasstolerance Especificaelalgoritmodesuavizado.

•PAEK—AcrónimodePolynomialApproximationwithExponentialKernel(Aproximaciónpolinomialconnúcleoexponencial).Calculaunpolígonosuavizadoquenopasaráatravésdelosvérticesdelpolígonodeentrada.Estaeslaopciónpredeterminada.•BEZIER_INTERPOLATION—AjustalascurvasdeBézierentrelosvértices.Elpolígonoresultantepasaatravésdelosvérticesdelpolígonodeentrada.Estealgoritmonorequiereunatolerancia.LascurvasdeBézierseaproximaránenunasalidadeshapefile.

String

endpoint_option(Opcional)

EstableceunatoleranciautilizadaporelalgoritmoPAEK.Sedebeespecificarunatolerancia,lacualdebesermayorquecero.Puedeespecificarlaunidadqueprefiera;elvalorpredeterminadoeslaunidaddelaentidad.Debeintroducir0comomarcadordeposicióncuandoutiliceelalgoritmodesuavizadoBEZIER_INTERPOLATION.

Linear unit

error_option(Opcional)

Especificasisepreservaránlosextremosparaanillosdepolígonosaislados.EstaopciónfuncionasóloconelalgoritmoPAEK.•FIXED_ENDPOINT—Preservaelextremodeunanillodepolígonoaislado.Estaeslaopciónpredeterminada.•NO_FIXED—Suavizaelextremodeunanillodepolígonoaislado.

Boolean

Especificacómosemanejaránloserrorestopológicos(posiblementeintroducidosenelproceso,comoelcruceosuperposicióndelínea).•NO_CHECK—Especificaquenosebuscaránerrorestopológicos.Estaeslaopciónpredeterminada.•FLAG_ERRORS—Especificaquesemarcaránloserrorestopológicos,siseencuentraalguno.

String

Sepuedecrearunageometríanoválida (cerrada)duranteelprocesodesuavizado,y tambiénsepuedereparar,peronosepuedemejorar. Porejemplo, si unpolígonosecruzaa símismo, seconvertiráenunpolígonomultiparteperoseguiráapareciendocomocruzándoseasímismo.

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Reclasificación de imágenes

1. Una vez cargada la imagen de satélite, se necesita hacer unaclasificaciónde laescena.Para laclasificacióndeescenasutilizaremoslasherramientas“Spatial Analyst-Reclass-Reclassify”.HacemosClick derechoenlaherramientaReclassifyyseleccionamoslaopciónBacht.

2.Nosaparecerálaventanadelbacht,queesunaherramientaquenospermite procesar varias imágenes estableciendo una sola orden. Paraesteprocedimientoesnecesarioclasificar las imágenesconunmínimode4clasesyunmáximode10,debidoalavariacióndevaloresentreunaescenayotra.Paraestoaremosclickenleopción“addrow”yagregaremos7filasparacadaclasificación.

3.Unavezagregadalas7filas,hacemosclick derecho en la primera celda de la columna de Input raster yseleccionamos laopciónOpen donde seleccionaremosescenaquequeremosclasificar (banda8previamentecargada).

4.Pordefectosecargaránlosdemásparámetros,sinembargo,debemosconfigurarlos.Hacemosclick derecho en la primera celda de la columna Reclassification y seleccionamos Open, y se abrirá la opción declasificacióndondeharemosclickenlaopcióndeClassify.

Figura6.-Ubicacióndelasherramientasdereclasificaciónenla

cajadeherramientasdelArcGis..

Figura7.-Ventanadesplegadadelaopciónbacht

Figura8.-Ventanaconlas7filasendondesecargaránlasescenasaclasificar

Figura9.-Ventanadereclasificacióncontodoslosparámetroscargadospordefectoylaopcióndeclassify

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5.Todoslosparámetrossedejaránpordefectoycambiaremosúnicamentela opción de numero de clases, y pondremos 4 como nuestra primeraclase y le damosOk.Volvemosa la ventanade clasificación y tambiéndamos Ok.

6. Para los valores de Output raster debemos seleccionar donde se quieren guardar las imágenes,paraesteejemplo sedejará la rutapordefecto,sin embargo, es necesario cambiar el nombre para evitar confusiones,losnombresde losarchivosdesalidadebenguardar referencia con lainformacióncontenidaenelarchivo,asiporejemplo:siestáenunabanda8 de la escena 5-63 de Landsat reclasificada en 4 clases, su nombresugeridoseria:5-63B8class4.

7.HacemosclickderechoenlaprimeraceldadelacolumnaInput Raster yseleccionamoslaopciónFill,estaopciónnospermitellenardemaneraautomáticatodalacolumna.Hacemoslomismoparalaprimeraceldadela columna Value.

8. Para el llenado de la columna de Reclassification yOutput rater debemosrepetirelproceso4,5y6.No olvidar la nomenclatura de los nombres para evitar confusiones. Antes de correr el programase recomienda sacar una copia de toda la tabla enMicrosoftExcelyguardarlacomometadatodelproceso, para esto seleccionamos toda la tabla (debepintarsedeceleste)yhacemoscopiar(clickderechoenelnúmerodelasfilas),luegoabrimosunahojadeexcelylopegamosyguardamos.Unavezhechoesto,hacemosclickenOkyesperamosqueelprogramacorratodaslasclasificaciones.

Figura11.-Ventanadeclasificaciónmostrandolaopciónparacambiarlasclases.

Figura12.-VentanamostrandolaopciónOutputrasterconlarutapordefecto.

Figura13.-VentanamostrandolaopciónInputRaster,dondeseencuentralaopciónFill.

Figura14.-Resultadodelllenadodelas7filasconlasescenasaclasificarylacopiadelprocesoenunahojadeExcel.

9. Como resultado del proceso de clasificacióntendremos 7 imágenes mostrando resultadosdiferentes.Seleccionaremosquemejorrepresentelos cuerpos de agua principales y eliminamostodas las demás.

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4.3.2. Conversión de clasificación a polígonos

1. Una vez seleccionada la imagen clasificada, abrimos la tabla deatributosdelaimagenyseleccionamoslafilaquecontengalainformacióndecuerposdeagua(en lamayoríade loscasoses laclase3o4),encasoqueloscuerposdeaguaesténdistribuidosendosclasessupuedeseleccionardosfilas.

2. Una vez seleccionada los pixeles que contienen clasificación decuerposdeagua,abrimosel toolboxyseleccionamos lasherramientas“Conversión Tools – From raster – Raster to polygon”.

3. Seleccionamos la imagen clasificada (en la cual seleccionamos lospixeles) y ledamosuna rutadesalida.Es importanteactivar laopciónSimplify polygons (optional).Este proceos convertirá la informaciónseleccionadaenformateshapefile.

4.Elshapefileresultantetienevariasimperfeccionesysenecesitanmejorarlapresentacióndelamisma,losprincipalesproblemasencontradosson:presencia de pequeños polígonos innecesarios, polígonos con ángulosmuyagudosycontornoscuadriculadosotriangulados.

Figura15.-Seleccióndelafilaenlatabladeatributosquecontienelainformacióndecuerposdeagua

Figura16.-UbicacióndelaherramientadeconversiónderasterapolígonoenlacajadeherramientadelArcGis.

Figura17.-VentanadesplegadadelaherramientaRastertopolygoncontodaslasopciones. Figura18.-Resultadodelaconversióndelahidrografíaenpolígonos

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5.Parasolucionarlospolígonosmuypequeños,secalculaeláreadetodoslospolígonosexistentesenelshapefile.Abrimoslatabladeatributosyhacemosclickenopcionesde tabla y seleccionamos“add field”, a este campo le pondremos el nombre de “área_ha”, tipo “Double”,yledamosok.

6.Ahoraparacalculareláreahacemosclickderechoenelencabezadoen “área_ha” y seleccionamos la opción “calculate geometry”, en la mayoríadeloscasosnossaldráunmensajequenosadviertequeestamostrbajandofueradelasesióndeedición,peroquenotendráimplicanciaenel resultado, le ponemos “Yes”. En el cuadro de dialogo deCalculate Geometry,configuramoslapropiedadyponemos“Area”, el sistema de coordenadas debe estar en WGS 1984 UTM Zone 18SylasunidadesenHectares [ha],yledamosOk.

7. Activamos la herramienta de Edición, y hacemos Start editing al polígonoquevenimostrabajando.Abrimoslatabladeatributosydamosclickenopcionesdetablayseleccionamoslaopciónselect by attributes.Enlaventanadedialogodedamosdobleclicken“área_ha”,luegodamosunclickalaopción“<=”,y luegoescribimos1000alfinaldelasintaxisubicadaenlapartebaja.Estoseleccionaratodoslospolígonosmenoresa1000hectáreasmarcándolesconceleste.

8.Hacemosclicken“Delete selected”,yguardamoslaediciónen“stop editing”.

Figura19:Ventanadelatabladeatributosmostrandolaopciónparaagregarunnuevocampo.

Figura20.-Ventanadesplegadadecálculodegeometría. Figura21.-Ventanadeseleccióndeatributos

Figura22.-VentanamostrandolosdatosseleccionadosenlatabladeatributosylaopciónDelete selected.

Figura23.-Resultadosdelaeliminacióndelospolígonosmenoresa1000hectáreas.

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9.Conelpasoanteriorhemos,solucionadoelproblemadelospolígonospequeños, ahora nos concentraremos en las formas irregulares,cuadriculadasytrianguladas.Paraestesencillométodoseleccionaremoslasherramientas“Cartography Tools – Generalization – Smooth Polygon”

10. De acuerdo a pruebas previas, se determinó que la tolerancia aplicada a laherramienta Smooth es de 4 a 5 veces eltamaño del pixel, es decir si la resoluciónde la banda 8 es de 15 metros entonces la tolerancia será igual 60 metros (15x4).El nombre del archivo final debe guardarreferencia con la información como, porejemplo: 5_63hidro_poly.

Figura24.-UbicacióndelaherramientadeSmoothPolygonenlacajadeherramientadelArcGis

Figura25.-VentadadesplegadadelaherramientaSmoothPolygoncontodaslasopciones.

Figura26.-Resultadodelsuavizadodelosángulosdelospolígonos.

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4.3.3. Procedimiento para extracción de curvas de nivel

1. Descarga del modelo de elevación digital (DEM)LaimagenderadarShuttleRadarTopographyMission(SRTM)seobtienemediante la páginaweb del ServicioGeologico de los EstadosUnidos(USGS).Esteradarcuentaconunaresoluciónde90m.

2. Extracción de curvasParaelprocesodeextraccióndecurvasdenivelseutilizalaherramientaSpatialAnalisyt tool–surface–contour.Enestepasocabeespecificarque la equidistancia es de 50 metros.

UnavezubicadalaherramientacountorenelArcToolBox,sedebecolocarla equidistancia que tendrán las curvas de nivel de nivel, en este paso la carpetadesalidadelarchivosemantendrápordefectoyaquelacurvasdebenpasarporunprocesomásdeedición.

3. Edición de curvas de nivelLosresultadosobtenidosapartirde laherramientacontourpasaronuntratamientocartográficodesuavizadoutilizandolaherramientaCatographytool–Generalization–Smooth,apartirdelacualsecorrigierontodoslosángulosbruscosobtenidos conel contour, pasoseguidoy teniendoencuentalaescaladezonificación(meso)seeliminarontodaslascurvascondistancias(perímetros)menoresa3km

Para el suavizado de la curva de nivel se recomienda dar un smooth

tolerance un valor multiplicado tres veces el valor del pixel, para este caso laresolucióndelaimagentiene90metros,esoquieredecirqueelvalorsera de 270.

-Lasiguientefiguramuestraelantesydespuésdelascurvasdenivel,mostrandounsuavizadoyunaformamásacordeconloquerepresenta

Figura27.-VentanamostrandolaubicacióndeherramientaContourenlacajadeherramientasdelArcGis

Figura28.-VentanadesplegadadelaherramientaCountorcontodaslasopciones

Figura29.-visualizadordelArcGismostrandolascurvasdenivelobtenidaatravésdelaherramientacountor.

Figura30.-VentanadesplegadadelSmoothLinecontodaslasopciones.

Figura31.-Resultadodelsuavizadodelosángulosdelascurvasdenivel(líneasrojas).

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4. Errores en la topología de las curvas de nivel e hidrografía. Para realizar un correcto trabajo de edición de curvas de nivel, debentenerclarociertoscriterios,en lossiguientespuntosseenumerarán loserroresmostrandocualeselproblemaysusolución.

ERROR 01 Bookmark: cruce ríos principales Problema: Si la curva de nivel posee una formamuy similar al flujo ocuerpodeagua.

ERROR 02 Bookmark: cruce rio curvas simple Problema: Silacurvadenivelsecruzaconunalíneadeflujodeagua

ERROR 03Bookmark: finaldelacurva Problema: Silacurvadenivelcruzaenformatransversalconunflujodeaguaenzonamontazona

Solución:Seconsideraunaexcepcióndebidoaqueenzonamontañosaencomúnquelosflujosdeaguaposeandistintasaltitudes.Debeconsiderarsequelazonaestrechadelacurvaespordondeaproximadamentepasaelflujodeagua.

ERROR 04Bookmark: seguirelfinaldelacurva2 Problema: Silacurvadenivelsesuperponeconsigomisma

Figura32.-Error01,formasimilardelacurvadenivelconflujosdeagua

Figura33.-Topologíasolucionadaconlacurvadeniveleliminada

Figura34.-Curvadenivelinterceptadaconflujodeagua

Figura35.-Curvadeniveleditadadentrodelmismopixelporelcualestatrazado

Figura37.-Topologíaconexcepción

Figura38.-Curvadenivelsuperpuestaconsigomisma

Figura36.-Curvadenivelcruzadatransversalmenteconelflujodeagua

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Solución:Editarlacurvadenivelhaciendouncorteenlasuperposición.

ERROR 05Bookmark: polígonosparaeliminarProblema: Siunacurvadenivelpequeñaatraviesaunflujodeaguavariasveces

Bendayan, L., Sanjurjo, J., Kalliola, R., Rodriguez, F. 2003.“ExperienciadelaTecnologíadePercepciónRemotaparalaElaboracióndelMosaicodeImágenesdeSatéliteLandsatTMenlaSelvaBajadelaAmazoníaPeruana.FoliaAmazónica14(1).Iquitos–Perú.Pág.73–86.

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Instituto de Investigaciones de La Amazonía Peruana.2014.“InformedeCorrecciónyOrtorectificaciónGeométricadeImágenesSatelitalesparalaZonificaciónEcológicayEconómicadelaprovinciadeAltoAmazonas.Iquitos–Perú.Pág.15.Documentonopublicado.

Instituto Geográfico Nacional, 2005.EspecificacionesTécnicasparalaProduccióndeMapasTopográficosalaEscala1:100000,Lima,Perú,pag.33,

Gobierno Regional De Loreto. 2014:“CatálogodeObjetosGeográficosdeDatosFundamentalesdelDepartamentodeLoretoGobiernoRegionaldeLoreto”,Iquitos-Perú.118pp.

Urquiza, J.D., Burga, M. & Márquez, PC.2015“MemoriaDescriptivadelMosaicodeImágenesdeSatéliteLandsat8yMapaBasedelDepartamentodeLoreto”.GORELoreto–IBC-UNAP.Iquitos–Perú.

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ReferenciasWeb

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http://resources.arcgis.com/es/help/main/10.2/index.html#//007000000013000000

Figura39.-Curvadenivelcortadaenlasuperposición

Figura41.-Curvadeniveleliminada

Figura40.-Curvadenivelpequeñaatravesadaconunflujodeagua

Solución: Se elimina la curva de nivel

10. BIBLIOGRAFÍA Y REFERENCIAS WEB

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