La utilización de productos satelitales, a través de técnicas de teleobservación, constituye una herramienta sumamente importante en el análisis de los espacios urbanos. El avance tecnológico y el desarrollo de misiones satelitales facilitan el monitoreo continuo y permanente de los entornos urbanizados, permitiendo medir los cambios.
Los datos obtenidos a través de sensores remotos han sido usados como una forma indirecta de estimar variables biofísicas debido a su fácil implementación. Sin embargo, la mayoría de los índices espectrales están diseñados para resaltar una cobertura terrestre de otra que genere confusión y mejorar la precisión de la clasificación, por lo que el estudio con respecto a áreas urbanas o superficies impermeables (como carreteras, estacionamientos, techos de edificios, etc.) y suelo desnudo, sigue siendo un desafío debido a su heterogeneidad y confusión espectral.
Se presenta un análisis realizado sobre imágenes satelitales correspondientes a la Misión Sentinel2, que está compuesta por el instrumento MSI (MultiSpectral Instrument) que toma datos de alta resolución espacial con el fin de monitorizar la superficie terrestre. Sentinel-2 consta de 13 bandas con distintas resoluciones espaciales (10m, 20m o 60m):El análisis consistió en la confección de dos índices que permiten diferenciar las coberturas urbanas de las superficies impermeables, a continuación, se presentan los resultados preliminares.
1) Urban Index (UI)[1]
Es un índice que está fuertemente relacionado con la densidad de edificación por pixel, por lo cual, generalmente se usa para el mapeo de zonas urbanas. Se calcula de la siguiente manera:
sus valores están comprendidos entre -1 y 1, donde:
- los valores negativos muy pequeños cercanos a 0 son coberturas de superficies edificadas
- los suelos desnudos tienen valores superiores a 0
- la vegetación toma valores negativos cercanos a -1.
En la Figura 1 se puede observar el Histograma de Frecuencias del Índice UI correspondientes a las localidades del valle de Punilla (imágenes de mayo de 2018).
Figura 1: Histograma de Frecuencias del Índice UI en las localidades del Valle de Punilla
En la Figura 2 se representa el producto ráster resultante con el cálculo del Urban Index en la localidad de Cosquín.
Figura 2: Índice UI en la localidad de Cosquín
2) Normalized Difference Build-up Index (NDBI)[2]:
El Índice de áreas construidas de diferencia normalizada es de gran interés para estimar zonas con superficies edificadas (consolidadas) o en desarrollo (sin consolidar) respecto a zonas con vegetación o desnudas, normalizando los efectos de las diferencias de iluminación entre áreas urbanas reconocible en la escena, así como los efectos atmosféricos. El cálculo del índice NDBI requiere de las bandas de análisis del infrarrojo a través de las bandas SWIR y NIR y se expresa de la siguiente manera:
sus valores están comprendidos entre -1 y 1 donde
- los pixeles negativos representan áreas con vegetación
- Valores intermedios corresponden zonas desnudas, cultivos en crecimiento o zonas en construcción
- valores positivos elevados indican coberturas de suelo edificadas o de infraestructuras.
En la Figura 3 se puede observar el Histograma de Frecuencias del Índice NDBI correspondientes a las localidades del valle de Punilla (imágenes de mayo de 2018).
Figura 3: Histograma de Frecuencias del Índice NDBI en las localidades del Valle de Punilla
En la Figura 4 se representa el producto ráster resultante con el cálculo del Normalized Difference Build-up Index en la localidad deCosquín.
Figura 4: Índice NDBI en la localidad de Cosquín
Cómo se observa, no es fácil separar el área construida de los suelos con poca vegetación que se sitúan, por ejemplo, a orillas del río o en las zonas de roca desnuda y que aparecen de manera similar a las urbanizaciones.
En las siguientes publicaciones profundizaremos estos análisis agregando índices y cálculos adicionales que acompañen el análisis de las tramas urbanas.
Autores:
Ing. Agrim. Ma. de los Ángeles Luna
Ing. Agrim. Hernán Morales
