CRECTEALC MÉXICOCentro Regional de Enseñanza en Ciencia y Tecnología Espacial

para América Latina y el CaribeCampus México

Proyecto de aplicación “ANÁLISIS TEMPORAL DEL CULTIVO DEL CAFÉ Y

USO DE SUELO EN EL MUNICIPIO DE COATEPEC, VERACRUZ”.

Asesor (es)

Ing. E. Jerjes Molina Blancas M.C Genaro Olivera Romero

Por

Claudia Apodaca González

Tonantzintla, Puebla, México; Agosto de 2017

ÍNDICE

ÍNDICE DE FIGURAS, GRÁFICAS Y TABLAS

ABSTRACT

RESUMEN

INTRODUCCIÓN DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA JUSTIFICACIÓN OBJETIVOS

Objetivo General

Analizar superficialmente y temporalmente el cambio de uso de suelo y el cultivo de café por medio de

imágenes satelitales Landsat-5 y Landsat-8 de los años 1993 y 2017, en el municipio de Coatepec,

Veracruz.

Objetivos específicos

Hacer una comparación temporal de imágenes sobre el uso de suelo y la superficie del cultivo de café en

el municipio.

Realizar un índice de vegetación (NDVI) para la detección de cambios de vegetación.

Aplicar una Clasificación No Supervisada para identificar cambios de uso de suelo.

Generar mayor información para proponer estrategias que ayuden a la problemática del cultivo.

ALCANCE

ESTADO DEL ARTE

CONCEPTOS BÁSICOS

METODOLOGÍA DE SOLUCIÓN

Materiales

Imágenes Landsat-5 y Landsat-8

Software QGIS 2.8.9 y ArcGIS 10.2

Datos vectoriales (límites políticos administrativos, centros poblados, etc.), información temática

(elevación, mapas recientes de precipitaciones, mapa de temperaturas, registros climáticos, mapa

de ecosistemas, mapas de uso de la tierra, etc.) y otros estudios y cartografía relacionada.

Prontuario de información del Instituto Nacional de Estadística y Geografía

GPS

Información de plataformas digitales.

Metodología

Descripción del área de estudio

El municipio de Coatepec se localiza en la zona montañosa central del estado de Veracruz, sobre las

estribaciones del Cofre de Perote; entre los paralelos 19° 21’ y 19° 32’ de latitud norte; los meridianos 96° 47’ y

97° 06’ de longitud oeste; altitud entre 500 y 2900 m. Colinda al norte con los municipios de Perote, Acajete,

Tlalnelhuayocan, Xalapa y Emiliano Zapata; al este con los municipios de Emiliano Zapata y Jalcomulco; al sur

con los municipios de Jalcomulco, Tlaltetela, Teocelo y Xico; al oeste con los municipios de Xico, Perote y Acajete

(Figura 1.) (INEGI, 2009).

Coatepec es uno de los principales municipios en el centro de Veracruz dedicados al cultivo del café, por volumen

de producción y número de productores. De acuerdo a

Búsqueda y recopilación de información

La información que se presenta provino de diferentes fuentes oficiales como Servicio de Información

Agroalimentaria y Pesquera (SIAP), Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación

(SAGARPA), Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Así como trabajos publicados en revistas

científicas indexadas, libros, reportes técnicos y actas de congresos relacionados con la situación actual de la

cafeticultura.

En la tabla 1 se presenta el detalle de la información recopilada.

Recurso Tema Escala Año Fuente Formato

Selección y adquisición de imágenes Landsat 5 y 8.

La determinación de la cobertura del cultivo del café y el uso del suelo en el municipio de Coatepec, Veracruz se

realizó en base a imágenes satelitales adquiridas a través del United States Geological Survey (Servicio

Geológico de los Estados Unidos, por sus siglas en inglés).

Específicamente, las imágenes utilizadas fueron de Landsat-5 y 8, con las siguientes características.

Imagen Satélite Sensor Resolución espacial Referencia Fecha

Path Row

1993 Landsat-5 TM 30 m 25 46 15-Feb-1993

2017 Landsat-8 OLI TIRS 30 m 25 46 16-Ene-2017

Se eligieron en estas fechas, ya que resultaron con mejores resultados para su descarga, ya que no presentaron

nubosidad.

El procesamiento total de las imágenes se realizó en base a las siguientes etapas, que a continuación se detallan.

Pre-procesamiento de imagen

Primero, las imágenes se convirtieron desde su formato nativo de “radianza” a “reflectancia,” con el programa

QGIS Wien 2.8.9 corrigiendo los efectos causados por la posición del sol. Para eso, se necesitaba información

sobre la posición del sol (ángulo y época del año), que estaba indicado en los metadatos que vinieron con las

imágenes originales.

Obtención de NDVI

También, para apoyar la detección de cambios, el índice de vegetación, NDVI (“Normalized Difference Vegetation

Index” en inglés) fue generado para cada imagen (1993 y 2017). La fórmula para calcular este índice depende del

tipo de sensor o de imagen de satélite que se utilice. Para este caso se utilizó:

NDVI

Landsat 5 NIR (Banda 4) – VIS (Banda 3) / (NIR (Banda 4) + VIS (Banda 3)

Landsat 8 NIR (Banda 5) – VIS (Banda 4) / (NIR (Banda 5) + VIS (Banda 4)

Clasificación no supervisada La clasificación no supervisada es realizada automáticamente por ArcGIS 10.2, el cual se definirá el número de

clases o categorías. Primero, se seleccionaron las muestras para correr el clasificador. Mismas que fueron

compiladas por fuentes nacionales (por ejemplo, prontuario de información de INEGI). De acuerdo a lo anterior, la

primera clasificación es de 4 clases:

Bosque, Agricultura, Pastizal o vegetación secundaria, y Zona urbana o suelo desnudo.

No obstante, se realizará otra clasificación para generar mayor número de clases (Reclasificación).

Validación

Se realizaron visitas de campo en las cuales se levantaron algunos puntos de ubicación de fincas cafetaleras.

Aunque en algunas se dificultó el acceso para determinar información de importancia. Por lo tanto, se generaron

puntos de validación partiendo de mapas de referencia nacionales (impresos y digitales), así como trabajos

relacionados.

Figura#. Diagrama de procesos

Delimitación del área de estudio

Adquisición de imágenes Landsat (5 y 8). https://earthexplorer.usgs.gov/ Año: 1993 y 2017

Reproyección de las imágenes a UTM Zona 14. QGIS y ArcGIS

Información secundaría. Cartografía de referencia

Datos Vectoriales de INEGI (1:1000000 y 1:250000).

Insumos

Procesos

Productos

Pre-procesamiento de imágenes.

Corrección de imagen (los valores de DN (niveles digitales) se convierten a radianes).

NDVI Clasificación No Supervisada

Transformación del uso de suelo de Coatepec,

Veracruz.

Datos de muestreo en campo. Uso de GPS.

Reclasificación

Cálculo de áreas Conversión de raster a shape

Validación

Mapas

RESULTADOS

Para el pre-procesamiento de las imágenes debemos utilizar el plugin Semi-Automatic Classification en QGIS.

En la barra del menú seleccionamos SCPPreprocesamientoLandsat

Aparecerá la siguiente ventana. Donde se identificará la carpeta de trabajo y se cargará el archvo MTL del raster.

En este caso, es la carpeta Coatepec_1993 que incluye los archivos del mismo año.

Para el año 2017, debemos marcar las casillas que se muestran en la imagen, ya que para este año se obtuvo de

Landsat 8.

Dar Ejecutar

Seleccionar la carpeta donde se guardarán las imágenes corregidas del año correspondiente.

Nota: Para el caso de Landsat-8 hay que cargar las bandas 1 a la 7.

Para Landsat-5 solo se cargarón las bandas 1 a la 5 y 7, ya que no se utilizó la banda térmica (banda 6).

Una vez que se corrigen las imágenes se cargan en ArcGis 10.2.2, para observar una comparación. Con una

combinación de colores. (Color natural RGB 321, Landsat-5; RGB 432, Landsat-8).

Imagen normal_1993 Imagen procesada_1993

Imagen procesada_2017 Imagen normal_2017

Para hacer un recorte de la imagen (Clip). ArcToolboxData Management ToolsRasterRaster

ProcessingClip.

Una vez que se realiza este proceso debe ser exportada

como imagen.

Click derecho sobre la imagen generada

(raster)DataExport Data.

Los resultados son los siguientes:

Imágenes corregidas

Para obtener el NDVI de las imágenes. Seleccionamos ArcToolboxSpatial Analyst ToolsMap

AlgebraRaster Calculator.

1993 2017

1993

2017

Antes de clasificar, debemos crear una composición de color del archivo.

ImageAnalysis, seleccionamos las capas y luego Composite Bands. Luego exportar la imagen generada.

Para obtener la clasificación no supervisada.

Seleccionamos

ArcToolboxMultivariateIso Cluster

Unsupervised Classification.

Añadir en Input raster bands el archivo

original con que se está trabajando. En

Number of classes, escribir el número de

clases que va a clasificar, en este caso son 4

(como primera clasificación). Se guarda el

archivo de salida y OK.

Nota: Utilizamos la Clasificación No

supervisada, ya que generó mejores resultados

que la Clasificación Supervisada, debido a la

falta de puntos de control y experiencia.

Como primera clasificación, se obtuvo cuatro clases, para diferenciar las principales diferencias entre los años.

1993

2017

Reclasificación

Arc ToolBoxSpatial Analyst ToolsReclassReclassify.

Seleccionamos la imagen NDVI17 y Classify, como lo muestra la imagen,

El resultado será el siguiente para cada una de las imágenes.

Nota: Como se puede observar ahora tenemos diez clases que pueden dar mayor precisión de los usos de suelo

en el municipio.

2017

1993

Conversión de ráster a polígono

Arc ToolBoxCorversion ToolsFrom RasterRaster to Polygon

Conversión de las dos imágenes.

Una vez que se obtuvo los polígonos, se procedió a unir para calcular áreas de las diferentes coberturas de suelo (clases). Abrir tabla de atributos y en EditorStart Editing. Después en el menú superior seleccionamos SelectionSelection By Atributes, seleccionar el archivo en el que estamos trabajando, seleccionar gricode=1,2… (número de cada una de las diez clases) que empezará a unir. Luego en EditorMergeOK. Una vez que se termina todo el proceso en EditorStop Editing.

Cálculo de áreas Abrir la tabla de atributos Table OptionsAdd field nombrar el nuevo campo, en este caso Área (has.). Click derecho sobre el nuevo campo y seleccionar Calculate Geometry y calcular en hectáreas, OK. Validación Un análisis multicriterio ayudará a determinar la cobertura del cultivo del café en el municipio de Coatepec. De

acuerdo a SAGARPA (2015), México cuenta con condiciones ideales para el cultivo del café, con zonas

montañosas del sureste del país que se encuentran a altitudes mayores a 900 metros sobre el nivel del mar, así

como temperaturas que van de los 17.5 a 25.3°C. En precipitación pluvial, los cafetales mexicanos cuentan con

una media promedio que oscila entre 1,400 a 2,300 msnm, distribuidas durante todo el año. En México, la

variedad que se produce es la denominada “arábiga” (coffea arábica) y del tipo robusta (coffea canephora). Cerca

del 99% de los predios cafetaleros se establecen bajo sombra (INFOASERCA, 2002).

En base a lo anterior, utilizamos estudio de pendiente y curvas de nivel de 25 m., información secundaria como

vectores de INEGI para mayor precisión y coincidencia en cuanto a su ubicación del cultivo.

En este caso, para determinar las diferentes clases se utilizó la herramienta de Google Maps en el programa de

QGIS: zonas urbanas y suelo desnudo que incluía carreteras y caminos, zonas agrícolas, vegetación secundaria,

bosque y café bajo sombra, en el que se fue discriminando las diez clases para llegar solo a cinco.

Así como la ubicación de algunos puntos en donde se encuentra plantas de café, con la ayuda de GPS.

Otra de las herramientas utilizadas fue el buffer para conocer zonas de influencia del cultivo del café.

Convertir la clase número 10 (café bajo sombra) en layer para realizar el buffer. El obejtivo de esta herramienta es

para conocer las áreas de influencia que tiene el cultivo del café.

Arc ToolBoxAnalysis ToolsProximityBuffer

Obtenemos lo siguiente:

Obtención de áreas

Clases AÑO 1993 AÑO 2017

Nombre ÁREA (Has.) ÁREA (Has.)

Zona urbana, asentamientos humanos y suelo desnudo 909.7679001 1057.570953

Zonas agrícolas y pastizal 8212.837702 7540.5237

Vegetación secundaria 6838.81617 7608.374613

Zona boscosa 4015.711484 3954.42234

Café de sombra 257.3957554 73.88745669

2017 1993

1993 2017

Mapas

CONCLUSIONES

Zona urbana,asentamientos humanos y

suelodesnudo

Zonasagrícolas y

pastizal

Vegetaciónsecundaria

Zonaboscosa

Café desombra

AÑO 1993 909.7679001 8212.837702 6838.81617 4015.711484 257.3957554

AÑO 2017 1057.570953 7540.5237 7608.374613 3954.42234 73.88745669

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

SU

PE

RF

ICIE

(H

as.)

Uso de suelo en el Municipio de Coatepec, Veracruz.

BIBLIOGRAFÍA SAGARPA, (2015). Convención Internacional del Café. México

INFOASERCA, (2002) Información económica y comercial para el sector agropecuario.