PROFUNDIZACIÓN
ANÁLISIS MULTITEMPORAL PARA LA
DETECCIÓN DE CAMBIOS EN EL MUNICIPIO
DE SOCHA BOYACÁ Y POPAYÁN CAUCA
UTILIZANDO IMÁGENES DE ULTRA ALTA
RESOLUCIÓN ESPACIAL PROPUESTA DE PASANTÍA
Autor
David Eduardo González Herreño
Director
PhD Rubén Javier Medina Daza
Codirector
MSc. Carlos Andrés Franco Prieto
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones
Énfasis en Geomática Bogotá, Colombia
septiembre de 2021
CONTENIDO
1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................ 2
2. PROBLEMA ................................................................................................................ 3
3. JUSTIFICACIÓN ......................................................................................................... 5
4. OBJETIVOS ............................................................................................................... 6
4.1 OBJETIVO GENERAL .......................................................................................... 6
4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................. 6
5. MARCO TEORICO ..................................................................................................... 7
6. MARCO METODOLÓGICO ...................................................................................... 14
7. ÁREA DE ESTUDIO Y DATOS ................................................................................. 17
8. RESULTADOS ......................................................................................................... 20
9. CONCLUSIONES ..................................................................................................... 25
11. REFERENCIAS ......................................................................................................... 27
LISTA DE ILUSTRACIONES
Ilustración 1 Fases de entrenamiento y clasificación del clasificador Random Forest ........ 8
Ilustración 2 Metodología propuesta ................................................................................ 14
Ilustración 3 Mapa de localización caso de estudio Popayán Cauca ................................ 17
Ilustración 4 Mapa de localización caso de estudio Socha Boyacá .................................. 18
Ilustración 5 Mapa de detección de cambios Socha Boyacá ............................................ 23
Ilustración 6 Identificación cambios ................................................................................. 24
LISTA DE TABLAS
Tabla 1 Información general imagen Vexcel Ultracam D ................................................. 18
Tabla 2 Generalidades Sistema de percepción remota Sentinel 2 ................................... 19
Tabla 3 Características del sensor Sentinel 2 .................................................................. 19
Tabla 4 Evaluación de precisión clasificación imagen Vexcel Ultracam D Socha. ............ 20
Tabla 5 Evaluación de precisión clasificación imagen Vexcel Ultracam D Popayán. ........ 21
Tabla 6 Evaluación de precisión clasificación imagen Sentinel 2 Popayán. ..................... 21
Tabla 7 Evaluación de precisión clasificación imagen Sentinel 2 Socha. ......................... 22
Tabla 8 Resultados Detección de cambios imagen Vexcel Ultracam D Socha................. 22
Tabla 9 Resultados Detección de cambios imagen Vexcel Ultracam D Popayán ............. 24
Análisis multitemporal para la detección de cambios en el municipio de Socha Boyacá y Popayán
Cauca utilizando imágenes de ultra alta resolución espacial
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1. INTRODUCCIÓN
Las aplicaciones de la percepción remota son diversas, con el procesamiento de
imágenes satelitales se puede obtener información espacial de alto nivel, es así que la
gestión de recursos naturales, los programas de planeación y monitoreo dependen de
información precisa acerca de la cobertura terrestre (Harish et al., 2017) incluso en los
procesos catastrales. Con base en datos de uso y cobertura se pueden realizar procesos
de elaboración y actualización de cartografía temática que en algunos casos resultan
dispendiosos y costosos, además por la dinámica de los territorios se requieren
actualizaciones constantes, consecuentemente los datos de percepción remota
representan un método único y eficiente para generar cartografía de grandes extensiones
proporcionando consistencia espacial e información multitemporal (Riedel et al., 2006).
Estudios previos han demostrado la incidencia de la resolución espacial y espectral de las
imágenes satelitales en los resultados de clasificaciones de uso y cobertura terrestre
(Gevaert et al., 2015) por lo que dependiendo del propósito de la investigación la
resolución espacial del sensor podría resultar insuficiente para discernir objetos
geográficos de menor tamaño, lo que dificulta la labor del interprete, de manera similar
baja separabilidad espectral de las bandas del sensor podría conllevar a la confusión de
clases temáticas. De lo que se deduce la necesidad de procesar imágenes con alta
resolución espectral como base para estudios de detección de cambios, con el
lanzamiento de más de diez satélites ópticos de muy alta resolución en los últimos 15
años (QuickBird, GeoEYE, WorldView, Pléiades, etc.), por lo que cada vez se dispone de
más imágenes de satélite de resolución métrica y submétrica (Regniers et al., 2016). Este
estudio emplea imágenes de ultra alta resolución provenientes de vuelos fotogramétricos
realizados por el Instituto Geográfico Agustín Codazzi- IGAC, además se propone de
manera paralela el uso de imágenes de acceso libre disponibles en la plataforma de
Google Earth Engine.
Con los métodos de detección de cambios se identifican los cambios espaciales usando
imágenes de satélite multitemporales debidos a fenómenos artificiales o naturales
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Cauca utilizando imágenes de ultra alta resolución espacial
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, lo que resulta de gran importancia en percepción remota, el seguimiento de los cambios
medioambientales y la detección de cambios en el uso y la cobertura del suelo (Asokan &
Anitha, 2019).
En Colombia El IGAC es la autoridad catastral y su Centro de Investigación y Desarrollo
en Información Geográfica -CIAF han venido realizando investigaciones en este campo de
la detección de cambios usando imágenes de muy alta resolución espacial, con el objetivo
de automatizar procesamientos y obtener información espacial detallada de cambios en
determinados municipios con fines catastrales, estos resultados son datos base en el
marco del proyecto de Catastro Multipropósito que actualmente está siendo implementado
en el país (CONPES 3958).
Con este trabajo se pretende implementar la técnica de detección de cambios Diferencia
post clasificación empleando diferentes algoritmos de clasificación de imágenes, basados
en métodos de Machine Learning, entre los años 2015 y 2020 en el municipio de Socha
Boyacá, además, de realizar la correspondiente evaluación los resultados obtenidos
mediante métricas de validación de calidad, los desarrollos necesarios se implementaron
en Google Earth Engine.
2. PROBLEMA
Con la implementación de la política pública de Catastro Multipropósito en Colombia el
IGAC como autoridad catastral del país está desarrollando nuevas metodologías que
faciliten la generación de información espacial útil en el barrido predial masivo, es así que,
en 2020 inicio la investigación para generar una metodología que permita la detección de
cambios de construcciones en entornos rurales y urbanos, esta propuesta se desarrolló
en la plataforma Google Earth Engine que admite el procesamiento en la nube de
múltiples colecciones de imágenes satelitales.
La información espacial de uso y cobertura del suelo obtenida a partir de imágenes de
satélite ofrece información sinóptica a los responsables de la toma de decisiones (Chang
et al., 2013). La clasificación de uso y cobertura terrestre es un componente importante
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para entender las interacciones de las actividades del ser humano con el medio ambiente,
es necesaria para detectar y monitorear los cambios de uso en del suelo para mantener
un medio ambiente sostenible (Harish et al., 2017) para identificar cambios en uso y
cobertura de suelo se han desarrollado diversos algoritmos de clasificación que generan
cartografía temática en territorios determinados utilizando imágenes satelitales.
Con la necesidad latente de actualizar el territorio nacional1, a través del IGAC y de los
gestores catastrales autorizados son múltiples los municipios que podrían ser casos de
estudio para implementar la metodología propuesta para analizar los posibles cambios de
uso y cobertura, de manera particular el municipio de Socha en Boyacá ha presentado
cambios en el uso del suelo de su territorio en las últimas décadas y presenta
desactualización catastral por lo que este trabajo se realizara con imágenes satelitales de
este municipio.
Se espera identificar los cambios de uso y cobertura del suelo especialmente de nuevas
construcciones en el municipio de Socha Boyacá, con esta información se concentrarían
los operativos de actualización catastral en determinados sectores, además los resultados
de este trabajo podrían ser de utilidad en otros entornos como base para los tomadores
de decisiones, formulación de políticas públicas, planeación del desarrollo, salud pública,
programas agrarios, medio ambiente, entre otros.
1 Véase Catastro Multipropósito IGAC, https://www.igac.gov.co/es/subsitio/politicas
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3. JUSTIFICACIÓN
De acuerdo a estadísticas oficiales del DANE y del IGAC con fecha de corte 1 de enero
de 2019 el 66,00 % del territorio nacional tenía información catastral desactualizada, el
28,32% no contaba con formación catastral y solo el 5,68 % del territorio nacional tenía
información actualizada (IGAC, 2019), por lo que se requería de la formulación de una
política pública eficiente para la estructuración de un nuevo sistema catastral para
Colombia que no se enfoque únicamente en los fines fiscales tradicionales sino que se
oriente de manera multipropósito para generar información confiable y pertinente.
Consecuentemente, el gobierno de Colombia con la formulación documento CONPES
3958 estableció los lineamientos para la implementación de la nueva política pública de
catastro multipropósito, dicha política necesita como insumo base información espacial de
alto nivel, que permita focalizar los operativos catastrales en las zonas del país que por su
dinámica propia de mercado inmobiliario se han generado cambios en el uso y cobertura
del suelo en entorno urbanos y rurales, por ende se requiere de actualización catastral
dichos territorios. Para identificar zonas que requieran procesos de actualización o
formación catastral se podría optar por el uso de cartografía básica, trabajo de campo,
entre otros, sin embargo, los procesamientos podrían volverse dispendiosos y costosos
en territorios con dinámicas constantes de cambio o en zonas de difícil acceso.
ES una precondición de los algoritmos de clasificación de imágenes que sean rápidos y
de alta precisión para las aplicaciones prácticas (Xiaofang Liu et al., 2007), además, la
técnicas de detección de cambios usando imágenes de ultra alta resolución son muy
útiles especialmente en las aplicaciones de planeación urbana y actualización de datos
para SIG (Lv et al., 2017); teniendo en cuenta que los procesamientos de clasificación de
imágenes y detección de cambios son aplicaciones clave de la percepción remota, el uso
de imágenes de ultra alta resolución espacial podría resultar útil para la generación de
información espacial actualizada y pertinente en para la identificación de nuevos
desarrollos urbanísticos que deben ser incluidos en los procesos catastrales que lo
requieran en el marco de la implementación de la política pública de catastro
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multipropósito para Colombia, y en general la metodología propuesta en este documento
puede ser implementada en cualquier proyecto de detección de cambios.
4. OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
Analizar el cambio de uso y cobertura terrestre en el caso de estudio Popayán Cauca y
Socha Boyacá desde 2015 hasta 2020, mediante la implementación del método
Diferencia Post-Clasificación usando imágenes Vexcelultracam D de alta resolución
espacial.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
• Aplicar el algoritmo Random Forest y otras técnicas de Machine Learning para
realizar la clasificación de la imagen del área de estudio.
• Detectar y analizar posibles cambios espacio temporales con énfasis en
construcciones desde 2015 hasta 2020 en el área de estudio.
• Comparar los resultados obtenidos al implementar la metodología propuesta con
imágenes de resolución espacial media y de acceso libre como Sentinel 2A.
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5. MARCO TEORICO
5.1 CLASIFICACIÓN DE LA COBERTURA TERRESTRE
La clasificación de imágenes satelitales es una tecnología clave en las aplicaciones de la
teledetección (Xiaofang Liu et al., 2007), en este apartado se presentan los conceptos
básicos de las diferentes técnicas implementadas en este trabajo.
5.1.1 MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN
Métodos como la mínima distancia, la máxima verosimilitud o el algoritmo
secuencial máximo a posteriori son frecuentemente usados para realizar la
clasificación de las imágenes provenientes de sensores remotos; Asimismo, los
métodos como el supervisado y no supervisado se presentan como los utilizados
con mayor frecuencia en este tipo de estudios.
Métodos de clasificación supervisados
Se requiere de cierto conocimiento de la zona de estudio, con el fin de establecer
las zonas piloto de entrenamiento. Con estas áreas de entrenamiento, el equipo
puede calcular los ND (niveles digitales) que definen cada una de las clases, para,
luego asignar el resto de los pixeles de la imagen a cada categoría, en función de
los mencionados ND. Las tres etapas fundamentales son: etapa de entrenamiento,
la selección del algoritmo de clasificación, y las operaciones de post clasificación.
Random Forest (RF)
Random Forest son una combinación de predictores de árboles de decisión de
manera que cada árbol depende de los valores de un vector aleatorio muestreado
independientemente y con la misma distribución para todos los RF (Breiman,
2001). Es necesario establecer dos parámetros para producir los RF: el número de
árboles de decisión que se generarán (Ntree) y el número de variables que se
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seleccionarán y se probarán para la mejor división al crecer los árboles (Mtry)
(Belgiu & Drăguţ, 2016).
La decisión final de clasificación se toma promediando (utilizando la media
aritmética) las probabilidades de asignación de clase calculadas por todos los
árboles producidos. Un nuevo conjunto de datos sin etiquetar se evalúa con todos
los árboles de decisión creados y cada árbol vota por la pertenencia a una clase.
La clase de pertenencia con el máximo de votos será la será la que finalmente se
seleccione (Belgiu & Drăguţ, 2016), como se muestra en la ilustración 1.
Ilustración 1 Fases de entrenamiento y clasificación del clasificador Random Forest: i = muestras, j = variables, p = probabilidad, c = clase, s = datos, t = número de árboles, d = nuevos datos a clasificar, y valor = los diferentes valores que puede tener la variable j, (Belgiu & Drăguţ, 2016).
Máquinas de Soporte Vectorial
Las Máquinas de Soporte Vectorial son una técnica de aprendizaje estadístico
supervisado no paramétrico, por lo que no hay ninguna suposición. Los problemas
suelen implicar la identificación de múltiples clases (más de dos). Se realizan
ajustes en el clasificador binario simple SVM para que funcione como un
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clasificador multiclase utilizando métodos como como uno-contra-todo, uno-contra-
otros, y gráfico acíclico dirigido (Knerr et al., 1990).
El principio subyacente que beneficia a las Maquinas de Soporte Vectorial es el
proceso de aprendizaje que sigue lo que se conoce como minimización del riesgo
estructural. Bajo este esquema, las Maquinas de Soporte Vectorial minimizan el
error de clasificación en datos no vistos sin hacer suposiciones previas sobre la
distribución de probabilidad de los datos (Mountrakis et al., 2011).
Naive Bayes (NB)
El clasificador Naive Bayes (NB) es un método de clasificación eficaz y sencillo
para la clasificación de imágenes que se basa en la teoría de la probabilidad
(Yang et al., 2017). Basándose en el supuesto de independencia condicional, el
algoritmo de clasificación Naive Bayes considera que cada atributo tiene el mismo
efecto sobre el atributo de la clase. De hecho, algunos de los atributos tienen una
gran influencia en la clasificación, mientras que otros tienen menos. Si se
considera que los atributos de propiedades no relacionadas, redundantes y con
ruido tienen igual que los demás, la precisión de la clasificación disminuirá (Yang
et al., 2017).
Máxima Entropía
La noción de entropía define un tipo de medida sobre el espacio de las
distribuciones de probabilidad, de manera que las de alta entropía se ven
favorecidas en cierto sentido sobre otras (Jaynes, 1982).
El hecho de que las distribuciones de máxima entropía se vean "en cierto sentido
favorecidas" se puede respaldar demostrando matemáticamente lo que ha venido
a llamarse llamado el teorema de la concentración (Jaynes, 1982). El resultado de
esto es que, para un conjunto dado de restricciones, si hay una familia de
densidades que podría darnos nuestra solución, la mayoría de las soluciones
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están concentradas, o cercanas a la función de densidad de máxima entropía. Por
lo tanto, es nuestra mejor suposición (Kouskoulas et al., 2000).
Mínima Distancia
En la clasificación de mínima distancia, las plantillas y patrones desconocidos son
funciones de distribución y la medida de similitud utilizada es una medida de
distancia entre funciones de distribución. Así, una distribución desconocida se
clasifica en la clase cuya función de distribución es la más cercana a la
distribución desconocida: L y- términos de alguna medida de distancia
predeterminada. medida de distancia. En la práctica, las funciones de distribución
implicadas no suelen conocerse ni pueden observarse directamente. En su lugar,
se observa un conjunto de vectores de medición aleatorios de cada distribución de
interés y la clasificación se basa en la estimación en lugar de en las distribuciones
reales (Wacker & Landgrebe, 1972).
En este enfoque, los vectores de una zona arbitraria se agrupan en el espacio de
observación, y todos los vectores asignados a la misma agrupación constituyen
una muestra, independientemente de su ubicación en la zona arbitraria elegida. En
este caso, el término campos ya no parece apropiado y, en consecuencia, se
prefiere el término clasificador de muestras al de campos. Es evidente que los
esquemas de clasificación de muestras no pueden utilizarse en todas las
situaciones en las que es posible un enfoque vectorial. Un requisito básico es que
los datos que se van a clasificar puedan segregarse en muestras homogéneas o
que se presenten de forma natural en esta forma. Cuando se puede aplicar el
esquema de la distancia mínima puede aplicarse el esquema de distancia mínima,
intuitivamente tiene varias ventajas potenciales sobre un clasificador vectorial; en
particular en particular, es potencialmente más rápido y más preciso (Wacker &
Landgrebe, 1972).
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Métodos de clasificación no supervisado
Su objetivo es definir las clases de firmas espectrales. No requiere de ningún
conocimiento previo acerca del área de estudio, por lo que la intervención de
usuario se limita exclusivamente a la interpretación, más que a la obtención de
resultados. El método para definir esta agrupación de firmas consiste en tres
procesos: la selección de las variables que intervienen en el análisis, la selección
del criterio para agrupar los casos similares observados, y la selección de un
criterio para medir la similitud a distancia entre los casos de estudio.
K-Medias
La extracción de características es el paso más importante de cualquier sistema
de reconocimiento. El objetivo de la extracción de es tomar las características
importantes de la imagen y clasificar la imagen global utilizando este pequeño
conjunto de información. La selección de características afecta directamente la
operación de clasificación. Unas buenas características dan como resultado un de
éxito en el proceso de reconocimiento y, viceversa. viceversa. El objetivo de k-
medias es reducir la variabilidad dentro del clúster. La suma de las distancias
cuadradas denominadas errores, entre cada píxel y su centro de clúster asignado
centro de clúster asignado se minimiza y se declara como función objetivo (Abbas
et al., 2016) .
Ecuación 1 K-medias (Abbas et al., 2016)
𝑆𝑆𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 = ∑[𝑥 − 𝐶(𝑥)]2
∀𝑋
Donde:
En donde 𝐶(𝑥) se asigna el píxel 𝑥 es a la media del clúster.
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Índices espectrales
NDVI
El índice de vegetación diferencial normalizado (NDVI) se define como:
Ecuación 2 NDVI (Carlson & Ripley, 1997)
𝑁𝐷𝑉𝐼 =(𝛼𝑛𝑖𝑟 − 𝛼𝑣𝑖𝑠)
(𝛼𝑛𝑖𝑟 + 𝛼𝑣𝑖𝑠)
Donde 𝛼𝑛𝑖𝑟 y 𝛼𝑣𝑖𝑠 representan las reflectancias superficiales promediadas en
rangos de longitudes de onda en las regiones del espectro visible (𝜆~0.6 𝜇𝑚, rojo)
e infrarrojo cercano, IR (𝜆~0.8 𝜇𝑚) , respectivamente. De su definición se
desprende que el NDVI (al igual que la mayoría de los índices de vegetación
obtenidos por teledetección) no es una magnitud física intrínseca, aunque sí está
correlacionado con determinadas propiedades físicas del dosel vegetal: índice de
área foliar (LAI), cobertura vegetal fraccionada, estado de la vegetación y
biomasa. Como tales, los índices de vegetación son mediciones muy útiles a pesar
de sus limitaciones (Carlson & Ripley, 1997).
BAI
El Índice de área calcinada (BAI) utiliza los valores de reflectancia de la parte roja
y NIR del espectro para identificar las áreas del terreno afectadas por un incendio
(Chuvieco et al., 2002)
Ecuación 3 BAI, (Chuvieco et al., 2002)
𝐵𝐴𝐼 =1
((0.1 − 𝑅𝑂𝐽𝑂)2 + (0.06 − 𝑁𝐼𝑅)2)
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NDBI
El Índice de áreas construidas de diferencia normalizada (NDBI) utiliza las bandas
NIR y SWIR para resaltar las áreas construidas por el hombre. Se basa en una
relación para mitigar los efectos de las diferencias de iluminación del terreno, así
como los efectos atmosféricos (Zha et al., 2003).
Ecuación 4 NDBI (Zha et al., 2003)
𝑁𝐷𝐵𝐼 =(𝑆𝑊𝐼𝑅 − 𝑁𝐼𝑅)
(𝑆𝑊𝐼𝑅 + 𝑁𝐼𝑅)
Cámara aérea digital de Vexcel Ultracam D
Cámara aérea digital de gran formato compuesta por dos partes: el Sensor Unit y
la unidad de almacenamiento (Storage Computing Unit), captura imágenes de un
tamaño de 11500 * 7500 pixeles en todas las bandas, con una resolución
radiométrica de 9 micras y una distancia focal de 101.4 mm (IGAC, 2015).
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6. MARCO METODOLÓGICO
El flujo de procesos propuesto se muestra en la ilustración 1, con base en la metodología
propuesta por (Jensen, 2014) (IGAC, 2020a) se plantean cinco fases para el desarrollo de
este proyecto de detección de cambios, además, se tuvo en cuenta las métricas de
validación reconocidas en la literatura (Congalton, 1983) para la evaluación de resultados
de la clasificación como Índice Kappa y Exactitud General .
Ilustración 2 Metodología propuesta, tomada y adaptada de (IGAC, 2020c)
6.1 Fase preliminar
La fase inicial requiere la definición del área de estudio, en este caso Socha Boyacá con
el caso de validación Popayán Cauca, dado que son municipios prioridad para los
procesos de formación y actualización catastral definida por el IGAC, además se requiere
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la identificación de las clases de interés teniendo en cuenta el sistema de clasificación
Corine Land Cover y la leyenda adaptada para Colombia (IDEAM, 2010).
6.2 Adquisición de la información
En la etapa de adquisición las imágenes satelitales se acopian las imágenes de alta
resolución espacial de la cámara Vexcel Ultracam D proporcionada por el IGAC, además
las colecciones de imágenes Sentinel 2 disponibles en Google Earth Engine. Teniendo en
cuenta el cumplimiento de los requisitos necesarios para la clasificación (resolución:
espacial, espectral, temporal y radiométrica), también se estable el porcentaje máximo de
nubes presentes en la imagen (20%), así mismo, se consulta información ambiental
pertinente (atmosfera, ciclos fenológicos etc.), es necesario realizar un reconocimiento
previo en campo para capturar información de referencia (con base en estudio previo del
área).
6.3 Preprocesamiento de imágenes satelitales
La etapa de preprocesamiento implica el alistamiento de las imágenes para la
clasificación y detección de cambios: unión de las bandas, corte de las imágenes de
acuerdo al área de interés, entre otros procedimientos previos a la clasificación, la
selección de algoritmos de clasificación de imágenes indicados para la zona de estudio y
el caso de validación.
6.4 Procesamiento de imágenes satelitales
Clasificación de las imágenes satelitales de alta resolución espacial y espectral mediante
métodos supervisados (Random Forest, Support Vector Machine, Naive Bayes y Mínima
Distancia). Luego, con los resultados de esta se realiza la implementación de la técnica de
Detección de Cambios Diferencia Post-Clasificación, todo lo anterior se desarrolló en la
plataforma Google Earth Engine.
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6.5 Validación de resultados
Entonces, se calculan los índices estadísticos de evaluación de calidad (Índice Kappa y
Porcentaje Global de Precisión) para cada una de las imágenes temáticas obtenidas de
los métodos de clasificación.
Finalmente, la comparación se hace basada en análisis visual y de las métricas de
evaluación de calidad para concluir con cual método de clasificación se obtiene la mejor
imagen temática y la correspondiente detección de cambios, esto con el fin de comparar
los métodos de clasificación de imágenes utilizados frecuentemente en el ámbito de la
Geomática.
Las actividades posteriores a la clasificación y detección de cambios consisten en la
validación del mapa de clasificación obtenido para verificar su consistencia, obtención de
información adicional de referencia basada en los siguientes criterios:
❖ Conocimiento posterior de la zona
❖ Evaluación de consistencia lógica del mapa de clasificación y detección de
cambios
❖ Porcentaje Global de Precisión
❖ Coeficiente Kappa
El coeficiente Kappa suele utilizarse para determinar el grado total de coherencia entre el
muestreo realizado por el intérprete y los resultados de la clasificación (Zhenmin Li et al.,
2014). Lo que conlleva a la aceptación o rechazo de la hipótesis de detección de cambio y
el respectivo análisis multitemporal de cambio de coberturas (aumento o pérdida),
integración de las capas de tipo polígono de los años T0 y T1 en la cartografía de la zona.
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7. ÁREA DE ESTUDIO Y DATOS
El área de estudio esta compuesta por la zona urbana del municipio de Socha Boyacá,
con un caso de validación en la ciudad de Popayán Cauca, localizados en las
coordenadas 5°59′52″N 72°41′32″O y 2°26′28″N 76°36′22″O respectivamente como se
muestra en la ilustración.
Ilustración 3 Mapa de localización caso de estudio Popayán Cauca Colombia. Fuente: Elaboración
propia usando el software ArcGIS, cartografía base (IGAC, 2020b)
Las ciudades seleccionadas para este trabajo presentan diferentes dinámicas
inmobiliarias y entornos geográficos; Popayán la capital del departamento del Cauca con
una superficie de 512 𝑘𝑚2 se ubica entre las Cordilleras Oriental y Central, tiene extensas
áreas planas y onduladas en las proximidades el valle del Rio Cauca, además, es una de
las ciudades más importantes del sur del país.
Por su parte el municipio de Socha se ubica más al norte en el departamento de Boyacá,
sobre la Cordillera Oriental con una superficie de 150 𝑘𝑚2, con una topografía quebrada,
por lo que es necesario monitorear posibles cambios del uso y cobertura del suelo usando
imágenes satelitales.
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Ilustración 4 Mapa de localización caso de estudio Socha Boyacá Colombia. Fuente: Elaboración
propia usando el software ArcGIS, cartografía base (IGAC, 2020b).
En este estudio se procesaron imágenes provenientes de la Cámara Vexcel Ultracam D,
tomadas por el sensor Unit, cuyas características principales se enuncian en la tabla 1.
Tabla 1 Información general imagen Vexcel Ultracam D (IGAC, 2020b)
Resolución espacial 50 cm
Resolución espectral 3 bandas
Resolución radiométrica 8 bits
Fecha de toma 30 de octubre de 2020
Como caso de validación, se propone implementar la metodología establecida en este
trabajo utilizando imágenes del programa Sentinel-2 de la ESA, con el fin de comparar los
resultados obtenidos a procesar imágenes de ultra alta resolución espacial como las de la
cámara Vexcel Ultracam D versus imágenes de resolución media, en la tabla 2 se
enuncian las generalidades del sistema de percepción remota Sentinel-2.
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Tabla 2 Generalidades Sistema de percepción remota Sentinel 2A (ESA,2021)
GENERALIDADES SISTEMA DE PERCEPCIÓN REMOTA
SISTEMA Sentinel. (Proyecto Copérnico, Copernicus)
PROGRAMA Sentinel 2A
SENSOR Cámara Multiespectral con Sistema de barrido (push-broom). 13 canales espectrales
Sentinel-2 es una misión de Observación terrestre desarrollada por la ESA (del inglés
European Space Agency – Agencia Espacial Europea) dentro del programa Copérnico
para ampliar observaciones del planeta Tierra para dar servicios como el seguimiento de
la evolución de los bosques, los cambios en la corteza terrestre y la gestión de los
desastres naturales. Está compuesto por dos satélites idénticos: Sentinel-2A y Sentinel-
2B. Proporciona información sobre la contaminación de lagos y aguas costeras con el
debido análisis en procesamiento de imágenes e interpretación de las mismas
(ESA,2021).
Tabla 3 Características del sensor Sentinel 2A (ESA,2021)
CARACTERÍSTICAS DEL SENSOR SENTINEL 2A
Banda RESOLUCIÓN
RADIOMÉTRICA
(µM)
RESOLUCIÓN
ESPACIAL (m)
Banda 2 (Azul) 490 nm 10
Banda 3 (Verde) 560 nm 10
Banda 4 (Rojo) 665 nm 10
Banda 8 (NIR) 842 nm 10
Banda 5 (NIR) 705 nm 20
Banda 6 (NIR) 740 nm 20
Banda 7 (NIR) 783 nm 20
Banda 8a (NIR) 865 nm 20
Banda 11 (SWIR) 1610 nm 20
Banda 12 (SWIR) 2190 nm 20
Banda 1 (Aerosol) 443 nm 60
Banda 9 (Vapor agua) 940 nm 60
Banda 10 (SWIR) 1375 nm 60
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8. RESULTADOS
8.1 Resultados clasificación imágenes Vexcel Ultracam D
Al implementar los métodos de clasificación supervisados: Random Forest, Support
Vector Machine, Naive Bayes y Distancia Mínima, en el caso de estudio Socha Boyacá y
de validación Popayán Cauca usando imágenes de la cámara Vexcel Ultracam D, se
consiguió una imagen temática por cada escena que permite discernir el área construida
de estos municipios, con base en esta clasificación se realizará el análisis de detección de
cambios en ambos casos.
Para validar los resultados obtenidos se utilizan diferentes métricas reconocidas en la
literatura que permiten evaluar la calidad de la imagen temática obtenida por los métodos
de clasificación, en la siguiente tabla se muestran los valores obtenidos para dichas
métricas.
Tabla 4 Evaluación de precisión clasificación imagen Vexcel Ultracam D Socha, elaboración propia.
CLASIFICACIÓN SUPERVISADA
Índice Random Forest
Support Vector Machine
Naive Bayes
Minimum Distance
Exactitud General 0,92 0,85 0,81 0,86
Índice Kappa 0,84 0,69 0,61 0,72
De la tabla 2, se interpreta que el método supervisado Random Forest permite mejores
resultados para la imagen de Socha, en términos de precisión de la clasificación obtenida.
Para el caso de Popayán también se realizó la evaluación y el análisis de los resultados
de la clasificación de la imagen, de lo que se encontró que los métodos Random Forest y
Support Vector Machine obtienen las mismas métricas de validación.
Análisis multitemporal para la detección de cambios en el municipio de Socha Boyacá y Popayán
Cauca utilizando imágenes de ultra alta resolución espacial
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Tabla 5 Evaluación de precisión clasificación imagen Vexcel Ultracam D Popayán, elaboración propia.
CLASIFICACIÓN SUPERVISADA
Índice Random Forest
Support Vector Machine
Naive Bayes
Minimum Distance
Exactitud General 0,89 0,89 0,86 0,92
Índice Kappa 0,79 0,79 0,73 0,85
8.2 Resultados clasificación con imágenes Sentinel 2
Con el fin de comparar los resultados obtenidos al utilizar imágenes de resolución
espacial media, se implementaron las técnicas de clasificación de imágenes y de
detección de cambios seleccionadas para este trabajo con imágenes Sentinel 2,
consecuentemente se realizo la evaluación de precisión de la clasificación mediante las
métricas establecidas, los resultados para el caso de estudio de Socha Boyacá y Popayán
Cauca se muestran las siguientes tablas.
Tabla 6 Evaluación de precisión clasificación imagen Sentinel 2 Popayán, elaboración propia.
CLASIFICACIÓN SUPERVISADA
Índice Random Forest
Support Vector Machine
Naive Bayes
Minimum Distance
Exactitud General 0,974 0,970 0,948 0,987
Índice Kappa 0,948 0,928 0,890 0,948
De la tabla 6 se deduce que los clasificadores más precisos para las imágenes del área
de estudio de Popayán Cauca son Mínima Distancia y Random Forest, para el caso de
Socha Boyacá se encontró que las técnicas Random Forest y Naive Bayes generan las
imágenes temáticas más precisas.
Análisis multitemporal para la detección de cambios en el municipio de Socha Boyacá y Popayán
Cauca utilizando imágenes de ultra alta resolución espacial
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Tabla 7 Evaluación de precisión clasificación imagen Sentinel 2 Socha, elaboración propia.
CLASIFICACIÓN SUPERVISADA
Índice Random Forest
Support Vector
Machine Naive Bayes
Minimum Distance
Exactitud General 0,987 0,970 0,974 0,948
Índice Kappa 0,948 0,929 0,948 0,89
Error de Cantidad 0,974 0,944 0,951 0,906
Error de Localización 0,974 0,940 0,948 0,897
8.3 Resultados Detección de Cambios Socha
La detección de cambios es de gran importancia para identificar las transformaciones en
la cartografía por satélite, observar los cambios medioambientales y el uso y cobertura del
suelo (Afaq & Manocha, 2021), como resultado de la implementación del método
Diferencia Post Clasificación en el caso de estudio de Socha Boyacá, se logró identificar
de manera masiva nuevas construcciones en el área urbana del municipio con base en el
procesamiento de la imagen de muy alta resolución espacial de la cámara Vexcel
Ultracam D.
Tabla 8 Resultados Detección de cambios imagen Vexcel Ultracam D Socha, elaboración propia.
Áreas Random Forest
Support Vector
Machine Naive Bayes
Distancia Mínima
Área Construcciones Final (ha) 40,32 40,99 35,08 23,93
Área Construcciones Inicial (ha) 12,19 12,19 12,19 12,19
Cambios-Diferencia Áreas (ha) 28,13 28,8 22,89 11,74
De la tabla anterior, se deduce que usando la clasificación obtenida con SVM se logró
identificar en mayor extensión nuevas construcciones, en la siguiente ilustración se
muestra un mapa, de donde se pueden identificar las zonas con cambios de nuevos
desarrollos de construcciones en el municipio de Socha, con base en el análisis detección
de cambios hecho para la imagen Vexcel Ultracam D del 2020.
Análisis multitemporal para la detección de cambios en el municipio de Socha Boyacá y Popayán
Cauca utilizando imágenes de ultra alta resolución espacial
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Ilustración 5 Mapa de Socha Boyacá, donde se pueden identificar cambios en construcciones. Fuente: Elaboración propia usando el software ArcGIS, cartografía base, imagen Ultracam D e
información de construcciones (IGAC, 2020b)
Análisis multitemporal para la detección de cambios en el municipio de Socha Boyacá y Popayán
Cauca utilizando imágenes de ultra alta resolución espacial
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8.4 Resultados detección de cambios Popayán
De manera análoga, se implementó el método de Diferencia Post Clasificación para
identificar los cambios en la imagen de Popayán Cauca, los resultados se enuncian en la
siguiente tabla, de la que se interpreta que con la imagen temática proveniente de la
técnica Random Forest se logra identificar mayor cantidad de área con cambios para el
caso de estudio propuesto.
Tabla 9 Resultados Detección de cambios imagen Vexcel Ultracam D Popayán, elaboración propia.
Áreas Random Forest
Support Vector
Machine Naive Bayes
Distancia Mínima
Área Construcciones Final (ha) 626,73 636.9 631.81 567.93
Área Construcciones Inicial (ha) 381.41 381,41 381,41 381,41
Cambios-Diferencia Áreas (ha) 245.32 255.49 250.405 186.52
En la siguiente ilustración se muestra parte de la ciudad de Popayán y como con la
metodología propuesta se logró identificar áreas con cambios en términos de nuevos
desarrollos urbanísticos y construcciones.
Ilustración 6 Identificación cambios nuevas construcciones en parte de la ciudad de Popayán. : Elaboración propia usando el software ArcGIS, cartografía base, imagen Ultracam D e información
de construcciones (IGAC, 2020b)
Análisis multitemporal para la detección de cambios en el municipio de Socha Boyacá y Popayán
Cauca utilizando imágenes de ultra alta resolución espacial
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9. CONCLUSIONES
Con este trabajo se logró analizar el cambio de uso y cobertura terrestre en el caso de
estudio de estudio Socha Boyacá y Popayán Cauca desde 2015 hasta 2020, mediante la
implementación del método Diferencia Post-Clasificación usando imágenes de la cámara
Vexcel Ultracam D de ultra alta resolución espacial. Los resultados evidenciaron que en
el periodo de tiempo establecido (2015-2020) se desarrollaron 12.19 Ha y 245.32 Ha
aproximadamente de nuevas construcciones para los casos de estudio de estudio Socha
Boyacá y en el caso de validación en Popayán Cauca (respectivamente); lo anterior indica
cambios en el uso y cobertura del suelo, pasando generalmente de ser territorios
agrícolas y zonas de bosques y áreas seminaturales a ser territorios artificializados, que
comprenden las áreas de las ciudades y las poblaciones y, aquellas áreas periféricas que
están siendo incorporadas a las zonas urbanas mediante un proceso gradual de
urbanización o de cambio del uso del suelo hacia fines comerciales, industriales, de
servicios y recreativos (IDEAM, 2010).
Al implementar técnicas de Machine Learning para la clasificación de imágenes satelitales
como el clasificador Random Forest, se consiguió generar una imagen temática que
permite identificar las construcciones presentes en la imagen de ultra alta resolución
espacial proveniente de la cámara Vexcel Ultracam D en el caso de estudio y de
validación seleccionado, los resultados de la clasificación fueron evaluados mediante
métricas de validación de exactitud reconocidas en la literatura como el Coeficiente
Kappa y Calidad Universal (Congalton, 1983), estos evidenciaron el cumplimento de
estándares de precisión y exactitud temática.
A pesar de que la técnica de Random Forest sea robusta y confiable se probó la
sensibilidad de esta técnica en la selección de los parámetros propios del algoritmo y el
muestreo realizado por el intérprete en términos de inferencia en la precisión de los
resultados de la clasificación. Consecuentemente se constató como en otros trabajos la
eficiencia al utilizar imágenes satelitales de ultra alta resolución espacial en la
implementación de técnicas de clasificación para la detección de cambios como
Análisis multitemporal para la detección de cambios en el municipio de Socha Boyacá y Popayán
Cauca utilizando imágenes de ultra alta resolución espacial
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aplicaciones de Percepción Remota y la sensibilidad del algoritmo de clasificación (Afaq &
Manocha, 2021),(Belgiu & Drăguţ, 2016).
Con el fin de comparar los resultados obtenidos al implementar la metodología propuesta
con imágenes de resolución espacial media, se replicó el flujo de procesos con imágenes
del programa Sentinel 2 disponibles en Google Earth Engine del año 2015 y 2020, los
resultados evidencian que al implementar algoritmos de Machine Learning como Random
Forest se logran resultados satisfactorios para la clasificación de coberturas de acuerdo a
las métricas de validación seleccionadas (Exactitud General e Índice Kappa) de manera
análoga a lo que se encontró al procesar imágenes de ultra alta resolución espacial de la
cámara Vexcel Ultracam D, lo que confirma la precisión de este clasificador y su
versatilidad al generar imágenes temáticas consistentes y de alta calidad usando
imágenes de diferentes sensores.
Al procesar e interpretar imágenes de ultra alta resolución espacial se evidencio la
desactualización de la base catastral en términos de la formación y actualización (en
comparación con los datos disponibles de 2015) a la fecha de elaboración de este estudio
en los casos de estudio de Socha y Popayán, se infiere que esto se debe a la dinámica
demográfica e inmobiliaria de cada caso de estudio, con esta información el IGAC puede
focalizar sus operativos en las zonas identificadas con las técnicas de detección de
cambios de estos territorios para generar información de alto nivel confiable en el marco
de la implementación de la política publica de Catastro Multipropósito en el país.
La metodología propuesta mostro resultados consistentes y precisos al ser implementada
con imágenes de diferentes sensores y en otros casos de estudio, por lo que se espera
sea una herramienta eficiente para la detección de cambios con enfoque catastral para el
IGAC, de la misma manera la metodología puede ser aplicada en diversos estudios con
distintos enfoques como análisis ambientales, ordenamiento territorial, urbanísticos,
geológicos, entre otros al ser útil en la extracción de nuevas características del territorio
con base en el procesamiento de imágenes de satélite.
Las imágenes de satélite se han implementado eficazmente en la clasificación, la
detección de cambios extracción de características, y muchas otras aplicaciones
Análisis multitemporal para la detección de cambios en el municipio de Socha Boyacá y Popayán
Cauca utilizando imágenes de ultra alta resolución espacial
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10. REFERENCIAS
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