XI CONGRESO INTERNACIONAL DE INGENIERIA DE PROYECTOS LUGO, 26-28 Septiembre, 2007

EFECTOS DE LA DIVERGENCIA DE ESCALAS EN CARTOGRAFÍA DE USOS DEL SUELO SOBRE EL DIAGNOSTICO TERRITORIAL: UN ANÁLISIS MEDIANTE ÍNDICES DE PAISAJE E. Díaz Varela(p), R. Crecente Maseda

Abstract The use of land cover/land use maps in spatial planning, being them a simplified representation of the territorial system, allows the analysis of factors that can be cruzial in decision making processes. However, and despite their importance, it is often ignored the effect of scale variables (relative to precission in map data) with high potential of influence on the results. This work analyzes changes in the quality of information in lan use maps regarding three variables: data resolution, extension, and minimum mapping unit. Methodology of analysis has been based in the comparison of two maps obtained at different scales (one made by interpretation of aerial images (1:2.000), and the National Forest Map, 1:50.000), by means of the application of landscape metrics. These metrics analyze both spatial composition (relative proportion of classes, diversity…) and configuration (spatial or geographic arrangement) of mapped elements. The analysis allowed to distinguish important differences in the information displayed by the two maps, to detect aggregation errors (assignment of land use classes to areas in which the presence of other uses is important), and conclude the adecquacy of each representation scale for specific uses in different hierarchical levels of spatial planning. Keywords: Scale, landscape metrics, land use planning

Resumen El empleo de mapas de usos o coberturas del suelo en la ordenación territorial permite, debido a su capacidad de representación simplificada del sistema territorial, la realización de análisis de factores que pueden ser determinantes en los procesos de toma de decisiones. No obstante, y a pesar de su importancia, a menudo se ignora la influencia de variables de escala (relativas a la precisión de los datos cartográficos) que pueden influir notablemente en el resultado de los análisis. El presente estudio analiza el cambio existente en la calidad de la información de mapas de usos del suelo en función de tres variables: resolución de los datos, extensión, y área mínima cartografiable. La metodología de análisis se ha basado en la comparación de dos mapas obtenidos a diferentes escalas de representación (un mapa obtenido por fotointerpretación a escala 1:2.000, y el Mapa Forestal de España, 1:50.000), mediante la aplicación de índices de paisaje. Estos índices analizan tanto la composición espacial (porcentajes relativos de clases, diversidad…) como la configuración (disposición espacial o geográfica) de los elementos cartografiados. El análisis ha permitido discernir diferencias importantes en la información aportada por las dos fuentes cartográficas, detectar errores de agregación (asignación de clases de uso del suelo a áreas donde la presencia de otros usos

es importante), y concluir la adecuación de cada escala de representación para usos específicos en diferentes niveles jerárquicos de la planificación espacial. Palabras clave: Escalas, Indices de paisaje, ordenación territorial

1. Introducción y antecedentes El empleo de mapas de uso del suelo en los procesos de ordenación territorial se encuentra en la actualidad ampliamente extendido. La clasificación categórica de los usos del suelo, junto con la representación gráfica de su extensión y disposición espacial, permite la adopción de técnicas exploratorias, usualmente mediante sistemas de información geográfica, tanto para las fases descriptivas (conocimiento de los usos existentes) como las prescriptivas (indicaciones de los usos del suelo a adoptar) en los procesos de ordenación (Stillwell et al., 1999; Bosque Sendra, 2001; Peña Llopis, 2006). En consecuencia, la cartografía de usos del suelo se emplea como esquema simplificado del territorio existente, sobre el que se pueden modelizar las consecuencias futuras de decisiones sobre los usos del suelo. No obstante, la calidad de la información aportada por los diferentes mapas de uso del suelo es raramente contrastada o abordada de forma exhaustiva al comienzo de los procesos de planificación. En concreto, la adecuación de la escala y sus componentes al objetivo de la planificación es raramente analizada. El análisis de la calidad de los datos cartográficos puede ser abordado desde diferentes metodologías. La utilización de la teoría de la información (Shannon, 1948) a la cartografía se basa en el cálculo de la probabilidad de ocurrencia de los diferentes elementos cartográficos en el mapa (Thomas, 1981; Juaristi, 1984; Tobler, 1997). No obstante, la utilización de tales métodos no reconoce la veracidad o valor de la información, limitándose a la medición cuantitativa de la información existente en un mapa (Tobler, 1997). En consecuencia, el análisis cuantitativo puede completarse mediante la utilización de índices que permitan el reconocimiento de determinadas características de la información recogida en el mapa. La utilización de índices de paisaje, definiendo como tales a índices cuantitativos que describen estructuras o patrones en los paisajes (O’Neill et al., 1988), tiene numerosos precedentes en diferentes subcampos de aplicación dentro de las técnicas de análisis de patrón paisajístico (Gustafson, 1998; Botequilha & Ahern, 2002). Sin embargo, los índices de paisaje, al basarse en características geométricas de los elementos cartográficos, pueden ser utilizados para el análisis cuantitativo de los diferentes tipos de información existentes en el mapa, especialmente cuando se quiere comparar la información en dos mapas a escalas diferentes (Visser y Nijs, 2006); de forma simultánea, al analizar los elementos representados mediante el mapa, permiten el análisis de las características geográficas del territorio representado.

2. Objetivos Los objetivos del estudio son los de definir una metodología de análisis de la información cartográfica mediante índices de paisaje, que permita comparar entre mapas desarrollados a diferentes escalas, y definir la utilización más adecuada de los mismos en procesos de planificación espacial. Con tal fin, se han utilizado una serie de índices de paisaje para el análisis comparativo de dos tipos de cartografía digital en formato vectorial. Tomando como base esta cartografía, se calcularon índices de paisaje para realizar caracterizar la información acumulada en cada mapa, y concluir la utilización más adecuada para cada tipo de mapa.

3. Material y métodos 3.1. Zona de estudio La zona de estudio está compuesta por los municipios de Aranga (Provincia de A Coruña) y Guitiriz (Provincia de Lugo).

Figura 1: Ubicación de la zona de estudio, formada por los municipios de Aranga y Guitiriz

3.2. Cartografía empleada La cartografía de base empleada para el estudio se ha basado en la utilización de dos mapas en formato vectorial (polígonos) cuyas fuentes han sido: Mapa forestal de España: Desarrollado a nivel nacional por el Ministerio de Medio Ambiente, a una escala cartográfica de 1:50.000. El área mínima cartografiable (AMC) es de 25.000 m2 para terrenos forestales y 65.000 m2 para otro tipo de usos del sulelo. Un mapa desarrollado específicamente para el proyecto en el que se ha encuadrado la investigación, mediante la interpretación analógica de fotografía aérea a una escala cartográfica aproximada de 1:2.000, con un AMC de 25 m2. Ambos mapas fueron reclasificados a un esquema de leyenda de hábitats EUNIS de 8 clases: brezales templados (F4); Bosques riparios de Salix, Alnus and Betula (G1-1); Bosque acidófilo dominado por Quercus (G1-8); Plantaciones de eucalyptus(G2-81); plantaciones artificiales de coníferas (G3-F); Zonas forestales mixtas de coníferas y cauducifolias (G4); Tierras de labor y huertas (I1); y redes de transporte (J4). A continuación, los mapas fueron convertidos a formato raster, con una resolución de 10x10m de pixel, para facilitar el cálculo de índices mediante el software FRAGSTATS ®.

Figura 2: Detalle de las fuentes cartográficas utilizadas: A) Mapa forestal de España, 1:50.000; B) Mapa obtenido por fotointerpretación analógica, 1:2.000

3.2. Índices de paisaje La utilización de índices de paisaje se centrará en este estudio en la caracterización de tres propiedades fundamentales en los mapas: La cuantificación de los elementos representados, la caracterización de la complejidad en dichos elementos, y la cuantificación de la información sintáctica en los mapas. a) Cuantificación de los elementos representados: se realizará una cuantificación por número de elementos existentes en el mapa (polígonos), y por su superficie media. Los índices utilizados serán el número de manchas (NP) y la superficie media de mancha (MPS). Estos índices responden a las siguientes expresiones: Número de manchas:

= En donde ni: número de manchas identificadas dentro del área de análisis. Superficie media:

⋅ = En donde

=

=

: área en m2 de la mancha ij; N: número total de manchas.

b) Caracterización de la complejidad de los elementos representados en los mapas: Se trata de cuantificar el grado de complejidad con que se representan los elementos cartográficos. Esto se realiza mediante índices que caractericen la relación entre longitud de borde con la superficie. El propósito es la comprobación del grado de simplificación de los bordes de las manchas en los mapas. Se ha utilizado el índice de forma medio ponderado por el área

(AWMSI), mediante el cual se compara cada polígono del mapa con un polígono ideal de superficie idéntica, pero con la forma más compacta posible (cuadrado). Mediante este cálculo, se cuantifica el alejamiento de la complejidad en las formas de los elementos del mapa. AWMSI responde a la siguiente expresión:

= =

= =

=

En donde pij: perímetro de la mancha ij en términos de número de celdas; min pij: perímetro mínimo de una mancha en términos de número de celdas; aij : área en m2 de la mancha ij. c) Cuantificación de la información sintáctica en los mapas: Se basa en la utilización de índices derivados de la teoría de la información para el análisis de la información simplemente acumulada en los mapas. El índice utilizado para la cuantificación de la información son el de uniformidad de Shannon (SHDI). Su expresión de cálculo es: Indice de diversidad de Shannon:

=−

⋅ =

En donde Pi: proporción de la clase de cobertura i en el área estudiada; m: número de clases abarcadas por el área de estudio. El cálculo de los índices se realiza a nivel de paisaje, es decir, considerando todos los elementos representados en conjunto, sin realizar un cálculo específico de los índices para cada clase de cobertura del suelo, o cada elemento del mapa. Los índices se han calculados mediante el software FRAGSTATS ® (McGarigal et al., 2002).

4. Resultados y discusión 4.1. Cálculo de los índices Los resultados obtenidos de la aplicación de los índices son los siguientes: Mapa Forestal de España

Mapa fotointerpretación

Aranga

Guitiriz

Zona estudio

Aranga

Guitiriz

Zona estudio

NP

560

362

491

1897

3943

5208

MPS

21,29

80,74

83,41

6,30

7,45

7,93

AWMSI

3,37

5,00

4,64

5,78

6,84

6,81

SHDI

1,60

1,47

1,62

1,57

1,44

1,52

Tabla 1. Resultados de los índices para las diferentes zonas estudiadas

Pueden observarse importantes diferencias especialmente en la cuantificación de NP y MPS, siendo más moderadas en los resultados de SHDI. Es importante señalar la posibilidad de error que supone el empleo de índices con respecto al componente extensión de la escala. Así, si se suman los resultados de NP para los municipios de Aranga y Guitiriz, estos no coinciden, en ninguno de los mapas analizados, con los de la zona de estudio en su conjunto. Esto es debido al efecto de truncado de la propia frontera administrativa, y el mayor número de manchas que se genera en consecuencia. Otro resultado digno de consideración en la comparación de mapas a diferentes escalas es la diferente superficie media de mancha con la que cuentan ambos mapas. Para el total de la zona de estudio, el Mapa Forestal Nacional presenta una superficie media que ronda las 84 ha, mientras que el mapa de fotointerpretación ronda 8 ha. Esto es debido a un efecto de asimilación o agregación de datos espaciales, debido al AMC de cada mapa. Este efecto de asimilación puede ser un error si se produce para manchas de un tamaño superior al del propio AMC (con lo cual constituye un error de omisión (ver siguiente sub-apartado). En los casos analizados, la agregación de datos cartográficos AWMSI presenta una ligera variación en sus valores, que indica valores de complejidad ligeramente mayor en el caso del mapa de fotointerpretación. La ponderación por el área en el cálculo del índice ha reducido el peso que pudieran tener en el cálculo final del mismo la multitud de pequeñas manchas existentes en el mapa de fotointerpretación. Finalmente, los resultados de SHDI han dado lugar a valores similares, especialmente cuando se analizan por separado los municipios (1,60 y 1,57 en el caso de Aranga; 1,47 y 1,44 en el caso de Guitiriz, en cada caso para los mapas Forestal y de fotointerpretación, respectivamente). Esto subraya la necesidad, en la comparación de mapas, de utilizar no sólo índices que midan la información sintáctica del mapa (como SHDI), sino la configuración (disposición geográfica o geométrica) y composición del mapa, como reflejan los restantes índices. Se puede definir esta dependencia de los resultados en los índices con respecto a la escala, como un caso especial del problema de unidad de área modificable (Modifiable Areal Unit Problem, MAUP), concretamente del denominado problema de escala (Jelinski and Wu, 1996; Marceau, 1999), que ocurre cuando los datos espaciales se combinan en un número inferior de unidades de mayor tamaño. En el ejemplo, los resultados obtenidos para NP hablan de un número mucho mayor de elementos cartográficos existentes en el mapa de mayor precisión, debido a que en la zona existe una elevada fragmentación en los usos del suelo, especialmente los forestales. Esto a su vez da lugar a que AMC como las utilizadas en el Mapa Forestal de España sean insuficientes para reflejar el estado actual en los usos del suelo. Por otra parte, la elevada precisión del mapa de fotointerpretación puede dar lugar a confusión cuando lo que se trata es de establecer grandes áreas de tendencia en cuanto a usos del suelo, pudiendo ser necesaria la adopción de sistemas de filtrado para la detección real de tales áreas. 4.2 Errores identificados en la cartografía Además de la obtención de resultados y su interpretación, el trabajo ha permitido la identificación de dos tipos importantes de errores por la comparación de mapas.

Figura 3: Errores identificados. A) Mapa forestal de España, 1:50.000; B) Mapa obtenido por fotointerpretación analógica, 1:2.000. Ejemplos de errores de agregación se señalan en azul; errores de clasificación inadecuada se señalan en rojo

a) Error de agregación: El Mapa Forestal falla en representar elementos cartográficos con una superficie superior a su AMC. Esto puede ser considerado un error de omisión(ver figura 3), y puede estar originado por la incapacidad de teselación adecuada en áreas con una elevada fragmentación en los usos del suelo. b) Clasificación inadecuada: Considerando el mapa de fotointerpretación como “mapa verdad”, se pueden identificar errores en la codificación de los datos de cobertura de suelos en el Mapa Forestal (ver figura 3). Ambos errores restan información en el Mapa Forestal de España.

5. Conclusiones. Resulta recomendable la utilización de índices que caracterizen no sólo la cantidad de información sintáctica recogida en el mapa, sino aquellos que permitan, por comparación, recoger información cuantitativa relativa a la composición y configuración de la información cartográfica. Asimismo, la utilización de índices de paisaje en la caracterización de mapas elaborados a distintas escalas permite asimismo definir conclusiones relativas a su utilización. Así, puede recomendarse que datos cartográficos como el Mapa Forestal Nacional, con escalas cartográficas de órdenes similares (1:50.000), y con AMC de entre 2 y 8 ha, se usen (una vez eliminados errores de agregación y clasificación) para: •

Contribuir a definir grandes unidades de uso del suelo.

•

Estimar la diversidad en usos del suelo a escalas supra-locales (representación de clases de uso del suelo)

•

Dar un sentido geográfico a estadísticas generales de uso del suelo (p.ej., reparto en el espacio de diferentes clases de uso)

...y no deben ser usados para: •

Estimar de forma precisa la superficie real de una determinada clase o grupo de clases de uso del suelo en paisajes altamente fragmentados (como el que se estudia aquí), debido al importante efecto acumulativo de pequeñas parcelas.

•

Evaluar la fragmentación de los usos del suelo a escalas sub-municipales.

Concluyendo, se trata de cartografías que pueden resultar de elevada utilidad en procesos de ordenación territorial a nivel comarcal, o para la definición de directrices de ordenación del territorio para grandes áreas supra-municipales. Asimismo, la cartografía de mayor precisión, como la obtenida a partir de fotointerpretación en el ejemplo que aquí se presenta, puede ser utilizada para: •

La estimación precisa de superficies de uso del suelo en áreas muy fragmentadas

•

El estudio de estadísticas espaciales de detalle en la distribución de los usos del suelo

•

Evaluar la fragmentación en los usos del suelo

...y por otra parte, puede presentar problemas, debido a que su alta definición en los elementos cartográficos representados puede enmascarar resultados cuando se intenta: •

Evaluar tendencias genéricas a nivel municipal y supramunicipal para grandes grupos de usos del suelo.

En este caso, se trata de modelos cartográficos necesarios en procesos de planificación espacial al nivel municipal y sub-municipal, que en otros casos son dificilmente justificables tanto por el exceso de precisión como por su más que probable coste excesivo.

Referencias Bosque Sendra, J., (2001), “Planificación y gestión del territorio. De los SIG a los Sistemas de ayuda a la decisión espacial (SADE)”, El Campo de las Ciencias y las Artes, Vol 138, pp. 137-174. Botequilha Leitao, A. y Ahern, J., (2002), “Applying Landscape Ecological Concepts and Metrics in Sustainable Landscape Planning”, Landscape and Urban Planning, Vol. 59, pp. 65-93. Gustafson, E.J., (1998), “Quantifying Landscape Spatial Pattern: What Is the State of the Art?” Ecosystems, Vol. 1, pp. 143-156. Jelinski, D.E. y Wu, J., (1996), “The modifiable areal unit problem and implications for landscape ecology”, Landscape Ecology, Vol. 11, pp. 129-140. Juaristi Linacero, J., (1984), “La teoría de la información en geografía. Aspectos introductorios”, Lurralde, Vol. 7, pp. 219-241 Marceau, D.J., (1999), “The scale issue in social and natural sciences”, Canadian Journal of Remote Sensing, Vol. 25, pp. 347-356. McGarigal, K., Cushman, S.A., Neel, M.C. y Ene, E., (2002), “FRAGSTATS: Spatial Pattern Analysis Program for Categorical Maps”, Disponible en internet, URL: www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html. O' Neill, R.V., Krummel, J. R., Gardner, R. H., Sugihara, G., Jackson, B., DeAngelis, D. L., Milne, B. T., Turner, M. G., Zygmunt, B., Christensen, S. W., Dale, V. H. y Graham, R. L. (1988), “Indices of landscape pattern”, Landscape Ecology, Vol. 1, pp. 153-162. Peña Llopis, J. (2006), “Sistemas de información geográfica aplicados a la gestión del territorio: entrada, manejo, análisis y salida de datos espaciales. Teoría general y práctica para ESRI ArcGIS 9”. Club Universitario, D.L. Alicante Shannon, C., (1948), “A Mathematical Theory of Communication”, The Bell System Technical Journal, Vol. 27, pp. 379-423.

Stillwell,J., Gertman, S. y Openshaw, S., (1999), “Geographic information and planning”, Springer, New York. Thomas, R., (1981), “Information statistics in geography”, CATMOG, Vol. 31. Tobler, W.R., (1997), “Introductory comments on information theory and cartography”. Cartographic Perspectives, Vol. 27, pp. 4-7. Visser, H. y De Nijs, T., (2006), “The map comparison kit”, Environmental modelling and software, Vol. 21, pp. 346-358.

Agradecimientos Parte de esta investigación fue realizada dentro del proyecto Interreg IIIB-Forsee.

Correspondencia Emilio Rafael Díaz Varela Grupo de Investigación 1716 – Proxectos e Planificación Rural Departamento de Enxeñaría Agroforestal – Universidade de Santiago de Compostela Escola Politécnica Superior – Campus Universitario, s/n. 27002 – Lugo (España) Tlf. 982 285 900 ext. 23248 Fax: 982 285 926 Correo electrónico: [email protected]