“Estudio de Impacto Ambiental Central Termoeléctrica a carbón Río Turbio, Santa Cruz” ANEXO II

ESTUDIO DE IMPACTO AMBIENTAL CENTRAL TERMOELÉCTRICA A CARBÓN RIO TURBIO, SANTA CRUZ ANEXO II – METODOLOGÍA CARTOGRÁFICA 1.

ALCANCE METODOLÓGICO

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2.

DATOS SATELITALES UTILIZADOS

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3.

COMPOSICIÓN DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES (MULTIBANDA)

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4.

CALIBRACIÓN Y CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA

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5.

CLASIFICACIÓN SUPERVISADA

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6.

TOMA DE MUESTRAS

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7.

CONFECCIÓN DE LA LEYENDA. GENERALIZACIÓN CARTOGRÁFICA DE RESULTADOS 6

8.

ESCALA DE REPRESENTACIÓN Y PROYECCIÓN CARTOGRÁFICA.

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1. ALCANCE METODOLÓGICO Todos los elementos presentes en la superficie terrestre, sean estos de origen natural o cultural reflejan y emiten radiación electromagnética (REM). La forma en que cada cada uno de ellos refleja o emite la radiación tiene que ver con sus carácterísticas particulares (composición química, rugosidad de su superficie, contenido de humedad, propiedades reflectivas, etc). Este comportamiento es único para cada tipo de cobertura y se lo denomina firma espectral. El mapa de formas vegetales a escala regional se obtiene de la clasificación conceptual de la variabilidad ambiental presente en el terreno que puede ser medida en una imagen satelital. Esta variabilidad, es reconocida y ordenada en categorías o clases de cobertura que agrupan cubiertas con caracteristicas espectrales similares. La teledetección no se produce para un valor particular de longitud de onda de la REM, sino en un pequeño intervalo, denominado “canal” o “banda”. La banda espectral refiere a la zona del espectro electromagnético en donde se localiza el canal (por ejemplo región del visible, infrarrojos, etc.), mientras que el ancho da cuenta del rango del espectro que es abarcado por el mismo. La firma espectral de una superficie o cobertura refleja el flujo energético que es recibido de esa cobertura por el sensor en distintos intervalos del espectro electromagnético. Cada uno de estos intervalos entonces conforma una banda espectral que no es otra cosa que la cuantificación de la energía reflejada por la cobertura para ese intervalo de longitud de onda. En este estudio se utilizaron las imágenes multiespectrales generadas por el sensor TM (Thematic Mapper) del satélite Landsat 5 y combinaciones de bandas basadas en el comportamiento espectral de la vegetación, denominados índices de vegetación. Mediante la aplicación de técnicas de clasificación digital supervisada, apoyada en información auxiliar mediante relevamientos de campo, imágenes de muy alta resolución provenientes del sensor Quickbird y cartografía histórica de la zona generó el mapa de formaciones vegetales. 2. DATOS SATELITALES UTILIZADOS Los datos satelitales multiespectrales corresponden al satélite Landsat 5, el cual posee un sensor óptico-electrónico de barrido (scanner) multiespectral, denominado TM (Thematic Mapper) especialmente diseñado para la cartografía temática.

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El Sensor Temathic Mapper posee 7 bandas espectrales y genera imágenes de una extensión aproximada de 185 km x 185 km a una resolución de pixel de 30 metros para las bandas correspondientes al espectro visible e infrarrojos, y de 120 metros para el canal térmico. La resolución temporal de la adquisición de datos (el tiempo de revisita del satélite) es de 16 días. Detalle de bandas espectrales: Banda 1 2 3 4 5 6 7

Intervalo de frecuencia (µm) 0.45 - 0.52 0.52 - 0.60 0.63 - 0.69 0.76 - 0.90 1.55 - 1.75 10.40 - 12.50 2.08 - 2.35

La etapa de preprocesamiento de los datos incluyó la búsqueda, recopilación y evaluación de las escenas disponibles. Luego de su identificación en el catálogo on-line de CONAE se seleccionaron las escenas que cumplían con determinados criterios de búsqueda establecidos a priori como ser: poca nubosidad en las áreas de interés; integridad de los datos radiométricos (en relacion a faltantes de información en determinadas áreas de la imagen o a “bandeados” o corrimientos fuera de escala de los valores espectrales, por defectos en la toma de los datos o defectos en el procesamiento de los datos crudos por lo organismos encargados de la comercialización de las imágenes); epoca del año, etc. Las imágenes satelitales aptas fueron seleccionadas entonces según los criterios comentados. La escena seleccionada corresponde al path 230 row 093, del Sistema WRS II con fecha de adquisición 12/02/2005. 3. COMPOSICIÓN DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES (MULTIBANDA) El armado de las imágenes multiespectrales, donde las diferentes bandas espectrales son “apiladas” una sobre otra (Stack), permite obtener un producto multiespectral sobre el cual es posible realizar análisis sobre todas las bandas adquiridas por el sensor. El armado de las imagenes multibanda fue efectuado mediante el módulo “Import Raster” presente en el software de procesamiento de imágenes satelitales ERDAS Imagine 9.1 Las bandas originales provistas por CONAE en formato generico “.dat” fueron importadas al formato de imagen propietario de ERDAS Inc. denominado “.img”. Así las nuevas composiciones multiespectrales obtenidas se almacenan en este formato nativo que permite guardar la información de georreferenciación que poseen las bandas originales, y evitar la perdida de datos radiometricos que podria suceder al almacenar las imágenes en otros formatos comprimidos, como por ejemplo JPEG.

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4. CALIBRACIÓN Y CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA Para poder interpretar los valores numericos presentes en los pixeles de las imágenes, comunmente denominados “digital number” o número de contaje digital (DN), es necesario llevar estos valores digitales a magnitudes físicas. A este procedimiento se lo denomina “calibración de los datos”. Primeramente los valores de contaje digital fueron transformados a Radiancia como medida de la cantidad de energía que llega al sensor. Los parámetros para efectuar la calibración fueron proporcionados por CONAE junto con las imágenes. Obtener la Radiancia es vital para modelar las propiedades de reflectancia de las coberturas que se quieren estudiar. Las unidades en que se mide la radiancia en el sensor son: watts/(m2*stenradian * μm), o sea es la cantidad de energía (medida en watts) por unidad de superficie, en cada porción del espectro (banda espectral) y considerando la distribución angular de la radiación. En su viaje hacia el espacio, la energía reflejada por las cubiertas terrestres sufre una serie de afectaciones. Estas tienen que ver con la absorción y dispersion de la energía por los distintos componentes de la atmósfera (gases, vapor de agua, partículas en suspensión, aerosoles). Las correcciones atmosfericas tienen como objetivo mejorar la precision de las medidas de Radiancia obtenidas por el sensor. A partir de los valores de Radiancias calibradas se procedió a calcular la Reflectancia en superficie. La Reflectancia en superficie representa la relación entre la energía incidente y la reflejada, o sea entre la energia que recibe la superficie terrestre (a traves de los rayos solares) y la energía reflejada por los objetos terrestres (eliminado el efecto de dispersion y absorción por los componentes de la atmósfera). Para el cálculo de Reflectancias se corrigieron los datos por efecto Rayleigh (efecto de dispersion de la energía provocado por partículas atmosféricas). Para el modelado de los efectos atmosféricos sobre la señal se valió de un modelo de transferencia radiativa. Estos modelos, establecen correcciones a la señal en función de las condiciones de adquisición (angulo de delevación solar, distancia Tierra-sol, día del año (según el calendario juliano), etc. y permiten eliminar el efecto atmosférico que presentan los datos crudos. A partir de este punto, con las imágenes calibradas y modelado y corregido el efecto atmosférico se procedió a clasificar la imagen resultante (en unidades de Reflectancia Rayleigh) mediante el módulo “Supervised Clasification” del Software ERDAS Imagine 9.1. 5. CLASIFICACIÓN SUPERVISADA Clasificar una imagen multiespectral implica categorizar las reflectancias presentes en la imagen en términos estadísticos. Esto supone reducir la escala de medición de una variable contínua (reflectancias) a una escala nominal o categórica (clases de información), es decir transformar la imagen original en otra imagen cuyos pixeles ya no reflejan valores de energía electromagnetica ni variables físicas (como la radiancia o reflectancia) sino categorías o clases de información (agua, suelo, vegetación, etc).

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Para realizar esta clasificación es necesario indicarle al Software que áreas de la imagen representan a cada categoría, estas áreas sirven como muestra de determinada cobertura. Una vez realizado esto con todas las categorías que se quieren discriminar, el software realiza un barrido por toda el area de la imagen asignando los pixeles a distintas categorías en función de sus caracteristicas espectrales (cantidad de radiacion reflejada en las distintas bandas o intervalos del espectro por esa cubierta). 6. TOMA DE MUESTRAS La toma de muestras de coberturas se llevó a cabo en la semana del 06/05/08 al 12/05/08 mediante recorridos de campo por áreas identificadas previamente mediante técnicas de interpretación visual de la imagen Landsat y de una imagén de altisíma resolución (0.80m de pixel) proveniente del Satélite Quickbird. Las áreas fueron identificadas en las imágenes ya georreferenciadas y los puntos para la toma de muestras a campo son subidos a un navegador satelital GPS. Posteriormente, ya en el campo, se recorrieron los puntos mediante ruteos automaticos proporcionados por el navegador. Una vez arribados al punto se interpretaron las coberturas presentes en función de su fisonomía vegetal dominante, proporción de suelo desnudo, tipo de material que prevalece en la cobertura (vegetación, ripio, asfalto, agua, suelo desnudo), se toman fotografías para ampliar las posibilidades de interpetación en laboratorio. También se registran otros parámetros de la cobertura como el tamaño del parche, coberturas adyacentes, elevación, etc. Para el presente informe se utilizaron 42 muestras o áreas de entrenamiento de los cuales 22 sitios fueron relevados a campo (Figura 1). Las demas muestras (de lugares con dificil acceso, propiedades privadas, o áreas vedadas al ingreso) fueron tomadas de la interpretación visual de una imagen Quickbird de fecha enero de 2008 y de la “Carta Fitosociologia Mina Río Turbio” elaborada por CONICET.

Figura 1. Áreas de entrenamiento seleccionadas para el clasificador digital

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7. CONFECCIÓN DE LA LEYENDA. GENERALIZACIÓN CARTOGRÁFICA DE RESULTADOS Debido a la gran heterogeneidad ambiental presente en el área de estudio a nivel de microhabitat debido principalmente a la gran variedad de tipos vegetacionales, a la variabilidad en su condicion (conservación natural original, pastoreo, condiciones de anegamiento, porcentaje de suelo desnudo presente), y al relativamente pequeño tamaño de los parches de vegetación homogenea presentes en este tipo de paisajes (en un área pequeña pueden encontrarse variados tipos de cobertura cuyos límites no son claramente diferenciables, aún en campo) se procedió a la generalización cartográfica de los resultados. Esto implicó cierta pérdida de información particular sobre cada cobertura relevada dado que se agruparon en categorías de fisonomía similar a fin de facilitar la comprensión del mapa final y representar de forma más útil la fisonomía dominante de cada cobertura. Las categorías originales de areas no vegetadas fueron clasificadas como: 9 9 9 9 9 9

Aguas claras Aguas con sedimentos Areas construidas (nucleos urbanos, infraestructuras) Aridos de Carbón Suelo removido Ripio

Las áreas con cobertura vegetada fueron clasificadas primariamente como: Estepa con predominancia de herbaceas Praderas de pastos tiernos sobre suelos anegados (en aguadas y mallines poco anegados) Praderas de pastos tiernos (en llanuras aluviales no anegadas) Estepa con predominancia de arbustos Matorral (predominancia de especies arbustivas con suelo semidesnudo) Bosques cerrados sin sotobosque (Bosque de lengas en laderas) Bosques abiertos con presencia de herbaceas en sotobosque (Bosques o matorrales de ñire) 9 Areas anegadas de poca profundidad (bañados, aguadas, mallines, etc) 9 9 9 9 9 9 9

La leyenda final adoptada refleja el agrupamiento de las cubiertas en unidades mas generales en las cuales se prioiriza la forma vegetal y especie dominante para su denominación. Las categorias adoptadas que mejor explican las coberturas halladas en la clasificación y que constituyen la leyenda final del mapa son las siguientes: a) Bosque de Lengas (incluye ambientes boscosos de las laderas dominados por Nothofagus pumilio). Predominan arboles de 15-20 metros de altura con sotobosque muy pobre o ausente. b) Bosques de Ñire (incluye ambientes boscosos semi cerrados con predominio de Nothofagus antartica, Escalonio-Nothofagion antarticae y Agropyro-nothofagion antarticae. Arboles de 5 a 10 metros de altura con sotobosque denso, rico en herbaceas) c) Estepa herbácea (incluye pastizales de Festuca spp y ambientes esteparios con predominio de herbáceas) d) Estepa arbustiva (incluye ambientes esteparios leñosos y matorrales de paramela, senecios y arbustales en suelos de laderas erosionados y secos)

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e) Estepa mixta (incluye ambientes esteparios con presencia de especies arbustivas y herbáceas sin una dominancia clara de alguna vegetal) f) Praderas, pastizales y pasturas (incluye ambientes de pastizal con pastos tiernos, pastizales de las llanuras de los ríos, potreros, etc.) g) Areas de escasa o nula vegetación (incluye areas urbanas, deforestadas, areas con presencia de cubiertas no naturales, rutas, caminos, playones, canteras, etc. h) Cuerpos y cursos de agua (incluye ambientes acuaticos, como lagos, lagunas, rios, arroyos, embalses, etc.) i) Bañados, mallines, aguadas, zonas anegadas (incluye vegetación de bañados, pantanos, campos inundados j) Sin Clasificar (incluye ambientes que no pueden ser incluidos en ninguna de las categorias anteriores) 8. ESCALA DE REPRESENTACIÓN Y PROYECCIÓN CARTOGRÁFICA. Debido principalmente a las limitaciones en relación a la resolución espacial de las imágenes utilizadas (30 metros x 30 metros de tamaño de pixel), a las limittaciones propias de la tecnica de clasificación seleccionada y a la necesidad de representar el contexto regional, se optó por representar los resultados a escala 1:100.000 dado que brinda el suficiente detalle para identificar coberturas vegetales a escala regional. El sistema de referencia adoptado fue POSGAR 94 con proyección cartográfica Gauss Krugger faja 1. La adopción de esta transformación, proyección oficial adoptada por la cartografía oficial IGM minimiza las deformaciones de las áreas lejanas al meridiano de contacto. De todas formas, estas anomalías, que trabajadas a esta escala son despreciables, no influyen significativamente en el cálculo de áreas o distancias.

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