Identificación de zonas de erosión activa y áreas de riesgo mediante teledetección: un ejemplo en un paisaje de cárcavas sobre margas en el Pirineo central español

Abstract

[ES] Identificar áreas con erosión activa a escala de cuenca puede ser muy útil para la géstión medioambiental, siendo un requisito para la planificación de medidas contra la degradación del suelo y la producción de sedimentos.

En este trabajo se utilizaron técnicas de teledetección para discriminar zonas de erosión activa y de riesgo de erosión en un paisaje de cárcavas desarrolladas sobre margas del Eoceno, en la cuenca del río Ésera (Pirineo español). La distribución espacial, la escasa cobertura vegetal y el alto grado de erosión en las cárcavas han permitido discriminar tanto visual como digitalmente las cárcavas. Se utilizó el método de clasificación supervisada de máxima verosimilitud para discriminar áreas con erosión activa (cárcavas) a partir de la signatura espectral del suelo desnudo. A partir del mapa de distancias de clasificación a la categoría de cárcavas se seleccionaron dos umbrales de clasificación, basados en dos estadísticos de error (sensibilidad y especificidad), que permitieron obtener la distribución espacial de las cárcavas y las zonas de riesgo.

Los resultados indican que la mayoría de las zonas de riesgo se localizan en la periferia de las zonas de cárcavas y presentan una exposición predominante de umbría, constituyendo zonas de actuación prioritaria frente al riesgo de erosión.

[EN] The identification of eroded areas at catchment scale can be very useful for environmental planning and can help to reduce land degradation and sediment yield.

In this paper remote sensing techniques are used to discriminate both eroded areas and erosion risk areas in a badlands landscape developed on Eocene maris, in the Ésera River catchment (Spanish Pyrenees). The spatial distribution, the scarce vegetal cover and the high erosion level let a good visual and digital discrimination of badlands, as opposed to other land covers and surfaces.

A maximum likelihood supervised method was used to discriminate heavily eroded areas (badlands) from scarce or densely vegetated lands, by means of the spectral signature of bare soil. The classfication distance was used to obtain thresholds for eroded areas and areas at risk. Two error statistics (sensitivity and specificiiy)where used to determine the most adequate threshold values. The resulting map shows that most areas at risk are located surrounding the badland areas.