4. estudio-multitemporal-al-nororiente-ecuatoriano

ESTUDIO MULTITEMPORAL DEL
NOR-
NOR-ORIENTE DEL ECUADOR

ESTUDIO MULTITEMPORAL DEL
NOR-ORIENTE DEL ECUADOR

MEMORIA TÉCNICA
ESTUDIO MULTITEMPORAL DE LA COBERTURA VEGETAL Y USO DEL SUELO EN
PROYECCIÓN
LOS AÑOS 1990 - 2008 Y PROYECCIÓN AL 2030

PRESENTADO A:

CONSERVANCY
THE NATURE CONSERVANCY

PRESENTADO POR:

LTDA.
GEOPLADES CIA. LTDA

GeoPlaDes. Dir. El Mercurio E10-65 y La Razón. Teléfonos: (593 02) 2269615 – 2243378
Contacto: ualvarez@geoplades.com.ec
www.geoplades.com.ec
Quito-Ecuador

ABRIL DE 2009

Estudio Multitemporal de la Cobertura Vegetal y Uso del Suelo en los años 1990 – 2008 y Proyección al 2030 2
Producto Contrato The Nature Conservancy - NTA 0216 09

AGRADECIMIENTOS

La verificación en campo en las zonas correspondientes al Territorio de la Nacionalidad Cofán se pudo
realizar gracias a la colaboración de la Federación Indígena de la Nacionalidad Cofán del Ecuador –
FEINCE y de las siguientes personas:

William Lucitante
César Lucitante
José Hernández
Marcos Quenamá
Ángela Descance

GEOPLADES
EQUIPO TÉCNICO DE GEOPLADES

Geógrafos
• Ing. Cristina Arias
• Ing. Manuel Peralvo
• Lorena Rosas
• Lizzette Hermosa
• Ing. Paola Soria

Cartógrafos
• Crtg. Gonzalo Pinos
• Crtg. Ulises Álvarez

Botánicos
• Dr. Edwin Narváez
• Bilog. William Defas
• Bilog. Diego Reyes


RESUMEN

El objetivo de este proyecto fue realizar un estudio multitemporal de cobertura vegetal y uso del suelo
entre los años 1990 y 2008 y escenarios al 2030 en el Territorio Cofán y las zonas de influencia a escala
1:50000 en conjunto con la Federación Indígena de Nacionalidad Cofán. Con el transcurso del desarrollo
de la consultoría, la importancia de la zona se fue ampliando hasta cubrir el nor-oriente Ecuatoriano. Así el
área de estudio abarca las provincias del Carchi, Imbabura, Pichincha en la Sierra y Sucumbíos, Napo y
Orellana en la Amazonía. .

La metodología desarrollada se basó en uso de los sensores remotos, esta valiosa metodología es utilizada
para identificar, describir, cuantificar y monitorear los cambios de la cobertura vegetal, los avances de la
frontera agrícola y los patrones de comportamiento de estas unidades espaciales, por actividades y
alteraciones antropogénicas o cambios climáticos, así como la descripción de escenarios tendenciales.

Este análisis comenzó con una fase de recopilación, diagnóstico y validación de información secundaria
generada por varias instituciones públicas y privadas, nacionales y extranjeras.

Una vez realizado el diagnóstico y validación de información como fase previa, se procedió a la elaboración
de Mapa base, el cual representa toda la información planimétrica, altimétrica y toponímica que
caracteriza a nuestra área de estudio. Esta información fue obtenida mediante digitalización de cartas
topográficas oficiales del Instituto Geográfico Militar. El área de estudio está cubierta en su totalidad con 80
cartas topográficas las cuales cubren un área de aproximada de 4’105.067 hectáreas.

Mediante el uso de procesos basados en el análisis digital de imágenes y sensores remotos se procedió a
georeferenciar, tratar y clasificar imágenes satelitales Landsat de los años 1988, 1989 y 1991 para obtener el
Mapa de Cobertura Vegetal y Ocupación del Suelo y el Mapa de Ecosistemas para el año referencial de
1990. De la misma manera se clasificaron 23 imágenes ASTER para obtener los mapas correspondientes al
año 2008. Estos trabajos fueron complementados con la verificación en campo efectuada en el primer
trimestre del año 2009. El esquema de clasificación utilizado en los mapas de ecosistemas corresponde al
propuesto por Nature Serve, el cual maneja el criterio de ecoregiones.

Estos mapas fueron utilizados como insumos para la generación de un mapa de análisis multitemporal y un
de mapa de escenarios tendeciales al año 2030.

Como resultado de este análisis se concluyó que en el periodo aproximado de veinte años se ha perdido
aproximadamente 250000 hectáreas de bosque primario1 debido a la expansión de la frontera agropecuaria
y otras actividades extractivas.

Por otra parte se hace notoria la importancia de las zonas establecidas como territorios de la nacionalidad
Cofán, esta investigación permite constatar la importancia de los planes de manejo para la conservación.

El incremento de las clases de ocupación antrópica como cultivos de ciclo corto, anuales y perennes y
pastos plantados ha sido de 314075,9 hectáreas; en el año 2008 se reportaba un total de 913179 hectáreas,
mientras que en la década de los 90´s se reporta 599103 hectáreas.

El objetivo de análisis de proyección al año 2030 fue determinar áreas con mayor susceptibilidad a ser
afectadas por procesos de conversión de ecosistemas naturales en el Norte del Ecuador en el período 2008 -
2030. La metodología consiste en la implementación de un modelo empírico que caracterice los procesos de
conversión de la vegetación natural observados en el período aproximado de veinte años. Se utilizó un

1
Excluyendo otras formaciones vegetales naturales


modelo de selección discreta (logit) para estimar la probabilidad de que un píxel2 sea convertido a usos
agrícolas en función de un conjunto de variables independientes. La variable dependiente corresponde a las
áreas de vegetación natural que experimentaron conversión a usos agrícolas o pecuarios en el período 1990
– 2008. La variable se generó utilizando los mapas de uso y cobertura del suelo elaborados en fases previas.
Se utilizaron un total de diez variables independientes para estimar los modelos de conversión.

El escenario de conversión de ecosistemas naturales construido sobre la base de las trayectorias observadas
identifica algunas áreas de potencial importancia en términos de manejo del territorio.
En la sierra se observan patrones dispersos de conversión potencial, con áreas más coherentes en el valle de
Tabacundo, el área periurbana de Ibarra, y el valle del Chota. En las vertientes orientales, las zonas de
conversión están asociadas a los ejes viales que unen la sierra con la Amazonía, con un área importante
identificada alrededor de La Bonita. En la Amazonía, se observa que la mayoría de remanentes de
vegetación ubicados en el triángulo formado por Nueva Loja, Shushufindi y Puerto Francisco de Orellana
serían potencialmente convertidos. Adicionalmente, un frente extenso de deforestación se puede observar
en el extremo Noroccidental de la subregión asociado al eje entre Nueva Loja y Lumbaqui, el cual se
prolonga hacia la cuenca alta del río Aguarico. En conclusión, el escenario muestra una consolidación de la
matriz de intervención en la sierra y la llanura amazónica, junto con una expansión hacia arriba de las áreas
de intervención en las vertientes orientales de los Andes.

2
El análisis se desarrollo mediante el uso de datos tipo raster


CONTENIDO

1. INTRODUCCIÓN 9

2. METODOLOGÍA Y PROCEDIMIENTOS
PROCEDIMIENTOS 10

3. ELABORACIÓN DEL MAPA BASE
MAPA 11

3.1 Edición cartográfica 11

3.2 Estandarización y sistematización 12

3.3 Estructuración para formato SIG 12

3.4 Creación de los elementos clasificados según su topología 12

3.5 Creación de las Bases de Datos espacial 12

3.6 Elaboración de la Simbología Convencional 13

3.7 Elaboración del Mapa Base Final 14

4. ELABORACIÓN DEL MAPA DE MICROCUENCAS Y MEGAPROYECTOS
MICROCUENCAS 15

5. ELABORACIÓN DE LOS MAPAS DE ECOSISTEMAS, COBERTURA VEGETAL Y
LOS ECOSISTEMAS, VEGETAL
OCUPACIÓN DEL SUELO DE LOS AÑOS 1990 Y 2008 15

5.1 Metodología 15

5.2 Recopilación de Información Secundaria 16

Imágenes
5.3 Procesamiento Digital de Imágenes 16
5.3.1 Corrección Geométrica (Rectificación) 18
5.3.2 Corrección radiométrica: Corrección Atmosférica y corrección de bandeamiento 19

5.4 Clasificación supervisada y visual de imágenes satelitales 19
5.4.1 Definición digital de categorías (Áreas de entrenamiento) 19
5.4.2 Agrupación de los píxeles de la imagen por categorías (fase de asignación) 21
5.4.3 Filtraje 21

5.5 Elaboración del mapa preliminar 21

5.6 Elaboración del mapa final 21
5.6.1 Verificación de campo y ajuste de la clasificación 22
5.6.2. Análisis de la precisión de la clasificación supervisada de imágenes 22
5.6.3 Edición mapa final 25

5.7 Caracterización de la cobertura vegetal y uso del suelo 28


5.7.1 Unidades puras 28
5.7.2 Vegetación antropogénica 41

6. ELABORACIÓN DEL MAPA MULTITEMPORAL PARA LOS AÑOS 1990 Y 2008 49
MAPA PARA 2008

6.1 Metodología 50

6.2 Resultados 52

7. ELABORACIÓN DE LA PROYECCIÓN DE COBERTURA VEGETAL Y OCUPACIÓN
COBERTURA
DEL SUELO AL AÑO 2030, PROCESOS DE CONVERSIÓN DE ECOSISTEMAS
2030, CONVERSIÓN
NATURALES 54

7.1 Introducción 54

7.2 Métodos 55
7.2.1 Área de estudio 55
7.2.2 Metodología de modelamiento 56
7.2.3 Pre-procesamiento 57

7.3. Resultados y discusión 61
7.3.1 Modelo de conversión de ecosistemas naturales 61
7.3.2 Conclusiones y recomendaciones 64

SISTEMATIZACIÓN ESTRUCTURACIÓN
8. LEVANTAMIENTO, SISTEMATIZACIÓN Y ESTRUCTURACIÓN DE DATOS
GOBIERNOS
RECOPILADOS EN GOBIERNOS PROVINCIALES, MUNICIPIOS Y OTRAS
INSTITTUCIONES 64

8.1 Recopilación de Información Existente 65

8.2 Inventario de Información 66

8.3 Evaluación de la Información Existente 66
8.3.1 Análisis de la información existente 68
8.3.2 Calificación y selección de información 68
8.3.3 Diagnóstico de la información existente 69
8.3.4 Sistematización de la Información 69

8.4 Resultados 69

9. FASE DE APOYO TÉCNICO A MIEMBROS DE LA FEINCE
TÉCNICO LA 71

BIBLIOGRAFÍA 73

Anexo 1: Mapa Base (Cartas topográficas, Nevado Cayambe) 75

Anexo 2: Mapa de Microcuencas 76


Anexo 3: Mapa de MegaProyectos 77

Anexo 4: Mapa de cobertura vegetal y uso, año 1990 78

Anexo 5: Mapa de cobertura vegetal y uso actual, año 2008 79

Anexo 6: Mapa de Ecosistemas año 1990 80

Anexo 7: Mapa de Ecosistemas año 2008 81

Anexo 8: Mapa Multitemporal para los años 1990 y 2008 82

para
Anexo 9: Mapa de escenarios para el año 2030 (Mapa de conversión de áreas) 83

Anexo 10: Matriz de evaluación 84

entregan
Anexo 11: Cartas de las instituciones que entregan información 85

Anexo 12: Matriz de análisis multitemporal 86


1. INTRODUCCIÓN

La Compañía Geoplades Cia. Ltda., remitiéndose a los términos del contrato firmado con The Nature
Conservancy TNC, para la elaboración del Estudio Multitemporal de la cobertura vegetal y uso del suelo
en los años 1990 - 2008 y proyección al 2030 en el Nor-Oriente del Ecuador, presenta la metodología
utilizada para el desarrollo de este estudio.

Este trabajo se basó en la percepción remota y análisis cartográfico con el uso de Sistemas de Información
Geográfica.

En el ámbito mundial una de las metodologías modernas y de más uso es la utilización de los sensores
remotos, esta valiosa metodología es utilizada para identificar, describir, cuantificar y monitorear los
cambios de la cobertura vegetal, los avances de la frontera agrícola y los patrones de comportamiento de
estas unidades espaciales, por actividades y alteraciones antropogénicas o cambios climáticos, así como la
descripción de escenarios tendenciales.

Ubicación del área de estudio.

El área de estudio se encuentra ubicada al nororiente del territorio ecuatoriano y abarca las provincias del
Carchi, Imbabura, Pichincha en la Sierra y Sucumbíos, Napo y Orellana en la Amazonía, la zona de estudio
se caracteriza por poseer varios ecosistemas frágiles de ahí la importancia del presente estudio.

Esta zona gran cantidad de especies de flora y fauna haciendo de este espacio un lugar de visita obligada
por turistas nacionales y extranjeros, ya que en esta zona se encuentran siete (7) regiones consideradas
dentro del sistema nacional de áreas protegidas.

Figura 1 Ubicación del área de estudio


Figura 2 Sistema nacional de áreas protegidas

2. METODOLOGÍA Y PROCEDIMIENTOS

Diagnóstico, evaluación y validación de información.

El diagnóstico, evaluación y validación contempla la realización de un estudio previo de los
documentos analógicos o digitales que permitan un conocimiento puntual de la zona de interés o área
de estudio. La caracterización geográfica del área de estudio permite definir puntualmente:

• Tipo de información
Alfanumérica
Raster
Vector
• Escala
• Formato
• Año de edición
• Institución responsable
• Actualidad

El conocimiento específico de ciertas características de la información permite agilitar los procesos de
edición, estructuración y enlace de datos topológicos que finalmente formarán parte de los metadatos en
cada una de las coberturas generadas en el proceso.

En esta fase se revisó información generada y difundida por el IGM. Esc: 1: 50000 para el proyecto Carta
Nacional por ser este el único organismo Nacional que genera oficialmente este tipo de documento.

Cabe mencionar que en lo referente a fechas de toma de fotografía, edición y actualidad de la misma
nuestra propuesta de actualización radica en que los datos que podrían ser de utilidad en el documento base
final, fueron actualizados en las salidas de campo previo la obtención del Mapa de Cobertura y Uso del


Suelo. Los elementos a ser revisados verificados o actualizados fueron únicamente aquellos que pudieran
de alguna manera ser determinantes para el análisis: infraestructuras como vías, pozos petroleros, etc.

3. ELABORACIÓN DEL MAPA BASE

Una vez realizado el diagnóstico y validación de información como fase previa, se procedió a la elaboración
de Mapa base, en el que representa toda la información topográfica, planimétrica, altimétrica y toponímica
que caracteriza a nuestra área de estudio.
Esta actividad está constituida por 2 procesos específicos: la edición cartográfica propiamente dicha y la
estandarización y sistematización de la misma.
Las cartas topográficas utilizadas en este proyecto, elaboradas y difundidas por el Instituto Geográfico
Militar, escala 1:50 000, se muestran a continuación en la Figura 3:

Figura 3 Cartas topográficas a escala 1:50 000 utilizadas en este estudio:
3.

Las especificaciones técnicas utilizadas para la elaboración del mapa son:
Proyección: UTM
Datum Horizontal: WGS84
Datum Vertical: Nivel Medio del Mar, Estación Mareográfica de La Libertad.
Zona: 18 Sur

3.1 Edición cartográfica

La información fue generada a través de la digitalización en pantalla de cartas topográficas del Instituto
Geográfico Militar utilizando las herramientas del software Microstation. La edición cartográfica consiste
en la corrección de problemas comunes de los procesos de levantamiento de información: incorporación de
elementos omitidos por error, corrección de elementos ingresados varias veces, corrección de elementos
que no llegan a empatarse con los elementos que deberían (undershoots) o que sobre pasan de los
elementos con los que deberían intersecarse (overshoots), edición de empalmes, entre otras correcciones.


Todas estas ediciones cumplen con los parámetros y estándares internacionales de edición cartográfica para
la escala 1:50.000.

3.2 Estandarización y sistematización

Toda la información digitalizada fue procesada para que cumpla con los parámetros de precisión,
condiciones geométricas, densidad de elementos, información alfanumérica asociada, necesarios para
ingresar al Sistema de modo que puede ser utilizada para la generación de los modelamientos SIG
posteriores.

3.3 Estructuración para formato SIG
3.3

La estructuración para formato SIG contempla también de dos procesos: la estructuración para Sistemas de
Información Geográfica y la vinculación de la información alfanumérica

Estructuración para Sistemas de Información Geográfica: Es la validación de todos los elementos gráficos y
alfanuméricos de cada una de las coberturas y la generación de topología de las mismas.

Vinculación de la información alfanumérica: La información alfanumérica ingresada es aquella que facilita
la descripción de los diversos rasgos geográficos del área de estudio y aporta a la obtención de capas
temáticas de la zona y que permite realizar cálculos para los modelamientos SIG. El proceso de validación,
es la relación que existe entre las diferentes capas temáticas (parte gráfica) y la información alfanumérica,
obteniéndose una relación directa entre cada uno de los rasgos geográficos con los atributos, descripciones,
características y otros elementos obtenidos de la información alfanumérica.

La capas de información a ser entregadas al TNC y que formarán parte del documento final y fueron
estructuradas en el Software ArcGIS y complementadas con una Metadata propios en cada una de las
coberturas para lo que se utilizará también el Software ArcGIS 9.2. Los datos se encuentran estructurados
en una geodatabase que cumple con los estándares manejados por TNC.

3.4 Creación de los elementos clasificados según su topología

La creación de topología consistió en la validación de todos los elementos gráficos levantados en un sistema
CAD (en este caso MicroStation) y llevados a un GIS donde se reconoce cada elemento como una unidad;
es decir, que, por ejemplo, un centro poblado fue capturado como un conjunto de líneas que marca su
perímetro, pero al crear topología, los elementos adyacentes son reconocidos como tales y se conforma un
polígono en base a estas líneas.
La creación de topología es el elemento que distingue a un GIS de un CAD; los diferentes tipos de
elementos poseen características topológicas diferentes, de tal modo que los puntos son reconocidos con
topología de puntos, las líneas con topología de líneas y los conjuntos de líneas adyacentes y que forman
unidades cerradas son creados con topología de polígonos.

El momento de la creación de topología se asignó identificador a cada unidad para su posterior enlace con
la base de datos.

3.5 Creación de las Bases de Datos espacial
La creación de las Bases de Datos contempló la incorporación de toda la información alfanumérica que
consta dentro de las cartas topográficas como (nombres de poblaciones, sitios, formas de relieve
importantes, entre otros) dentro de una base de datos que posteriormente pueda ser relacionada con cada


elemento gráfico. Para el posterior enlace con los elementos gráficos, las bases de datos alfanuméricas
poseen el mismo identificador que fue asignado en la creación de topología.

Se hizo uso de la relación entre los identificadores asignados a los elementos gráficos en la creación de
topología y los que constan dentro de las bases de datos alfanuméricas (enlaces de las bases de datos), como
por ejemplo No. de punto en los datos de coordenadas, código identificador del tipo de vía, nombres de ríos
cota elevación en curvas de nivel etc.

A continuación se construyó la Base de datos espacial. La base de datos espacial (spatial database) es un
sistema administrador de bases de datos que maneja datos existentes en un espacio o datos espaciales. El
espacio establece un marco de referencia para definir la localización y relación entre objetos. El que
normalmente se utiliza es el espacio físico que es un dominio manipulable, perceptible y que sirve de
referencia. La construcción de una base de datos geográfica implica un proceso de abstracción para pasar de
la complejidad del mundo real a una representación simplificada que pueda ser procesada por el lenguaje de
las computadoras actuales.

Un modelo de datos geográfico es una abstracción del mundo real que emplea un conjunto de objetos dato,
para soportar el despliegue de mapas, consultas, edición y análisis. Los datos geográficos, presentan la
información en representaciones subjetivas a través de mapas y símbolos, que representan la geografía
como formas geométricas, redes, superficies, ubicaciones e imágenes, a los cuales se les asignan sus
respectivos atributos que los definen y describen.

Un dato espacial es una variable asociada a una localización del espacio. Normalmente se utilizan datos
vectoriales, los cuales pueden ser expresados mediante tres tipos de objetos espaciales: punto, línea y
polígono. Sin embargo, las bases de datos espaciales, o geodatabases, también permiten el ingreso da datos
tipo raster, cad, etc. El acceso a la Geodatabase puede realizarse a través de los menús estándares de
ArcCatalog, ArcMap y ArcToolbox. Su estructura puede verse a en la figura 4.

El siguiente paso consistió en la edición de los Metadatos de cada una de las coberturas, este proceso se
llevó a cabo bajo la norma de la Federal Geographic Data Comite (FGDC).

La geodatabase contiene además información a escala 1:250 000, difundida en el Almanaque Electrónico
Ecuatoriano (AEE), publicado por la Alianza Jatún Sacha/CDC en el año 2002.

3.6 Elaboración de la Simbología Convencional

La leyenda cartográfica de simbología convencional ha sido elaborada, considerando parámetros, tipo
utilizados por el IGM. Para escalas 1: 50000, los elementos cartográficos que se representan en este
documento y como se puede observar en la Figura 5, describen: Sitios de importancia, red vial, red
hidrográfica y accidentes altimétricos.


Figura 4 Estructura de la Geodatabase para el proyecto

3.7 Elaboración del Mapa Base Final
Como último paso se procedió a la edición cartográfica final, que consistió en incorporar elementos propios
de un mapa (título, ubicación, leyenda, norte, escala, fuentes, etiquetas, entre otros).
Figura 5. Simbología Convencional

El mapa base está concebido para ser preparado cada vez, en función de la carta topográfica que se requiera imprimir o estudiar. El View
del Layout correspondiente3 a este mapa, comprende 15º de longitud y 10º de latitud, tal como una carta topográfica a escala 1:50000.

Referencia:
• Anexo 1 en este documento
• Cartas topográficas en el archivo digital en formato .mxd

3
Referencia: CartasTopográficas. mxd


4. ELABORACIÓN DEL MAPA DE MICROCUENCAS Y MEGAPROYECTOS

Estos mapas fueron preparados utilizando información base a escala 1:250 000 e información temática
entregada por TNC en el caso del Mapa de Megaproyectos e información de Microcuencas Hidrográficas
del Almanaque Electrónico Ecuatoriano, esta cobertura requería edición de los elementos gráficos, por lo
que fue ajustada a escala 1:250000 utilizando la información base antes mencionada.

En el mapa de “Megaproyectos” se puede apreciar las amenazas antrópicas de la zona, como son
concesiones petroleras, mineras, proyectos hidroeléctricos, etc.

Estos elementos forman parte de la geodatabase temática y cuentan con sus respectivos metadatos bajo la
norma de la Federal Geographic Data Comite (FGDC).

Referencia:

• Anexo 2 y 3 en este documento
• Mapa de Microcuencas y Mapa de Megaproyectos en el archivo digital en formato . mxd.

MAPAS
5. ELABORACIÓN DE LOS MAPAS DE ECOSISTEMAS, COBERTURA VEGETAL Y OCUPACIÓN DEL
SUELO DE LOS AÑOS 1990 Y 2008

5.1 Metodología

Para este análisis se utilizaron los fundamentos de la teledetección. Conocida comúnmente como
percepción remota, la teledetección es la técnica que permite obtener información sobre un objeto,
superficie o fenómeno a través del análisis de los datos adquiridos por un instrumento que no está en
contacto con él. Se basa en que cada objeto, área o fenómeno emite un espectro electromagnético
específico, en función de su propia naturaleza y de las radiaciones que recibe. La reflectancia de ese
espectro electromagnético se denomina firma espectral, la cual hace distinguible a ese objeto, superficie o
fenómeno de los demás.

Se emplearon imágenes satelitales ASTER y Landsat; las cuales tienen la característica de poseer diferentes
bandas espectrales, y por lo cual se pueden realizar diferentes combinaciones entre ellas y visualizar de
mejor manera los diferentes tipos de vegetación y otros parámetros importantes como el estado de la
vegetación, composición de suelos, características de las rocas, humedad relativa y determinación de
biomasa. Si bien existe presencia de nubes en las imágenes tratadas, debido a la calidad de las mismas, estos
vacíos de información han sido complementados con salidas a la zona de estudio.
Las imágenes Landsat se utilizaron para la generación del mapa de cobertura vegetal de año 1990, mientras
que las Imágenes ASTER se utilizaron para la elaboración del Mapa de cobertura vegetal del año 2008.
Es importante mencionar que en este análisis se ha estudiado la ocupación del suelo. Los estudios sobre
ocupación del suelo están basados en la caracterización sistemática de la cobertura de la superficie terrestre,
a partir de los patrones de información que proporcionan imágenes aéreas o de satélite.
Especialmente decisiva ha sido la Teledetección, gracias a la cual se dispone de un importante suministro de
sofisticadas imágenes y del desarrollo de potentes técnicas para su interpretación. El término, derivado del
inglés “Land Cover” , se refiere a la representación de aquello que puede “identificarse” o “detectarse”
(manual o automáticamente) en la superficie terrestre a partir de una fuente de datos homogénea,
generalmente una imagen de satélite o una fotografía, y para un nivel de detalle dado. Aunque a veces se


confunde con el témino “Land Use” (uso del suelo), que incorpora componentes funcionales, no
estrictamente físicos y, por tanto, indetectables por un sensor e inapreciables por un intérprete, como son
tenencia de la tierra y sistemas productivos; lo que no forma parte de esta consultoría. Por esta razón al
producto generado se lo denominará mapa de cobertura vegetal y ocupación del suelo en contraposición
con el mal empleado término: mapa de cobertura vegetal y uso.

Así, por ejemplo, en los productos de ocupación del suelo no encontraremos parques naturales, sino áreas
con vegetación natural o cultivos. Por otro lado, ante una determinada zona urbana, se distinguirá una
estructura compacta o de baja densidad, pero no encontraremos referencia alguna a si se trata de un área
residencial o un barrio de negocios de la ciudad. En el caso de la ocupación del suelo con pastos no se podrá
determinar si se trata de zonas con uso ganadero, ovino o terrenos abandonados.

Para la obtención del mapa de cobertura vegetal y ocupación del suelo se realizaron las siguientes
actividades:

5.2 Recopilación de Información Secundaria

Esta fase del estudio consistió obtención y análisis de información que pudiera servir de apoyo para la
elaboración del mapa. La información secundaria utilizada para el presente trabajo se enlista a
continuación:
Mapa de cobertura vegetal obtenida del Almanaque Electrónico Ecuatoriano (AEE)
Mapa de formaciones vegetales de NatureServe editado por Carmen Josse.
Información cartográfica base editada por Geoplades4

5.3 Procesamiento Digital de Imágenes

The Nature Conservancy proporcionó a GeoPlaDes 23 imágenes ASTER de la zona de estudio y 3 imágenes
Landsat. Las cuales se enlistan a continuación:

Imágenes Aster:5
• 2007jan29_limite.tif
• 2008aug27c_limite.tif
• 2007feb07s_limite.tif
• 2007feb07n_limite.tif
• 2007feb05s_limite.tif
• 2003sep15c_limite.tif
• 2003sep15n_limite.tif
• 2003sep15s_limite.tif
• 2005may24n_limite.tif
• 2005may24s_limite.tif
• 2005nov23c_limite.tif
• 2007feb05n_limite.tif
• 2003nov18s_limite.tif

4 Ver el apartado 3 de este documento
5
Las fechas de toma se especifican en el nombre de las imágenes.


• 2007feb05c_limite.tif
• 2003nov18n_limite.tif
• 2005nov23s_limite.tif
• 2008aug27s_limite.tif
• 2003nov18c_limite.tif
• 2005nov23n_limite.tif
• 2008aug27n_limite.tif
• 2004jul08_limite.tif

Imágenes Landsat:

• TM_07August1989_Limite.tif
• TM_15October1991_Limite.tif
• TM_23April1988_Limite.tif

Las especificaciones de las imágenes satelitales utilizadas para la interpretación de la cobertura vegetal y uso
actual del suelo del área de estudio fueron las siguientes:

Tabla 1. Características de las imágenes satelitales disponibles

Características de la imagen ASTER Características de la imagen Landsat

Imagen Geocodificada Imagen Geocodificada
Bandas Multiespectrales Bandas Multiespectrales

Band 1: Verde Visible (0.52 µm a 0.60 µm) Band 3: Rojo (0,63 µm a 0,69 µm)
Band 2: Rojo Visible (0.63 µm a 0.69 µm) Band 4: Infrarojo cercano (0,76 µm a 0,9 µm)
Band 3: Infrarojo cerano (0.76 µm a 0.86 µm) Band 5: Infrarojo medio(1.55 µm a 1.75 µm)
Band 4: Infrarojo medio (1.6 µm a 1.7 µm)
Band 5: Infrarojo medio (2.145 µm a 2.185 µm)
Resolución espacial: 15 metros Resolución espacial: 30 metros
Tipo de dato: 8-bits Tipo de dato: 8-bits

A continuación se enlistan la utilidad para cada una de las bandas en función del ancho de banda y
resolución espectral del sensor ASTER:

• Banda 2: (0,63 a 0,69 micrones - rojo -) Es una banda de absorción de clorofila, muy útil para la
clasificación de la cubierta vegetal. También sirve en la diferenciación de las distintas rocas y para
detectar limonita.
• Banda 3: (0,76 a 0,86 micrones - infrarrojo cercano -) Es útil para determinar el contenido de
biomasa, para la delimitación de cuerpos de agua y para la clasificación de las rocas.
• Banda 4: (1,60 a 1,70 micrones - infrarrojo medio -) Indicativa del contenido de humedad de la
vegetación y del suelo. También sirve para discriminar entre nieve y nube.

Cada generación de sensores muestra mejoras en la adquisición de los datos y en la calidad de la imagen
respecto a las generaciones anteriores. Sin embargo, todavía existen algunas anomalías que son inherentes a


los sensores y que pueden ser corregidas aplicando fórmulas matemáticas derivadas de las distorsiones
(Lillesand y Kiefer 1979).

Generalmente, hay dos tipos de corrección de datos: radiométrica y geométrica.

La corrección radiométrica considera las variaciones en las intensidades del píxel (números digitales que no
son causadas por el objeto o la escena que está siendo escaneada). Estas variaciones incluyen:

• Diferencia de sensibilidad o mal funcionamiento de los detectores
• Efectos topográficos
• Efectos atmosféricos

La corrección geométrica considera errores en las posiciones relativas de los píxeles. Estos errores son
incluidos por:

• Geometría de visión del sensor
• Variaciones del terreno

5.3.1 Corrección Geométrica (Rectificación)
Corrección

El proceso de rectificación consiste en la transformación matemática de coordenadas, desde un sistema de
imagen (número de fila y columna) a un sistema de coordenadas reales del terreno. El principio se basa en
identificar puntos dentro de los dos sistemas y, determinar de esta manera, un modelo matemático que
permita realizar la transformación de todos los puntos del raster. Para este estudio se identificaron
alrededor de 45 puntos de control adecuadamente distribuidos dentro de cada una de las imágenes. Una vez
definido el modelo matemático de transformación, se calcularon las coordenadas cartográficas de todos los
píxeles de la misma. Todas las imágenes fueron rectificadas utilizando modelos matemáticos cuyos
residuales (en X y Y) fueron menores al error medio cuadrático de 10 m.

El error medio cuadrático (RMS) corresponde a la Norma ISO TC-211, utilizada por el Instituto
Panamericano de Geografía e Historia (IPGH) cuya fórmula es:

0,2 mm x Em 0,2 x 50000 = 10 000 m = 10 m

Este proceso fue complementado con la reasignación de los valores espectrales, que en este caso, fue
realizado mediante el método “vecino más cercano” 6 para minimizar el cambio de la resolución espectral
de los píxeles.

La corrección geométrica utilizada corresponde al sistema de proyección Transverse Mercator, dando lugar
a una imagen georreferenciada

6
Cuando se realiza la corrección geométrica (rectificación), la imagen realmente cambia de “forma”: sufre
estiramientos y rotaciones que se reflejan en el cambio de los valores espectrales originales de cada píxel
respecto a su posición espacial. El método del “vecino más cercano” corrige este cambio utilizando el valor
original del píxel más cercano al que estamos analizando y asigna este valor al píxel de la imagen
rectificada.
ERDAS Inc. 2000. ERDAS Field Guide. Atlanta. Georgia


La corrección geométrica se hizo mediante el método de ajuste de bloques (ajustes simultáneos), basado en
criterios de la fotogrametría. Se utilizó este método para asegurar un correcto ajuste de las imágenes
Landsat y ASTER. Mediante esta metodología se pretende que las imágenes queden “amarradas” entre sí,
minimizando así, los errores en las zonas adyacentes entre imágenes.

5.3.2 Corrección radiométrica: Corrección Atmosférica y corrección de bandeamiento

La corrección atmosférica sirvió para eliminar el efecto de la dispersión de la radiación electromagnética
originada por parte de los gases y partículas en suspensión de la atmósfera, para que las variaciones en los
modelos fueran independientes de las condiciones atmosféricas.
Este procedimiento se realizó de acuerdo a las recomendaciones que ofrece el United States Geological
Survey USGS, sobre la plataforma ERDAS IMAGINE 8.4, con la herramienta Radiometric Enhancement
con el método Haze Reduction.

Tres imágenes ASTER utilizadas presentan problemas del sensor, en este caso bandeamiento7. Para atenuar
este problema se utilizaron las herramientas del Interpreter, presentes en el programa ERDAS 8.4.
Específicamente las herramientas del Análisis de Fourier.

Posteriormente se aplico a las imágenes un filtro de paso bajo con la finalidad de atenuar los componentes
de alta frecuencia de la imagen y permitir el paso de aquellos de baja frecuencia.

5.4 Clasificación supervisada y visual de imágenes satelitales

La clasificación implica categorizar una imagen multibanda en términos estadísticos, esto supone reducir la
escala de medida de una variable continua (niveles digitales), a una escala nominal o categórica. La imagen
multibanda se convierte en otra imagen en donde los números digitales que definen cada píxel no tienen
relación con la radiancia detectada, sino se trata de una etiqueta que identifica la categoría asignada a ese
píxel (Chuvieco, 1996).

Se trabajó combinando la clasificación digital de imágenes en el programa Erdas 8.4 y una clasificación
visual.

Se utilizó la combinación de bandas 4,3,2; para las imágenes ASTER y la combinación 5,4,3 en el caso de las
imágenes Landsat para una clasificación visual. Esta combinación de bandas nos permitió identificar la
vegetación antrópica en colores rojos y discriminar zonas con suelo desnudo y áreas de expansión urbana,
además es posible identificar formaciones de bosques y su estado de intervención.

Se decidió realizar una clasificación visual, ya que esta técnica nos permitió no solamente estudiar la
respuesta espectral de los píxeles, sino también la forma, textura y patrones.

5.4.1 Definición digital de categorías (Áreas de entrenamiento)

7Cuando el sensor proporciona lecturas mayores o menores que los otros detectores para la misma banda
sobre la misma cubierta del terreno. ERDAS Inc. 2000. ERDAS Field Guide. Atlanta. Georgia


Normalmente, la clasificación se realiza con un conjunto de clases predefinidas en mente. Tal conjunto es
llamado esquema de clasificación (o sistema de clasificación). El propósito de este esquema es proporcionar
una estructura para organizar y categorizar la información que puede extraerse de los datos (Jensen 1983).

El esquema de clasificación utilizado para la elaboración de los mapas de cobertura vegetal se basó
únicamente en su fisonomía, es decir su estructura. Por tal motivo se dividió la cobertura vegetal natural
en:

Bosque
Vegetación herbácea
Vegetación arbustiva

En cuanto a las unidades correspondientes a ocupación del suelo se clasificaron en:

Cultivos de ciclo corto, anuales y perennes
Pastos plantados
Invernaderos
Zonas urbanas y de expansión urbana
Suelo desnudo

Para la elaboración del mapa de ecosistemas analizó la propuesta de clasificación de formaciones vegetales
editadas por Carmen Josse para NatureServe para la parte continental del territorio ecuatoriano. Esta
propuesta se basa en el concepto de eco regiones.

Los sistemas ecológicos terrestres, para esta propuesta, se definen como grupos de comunidades vegetales
que tienden a co-ocurrir en el paisaje debido a su relación con factores comunes y determinantes como
procesos ecologicos, sustratos y/o gradientes ambientales.

Los factores comunes y determinantes, mencionados anteriormente, los cuales establecen las comunidades
vegetales considerados en este análisis son:

Elevación
Geoformas
Bioclimas
Vegetación

Por otro lado, método de clasificación proporciona elementos para la planificación de la conservación, ya
que estas unidades representan lo mejor posible diferentes conjuntos de biota, por este motivo el criterio de
composición florística juega también un rol determinante en este enfoque.

Después de determinar el sistema de clasificación, se procedió a determinar áreas de entrenamiento, para
una clasificación digital, el método consiste en establecer numerosas “clases” o firmas espectrales, las
mismas que contienen píxeles con un comportamiento espectral similar, a continuación éstas se agruparon
hasta obtener el número de “clases” acorde con las exigencias del nivel de detalle y escala del estudio; para
este estudio se obtuvieron 60 firmas espectrales aproximadamente para cada imagen, sin embargo hay que
mencionar que en las imágenes correspondientes región sierra se debió tomar un número mayor de firmas.


Una vez que se realizó la fase de entrenamiento se procedió a obtener el signature, el cual agrupa las
diferentes firmas espectrales previamente definidas en el paso anterior.
Además de la clasificación digital se realizó una combinación con una digitalización visual, en unidades que
presentaban una importante confusión en la clasificación digital.

5.4.2 Agrupación de los píxeles de la imagen por categorías (fase de asignación)
ima

La selección de muestras se realizó con el método de “Polígonos definidos por el usuario”. Este método se
basa en el reconocimiento de patrones en la respuesta espectral de los píxeles, posteriormente se dibuja un
polígono (AOI) el cual se usa para crear la firma.

Después que las firmas son definidas, se ordenan los píxeles de la imagen en clases basadas en las firmas
para uso de una regla de decisión de clasificación. La regla de decisión es un algoritmo matemático que,
usando los datos contenidos en la firma, realiza el ordenamiento real de los píxeles en distintos valores de
clase.

Para llevar a cabo la clasificación supervisada bajo la plataforma ERDAS IMAGINE 8.4 , se utilizó la regla
de decisión paramétrica de espacio característico (feature space), considerando la forma de toma de datos
en la fase de entrenamiento.

En el caso de la zonas en las que se decidió optar por una clasificación visual se uso el programa ArcView
3.2 y las herramientas de la extensión Image Analyst. Se usaron las opciones de las herramientas “Find like
areas” y la herramienta Seed tool para una clasificación con más detalle en zonas con gran cantidad de
categorías.
El seed radius o radio en el cual se toma la muestra fue de 5 píxeles, este radio determina el número de
píxeles usados para calcular el rango de valores digitales que serán usados para construir el polígono.

5.4.3 Filtraje
Con el fin de evitar el efecto “sal y pimienta”8, se procedió a suavizar la matriz de valores, homogenizando
valores considerados como “zumbido”, “ruido” o “factores de interferencia”. El filtro aplicado fue un kernel
de 7*7, adecuado para la escala del producto final.

5.5 Elaboración del mapa preliminar
Elaboración

Una vez que se contaba con la información de cobertura vegetal y uso actual del suelo de la zona se
procedió a elaborar el mapa prelimar el cual permitió a los técnicos de GeoPlaDes realizar una visita
programada a la zona, para afinar y confirmar las unidades cartográficas obtenidas.

5.6 Elaboración del mapa final

8 Se llama efecto “sal y pimienta” cuando, después de una clasificación digital, existen píxeles sueltos
dentro de zonas homogéneas. De acuerdo a la escala de salida que se desee, se aplican diferentes tamaños de
kernels (matriz de píxeles) para minimizar este efecto.
ERDAS Inc. 2000. ERDAS Field Guide. Atlanta. Georgia


5.6.1 Verificación de campo y ajuste de la clasificación

La verificación se realizó de forma estratificada, con énfasis en aquellas unidades cartográficas, donde la
respuesta espectral de las clases no permitió su completa identificación y con menor detalle en aquellas
unidades que no presentaban confusión espectral.

Las salidas de campo se realizaron en tres etapas, dividiendo a la zona de estudio en sierra y amazonía.

Para las salidas de verificación se desarrollaron desde el 16 de enero hasta 10 de febrero del año 2009.

La información colectada se hizo a partir de una identificación visual a lo largo de los transectos, donde se
estimaron los siguientes parámetros: estructura, altura, cobertura, especies dominantes y composición
florística.

Para el ajuste de la clasificación se asignó nuevas áreas de entrenamiento a las categorías con confusión
espectral utilizando la técnica de la clasificación supervisada. Posteriormente, se procedió a la aplicación de
filtros de generalización.

Cabe señalar que los mapas generados pasaron por un filtro de revisión y análisis por parte de los miembros
de la FEINCE, quienes en un taller organizado en Lago Agrio el 26 de marzo de 2009, aportaron con
observaciones las cuales enriquecieron los mapas elaborados por GeoPlaDes.

5.6.2. Análisis de la precisión de la clasificación supervisada de imágenes
.6.2.

La evaluación de la exactitud temática en los trabajos de teledetección y fotointerpretación, suele hacerse
en forma de matriz de error, también denominada tabla de contingencia o matriz de confusión. El
ordenamiento de esta matriz suele ser tal que las clases reales (verdad terreno) aparecen en columnas,
mientras que las unidades cartografiadas (unidades del mapa) aparecen en las filas de la matriz. La tabla así
formada nos presenta una visión general de las asignaciones, tanto de las correctas (elementos de la
diagonal) como de las migraciones o fugas (elementos fuera de la diagonal). De esta forma se recogen los
denominados errores de omisión y de comisión. Los errores de comisión lo forman los elementos que no
perteneciendo a una clase aparecen en ella, mientras que los de omisión están formados por los elementos
que perteneciendo a esa clase no aparecen en ella por estar incorrectamente incluidos en otra. Estos errores
se denominan también como errores del usuario y del productor, respectivamente.

Las imágenes de salida mostraron una buena aproximación temática, situación que sirvió para diferenciar
varios estratos vegetales y la sedimentación en los cuerpos de agua.

La evaluación de la precisión se efectuó comparando dos fuentes de información: i) el mapa derivado de la
clasificación digital, y ii) la información de referencia que comprende la interpretación de las fotografías
aéreas de pequeño formato, asumiendo esta información como “verdad terrestre”. Este análisis se realizó
considerando que la región interandina presentó mayor cantidad de clasis y mayor confusión espectral
entre clases.

Para la realización de esta etapa se ubicaron, sobre el área acotada en donde se realizó la clasificación,
puntos de muestreo denominados píxeles de referencia (Jensen, 1996).
Para seleccionar el número de píxeles de referencia, se debe tener en cuenta el tamaño de la superficie a
muestrear y la cantidad de categorías, en este sentido Congalton (1991) aconseja un umbral de 50 píxeles
por cada clase temática, así se extrajeron 300 píxeles de referencia distribuidos completamente al azar en las
áreas de confusión espectral.


A partir de estos puntos de muestreo se efectuó la relación entre los dos sets de información, que
corresponde a la imagen clasificada y la información de referencia, generando una matriz de confusión.
Esta matriz se conforma de filas y columnas en donde se ubican los valores que expresan el número de
píxeles de referencia asignados a una categoría particular, en relación con la verdadera categoría verificada
con la información auxiliar.

Figura 6 Imagen Satelital vs. Fotografía aérea de la ciudad de San Gabriel, Provincia del Carchi
6.
Imagen satelital Aster, combinación 4,3,2

Fotografía aérea, pancromático

Los puntos de muestreo fueron extraídos principalmente en la región sierra, y a partir de este análisis los
resultados pueden extrapolarse a otras zonas de análisis.

La información resultante de la matriz de confusión se evaluó utilizando diferentes mediciones de la
precisión. Estos se detallan a continuación:

Precisión del productor: se calculó realizando la división entre el número total de píxeles clasificados
correctamente en una categoría y el número total de píxeles de esa categoría, según la fórmula:

Xii
PP % = × 100
X +i
Donde:

PP%: es la precisión del productor en porcentaje.
X+i: los totales marginales de la columna i.
Xii: es el valor de la diagonal de dicha columna.


Este estadístico indica la probabilidad de que un píxel de referencia sea correctamente clasificado. Es una
medida del error de omisión (Jensen, 1996) que se produce cuando un píxel posee en el terreno una
cobertura determinada y no es asignado en el mapa a esa clase.

Precisión del usuario: El cálculo se efectuó dividiendo el número total de píxeles correctos en una categoría
por el número total de píxeles que son efectivamente pertenecientes a esa categoría, utilizando la siguiente
fórmula:

Xii
PU % = × 100
Xi +

Donde:
PU%: es la precisión del usuario en porcentaje.
Xi+: totales marginales de la fila i.
Xii: la diagonal de dicha fila.

Esta medida muestra la probabilidad de que un píxel clasificado en el mapa verdaderamente represente esa
categoría en el terreno (Story y Congalton, 1986). La desviación producida se denomina error de comisión.

Tabla 2. Matriz de confusión para la clasificación de imágenes satelitales

Datos de referencia en el terreno
Cultivos P E
Bosque Pasto Vegetación Vegetación Vegetación
Clasificación de ciclo Total Usuario Comisión
natural
natural plantado riparia arbustiva herbácea
corto % %
Bosque
109 3 2 1 7 0 122 89,34 10,66
natural
Pasto plantado 5 20 2 0 8 1 36 55,56 44,44
Cultivos de
4 5 13 0 4 1 27 48,15 51,85
ciclo corto
Vegetación
0 2 0 23 2 5 32 71,88 28,13
riparia
Vegetación
2 0 2 0 68 0 72 94,44 5,56
arbustiva
Vegetación
3 1 0 2 0 20 26 76,92 23,08
herbácea
Total 123 31 19 26 89 27 315
P Productor % 88,62 64,52 68,42 88,46 76,40 74,07
E Omisión % 11,38 35,48 31,58 11,54 23,60 25,93

Se aprecia en la tabla que la precisión de la clasificación para la cobertura de bosque natural muestra
valores elevados tanto en la precisión del productor como en el usuario. Esto podría indicar que esta clase
logra clasificarse sin grave riesgo de confusión con otro tipo de cobertura vegetal.
Las bajas precisiones para las clases de ocupación del suelo de cultivos de ciclo corto y su asociación con
pastos plantados indican confusiones mutuas; lo que no representa un problema para este análisis, ya que,
en cuanto a la temática que aborda este análisis no representa un error ya que ambos son usos antrópicos.

Esta matriz demuestra que la metodología usada es adecuada para determinar vegetación natural.


5.6.3
5.6.3 Edición mapa final

La edición final de la cartografía temática se realizó de acuerdo a las normas internacionales de color y
achurado para las distintas clases de cobertura y uso de la tierra.

Se prepararon dos (2) mapas correspondientes a la cobertura vegetal y ocupación del suelo de los años 1990
y 2008 y dos (2) mapas de ecosistemas correspondientes los mismos años.


Figura 6 Leyenda temática utilizada en los mapas de ecosistemas y cobertura vegetal y ocupación del suelo

Figura 6.a Leyenda temática para el mapa de ecosistemas


Figura 6.b Leyenda temática para el mapa de cobertura vegetal


5.7 Caracterización de la cobertura vegetal y uso del suelo

Es necesario indicar que la cobertura vegetal no es constante en el tiempo, ya que depende de la época
cuando se realice el estudio; la interpretación de ésta depende de si el análisis es efectuado en temporada
seca o lluviosa, en la fase del ciclo productivo que se encuentre, la presencia de fenómenos climáticos y el
grado de intervención humana a la fecha del estudio.

En términos generales, dentro del Mapa de Cobertura Vegetal y Uso del Suelo del territorio del proyecto
del TNC, se presentaron dos grupos principales de unidades; las primeras consideradas “Unidades Puras” la
cuales representaban a tipos de vegetación con una proporción de más del ochenta por ciento de una sola
clase de vegetación (80%) dentro de ellas; y las unidades con tipos de “Vegetación Asociada”.

5.7.1 Unidades puras

Son consideradas como unidades puras, aquellas donde más del 80% de la superficie de la unidad está
cubierta por un solo tipo de vegetación

Afloramientos rocosos
Este tipo de formación abarca una superficie de 3617,8 hectáreas. Comprende los alrededores de los
nevados presentes en la zona (Antisana y Cayambe) y su vegetación comprende helechos pertenecientes al
género Elaphoglossum y varias especies de líquenes.

Fotografía 1. Nevado Cayambe

Fuente: www.pichincha.gov.ec


Arbustal montano de los Andes del Norte
En este tipo de vegetación su cobertura está parcialmente totalmente deforestada. La vegetación nativa
generalmente forma matorrales y sus remanentes se pueden encontrar en barrancos o quebradas con
pendientes pronunciadas y otros sitios pocos accesibles.
Entre las especies más frecuentes encontramos: Oreopanax ecuadorensis, O confusus, (Araliaceae), Juglans
neotropica (Juglandaceae), Blakea oldemanii, Miconia crocea, Brachyotum ledifolium, (Melastomataceae),
Calceolaria crenata, C. adenanthera (Scrophularaceae) y Buddleja sp. (Buddlejaceae)
Este tipo de formación natural cubre un territorio de 13.162 hectáreas y se la puede localizar en los al
redores de Mira.

Arbustales y frailejones altimontanos paramunos
El frailejón es una planta que pertenece al género Espeletia (Asteraceae). Este es muy diverso en los
páramos de Colombia y Venezuela. Avanza en forma continúa hasta la provincia del Carchi en el Ecuador y
se ubica entre los 3200 y 4000 m de altitud. Se caracterizan por estar densamente poblados; lo que da una
apariencia visual de ser los dominantes en la formación vegetal. Está representada por la especie Espeletia
pycnophylla enci. Angelensis, pero dominada por Calamagrostis ssp.
Las especies vegetales más importantes que se encuentran en este tipo de formación son: Azorella
pedunculata (Apiaceae.); Espeletia pycnophylla enci. Angelensis (Asteraceae), Calamagrostis ssp., Agrostis
sp., enciana sedifolia, Gentianella serastioides, Culcitium canescens

Tienen una extensión de 1189,12 hectáreas y se concentran en la Reserva Ecológica el Ángel, Estación
Biológica Guandera.
Fotografía 2. Frailejones, Reserva Ecológica El Ángel


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