Metodología interpretación evidencias de explotación de oro de aluvión con uso de maquinaria en tierra

Para caracterizar el fenómeno de explotación de oro de aluvión con uso de maquinaria en tierra se implementó un modelo de investigación que incluye: detección, integración de información, síntesis, hallazgos y análisis.

Este modelo parte de la detección de las EVOA a partir de imágenes de sensores remotos y con la aplicación de una clave de interpretación diseñada para tal efecto. Posteriormente, esta información (EVOAS interpretadas) se integra con información secundaria (de fuentes oficiales) en un marco de investigación. Los datos obtenidos son procesados y cuantificados (síntesis) dando lugar a los principales hallazgos que finalmente serán objeto de análisis.

 

Ilustración 8. Modelo de Investigación EVOA

Este modelo confiere a los resultados obtenidos el carácter de censo por cuanto cumple con las siguientes premisas: i) enumeración, la detección de las EVOA se hace de forma individual y visual, siguiendo criterios definidos y estructurados de acuerdo con una clave de interpretación; ii) universalidad, se enfoca en la totalidad del universo de estudio (EVOA con uso de maquinaria en tierra) en todo el territorio colombiano, ii) simultaneidad o periodo de referencia definido, con base en la temporalidad de las EVOAS, “Evidencia duradera63”, tiene un periodo de referencia para la captura de información (enero 2016 a mayo 2017).

Percepción remota

Uno de los aportes de mayor relevancia de la percepción remota64 es su capacidad para monitorear procesos dinámicos. La información adquirida por las imágenes de satélite constituye una fuente importante y valiosa para estudiar los cambios que se producen en la superficie terrestre, ya sea debido a factores naturales o por acción humana. Las características orbitales de los satélites de observación terrestre permiten adquirir imágenes periódicas de cualquier lugar, en condiciones comparables de observación lo que resulta idóneo para estudiar la dinámica y tendencias de expansión de fenómenos de interés.

Algunas ventajas específicas del uso de imágenes de satélite como fuente de información sobre los recursos naturales y del ambiente son: i) el cubrimiento de escenas permite obtener una visión sinóptica de grandes áreas de la superficie terrestre, lo que posibilita una mejor comprensión de la organización espacial; ii) la periodicidad de tomas permite el seguimiento y monitoreo de procesos dinámicos, con esta característica es posible realizar análisis de tipo espacial y temporal mediante la comparación entre dos o más imágenes de un mismo lugar en diferentes fechas (análisis multitemporal); iii) la capacidad de captura de datos en diferentes rangos de longitud de onda facilita la identificación y discriminación de las coberturas analizadas en la imagen y permiten acceder a información que nuestra visión no capta, tal como las bandas del infrarrojo; iv) rápida actualización de la información por la periodicidad de las tomas (resolución temporal); v) cubrimiento territorial, que permite accesibilidad a datos en zonas aisladas, por lo que hace que sean menos costosas por unidad de superficie que las fotografías aéreas o la información tomada en el terreno [38]; vi) disponibilidad de imágenes de varios sistemas de teledetección de forma gratuita.

Línea Base Nacional:

Se procesaron e interpretaron 58 Path Row (grilla de Landsat) que cubren todo el territorio nacional (1.142.000 km2) a excepción de las islas de San Andrés y Providencia. Se descargaron 274 imágenes Landsat 8 (LDCM) con fechas entre enero de 2016 y mayo de 2017.

Las técnicas de procesamiento digital de imágenes facilitan la aplicación de las bases teóricas y algorítmicas mediante las cuales puede extraerse información del mundo real a partir de la imagen analizada. Esta explotación de información puede hacerse a través de la interpretación visual y la clasificación digital. Las diferencias entre las dos técnicas se fundamentan en la metodología. La interpretación visual se realiza con base en el conocimiento previo del territorio observado y laaplicación de técnicas de identificación a partir de las características pictórico-morfológicas de la imagen. De otra parte, la clasificación digital se basa en los niveles digitales (ND), que permiten agrupar valores iguales de visualización en escalas de gris.La metodología para la detección de evidencias de explotación de oro de aluvión con uso de maquinaria en tierra se fundamenta en la interpretación visual de imágenes satelitales y cubre las siguientes etapas:

Selección y adquisición de imágenes satelitales

La cobertura EVOA se obtuvo con la interpretación de imágenes de resolución media del sistema de teledetección Landsat65 ya que habían sido usadas anteriormente para la identificación de cultivos de coca y su dinámica. En ese sentido se obtuvo optimización y eficiencia en el uso de recursos. Estas imágenes, ampliamente conocidas y utilizadas para el monitoreo de las áreas sembradas con coca desde 2001, presentan condiciones adecuadas de periodicidad, disponibilidad, cobertura, resolución espectral y gratuidad, las cuales representan una herramienta valiosa para la realización de estudios de la dinámica de los recursos naturales, facilitando la sostenibilidad de los monitoreos implementados.

Para la actualización de la línea base nacional de EVOA con uso de maquinaria en tierra se tomó una ventana temporal aproximada de un año y medio (2016- 2017). Los datos obtenidos no tienen ajustes por áreas sin información o temporalidad.

Ilustración 9. Cobertura de imágenes de satélite Landsat 8 usadas para la interpretación de EVOA. Composición RGB 5, 6, 4.

Minimización de áreas sin información

La posición estratégica del territorio colombiano en la zona tropical favorece la condensación y por ende, la formación de nubes, lo que implica pérdida de información capturada por el satélite. Para reducir estas áreas sin información y en función de la temporalidad de la evidencia, se realizó una búsqueda permanente de las imágenes disponibles en los portales de descarga66 y se construyeron mosaicos a partir de imágenes de la misma zona con fechas entre enero de 2016 y mayo de 2017. En total se descargaron y procesaron 274 imágenes Landsat 8 (LDCM) que cubren 58 Path Row de todo el país, reduciendo el área sin información a solo el 2% de todo el territorio afectado por EVOA en el 2016.

Ilustración 10. Ejemplo de minimización de áreas sin información.

A partir de una imagen Landsat 7 ETM+ (a) y mediante la selección y adición de información disponible en otras imágenes Landsat (c, d, e, f, g y h) se obtiene una imagen final.

Ilustración 11. Técnicas de preprocesamiento de imágenes.

Preprocesamiento de imágenes

El preprocesamiento de imágenes agrupa una serie de técnicas orientadas a: i) corregir o remover efectos en la imagen por errores del sensor o por factores ambientales, ii) realzar el contraste para facilitar la interpretación, iii) incrementar la resolución espacial para mejorar la delimitación y detección de objetos.

Las técnicas utilizadas para el procesamiento inicial de las imágenes seleccionadas se resumen en la siguiente ilustración:

Co-registro

El proyecto ha adoptado el Sistema Geodésico Mundial 1984 (WGS 84) como marco de referencia espacial, este sistema tiene el mismo elipsoide que el utilizado por el Instituto Geográfico Agustín Codazzi para Colombia, lo que permitirá que los datos de UNODC/SIMCI puedan vincularse con otro tipo de información geográfica producida oficialmente en el país. La interpretación del área EVOA se realiza en su totalidad con imágenes Landsat 8 OLI que se reciben en este sistema de proyección.

Para facilitar la labor de interpretación se construyó un mosaico para todo el país que se define como la base de georreferenciación de cada una de las imágenes. A partir de una operación de co-registro se garantiza que cada imagen que se descarga se ajusta pixel a pixel, asegurando que no exista desplazamiento, rotación o distorsión. En consecuencia, cada imagen empleada como insumo dentro del proyecto se encuentra referenciada espacialmente de la misma manera a esta matriz base, lo que mejora la comparabilidad temporal para los diferentes análisis.

95% de los puntos detectados en sobrevuelos de verificación fueron identificados mediante la metodología planteada y cubren un área de 17.000 ha, 20% de evidencias para el 2016.

Interpretación visual de EVOA con uso de maquinaria en tierra

La explotación aurífera que se lleva a cabo en terrazas aluviales comprende las siguientes etapas: preparación y acceso a la zona, operación, beneficio o transformación del mineral; transporte del material y abandono de la mina (estas dos últimas actividades no se abordan en el presente estudio) [39], [40], [41]. Mayor información en [1].

Esta línea metodológica se realizó usando como insumo base la detección de EVOA en 2014, sobrevuelos de reconocimiento y documentación fotográfica.

En el proceso de interpretación se tienen en cuenta aquellas características presentes en la imagen que sirven de evidencia para la identificación de objetos y su diferenciación [42]. Algunos autores las definen como características pictórico-morfológicas e incluyen el análisis de forma, tamaño, tono, color, patrón, textura y posición geográfica [43].

La interpretación visual de EVOA se realiza mediante barrido sistemático de las imágenes con énfasis en la red hídrica y paisajes aluviales.La interpretación visual de EVOA se realiza mediante barrido sistemático de las imágenes con énfasis en la red hídrica y paisajes aluviales.

113La identificación se lleva a cabo mediante delimitación de los polígonos que circunscriben estas áreas, los cuales son digitalizados en pantalla con ayuda de herramientas manuales (bitmaps67) y semiautomáticas del software (semilleo o agrupación automática de pixeles).

Para la actualización de la cobertura EVOA en el 2016 se usó como insumo base, la detección realizada en el 2014 (EVOA 2014) y con la interpretación visual de las imágenes seleccionadas 2016, se identificaron los cambios en las áreas afectadas en cuatro categorías:

I) EVOA estable: área afectada por EVOA en 2014 e identificada nuevamente en el 2016.
II) EVOA nueva: área afectada por EVOA en 2016 que no estaba presente en 2014. Puede ser consecuencia de la expansión o nuevos frentes de explotación.
III) EVOA abandonada: área afectada por EVOA en 2014 que cambió de cobertura en el 2016.
IV) EVOA 2014 afectada por nubes en 2016: área afectada por EVOA en 2014 que no pudo ser identificada por presencia de nubes en el 2016, a pesar de la minimización de las áreas sin información. El estudio reporta que 2.150 ha de EVOA 2014, no pudieron ser interpretadas por cobertura de nubes en el periodo de estudio.

Ilustración 12. Categorías interpretadas en la línea base nacional EVOA 2016. Imagen Landsat 1056 RGB 5, 6, 4.

• Reconocimiento aéreo

Una vez se ha terminado la etapa de interpretación de EVOA, la metodología contempla sobrevuelos de verificación. Este reconocimiento se basa en la inspección visual del terreno de zonas afectadas por el fenómeno desde una aeronave. Los sobrevuelos cuentan con registro fotográfico y de información vectorial de este fenómeno, desde el año 2012. Con los hallazgos encontrados en los sobrevuelos la interpretación de las EVOA es ajustada si así se requiere.

• Control de calidad

Finalmente y trasversal a todas las etapas se realiza el control de calidad de procesos. El control de calidad busca garantizar la estandarización de los procedimientos, de manera que los datos generados cumplan los estándares de calidad, exactitud y comparabilidad requeridos por el Gobierno de Colombia y los usuarios de la información. En general, este control de calidad está basado en evaluaciones específicas de las diferentes actividades involucradas en la detección de EVOA, especialmente en los procesos de interpretación. La calidad se controla en:

• Selección de imágenes y cubrimiento: el área sin información se reduce al mínimo posible utilizando varias imágenes de la misma zona y conformando mosaicos. Se obtienen imágenes de la totalidad del territorio en estudio.

• Interpretación: para evaluar este parámetro inicialmente se realiza una validación de los datos entre intérpretes en diferentes zonas. Posteriormente, se realiza una confrontación de la información obtenida por medio de verificación de campo en sobrevuelos, información secundaria y validación con imágenes de alta resolución de la galería de imágenes del mundo (World Imagery) que provee el servicio de mapas de Esri.

La galería de Esri proporciona imágenes satelitales de alta resolución de GeoEye69, IKONOS70, QuickBird71 y WorldView72 que pueden ser visualizadas con la herramienta Add Basemap de ArcGis.

Estas imágenes son utilizadas únicamente como apoyo a la interpretación, debido a que en muchas zonas del país solo se dispone de imágenes anteriores al 2010. Sin embargo, brindan un buen punto de comparación.

Ilustración 13. Comparación imagen de satélite (Landsat 8 1058 RGB 564) (izquierda) - imagen de alta resolución GeoEye - 1 (centro) y fotografía tradicional (derecha) tomada en sobrevuelo de reconocimiento SIMCI. Municipio de Timbiquí, sector Coteje, Cauca.

Las imágenes de alta resolución permiten mejorar la delimitación de las áreas con evidencias y despejar casos de confusión espectral73 con otras coberturas presentes en la zona como caseríos, suelos desnudos u otro tipo de explotación de minerales.

Ilustración 14. Ejemplos de control de calidad de la interpretación con imágenes de alta resolución. Imagen Landsat 8 1056 RGB 5, 6, 4 (izquierda) versus imagen de alta resolución QuickBird (derecha). Municipio de Nóvita, Chocó. Sectores Chicha Bay y El Barrancón. Fuente: Galería World Imagery de Esri.

La detección de EVOA mediante herramientas de interpretación se fundamenta en las características pictoricomorfológicas que definen el comportamiento espectral de la evidencia. Sin embargo, por sí solo este comportamiento espectral no garantiza la confiabilidad de la interpretación, por cuanto otras coberturas o elementos sobre el paisaje presentan un comportamiento espectral similar que genera traslape.

En este sentido, la metodología incluye en esta etapa, el uso de una clave de interpretación74 desarrollada para tal efecto por SIMCI, en aras de minimizar y resolver aquellos casos que puedan presentar confusión espectral.

Clave de interpretación para detección de EVOA

De acuerdo con lo anterior, la identificación de evidencias de explotación de oro de aluvión a cielo abierto con uso de maquinaria en tierra (EVOA) mediante percepción remota se vale de una clave de interpretación, para este caso un árbol de decisión para interpretar aquellas zonas del territorio que están o estuvieron afectadas por esta actividad y que son detectables en imágenes satelitales. El uso de esta permite diferenciar de manera objetiva coberturas diferentes que pueden generar confusión al observar las imágenes satelitales debido al traslape de la respuesta espectral, estas coberturas se denominan factores de confusión.

En el esquema general de la clave de interpretación se establecen dos momentos: identificación de factores de confusión y estructuración de la clave.

Factores de confusión

Son las salidas resultantes del árbol de decisión distintas a EVOA y presentan características pictoricomorfológicas similares a la EVOA en la imagen satelital, lo que puede generar decisiones erróneas cuando se clasifican las coberturas

interpretadas sin una guía definida. Por esta razón, se establecen las diferencias sustanciales entre estos factores de confusión y las EVOA con el fin de generar la decisión correcta en la clave de interpretación:

GabaldónTabla 20. Factores de confusión en la interpretación de EVOA.

Estructuración de la claveUna vez identificados los posibles factores de confusión, se definen los niveles o jerarquías en la clave. La interpretación de EVOA consta de los siguientes niveles: i) paisajes, ii) características pictoricomorfológicas, iii) información de referencia y iv) validación, imágenes de alta resolución espacial. Por su parte, las salidas resultantes de las preguntas referidas corresponden únicamente a dos tipos de decisión: EVOA o No EVOA.

  • Paisajes

La detección de EVOA mediante percepción remota comprende la identificación visual de algunos elementos del paisaje característicos en las zonas donde se presentan estas coberturas, de tal manera que se facilita considerablemente el proceso de interpretación al descartar otros paisajes y se reduce el universo de exploración. A continuación se describen los elementos de paisaje contemplados:

Tabla 21. Paisajes de influencia de las EVOA.

• Características pictoricomorfológicas
También conocidos como elementos de interpretación, permiten interpretar un objeto en una imagen debido al comportamiento particular de la EVOA en términos de forma, tamaño, brillo, color, textura y patrón. La integración de estas características hace posible que la EVOA sea diferenciada de otras coberturas, en virtud de la transformación de las coberturas originales en las llanuras y valles aluviales (remoción de la capa vegetal, excavación del suelo y establecimiento de lagunas de beneficio), la cual deja una evidencia determinada en la superficie terrestre por varios años y establece una aproximación para la detección de la EVOA.

En algunos casos, un mismo elemento de interpretación puede variar respecto a la EVOA en función de la región del país donde se encuentre, de la intensidad de la actividad y de la etapa en la que se encuentre la explotación.

• Información de referencia
Una de las condiciones esenciales del árbol de decisión es la información geográfica disponible acerca de la explotación de oro de aluvión. Existen dos tipos de información de referencia empleada en el proceso de detección de EVOA: información primaria e información secundaria.

SIMCI dispone información referente a tres procesos de registro de datos sobre el fenómeno de explotación de oro de aluvión a cielo abierto: i) evidencia específica del fenómeno a través de sobrevuelos de verificación desde 2011, ii) línea base de EVOA nacional 2014 y iii) dinámica espacial de coberturas en torno a EVOA en la región Pacífico para los periodos 2001-2006-2011-2014.

119Por su parte, existe información generada por otras fuentes (Agencia Nacional Minera, Ministerio de Minas y Energía, Ejército Nacional) la cual contiene datos georreferenciados del Censo Minero, de figuras de ley para explotación de oro de aluvión y de operaciones de la fuerza pública contra la minería ilegal.

• Validación, imágenes de alta resolución espacial
Existen algunos casos en los que es necesario acudir a la consulta de imágenes de alta resolución espacial para tomar la decisión de clasificar una zona donde se tienen dudas acerca de la presencia de EVOA o no, dado que, aun siguiendo las condiciones iniciales del árbol de decisión (paisajes, características pictoricomorfológicas e información de referencia), no es posible llegar a una respuesta con seguridad. Generalmente esto sucede con i) caseríos muy pequeños localizados al margen de los ríos donde no existe una red vial por lo que su identificación en las imágenes se dificulta, ii) con algunas zonas de derrumbes en los valles aluviales, o iii) con explotaciones de otros minerales distintos al oro que presentan una dinámica similar.

Árbol de decisión para la interpretación de EVOA
La integración estructurada de la información previamente mencionada define las entradas, condiciones y salidas resultantes de la clave de interpretación, según los enunciados excluyentes para la identificación de EVOA y su discriminación de las coberturas similares. Para esto, es necesario generar un diagrama de flujo que oriente la toma de decisiones siguiendo el orden de criterios establecidos en la clave, de esta manera el proceso de interpretación y clasificación, además de facilitarse, es objetivo.

Inicialmente se establece un diagrama de flujo guía con la secuencia lógica de los aspectos que se van a tener en cuenta en el proceso de interpretación de EVOA, en el cual se determinan los resultados parciales en cada nivel de participación. Con esto, la interpretación avanza de lo general a lo particular hasta llegar a un resultado concluyente que clasifica una cobertura como EVOA y la diferencia de los factores de confusión.

Ilustración 15. Diagrama de flujo para la construcción de clave de interpretación EVOA.

A continuación se presenta el resultado final del proceso de integración que suministra la herramienta para la detección de EVOA mediante percepción remota:

Ilustración 16. Clave de interpretación de EVOA , método árbol de decisión.