Introducción

Google Earth Engine (GEE) es una plataforma en la nube para realizar análisis científicos que permite el análisis y visualización de datos geoespaciales a escala global. tiempo. En el contexto de la detección de cambios en el municipio de Funza, GEE puede ser una herramienta valiosa. Con su catálogo de datos, que incluye imágenes de satélite y conjuntos de datos geoespaciales con capacidades de análisis a escala planetaria, es posible monitorear y analizar los cambios en el paisaje, la cobertura terrestre, los recursos hídricos, entre otros aspectos relevantes. Además, GEE ofrece la posibilidad de trabajar a escala global, lo que puede ser beneficioso para comparar los cambios en Funza con tendencias globales o regionales. También proporciona dos API gratuitas: API de JavaScript y API de Python para realizar el análisis de grandes conjuntos de datos.

Descripción del Área de Estudio 

Funza es un municipio colombiano ubicado en el departamento de Cundinamarca, en la provincia de Sabana Occidente. Se encuentra conurbado con la capital, Bogotá, y solo se separa de esta por el peaje Río Bogotá. Además, está contiguo al municipio de Mosquera. Funza forma parte de la amplia área metropolitana de Bogotá.

Este municipio combina el encanto rural con un rápido crecimiento urbano. Funza se destaca por ser un lugar que combina lo tradicional con lo moderno. Cuenta con una rica historia y una gran belleza natural, lo que lo convierte en uno de los destinos turísticos más atractivos de la región.

Geográficamente, Funza está ubicada en la provincia de Sabana de Occidente, a 15 Km de la ciudad de Bogotá. Limita al norte con Madrid y Tenjo, al este con Cota y Bogotá, al sur con Mosquera y al oeste con Madrid. Tiene una extensión urbana de 4 km² y una extensión rural de 66 km², para un total de 70 km²

Antecedentes 

El municipio de Funza ha experimentado un crecimiento notable, tema que ha sido objeto de múltiples estudios y análisis. En las últimas dos décadas, los municipios de Madrid, Funza y Mosquera han mostrado un incremento significativo en su tejido urbano, con un aumento del 67.61%. Este crecimiento se atribuye a la inversión de empresas inmobiliarias, las cuales ofrecen oportunidades de vivienda debido a la cercanía de estos municipios con la capital del país.

Un estudio que utilizó un modelo de autómatas celulares para proyectar el crecimiento urbano de Funza analizó el desarrollo de este municipio en un periodo de 9 años, identificando las áreas de probable crecimiento para el año 2020.

Según el Plan Básico de Ordenamiento Territorial de Funza, en un lapso de treinta años, el territorio se expandió en 248 hectáreas, lo que corresponde a un aumento de siete veces el tamaño inicial del municipio. Además, Funza no solo ha experimentado un crecimiento significativo en sus actividades económicas, sino también en el ámbito educativo, contando actualmente con un número importante de instituciones educativas, tanto departamentales como privadas.

Objetivo General:

• Aplicar Google Earth Engine para detectar y analizar los cambios geoespaciales en el municipio de Funza durante el periodo 2021-2023.

Objetivos Específicos:

• Utilizar Google Earth Engine para recopilar y procesar imágenes satelitales del municipio de Funza en el periodo 2021-2023.
• Identificar y cuantificar los cambios en la cobertura del suelo y el uso del suelo en el municipio de Funza durante el periodo de estudio.
• Analizar las tendencias y patrones de cambio en el municipio de Funza utilizando técnicas de análisis geoespacial.

Procedimiento

• Definición de Área de Interés (FUNZA): Se utiliza Map.centerObject(FUNZA) para centrar el mapa en una región específica (FUNZA en este caso).
• Creación de FeatureCollections: Se crean dos ee.FeatureCollection llamadas change y nochange, a partir de activos en Google Earth Engine (assets/change y assets/nochange respectivamente). Se asigna la propiedad 'class' con valores 1 y 0 respectivamente.
• Definición de Visualización: Se define la visualización de color RGB utilizando la variable rgbVis.
• Función de Máscara para Nubes: La función maskS2clouds se define para eliminar píxeles de nubes y cirros de las imágenes Sentinel-2.
• Filtrado de Imágenes Sentinel-2: Se filtran imágenes Sentinel-2 para los años 2021, 2022 y 2023 en intervalos mensuales (enero a febrero) utilizando ee.Filter.date y ee.Filter.bounds. Se aplica la máscara de nubes mediante la función maskS2clouds.
• Generación de Mosaicos y Visualización: Se genera un mosaico de las imágenes filtradas para cada año y se añaden al mapa con la función Map.addLayer.
• Generación de Índice NDBI: Se define la función addNDBI para calcular el Índice de Diferencia Normalizada de Vegetación y Construcción (NDBI) y se aplica a las imágenes de los años 2021, 2022 y 2023.
• Muestreo de Regiones y Entrenamiento del Clasificador: Se apilan las imágenes de los tres años y se muestrean regiones de cambio y no cambio con sampleRegions. Luego, se entrena un clasificador de bosque aleatorio (ee.Classifier.smileRandomForest) con las muestras.
• Clasificación de Imágenes Apiladas: Se clasifican las imágenes apiladas utilizando el clasificador entrenado y se añaden al mapa.
• Generación y Visualización de Máscara de Cambios: Se genera una máscara de cambios (classifiedn0mask) y se imprime en la consola. También se muestra en el mapa.
• Cálculo del Área de Cambio: Se calcula el área de cambio multiplicando la imagen clasificada por el área de cada píxel y luego reduciendo la región para obtener la suma del área de cambio.
• Exportación de Imagen a Google Drive: La imagen con el modelo de detección de cambios se exporta a Google Drive como un archivo GeoTIFF.
• Salida grafica a software GIS: Generación de producto final.

Flujo de Procesos. 

Resultados

El mapa revela que la mayoría de los cambios observados en el municipio se localizan en áreas donde predominan actividades relacionadas con la agricultura o la construcción de fanegadas. Estas áreas también incluyen nuevas secciones utilizadas por las floras presentes en el municipio. En estas zonas, se pueden apreciar detalladamente las variaciones en los usos del suelo, los cambios en la cobertura vegetal y un crecimiento moderado en términos de infraestructura.

Conclusiones

• GEE se posiciona como una herramienta crucial para el análisis geoespacial a escala global y se presenta como un recurso valioso para el monitoreo y análisis de cambios en el municipio de Funza. La capacidad de trabajar a escala global y la disponibilidad de imágenes satelitales y conjuntos de datos geoespaciales facilitan el estudio de diversos aspectos como cambios en la cobertura terrestre y recursos hídricos.
• Por medio de los cálculos realizados para el índice NDBI, se logra evidenciar grandes cambios a través del periodo que comprende el estudio, lo cual indica un valor de 34 km² , en donde los cambios se sitúan en zonas agrícolas ya sea por usos de suelo o cambios en la cobertura vegetal.  

Recomendaciones

• Dado el crecimiento dinámico de Funza, se recomienda realizar actualizaciones periódicas del análisis utilizando nuevas imágenes satelitales para mantener la relevancia de los resultados.
• Realizar un análisis más detallado de las áreas identificadas como de cambio, especialmente aquellas relacionadas con actividades agrícolas o de construcción, para comprender mejor las implicaciones ambientales y sociales de estos cambios.
• Se sugiere realizar una validación de los resultados obtenidos mediante comparación con datos de campo o información local adicional para garantizar la precisión y fiabilidad de las detecciones de cambios.

Referencias

• (S/f). Mappinggis.com. Recuperado el 3 de enero de 2024, de https://mappinggis.com/2021/12/motivos-para-comenzar-a-trabajar-con-google-earth-engine/
• Introducción a Google Earth Engine. (s/f). Google.com. Recuperado el 3 de enero de 2024, de https://www.google.com/intl/es_es/earth/outreach/learn/introduction-to-google-earth-engine/
• Universidad Militar Nueva Granada. Avendaño. Análisis del crecimiento urbano, en los municipios de Madrid, Funza y Mosquera, en las últimas dos décadas.
• Veloza, N. (2015). Proyección del crecimiento urbano del municipio de Funza utilizando un enfoque geográfico. Recuperado de: http://hdl.handle.net/10654/6481.
• Arquitectura, F., & Paisajismo, U. (s/f). PLAN BÁSICO DE ORDENAMIENTO TERRITORIAL MUNICIPIO DE FUNZA. LA SITUACIÓN ACTUAL DEL MUNICIPIO. VOLUMEN DE DIAGNÓSTICO DEL AREA URBANA ANEXO 6: FICHAS Y CUADROS. NOVIEMBRE DE 1999. CONSULTOR: ALCALDÍA MUNICIPAL FERNANDO CORTÉS LARREAMENDY. Edu.co. Recuperado el 3 de enero de 2024, de https://repositoriocdim.esap.edu.co/bitstream/handle/123456789/12607/10818-9.pdf?sequence=9
• (S/f-b). Edu.co. Recuperado el 3 de enero de 2024, de https://repository.udistrital.edu.co/bitstream/handle/11349/15051/RochaSu%C3%A1rezHeidyAndrea2019.pdf?sequence=1