1.INTRODUCCIÓN

La cuenca del río Chicama, ubicada en la región La Libertad y Cajamarca, Perú, es un territorio de alta importancia hídrica y agrícola. Su compleja red de drenaje y variada cobertura vegetal influyen directamente en la disponibilidad de recursos hídricos, la estabilidad del suelo y la capacidad de respuesta ante eventos climáticos extremos. Estos factores hacen necesario un análisis detallado de la dinámica hidrológica y del estado de la vegetación en la zona para una gestión sostenible del territorio.Este estudio se enfoca en la modelación de la red hídrica de la cuenca del Chicama a partir de curvas de nivel, modelos digitales de elevación (DEM) y en la evaluación de la cobertura vegetal mediante el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI). La combinación de estas herramientas SIG permite no solo la identificación de patrones de escorrentía y drenaje, sino también la valoración del estado de la vegetación, aspecto clave en la prevención de riesgos y la conservación ambiental. 

El estudio detallado de estos componentes es fundamental para una planificación territorial sostenible y la gestión efectiva de los recursos naturales en la cuenca del río Chicama. Un análisis integral de la red hídrica y la cobertura vegetal permite identificar áreas críticas, optimizar el uso del suelo y prevenir riesgos ambientales asociados a la degradación del territorio. Los resultados obtenidos servirán como base técnica para fortalecer la toma de decisiones informadas, facilitando la implementación de estrategias de conservación y manejo sostenible en la región.

2. ANTECEDENTES

VARIACIÓN ESPACIO-TEMPORAL DE LA COBERTURA VEGETAL DE LA SUBCUENCA SANTA EULALIA (LIMAPERÚ) EN EL PERÍODO 2003 - 2019:

En esta investigación se analizó los cambios en la cobertura vegetal de la subcuenca Santa Eulalia entre 2003 y 2019 utilizando el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI). Los hallazgos indicaron una disminución anual de 2.65 km² en la cobertura vegetal poco densa, reduciéndose de 150 km² en 2003 a 136 km² en 2019. Asimismo, la cobertura vegetal densa disminuyó en 0.81 km² por año, pasando de 19 km² a 10.6 km² en el mismo período. El análisis espacial reveló que la vegetación densa se concentra en los valles altoandinos, mientras que la vegetación poco densa predomina en la zona media de la subcuenca. Además, se encontró una correlación inversa significativa entre la variación de los cuerpos de agua y los cambios en la cobertura vegetal densa (R = -0.89), y entre la superficie de suelo desnudo y la cobertura vegetal poco densa (R = -0.99).

Este estudio destaca la utilidad del NDVI y de las imágenes satelitales para monitorear cambios en la cobertura vegetal, proporcionando información valiosa para la gestión ambiental y la planificación territorial en áreas de importancia ecológica.

 3.DESCRIPCIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO

• Ubicación Política

Políticamente la cuenca del río Chicama se encuentra ubicada en las regiones de La Libertad y Cajamarca. La unidad hidrográfica en la región La Libertad comprende cuatro (04) provincias: Ascope, Gran Chimú, Santiago de Chuco y Otuzco; y en la región de Cajamarca comprende dos (02) provincias: Contumaza y Cajamarca. Así mismo, la cuenca Chicama abarca dieciséis (16) distritos en la región La Libertad y cuatro (04) distritos en la Región Cajamarca.

• Ubicación Geográfica

La cuenca del río Chicama, ubicada en la región La Libertad, Perú, abarca una extensión total de 4,421.52 km² y un perímetro de 461.62 km. Aproximadamente el 42% de su superficie (1,897.58 km²) corresponde a zonas de cuenca húmeda.

El cauce principal se origina en las nacientes del río Huancay, en dirección noroeste, donde inicialmente es conocido como río Perejil. Posteriormente, cambia su nombre a río Huancay y, tras confluir con el río Chuquillanqui cerca de la localidad de Panana (700 m.s.n.m.), adopta el nombre de río Chicama. Desde allí, fluye en dirección sureste a lo largo de 123.88 km hasta desembocar en el océano Pacífico.El régimen hidrológico del río es irregular, presentando una temporada de avenidas entre diciembre y mayo, seguida de un período de estiaje el resto del año.

Altitudinalmente, la cuenca se extiende desde el nivel del mar hasta las cumbres del río Marañón, alcanzando una altitud máxima aproximada de 4,286 m.s.n.m.

Coordenadas Geográficas (UTM WGS-84, Zona 17):

• Este (X): 803405.669 m – 686599.158 m
• Norte (Y): 9187237.807 m – 9117075.837 m
• Altitud máxima: 4,286 m.s.n.m.

4. OBJETIVOS

                 4.1 Objetivo General

• Desarrollar un análisis geoespacial integral de la cuenca del río Chicama a través de la modelación de la red hídrica y el análisis de cobertura vegetal, utilizando herramientas SIG y técnicas de clasificación supervisada para la generación de mapas temáticos.

                 4.2 Objetivos específicos

• Delimitar la cuenca y modelar la red hídrica de la cuenca Chicama
• Realizar la clasificación supervisada de cobertura de la cuenca Chicama
• Evaluar la precisión de la clasificación supervisada mediante el Índice Kappa
• Generar Layouts con los productos  finales

5. PROCEDIMIENTO

• Se recopilaron datos de curvas de nivel de los cuadrángulos que cubren la extensión de la cuenca Chicama, obtenidos desde la plataforma Geocatmin, el geoportal oficial del INGEMMET, especializado en la publicación de información geoespacial del territorio peruano.

• Posteriormente, a partir de las curvas de nivel recopiladas, se generó un Modelo Digital de Elevación (DEM) con una resolución espacial de 30x30 metros, asegurando un nivel de detalle adecuado para el análisis topográfico e hidrológico de la cuenca.

• Se creó un modelo en Model Builder con el propósito de delimitar la cuenca y generar la red hídrica de manera automatizada, utilizando herramientas de geoprocesamiento que permiten optimizar y estandarizar el flujo de trabajo en un entorno SIG.

• Una vez delimitada la cuenca, se aplicó la herramienta Extract by Mask para obtener el ráster correspondiente al área de interés. A partir de este ráster, se generaron modelos derivados que incluyen: Hillshade (sombras del relieve), Cut/Fill (análisis de cambios volumétricos), pendiente, aspecto (orientación del relieve), visibilidad y densidad de Kernel, proporcionando información detallada sobre las características geomorfológicas y espaciales de la cuenca.

• Luego, se descargó una imagen satelital Landsat 8 desde la plataforma USGS Earth Explorer, correspondiente a nuestra área de estudio, con fecha de captura del 4 de junio de 2024. Esta imagen, capturada con el sensor OLI/TIRS en el nivel de procesamiento C2 L1, proporciona información multiespectral de alta calidad, ideal para el análisis geoespacial. A partir de esta imagen, se realizará el cálculo del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y una clasificación supervisada, permitiendo evaluar la cobertura vegetal y diferenciar distintos tipos de uso del suelo en la cuenca con mayor precisión. La selección del producto se realizó considerando la reciente fecha de adquisición y la mínima interferencia de cobertura nubosa, garantizando resultados más fiables en los análisis.

• La herramienta Raster Calculator de ArcGIS fue utilizada para calcular el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) a partir de las bandas 5 (infrarrojo cercano) y 4 (rojo) de la imagen satelital Landsat 8, lo que permite resaltar la presencia y vigor de la vegetación en la cuenca Chicama. La banda infrarroja (B5) y la banda roja (B4) fueron procesadas mediante la función Float() para asegurar cálculos decimales precisos. El ráster resultante representa la distribución espacial de la vegetación, facilitando su análisis y posterior interpretación en el contexto del estudio de cobertura vegetal.

• Se definieron las clases de cobertura para la clasificación supervisada utilizando la herramienta Training Sample Manager de ArcGIS. Las clases establecidas fueron: Vegetación, Suelo Desnudo, Cuerpos de Agua y Centros Urbanos, cada una representada por un valor único y un color distintivo. Se seleccionaron muestras de entrenamiento adecuadas para cada categoría, lo que permitirá al algoritmo de clasificación supervisada diferenciar de manera precisa los diferentes tipos de cobertura en la cuenca de estudio. Esta configuración es fundamental para garantizar resultados consistentes y un análisis espacial de alta calidad.

• Después de obtener la clasificación supervisada, se utilizó la herramienta Raster to Polygon en ArcGIS para convertir los resultados de la clasificación de ráster a formato vectorial. Este proceso permitió representar cada clase de cobertura de forma poligonal, facilitando la identificación y cuantificación precisa de las áreas de cada tipo de cobertura. Posteriormente, se calculó el área de cada polígono mediante el campo Shape_Area de la tabla de atributos, lo que posibilitó un análisis espacial detallado y una mejor interpretación de la distribución de las coberturas dentro de la cuenca de estudio.

• Para el cálculo del índice Kappa, se creó una capa de registros que contiene puntos de muestreo distribuidos estratégicamente dentro de los límites de la cuenca de estudio. Estos puntos fueron generados con el propósito de validar la precisión de la clasificación supervisada, al comparar las clases de cobertura identificadas en el proceso de clasificación con la realidad del terreno. Cada punto está asociado a una clase de cobertura específica, permitiendo una evaluación estadística mediante la comparación de valores observados y predichos, lo que contribuye a medir la concordancia y precisión global del modelo de clasificación.

• Además, para la obtención de la matriz del índice Kappa, se utilizaron las siguientes herramientas de ArcGIS:

Extract Values to Points: Esta herramienta permitió extraer los valores de las clases de cobertura de la clasificación supervisada en cada uno de los puntos de muestreo previamente generados, facilitando la comparación entre las clases asignadas y los valores reales.

Frequency: Posteriormente, se aplicó la herramienta Frequency para calcular la frecuencia de coincidencias y discrepancias entre los valores de cobertura observados y clasificados, organizando los datos de manera tabular.

Pivot Table: Finalmente, se utilizó Pivot Table para reorganizar la tabla de frecuencia en formato de matriz de confusión, lo que facilitó el cálculo del índice Kappa al comparar la concordancia entre los datos reales y clasificados.

El uso combinado de estas herramientas permitió la generación de una matriz de confusión detallada a continuación, esencial para evaluar la precisión del modelo de clasificación supervisada y determinar la efectividad del proceso de clasificación.

• Como etapa final del análisis, se realizó un geoproceso espacial que consistió en superponer el mapa de cobertura sana con el mapa de pendientes generado a partir de un Modelo Digital de Elevación (DEM). Este procedimiento permitió evaluar la distribución de las áreas con vegetación saludable en función de la inclinación del terreno, facilitando la identificación de patrones de cobertura vegetal relacionados con la topografía. El análisis es fundamental para la planificación ambiental, ya que permite reconocer zonas de mayor estabilidad ecológica, potencial riesgo de erosión y áreas prioritarias para la conservación y manejo sostenible del territorio.

6. RESULTADOS

Lo resultados obtenidos son los siguientes:

• Modelos derivados a partir del DEM, resaltando los siguientes resultados:

1. Mapa de pendientes: Muestra que la mayor parte del área corresponde a pendientes inclinadas, con una extensión de 202,237.86 hectáreas, seguida por pendientes moderadamente escarpadas que abarcan 149,699.15 hectáreas. Las pendientes planas o casi planas ocupan 31,720.74 hectáreas, mientras que las pendientes suavemente inclinadas cubren 30,189.86 hectáreas. Finalmente, las pendientes muy escarpadas presentan la menor extensión, con un total de 269,991.45 hectáreas. El análisis del mapa de pendientes revela que la cuenca está dominada por pendientes inclinadas y moderadamente escarpadas, lo que indica una topografía accidentada en gran parte del territorio. Esta condición puede influir significativamente en la dinámica hidrológica, favoreciendo una mayor escorrentía superficial y aumentando la susceptibilidad a procesos erosivos. Las áreas con pendientes más suaves y planas, aunque menos extendidas, representan zonas con mayor potencial para actividades agrícolas y de desarrollo urbano.
2. Mapa de visibilidad: Muestra que, considerando los puntos seleccionados, la mayor parte del área es predominantemente no visible, abarcando un total de 403,119.13 hectáreas, mientras que el área visible representa una extensión significativamente menor de 39,028.01 hectáreas. Este resultado indica una cobertura visual limitada desde los puntos de observación establecidos, lo que podría influir en la planificación de infraestructuras, vigilancia y monitoreo ambiental dentro de la cuenca.

• Modelado de Red Hídrica: El modelado de la red hídrica de la cuenca del río Chicama identifica una red principal y redes secundarias bien definidas. La red principal, representada por el cauce del río Chicama, tiene una longitud total de 123.88 km, destacándose como el eje principal de drenaje de la cuenca. Las redes secundarias, conformadas por múltiples afluentes, se distribuyen a lo largo de toda la cuenca y contribuyen significativamente al flujo hídrico general. Esta distribución es clave para entender la dinámica hidrológica del territorio, ya que permite identificar zonas de mayor captación de agua y la conectividad entre los diferentes cuerpos de agua. La red hídrica se muestra detalladamente en el mapa adjunto, evidenciando la complejidad del sistema de drenaje.

• Análisis de NDVI: El análisis del NDVI muestra que la mayor parte de la cuenca del río Chicama está dominada por vegetación escasa o en estado de estrés, con 298,528.91 ha dentro de este rango, mientras que las zonas con vegetación saludable son significativamente menores, ocupando 141,571.11 ha. Esta distribución podría estar influenciada por factores como la estacionalidad, el uso intensivo del suelo o la aridez del territorio. Las áreas con baja o nula vegetación, aunque menos extensas, indican sectores con posible presencia de cuerpos de agua o zonas áridas. Este análisis es fundamental para evaluar la salud del ecosistema y planificar estrategias de conservación y manejo sostenible del territorio.

• Clasificación Supervisada: El análisis de la clasificación supervisada de la cuenca del río Chicama muestra un claro predominio del suelo desnudo, que abarca 281,413.17 ha, lo que podría reflejar condiciones de aridez o uso intensivo del suelo sin cobertura vegetal significativa. La vegetación ocupa 129,982.47 ha, concentrándose principalmente en las zonas medias y bajas de la cuenca, mientras que los cuerpos de agua y centros urbanos representan superficies menores con 2,946.42 ha y 27,810.38 ha respectivamente. Esta distribución indica una limitada presencia de cobertura vegetal densa y un alto porcentaje de áreas expuestas, lo que resalta la importancia de estrategias de conservación y gestión sostenible del territorio para prevenir la erosión y promover la recuperación de la vegetación.

• Análisis de pendientes de la Cobertura sana de la cuenca Chicama: El análisis de pendientes de la cobertura sana en la cuenca del río Chicama revela que las áreas con vegetación saludable se distribuyen principalmente en zonas de pendiente moderada a suave, lo que sugiere una relación favorable entre la estabilidad del terreno y la presencia de vegetación. Las pendientes más inclinadas y escarpadas presentan una menor presencia de cobertura vegetal, lo que podría estar asociado con mayores riesgos de erosión y limitaciones para el desarrollo de vegetación densa. Este análisis es clave para la planificación ambiental, ya que permite identificar áreas con mayor potencial para la conservación y aquellas que requieren intervenciones para mitigar la degradación del suelo.

7. CONCLUSIONES

• Se logró desarrollar un análisis geoespacial integral de la cuenca del río Chicama, aplicando herramientas SIG de manera efectiva. La modelación de la red hídrica y el análisis de la cobertura vegetal permitieron una comprensión detallada de las dinámicas hidrológicas y la distribución de la vegetación en la cuenca, evidenciando la utilidad de los SIG en estudios ambientales complejos.
• La delimitación de la cuenca y la generación de la red hídrica se completaron con precisión, utilizando un Modelo Digital de Elevación (DEM) y herramientas automatizadas como Model Builder. Esto permitió identificar de forma clara los cauces principales y secundarios de la cuenca.
• La clasificación supervisada aplicada sobre la imagen Landsat 8 permitió diferenciar clases de cobertura como vegetación, suelo desnudo, cuerpos de agua y centros urbanos de manera efectiva, destacando la vegetación como la clase dominante en la región.
• La evaluación mediante la generación de una matriz de confusión y el cálculo del índice Kappa confirmó una alta precisión del modelo de clasificación, validando la calidad de los resultados obtenidos y la fiabilidad del proceso de clasificación supervisada.
• Se generaron mapas temáticos de la red hídrica, la cobertura vegetal y los resultados de la clasificación supervisada, presentando los resultados finales de forma clara y comprensible, listos para ser utilizados en informes técnicos y procesos de toma de decisiones.

8. RECOMENDACIONES

• Evaluar la resolución del DEM utilizado para garantizar que refleje con detalle los cauces menores y las zonas de acumulación de agua.
• Aumentar el número y la distribución de las muestras de entrenamiento para una representación más equilibrada de todas las clases de cobertura (vegetación, suelo desnudo, cuerpos de agua y centros urbanos).
• Realizar un análisis multitemporal de NDVI para identificar cambios estacionales o de largo plazo en la vegetación de la cuenca.
• Comparar los resultados del NDVI con otros índices de vegetación, como EVI (Índice Mejorado de Vegetación) para un diagnóstico más robusto de la salud de la vegetación.
• Implementar un flujo de trabajo automatizado utilizando Model Builder o ArcPy para estandarizar los pasos de delimitación de cuenca, cálculo de NDVI y clasificación supervisada, reduciendo errores manuales.

9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

• Gonzales Gallardo. (2024). Análisis de la cobertura vegetal de la microcuenca Chorrillos, distrito de Huancayo. Repositorio Institucional Continental.   https://repositorio.continental.edu.pe/bitstream/20.500.12394/15634/1/IV_FIN_107_TE_Gonzales_Gallardo_2024.pdf
• Universidad Nacional de Ucayali. (2018). Análisis de la variación multitemporal de la cobertura vegetal entre los años 2010-2018, en la cuenca del río Neshuya, Ucayali, Perú. Repositorio Institucional UNU. https://repositorio.unu.edu.pe/items/03b57cdd-dc8f-414e-bfc5-ad6e0d9c3093
• Subia Tito, Y. (2018). Análisis multitemporal del cambio de cobertura vegetal y uso de suelos en el Parque Nacional Bahuaja Sonene y su zona de amortiguamiento, periodo 1984 – 2018.  Repositorio Institucional UNAP. https://repositorio.unap.edu.pe/bitstream/handle/20.500.14082/14781/Subia_Tito_Yakeline.pdf
• Rivera Aguilar, P. O. (2022). Variación espacio-temporal de la cobertura vegetal de la subcuenca Santa Eulalia (Lima-Perú) en el período 2003 - 2019 [Tesis de licenciatura, Universidad Privada del Norte]. Repositorio Institucional UPN. https://repositorio.upn.edu.pe/handle/11537/33082