Identificación de escarpes de movimientos de ladera mediante técnicas de teledetección

Abstract

En este trabajo se presentan los resultados de la aplicación de técnicas de teledetección a la identificación de escarpes de movimientos de ladera en macizos rocosos de las Cordilleras Béticas. Se han aplicado varias técnicas para hacer una primera aproximación visual, desde realces y filtrados texturales de las imágenes pancromáticas, hasta composiciones en color real y falso, fusiones, índices de vegetación (NDVI) y análisis de componentes principales a imágenes multiespectrales, correspondientes a diferentes sensores (Landsat ETM, Spot 5 e Ikonos). A través de un análisis SIG, se han calculado estadísticos básicos de las imágenes completas y de los píxeles correspondientes a diferentes tipologías de movimientos de ladera (desprendimientos, deslizamientos y corrientes de derrubios) y además se ha determinado el coeficiente de Kolmogorov-Smirnov para estimar la correlación entre imágenes y movimientos. Se han observado algunas correlaciones, siendo además la signatura espectral diferente dependiendo de la tipología. Los desprendimientos aparecen en las zonas más oscuras de las imágenes, mientras los deslizamientos y las corrientes de derrubios aparecen en las zonas más claras. De esta manera, la clasificación digital permite identificar los escarpes de los movimientos, pero parcialmente mezcladas con otros ocupaciones del suelo como suelos, roca fresca y materiales aluviales. El empleo de filtros texturales, que presentan valores elevados en zonas movilizadas resuelve esta ambigüedad. La conclusión es la necesidad de combinar la clasificación digital con los análisis texturales para identificar los escarpes de los movimientos de ladera.

In this work we present the results of an analysis applied to identification of landslides features using remote sensing techniques in rock masses at the Betic Cordilleras. Several techniques are used to facilitate an approach to landslide identification, from enhancement and textural filtering of panchromatic images, to colour compositions and fusions, vegetation index (NDVI), and principal component analysis of multi-spectral imagery, corresponding to different sensors (Landsat ETM, Spot 5 and Ikonos). By means a GIS analysis, we compute basic statistics of whole images and pixels corresponding to different landslides typologies (rock falls, rock slides and debris flows) and in addition Kolmogorov-Smirnov coefficient to estimate the correlation between images and movements. Some correlations are observed, being besides the spectral signature different depending on landslides typology. Rock falls appear in darker zones of images while rock slides and especially debris flows appear in clearer zones. In this way, digital classification allows identify landslides scarps, but partially mixed with other land-uses such as soils, fresh rock and alluvial materials. The employment of textural filters, that present higher values in landslides zones, resolves this confusion. The conclusion is the need of combining digital classification and textural analysis to identify landslide features or mobilized areas.