El uso de Sistemas de Información Geográfica - CDIA-EC ...

Variables ambientales
El uso de Sistemas de Información Geografica y Sensores Remotos (SR) en Salud Pública
Bogotá, Colombia, 27 al 30 de Marzo de 2006
Existe un número de variables ambientales que tienen influencia directa o indirecta
sobre la dinámica poblacional de los vectores de la enfermedad de Chagas.
Muchas de ellas pueden estimarse a partir de los datos registrados por sensores a
bordo de plataformas en órbita espacial. Entre tales variables pueden mencionarse
temperatura del aire, temperatura de superficie, índice de vegetación de diferencia
normalizada (NDVI), radiación infrarroja media, déficit de saturación de vapor. Las
variables mencionadas, junto con la altura de terreno representada en modelos de
elevación digital (DEM) de hasta de 90 metros de resolución espacial, constituyen
un conjunto básico que puede usarse para hacer una caracterización ambiental del
área de estudio, dada exclusivamente por las características espaciales del área.
Durante los últimos años se incrementó la disponibilidad de productos derivados
de imágenes satelitales con baja, media y alta resolución espacial. Trabajos
recientes muestran que la presión de infestación en estructuras peridomésticas por
Triatoma infestans en el área sur del Gran Chaco de Argentina está asociada con
temperaturas de superficie nocturnas mayores y con variaciones temporales
particulares del índice de vegetación (NDVI) (Porcasi et al, en prensa). En el
extremo de baja resolución espacial, existen imágenes compuestas de 8 días para
la temperatura de superficie diurna o nocturna (con resolución espacial de 1km) o
compuestas de 16 días para el índice de vegetación (con resolución espacial de
250 metros) derivadas del sensor MODIS. En el rango de resolución media, las
imágenes Landsat ETM+ (30 metros en bandas no térmicas, 15 metros en
pancromática) y Spot (20 y 10 metros, respectivamente) son las más utilizadas. En
el extremo de alta resolución, las imágenes de los satélites Ikonos y Quickbird, con
resoluciones espaciales de hasta 1 metro y 61 centímetros respectivamente,
permiten realizar análisis de mucho detalle en áreas pequeñas, a nivel de caserío
(Cécere et al 2004).
En el enfoque tradicional en el uso de imágenes satelitales, la identificación de
áreas similares está basada en la información espectral que algunos sensores
multiespectrales son capaces de registrar. Usando las diferencias con que
elementos del terreno reflejan longitudes de onda en el espectro electromagnético,
se pueden “clasificar” áreas de las imágenes con comportamiento espectral similar.
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