Detección de cambios en cobertura y uso del suelo por extracción ilegal de oro de aluvión a cielo abierto : Caso de estudio: corregimiento del Hoyo – municipio del Patía – Cauca

Abstract

La presente investigación se encaminó en detectar los cambios en coberturas y uso del suelo causados por la Minería Ilegal de Oro de Aluvión a Cielo Abierto (MIOACA) con maquinaria en tierra, mediante el algoritmo de Detección Continua de Cambios y Clasificación (CCDC), por sus siglas en Ingles, con 766 imágenes multiespectrales del sensor Landsat 5 TM, 7 ETM+ y 8 OLI en el periodo de 2000 a 2018. Se comparó la efectividad con cinco Índices de Vegetación (IV´s) así: el Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), Normalized Burn Ratio Index (NBR) y Normalized Difference Fraction Index (NDFI). Para ello, se abordó como área estudio la parte norte del corregimiento del Hoyo donde confluyen los ríos Quilcacé y Timbío, que dan nacimiento al rio Patía y corresponde a la zona limítrofe entre los municipios de El Tambo, La Sierra y Patía en el departamento del Cauca, Colombia. Se detectó anualmente este fenómeno minero a cielo abierto en tres periodos específicos de tiempo así: 1) periodo “antes” entre 2000 - 2011, sin intervención y aparición de las primeras retroexcavadoras en las áreas aledañas a los ríos, 2) periodo “durante” entre 2011- 2015 con incremento de retroexcavadoras y 3) periodo “después” entre 2015 a 2018 abandono de algunas áreas explotadas y traslados retroexcavadoras aguas abajo. Los resultados del algoritmo se validaron con las 52 zonas de “entables” de MIOACA clasificadas mediante proceso supervisado en 94 recortes de imágenes de alta resolución espacial de los satélites Maxar Tecnologies y CNES/ Airbus para zona y el periodo de estudio, teniendo en cuenta las características pictoricomorfologicas de los entables en las imágenes Landsat. De igual forma, la caracterización de MIOACA se complementó con las geoformas del relieve, producto del calculó de las pendientes promedios y curvaturas del paisaje obtenidas de los Modelos Digitales de Terreno (DEM) SRTM V3 de 30 mts y Alos Palsar de 12.5 mts. El desarrollo de este trabajo de investigación aporta cifras y datos técnicos en detección de cambios de coberturas y uso de la tierra que han sido afectadas por actividades de minería ilegal aurífera. Permitiendo a las comunidades, autoridades de control ambiental e instituciones estatales competentes medir y establecer los daños para diferenciar este fenómeno minero ilegal y criminal frente a la minería artesanal; con el fin de enfrentar esta problemática que afectan a las comunidades rurales, al medio ambiente, al paisaje, a las coberturas forestales, a los cultivos, a fuentes hídricas que son abastecedoras de la cuenca del rio Patía y a su vez desemboca al océano pacífico.

This research aims to detect changes in land cover and use caused by illegal alluvial gold mining (MIOACA) with backhoes, throught of Continuos Change Detection and Classification (CCDC) algorithm with the uses of 766 satellite images of Landsat 5 TM, 7 ETM+ y 8 OLI programs during 2000 to 2018. The effectiveness was compared with five index: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), Normalized Burn Ratio Index (NBR) y Normalized Difference Fraction Index (NDFI). The study área is northest part of El Hoyo township where the Quilcacé and Timbío rivers is united and become to the Patía river, this is a border área between El Tambo, La Sierra and Patía municipalities in Cauca departamento of Colombia. This open-pit mining phenomenon was anually detected in three specific periods of time as follows: 1) period “before” from 2000 to 2010 without intervention and appearance of the first backhoes in bordering áreas of rivers, 2) period “during” between 2011-2015 that increasing the number of backhoes and 3) period “after” between 2015 to 2018 abandonment of some exploited áreas and moving backhoes downstream. The results of the algorithm were validated with the 52 áreas of "entables" of MIOACA classified by a supervised process in 94 cuts of high spatial resolution images from the Maxar Technologies and CNES/ Airbus satellites for the área and the study period, taking into account the pictorial morphological characteristics of the entables in the Landsat images. In This analysis, the relief geoforms were characterized from the calculation of the average slopes and curvatures of the landscape based on the 30-meter Digital Terrain Model (DEM) SRTM V3 and validated with the 12.5-meter Alos Palsar DEM. In the same way, the characterization of MIOACA was complemented with geoforms of the relief base on the calculation of the average slopes and curvatures of the landscape obtained from the Digital Terrain Models (DEM) SRTM V3 of 30 mts and Alos Palsar of 12.5 mts. The development of this research provides measures and technical data in the change detection on land cover and use that have been affected by illegal gold mining activities. This allows communities, environmental control authorities and competent state institutions to measure and establish damage to differentiate this illegal and criminal mining phenomenon from artisanal mining; in order to face this problem that affects rural communities, the environment, the landscape, forest cover, crops, water sources that supply the Patía river basin that flows into the Pacific Ocean.