Análisis de cambio de uso del suelo con QGIS: guía práctica para Colombia
Cómo medir el cambio de cobertura y uso del suelo entre dos fechas con QGIS y Sentinel-2: clasificación, matriz de transición y mapa de cambios, con datos colombianos.
El cambio de uso del suelo es la pregunta detrás de muchos trámites en Colombia: la formulación de un POT, una licencia ambiental, el seguimiento a la deforestación o la expansión de la frontera agrícola. Y se puede responder con QGIS y datos gratuitos, sin licencias costosas. Esta guía describe el flujo completo —de las imágenes al mapa de cambios— con las particularidades del contexto colombiano.
Qué vas a medir
"Cambio de uso del suelo" significa comparar el estado de la cobertura en dos fechas y cuantificar las transiciones: cuánto bosque pasó a pasto, cuánto pasto pasó a urbano, cuánto cultivo se abandonó. El producto final son dos cosas: un mapa de cambios y una matriz de transición con las hectáreas de cada conversión.
Lo que necesitas
- QGIS (versión LTR, gratuito y de código abierto).
- Imágenes Sentinel-2 de las dos fechas, idealmente de la misma época del año para evitar confundir estacionalidad con cambio real. Se descargan gratis del Copernicus Data Space.
- El complemento SCP (Semi-Automatic Classification Plugin) para la clasificación.
- Opcionalmente, Corine Land Cover adaptada para Colombia (escala 1:100.000 del IDEAM) como referencia o como una de las dos capas a comparar.
Flujo de trabajo paso a paso
1. Preparar las imágenes
Descarga las dos escenas Sentinel-2 (nivel L2A, ya corregidas a reflectancia de superficie). Recórtalas al área de estudio con un polígono del municipio o cuenca. Verifica que la nubosidad sobre tu zona sea baja; en regiones húmedas como el Pacífico o la Amazonía esto es el cuello de botella real.
2. Clasificar cada fecha
Con SCP defines clases (bosque, pasto, cultivo, urbano, agua, suelo desnudo) y trazas áreas de entrenamiento (ROIs) representativas sobre la imagen. Una clasificación supervisada con el algoritmo de máxima verosimilitud o random forest produce, para cada fecha, un ráster donde cada píxel tiene una clase.
Consejo: usa las mismas clases y, en lo posible, las mismas zonas de entrenamiento para ambas fechas. Si los criterios cambian, el "cambio" que midas será del clasificador, no del territorio.
3. Validar la clasificación
Antes de comparar, evalúa la exactitud con puntos de verificación independientes y una matriz de confusión. Una clasificación con menos de ~80% de exactitud global hará que el análisis de cambio acumule errores de ambas fechas. Este paso es el que más se omite y el que más invalida resultados.
4. Detectar el cambio
Con las dos clasificaciones validadas, hay dos caminos:
- Post-clasificación: cruzar los dos rásteres (con la calculadora ráster o
r.crossde GRASS) para obtener un mapa donde cada píxel dice "de qué clase a qué clase" cambió. - Detección por índices: comparar NDVI u otros índices entre fechas para resaltar pérdidas de vegetación, útil como tamizaje rápido antes de clasificar.
5. Construir la matriz de transición
El cruce produce la matriz de transición: una tabla de "clase origen" contra "clase destino" con el área de cada combinación. Ahí lees, en hectáreas, cuánto bosque se convirtió en pasto o cuánto suelo agrícola se urbanizó.
Cómo interpretar la matriz
La diagonal de la matriz es lo que no cambió; fuera de la diagonal están las transiciones. En Colombia las conversiones que más importan suelen ser bosque→pasto (deforestación por ganadería), bosque→cultivo (frontera agrícola) y agrícola/rural→urbano (expansión de cabeceras). Convierte los conteos de píxeles a hectáreas (un píxel Sentinel-2 son 100 m²) y tendrás cifras defendibles ante una autoridad ambiental o en un POT.
Errores comunes
- Comparar fechas de distinta estación y leer el reverdecimiento como cambio de uso.
- Saltarse la validación y reportar transiciones que son ruido del clasificador.
- Mezclar resoluciones (Sentinel-2 con Landsat) sin remuestrear, lo que introduce cambios artificiales en los bordes.
- Confundir cobertura con uso: el satélite ve la cobertura (qué hay), no siempre el uso (para qué se usa). La interpretación final requiere criterio.
Cuándo conviene apoyarse en un consultor
Para un análisis puntual, este flujo en QGIS es suficiente y lo puede ejecutar un equipo técnico. Cuando el análisis es recurrente, multimunicipal o tiene consecuencias jurídicas —un expediente de licencia, un litigio ambiental, el monitoreo continuo de una cuenca— vale la pena estandarizar la metodología, automatizarla y documentar la exactitud para que resista una auditoría.
En GeoSAT hacemos exactamente eso: implementamos y migramos plataformas SIG y automatizamos análisis de cambio reproducibles. Si quieres profundizar, revisa nuestra guía de Corine Land Cover en Colombia con QGIS o conoce nuestro servicio de consultoría SIG (ArcGIS y QGIS).