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METODOLOGÍA PARA LA CLASIFICACIÓN DE
LA MORFOLOGÍA DE CORRIENTES APLICADA
A LAS CUENCAS PRIORIZADAS POR LA
GESTIÓN DEL RECURSO HÍDRICO EN
COLOMBIA
Mateo Parra Cuadros

Universidad de Antioquia
Facultad de Ingeniería
Medellín, Colombia
2021
https://co.creativecommons.net/wp-content/uploads/sites/27/2008/02/by-nc-sa.png

Metodología para la clasificación de la morfología de
corrientes aplicada a las cuencas priorizadas por la
gestión del recurso hídrico en Colombia

Mateo Parra Cuadros

Trabajo de investigación presentado como requisito parcial para optar por el título
de:
Magister en Ingeniería Ambiental

Director
Esnedy Hernández Atilano

Asesor
Mario Alberto Jiménez Jaramillo

Línea de investigación:
Recurso Hídrico
Grupo de Investigación GeoLimna

Universidad de Antioquia
Facultad de Ingeniería, Escuela Ambiental
Medellín, Colombia
2021

iii

Agradecimientos

Dedicado a mis Padres y Hermanas quienes en mis momentos más abstraídos me
acompañaron y nunca dejaron de apoyarme. Especialmente a María Parra que me
motiva siempre a seguir adelante.

Agradezco a Esnedy Hernández y Karen Palacio por apoyarme y guiarme en todo el
proceso.

Al profesor Mario Jiménez quien dedicó su tiempo pacientemente para darme las bases
y motivación académica.

A los profesores Diana Agudelo, Jenny Machado, Juan Camilo Villegas, Nora Villegas
quienes me dieron muchos elementos conceptuales para la estructuración.

Al profesor Álvaro Wills por cuestionarme y despertarme el amor por esta carrera.

A Sergio Herazo, Juan Carlos Guzmán, Benjamín Atehortúa y Camilo Valderrama por
darme su tiempo para compartirles mis ideas y retroalimentármelas.

Al grupo de Investigación GeoLimna por acogerme y apoyarme a realizar este trabajo.

Resumen

La clasificación de corrientes a partir de características morfológicas permite entender
una serie de vínculos entre procesos físicos, hidrológicos y sedimentológicos que
ocurren en la cuenca y sus efectos sobre la escala de tramo. No obstante, no hay un único
conjunto de variables que expliquen al mismo tiempo las diferencias morfológicas de
una corriente debido a la diversidad geológica, pedológica y climática que se presenta
entre las cuencas. En este sentido, se ha encontrado la necesidad de plantear
metodologías que permitan delimitar y clasificar los tramos de corriente en diferentes
lugares mediante diversos criterios. En este trabajo se integran procedimientos para la
delimitación automatizada de tramos de corriente a partir de puntos de cambio
significativos de pendiente, confinamiento, vegetación y sinuosidad. Se evalúa la
capacidad de cada criterio para predecir la ubicación de puntos supervisados de
cambio. Luego se usan los modelos de discriminante lineal (LDA) y árboles de decisión
(CART) para predecir el tipo de corriente de 159 tramos etiquetados con criterio de
expertos a partir de su caudal, grado de confinamiento, pendiente, potencia de la
corriente y área tributaria. Los métodos de segmentación presentan una confianza
entre el 50% y el 90% para delimitar los puntos supervisados. Los métodos de
clasificación predicen los tipos de corriente hasta un 41%. La metodología de
segmentación permite de manera automatizada dar un diagnóstico inicial de los
procesos diferenciados en la cuenca los cuales pueden tener mayor efectividad con
insumos de mayor resolución y corroboración en campo. Los métodos de clasificación
no permiten predecir satisfactoriamente los tramos de corriente por lo que se
recomienda recolectar mas información hidráulica de las cuencas para reentrenar y
validar los métodos.

Palabras Clave: Hidromorfología, Modelación Hidrológica, Gestión del Recurso
Hídrico, Machine Learning.
v

Abstract

The river classification based on morphological characteristics allows to understand
different links between physical, hydrological, and sedimentological processes that
occur in a basin and their effects on reach-scale. However, there is not a single set of
variables that simultaneously explain the morphological differences of a river due to
the geological, pedological and climatic diversity that occurs between the basins. In this
sense, the need has been found to propose methodologies to delimit and classify the
river reaches using different criteria. In this work, procedures for the automated
delimitation of stream sections are integrated from points of significant change in slope,
confinement, vegetation, and sinuosity. The ability of each criterion to predict the
location of supervised points of change is evaluated. Then the linear discriminant
analysis (LDA) and decision trees (CART) are used to predict the reach type of 159
sections based on their flow, degree of confinement, slope, stream power, and tributary
area. The segmentation methods have a confidence between 50% and 90% to delimit
the supervised points. Classification methods predict the reach types up to 41%. The
segmentation methodology allows in an automated way to give an initial diagnosis of
the differentiated processes in the basin which can have greater effectiveness with
inputs of greater resolution and corroboration in the field. Classification methods do
not allow for the satisfactory prediction of current ranges, so it is recommended to
collect more hydraulic information from the basins to retrain and validate the methods.

Keywords: Hydromorphology, Hydrological Modeling, Water Resource Management,
Machine Learning.

Contenido
Objetivos específicos ................................................................................... 17
Zona de estudio ........................................................................................... 31
Pendiente ...................................................................................................... 33
Confinamiento ............................................................................................. 35
Vegetación .................................................................................................... 41
Sinuosidad .................................................................................................... 43
Calibración y eficiencia de la segmentación ............................................ 44
Procesamiento de superficie de agua en las coberturas ......................... 46
Etiquetado de segmentos............................................................................ 47
Métodos de clasificación ............................................................................. 49
Agradecimientos .......................................................................................... iii
Resumen ........................................................................................................ iv
Abstract............................................................................................................ v
Introducción ................................................................................................. 14
1.1. Justificación......................................................................................................... 15
1.2. Antecedentes ...................................................................................................... 16
1.3. Objetivo general ................................................................................................. 17
Marco Teórico .............................................................................................. 18
2.1. Procesos geomorfológicos ................................................................................ 18
2.2. Clasificación hidromorfológica de corrientes ................................................ 19
2.3. Segmentación de redes de drenaje ..................................................................23
2.4. Modelos predictivos de clasificación hidromorfológica .............................. 25
2.5. Marcos hidromorfológicos: Integración al diagnóstico ecosistémico ........ 28
Metodología ................................................................................................. 30
3.1. Información usada ............................................................................................. 31
3.2. Segmentación en tramos de corriente ............................................................. 32
3.3. Clasificación de tramos de corriente ............................................................... 47

Pendiente ...................................................................................................... 51
Confinamiento ............................................................................................. 56
Sinuosidad .................................................................................................... 66
Vegetación .................................................................................................... 70
Métodos unificados de segmentación ...................................................... 73
Variables predictoras .................................................................................. 76
Análisis Discriminante Lineal (LDA) ....................................................... 77
Árboles de decisión ..................................................................................... 79
Pendiente ...................................................................................................... 82
Confinamiento ............................................................................................. 83
Sinuosidad .................................................................................................... 84
Vegetación .................................................................................................... 85

Resultados ..................................................................................................... 51
4.1. Segmentación ..................................................................................................... 51
4.2. Clasificación ........................................................................................................ 76
Discusión ...................................................................................................... 82
5.1. Desempeño de los métodos de segmentación ............................................... 82
5.2. Desempeño de los métodos de clasificación .................................................. 86
Conclusiones ................................................................................................ 88
Referencias.................................................................................................... 90

Lista de figuras

Figura 2-1. Fotografía y vista en planta de los tipos de tramo. A) Coluvial, B) Cascada
C) Escalón pozo D) Lecho plano E) Pozo y rápido F) Trenzado G) Dunas onduladas
H) Lecho en roca. Adaptado de Bisson et al. (2017) y Montgomery y Buffington
(2013). ........................................................................................................................................................... 21
Figura 2-2. Influencia de las condiciones de la cuenca (topografía, flujo y suministro
de sedimentos) en los tipos de tramo de la corriente (texto azul) y las características
asociadas del tramo (ancho, profundidad, sinuosidad, gradiente de la corriente,
tamaño de grano). Los procesos dominantes se muestran para los flujos con detritos
y la influencia de la vegetación (elipses discontinuas), y se indican los tipos de
segmento de valle (coluvial, aluvial, lecho en roca). Tomado de Bisson et al. (2017).
......................................................................................................................................................................... 21
Figura 2-3. Clasificación de corrientes adaptadas a las corrientes italianas. Elaborado
de Rinaldi et al. (2013). ......................................................................................................................... 22
Figura 2-4. (A) En la parte superior se muestra el procedimiento general del paquete
FluvialCorridor. (B) En la parte inferior los objetos geográficos creados en las
diferentes etapas del proceso con las tablas que se generan en cada una. Tomado de
Roux et al. (2015). ................................................................................................................................... 24
Figura 2-5. Umbrales encontrados mediante atributos físicos para predecir la
tipología propuesta por Montgomery & Buffington (1997). (A) Beechie et al. (2006)
(B) Flores et al. (Flores et al., 2006) y (C) Altunkaynak et al. (2009). .............................. 27
Figura 3-1. Ruta metodológica. ........................................................................................................ 30
Figura 3-2. Ubicación de las cuencas de estudio con las estaciones de medición de
las variables hidráulicas. ..................................................................................................................... 32
Figura 3-3. Procedimiento general para la segmentación por pendiente. ................... 33
Figura 3-4. Pasos en la extracción y corrección de la elevación y cálculo de la
pendiente. .................................................................................................................................................. 34
Figura 3-5. Gráficas del perfil desde la cabecera (izquierda) y de la pendiente
(derecha) con los puntos de cambio significativo (línea roja discontinua). ................ 35
Figura 3-6. Procedimiento general para la segmentación por confinamiento con la
relación entre el ancho del valle y del canal activo. ............................................................... 36
Figura 3-7. Cálculo del confinamiento con el ancho del valle (Wac) y el canal activo
(Wc), los puntos de cambio se denotan de diferentes colores en el valle aluvial y en
rojo punteado en la gráfica. ............................................................................................................... 37
9

Figura 3-8. Procedimiento general para la segmentación por confinamiento con la
relación entre el ancho del valle y del canal activo. ............................................................... 38
Figura 3-9. Variables medidas para calcular el confinamiento con el ancho del valle
(Wac) y la amplitud del meandro (Am), los puntos de cambio se denotan de
diferentes colores en la red de drenaje y en rojo punteado en la gráfica. .................... 39
Figura 3-10. Procedimiento general para la segmentación por confinamiento con la
relación entre el HAND y el ancho hipotético de río trenzado. ....................................... 40
Figura 3-11. Cálculo del confinamiento con el ancho hipotético de río trenzado
(Wtrenz) y el ancho del polígono HAND (Whand), los puntos de cambio se denotan
de diferentes colores en el polígono extraído del HAND y en rojo punteado en la
gráfica. ......................................................................................................................................................... 41
Figura 3-12. Procedimiento general para la segmentación por cambios en la capa de
vegetación. ................................................................................................................................................. 41
Figura 3-13. Fondo del valle y red hídrica segmentada sobre las capas de vegetación,
los puntos de cambio se denotan de diferentes colores en el fondo del valle y en rojo
punteado en la gráfica. .........................................................................................................................42
Figura 3-14. Procedimiento general para la segmentación por cambios en la
sinuosidad. ................................................................................................................................................ 43
Figura 3-15. Cálculo de la sinuosidad, los puntos de cambio se denotan con
diferentes colores en la red hídrica y en rojo punteado en la gráfica. ........................... 44
Figura 3-16. Muestra de resultados del test de confianza y sensibilidad propuestos
por Orlandini (2011).............................................................................................................................. 46
Figura 3-17. Proceso de reemplazo de la cobertura de superficie de agua dentro del
valle aluvial. .............................................................................................................................................. 47
Figura 3-18. Información dada en la encuesta para etiquetar cada tramo. ................. 48
Figura 3-19. Opciones de tipología de los tramos de corriente con su respectiva
descripción en el formulario. Adaptado de Buffington et al. (2013). ............................. 49
Figura 4-1. Calibración con los test de sensibilidad y confianza de los valores de
Alpha del Test de Hubert, señalando el valor elegido para (A) Poblanco y (B)
Sinifaná. En la tabla los modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y
falsos modelados (FM) para el Alpha de Hubert elegido en cada cuenca. ................. 52
Figura 4-2. Red de drenaje con puntos de cambio de pendiente para el río Poblanco
(A) y Sinifaná (B), los modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y falsos
modelados (FM), en rojo se señalan los perfiles extraídos de cada cuenca ilustrados
en las figuras siguientes. ..................................................................................................................... 53
Figura 4-3. Perfiles más cortos del río Poblanco (A) y Sinifaná (B), se muestran las
alturas en línea continua con los filtros de mediana e interpolación lineal (en azul
10

claro) y de las alturas sin modificar del DEM (en naranja). También se muestran en
línea punteada los cambios de pendiente supervisados (en verde), los modelados
(en rojo) y las confluencias (en azul oscuro). ............................................................................. 54
Figura 4-4. Variación de la pendiente en el perfil en línea continua (azul claro).
Cambios de la pendiente en los perfiles del río Poblanco (A) y Sinifaná (B), los
supervisados (en verde), los modelados (en rojo) y las confluencias (en azul oscuro)
en líneas punteadas, .............................................................................................................................. 55
Figura 4-5. Calibración con los test de sensibilidad y confianza de los valores de
Alpha del Test de Hubert, señalando el valor elegido para (A) Poblanco y (B)
Sinifaná. En la tabla los modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y
falsos modelados (FM) para el Alpha de Hubert elegido en cada cuenca. ................. 57
Figura 4-6. Red de drenaje con puntos de cambio de confinamiento con la relación
entre el ancho del valle y canal activo para el río Poblanco (A) y Sinifaná (B), los
modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y falsos modelados (FM), en
rojo se señalan los perfiles extraídos de cada cuenca ilustrados en las figuras
siguientes. .................................................................................................................................................. 58
Figura 4-7. Variación del confinamiento de la relación entre el ancho del valle y el
canal activo en el segmento en línea continua (azul claro). Cambios del
confinamiento en los segmentos del río Poblanco (A) y Sinifaná (B), los supervisados
(en verde), los modelados (en rojo) y las confluencias (en azul oscuro) en líneas
punteadas................................................................................................................................................... 59
Figura 4-8. Calibración con los test de sensibilidad y confianza de los valores de
Alpha del Test de Hubert, señalando el valor elegido para (A) Poblanco y (B)
Sinifaná. En la tabla los modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y
falsos modelados (FM) para el Alpha de Hubert elegido en cada cuenca. ................. 61
Figura 4-9. Red de drenaje con puntos de cambio de confinamiento con la relación
entre el ancho del valle y la amplitud del meandro para el río Poblanco (A) y Sinifaná
(B), los modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y falsos modelados
(FM), en rojo se señalan los perfiles extraídos de cada cuenca ilustrados en las figuras
siguientes. .................................................................................................................................................. 62
Figura 4-10. Variación del confinamiento de la relación entre el ancho del valle y la
amplitud del meandro en el segmento en línea continua (azul claro). Cambios del
confinamiento en los segmentos del río Poblanco (A) y Sinifaná (B), los supervisados
(en verde), los modelados (en rojo) y las confluencias (en azul oscuro) en líneas
punteadas................................................................................................................................................... 63
Figura 4-11. Calibración con los test de sensibilidad y confianza de los valores de
Alpha del Test de Hubert, señalando el valor elegido para (A) Poblanco y (B)
11

Sinifaná. En la tabla los modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y
falsos modelados (FM) para el Alpha de Hubert elegido en cada cuenca. ................. 65
Figura 4-12. Red de drenaje con puntos de cambio de confinamiento con la relación
entre el ancho del valle y la amplitud del meandro para el río Poblanco (A) y Sinifaná
(B), los modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y falsos modelados
(FM), en rojo se señalan los perfiles extraídos de cada cuenca ilustrados en las figuras
siguientes. .................................................................................................................................................. 65
Figura 4-13. Variación del confinamiento de la relación entre el ancho del valle y la
amplitud del meandro en el segmento en línea continua (azul claro). Cambios del
confinamiento en los segmentos del río Poblanco (A) y Sinifaná (B), los supervisados
(en verde), los modelados (en rojo) y las confluencias (en azul oscuro) en líneas
punteadas................................................................................................................................................... 66
Figura 4-14. Calibración con los test de sensibilidad y confianza de los valores de
Alpha del Test de Hubert, señalando el valor elegido para (A) Poblanco y (B)
Sinifaná. En la tabla los modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y
falsos modelados (FM) para el Alpha de Hubert elegido en cada cuenca. ................. 68
Figura 4-15. Red de drenaje con puntos de cambio de confinamiento con la relación
entre el ancho del valle y la amplitud del meandro para el río Poblanco (A) y Sinifaná
(B), los modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y falsos modelados
(FM), en rojo se señalan los perfiles extraídos de cada cuenca ilustrados en las figuras
siguientes. .................................................................................................................................................. 69
Figura 4-16. Variación del confinamiento de la relación entre el ancho del valle y la
amplitud del meandro en el segmento en línea continua (azul claro). Cambios del
confinamiento en los segmentos del río Poblanco (A) y Sinifaná (B), los supervisados
(en verde), los modelados (en rojo) y las confluencias(en azul oscuro) en líneas
punteadas................................................................................................................................................... 70
Figura 4-17. Calibración con los test de sensibilidad y confianza de los valores de
Alpha del Test de Hubert, señalando el valor elegido para (A) Poblanco y (B)
Sinifaná. En la tabla los modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y
falsos modelados (FM) para el Alpha de Hubert elegido en cada cuenca. ................. 71
Figura 4-18. Red de drenaje con puntos de cambio de vegetación para el río Poblanco
(A) y Sinifaná (B), los modelados coincidentes (MC), falsos supervisados (FS) y falsos
modelados (FM), en rojo se señalan los perfiles extraídos de cada cuenca ilustrados
en las figuras siguientes. ..................................................................................................................... 72
Figura 4-19. Variación de las coberturas en los perfiles más cortos. Las coberturas
presentadas son Territorios artificializados (1), Territorios agrícolas (2) y Bosques y
áreas seminaturales (3). El segmento en línea continua (azul claro) es la cobertura
12

predominante en cada tramo del río Poblanco (A) y Sinifaná (B), los puntos de
cambio supervisados (en verde), los modelados (en rojo) y las confluencias (en azul
oscuro) en líneas punteadas. ............................................................................................................. 73
Figura 4-20. Red de drenaje con la unificación de los puntos de cambio el río
Poblanco (A) y Sinifaná (B). ............................................................................................................... 75
Figura 4-21. Histogramas y correlogramas de las variables predictoras para la BD1
(Superior) y BD2 (Inferior). ................................................................................................................ 76
Figura 4-22. Importancia relativa de cada variable en el modelo CART. .................... 80
Figura 4-23. Algoritmo para entrenamiento del 70% de los datos y la validación con
el 30%, las variables seleccionadas en este caso son Con (confinamiento) y S
(pendiente), donde se logra una predicción del 47% del etiquetado. ............................ 80
Figura 4-24. Árboles de clasificación con tres niveles (CART Nivel 3) para las
combinaciones con mayor porcentaje de predicción: En la BD1 el confinamiento y
pendiente alcanzan un 41.18% (superior) y en la BD2 la potencia y pendiente
alcanzan un 33.3% (inferior).............................................................................................................. 81
Figura 5-1. Red de drenaje con puntos de cambio de confinamiento sobre el mapa
de morfología para el río Poblanco (A) y Sinifaná (B), los modelados coincidentes
(MC), falsos supervisados (FS) y falsos modelados (FM).................................................... 85

Lista de tablas

Tabla 3-1. Información primaria recopilada. ............................................................................ 31
Tabla 3-2. Datos generales de las cuencas. Fuente: PORH’s de Corantioquia y
POMCA del Río Nare Cornare. ....................................................................................................... 31
Tabla 3-3. Valores de los parámetros elegidos para calcular el valle aluvial. ........... 36
Tabla 3-4. Radios de tolerancia elegidos para cada tipo de segmentación ................. 45
Tabla 3-5. Número de tramos etiquetados por cuenca. ....................................................... 47
Tabla 3-6. Tipos de tramos etiquetados en las encuestas. ................................................... 49
Tabla 4-1. Comparación de los puntos de cambio en un radio de 100 metros con los
otros métodos. .......................................................................................................................................... 74
Tabla 4-2. Resultados del test de normalidad (Shapiro-Wilk) y multinormalidad
(Royston) para las variables transformadas por medio de potencias. ........................... 77
Tabla 4-3. Matriz en porcentaje de clase predicha versus la clase verdadera, en la
diagonal principal se presentan el porcentaje de acierto. .................................................... 77
Tabla 4-4. Resultados de las modelaciones en la BD1 (superior) y BD2 (inferior) para
las diferentes combinaciones de variables como entrada, aplicados al modelo de
discriminante lineal (LDA), árboles de decisión de 3 niveles (CART Nivel 3) y
árboles de decisión sin poda (CART MAX). Para el modelo CART Nivel 3, se
especifica el número de datos predichos en cada tipo de corriente por cada
combinación. ............................................................................................................................................. 78
Tabla 5-1. Calibración con los test de sensibilidad y confianza de los valores de
Alpha del Test de Hubert, señalando el valor elegido para (A) Poblanco y (B)
Sinifaná. En la tabla los modelados ............................................................................................... 82

14
1
Introducción

La caracterización hidromorfológica de las cuencas hidrográficas se ha convertido en
un requisito para evaluar su estado ecológico y así comenzar estrategias de monitoreo
y conservación fluvial (Vaughan et al., 2009), generando la necesidad de determinar los
procesos asociados a su morfología y dinámica. Sin embargo, no existe un único
conjunto de variables que expliquen las diferencias de estos procesos entre los tramos
de la red hídrica, debido a la diversidad geológica, pedológica y climática que hay entre
las cuencas (Stanley A Schumm & Lichty, 1965; Fonstad et al., 2010), por lo que se
dispone de una gran variedad de métodos de evaluación hidromorfológica con
diferencias notables en términos de objetivos, escalas espaciales y enfoques y, en
consecuencia, con fortalezas y deficiencias específicas (B. Belletti et al., 2014).

En las últimas décadas se han generado debates por la utilidad de métodos de
evaluación hidromorfológica particulares, ya que estos pueden ser mal aplicados
debido a la complejidad y disponibilidad que requieren en términos de variables de
entrada e interpretación de los procesos (Roper et al., 2008; Milner et al., 2013). Por
tanto, se ha recomendado que las metodologías propuestas sean adoptadas en zonas
hidrográficas específicas evaluando su desempeño y aplicabilidad (Ferreira et al., 2011;
Zaharia et al., 2018), como es el caso de las cuencas colombianas que presentan
dinámicas contrastantes en términos de la diversidad geológica, geomorfológica y
climática (Burgl, 1960; Rendón-Rivera et al., 2017), además poseen poca
instrumentación por lo que la información en muchas cuencas es limitada.

La recolección de información de la cuenca es necesaria para implementar las
metodologías de evaluación hidromorfológica, requiriendo observaciones en campo
para calibrar posteriormente los modelos y hacer control de calidad de la información.
Así mismo a medida que avanzan las tecnologías y mediciones mediante sensores
remotos se encuentran otras opciones para obtener datos primarios (Bishop et al.,
2012; Entwistle et al., 2018; Hajdukiewicz & Wyżga, 2019). También los algoritmos en
los programas de SIG (Sistemas de Información Geográficos) y las herramientas de
modelación que procesan estos conjuntos de datos avanzan rápidamente, abriendo
15 Capítulo 1: Introducción

numerosas posibilidades para automatizar la delineación y caracterización de unidades
espaciales que ayudan a encontrar indicadores de procesos, formas e intervenciones
humanas (Gurnell et al., 2016).

Buscando la aplicación de las herramientas y lineamientos para la delimitación y
clasificación de unidades de corrientecon información de sensores remotos, se plantea
una metodología de clasificación hidromorfológica ajustada a la información levantada
en algunas de las cuencas priorizadas por los planes de ordenamiento hídrico (PORH)
en Colombia, que permita realizar una segmentación automatizada en tramos de
corriente diferenciados por atributos físico-bióticos y se clasifique su tipología
hidromorfológica a partir de sus características hidráulicas. Se eligen estas cuencas ya
que presentan información de varios muestreos que permiten caracterizar y validar
algunas configuraciones de corrientes dentro del territorio.

1.1. Justificación

El diagnóstico de la morfología fluvial se ha convertido en un paso fundamental para
asociar los diferentes procesos hidrodinámicos con la calidad biológica y fisicoquímica
(Diez, 2008). En efecto, la clasificación de la morfología de las corrientes mediante
información remota es requerida debido a la falta de instrumentación y a las
dificultades logísticas para analizar diferentes cuencas.

Particularmente en Colombia, en 2018 se presenta la Guía para el Ordenamiento del
Recurso Hídrico Continental Superficial (PORH) un instrumento de planificación que
establece los aspectos mínimos que deben abordar las autoridades ambientales para el
ordenamiento hídrico, incluyendo los avances técnicos que se tienen con respecto a la
estimación de la oferta hídrica y la modelación de calidad del agua. En esta guía se
plantea la necesidad de una caracterización hidromorfológica desde una visión
jerárquica de procesos, la cual permita encontrar las relaciones entre las características
hidráulicas, geomorfológicas, de calidad del agua e hidrobiológicas en sitios no
monitoreados dentro de la red de drenaje (MADS, 2018a). Adicionalmente, en 2018 se
publica la Guía técnica de criterios para el acotamiento de las rondas hídricas, que para
su delimitación se recomienda evaluar las condiciones geomorfológicas de su entorno
(MADS, 2018b).

La necesidad reflejada en las guías de incluir la evaluación morfológica en el diagnóstico
fluvial motiva la elaboración de una metodología que se ajuste a los insumos
disponibles en el país y que en la evaluación de sitios puntuales se tengan en cuenta
procesos en múltiples escalas integrando distintas disciplinas.

16 Capítulo 1: Introducción

1.2. Antecedentes

A continuación, se presentan los estudios realizados en el área de estudio en los cuales
se fundamenta este trabajo.

En la tesis doctoral de Jiménez (2015) se presenta un capítulo de morfología de
corriente y relaciones de geometría hidráulica aguas abajo para el ancho de banca llena.
Allí se encuentra una relación lineal diferenciada del ancho de la corriente y el área de
drenaje para cuatro tipos de geometrías hidráulicas, dando elementos para la elección
adecuada de la resolución de los modelos de elevación digital y para explorar el grado
de confinamiento con poca información vectorial, a partir de la premisa de que el ancho
máximo donde un río puede interactuar lateralmente es el ancho teórico de un río
trenzado.

En la tesis doctoral de Jaramillo (2015) en el capítulo de características de los tramos,
se explora la relación de los atributos hidráulicos de corrientes de Colombia, Europa y
Estados Unidos. En las secciones evaluadas de bajo gradiente los procesos de
sedimentación son dominantes y se encuentra que esa clasificación usada no permite
diferenciar las corrientes, pero es muy útil por la poca información necesaria para la
clasificación.

En la guía técnica de criterios para el acotamiento de las rondas hídricas en Colombia
realizada por el MADS (2018b), se caracterizan los tipos de ríos que se identifican en
Colombia, usados en este trabajo para elegir la tipología de corrientes adecuada.

17 Capítulo 1: Introducción

1.3. Objetivo general

Desarrollar una metodología para la clasificación de la morfología de corrientes a partir
de información de las cuencas priorizadas en la gestión del recurso hídrico en Colombia.

Objetivos específicos

❖ Discretizar la red de drenaje de una cuenca en tramos de corriente a partir de
información de sensores remotos y técnicas de segmentación, que puedan
complementarse o verificarse con la información primaria disponible.
❖ Clasificar los tramos de corriente a partir de sus características hidromorfológicas,
mediante un modelo de predicción ajustado a las cuencas priorizadas y modelos
aplicados en otros países.
❖ Analizar el desempeño de diferentes metodologías de predicción tipológica de
corrientes para diferentes cuencas.
❖ Elaborar un esquema de decisión para la aplicación de los modelos de predicción de
tipología de corrientes.

18
2
Marco Teórico

2.1. Procesos geomorfológicos

Bajo la acción de las fuerzas de gravedad la superficie terrestre es moldeada por el agua,
viento y en algunos casos hielo. Estos procesos producen formas de paisaje que están
en constante movimiento, condicionadas por su material y los forzantes externos como
la temperatura, precipitación y viento (L. Leopold et al., 1965). Algunas de estas formas
deben su origen a procesos denudacionales, deposicionales o ambos. Por lo que la
morfología de una corriente es resultado del suministro de sedimentos, capacidad de
transporte y los efectos directos e indirectos de la vegetación (Montgomery &
Buffington, 1998), de manera simplificada se afirma que “la forma implica procesos” (J.
M. Buffington & Montgomery, 2013). En este sentido, la morfología de una corriente es
posible interpretarla como el resultado del acoplamiento de procesos climáticos,
bióticos e hidromórficos que actúan sobre esta (Stanley A Schumm & Lichty, 1965;
Montgomery & Buffington, 1997).

Se debe tener precaución en el momento de inferir procesos a partir de las formas de
paisaje, ya que estas no tienen relaciones uno a uno con los procesos sobre los cuales
están creados. Procesos similares pueden producir heterogeneidad morfológica, en
cambio, distintos procesos pueden producir formas del paisaje con morfologías
similares (van Asselen & Seijmonsbergen, 2006; Bishop et al., 2012).

La cuenca hidrográfica es entonces un sistema jerárquico anidado, donde los procesos
y formas en grandes escalas dominan y determinan los procesos y formas a escalas más
pequeñas. En este sentido, se han buscado sectores en las diferentes escalas que puedan
ser comparables y de los cuales se puedan extrapolar resultados a unidades similares
en otros lugares (Rinaldi et al., 2016; Bisson et al., 2017).

Una visión geomórfica provee una plataforma física sobre la cual se pueden desarrollar
prácticas y aplicaciones interdisciplinarias de las interacciones desde diferentes
19 Capítulo 2: Marco Teórico

perspectivas (Fryirs & Brierley, 2012). Así es como la cuenca hidrográfica puede
evaluarse en general mediante tres escalas anidadas de análisis (Bisson et al., 2017). En
primer lugar, por las unidades de paisaje, fisiográficas o de valle que son diferenciadas
por la capacidad de transporte, geología, geomorfología, clima y uso del suelo de toda
la cuenca (Montgomery & Buffington, 1997; Rinaldi et al., 2013). La siguiente escala es
por tramos, donde se han encontrado diferencias entre contiguos mediante atributos
de la corriente como pendiente, geometría hidráulica (ancho, profundidad), vegetación
ribereña tamaño de sedimento y movilidad (L. Leopold & Maddock, 1953; Martínez-
Fernández et al., 2018). En esta escala se repiten secuencias de las unidades de la
corriente o desde la perspectiva biológica de mesohábitats, que pueden ser
diferenciadas por variables como rugosidad, profundidad, velocidad y sustratos.
Aunque las dimensiones de las unidades en esta escala y su extensión relativa pueden
variar también con el caudal, son generalmente constantes en un amplio rango de
caudalbajo. Las diferencias de estas unidades proveen a los organismos una diversidad
de hábitats. Estas unidades son conocidas entonces por su influencia en el intercambio
de nutrientes, abundancia de algas, producción de macroinvertebrados bénticos y la
distribución de peces (Bisson et al., 2017; Barbara Belletti et al., 2017; Muñoz Mas et al.,
2018).

2.2. Clasificación hidromorfológica de corrientes

Para clasificar las corrientes han surgido múltiples propuestas, diferenciadas por su
propósito y por su escala de enfoque. Con el tiempo se han combinado diferentes
propuestas que integran distintas visiones. Para aplicar una clasificación se debe
evaluar si está basada en una visión descriptiva o basada en procesos, ya que las formas
no están asociadas un solo proceso o pueden surgir a través de múltiples vías. Las
clasificaciones basadas en procesos se pueden utilizar para simplificar los condiciones
y mecanismos complejos del continuo dentro de un paisaje mediante la identificación
de lugares que funcionan de manera similar (G. Brierley et al., 2016). Las clasificaciones
propuestas como lo plantean Buffington y Montgomery (2013) pueden agruparse de la
siguiente manera:

• El orden de la corriente, que divide la corriente en nodos dando un número acorde
a su posición desde las cabeceras (Horton, 1945; Strahler, 1957).
• Los procesos dominantes, que divide la corriente por su producción de sedimento,
transferencia, zonas de depositación proporcionando una visión basada en
procesos por movimiento de sedimentos a través de las redes fluviales durante el
tiempo geológico (S. A. Schumm, 1977).
• Los patrones de la corriente, la mayoría de las clasificaciones poseen este tipo de
clasificación, que son por ejemplo corrientes rectas, sinuosas o trenzadas. Este tipo
de clasificación se puede dar de dos formas: 1) Relaciones cuantitativas, donde se
definen umbrales de la combinación de variables para encontrar un tipo de
20 Capítulo 2: Marco Teórico

corriente, por ejemplo, en ciertos caudales se dan las corrientes trenzadas en
pendientes más pronunciadas que los ríos sinuosos (L. B. Leopold & Wolman, 1957;
Lane, 1957). 2) Marcos conceptuales, como el de Schumm (1985) que basado en sus
observaciones clasifica las corrientes mediante su contenido de arcilla en las bancas,
el modo de transporte de sedimento, la relación entre la carga de fondo y total, entre
otras.
• Las interacciones con la llanura de inundación, por ejemplo, Nanson & Croke’s
(1992) proponen este tipo de clasificación a partir de la morfología de la llanura
inundable, donde se reflejan procesos fluviales y formaciones diferenciadas,
quienes responden a la evolución de las perturbaciones ambientales.
• El material del fondo y su movilidad, como lo plantea Gilbert et al. (1914) que
propone que los ríos de lecho rocoso se presentan donde la capacidad de transporte
excede el suministro de sedimentos y los ríos aluviales ocurren donde el suministro
coincide o excede su capacidad.
• Unidades de la corriente, son unidades morfológicas a escala de subtramo como
piscinas, barras, escalones, rápidos, que forman morfologías de escala de tramo,
como los canales de escalón-pozo o pozos y rápidos (Hawkins et al., 1993; J.
Buffington et al., 2002).
• Clasificaciones jerárquicas, donde se anidan escalas sucesivas de condiciones físicas
y biológicas, y permiten una comprensión más holística de los procesos de la cuenca.
Una de las primeras propuestas fue la de Frissell et al. (1986), donde la escala mayor
es un sistema de corriente luego de los segmentos, tramos, pozos y rápidos y
finalmente de microhábitats. Con base en esta metodología otras clasificaciones de
amplio uso surgieron (Rosgen, 1994; Montgomery & Buffington, 1997; G. J. Brierley
& Fryirs, 2013). Estas han sido adaptadas y aplicadas en otros contextos (Rinaldi,
Surian, Comiti, & Bussettini, 2015; Wheaton et al., 2015). Una de las clasificaciones
más usadas es la propuesta por Rosgen (1994), pero ha sido controvertida por ser
solo descriptiva y tener amplia subjetividad por el rol del observador (Simon et al.,
2007; Roper et al., 2008).
• Clasificaciones estadísticas, se aplican para tipificar y predecir las formas de la
corriente. Por ejemplo, se pueden usar modelos estadísticos para clasificar
objetivamente la morfología del tramo basándose en diferencias significativas en la
topografía del lecho y la arquitectura de la unidad de corriente (Beechie et al., 2006;
Flores et al., 2006; Thompson et al., 2006).

A partir de la propuesta de Montgomery y Buffington (1997) se reconocen escalas
físicas anidadas que van desde provincias geomorfológicas a unidades de corriente, e
identifican ocho morfologías de escala de tramo basadas en identificación visual, donde
se reconocen también tipos intermedios (Gomi et al., 2003; Thompson et al., 2006). Las
morfologías propuestas a escala de tramo se muestran en la Figura 2-1. Estas pueden
diferenciarse mediante variables topográficas, características del tramo, el suministro
de sedimentos y la potencia de la corriente como se muestra en la Figura 2-2.
21 Capítulo 2: Marco Teórico

Figura 2-2. Influencia de las condiciones de la cuenca (topografía, flujo y suministro de sedimentos) en
los tipos de tramo de la corriente (texto azul) y las características asociadas del tramo (ancho,
profundidad, sinuosidad, gradiente de la corriente, tamaño de grano). Los procesos dominantes se
muestran para los flujos con detritos y la influencia de la vegetación (elipses discontinuas), y se indican
los tipos de segmento de valle (coluvial, aluvial, lecho en roca). Tomado de Bisson et al. (2017).
22 Capítulo 2: Marco Teórico

Esta clasificación es la base para adaptaciones más específicas a un contexto en
particular como la de Rinaldi et al. (2013), donde se han integrado tipos de corriente
como el anastomosado, errante y sinuoso en una escala para segmentación y se han
diferenciado mediante su grado de confinamiento y número de flujos activos como se
ilustra en la Figura 2-3.

Figura 2-3. Clasificación de corrientes adaptadas a las corrientes italianas. Elaborado de Rinaldi et al.
(2013).

Para el caso de Colombia, en la Guía Técnica de criterios para el acotamiento de las
rondas hídricas (MADS, 2018b), se proponen cuatro tipos de ríos principales,
advirtiendo que dadas las complejidades en el medio físico colombiano pueden
presentarse también situaciones intermedias que deben integrar criterios combinados.
La clasificación se basa en dos tipos de unidades dominantes, el cauce permanente y la
llanura moderna o conocida también como valle aluvial, conformada por el conjunto de
cauces que sirven para el tránsito de los caudales altos de diferentes períodos
hidrológicos e involucra la zona ribereña. Los tipos propuestos para Colombia con sus
principales características son:

• Ríos rectos de montaña: distinguidos por su confinamiento, alto gradiente
altitudinal, alta capacidad de transporte y de un solo flujo.
• Ríos sinuosos: se encuentran en zonas de bajo gradiente, con altura mixtura en tipos
de roca y sustratos aluviales, con una gran llanura de inundación.
• Ríos trenzados: dados donde la corriente tiene alta capacidad de sedimentos, con
cauces amplios, relativamente superficiales, con múltiples flujos, distinguidos por la
presencia barras.
• Ríos anastomosados: es más común en donde hay condiciones de equilibrio entre la
carga y la capacidad de la corriente, tiene varios flujos, son los que menos se
23 Capítulo 2: Marco Teórico

presentan en el país, cortan la llanura de inundacióndividiéndola en varias islas
alargadas.

Las formas de corrientes propuestas para Colombia (MADS, 2018b) se ajustan a la
tipología para segmentación adaptada por Rinaldi et al. (2013), a diferencia que no se
mencionan los tipos errantes (Wandering) y meándricos (Meandering) debido a su
similitud con los ríos anastomosados y sinuosos respectivamente.

2.3. Segmentación de redes de drenaje

El avance del levantamiento de datos mediante sensores remotos en los sistemas
fluviales genera la posibilidad de automatizar los procesos de clasificación de
corrientes (Entwistle et al., 2018; Knehtl et al., 2018), por lo que se han creado
algoritmos que analizan los cambios significativos de sus atributos físicos y bióticos,
convirtiéndose en herramientas para la rápida delineación y caracterización de los
tipos de ríos y sus rasgos morfológicos. Esto permite la agrupación y extrapolación de
áreas que funcionan de manera similar (Hankin & Reeves, 1988; Dolloff et al., 1993), la
comparación y planeación de muestreos en diferentes cuencas (Wohl et al., 2007), la
descripción de los cambios físicos en las corrientes con el tiempo para prever los
cambios o tendencias esperadas ante impactos humanos o alteraciones naturales
(Gordon, 2004) y la posibilidad de ser aplicados por las autoridades encargadas del
manejo de las corrientes (Nagel et al., 2014; Rinaldi et al., 2016).

Es importante resaltar que los resultados dados por la automatización deben evaluarse
con detalle, ya que las zonas de transición entre tramos adyacentes se pueden presentar
de manera gradual o repentina, y los límites exactos de los tramos aguas arriba y aguas
abajo se convierten en algunos casos en una cuestión de juicio (Bisson et al., 2017).

Una de las generadas herramientas para realizar la segmentación de forma
automatizada por medio de información de sistemas remotos es Fluvial Corridor (Roux
et al., 2015), programada en Python para ArcGIS actualmente, también se desarrolla
para el software libre QGIS en marco del programa Trame bleue (Trame Bleue, 2020).
Esta herramienta permite extraer en primera instancia segmentos llamados objetos
geográficos unitarios (UGO) delimitados por las confluencias en la corriente, que son
desagregados o segmentados en objetos geográficos desagregados (DGO) dada una
distancia establecida o por un cambio de dirección para el caso de la sinuosidad. Para
las unidades desagregadas crearon herramientas que calculan métricas como:
pendiente, vegetación, ancho y sinuosidad. Con el fin de hallar las unidades
desagregadas contiguas que son significativamente diferentes se aplica el test de
Hubert, una técnica adaptada de las series de tiempo que agrupa las unidades en objetos
geográficos agregados (AGO) por sus diferencias estadísticamente significativas (Roux
et al., 2013). Cada una de estas métricas requiere diferentes objetos geográficos
24 Capítulo 2: Marco Teórico

unitarios para realizar el procedimiento. Las unidades requeridas y su procedimiento
general se muestran en la Figura 2-4.

Figura 2-4. (A) En la parte superior se muestra el procedimiento general del paquete FluvialCorridor.
(B) En la parte inferior los objetos geográficos creados en las diferentes etapas del proceso con las
tablas que se generan en cada una. Tomado de Roux et al. (2015).

El confinamiento del valle describe el grado en que las características topográficas
limitantes como laderas, abanicos aluviales y terrazas de ríos, limitan la extensión
lateral del valle y la llanura de inundación a lo largo de un río (Nagel et al., 2014; Sutfin
& Wohl, 2019), por lo que el confinamiento es la relación entre el río y su valle o llanura
de inundación. El confinamiento del valle es una característica importante del paisaje
vinculada al hábitat acuático, la diversidad ribereña y los procesos geomórficos, por lo
que se integra como otro criterio para delimitar puntos de cambio en la cuenca. El grado
de confinamiento de la cuenca se considera un predictor de tiempos de residencia, flujo
de sedimentos y cambios en la llanura de inundación (Sutfin & Wohl, 2019).

El desempeño de este tipo de herramientas depende de la calidad de los componentes
espaciales de entrada como el modelo de elevación digital, el canal activo, la cuenca
tributaria, el valle aluvial y la red de drenaje.

25 Capítulo 2: Marco Teórico

El vector de canal activo se puede realizar con una delimitación manual por ortofoto y
se recomienda verificación en campo. El vector del valle aluvial y la red de drenaje, en
ausencia de información de campo o para su calibración, pueden ser extraídos a partir
del modelo de elevación digital, por lo que son sensibles a la resolución y su
posprocesamiento.

Hay otras opciones para extraer estos elementos iniciales. La red de drenaje y la cuenca
tributaria se pueden extraer del procesamiento del modelo de elevación digital con
herramientas como Arc Hydro (ESRI, 2020) o Grass GIS (GRASS, 2020). Para el ancho
del valle aluvial se cuenta con múltiples herramientas (J. T. Gilbert et al., 2016; Zhao et
al., 2019), que requieren múltiples parámetros de calibración dependientes de la escala,
por lo que se pueden usar también índices topográficos como el Height Above the
Nearest Drainage (HAND) (Nobre et al., 2011), que se extrae a partir de la
normalización del modelo de elevación digital con la red de drenaje.

El conjunto de métricas puede calcularse mediante otras herramientas. Por ejemplo, los
cambios de pendiente pueden extraerse mediante algoritmos de knickpoints que
requieren alta resolución de los insumos (Zahra et al., 2017). El confinamiento también
puede automatizarse con otras herramientas a escala de paisaje (Nagel et al., 2014;
O’Brien et al., 2019).

2.4. Modelos predictivos de clasificación hidromorfológica

En los últimos años, las técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales
artificiales (ANN), los Support Vector Machines (SVM), la lógica difusa, la programación
genética y muchos otros métodos han sido ampliamente utilizados en hidrología y en
las aplicaciones del recurso hídrico (Lopez De Mantaras & Armengol, 1998;
Raghavendra. N & Deka, 2014). Este tipo de modelos de predicción han permitido
identificar umbrales de patrones de la corriente (Bledsoe & Watson, 2001) y
combinaciones de variables físicas para establecer el tipo de tramo de corriente (Wohl
& Merritt, 2005; Beechie et al., 2006; Flores et al., 2006; Altunkaynak & Strom, 2009).
Algunos casos específicos se mencionan a continuación.

A partir del confinamiento de la corriente y la relación entre la pendiente y el caudal en
tramos de corriente, Beechie et al. (2006) mediante un simple stepwise model predijeron
algunos de los tipos de corriente propuestos por Montgomery & Buffington (1997). El
primer paso propuesto es hallar el grado de confinamiento, donde un tramo se
considera confinado si el ancho del valle aluvial es menor a cuatro veces el ancho de
banca llena de la corriente y luego encontrar el rango indicado en términos de la
pendiente y el caudal (Figura 2-5 (A)). La pendiente se halla mediante un mapa
topográfico de la USGS y el caudal se estima mediante el área de drenaje y la
precipitación aguas arriba del tramo. La precisión de este modelo es del 45%, debido a
26 Capítulo 2: Marco Teórico

la dificultad de predecir los tramos en tramos rectos, ya que estos se confunden con los
meándricos, trenzados o trenzados con islas.

Para la clasificación morfológica se ha aplicado también el modelo de clasificación y
regresión de árboles (CART) (Flores et al., 2006). Este análisis entrega un árbol de
decisión binaria, creada a partir de datos entrenados donde la variable respuesta es
particionada en grupos (nodos) buscando la varianza minimizada, la similitud
maximizada y el incremento de la pureza (De’ath & Fabricius,2000). En la aplicación de
Flores et al. (Flores et al., 2006) se realiza un entrenamiento de 270 tramos de corriente
etiquetados con la tipología propuesta por Montgomery & Buffington (1997), se mide
la pendiente en campo y se calcula el área tributaria a cada tramo. Con la combinación
de la potencia representada como la pendiente por el área tributaria a la 0.4 (SA0.4) y la
pendiente (S), se alcanza una precisión de predicción de los tipos de corriente de un
76%. El árbol de clasificación resultante se presenta en la Figura 2-5 (B).

El uso de árboles de clasificación facilita la visualización de los datos (Caja Blanca) y
permite hacer predicciones de estos. Los resultados de estos modelos pueden generar
árboles de decisión grandes y complejos que requieren una poda (pruning), es decir,
que se usan parámetros para limitar el crecimiento del árbol, y así evitar el sobreajuste.
Los parámetros que se usan para podar el árbol son: El máximo de hojas, el mínimo de
muestras por hoja y la profundidad o nivel máximo que tiene el árbol.

También se ha aplicado el modelo de perceptrones multicapa (MP), que es la forma
estándar del modelamiento de redes neuronales, el cual modifica los métodos de
perceptrón de dos capas lineales usando tres o más capas, es decir, una entrada, una
capa oculta y una de salida. Este método tiene la ventaja de manejar interacciones
complejas no lineales, lo que hace el método aplicable para el modelamiento de
procesos naturales (Campolo et al., 1999; Coulibaly et al., 2001). En la aplicación de
Altunkaynak et al. (2009) se usa un MP con dos conjuntos de datos, el primero con
pendiente (S), ancho (w), profundidad (h) y el sedimento de tamaño 84 (d84) del tramo
y el segundo con S, h/d84 y h/d90. Entrenados en 71 y 120 tramos, y probados en 36 y
64 tramos respectivamente. Se etiquetan a partir de la tipología propuesta por
Montgomery & Buffington (1997). La relación entre h/d84 y la pendiente da una
precisión del 81%, los umbrales se presentan en la Figura 2-5 (C).

27 Capítulo 2: Marco Teórico

Figura 2-5. Umbrales encontrados mediante atributos físicos para predecir la tipología propuesta por
Montgomery & Buffington (1997). (A) Beechie et al. (2006) (B) Flores et al. (Flores et al., 2006) y (C)
Altunkaynak et al. (2009).

Una técnica usada como base comparativa para la clasificación es el Análisis de
Discriminante Lineal, cuya finalidad es analizar si existen diferencias significativas
entre grupos de objetos respecto a un conjunto de variables medidas sobre los mismos
para, en el caso de que existan, explicar en qué sentido se dan y facilitar procedimientos
de clasificación sistemática de nuevas observaciones de origen desconocido en uno de
los grupos analizados. Para el caso lineal, el Análisis Discriminante se puede considerar
como un análisis de clasificación donde la variable dependiente es categórica y tiene
como categorías la etiqueta de cada uno de los grupos, mientras que las variables
independientes son continuas y determinan a qué grupos pertenecen los objetos (Kaya
et al., 2004; Sakai et al., 2007; De la fuente, 2011).

Para la aplicación de esta técnica se deben de cumplir ciertas suposiciones de
independencia de las variables. El análisis es bastante sensible a los valores atípicos y
el tamaño del grupo más pequeño debe ser mayor que el número de variables
predictoras, a continuación, se definen las suposiciones que se deben cumplir.

• Normalidad multivariable: las variables independientes son normales para cada
nivel de la variable de agrupación.
• Homogeneidad de varianza/covarianza (homoscedasticidad): Las varianzas
entre las variables de grupo son las mismas en todos los niveles de predictores.
Se puede probar con el estadístico Box’s M. Sin embargo, se ha sugerido que se
use el análisis discriminante lineal cuando las covarianzas son iguales, y que se
puede usar el análisis discriminante cuadrático cuando las covarianzas no son
iguales.
• Multicolinealidad: el poder predictivo puede disminuir con una mayor
correlación entre las variables predictoras.
28 Capítulo 2: Marco Teórico

• Independencia: se supone que los participantes se muestrean aleatoriamente, y
se supone que la puntuación de un participante en una variable es independiente
de las puntuaciones en esa variable para todos los demás participantes.

LDA busca combinaciones lineales de las variables independientes para explicar mejor
los datos y predecir las diferentes clases. Las puntuaciones discriminantes se calculan
para cada observación para cada clase en base a estas combinaciones lineales.

2.5. Marcos hidromorfológicos: Integración al diagnóstico
ecosistémico

Por la necesidad de integrar los diferentes elementos del paisaje fluvial en la gestión de
los recursos naturales, la Unión Europea introdujo el término hidromorfología en la
directiva marco del agua de (WFD) (European Comission, 2000), el concepto tiene en
consideración algunas modificaciones en los regímenes de flujo, procesos de transporte
de sedimentos, morfología de ríos e interacción lateral del canal. La hidromorfología ha
estado en constante evolución, ya que se convirtió en un tema interdisciplinario entre
hidrología, geomorfología y ecología, creando nuevas perspectivas para tener en
consideración los procesos físicos en las acciones y estrategias de gestión de las
corrientes de agua, desde donde surgió la necesidad de generar marcos que
especifiquen cuales modelos usar en diferentes escalas y condiciones particulares
(Newson & Large, 2006; Fonstad et al., 2010).

La mayoría de los marcos existentes para el diseño de la restauración fluvial inician a
partir de la definición de objetivos de restauración como prioridad. Para apoyar las
metas de la directiva marco del agua se desarrolló para Italia, por ejemplo, un marco
metodológico para el análisis, evaluación y monitoreo hidromorfológico (IDRAIM)
(Rinaldi, Surian, Comiti, Bussettini, et al., 2015), este marco incluye cuatro fases: (1)
caracterización del sistema fluvial en toda la cuenca; (2) reconstrucción de la
trayectoria evolutiva y evaluación de las condiciones actuales del río, a partir del índice
de calidad morfológica (Rinaldi et al., 2013), la clasificación de las dinámicas de los
eventos teniendo en cuenta los eventos de inundación extrema y la delineación de las
dinámicas morfológicas fluviales de la red; (3) predicción de la evolución del canal; (4)
identificación de las opciones de gestión. Los índices que componen este marco pueden
ser aplicados en otros contextos teniendo en cuenta un rango amplio de las condiciones
físicas, el grado de alteración artificial, entre otros (B. Belletti et al., 2018). Otros marcos
de referencia han integrado el componente hidromorfológico en sus políticas como
Australia (G. Brierley et al., 2011) y España (MAGRAMA, 2016).

En Colombia, en este sentido se establecieron los lineamientos de los Planes de
Ordenamiento del Recurso Hídrico (PORH) desde el 2014, instrumento de planificación
29 Capítulo 2: Marco Teórico

que permite a las Autoridades Ambientales fijar la destinación y uso de los cuerpos de
agua continentales superficiales a través de cuatro fases que se realizan en un horizonte
mínimo de diez años (MADS, 2018a). Este marco propone tener en cuenta criterios
hidromorfológicos de la corriente para la identificación de los lugares de muestreo y
para complementar los modelos de calidad de agua. La hidromorfología también se
hace presente en la guía para la delimitación de las rondas hídricas, donde se proponen
diferentes tipos de ríos para Colombia y los tipos de criterios espaciales que se deben
tener en cuenta (MADS, 2018b).

30
3
Metodología

En la Figura 3-1 se ilustra la ruta metodológica planteada para alcanzar los objetivos
propuestos. En términos generales se realizancuatro pasos; 1) se recopila y depura la
información de las cuencas, 2) se segmenta la corriente mediante diferentes criterios
(pendiente, confinamiento, vegetación y sinuosidad) de forma manual y automatizada,
y se evalúa la efectividad de predicción. 3) Se establece el tipo de tramos de las cuencas
mediante una clasificación supervisada por expertos, se entrena un modelo para
predecir estas etiquetas del tipo a partir de las características hidráulicas de cada tramo
y este resultado se compara con el de otros modelos predictivos. 4) A partir de la
efectividad de los modelos para predecir la tipología de las corrientes, se propone un
árbol de decisión según los diferentes insumos para cada uno de estos.

Figura 3-1. Ruta metodológica.

31 Capítulo 3: Metodología

3.1. Información usada

La información usada para el caso de estudio se presenta en la Tabla 3-1 para la fase
de segmentación y clasificación.

Tabla 3-1. Información primaria recopilada.
Fase Información Fuente Fecha
Segmentación
Modelos de elevación digital (DEM)
Alos Palsar -
NASA
Hasta 2011
Capas de vegetación POMCAS* 2010-2014
Ortofoto
CartoAntioquia –
Alcaldía de
Medellín
2011
Redes de drenaje IDEAM 2016
Clasificación
Fotografías de los tramos
Corantioquia -
Cornare
2015 – 2016
Características hidráulicas de los
tramos: Caudal, ancho medio,
profundidad media, radio hidráulico,
perímetro y área
*Planes de ordenación y manejo de cuencas hidrográficas.

Zona de estudio

La fase de clasificación se aplica en las cuencas presentadas en la Figura 3-2 y sus
características se presentan en la Tabla 3-2. La fase de segmentación se realiza en las
cuencas del Río Poblanco y Sinifaná.

Tabla 3-2. Datos generales de las cuencas. Fuente: PORH’s de Corantioquia y POMCA del Río Nare
Cornare.
Nombre de
cuenca
Área
(km2)
Altura
mayor
(msnm)
Altura
menor
(msnm)
Longitud del
cauce ppal.
(km)
Temperatura
media anual (°C)
Poblanco 178.8 2700 580 30.70 17.5
Sinifaná 204.5 2690 527 47.17 27
Ríogrande 1280 3300 1100 106 15
Magallo 88 2300 539 16.76 17
San Mateo 225.5 3310 510 29.37 21
Sopetrana 115.5 2949 439 21.80 19
Nare 921.1 2513 124 82.06 19

32 Capítulo 3: Metodología

Figura 3-2. Ubicación de las cuencas de estudio con las estaciones de medición de las variables
hidráulicas.

3.2. Segmentación en tramos de corriente

Para segmentar los tramos de corriente se deben hallar nodos o puntos de cambio que
denoten procesos diferenciados. Los criterios que se evaluarán a lo largo de la corriente
son pendiente, confinamiento, vegetación y sinuosidad. Los puntos de cambio
modelados para cada criterio se hallan mediante algoritmos programados en Python y
herramientas de los paquetes ArcHydro (ESRI, 2020) y FluvialCorridor (Roux et al.,
2015) para el software ArcGIS (ESRI, 2018). Estos puntos se comparan con los ubicados
manualmente con ayuda de la ortofoto de CartoAntioquia y el modelo de elevación
digital, luego se evalúa la capacidad de predecirlos por el modelo mediante los tests de
confianza y sensibilidad adaptados de Orlandini et al. (2011).

33 Capítulo 3: Metodología

Pendiente

Para hallar los puntos donde hay un cambio significativo de pendiente en la red de
drenaje, se programa una herramienta con el siguiente proceso (Figura 3-3).

Figura 3-3. Procedimiento general para la segmentación por pendiente.

Los pasos que se ejecutan en este proceso se describen a continuación:
❖ Secuenciamiento de la red de drenaje (UGO): Los segmentos de la red de drenaje
son redireccionados y ordenados.
❖ Segmentación equidistante (DGO): La red de drenaje es segmentada a partir de
una distancia dada. Para este caso se realiza cada 100 metros.
❖ Numeración de nodos: Cada nodo de los segmentos es numerado en dirección a la
desembocadura de la cuenca.
❖ Extracción y corrección de la elevación y cálculo de la pendiente: En general lo
que se realiza en este algoritmo se enumera a continuación y se ilustra en la Figura
3-4.

1. Se extraen los puntos de cabeceras de la red de drenaje.
2. Se extrae un segmento de corriente desde cada cabecera hasta la
desembocadura y se le agrega otra línea desde la cabecera hasta el punto más
cercano de la línea divisoria de la cuenca1.
3. A esta línea combinada se le calcula la altura sobre el Modelo de elevación digital.
Para corregir el ruido de las alturas extraídas se realizan dos filtros a cada punto
de este perfil. Si un punto aguas arriba está a menor altura que el siguiente aguas
abajo, se aplica; 1) la mediana móvil, que es la media de varios puntos aguas
arriba y aguas abajo de este punto, y si esta condición se sigue cumpliendo, 2)

1 La línea desde la cabecera hasta el punto más cercano en la línea divisoria de la cuenca se agrega para
que se pueda realizar la corrección del ruido de los segmentos aguas arriba.
34 Capítulo 3: Metodología

una interpolación lineal del punto aguas arriba con el siguiente aguas abajo a
igual o menor altura.
4. Finalmente, cada punto del perfil es promediado dentro de cada segmento
desagregado (DGO) y en cada uno se halla la pendiente geométrica y la
pendiente mediante la longitud del segmento.

Figura 3-4. Pasos en la extracción y corrección de la elevación y cálculo de la pendiente.

❖ Test de Hubert: Se aplica el test de Hubert (Hubert, 2000) a la pendiente definiendo
el parámetro Alpha, que evalúa la significancia entre dos segmentos consecutivos,
este parámetro se usa para calibrar la sensibilidad del modelo respecto a los puntos
de cambio supervisados.
❖ Graficador de perfiles con puntos de cambio: Se grafican los perfiles desde cada
cabecera hasta la desembocadura señalando donde hay un cambio de pendiente
como se muestra en la Figura 3-5.

35 Capítulo 3: Metodología

Figura 3-5. Gráficas del perfil desde la cabecera (izquierda) y de la pendiente (derecha) con los puntos
de cambio significativo (línea roja discontinua).

Confinamiento

El confinamiento es la relación entre el río y su valle o llanura de inundación. Para
calcularlo a lo largo de la red de drenaje se usan diferentes insumos, ya que estos
dependen de la información a detalle que se tenga de cada cuenca, por lo que se
evaluarán diferentes relaciones de estos objetos. Las relaciones para calcular el
confinamiento son entre: el ancho del valle y el ancho del canal activo, la longitud de
onda y el ancho del canal activo y el ancho de la corriente si fuera un tramo trenzado y
el Height Above the Nearest Drainage (HAND).

3.2.2.1. Relación entre el ancho del valle y del canal activo

Esta relación requiere la generación del ancho del valle aluvial y la definición de un
canal activo, que se delimitan en este caso con la ayuda de las ortofotos. Se programa
una herramienta con el siguiente proceso para hallar el confinamiento mediante esta
relación, esto se ilustra en la Figura 3-6 y una muestra de sus resultados en la Figura
3-7.

36 Capítulo 3: Metodología

Figura 3-6. Procedimiento general para la segmentación por confinamiento con la relación entre el
ancho del valle y del canal activo.

Tabla 3-3. Valores de los parámetros elegidos para calcular el valle aluvial.
Componente Parámetro
Valor
Sinifaná Poblanco
Delimitación del
valle
Tolerancia de suavización 500 1
Tamaño de buffer grande 400 300
Tamaño de buffer pequeño 50 50
Paso de desagregación 20 10
Umbralmínimo -10 -10
Umbral máximo 10 10
Limpieza poligonal
del valle
Distancia de agregación 200 200
Área mínima 40.000 40.000
Tamaño de huecos mínimo 100.000 100.000
Suavización del valle aluvial 200 100

❖ Segmentación equidistante: El valle aluvial es segmentado a partir de una
distancia dada. Para este caso se realiza cada 100 metros.
❖ Ancho: A los segmentos del valle aluvial y su intersección con el canal activo se les
calcula el ancho y el confinamiento dado por el cociente entre la intersección del
canal activo con el valle aluvial.
❖ Test de Hubert: Se aplica el test de Hubert (Hubert, 2000) a la relación entre el
ancho del valle y el canal activo definiendo el parámetro Alpha, que evalúa la
significancia entre dos segmentos consecutivos, este parámetro se usa para calibrar
la sensibilidad del modelo respecto a los puntos de cambio supervisados.
37 Capítulo 3: Metodología

❖ Graficador de perfiles con puntos de cambio: Se grafica la variación del ancho
del perfil desde cada cabecera hasta la desembocadura señalando donde hay un
cambio de significativo del confinamiento.

Figura 3-7. Cálculo del confinamiento con el ancho del valle (Wac) y el canal activo (Wc), los puntos de
cambio se denotan de diferentes colores en el valle aluvial y en rojo punteado en la gráfica.

3.2.2.2. Relación entre el ancho del valle y la amplitud del meandro

Esta relación requiere también la generación del ancho del valle aluvial y para
reemplazar el canal activo que requiere una delimitación manual o en campo se usa la
longitud del meandro de la corriente como proponen Alber & Piégay (2011). En este
caso el ancho del valle se calibra mediante la ortofoto. Se programa una herramienta
con el siguiente procedimiento para hallar el confinamiento mediante esta relación, se
ilustra en la Figura 3-8 y una muestra de los resultados en la Figura 3-9.

38 Capítulo 3: Metodología

Figura 3-8. Procedimiento general para la segmentación por confinamiento con la relación entre el
ancho del valle y del canal activo.

Los pasos que se ejecutan en este proceso se describen a continuación:
❖ Valle aluvial: Se calibra y extrae con la herramienta que cuenta con 10 parámetros
como el tamaño del buffer pequeño y grande, la desagregación, los umbrales y
suavizaciones del polígono, los cuales se pueden tomar como base los propuestos
en la guía de Roux (2013). Los parámetros escogidos para su se muestran en la
Tabla 3-3.
❖ Segmentación equidistante: El valle aluvial es segmentado a partir de una
distancia dada. Para este caso se realiza cada 100 metros.
❖ Desagregación de la polilínea: Esta línea es la que pasa por puntos de inflexión,
que se encuentran cuando cambia el signo del ángulo.
❖ Ancho: A los segmentos del valle aluvial se les calcula el ancho y el confinamiento
dado por el cociente entre la intersección del canal activo con la polilínea
desagregada.
❖ Morfología: A esta línea desagregada se le calculan medidas planimétricas como la
curvatura media, amplitud media y longitud de curvatura.
❖ Test de Hubert: Se intersecan los segmentos del valle aluvial con los de la línea
desagregada para su cociente, al que se aplica el test de Hubert (Hubert, 2000)
definiendo el parámetro Alpha, que evalúa la significancia entre dos segmentos
consecutivos, este parámetro se usa para calibrar la sensibilidad del modelo
respecto a los puntos de cambio supervisados.
❖ Graficador de perfiles con puntos de cambio: Se grafican el ancho de los perfiles
desde cada cabecera hasta la desembocadura señalando donde hay un cambio de
significativo del confinamiento.
39 Capítulo 3: Metodología

Figura 3-9. Variables medidas para calcular el confinamiento con el ancho del valle (Wac) y la amplitud
del meandro (Am), los puntos de cambio se denotan de diferentes colores en la red de drenaje y en rojo
punteado en la gráfica.

3.2.2.3. Relación entre el HAND y el ancho hipotético de río trenzado

Esta relación requiere el ráster HAND (Nobre et al., 2011) que se genera con la
herramienta publicada por Dilts (2019), a este ráster calculado a partir del modelo de
elevación digital se le extraen los valores a un polígono, calibrado a partir de la ortofoto.
Como lo plantea Jiménez (2015) se calcula el ancho cada punto del río a partir de su
área de drenaje suponiendo que este fuera un río trenzado. Se programa una
herramienta con el siguiente procedimiento para hallar el confinamiento mediante esta
relación, se ilustra en la Figura 3-10 y una muestra de los resultados en la Figura 3-11.

40 Capítulo 3: Metodología

Figura 3-10. Procedimiento general para la segmentación por confinamiento con la relación entre el
HAND y el ancho hipotético de río trenzado.

Los pasos que se ejecutan en este proceso se describen a continuación:
❖ Segmentación equidistante: El polígono del HAND es segmentado a partir de una
distancia dada. Para este caso se realiza cada 100 metros.
❖ Ancho: A los segmentos del polígono del HAND y su intersección con el polígono de
ancho hipotético de río trenzado se les calcula el ancho y el confinamiento dado por
su cociente en cada segmento.
❖ Test de Hubert: A esta intersección se aplica el test de Hubert (Hubert, 2000) a la
relación entre el HAND y el ancho hipotético del río trenzado definiendo el
parámetro Alpha, que evalúa la significancia entre dos segmentos consecutivos, este
parámetro se usa para calibrar la sensibilidad del modelo respecto a los puntos de
cambio supervisados.
❖ Graficador de perfiles con puntos de cambio: Se grafican el ancho de perfiles
desde cada cabecera hasta la desembocadura señalando donde hay un cambio de
significativo del confinamiento.

41 Capítulo 3: Metodología

Figura 3-11. Cálculo del confinamiento con el ancho hipotético de río trenzado (Wtrenz) y el ancho del
polígono HAND (Whand), los puntos de cambio se denotan de diferentes colores en el polígono extraído
del HAND y en rojo punteado en la gráfica.
Vegetación

Para conocer los puntos de cambio por vegetación se propone la evaluación de los
cambios de cobertura a lo largo del valle aluvial. Para este caso la cobertura vegetal se
toma del POMCA de Amagá con escala 1:100.000. Se programa una herramienta con el
siguiente procedimiento para hallar los cambios por vegetación, se ilustra en la Figura
3-12 y una muestra de los resultados en la Figura 3-13.

Figura 3-12. Procedimiento general para la segmentación por cambios en la capa de vegetación.

42 Capítulo 3: Metodología

Figura 3-13. Fondo del valle y red hídrica segmentada sobre las capas de vegetación, los puntos de
cambio se denotan de diferentes colores en el fondo del valle y en rojo punteado en la gráfica.

43 Capítulo 3: Metodología