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Análisis de cambios de uso y cobertura del suelo en el 
páramo de Santurbán durante un periodo de 20 años 
 
 
 
Iván Andrés Romero Martínez 
 
 
 
Proyecto de grado para optar por el título de Geocientífico 
 
 
 
 
Asesora: Jillian Pearse 
 
 
 
 
Facultad de Ciencias 
Departamento de Geociencias 
Universidad de Los Andes 
 
Diciembre 2021 
 
 
 
 
 
 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 2 
Índice 
Resumen ......................................................................................................... 6 
Abstract .......................................................................................................... 7 
1 Introducción ........................................................................................... 8 
1.1 Detección remota ............................................................................................... 9 
1.2 Uso y cobertura del suelo ................................................................................... 9 
1.3 Objetivos .......................................................................................................... 10 
1.3.1 Objetivo general ..................................................................................... 10 
1.3.2 Objetivos específicos ............................................................................... 10 
2 Área de estudio .................................................................................... 10 
2.1 Páramo de Santurbán ...................................................................................... 10 
2.1.1 Actividades económicas .......................................................................... 12 
2.1.2 Clima ...................................................................................................... 12 
2.1.3 Áreas protegidas ..................................................................................... 12 
3 Materiales y Métodos ........................................................................... 14 
3.1 Recursos ........................................................................................................... 15 
3.2 Landsat 7 y 8 ................................................................................................... 15 
3.3 Selección de imágenes ....................................................................................... 17 
3.4 Mosaicos Landsat ............................................................................................. 17 
3.5 Procesamiento de imágenes .............................................................................. 21 
3.6 Combinación de bandas ................................................................................... 21 
3.7 Clasificación de imágenes ................................................................................. 21 
3.8 Evaluación de precisión para la clasificación de imágenes ................................ 23 
3.9 Detección de cambio de uso y cobertura del suelo ........................................... 23 
4 Resultados ............................................................................................ 24 
4.1 Combinación de bandas ................................................................................... 24 
4.2 Clasificación supervisada .................................................................................. 26 
4.3 Evaluación de precisión .................................................................................... 30 
4.4 Cambios de uso y cobertura del suelo en el páramo de Santurbán .................. 30 
5 Discusión .............................................................................................. 34 
6 Conclusiones ......................................................................................... 36 
7 Recomendaciones ................................................................................. 37 
8 Agradecimientos ................................................................................... 38 
Referencias ................................................................................................... 39 
Anexos .......................................................................................................... 42 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 3 
 
Lista de figuras 
1. Mapa de localización del área de estudio. (A) Mapa de Colombia mostrando 
Santander y Norte de Santander (B) Delimitación del complejo de Santurbán y 
áreas protegidas declaradas a 2021 que hacen parte del páramo. Elaborado con 
información tomada de IAVH (2019) y Parques Nacionales Naturales de Colombia 
(s.f.). ..................................................................................................................... 11 
2. Mapa de áreas protegidas declaradas a 2021 en el Complejo Santurbán: Parques 
Naturales Regionales (PNR), Reservas Forestales Protectoras Nacionales (RFPN) 
y Distritos Regionales de Manejo Integrado (DRMI). Elaborado con datos SIG 
tomados de IAVH (2019) y Parques Nacionales Naturales de Colombia (s.f.). .... 14 
3. Perfil espectral que compara las bandas de Landsat 7 (ETM+) y Landsat 8 (OLI 
&TIRS) (NASA, s.f.). ........................................................................................... 17 
4. Mapa de composición color natural del Complejo Santurbán. Landsat 7 escena de 
diciembre 13 de 2000 y enero 05 de 2001. ............................................................. 18 
5. Mapa de composición color natural del Complejo Santurbán. Landsat 8 escena de 
enero 10 y 17 de 2014. .......................................................................................... 19 
6. Mapa de composición color natural del Complejo Santurbán. Landsat 8 escenas de 
enero 13 y 20 de 2021. .......................................................................................... 20 
7. Comparación de imágenes multibanda a color del páramo de Santurbán en el año 
2000. (A) Composición Falso Color Uso Agrícola (B) Composición Falso Color 
Infrarrojo. .............................................................................................................. 24 
8. Comparación de imágenes multibanda a color del páramo de Santurbán en el año 
2014. (A) Composición Falso Color Uso Agrícola (B) Composición Falso Color 
Infrarrojo. .............................................................................................................. 25 
9. Comparación de imágenes multibanda a color del páramo de Santurbán en el año 
2021. (A) Composición Falso Color Uso Agrícola (B) Composición Falso Color 
Infrarrojo. .............................................................................................................. 25 
10. Mapa de clasificación supervisada de uso y cobertura del suelo del páramo 
Santurbán, 2000. ................................................................................................... 27 
11. Mapa de clasificación supervisada de uso y cobertura del suelo del páramo 
Santurbán, 2014. ................................................................................................... 28 
12. Mapa de clasificación supervisada de uso y cobertura del suelo del páramo 
Santurbán, 2021. ................................................................................................... 29 
13. Mapa de cambios de uso y cobertura del suelo entre 2000 y 2021 en Santurbán. 32 
14. Mapa de cambios de la vegetación paramuna entre 2000 y 2021 en Santurbán. .. 33 
15. Proporción de las coberturas del suelo en el Complejo Santurbán durante el 2000, 
2014 y 2021. .......................................................................................................... 34 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 4 
16. Anexo 1: Caracterización climática de Vetas (páramode Santurbán) de acuerdo con 
datos históricos del IDEAM del periodo entre 1981-2010. Las columnas resaltadas 
en azul claro indican los meses donde se obtuvieron las imágenes Landsat. ......... 42 
 
 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
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Lista de tablas 
1. Áreas protegidas declaradas a 2021 que hacen parte del Complejo de Santurbán: 
Parques Naturales Regionales (PNR), Reservas Forestales Protectoras Nacionales 
(RFPN) y Distritos Regionales de Manejo Integrado (DRMI). Elaborada con 
información tomada del RUNAP (Parques Nacionales Naturales de Colombia, s.f.).
 .............................................................................................................................. 13 
2. Características de las bandas del satélite Landsat 7 cuyo sensor es ETM+ (NASA, 
s.f.). ....................................................................................................................... 16 
3. Características de las bandas del satélite Landsat 8 cuyos sensores son OLI y TIRS 
(NASA, s.f.). ......................................................................................................... 16 
4. Características de las imágenes Landsat 7 y 8 que fueron elegidas para este proyecto.
 .............................................................................................................................. 17 
5. Combinación de bandas en RGB para Landsat 7 ETM+ y Landsat 8 OLI & TIRS 
(Sabins & Ellis, 2020; ESRI, s.f.). ......................................................................... 21 
6. Esquema de clasificación del uso y cobertura del suelo. ........................................ 22 
7. Cobertura total de las categorías de clasificación en términos de hectáreas (Ha) y 
porcentaje para los tres periodos. .......................................................................... 30 
8. Tabulación cruzada de uso y cobertura del suelo entre 2000 y 2021 en el Complejo 
Santurbán. Sombras y cuerpos de agua (SA), Cultivos/Parcelas (CP), Tierras 
eriales (TE), Bosque (B), Páramo (P), Nubes (N), área Total (T). ..................... 31 
9. Anexo 2: Tabla de precisión total de la clasificación supervisada 2000, con 6 clases.
 .............................................................................................................................. 42 
10. Anexo 3: Tabla de precisión total de la clasificación supervisada 2014, con 6 clases.
 .............................................................................................................................. 43 
11. Anexo 4: Tabla de precisión total de la clasificación supervisada 2021, con 5 clases.
 .............................................................................................................................. 43 
 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
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Resumen 
En el Complejo de Jurisdicciones Santurbán-Berlín (comúnmente páramo de Santurbán) 
nacen diversas fuentes hídricas que abastecen de agua a más de dos millones de habitantes 
de Bucaramanga y de otros municipios de la región. Sin embargo, el páramo se ha visto 
afectado por las actividades agrícolas (específicamente cultivos de papa y cebolla) y pe-
cuarias que se han desarrollado por más de 20 años. Asimismo, históricamente se han 
realizado actividades mineras en el páramo, como la extracción de oro y plata. Para com-
prender el impacto de estos procesos, en este estudio se utilizaron imágenes de Landsat 7 
y 8 para identificar cambios en el uso y la cobertura del suelo debido a actividades antró-
picas en el páramo de Santurbán entre los años 2000 y 2021. Se llevaron a cabo clasifica-
ciones supervisadas para tres periodos (2000, 2014 y 2021) con el algoritmo de máxima 
probabilidad y la composición de bandas de Falso Color IR. Esta composición permitió 
discriminar la vegetación paramuna del bosque alto andino, los cultivos y las tierras eria-
les. Este estudio logró determinar que actualmente el 74,78% de la superficie del páramo 
está conformada por ecosistemas naturales y un 24,99% presenta zonas intervenidas por 
actividades antrópicas. Durante los últimos 20 años, la vegetación paramuna disminuyó 
en un 8,62% y la cobertura forestal en un 6,13%. Por otro lado, la superficie de los cultivos 
y las parcelas incrementó el 10,58% (alrededor de 2.512 hectáreas) y el área de las tierras 
eriales aumentó 8,5 veces del 2000 al 2021. Adicionalmente, se identificó que el área de 
mayor grado de transformación del suelo está comprendida por los municipios de Tona, 
Silos, Mutiscua y Cácota. Esto puede estar relacionado a que este sector no se encuentra 
bajo la figura de alguna área protegida, por lo tanto, las comunidades no tienen restric-
ciones para el desarrollo de actividades agrícolas y pecuarias. 
 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
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Abstract 
In the Santurbán-Berlín Complex of Jurisdictions (commonly known as the Santurbán 
paramo ecosystem) several water sources are born that supply water to more than two 
million inhabitants of Bucaramanga and other municipalities in the region. However, the 
paramo has been affected by agricultural (specifically potato and onion crops) and live-
stock activities for more than 20 years. In addition, gold and silver mining has been carried 
out in the area. In order to identify the activities that resulted in deterioration of the 
Santurbán Paramo, Landsat 7 and 8 images were used in this study to identify changes 
in land use and land cover due to agricultural and mining activities in the Santurbán 
paramo between 2000 and 2021. Supervised classifications were carried out for three peri-
ods (2000, 2014 and 2021) with the maximum likelihood algorithm and False Color IR 
band composition. This composition allowed the differentiation of paramo’s vegetation 
from high Andean Forest, crops, and wastelands. This study detected that 74.78% of the 
paramo’s surface area is currently constituted by natural ecosystems and 24.99% has been 
intervened by anthropogenic activities. Over the last 20 years, the paramo’s vegetation 
has decreased by 8.62% and forest cover by 6.13%. On the other hand, the area of crops 
and agricultural plots increased by 10.58% (about 2,512 hectares) and the range of waste-
lands increased 8.5 times from 2000 to 2021. Additionally, the study identified that the 
area with the highest degree of soil transformation is comprised by the municipalities of 
Tona, Silos, Mutiscua and Cácota. This may be related to the fact that this sector is not 
under the conservation of any protected area; therefore, the communities do not have 
restrictions for the development of agricultural and livestock activities. 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
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1 Introducción 
El páramo es un ecosistema restringido a las cumbres de regiones tropicales de alta mon-
taña, por debajo de las nieves perpetuas y encima de los bosques (Rincón, 2015). Este 
ecosistema está localizado principalmente en Centroamérica y Sudamérica y su límite in-
ferior oscila entre 3000 y 4000 msnm ya que depende de la humedad, la precipitación, la 
temperatura media anual local y la intervención humana (Morales-Betancourt & Estévez-
Varón, 2015). 
El ecosistema paramuno alberga alrededor de 5000 especies de plantas y aproximadamente 
el 60% son endémicas (Castañeda Martín, 2016). Las asociaciones vegetales más destaca-
das son: musgos, frailejones, pajonales o gramíneas, chuscales y bosques enanos o achapa-
rrados (Morales-Betancourt & Estévez-Varón, 2015). 
Algunos autores denominan a los páramos como fábricas de agua porque la conjunción del 
clima de este y las características de vegetación y suelos hace que los hidrosistemas de 
páramo constituyan unos reguladores naturales de escorrentía(Díaz-Granados Ortiz, Na-
varrete González & Suárez López, 2005). Esta regulación hídrica se debe a que el suelo de 
este ecosistema funciona como una esponja que absorbe agua y la libera lentamente hacia 
el subsuelo (Andinos, 2012). Los suelos son altamente húmedos y la retención de agua es 
significativa ya que los primeros 30 cm de profundidad el 61,7% del volumen total del 
suelo es ocupado por agua (Díaz-Granados Ortiz et al. 2005). Del mismo modo, el suelo 
del páramo contiene cantidades elevadas de materia orgánica y se caracteriza por su gran 
capacidad de fijar el carbono atmosférico y contribuir al control del cambio climático 
(Andinos, 2012; García, 2013). El subsuelo retiene más de 1000 toneladas de CO2 por 
hectárea, mientras que el de la selva retiene 50 toneladas por hectárea (WWF, 2012). 
En Colombia, los ecosistemas paramunos cubren una área de 14.434 km2, la cual equivale 
al 49% de estos en el mundo y al 1,7% de la extensión continental del país. De igual forma, 
los páramos producen el 70% del abastecimiento de agua de los municipios del país y 
regulan el 70% de los ríos en sus cabeceras (Díaz-Granados Ortiz et al. 2005; Rincón, 2015; 
Morales-Betancourt & Estévez-Varón, 2015). Sin embargo, en estos ecosistemas se en-
cuentra la presencia de grupos sociales que desarrollan actividades antrópicas como la 
agricultura, la ganadería y la minería. De acuerdo con la Procuraduría General de la 
Nación y el Instituto de Estudios del Ministerio Público (2018), estas actividades han 
impactado el páramo colombiano por más de 50 años. Conforme a los datos oficiales de la 
actualización del Atlas de Páramos, aproximadamente el 13% de la superficie de los pára-
mos en el país está clasificada como sectores de intervención humana, especialmente acti-
vidades agropecuarias y mineras (Pinilla Herrera, 2012). Asimismo, según el Instituto 
Humboldt, para el año 2011 se habían otorgado 451 títulos mineros en zonas de páramo 
en un área de 106.566 hectáreas (CGR, 2011, pág. 140) y en abril de 2015, se reportaron 
364 títulos mineros en 79.930 hectáreas de este ecosistema (Rincón, 2015). 
Este estudio tiene como objetivo principal identificar cambios en el uso y la cobertura del 
suelo debido a actividades antrópicas en el páramo de Santurbán, por medio de técnicas 
de detección remota y procesamiento de imágenes satelitales. Este proyecto usa imágenes 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
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satelitales Landsat para detectar estos cambios en un periodo de 20 años (de diciembre de 
2000 a enero de 2021). 
1.1 Detección remota 
La detección remota (o teledetección) es la obtención de información de un objeto, área o 
fenómeno a través del análisis de datos que fueron conseguidos por un dispositivo que no 
estaba en contacto con el objeto, área o fenómeno estudiado (Sabins & Ellis, 2020). Los 
sensores de energía electromagnética son operados principalmente por aeronaves y satélites 
para estudiar, mapear y monitorear los recursos naturales. Estos sensores adquieren infor-
mación de la Tierra debido a que las diversas superficies del planeta emiten y reflejan 
energía electromagnética (Cabello & Paruelo, 2008). La teledetección es una herramienta 
útil para cuantificar y describir las distintas coberturas del suelo por medio de imágenes 
multiespectrales, las cuales son un arreglo de fotografías -o bandas- que fueron adquiridas 
al mismo tiempo con diferentes intervalos de longitud de onda (Sabins & Ellis, 2020). 
Desde los años 40 este tipo de imágenes se han venido utilizando para realizar mapas de 
uso y cobertura del suelo con el fin de planificar y gestionar las actividades económicas de 
un territorio (Lillesand, Kiefer & Chipman, 2008). 
1.2 Uso y cobertura del suelo 
El uso del suelo está determinado por las actividades económicas -como agricultura, ga-
nadería y minería, entre otras- que desarrollan los humanos en una parcela de tierra. Por 
otro lado, la cobertura del suelo se refiere al tipo de material que cubre la superficie del 
planeta (como vegetación, agua, construcciones o cultivos; Rawat & Kumar, 2015; Sabins 
Jr & Ellis, 2020). 
Los mapas de uso y cobertura del suelo abarcan desde escalas globales hasta locales y 
cubren el pasado, presente y futuro (Sabins Jr & Ellis, 2020). La información de la cober-
tura del suelo puede ser directamente relacionada de la detección remota de imágenes, por 
otra parte, el uso del suelo no siempre es interferido directamente de la cobertura del 
suelo. Esto conlleva a la investigación de fuentes adicionales para complementar la infor-
mación cartográfica (Lillesand et al., 2008). Estos mapas pueden ser integrados a través 
del tiempo para documentar las alteraciones que ocurren en un territorio y también para 
predecir los cambios en el futuro (utilizando mapas existentes, información socioeconómica 
y modelos matemáticos y computacionales; Sabins & Ellis, 2020). Los cambios en el uso 
y cobertura del suelo son el resultado de factores biológicos y socioeconómicos de una 
región que dependen y cambian mutuamente según la actividad antrópica y los fenómenos 
naturales en un periodo de tiempo específico (Rawat & Kumar, 2015). 
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1.3 Objetivos 
1.3.1 Objetivo general 
Identificar cambios en el uso y la cobertura del suelo debido a actividades agropecuarias 
y mineras en el páramo de Santurbán entre el 2000 y 2021, por medio de técnicas de 
detección remota y procesamiento de imágenes satelitales. 
1.3.2 Objetivos específicos 
1. Realizar el procesamiento digital de las imágenes satelitales utilizadas para el área 
de estudio. 
2. Determinar cualitativa y cuantitativamente los cambios en la cobertura del suelo 
en el páramo de Santurbán en el periodo de tiempo determinado. 
3. Examinar la influencia de la agricultura, ganadería y minería por medio de mapas 
que permitan visualizar cambios de cobertura del suelo en el páramo de Santurbán 
en el periodo de tiempo determinado. 
2 Área de estudio 
2.1 Páramo de Santurbán 
En los departamentos de Santander y Norte de Santander se destaca el Complejo de 
páramos Jurisdicciones Santurbán–Berlín (CJSB) -comúnmente páramo de Santurbán-, 
en el que nacen diversas fuentes hídricas que abastecen de agua a más de dos millones de 
habitantes de Bucaramanga y de otros municipios de la región (Organización Colparques, 
s.f.). Este ecosistema natural se ubica hacia el extremo nororiental de la cordillera Oriental 
(Fig. 1) y comprende 138.700 hectáreas (IAVH, 2019) entre 2800 y 4290 msnm 
(Corporación Autónoma Regional de la Frontera Nororiental, 2010; García, 2013; 
Sarmiento & Ungar, 2014). 
Las poblaciones cercanas a este páramo son: Bucaramanga, Pamplona, Arboledas, Piede-
cuesta, Floridablanca, Cácota, Berlín, Vetas, Charta, Tona y Mistucua (Fig. 1). Alrededor 
de 72% del área del páramo se encuentra en el departamento de Norte de Santander y el 
28% restante dentro del departamento de Santander. Cabe resaltar que Santurbán está 
conectado directamente con los complejos de Páramo Almorzadero, Cocuy, Pisba y Total-
Bijagual-Mapacha (Organización Colparques, s.f.). Según el Instituto Humboldt (s.f.), 
treinta municipios de los departamentos de Santander y Norte de Santander poseen terri-
torio en este páramo y habitan alrededor de 390.264 personas, pero solo el 46,4% (181.264) 
se encuentran en el área rural. 
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Figura 1. Mapa de localización del área de estudio. (A) Mapa de Colombia mostrando 
Santander y Norte de Santander (B) Delimitación del complejo de Santurbán y áreas 
protegidas declaradas a 2021 que hacen parte del páramo. Elaborado con información 
tomada de IAVH (2019) y Parques Nacionales Naturales de Colombia (s.f.). 
El CJSB surte de agua de forma directa a 48municipios (15 en Santander y 33 en Norte 
de Santander), la termoeléctrica de Termotasajero, los acueductos de Cúcuta y su área 
metropolitana, y el embalse multipropósito del Cínera (Instituto Humboldt, s.f.; Sarmiento 
& Ungar, 2014). Este páramo pertenece a las áreas hidrográficas Caribe, Magdalena-Cauca 
y Orinoco. Por tanto, el complejo es de gran importancia para el desarrollo regional de los 
Santanderes, así como para la industria minera y agroindustrial de estos sectores 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
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(Organización Colparques, s.f.). De acuerdo con el Atlas de Páramos (2007), en este eco-
sistema existen 57 lagunas, de las cuales 22 se encuentran en Santander y 35 en Norte de 
Santander. 
2.1.1 Actividades económicas 
El Complejo Santurbán alberga recursos minerales y sus suelos son cada vez más usados 
para actividades agropecuarias. Un estudio realizado por Fedesarrollo (2013) sobre las 
actividades de producción del CJSB reportó como actividad principal la agricultura y 
ganadería (49,5%), seguida por labores del hogar (30,7%) y la minería (10,4%). En ciertas 
zonas del páramo se encuentran cultivos de papa y cebolla y pastizales para la ganadería 
extensiva de bovinos y ovinos. Los cultivos de cebolla y papa se encuentran concentrados 
al suroccidente del páramo (García, 2013) y según Sarmiento & Ungar (2014), estos cul-
tivos hacen uso intensivo de maquinaria, pesticidas y fertilizantes. Del mismo modo, his-
tóricamente se han desarrollado actividades mineras y se ha extraído oro y plata en esta 
región (Calderón, 2014). La minería en Santurbán había sido explotada a pequeña escala 
hasta finales de la década del 2000. Sin embargo, en los últimos diez años, empresas 
mineras adelantan laborales de exploración y explotación en zonas de páramo (Calderón, 
2014). 
2.1.2 Clima 
El CJSB se caracteriza por tener un clima entre levemente húmedo y muy húmedo, según 
la clasificación climática de Thornthwaite (IAVH, 2017). La precipitación presenta un 
régimen bimodal con periodos altos entre los meses de abril-mayo y septiembre-noviembre 
(ver Anexo A), con valores de precipitación media multianual que varían entre los 600 y 
2.500 mm (Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt, 
2007). Esta estacionalidad afecta los patrones de cobertura y uso del suelo (Sabins & Ellis, 
2020; Murad, 2016). 
2.1.3 Áreas protegidas 
En Colombia, las áreas protegidas son zonas reguladas, designadas, administradas y defi-
nidas geográficamente con el fin de alcanzar objetivos específicos de conservación de la 
diversidad y el uso sostenible de sus componentes (Decreto 2372, 2010). De igual manera, 
buscan promover la protección de ecosistema de hábitats naturales y el mantenimiento de 
poblaciones viables de especies en sus entornos naturales (Decreto 2372, 2010). 
Según el Registro Único de Áreas Protegidas (RUNAP), en la actualidad, el páramo de 
Santurbán está comprendido por 8 áreas protegidas (Tabla 1): 6 Parques Naturales Re-
gionales, una Reserva Forestal Protectora Nacional y un Distrito Regional de Manejo 
Integrado. Estas 8 áreas fueron creadas entre 1984 y 2018 y tienen una extensión total de 
99.431 hectáreas, sin embargo, solo 46.622 hectáreas hacen parte de zona de páramo. De 
acuerdo con lo anterior, de las 138.699 hectáreas del CJSB, el 34% se encuentra bajo 
alguna protección (Sistema Nacional de Áreas Protegidas) y el 32,10% corresponde a la 
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figura de PNR que excluye específicamente las actividades agropecuarias y mineras 
(Calderón, 2014). En la delimitación de las zonas protegidas se muestra que dos de estas 
hacen parte del departamento de Santander y las seis restantes del departamento de Norte 
de Santander (Fig. 2). 
Tabla 1. Áreas protegidas declaradas a 2021 que hacen parte del Complejo de Santurbán: 
Parques Naturales Regionales (PNR), Reservas Forestales Protectoras Nacionales (RFPN) 
y Distritos Regionales de Manejo Integrado (DRMI). Elaborada con información tomada 
del RUNAP (Parques Nacionales Naturales de Colombia, s.f.). 
Área Protegida Categoría 
Fecha de 
creación 
Superficie 
total (ha) 
Superficie en 
CJSB (ha) 
Bosques Andinos Húmedos el 
Rasgón PNR 18/12/2009 6.596 1.759 
Mejue DRMI 17/12/2018 10.651 493 
Páramo de Santurbán PNR 16/01/2013 11.700 10.730 
Río Algodonal RFPN 30/05/1984 8.009 1.601 
Santurbán Arboledas PNR 28/12/2015 21.871 10.237 
Santurbán Mutiscua Pamplona PNR 28/12/2015 9.384 8.225 
Santurbán Salazar de las Palmas PNR 21/12/2013 19.088 5.539 
Sisavita PNR 18/06/2008 12.131 8.037 
Total áreas protegidas 99.431 46.622 
 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 14 
 
Figura 2. Mapa de áreas protegidas declaradas a 2021 en el Complejo Santurbán: Parques 
Naturales Regionales (PNR), Reservas Forestales Protectoras Nacionales (RFPN) y Dis-
tritos Regionales de Manejo Integrado (DRMI). Elaborado con datos SIG tomados de 
IAVH (2019) y Parques Nacionales Naturales de Colombia (s.f.). 
3 Materiales y Métodos 
Los sensores remotos pasivos adquieren información de la Tierra debido a la interacción 
electromagnética entre el sensor y la superficie del planeta. Un sensor multiespectral mide 
la radiación electromagnética (en bandas discontinuas o diferentes longitudes de onda) 
que es emitida o reflejada por los objetos debido a la respuesta de la incidencia de la luz 
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solar (Lillesand et al., 2008). Estos satelitales multiespectrales capturan fotografías a me-
dida que orbitan el planeta y por tal razón, los datos obtenidos permiten llevar a cabo 
estudios globales o regionales dependiendo de la resolución espacial (o tamaño del píxel) 
del sensor (Lillesand et al., 2008). 
3.1 Recursos 
Las imágenes satelitales utilizadas para el análisis de Santurbán fueron descargadas a 
partir del portal web Earth Explorer (https://earthexplorer.usgs.gov/) del U.S. Geological 
Survey (USGS). Este portal es gratuito y de libre disposición provee una amplia base de 
datos de teledetección de diversos satélites, incluyendo Landsat 7 y 8. Para el procesa-
miento y el análisis de las fotografías se necesita de un software como ArcGis Pro. Este 
programa de mapeo SIG contiene distintas herramientas y funciones ráster que permiten 
administrar, analizar y procesar directamente los píxeles de datasets ráster y de imágenes. 
De igual forma, ArcGis Pro dispone numerosos recursos para clasificar imágenes multies-
pectrales y realizar mapas temáticos (ESRI, s.f.). 
3.2 Landsat 7 y 8 
El programa Landsat es una serie de satélites, construidos y puestos en órbita por EE.UU., 
que ha recolectado información espectral de la superficie de la Tierra durante más de 40 
años (NASA, s.f.). La misión Landsat 7 fue lanzada el 15 de abril de 1999 con el sensor 
Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+), el cual se caracteriza por tener ocho bandas 
espectrales, incluyendo una pancromática y una termal (NASA, s.f.; Sabins & Ellis, 2020). 
A continuación, en la Tabla 2 se presenta la resolución espacial y la longitud de onda de 
cada banda. 
Por otra parte, Landsat 8 fue puesto en órbita el 11 de febrero de 2013 y contiene dos 
sensores: el Operational Land Imager (OLI) y el Thermal Infrared Sensor (TIRS). Estos 
sensores se distinguen por una resolución espacial de 30 m (luz visible, infrarrojo cercano 
e infrarrojo de onda corta); 100 metros (termal); y 15 metros (pancromática) (Tabla 3). 
A diferencia del sensor ETM+, el OLI provee dos bandas espectrales adicionales (Figura 
3). Cabe señalar que ambas plataformas satelitales (Landsat 7 y 8) orbitan la Tierra en 
una órbita casi polar sincrónica con el sol, a una latitud de 705 km, inclinadaa 98,2º y 
con un ciclo de repetición de 16 días (USGS, s.f.; Sabins & Ellis, 2020). 
 
 
 
 
 
 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 16 
 
Tabla 2. Características de las bandas del satélite Landsat 7 cuyo sensor es ETM+ 
(NASA, s.f.). 
Landsat 7 – Sensor ETM+ 
Banda 
Longitud de onda 
(𝛍𝐦) 
Resolución espacial (m) 
Banda 1 (Azul) 0,45 - 0,51 30 
Banda 2 (Verde) 0,52 - 0,60 30 
Banda 3 (Rojo) 0,63 - 0,69 30 
Banda 4 (Infrarrojo cercano - IR) 0,77 - 0,90 30 
Band 5 (Infrarrojo de onda corta I) 1,55 - 1,75 30 
Banda 6 (Infrarrojo termal) 10,40 - 12,25 30 
Band 7 (Infrarrojo de onda corta II) 2,08 - 2,35 30 
Banda 8 (Pancromática) 0,52 - 0,90 15 
 
Tabla 3. Características de las bandas del satélite Landsat 8 cuyos sensores son OLI y 
TIRS (NASA, s.f.). 
Landsat 8 – Sensores OLI y TIRS 
Banda 
Longitud de onda 
(𝛍𝐦) 
Resolución espacial (m) 
Banda 1 (Aerosol) 0,43 - 0,45 30 
Banda 2 (Azul) 0,45 - 0,51 30 
Banda 3 (Verde) 0,53 - 0,59 30 
Banda 4 (Rojo) 0,63 - 0,67 30 
Banda 5 (Infrarrojo cercano - IR) 0,85 - 0,87 30 
Band 6 (Infrarrojo de onda corta I) 1,56 - 1,65 30 
Banda 10 (Infrarrojo termal I) 10,50 - 11,19 100 
Banda 11 (Infrarrojo termal II) 11,50 - 12,51 100 
Band 7 (Infrarrojo de onda corta II) 2,10 - 2,29 30 
Banda 8 (Pancromática) 0,50 - 0,67 15 
Banda 9 (Cirrus) 1,36 - 1,38 30 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 17 
 
Figura 3. Perfil espectral que compara las bandas de Landsat 7 (ETM+) y Landsat 8 
(OLI &TIRS) (NASA, s.f.). 
3.3 Selección de imágenes 
En la Tabla 4 se muestran las características de las imágenes satelitales Landsat que 
fueron seleccionadas para el estudio del páramo de Santurbán (Figs. 4-7). Para esto se 
tuvo en cuenta que el CJSB se encuentra ubicado en los Path/Row 007/055 y 008/054. 
Adicionalmente, se escogieron imágenes con una cobertura de nubes menor al 25%. Cabe 
señalar que no se seleccionaron fotografías para el periodo 2001-2010 debido a la alta 
cobertura de nubes sobre el páramo. 
Tabla 4. Características de las imágenes Landsat 7 y 8 que fueron elegidas para este 
proyecto. 
FECHA PATH/ROW SATÉLITE 
COBERTURA 
DE NUBES (%) 
Diciembre 13 de 2000 007/055 Landsat 7 ETM+ 18,44 
Enero 05 de 2001 008/054 Landsat 7 ETM+ 23,00 
Enero 10 de 2014 007/055 Landsat 8 OLI & TIRS 11,39 
Enero 17 de 2014 008/054 Landsat 8 OLI & TIRS 17,09 
Enero 13 de 2021 007/055 Landsat 8 OLI & TIRS 3,00 
Enero 20 de 2021 008/054 Landsat 8 OLI & TIRS 22,21 
3.4 Mosaicos Landsat 
Para unir las fotografías Landsat adyacentes con diferentes Path/Row se crearon datasets 
de mosaico por año con el fin de administrar, visualizar y compartir los datos ráster en 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 18 
una misma imagen. Este proceso se realizó con la herramienta Crear dataset mosaico de 
ArcGis Pro (ESRI, s.f.). 
 
 
Figura 4. Mapa de composición color natural del Complejo Santurbán. Landsat 7 escena 
de diciembre 13 de 2000 y enero 05 de 2001. 
 
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Figura 5. Mapa de composición color natural del Complejo Santurbán. Landsat 8 escena 
de enero 10 y 17 de 2014. 
 
 
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Figura 6. Mapa de composición color natural del Complejo Santurbán. Landsat 8 escenas 
de enero 13 y 20 de 2021. 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 21 
3.5 Procesamiento de imágenes 
Según Siegmund, Kollar & Siegmund (2016), el procesamiento de imágenes satelitales está 
compuesto por tres tipos de corrección: radiométrica, geométrica y atmosférica. La primera 
considera las correcciones del sistema cuando los defectos técnicos, las deficiencias del 
sensor y los datos transferencia están presentes. Por otro lado, la corrección geométrica 
asigna un sistema de coordenadas espaciales a la imagen (georreferenciación) y por último, 
la atmosférica compensa la distorsión generada por la atmósfera (Lillesand et al., 2008; 
Siegmund et al., 2016). Las fotografías escogidas para este estudio (Tabla 4) hacen parte 
de la Colección 2 Nivel 2 del USGS, por consiguiente, no fue necesario llevar acabo las 
correcciones anteriormente mencionadas porque por defecto ya vienen corregidas al des-
cargarlas de Earth Explorer (NASA, s.f.). 
3.6 Combinación de bandas 
Cada banda de una imagen satelital corresponde a una porción del espectro electromag-
nético, por tanto, esto facilita la identificación de diversas características de la superficie 
del planeta (USGS, s.f.; Horning, 2014). Sin embargo, estas bandas se pueden combinar 
para crear imágenes a color a través del canal RGB (rojo–verde–azul; Horning, 2014). Al 
fusionarse entre ellas se produce una imagen a color natural o falso color dependiendo del 
rango de longitud de onda en los canales. La composición de color natural se aproxima al 
rango de visión del ojo humano (Figs. 4 y 5), por el contrario, las composiciones de falso 
color no muestran su color verdadero, pero son comúnmente utilizadas para estudiar la 
densidad y salud de la vegetación (Horning, 2014). Por esto, una combinación de bandas 
adecuada permite una buena discriminación de la cobertura del suelo y posibilita resaltar 
zonas de cultivos, zonas urbanas y cuerpos de agua, entre otros. Seguidamente en la Tabla 
5 se observan las combinaciones más usadas para el análisis de uso y cobertura del suelo. 
Tabla 5. Combinación de bandas en RGB para Landsat 7 ETM+ y Landsat 8 OLI & 
TIRS (Sabins & Ellis, 2020; ESRI, s.f.). 
Nombre Landsat 7 Landsat 8 Uso 
Color Natural/Verdadero 3-2-1 4-3-2 Estudios costeros 
Falso Color Infrarrojo 4-3-2 5-4-3 
Distingue entre vegetación, entorno 
urbano y agua. 
Falso Color Uso Agrícola 5-4-1 6-5-2 
Diferencias entre vegetación de cul-
tivos y vegetación primaria de bos-
que 
3.7 Clasificación de imágenes 
La clasificación de imágenes multiespectrales consiste en extraer información de una ima-
gen ráster multibanda (composición de bandas; ESRI, s.f.) para analizar la firma espectral 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 22 
y luego asignar una clase al pixel basándose en firmas similares (Sabins & Ellis, 2020). 
Existen dos métodos de clasificación: supervisada y no supervisada. 
El primer tipo de clasificación utiliza firmas espectrales a partir de campos de entrena-
miento definidos por el analista para representar las coberturas de la superficie (o clases) 
que se desean extraer (ESRI, s.f.). Los valores espectrales de cada pixel en los campos de 
entrenamiento son requeridos para definir el espacio de decisión de cada cobertura (Sabins 
& Ellis, 2020). De igual forma, se emplea la estadística en estos espacios con el propósito 
de clasificar los pixeles restantes (Sabins & Ellis, 2020). Por otro lado, para la clasificación 
no supervisada, el programa crea clases espectrales (clústeres) basados en los valores na-
turales de la imagen y agrupa los pixeles sin campos de entrenamiento generados por el 
analista (ESRI, s.f.). 
Para esta investigación se empleó la clasificación supervisada y se establecieron 6 tipos de 
clases para este estudio: Sombras y cuerpos de agua; Cultivos/Parcelas; Tierras eriales; 
Bosque; Páramo; y Nubes (Tabla 6). Es necesario enfatizar que las sombras y los cuerpos 
de agua del páramo se agruparon en una misma clase debido a que presentaban una 
respuesta espectral extremadamente parecida en la combinación de bandas. 
Tabla 6. Esquema de clasificación del uso y cobertura del suelo. 
Clasificación Descripción 
Sombras y cuerpos de 
agua Áreas cubiertas por sombrasy extensiones de agua. 
Cultivos/Parcelas Terreno utilizado para agricultura áreas de campos de cultivos. 
Tierras eriales Suelo expuesto e influenciado por la actividad antrópica. 
Bosque Terreno densamente poblado de árboles. Tierras forestales mixtas. 
Páramo 
Vegetación predominada por arbustos y hierbas. Vegetación para-
muna. 
Nubes Áreas cubiertas por nubes 
 
Para cada clase se realizaron diversas muestras de entrenamiento para obtener la descrip-
ción numérica de los atributos espectrales de las coberturas de interés (Lillesand et al., 
2008). Este procedimiento se llevó a cabo con las herramientas Clasificación de imagen y 
Administrador de muestras de capacitación de ArcGis Pro a través de la delimitación de 
polígonos alrededor de las muestras representativas. Después de esto, se ejecutó el algo-
ritmo de máxima probabilidad para la clasificación supervisada. Este algoritmo probabi-
lístico asume que las campos de entrenamiento tienen una distribución normal (o distri-
bución Gaussiana). Lo anterior permite que se calcule la probabilidad de que un pixel 
pertenezca a cierta categoría y que más adelante se asigne el pixel en la clase de mayor 
probabilidad (Lillesand et al., 2008; Sabins & Ellis, 2020). 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 23 
3.8 Evaluación de precisión para la clasificación de imágenes 
Para la evaluación de precisión de estudio se crearon 25 puntos aleatorios por categoría 
para comparar la información clasificada con imágenes de mejor resolución de Google 
Earth y Sentinel-2 en una matriz de confusión (o matriz de error). Esta matriz determina 
que tan buena fue categorizada la clasificación (Lillesand et al., 2008), donde la precisión 
es representada de 0 a 1, siendo 1 una precisión del 100% (ESRI, s.f.). 
3.9 Detección de cambio de uso y cobertura del suelo 
La detección de cambio involucra el uso de datos ráster multitemporales para poder dis-
criminar y monitorear la evolución de las coberturas entre dos fechas de imágenes clasifi-
cadas (Lillesand et al., 2008; Rawat & Kumar, 2015). Este proceso se llevó a cabo para 
las calificaciones supervisadas de los años 2000 y 2021. 
 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 24 
4 Resultados 
4.1 Combinación de bandas 
En las Figs. 7-9 se observan las combinaciones de bandas que se ejecutaron para los años 
2000, 2014 y 2021. En la composición de Falso Color Uso Agrícola (Figs. 7A, 8A y 9A) se 
puede distinguir claramente el bosque alto andino de la vegetación paramuna ya que el 
primero se representa en verde oscuro y el segundo en naranja. Sin embargo, esta compo-
sición de bandas no fue de mucha utilidad debido a que las construcciones (centros pobla-
dos como Bucaramanga y Pamplona), tierras eriales, cultivos y vegetación de páramo 
presentaban tonalidades naranjas muy similares, por tal razón, no se podían diferenciar. 
Por otro lado, la composición de Falso Color IR (Figs. 7B, 8B y 9B) si permitía discriminar 
la vegetación paramuna de otras coberturas del suelo. Asimismo, el bosque se podía dis-
tinguir notoriamente de los cultivos, las parcelas y las tierras eriales. En esta combinación 
de bandas, el bosque presenta un color rojo oscuro y la vegetación paramuna tonos ma-
rrones opacos. Al realizar un acercamiento al sur del CJSB, se identifican los cultivos con 
tonalidades rosadas y rojo claro, y las tierras eriales de amarillo pálido. 
 
Figura 7. Comparación de imágenes multibanda a color del páramo de Santurbán en el 
año 2000. (A) Composición Falso Color Uso Agrícola (B) Composición Falso Color Infra-
rrojo. 
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 Página 25 
 
Figura 8. Comparación de imágenes multibanda a color del páramo de Santurbán en el 
año 2014. (A) Composición Falso Color Uso Agrícola (B) Composición Falso Color Infra-
rrojo. 
 
Figura 9. Comparación de imágenes multibanda a color del páramo de Santurbán en el 
año 2021. (A) Composición Falso Color Uso Agrícola (B) Composición Falso Color Infra-
rrojo. 
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 Página 26 
4.2 Clasificación supervisada 
Para el estudio del páramo de Santurbán se efectuaron tres clasificaciones supervisadas 
para los periodos 2000, 2014 y 2021. Para esto se definieron seis clases de coberturas según 
su respuesta espectral con la ayuda de la composición Falso Color IR. Estas clasificaciones 
se llevaron a cabo con el algoritmo de máxima probabilidad en el software de ArcGis Pro. 
Como se muestra en las Figs. 4 y 5, un pequeño porcentaje de el área del CJSB está 
cubierto por nubes en los años 2000 y 2014. En algunos casos, los pixeles de esta categoría 
quedaron mal clasificados como tierras eriales debido a que su respuesta espectral es simi-
lar en ciertas zonas. 
De igual manera, es preciso señalar que la resolución espacial de Landsat (30 metros) no 
permitió identificar a detalle las construcciones debido a que estas abarcan pequeñas áreas 
de terreno. Por tal motivo, es posible que las construcciones se hayan clasificado como 
tierras eriales, sin embargo, esto no afecta el estudio porque se revisaron imágenes de 
mejor resolución espacial (en Google Earth) para confirmar que los centros poblados no 
englobaran un área significativa en el páramo de Santurbán. Por la resolución espacial 
tampoco se pudieron identificar los cauces de los ríos que hacen parte del área de estudio. 
Por otro lado, la respuesta espectral de las lagunas del páramo es parecida a la de las 
sombras, es por dicha razón que se creó una sola categoría para estas dos coberturas 
(Tabla 6). 
Como resultado de las calificaciones supervisadas se crearon mapas temáticos del uso y 
cobertura del suelo en el CJSB en tres años diferentes (2000, 2014 y 2021). Estos mapas 
se observan en las Fig. 9-11 y representan la distribución espacial de las seis clases (co-
berturas) determinadas. Adicionalmente, se cuantificó la cobertura total de las categorías 
de clasificación en términos de área para cada periodo (Tabla 7). 
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Figura 10. Mapa de clasificación supervisada de uso y cobertura del suelo del páramo 
Santurbán, 2000. 
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Figura 11. Mapa de clasificación supervisada de uso y cobertura del suelo del páramo 
Santurbán, 2014. 
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Figura 12. Mapa de clasificación supervisada de uso y cobertura del suelo del páramo 
Santurbán, 2021. 
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 Página 30 
4.3 Evaluación de precisión 
Se utilizaron imágenes de Google Earth y Sentinel-2 para verificar la cobertura del suelo 
y compararla con la información de los mapas de clasificación supervisada. La precesión 
de las clasificaciones del CJSB se presentan en los Anexos 2-4 y se pude observar que para 
los tres periodos se obtuvo una precisión mayor al 80%. La clasificación supervisada con 
el mayor porcentaje de precisión es la del periodo 2021. Esto puede estar asociado a que 
las imágenes del 2021 no poseen cobertura de nubes a diferencia de los años 2000 y 2014. 
Como se mencionó anteriormente, en algunos casos los pixeles de esta categoría (nubes) 
quedaron mal clasificados como tierras eriales en ciertas zonas. Por otra parte, las clasifi-
caciones del 2000 y 2014 comprenden porcentajes de precisión muy cercanos. 
4.4 Cambios de uso y cobertura del suelo en el páramo Santurbán 
De los resultados de este estudio se encontró que en Santurbán disminuyó lavegetación 
paramuna para el 2014 y nuevamente en el 2021. Por otro lado, aumentó el área de las 
tierras eriales y los cultivos/parcelas para ambos periodos. Con respecto a la cobertura del 
bosque, esta disminuyó para el 2014 y para el 2021 incrementó. 
Tabla 7. Cobertura total de las categorías de clasificación en términos de hectáreas (Ha) 
y porcentaje para los tres periodos. 
Cobertura 
2000 2014 2021 
Área 
(Ha) 
% de 
CJSB 
Área 
(Ha) 
% 
de CJSB 
Área 
(Ha) 
% 
de CJSB 
Sombras y 
cuerpos de agua 
189,63 0,14% 973,89 0,70% 316,17 0,23% 
Cultivos/Parcelas 23.739,03 17,11% 24.678,18 17,79% 26.250,66 18,92% 
Tierras eriales 985,50 0,71% 7.508,61 5,41% 8.420,40 6,07% 
Bosque 40.019,31 28,85% 34.602,03 24,94% 37.568,07 27,08% 
Páramo 72.421,47 52,20% 70.933,41 51,13% 66.175,65 47,70% 
Nubes 1.376,01 0,99% 34,83 0,03% 0,00 0,00% 
 
Las tierras eriales son la cobertura con el mayor incremento porcentual en la superficie, 
pasando de 0,71% en 2000 a 5,41% en 2014 y luego, a 6,07% en 2021. Asimismo, el área 
de los cultivos/parcelas aumentó en 1,81 puntos porcentuales (p.p.), de 17,11% en 2000 a 
18,92% en 2021. Por otra parte, la vegetación paramuna mostró una disminución signifi-
cativa de 4,50 p.p., pasando de 52,20% en el primer periodo a 47,70% en el tercer año. 
También se halló que la cobertura forestal se redujo en 3,90 p.p. para el 2014 y posterior-
mente incrementó en 2,14 p.p. para el 2021. 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 31 
Tabla 8. Tabulación cruzada de uso y cobertura del suelo entre 2000 y 2021 en el Com-
plejo Santurbán. Sombras y cuerpos de agua (SA), Cultivos/Parcelas (CP), Tierras eriales 
(TE), Bosque (B), Páramo (P), Nubes (N), área Total (T). 
 2021 (Ha) 
SA CP TE B P N Total 
20
00
 (
H
a)
 
SA 156,60 0,00 0,00 2,79 30,24 0,00 189,63 
CP 4,86 14.747,76 3.229,47 2.351,16 3.405,78 0,00 23.739,03 
TE 0,00 425,43 151,47 334,08 74,52 0,00 985,50 
B 58,59 2.583,90 202,41 32.104,98 5.069,43 0,00 40.019,31 
P 96,12 7.851,51 4.807,62 2.126,79 57.539,43 0,00 72.421,47 
N 0,00 642,06 29,43 648,27 56,25 0,00 1.376,01 
Total 316,17 26.250,66 8.420,40 37.568,07 66.175,65 0,00 138.730,95 
 
Como se observa en la Tabla 8, la vegetación paramuna presentó una transformación 
importante en la cual 7.851,51 hectáreas cambiaron a cultivos/parcelas, 4.807,62 hectáreas 
a tierras eriales y 2.126,79 hectáreas a cobertura forestal. Sin embargo, para el 2021 apa-
recieron 8.549,73 hectáreas nuevas de cobertura vegetal de páramo (excluyendo las áreas 
que pasaron de N y SA a P). Con relación al área del bosque, 2.583,90 hectáreas se 
transformaron en cultivos/parcelas y 202,41 hectáreas en tierras eriales para el 2021. Por 
último, 14.747,76 hectáreas se mantuvieron como cultivos/parcelas y 3.405,78 hectáreas 
de esta misma cobertura pasaron a ser vegetación de páramo. 
Como resultado de la detección de cambio se realizó un mapa temático de la transforma-
ción del uso y cobertura del suelo en el CJSB con las clasificaciones supervisadas del 2000 
y 2021. Este mapa se muestre en la Fig. 12 y representa la distribución espacial de las 
coberturas transformadas del 2000 a 2021. De este mapa se excluyeron las áreas que pa-
saron a sombras y cuerpos de agua, y nubes. 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
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Figura 13. Mapa de cambios de uso y cobertura del suelo entre 2000 y 2021 en Santurbán. 
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Figura 14. Mapa de cambios de la vegetación paramuna entre 2000 y 2021 en Santurbán. 
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 Página 34 
5 Discusión 
Los resultados muestran que durante los últimos 20 años, en el CJSB se ha deforestado 
aproximadamente 6.246 hectáreas de vegetación de páramo y 2.452 hectáreas de bosque. 
Esto significa que la vegetación paramuna disminuyó el 8,62% y la cobertura forestal el 
6,13% (Tabla 8). Estas pérdidas de vegetación están asociadas al desarrollo de las activi-
dades agrícolas y pecuarias en el páramo de Santurbán (Figs. 10-12). Esto se puede evi-
denciar puesto que el área de los cultivos y las parcelas incrementó el 10,58% (alrededor 
de 2.512 hectáreas) y la superficie de las tierras eriales aumentó 8,5 veces del 2000 al 2021 
(Tabla 8). 
Como se observa en la Figura 15, actualmente, el 74,78% de la superficie del páramo está 
conformado por ecosistemas naturales y el 24,99% presenta zonas intervenidas que están 
asociadas a cultivos, pastizales y tierras eriales. Los municipios que se encuentran en San-
turbán se caracterizan por la ganadería extensiva y la siembra de cultivos de papa y 
cebolla (Sarmiento & Ungar, 2014). De igual manera, la tierra se distingue por pequeños 
predios que pertenecen a campesinos quienes desarrollan actividades agropecuarias (Gar-
cía, 2013; Calderón, 2014). 
 
Figura 15. Proporción de las coberturas del suelo en el Complejo Santurbán durante el 
2000, 2014 y 2021. 
Al igual que la investigación del Instituto Humboldt (Sarmiento & Ungar, 2014), este 
estudio logra evidenciar que las actividades económicas están concentradas al sur del com-
plejo (Figs. 9-11), específicamente en los municipios de Tona, Silos, Mutiscua y Cácota 
(Fig. 2). Esta zona es considerada un Centro de Producción Agropecuaria (CPA), es por 
tal motivo, que se puede observar un aumento considerable de los cultivos, parcelas y 
tierras eriales en este territorio durante estos 20 años (Figs. 9-11). Adicionalmente, esta 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 35 
área agrupa el mayor grado de reemplazo de la cobertura del suelo en todo el páramo 
(Fig. 12), específicamente la pérdida de vegetación paramuna (Fig. 13). En efecto, este 
sector no se encuentra bajo la figura de alguna área protegida (Fig. 2), por consiguiente, 
las comunidades pueden hacer uso continuo del suelo para sus actividades económicas sin 
ningún tipo de restricción. 
Desde el año 2000 al 2014 se perdieron cerca de 1.488 hectáreas de vegetación paramuna 
y para el segundo periodo (2014-2021) 4.758 hectáreas (Tabla 7). Lo anterior demuestra 
que en los últimos 7 años (2014-2021) se perdió aproximadamente el triple de la vegetación 
de páramo que se perdió en los primeros 14 años. Esto pudo estar influenciado por dos 
factores. En primer lugar, en el año 2007 el Gobierno declaró el área protegida DMI Berlín 
en el CPA, pero posteriormente se derogó en el 2014 (Sarmiento & Ungar, 2014). Proba-
blemente, esto no permitió que la extensión agropecuaria aumentara en gran medida du-
rante los primeros 14 años. Por otro lado, en el 2014 se prohibieron las actividades agro-
pecuarias y mineras en el CJSB porque este había sido delimitado por primera vez (Sar-
miento & Ungar, 2014). A causa de esto, las comunidades contaban con tres años (hasta 
el 2017) para abandonar dichas actividades antrópicas (El Tiempo, 2014). Sin embargo, 
en el 2017 la Corte Constitucional dejó sin efectos dicha delimitación porque no contem-
plaba las características sociales y económicas de los municipios alrededor del complejo 
(RCN Radio, 2017). Esto permitió que los habitantes del CPA continuaran con sus acti-
vidades económicas, las cuales contribuyeron significativamente a que se triplicara la pér-
dida de la vegetación paramuna en el periodo 2014-2021. 
De acuerdo con Sarmiento & Ungar (2014), la minería se encuentra ubicada en el occidente 
del páramo, concretamente en los municipios de Vetas y California, y se caracteriza por 
ser subterránea. No obstante, esta actividad minera puede transformar la cobertura del 
suelo debido a las excavaciones de rocas que se realizan para crear la mina (socavón). Esto 
genera procesos erosivos que pueden detectarse como tierras eriales. Enla Fig. 10 se iden-
tificaron pequeñas extensiones de tierras eriales en Vetas y California para el 2014. En el 
2021, estas áreas incrementaron, pero no de manera significativa (Fig. 11). Por consi-
guiente, este estudio no obtuvo evidencia suficiente de los cambios de cobertura del suelo 
por actividades mineras. Probablemente, la resolución espacial de Landsat (30 metros) no 
permitió detectar los socavones de las minas a gran detalle. 
Según la detección de cambios realizada por este estudio, 7.434,90 hectáreas del CJSB se 
transformaron a tierras eriales (Tabla 8) y se concentran principalmente en el CPA (Fig. 
12). El incremento de este tipo de cobertura en el páramo puede estar asociado a tres 
posibles razones que dejan el suelo expuesto y los sensores remotos lo detectan como tierras 
eriales: 1) la degradación del suelo por el impacto de la actividad pecuaria ya que el pisoteo 
del ganado provoca la pérdida de la cobertura vegetal (Marín, Pescador, Ramos & Charry, 
2017); 2) el aumento de cultivos recién plantados o cultivos en barbecho que consiste en 
dejar de sembrar la tierra periódicamente para que esta se regenere y luego se cultive, ; y 
3) la deforestación pues causa la pérdida del bosque y contribuye a la erosión (Romero & 
García Romero, 2013). 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 36 
Asimismo, se logró evidenciar que 3.405,78 hectáreas de cultivos/parcelas y 5.069,43 hec-
táreas de bosque se transformaron en vegetación paramuna (Tabla 8). De esto se puede 
inferir que posiblemente está ocurriendo una recolonización por parte de la vegetación 
paramuna. Esto implicaría que en estos 20 años, la vegetación de páramo invadió terrenos 
agrícolas que se dejaron de utilizar, al igual que, áreas que fueron deforestadas con fines 
económicos. Es importante resaltar que este proceso complica el establecimiento de límites 
naturales entre el ecosistema de páramo y el bosque alto andino (Van der Hammen, Pabón 
Caicedo, Gutiérrez & Alarcón, 2002). 
Finalmente, según Sarmiento & Ungar (2014), las actividades agropecuarias en Santurbán 
están afectando la capacidad de retención hídrica y la permeabilidad del páramo debido a 
la reducción y desaparición de la cobertura vegetal, la compactación del suelo y la pertur-
bación ecosistémica. El cambio en la cobertura del complejo está aportando a la emisión 
de gases de invernado ya que el suelo del páramo es rico en materia orgánico, por tanto, 
la transformación del suelo libera el carbono almacenado a la atmósfera. Asimismo, esta 
problemática ambiental está contribuyendo a la pérdida de biodiversidad y está afectando 
el paisaje del ecosistema (Calderón, 2014; Sarmiento & Ungar, 2014). 
6 Conclusiones 
Se cuantificaron las coberturas del Complejo Santurbán para tres periodos de tiempo 
(2000, 2014 y 2021) y se elaboraron mapas temáticos de la cobertura y uso del suelo para 
cada año. Gracias a esto, se logró identificar el crecimiento de las actividades agropecuarias 
al sur del CJSB. Actualmente, alrededor del 75% del páramo está compuesto por ecosis-
temas naturales y el 25% restante por áreas de intervención antrópica. 
Se realizó un mapa de detección de cambios para el periodo 2000 y 2021. En este mapa se 
logró identificar que el área de mayor grado de transformación del suelo está comprendida 
por los municipios de Tona, Silos, Mutiscua y Cácota debido a que no se encuentran bajo 
la figura de alguna área protegida. De esto se concluye que las áreas protegidas son nece-
sarias y de gran importancia para la conservación y protección del ecosistema paramuno. 
Adicionalmente, se determinó que la vegetación paramuna disminuyó en un 8,62% y la 
cobertura forestal en un 6,13%. La pérdida vegetal está influenciada por el aumento de 
las actividades agropecuarias en la región por parte de las comunidades. Para el periodo 
2000-2021, el área de los cultivos y las parcelas incrementó el 10,58% y la superficie de las 
tierras eriales aumentó 8,5 veces. 
Con respecto a la minería en Santurbán, este estudio no logró obtener suficiente evidencia 
de los cambios de cobertura del suelo por actividades mineras. No obstante, por la inves-
tigaciones realizada por el Instituto Humboldt (2014) se conoce que esta actividad antró-
pica se desarrolla dentro de los límites del páramo. 
 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 37 
7 Recomendaciones 
Se sugiere que para estudios futuros se tengan en cuenta imágenes satelitales de mayor 
resolución espacial (como Sentinel-2) para poder diferenciar un mayor número de cober-
turas en el páramo de Santurbán. Asimismo, se recomienda realizar clasificaciones super-
visadas de periodos de tiempo más seguidos con el fin de estudiar la transformación de la 
cobertura del suelo a más detalle. 
Por último, debe existir un control y monitoreo continuo de las actividades agropecuarias 
y mineras en el CJSB ya que estas afectan el páramo en diversos ámbitos. La conservación 
de Santurbán es de gran importancia porque este ecosistema regula las fuentes hídricas, 
fija el carbono atmosférico (contribuyendo al control del cambio climático) y posee una 
alta biodiversidad (Andinos, 2012; García, 2013). 
 
 
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 Página 38 
8 Agradecimientos 
Quiero agradecerle a Dios por todas las bendiciones que me ha dado a lo largo de mi vida. 
Igualmente, a mis padres Yamile e Iván y mi hermano Efraín por apoyarme incondicio-
nalmente y acompañarme en mi crecimiento personal y académico. A mi tía Luisa por 
siempre creer en mi. 
A Jillian Pearse por su asesoría, sus correcciones y ánimos a lo largo de este semestre. 
A mis amigos de Barrancabermeja, especialmente a Lineth León por su apoyo durante 
este proceso. 
A Laura García y Juan Sebastián Velasco por su compañía y ayuda. 
Por último, a mis amigos que conocí en la universidad. Todos han aportado a mi vida y 
son personas que aprecio mucho. 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 39 
Referencias 
Andinos, P. (2012). Ecología, hidrología y suelos de páramos. Autores:(Luis Ll., Alejandra 
S., Rolando C., Bert De B., Boris O. y Pablo B. Ecuador. Pág. 238, 239. 
Butt, A., Shabbir, R., Ahmad, S. S., & Aziz, N. (2015). Land use change mapping and 
analysis using Remote Sensing and GIS: A case study of Simly watershed, Islamabad, 
Pakista. The Egyptian Jourganl of Remote Sensing and Space Science, 18(2), 251-259. 
Cabello, J., & Paruelo, J. M. (2008). La teledetección en estudios ecológicos. Revista 
ecosistemas, 17(3). 
Calderón, L. (2014). Conflictos asociados al uso del suelo: una aproximación al área de 
conservación óptima en el Páramo de Santurbán. (No. 1509-2016-130926, pp. 1-48). 
Castañeda Martín, A. E. (2016). Carbono almacenado en biomasa aérea y suelo en el 
ecosistema de páramo. 
CGR. (2011). Estado de los recursos naturales y del ambiente 2010 - 2011. Bogotá, D.C.: 
Contraloría General de la República. 
Corporación Autónoma Regional de la Frontera Nororiental. (2010). Páramos: Santurbán, 
Almorzadero y DMI Berlín. Obtenido de 
http://corponor.gov.co/dev/index.php/es/estaticos/60-estaticos/660-areas-naturales-
estrategicas 
Díaz-Granados Ortiz, M. A., Navarrete González, J. D., & Suárez López, T. (2005). Pá-
ramos: hidrosistemas sensibles. Revista de ingeniería, (22), 64-75. 
El Tiempo. (2014). Obtenido de Cebolleros de Santurbán se resisten a dejar de cultivar: 
https://www.eltiempo.com/archivo/documento/CMS-13918957 
ESRI (s.f.). ArcGis Pro. Obtenido de Accuracy Assessment: https://pro.ar-
cgis.com/es/pro-app/latest/help/analysis/image-analyst/accuracy-assessment.htm 
ESRI. (s.f.). ArcGis Pro. Obtenido de ¿Qué es la clasificación de imagen?: https://desk-
top.arcgis.com/es/arcmap/10.4/extensions/spatial-analyst/image-classification/what-is-image-classification-.htm 
ESRI. (s.f.). ArcGis Pro. Obtenido de Crear un dataset de mosaico: https://pro.ar-
cgis.com/es/pro-app/latest/help/data/imagery/creating-mosaic-datasets-wf.htm 
ESRI. (s.f.). ArcGis Pro. Obtenido de Empezar a trabajar con el procesamiento de ráster 
e imagen: https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/help/data/imagery/get-started-
with-image-and-raster-processing.htm 
Fedesarrollo. Centro de Investigación Económica y Social. (2013). Valoración de los bienes 
y servicios ambientales provistos por el páramo de Santurbán. Informe presentado 
a USAID. Contrato número EEM-I-007-00004. 
García, H. (2013). Valoración de los bienes y servicios ambientales provistos por el Páramo 
de Santurbán. 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 40 
González, M. E., & Rodríguez, M. P. (2013). Aplicaciones de la teledetección en 
degradación de suelos. Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles. 
Horning, N. (2004). Selecting the appropriate band combination for an RGB image using 
Landsat imagery. Center for Biodiversity and Conservation. 
IAVH. (2019). Conjunto de datos con la propuesta Área de Referencia y Franja de 
Transición Bosque Páramo para jurisdicciones Santurbán Berlín a escala 1:25.000, en 
el marco del cumplimiento a las órdenes de la corte constitucional emitidas en la 
sentencia T-361 de 2017. 
Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. (2007). Atlas 
de páramos de Colombia. 
Instituto Humboldt. (s.f.). Páramos y sistemas de vida: Santurbán. Obtenido de 
http://www.humboldt.org.co/es/component/k2/item/558-paramos-y-sistemas-de-
vida-santurban# 
Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., & Chipman, J. W. (2008). Remote Sensing and Image 
Interpretation. John Wiley & Sons. 
Marín, M. A. M., Pescador, L. R., Ramos, L. R., & Charry, J. L. A. (2017). Impacto de 
la actividad ganadera sobre el suelo en Colombia. Ingeniería y Región, 17, 1-12. 
Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial. (1 de julio de 2020). Decreto 
Número 2372. 
Morales-Betancourt, J. A., & Estévez-Varón, J. V. (2015). El páramo: ¿ecosistema en vía 
de extinción? Revista Luna Azul(22), 1-de. 
Murad, C. A. (2016). Deforestation in the department of Putumayo over a fifteen-year 
period from landsat satellite images (Bachelor's thesis, Uniandes). 
NASA. (s.f.). Landsat. Obtenido de Landsat Science: https://landsat.gsfc.nasa.gov/about 
Organización Colparques. (s.f.). Páramo de Santurbán Reserva Natural Regional. 
Obtenido de http://www.colparques.net/SANTURBAN 
Painter, J. (2013). BBC. Obtenido de El futuro incierto de los páramos andino: 
https://www.bbc.com/mundo/noticias/2013/09/130905_ciencia_verde_paramos
_andinos_cambio_climatico_np 
Parques Nacionales Naturales de Colombia. (s.f.). RUNAP. Obtenido de Runap en cifras: 
https://runap.parquesnacionales.gov.co/cifras 
Pinilla Herrera, M. C. (2012). Portafolio de restauración de Páramos y Humedales de Alta 
Montaña: estado actual de los complejos de páramos a nivel nacional y tipología de 
disturbios existentes 
Procuraduria General de la Nación & Instituto de Estudios del Ministerio Público. (2018). 
Evaluación normativa, social y ambiental de los páramos en Colombia. Informe 
Preventivo No. 003. 
Proyecto de grado Iván Andrés Romero Martínez 
 Página 41 
Rawat, J., & Kumar, M. (2015). Monitoring land use/cover change using remote sensing 
and GIS techniques: A case study of Hawalbagh block, district Almora, Uttarakhand, 
India. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 18(1), 77-84. 
RCN Radio. (2017). Obtenido Se cae la delimitación del páramo de Santurbán: 
https://www.rcnradio.com/medio-ambiente/se-cae-delimitacion-del-paramo-santurban 
Rincón, L. N. (2015). Los páramos en Colombia, un ecosistema en riesgo. Ingeniare(19), 
127-136. 
Romero, H. G., & García Romero, H. (2013). Deforestación en Colombia: Retos y pers-
pectivas. El Desafío del Desarrollo Sustentable en América Latina, 123-142. 
Sabins, F. F., & Ellis, J. M. (2020). Remote Sensing: Principles, Interpretation, and 
Applications. Waveland Press. 
Sarmiento, C., & Ungar, P. (2014). Aportes a la delimitación del páramo mediante la 
identificación de los límites inferiores del ecosistema a escala 1: 25 000 y análisis del 
sistema social asociado al territorio: complejo de páramos jurisdicciones-Santurbán-
Berlín. Bogotá DC: Colombia: IAvH. 
Siegmund, A., Kollar, I., & Siegmund, A. (2016). Science Education through Earth 
Observation for High Schools (SEOS) Project. Obtenido de http://www.seos-
project.eu/modules/remotesensing/remotesensing-c05-p01.html 
Torres G., A. M., Peña S., E. J., Zúñiga E., O., & Peña O., J. A. (2012). EVALUACIÓN 
DEL IMPACTO DE ACTIVIDADES ANTRÓPICAS EN EL ALMACENAMIENTO 
DE CARBONO EN BIOMASA VEGETAL EN ECOSISTEMAS DE ALTA 
MONTAÑA DE COLOMBIA. Boletín Científico. Centro de Museos. Museo deHistoria 
Natural, 16(1), 132-142. 
USGS. (s.f.). Landsat Missions. Obtenido de Landsat Level-1 Processing Details: 
https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat-level-1-processing-
details 
USGS. (s.f.). Landsat Missions. Obtenido de Landsat Satellite Missions: 
https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat-satellite-missions?qt-
science_support_page_related_con=0#qt-science_support_page_related_con 
Van der Hammen, T., Pabón Caicedo, J. D., Gutiérrez, H., & Alarcón, J. C. (2002). El 
cambio global y los ecosistemas de alta montaña de Colombia (No. PDF 422)). 
WWF. (2012). Obtenido de Soy páramo, soy vida: https://www.wwf.org.co/?204268/Soy-
pramosoy-vida 
 
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 Página 42 
Anexos 
Figura 16. Anexo 1: Caracterización climática de Vetas (páramo de Santurbán) de 
acuerdo con datos históricos del IDEAM del periodo entre 1981-2010. Las columnas resal-
tadas en azul claro indican los meses donde se obtuvieron las imágenes Landsat. 
 
Tabla 9. Anexo 2: Tabla de precisión total de la clasificación supervisada 2000, con 6 
clases. 
Class Producers Accuracy Users Accuracy 
Sombras y cuerpos de agua 100,00% 100,00% 
Bosque 91,30% 100,00% 
Páramo 86,96% 95,24% 
Cultivos/Parcelas 95,00% 90,48% 
Tierras eriales 100,00% 19,05% 
Nubes 60,00% 100,00% 
Overall Classification Accuracy 84,13% 
 
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Tabla 10. Anexo 3: Tabla de precisión total de la clasificación supervisada 2014, con 6 
clases. 
Class Producers Accuracy Users Accuracy 
Sombras y cuerpos de agua 90,90% 100,00% 
Bosque 74,19% 92,00% 
Páramo 93,48% 84,31% 
Cultivos/Parcelas 71,43% 83,33% 
Tierras eriales 83,33% 50,00% 
Nubes 100,00% 90,00% 
Overall Classification Accuracy 84,68% 
 
Tabla 11. Anexo 4: Tabla de precisión total de la clasificación supervisada 2021, con 5 
clases. 
Class Producers Accuracy Users Accuracy 
Sombras y cuerpos de agua 100,00% 100,00% 
Bosque 85,19% 92,00% 
Páramo 87,18% 87,18% 
Cultivos/Parcelas 78,57% 64,71% 
Tierras eriales 88,89% 100,00% 
Overall Classification Accuracy 86,87%