Mapas de cobertura terrestre

Los mapas de cobertura terrestre son herramientas que proporcionan información vital sobre el uso de la tierra y los patrones de cobertura de la Tierra. Ayudan al desarrollo de políticas, la planificación urbana y el seguimiento forestal y agrícola. ^{[1] [2]}

El mapeo sistemático de los patrones de cobertura del suelo , incluida la detección de cambios, suele seguir dos enfoques principales:

• Estudio de campo
• Procesamiento de imágenes satelitales de teledetección . ^[3] Este enfoque rentable emplea varias técnicas de preprocesamiento y procesamiento de imágenes para mapear con precisión los patrones de cobertura del suelo. Estas técnicas detectan cambios en varias escalas espaciales siguiendo una serie de simulaciones de aprendizaje automático y aplicaciones estadísticas .

El preprocesamiento de imágenes normalmente se realiza mediante correcciones radiométricas , mientras que el procesamiento de imágenes implica la aplicación de clasificaciones supervisadas o no supervisadas y cuantificación de índices de vegetación para la producción de mapas de cobertura terrestre.

Clasificación supervisada

Una clasificación supervisada es un sistema de clasificación en el que el usuario construye una serie de conjuntos de datos de entrenamiento generados aleatoriamente o firmas espectrales que representan diferentes clases de uso y cobertura del suelo (LULC) y aplica estos conjuntos de datos en modelos de aprendizaje automático para predecir y clasificar espacialmente LULC. patrones y evaluar la precisión de la clasificación.

Algoritmos

Se han desarrollado varios algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación supervisada.

• Clasificación de máxima verosimilitud (MLC) ^[4] : ​​este enfoque clasifica firmas superpuestas estimando la probabilidad de que un píxel de imagen con la máxima probabilidad corresponda a un tipo LULC particular. También depende de las matrices de media y covarianza de los conjuntos de datos de entrenamiento y asume la importancia estadística de los píxeles de la imagen. ^[4]
• Distancia mínima (MD) ^[4] : ​​una forma de clasificación supervisada que define los límites de decisión entre los píxeles de la imagen para clasificar la cobertura del suelo. ^[4] Los límites de decisión se forman calculando la distancia media entre los píxeles de clase y utilizando la desviación estándar de los conjuntos de datos de entrenamiento generados para generar una caja paralelepípeda .
• Distancia de Mahalanobis ^[5] : un sistema de clasificación que utiliza el algoritmo de distancia euclidiana para asignar clases de cobertura terrestre a partir de un conjunto de conjuntos de datos de entrenamiento. ^[5]
• Mapeador de pescadores espectrales (SAM) ^[6] : un enfoque de clasificación de imágenes espectrales que utiliza mediciones angulares para determinar la relación entre dos espectros, tratándolos como vectores en un espacio q -dimensional, donde las q -dimensiones representan el número de bandas. ^[6]
• Análisis discriminante (DA): un sistema de clasificación en el que el algoritmo de clasificación separa grupos de píxeles de imagen estrechamente relacionados en clases, minimizando la varianza dentro de las clases y maximizando la varianza entre clases siguiendo una regla discriminante de máxima verosimilitud.
• Algoritmo genético ^[7] : un sistema de clasificación que aplica principios genéticos para seleccionar grupos apropiados de datos de entrenamiento y clasificarlos bajo la influencia de predictores (bandas de imágenes de satélite). ^[7]
• Subespacio ^{[8] [9]} – Un enfoque de clasificación en el que el clasificador crea subespacios de baja dimensión de cada clase de cobertura terrestre seleccionada de un grupo de puntos de entrenamiento. El enfoque de la creación de subespacios dimensionales implica realizar un análisis de componentes principales en los puntos de entrenamiento. ^{[8] [9]} Existen dos tipos de algoritmos subespaciales para minimizar los errores de clasificación de la cobertura terrestre: compresión de información de características de clases (CLAFIC) ^[10] y el método subespacial de aprendizaje promedio (ALSM). ^[11]
• Clasificación de paralelepípedo ^[12] : un clasificador de espacio de características que asigna un rango de valores para cada clase de cobertura terrestre dentro de cada banda de imagen y crea cuadros delimitadores donde se seleccionan píxeles de cada clase de cobertura terrestre para entrenar el clasificador. ^[12]
• Redes neuronales artificiales multiperceptrones (MP-ANN) ^{[13] [14]} : un sistema de clasificación en el que el clasificador utiliza una serie de redes neuronales o nodos para clasificar la cobertura del suelo basándose en retropropagaciones de muestras de entrenamiento.
• Máquinas de vectores de soporte (SVM) ^[15] : un enfoque de clasificación en el que el clasificador utiliza vectores de soporte para obtener límites de decisión óptimos que separan dos o más clases de cobertura terrestre.
• Bosque aleatorio (RF) ^[16] : un enfoque en el que el clasificador utiliza bootstraps para crear varios árboles de decisión que clasifican conjuntos de datos de entrenamiento en función de una serie de bandas de imágenes satelitales. ^[dieciséis]
• Algoritmo de K -vecinos más cercanos ( k -NN) ^[15] : este enfoque extrae k muestras más cercanas de conjuntos de datos de entrenamiento y clasifica la cobertura del suelo en función de la distancia entre estas muestras.
• Árbol de decisión (DT) ^[13] : al igual que RF, DT constituye un conjunto de nodos conectados que dividen las muestras de entrenamiento en un conjunto de grupos de cobertura terrestre. ^[13] Sus ventajas son que es rápido, fácil de construir e interpretar para datos más pequeños y bueno para excluir antecedentes o información sin importancia. Tiene la desventaja de que puede crear un sobreajuste , especialmente para conjuntos de datos grandes.
• Agrupación difusa (FZ)

Clasificación no supervisada

La clasificación no supervisada es un sistema de clasificación en el que el software clasifica automáticamente píxeles individuales o grupos de píxeles sin que el usuario aplique archivos de firma o datos de entrenamiento. Sin embargo, el usuario define el número de clases que la computadora generará automáticamente agrupando píxeles similares en una sola categoría utilizando un algoritmo de agrupamiento. Este sistema de clasificación se utiliza principalmente en áreas sin observaciones de campo o conocimiento previo sobre los tipos de cobertura terrestre disponibles.

Algoritmos

• Técnica iterativa de análisis de datos autoorganizados (ISODATA): en este enfoque, el clasificador agrupa automáticamente una cantidad de píxeles de imagen estrechamente relacionados en grupos, y luego calcula los grupos medios y clasifica la cobertura del suelo en función de una serie de iteraciones repetidas.
• Agrupación de K ^{-medias [17]} : un enfoque en el que la computadora extrae automáticamente k características de cobertura terrestre de imágenes de satélite y clasifica la imagen general en función de las medias calculadas de las características extraídas.

Clasificación de índices de vegetación.

La clasificación de índices de vegetación es un sistema en el que se combinan dos o más bandas espectrales mediante algoritmos estadísticos definidos para reflejar las propiedades espaciales de una cubierta vegetal.

La mayoría de estos índices utilizan la relación entre las bandas roja e infrarroja cercana (NIR) de imágenes de satélite para generar propiedades de la vegetación. Se han desarrollado varios índices de vegetación; Los científicos los aplican mediante teledetección para clasificar eficazmente la cubierta forestal y los patrones de uso de la tierra.

Estos índices espectrales utilizan dos o más bandas para adquirir con precisión la reflectancia de la superficie de las características del terreno, mejorando así la precisión de la clasificación. ^{[18] [19]}

Índices de vegetación

• Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) ^{[20] [21]} – Definido como la relación entre las bandas roja e infrarroja cercana (NIR) de imágenes de satélite. Se calcula como:

${\displaystyle {\text{NVDI}}={({\text{NIR}}-{\text{Red}}) \over ({\text{NIR}}+{\text{Red}})}}$

Este índice mide el verdor de la vegetación, con valores que oscilan entre -1 y 1. Los valores altos de NDVI representan una cubierta vegetal densa, los valores moderados de NDVI representan una cubierta vegetal escasa y los valores bajos de NDVI corresponden a áreas sin vegetación (por ejemplo, tierras áridas o desnudas). ^[22]

• Índice de vegetación mejorado (EVI) ^[23] – Definido como la relación entre las bandas roja, NIR y azul, con un factor de ganancia (G), un factor de corrección del brillo del suelo (L) y factores de corrección de aerosoles atmosféricos (C). ^{[24] [25]} Se calcula como:

${\displaystyle G\times {({\text{NIR}}-{\text{Red}}) \over ({\text{NIR}}+C_{1}\times {\text{Red}}-C_{2}\times {\text{Blue}}+L)}}$

con valores normalmente predeterminados de L = 0,5 y G = 2,5.

• Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI) ^[26] – Definido como la relación entre los valores rojo y NIR con un factor de corrección de brillo del suelo (L). Se calcula como:

${\displaystyle {\text{SAVI}}=(1+L)\times {({\text{NIR}}-{\text{Red}}) \over ({\text{NIR}}+{\text{Red}}+L)}}$

• Índice de sombra del dosel (SI): definido como la raíz cuadrada de las bandas roja y verde de imágenes de satélite. Evalúa los diferentes patrones de sombra de las copas de los bosques según su edad, estructura y composición, y diferencia fácilmente los bosques densos de los pastos y las tierras desnudas. ^{[27] [28]} Se calcula como:

${\displaystyle {\text{SI}}={\sqrt[{}]{(256-{\text{Green}})\times (256-{\text{Red}})}}}$

donde tanto el rojo como el verde oscilan entre 0 y 256.

• Índice de vegetación avanzado (AVI): se utiliza para diferenciar la cubierta forestal de los pastizales y las áreas de tierra desnuda. Se calcula como:

${\displaystyle {\text{AVI}}={\sqrt[{3}]{({\text{NIR}}+1)\times ({\text{256}}-{\text{Red}})\times ({\text{NIR}}-{\text{Red}})}}}$

donde el rojo oscila entre 0 y 256.

• Índice de suelo desnudo (BSI) ^{[29] [27]} – Definido como la relación entre las bandas NIR, roja y azul de imágenes de satélite. Mide la cantidad de suelo desnudo y, como tal, aumenta al disminuir la densidad forestal. ^{[27] [28]} Se calcula como:

${\displaystyle {\text{BSI}}={({\text{NIR}}+{\text{Green}})-{\text{Red}} \over ({\text{NIR}}+{\text{Green}})+{\text{Red}}}}$

• Índice diferencial de agua normalizado (NDWI) ^[30] – Desarrollado para cuantificar el contenido de agua de las plantas y otras características del sistema terrestre, utilizando infrarrojos de onda corta (SWIR). Se calcula como:

${\displaystyle {\text{NDWI}}={{\text{NIR}}-{\text{SWIR}} \over {\text{NIR}}+{\text{SWIR}}}}$

• Índice de urbanización diferencial normalizado (NDBI) ^[31] – Desarrollado para cuantificar áreas urbanizadas en imágenes de satélite. Se calcula como:

${\displaystyle {\text{NDBI}}={{\text{SWIR}}-{\text{NIR}} \over {\text{SWIR}}+{\text{NIR}}}}$

Ver también

• Cobertura terrestre
• Índice de vegetación

Referencias

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