OBTENCIÓN DE CARTOGRAFÍAS DE USOS Y COBERTURAS DEL SUELO DE LA DEMARCACIÓN HIDROGRÁFICA DEL SEGURA PARA EL PERIODO 1986-2019, EMPLEANDO TELEDETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DIGITAL DE IMÁGENES

Autores/as

  • María Isabel Rodríguez Valero Universidad de Murcia
  • Francisco Alonso Sarria Universidad de Murcia
DOI: https://doi.org/10.6018/geografia.472241
Palabras clave: Random Forest, Landsat, Cobertura terreste, SIG, Clasificación digital

Resumen

Los cambios en los usos y coberturas del suelo conllevan consecuencias ambientales de diverso tipo. Cada vez son más los estudios que demuestran la existencia de una relación directa entre los cambios en la cobertura terrestre y la aceleración del cambio climático. La clasificación digital de imágenes obtenidas mediante teledetección es una potente herramienta para evaluar el grado de transformación ambiental debido a factores antropogénicos.

     El objetivo de este trabajo es emplear teledetección y clasificación digital de imágenes para obtener cartografías de usos y coberturas del suelo en la Demarcación Hidrográfica del Segura, para el periodo comprendido entre 1986 y 2019; además, los resultados se analizarán para conocer los cambios más significativos que haya experimentado la superficie terrestre del área de estudio. Para ello se ha utilizado el algoritmo Random Forest con imágenes de Landsat 5, 7 y 8; aunque la exactitud global conseguida indica que existe un margen de mejora en el ajuste del modelo, las clasificaciones obtenidas se consideran fiables. Respecto a los usos y coberturas del suelo, se obtiene una disminución del uso forestal y un aumento de los usos agrícolas, la superficie cubierta por matorral, los suelos desnudos y los invernaderos.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

AGUILAR, H., MORA, R. y VARGAS, C. (2014): Revista Geográfica de América Central. “Metodología para la corrección atmosférica de imágenes Aster, Rapideye, Spot 2 y Landsat 8 con el módulo Flaash del software Envi, 53, pp. 39-59.

AMAT, J. (2016): Technical report. “Validación de modelos de regresión: Cross-validation, oneleaveout, bootstrap”. Recuperado de: https://rpubs.com/Joaquin_AR/238251

ANAYA, J.A. y VALENCIA, G.M. (2013): Geofocus. “Fenología de ambientes tropicales en el marco de la Teledetección”, 13-2, pp. 195-211.

ARANGO, M., BRANCH, J.W. y BOTERO, V. (2005): Revista Facultad Nacional Agronomía Medellín. “Clasificación no supervisada de coberturas vegetales sobre imágenes digitales de sensores remotos: Landsat -ETM+”, Vol. 58, Nº1, pp. 2611-2634. J.A. y VALENCIA, G.M. (2013). Geofocus. “Fenología de ambientes tropicales en el marco de la Teledetección”, 13-2, pp. 195-211.

BERK, R.A., (2016): Springer. “Statistical learning from a regression perspective”. En Springer International Publishing (Ed), 347 pp.

BREIMAN, L., (1996): Machine Learning. “Bagging predictors”, 24 (2), pp.123-140.

BREIMAN, L., (2001): Machine Learning. “Random forest”, 45(1), pp. 5-32.

BREIMAN, L., FRIEDMAN, J., OLSHEN, R. y STONE, C. (1984): Wadsworth International Group. “Classification and Regression Trees”.

BRIZUELA, A., AGUIRRE, C. y VELASCO, I. (2007): Teledetección: hacia un mejor entendimiento de la dinámica global y regional. “Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitemporal”. En Martin (Ed). Madrid, pp. 207-214.

CÁNOVAS, F. (2012): Tesis doctoral, Universidad de Murcia. “Análisis de imágenes basado en objetos (OBIA) y aprendizaje automático para la obtención de mapas de coberturas del suelo a partir de imágenes de muy alta resolución espacial: aplicación en la Unidad de Demanda Agraria nº 28, cabecera del Argos”.

CÁNOVAS, F. ALONSO, F. y GOMARIZ, F. (2016): Aplicaciones de las Tecnologías de la Información Geográfica (TIG) para el desarrollo económico sostenible. “Modificación del algoritmo Random Forest para su empleo en clasificación de imágenes de Teledetección”, pp. 359-368.

CHÁVEZ, P.S. (1996): Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. “Image-Based Atmospheric Corrections - Revisited and Improved”, 62, pp. 1025-1036.

CHEN, X., ZHAO, H., LI, P. y YIN, Z. (2006): Remote Sensing of Environment. “Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes”, 104, pp. 133-146.

CHIARITO, G. y CHIARITO, E. (2015): Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura de Rosario. “Evaluación de temperaturas urbanas de acuerdo al uso del suelo: Rosario”.

CHUVIECO, E (1996): “Fundamentos de Teledetección Espacial”. Tercera Edición Revisada; En Ed. Rialp, Madrid.

CHUVIECO, E (1996): “Teledetección Ambiental. La observación de la Tierra desde el espacio”. Ed. Ariel Ciencia, Barcelona.

DEL TORO, N., GOMARI, F., CÁNOVAS, F. y ALONSO, F. (2015): Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles. “Comparación de clasificación de imágenes de satélite en la cuenca del río Argos (Región de Murcia)”, 67, pp. 327-347.

FERNÁNDEZ, D. y CORBELL, E. (2017): Biblio3W, Revista Bibliográfica de Geografía y Ciencias Sociales. “Cambios en los usos de suelo en la Península Ibérica: un meta-análisis para el período 1985-2015”, Vol. XXII (1215).

GARCÍA, P., PÉREZ, M.E., GARCÍA, J.M., REDONDO, M.M., SANZ, J.J. y NAVARRO, A. (2014): Universidad Complutense de Madrid. “Sellado de suelos a partir de teledetección y SIG: estudio en el Tajo medio-alto”.

GISLASON, P.O., BENEDIKTSSON, J.A. y SVEINSSON, J.R. (2006): Pattern Recognition Letters. “Random Forests for land cover classification”, 27(4), pp. 294-300.

GOMARIZ, F., ALONSO, F. y CÁNOVAS, F. (2017): Remote Sensing. “Improving Classification Accuracy of Multi-Temporal Landsat Images by Assessing the Use of Different Algorithms, Textural and Ancillary Information for a Mediterranean Semiarid Area from 2000 to 2015”, 9(10), p. 1058.

JUNG, Y. y HU, J. (2015): Journal of Nonparametric Statistics. “A k-fold averaging crossvalidation procedure”, 27(2), pp. 167-179.

KOSMAS, C. et al. (2014): Catena. “An exploratory analysis of land abandonment drivers in areas prone to desertification”, 128, pp. 252-261.

LANDIS, J.R. y KOCH, G.G. (1977): Biometrics. “The measurement of observer agreement for categorical data”, 33, pp. 159-174.

LIAW, A. y WIENER, M. (2002): R news. “Classificationand Regression by Random Forest”, 2(3), pp. 18-22.

LÓPEZ, V.H., BALDERAS, M.A., CHÁVEZ, M.C., JUAN, J.I. y GUTIÉRREZ, J.G. (2014): CIENCIA ergo sum. “Cambio de uso de suelo e implicaciones socioeconómicas en un área mazahua del altiplano mexicano”, 22-2, pp. 136-144.

MORAN, M.S., JACKSON, R.D., SLATER, P.N. y TEILLET, P.M. (1992): Remote Sensing of Environment. “Evaluation of simplified procedures for retrieval of land surface reflectance factors from satellite sensor output”., 41(2:3), pp. 169-184.

PÉREZ, Ll., DELEGIDO, J., RIVERA, J.P. y VERRELST, J. (2015): Revista de Teledetección, Asociación Española de Teledetección. “Análisis de métodos de validación cruzada para la obtención robusta de parámetros biofísicos”. 44, pp. 55-65.

QUINLAN, J.R. (1993): C4.5: Programs for Machine Learning. En Morgan Kaurmann (Ed), San Mateo.

REY, J.M., MARTINS, A., NICOLAU, J.M. y SCHULZ, J. (2007): CAB Reviews: Perspectives in Agriculture, Veterinary Science, Nutrition and Natural Resources. “Abandonment of agricultural land: an overview of driversand consequences”, nº 57.

RIAÑO, D., SALAS, J. y CHUVIECO, E. (2010): Tecnologías Geográficas para el Desarrollo Sostenible. “Corrección Atmosférica y Topográfica, Información Multitemporal y Auxiliar Aplicadas a la Cartografía de Modelos de Combustibles con Imágenes Landsat-TM”., Ed: Universidad de Alcalá: Asociación Española de Geografía, pp. 222-239.

RIVERO, J. (2014): Revista Cubana de Ciencias Informáticas. “Técnicas de aprendizaje automático para la detección de intrusos en redes de computadoras”, 8 (4), pp. 52-73.

RODRÍGUEZ, V.F., GHIMIRE, B., ROGAN, J., CHICA, M. y RIGOL, J.P. (2012): ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. “An assessment of the effectiveness of a random forest classifier for land-cover classification”., 67, pp. 93–104.

ROUSE, J.W., HAAS, R. H., DEERING, D.W. y SEHELL, J.A. (1974): Final Rep. RSC 1978-4, Remote Sensing Center. “Monitoring the vernal advancement and retrogradation (Green wave effect) of natural vegetation”, Texas A&M Univ., College Station.

SANTANA, L.M., ESCOBAR, L. y CAPOTE, P. (2010): Revista de Geografía Norte Grande. “Estimación de un índice de calidad ambiental urbano, a partir de imágenes de satélite”, 45, pp. 77-95.

SIOSE (2015): Instituto Geográfico Nacional. “Documento técnico SIOSE 2011, Versión 1.2”. Ministerio de Fomento. Gobierno de España., Madrid, España.

TURNER, B., MEYER, W.B. y SKOLE, D.L. (1994): Ambio. “Global land-use/land-cover change: towards an integrated study”, 23(1), pp. 91–95.

XU, H. (2006): International Journal of Remote Sensing. “Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhanced open water features in remotely sensed imagery”, 27(14), pp. 3025-3033.

Publicado
12-06-2021 — Actualizado el 02-02-2022
Versiones
Cómo citar
Rodríguez Valero, M. I., & Alonso Sarria, F. . (2022). OBTENCIÓN DE CARTOGRAFÍAS DE USOS Y COBERTURAS DEL SUELO DE LA DEMARCACIÓN HIDROGRÁFICA DEL SEGURA PARA EL PERIODO 1986-2019, EMPLEANDO TELEDETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DIGITAL DE IMÁGENES . Papeles de Geografía, (67), 45–65. https://doi.org/10.6018/geografia.472241 (Original work published 12 de junio de 2021)
Número
Sección
Artículos