Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest

Autores
Arce Cendoya, Sebastian; Barragán, Federico Gastón; Geraldi, Alejandra Mabel
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Las coberturas del suelo desempeñan un papel crucial en una variedad de procesos ambientales y ecológicos. Las mismas influyen en la susceptibilidad y la vulnerabilidad de un área a diversos riesgos naturales, como inundaciones, deslizamientos de tierra, incendios forestales y sequías. Detectar y cuantificar estos cambios a lo largo del tiempo permite evaluar el impacto de actividades humanas como la agricultura, la urbanización y la minería en el medio ambiente y tomar medidas correctivas para mitigar sus efectos negativos. El trabajo tiene como objetivo determinar las coberturas del suelo para el partido de Puan en dos temporadas (estival e invernal) a partir de la aplicación del algoritmo Random Forest. Se trabajo con imágenes satelitales de Sentinel – 2 corregidas a superficie, con las cuales se obtuvieron índices espectrales y una posterior clasificación supervisada para la determinación de las coberturas del suelo. Las escala temporal corresponde al año 2023, con la estación estival (enero) y la estación invernal (julio). Los resultados permitieron identificar la distribución de los usos del suelo en el partido de Puan y su respuesta frente a las variaciones estacionales en un mismo año.
Land covers play a crucial role in a variety of environmental and ecological processes. They influence the susceptibility and vulnerability of an area to various natural hazards, such as floods, landslides, forest fires and droughts. Detecting and quantifying these changes over time makes it possible to assess the impact of human activities such as agriculture, urbanisation and mining on the environment and to take corrective measures to mitigate their negative effects. The aim of this work is to determine the land cover for the Puan district in two seasons (summer and winter) by applying the Random Forest algorithm. We worked with Sentinel-2 satellite images corrected to surface, with which we obtained spectral indices and a subsequent supervised classification for the determination of land cover. The time scale corresponds to the year 2023, with the summer season (January) and the winter season (July). The results allowed us to identify the distribution of land uses in the Puan district and their response to seasonal variations in the same year.
Fil: Arce Cendoya, Sebastian. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina
Fil: Barragán, Federico Gastón. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina
Fil: Geraldi, Alejandra Mabel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina
Materia
COBERTURA SUELO
INDICES ESPECTRALES
SENTINEL
IMAGENES SATELITALES
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/265495
Acceder
id CONICETDig_48b5e95fa47da58baaff86501272ae8a
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/265495
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random ForestLand cover analysis using the Random Forest algorithmArce Cendoya, SebastianBarragán, Federico GastónGeraldi, Alejandra MabelCOBERTURA SUELOINDICES ESPECTRALESSENTINELIMAGENES SATELITALEShttps://purl.org/becyt/ford/5.9https://purl.org/becyt/ford/5Las coberturas del suelo desempeñan un papel crucial en una variedad de procesos ambientales y ecológicos. Las mismas influyen en la susceptibilidad y la vulnerabilidad de un área a diversos riesgos naturales, como inundaciones, deslizamientos de tierra, incendios forestales y sequías. Detectar y cuantificar estos cambios a lo largo del tiempo permite evaluar el impacto de actividades humanas como la agricultura, la urbanización y la minería en el medio ambiente y tomar medidas correctivas para mitigar sus efectos negativos. El trabajo tiene como objetivo determinar las coberturas del suelo para el partido de Puan en dos temporadas (estival e invernal) a partir de la aplicación del algoritmo Random Forest. Se trabajo con imágenes satelitales de Sentinel – 2 corregidas a superficie, con las cuales se obtuvieron índices espectrales y una posterior clasificación supervisada para la determinación de las coberturas del suelo. Las escala temporal corresponde al año 2023, con la estación estival (enero) y la estación invernal (julio). Los resultados permitieron identificar la distribución de los usos del suelo en el partido de Puan y su respuesta frente a las variaciones estacionales en un mismo año.Land covers play a crucial role in a variety of environmental and ecological processes. They influence the susceptibility and vulnerability of an area to various natural hazards, such as floods, landslides, forest fires and droughts. Detecting and quantifying these changes over time makes it possible to assess the impact of human activities such as agriculture, urbanisation and mining on the environment and to take corrective measures to mitigate their negative effects. The aim of this work is to determine the land cover for the Puan district in two seasons (summer and winter) by applying the Random Forest algorithm. We worked with Sentinel-2 satellite images corrected to surface, with which we obtained spectral indices and a subsequent supervised classification for the determination of land cover. The time scale corresponds to the year 2023, with the summer season (January) and the winter season (July). The results allowed us to identify the distribution of land uses in the Puan district and their response to seasonal variations in the same year.Fil: Arce Cendoya, Sebastian. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; ArgentinaFil: Barragán, Federico Gastón. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; ArgentinaFil: Geraldi, Alejandra Mabel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; ArgentinaUniversidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura2024-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/265495Arce Cendoya, Sebastian; Barragán, Federico Gastón; Geraldi, Alejandra Mabel; Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest; Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Facena; 34; 2; 12-2024; 270-2890325-42161851-507XCONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unne.edu.ar/index.php/fce/article/view/7776info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.30972/fac.3427776info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9962120info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-29T09:55:35Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/265495instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-29 09:55:35.464CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest
Land cover analysis using the Random Forest algorithm
title Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest
spellingShingle Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest
Arce Cendoya, Sebastian
COBERTURA SUELO
INDICES ESPECTRALES
SENTINEL
IMAGENES SATELITALES
title_short Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest
title_full Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest
title_fullStr Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest
title_full_unstemmed Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest
title_sort Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest
dc.creator.none.fl_str_mv Arce Cendoya, Sebastian
Barragán, Federico Gastón
Geraldi, Alejandra Mabel
author Arce Cendoya, Sebastian
author_facet Arce Cendoya, Sebastian
Barragán, Federico Gastón
Geraldi, Alejandra Mabel
author_role author
author2 Barragán, Federico Gastón
Geraldi, Alejandra Mabel
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv COBERTURA SUELO
INDICES ESPECTRALES
SENTINEL
IMAGENES SATELITALES
topic COBERTURA SUELO
INDICES ESPECTRALES
SENTINEL
IMAGENES SATELITALES
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/5.9
https://purl.org/becyt/ford/5
dc.description.none.fl_txt_mv Las coberturas del suelo desempeñan un papel crucial en una variedad de procesos ambientales y ecológicos. Las mismas influyen en la susceptibilidad y la vulnerabilidad de un área a diversos riesgos naturales, como inundaciones, deslizamientos de tierra, incendios forestales y sequías. Detectar y cuantificar estos cambios a lo largo del tiempo permite evaluar el impacto de actividades humanas como la agricultura, la urbanización y la minería en el medio ambiente y tomar medidas correctivas para mitigar sus efectos negativos. El trabajo tiene como objetivo determinar las coberturas del suelo para el partido de Puan en dos temporadas (estival e invernal) a partir de la aplicación del algoritmo Random Forest. Se trabajo con imágenes satelitales de Sentinel – 2 corregidas a superficie, con las cuales se obtuvieron índices espectrales y una posterior clasificación supervisada para la determinación de las coberturas del suelo. Las escala temporal corresponde al año 2023, con la estación estival (enero) y la estación invernal (julio). Los resultados permitieron identificar la distribución de los usos del suelo en el partido de Puan y su respuesta frente a las variaciones estacionales en un mismo año.
Land covers play a crucial role in a variety of environmental and ecological processes. They influence the susceptibility and vulnerability of an area to various natural hazards, such as floods, landslides, forest fires and droughts. Detecting and quantifying these changes over time makes it possible to assess the impact of human activities such as agriculture, urbanisation and mining on the environment and to take corrective measures to mitigate their negative effects. The aim of this work is to determine the land cover for the Puan district in two seasons (summer and winter) by applying the Random Forest algorithm. We worked with Sentinel-2 satellite images corrected to surface, with which we obtained spectral indices and a subsequent supervised classification for the determination of land cover. The time scale corresponds to the year 2023, with the summer season (January) and the winter season (July). The results allowed us to identify the distribution of land uses in the Puan district and their response to seasonal variations in the same year.
Fil: Arce Cendoya, Sebastian. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina
Fil: Barragán, Federico Gastón. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina
Fil: Geraldi, Alejandra Mabel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina
description Las coberturas del suelo desempeñan un papel crucial en una variedad de procesos ambientales y ecológicos. Las mismas influyen en la susceptibilidad y la vulnerabilidad de un área a diversos riesgos naturales, como inundaciones, deslizamientos de tierra, incendios forestales y sequías. Detectar y cuantificar estos cambios a lo largo del tiempo permite evaluar el impacto de actividades humanas como la agricultura, la urbanización y la minería en el medio ambiente y tomar medidas correctivas para mitigar sus efectos negativos. El trabajo tiene como objetivo determinar las coberturas del suelo para el partido de Puan en dos temporadas (estival e invernal) a partir de la aplicación del algoritmo Random Forest. Se trabajo con imágenes satelitales de Sentinel – 2 corregidas a superficie, con las cuales se obtuvieron índices espectrales y una posterior clasificación supervisada para la determinación de las coberturas del suelo. Las escala temporal corresponde al año 2023, con la estación estival (enero) y la estación invernal (julio). Los resultados permitieron identificar la distribución de los usos del suelo en el partido de Puan y su respuesta frente a las variaciones estacionales en un mismo año.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-12
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/265495
Arce Cendoya, Sebastian; Barragán, Federico Gastón; Geraldi, Alejandra Mabel; Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest; Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Facena; 34; 2; 12-2024; 270-289
0325-4216
1851-507X
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/265495
identifier_str_mv Arce Cendoya, Sebastian; Barragán, Federico Gastón; Geraldi, Alejandra Mabel; Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest; Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Facena; 34; 2; 12-2024; 270-289
0325-4216
1851-507X
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unne.edu.ar/index.php/fce/article/view/7776
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.30972/fac.3427776
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9962120
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1844613675780931584
score 13.070432

Publicaciones similares