Dinámica estacional de las coberturas del suelo en una región semiárida de Argentina mediante teledetección

Autores
Ferrelli, Federico; Brendel, Andrea; Perillo, Gerardo Miguel E.; Piccolo, Maria Cintia
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo del presente trabajo fue evaluar métodos de clasificación supervisados y no supervisados para clasificar las coberturas del suelo a escala estacional y con alta resolución espacial en el sur de la Región Pampeana (Argentina). Para ello, se realizaron viajes de campo y procesaron imágenes satelitales SPOT 6 y SPOT 7 sobre las que se calcularon índices espectrales de vegetación, suelo y agua. Posteriormente, se aplicaron cinco métodos de clasificación. Del análisis se obtuvo que en la primavera y el verano el método de Distancia de Mahalanobis fue el que arrojó valores más precisos, mientras que para el otoño y el invierno fue el de Máxima Verosimilitud. Los resultados constituyen una herramienta esencial para aquellos espacios que basan su economía en la producción agropecuaria de secano y muestran una alta vulnerabilidad climática a la ocurrencia de eventos extremos de precipitación.
The aim of this study was to evaluate supervised and unsupervised classification methods to organize land cover on a seasonal scale with high spatial resolution in the south of the Pampeana Region (Argentina). Field trips were made, and georeferenced sites were recorded with a differential GPS. Moreover, SPOT 6 and SPOT 7 satellite images were processed on which spectral indices of vegetation, soil and water were calculated. Five classification methods were applied based on reflectivity and spectral knowledge of land cover. The results were compared with a pixel-by-pixel confusion matrix and the Kappa Coefficient (CK). From the analysis, it was obtained that in the spring and summer, the Mahalanobis Distance method was the one that yielded more precise values. At the same time, for Autumn and Winter, it was the Maximum Likelihood (CK of 0.90 and 0.97, respectively). Designed maps represent an essential tool for those spaces that base their economy on rainfed agricultural production and show high climatic vulnerability to the occurrence of extreme precipitation events. KEYWORDS: SPOT images; Land-cover maps; Supervised and unsupervised methods.
Fil: Ferrelli, Federico. 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. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina
Fil: Brendel, Andrea. 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. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentina
Fil: Perillo, Gerardo Miguel E.. 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. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geología; Argentina
Fil: Piccolo, Maria Cintia. 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. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina
Materia
Imágenes SPOT
Mapas de cobertura del suelo
Métodos de clasificación supervisados y no supervisados
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
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The results were compared with a pixel-by-pixel confusion matrix and the Kappa Coefficient (CK). From the analysis, it was obtained that in the spring and summer, the Mahalanobis Distance method was the one that yielded more precise values. At the same time, for Autumn and Winter, it was the Maximum Likelihood (CK of 0.90 and 0.97, respectively). Designed maps represent an essential tool for those spaces that base their economy on rainfed agricultural production and show high climatic vulnerability to the occurrence of extreme precipitation events. KEYWORDS: SPOT images; Land-cover maps; Supervised and unsupervised methods.Fil: Ferrelli, Federico. 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. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; ArgentinaFil: Brendel, Andrea. 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The aim of this study was to evaluate supervised and unsupervised classification methods to organize land cover on a seasonal scale with high spatial resolution in the south of the Pampeana Region (Argentina). Field trips were made, and georeferenced sites were recorded with a differential GPS. Moreover, SPOT 6 and SPOT 7 satellite images were processed on which spectral indices of vegetation, soil and water were calculated. Five classification methods were applied based on reflectivity and spectral knowledge of land cover. The results were compared with a pixel-by-pixel confusion matrix and the Kappa Coefficient (CK). From the analysis, it was obtained that in the spring and summer, the Mahalanobis Distance method was the one that yielded more precise values. At the same time, for Autumn and Winter, it was the Maximum Likelihood (CK of 0.90 and 0.97, respectively). Designed maps represent an essential tool for those spaces that base their economy on rainfed agricultural production and show high climatic vulnerability to the occurrence of extreme precipitation events. KEYWORDS: SPOT images; Land-cover maps; Supervised and unsupervised methods.
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