Evaluación de una estrategia de segmentación automática para rodalizar el bosque de lenga

GASTÓN MAURO DIAZ; JOSÉ DANIEL LENCINAS

Iguazú

Congreso; 4to Congreso Forestal Argentino y Latinoamericano Iguazú; 2013

Se ha demostrado el potencial de la rodalización automática del bosque con datos multiespectrales de alta resolución y el algoritmo de segmentación multiresolución de eCognition. Para obtener resultado útiles con este algoritmo es necesario establecer el parámetro de escala, para ello existe una prometedora herramienta llamada Estimador del Parámetro de Escala. A pesar de ello, aún no se ha estudiado el impacto del dato de teledetección sobre la rodalización producida optimizando con dicha herramienta. Esto es equivalente a preguntar, ¿qué tanto depende el resultado de la rodalización de la resolución espacial y espectral de los datos de teledetección utilizados?  El objetivo de este trabajo fue evaluar el impacto de las características de los datos de teledetección en la rodalización con segmentación automática de un bosque de Nothofagus pumilio en Chubut, Argentina. Se estimó el parámetro de escala y se segmentó datos: QuickBird, SPOT5-HRG y TERRA-ASTER en su resolución espacial original y degradada a 30 metros, utilizando la banda del infrarrojo cercano y el índice de vegetación de diferencias normalizadas. La similitud encontrada entre la rodalización con diferentes sensores y con versiones degradadas del mismo sensor demostró la utilidad de la herramienta para estimar el  parámetro de escala. Se destaca que al utilizar el índice de vegetación,  en vez de la banda espectral, se obtiene objetos con bordes más simples y tamaños más uniformes. Estos son los primeros resultados publicados sobre la rodalización automática estimando el parámetro de escala, se recomienda verificar estas observaciones en otras áreas y tipos de bosque.