Discriminación automática de tipos de vegetación en base a datos satelitales MMRS y ASTER en la región andino patagónica

RÍOS M.F.; LENCINAS J. D.; CALDERÓN M.

Esquel

Jornada; Segunda Reunión sobre Nothofagus en la Patagonia; 2008

CIEFAP-CFI-UNPSJB-UNCo-UACH

Debido a las características geográficas de la región Andino Patagónica, en ocasiones resulta muy costoso, acceder a determinadas áreas boscosas para realizar relevamientos terrestres. En este sentido, los datos satelitales proveen información de diferentes regiones del espectro electromagnético, posibilitando una alta capacidad de discriminación de elementos, especialmente vegetación. Para el presente trabajo se propuso un análisis en base a datos MMRS y ASTER, con el objetivo de evaluar, mediante un proceso de clasificación automático, la aptitud de cada sensor para discriminar tipos de vegetación. El proceso de clasificación fue realizado en tres etapas jerárquicas, incrementando la segmentación en cada una de ellas y obteniendo como resultado una cobertura temática de diez clases. En una primer instancia se separó el bosque alto del bosque bajo. Dentro del bosque alto se discriminaron las clases coihue y lenga, y a su vez ésta última se separó en lenga alta y lenga achaparrada. Por otra parte, dentro del bosque bajo, se discriminaron las clases ñire, ciprés de la cordillera y caña coligüe. La precisión de cada clasificación fue validada mediante una matriz de error. En la mayoría de las clases, los valores de precisión individual obtenidos de la imagen ASTER fueron mayores a los de la imagen MMRS. Considerando el bosque alto, la clase mejor clasificada, tanto con la imagen ASTER como con la imagen MMRS, fue lenga, obteniéndose valores de precisión para el usuario de 91,5 % y 83,6 % respectivamente. La clase Coihue fue clasificada con mayor precisión (83,7 %) en la imagen ASTER.Los valores de precisión a nivel 3 de segmentación obtenidos de la imagen ASTER resultaron mayores a los de la imagen MMRS. Los datos MMRS permiten diferenciar con alta precisión clases de bosque-no bosque, no obstante no son aptos para discriminar las clases estudiadas a nivel 3. Con los datos ASTER se obtuvo, para las categorías boscosas coihue y lenga (exceptuando su forma achaparrada), valores de precisión superiores al 75 %.