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dc.contributor.author
San Martín, Laura
dc.contributor.author
Morandeira, Natalia Soledad
dc.contributor.author
Grimson, Rafael
dc.contributor.author
Rajngewerc, Mariela
dc.contributor.author
Gonzalez, Eliana Belen
dc.contributor.author
Kandus, Patricia
dc.date.available
2022-09-12T11:54:03Z
dc.date.issued
2020-02
dc.identifier.citation
San Martín, Laura; Morandeira, Natalia Soledad; Grimson, Rafael; Rajngewerc, Mariela; Gonzalez, Eliana Belen; et al.; The contribution of ALOS/PALSAR-1 multi-temporal data to map permanently and temporarily flooded coastal wetlands; Taylor & Francis Ltd; International Journal of Remote Sensing; 41; 4; 2-2020; 1582-1602
dc.identifier.issn
0143-1161
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/168271
dc.description.abstract
Although regional wetland mapping studies have mostly relied on optical sensors, synthetic aperture radar (SAR) sensors are being increasingly applied. The aim of this study is to analyse the ability of the Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar on board of the Advanced Land Observing Satellite (ALOS/PALSAR-1) data to identify, delineate and monitor wetlands, and to evaluate the importance of scene selection in a highly unpredictable wetland. Three SAR scene sets (Year A, Year B and Inter-annual) were built for this purpose, considering the intra-annual and inter-annual hydrologic variability and the phenologic variability of the studied coastal wetland. Seven land cover types were defined, including three permanently flooded wetland classes, three temporarily flooded wetland classes and one non-wetland class. An object-based unsupervised classification approach was applied on each multi-temporal set. The obtained clusters were characterized by a temporal signature and assigned to the seven land cover types using a decision tree with user-defined thresholds. The accuracy assessment of each product was performed using a set of 258 data sites, including field collected data and data retrieved from Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) imagery acquired during the dates of the field campaign. The Year B set showed the best accuracy (83.4% overall, 75% Kappa coefficient (κ)) and the lowest omission and commission mean errors (16.6% and 16.1% respectively). The classes that were best differentiated are permanently flooded wetlands (PFW) and non-wetlands (NW) in all sets.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Taylor & Francis Ltd
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
WETLANDS
dc.subject
SAR
dc.subject
MULITEMPORAL
dc.subject.classification
Otras Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente
dc.subject.classification
Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
The contribution of ALOS/PALSAR-1 multi-temporal data to map permanently and temporarily flooded coastal wetlands
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-09-09T17:59:19Z
dc.journal.volume
41
dc.journal.number
4
dc.journal.pagination
1582-1602
dc.journal.pais
Reino Unido
dc.journal.ciudad
Londres
dc.description.fil
Fil: San Martín, Laura. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental; Argentina
dc.description.fil
Fil: Morandeira, Natalia Soledad. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental; Argentina
dc.description.fil
Fil: Grimson, Rafael. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rajngewerc, Mariela. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental; Argentina
dc.description.fil
Fil: Gonzalez, Eliana Belen. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental; Argentina
dc.description.fil
Fil: Kandus, Patricia. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental; Argentina
dc.journal.title
International Journal of Remote Sensing
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2019.1673915
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01431161.2019.1673915
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