Evolución espacio-temporal de la cobertura del suelo basada en técnicas de Inteligencia Artificial del río Sauce Grande

Abstract

El objetivo de este trabajo es proporcionar herramientas automáticas para estudiar la evolución espaciotemporal de las coberturas de agua y vegetación en un tramo del río Sauce Grande. Para ello, se emplea una metodología basada en algoritmos de procesamiento de imágenes y aprendizaje de máquina. Los resultados indican que entre los años 2015-2017 existe una disminución de 4.6% en la superficie de agua y de 12.8% de vegetación. El período 2017-2018 presenta un aumento de superficie del agua de 11.4% y un aumento en la vegetación de 12.8 %. Las coberturas obtenidas poseen una resolución espacial de 1.5 m y tienen acceso online para consulta. De esta manera, este trabajo es pionero en el uso de herramientas automáticas en imágenes de alta resolución en el área de estudio.

The aim of this work is to provide freely available automatic evaluation tools of the spatio-temporal evolution of water and vegetation land covers in the Sauce Grande river. The methodology is based on satellite images and other remote sensing data sources, over which specific image processing and machine learning techniques were developed. To the best of our knowledge this is the first attempt to use automatic tools in high resolution images in the study area. The final data product has a spatial resolution of 1.5 m and is accessible online. Preliminary results indicate a decrease of 4.6 % in the water and 12.8% in the vegetation land covers during 2015-2017. Instead, the period 2017-2018 shows increases of 11.4 % in water and 12.8% in vegetation surfaces.