Análisis de la cobertura del suelo a partir del uso del algoritmo Random Forest

Abstract

Las coberturas del suelo desempeñan un papel crucial en una variedad de procesos ambientales y ecológicos. Las mismas influyen en la susceptibilidad y la vulnerabilidad de un área a diversos riesgos naturales, como inundaciones, deslizamientos de tierra, incendios forestales y sequías. Detectar y cuantificar estos cambios a lo largo del tiempo permite evaluar el impacto de actividades humanas como la agricultura, la urbanización y la minería en el medio ambiente y tomar medidas correctivas para mitigar sus efectos negativos. El trabajo tiene como objetivo determinar las coberturas del suelo para el partido de Puan en dos temporadas (estival e invernal) a partir de la aplicación del algoritmo Random Forest. Se trabajo con imágenes satelitales de Sentinel – 2 corregidas a superficie, con las cuales se obtuvieron índices espectrales y una posterior clasificación supervisada para la determinación de las coberturas del suelo. Las escala temporal corresponde al año 2023, con la estación estival (enero) y la estación invernal (julio). Los resultados permitieron identificar la distribución de los usos del suelo en el partido de Puan y su respuesta frente a las variaciones estacionales en un mismo año.

Land covers play a crucial role in a variety of environmental and ecological processes. They influence the susceptibility and vulnerability of an area to various natural hazards, such as floods, landslides, forest fires and droughts. Detecting and quantifying these changes over time makes it possible to assess the impact of human activities such as agriculture, urbanisation and mining on the environment and to take corrective measures to mitigate their negative effects. The aim of this work is to determine the land cover for the Puan district in two seasons (summer and winter) by applying the Random Forest algorithm. We worked with Sentinel-2 satellite images corrected to surface, with which we obtained spectral indices and a subsequent supervised classification for the determination of land cover. The time scale corresponds to the year 2023, with the summer season (January) and the winter season (July). The results allowed us to identify the distribution of land uses in the Puan district and their response to seasonal variations in the same year.