Evento

Combinación de imágenes satelitales SPOT-6 y Landsat 8 OLI para la estimación de cobertura leñosa en bosques áridos del centro de Argentina

Gatica, Mario Gabriel Icon; Campos, Valeria Evelin Icon

Otros responsables

Fecha

2023

Editorial

Universidad Nacional de Cuyo

Revista

Título del libro

Nombre del evento

VIII Congreso Forestal Latinoamericano; V Congreso Forestal Argentino

Fecha del evento

2023-03-27

Institución organizadora

Red Argentina de Ciencia y Tecnología Forestal

ISSN

eISSN

ISBN

978-987-46815-7-7

Idioma

Español

Tipo del evento

Congreso

Clasificación temática

Resumen

La cobertura de especies vegetales leñosas es un componente clave del funcionamiento de las zonas áridas y semiáridas; y se distribuye espacialmente heterogénea en estos paisajes limitados por el agua. En este trabajo hemos usado imágenes SPOT-6 de alta resolución espacial (1,5 m) como base de datos de cobertura de leñosas y escenas Landsat 8 OLI (L8) para la predicción de esta variable a mayor escala espacial (30 m). El objetivo principal fue evaluar qué combinación de bandas e índices espectrales derivados de L8 es la que mejor predice la cobertura de especies leñosas; y si estos predictores corresponden a la estación de invierno, de verano, o ambas estaciones. Se usaron imágenes del satélite Landsat 8 (OLI-TIRS) y SPOT 6. Sobre el área de estudio se distribuyeron al azar 1000 puntos de entrenamiento, de los cuales se particionaron en 75% para entrenar un modelo Random Forest (RF) y el 30% para validación. De las 38 variables incluidas inicialmente, 5 fueron seleccionadas como relevantes. La mejor combinación de dos bandas fue la inclusión de la banda 3 y el componente TCT-H de humedad de invierno. La combinación de bandas e índices de vegetación y humedad derivados de Landsat 8 OLI es una herramienta apropiada para el mapeo del porcentaje de cobertura de especies leñosas en sistemas áridos del centro-oeste de Argentina. Es necesario la inclusión de bandas de las dos estaciones, siendo de mayor relevancia la inclusión de información de la época de invierno. El modelo final predice el patrón espacial de cambios en la cobertura de leñosas con una alta precisión, que podría mejorarse con la inclusión de bandas de tipo radar.

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