Detección de niveles mortalidad en plantaciones forestales del noreste argentino usando una combinación de índices espectrales satelitales

Abstract

Nuestros resultados sugieren que es necesaria la aplicación de diferentes índices espectrales debido a que éstos operan de forma complementaria. La clase con mayor precisión de identificación fue la clase de alta mortalidad, indicando que esta aproximación es apropiada para identificar rodales forestales en avanzado estado de mortalidad. En contraste, el modelo es menos preciso para identificar las zonas de mortalidad media. Esta menor precisión está relacionada con la presencia de individuos muertos y vivos resultando en una respuesta espectral similar al control (con baja o nula mortalidad). Finalmente, el modelo pudo discriminar las zonas de aprovechamiento de las zonas de alta mortalidad, evitando la confusión de procesos diferentes. Estos resultados sugieren que el uso combinado de diferentes índices espectrales de Sentinel 2 y en un contexto de aprendizaje automático supervisado es apropiado para identificar rodales forestales con diferentes grados de mortalidad.