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Caracterización del estado de los ecosistemas terrestres a través de las variaciones interanuales de RUE (Rain Use Efficiency) 通过RUE（雨水利用效率）的年际变化表征陆地生态系统的状况

IF 0.7

Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-07-28 DOI: 10.4995/raet.2023.19980

Marina Simó-Martí, Beatriz Martínez, M. A. Gilabert

{"title":"Caracterización del estado de los ecosistemas terrestres a través de las variaciones interanuales de RUE (Rain Use Efficiency)","authors":"Marina Simó-Martí, Beatriz Martínez, M. A. Gilabert","doi":"10.4995/raet.2023.19980","DOIUrl":"https://doi.org/10.4995/raet.2023.19980","url":null,"abstract":"La degradación de los ecosistemas se ha incrementado en las últimas décadas y se prevé que el cambio climático incremente su riesgo, sobre todo en los ecosistemas áridos y semiáridos. El objetivo de este trabajo es la caracterización del estado de los ecosistemas terrestres del territorio español peninsular y las Islas Baleares a través del análisis temporal de la variable RUE (Rain Use Efficiency) durante el periodo 2004-2018. Las imágenes de RUE anual se han calculado como el cociente entre la producción primaria bruta (GPP) anual y la precipitación acumulada (PPT) anual a una resolución espacial de 1 km, y posteriormente se han normalizado los valores. La GPP anual se deriva de la GPP diaria, obtenida utilizando una optimización del modelo de Monteith y la PPT a partir de las imágenes de precipitación diaria, que proceden de aplicar un kriging a los datos de las estaciones de la red de AEMet. El análisis temporal de la RUE se ha realizado calculando su pendiente con el test de Mann-Kendall y el método de Sen-Theil. La RUE se ha analizado a tres niveles de estudio: a nivel regional, por tipos de vegetación y a nivel de píxel. Los resultados han mostrado una tendencia negativa de la RUE normalizada (entre -0.05 y -0.25 año-1) para la mayoría del territorio, para las 9 clases de vegetación (siendo las clases forestales las que han presentado las pendientes más acusadas) y en 5 de los 8 ecosistemas analizados a nivel de píxel. Un declive en la RUE indica cierta degradación en la cubierta vegetal. Del análisis de los resultados se ha extraído que la variabilidad interanual de la RUE se encuentra mediada en gran parte por la precipitación (correlación negativa). Se ha observado que la GPP ha experimentado en los últimos años un incremento progresivo conocido como greening.","PeriodicalId":43626,"journal":{"name":"Revista de Teledeteccion","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.7,"publicationDate":"2023-07-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48665346","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Mapeo semiautomático de áreas quemadas en Chimborazo-Ecuador utilizando medias compuestas de dNBR con umbrales ajustados 使用dNBR复合介质对厄瓜多尔钦博拉索的烧伤区域进行半自动测绘，并调整阈值

IF 0.7

Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-07-28 DOI: 10.4995/raet.2023.19428

César Cisneros-Vaca, Julia Calahorrano, M. Abarca, Mery Manzano

{"title":"Mapeo semiautomático de áreas quemadas en Chimborazo-Ecuador utilizando medias compuestas de dNBR con umbrales ajustados","authors":"César Cisneros-Vaca, Julia Calahorrano, M. Abarca, Mery Manzano","doi":"10.4995/raet.2023.19428","DOIUrl":"https://doi.org/10.4995/raet.2023.19428","url":null,"abstract":"En este trabajo se implementó una metodología semiautomática para la delimitación de áreasquemadas en la provincia de Chimborazo en Ecuador, durante el periodo 2018-2021 utilizando la base de datosde incendios forestales suministrada por el Programa Amazonia sin fuego del Ministerio del Ambiente Agua y Transición Ecológica (MAATE). Se utilizó las colecciones de imágenes de Landsat 7 y Landsat 8 corregidas atmosféricamente y disponibles en la plataforma Google Earth Engine (GEE). Para delimitar las áreas quemadas se calculó medias compuestas de índices normalizados de áreas quemadas (NBR) en GEE y se evaluaron los umbrales de la diferencia de índices normalizados de quema (dNBR) más adecuados por encima de los cuales se delimita la quema para el herbazal de páramo. La investigación muestra: (a) el valor del umbral de dNBR, sobre imágenes de medias compuestas de Landsat 7 y Landsat 8 que mejor se ajusta para identificar áreas quemadas en la zona de estudio es de 0,15; (b) se encontraron nueve eventos con áreas iguales o mayores a 100 ha, pero sólo pudieron ser ubicados siete; (c) la mayoría de las áreas quemadas registradas en la base de datos del MAATE fueron sobrestimadas desde un 45% hasta un 91,5% en comparación con las áreas quemadas digitalizadas sobre las imágenes satelitales. Estos hallazgos proporcionan información que contribuye al fortalecimiento de estadísticas nacionales de incendios, útil para la construcción de políticas públicas de monitoreo y gestión deincendios forestales en el Ecuador.","PeriodicalId":43626,"journal":{"name":"Revista de Teledeteccion","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.7,"publicationDate":"2023-07-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41749913","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Análisis espacio-temporal de florecimientos algales nocivos en un lago-cráter tropical usando datos MODIS (2003-2020) 利用MODIS数据（2003-2020年）对热带湖泊陨石坑有害藻类开花的时空分析

IF 0.7

Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-07-28 DOI: 10.4995/raet.2023.19673

Lizette Zareh Cortés-Macías, J. P. Rivera-Caicedo, Jushiro Cepeda-Morales, Ó. U. Hernández-Almeida, Ricardo García-Morales, Pablo Velarde-Alvarado

{"title":"Análisis espacio-temporal de florecimientos algales nocivos en un lago-cráter tropical usando datos MODIS (2003-2020)","authors":"Lizette Zareh Cortés-Macías, J. P. Rivera-Caicedo, Jushiro Cepeda-Morales, Ó. U. Hernández-Almeida, Ricardo García-Morales, Pablo Velarde-Alvarado","doi":"10.4995/raet.2023.19673","DOIUrl":"https://doi.org/10.4995/raet.2023.19673","url":null,"abstract":"El lago-cráter de Santa María del Oro en el estado de Nayarit, México, presenta Florecimientos Algales (FA) de manera cíclica anual, el florecimiento y posterior decaimiento de estas poblaciones de crea cambios de color en el agua, generalmente en la primera mitad del año. Este trabajo evalúo algoritmos de clasificación supervisada que permitan identificar estos cambios usando datos de los productos MOD09GQ y MYD09GQ del sensor MODIS en el período de enero 2003 a diciembre 2020. A partir de una revisión de FA registrados en la literatura y análisis estadísticos de gráficos de dispersión, se construyó una base de datos de información espectral y etiquetas del estado de color del lago para evaluar los diferentes algoritmos de clasificación. El mejor clasificador fue Random Forest con una precisión de 87.1 %, El análisis temporal y la evaluación espacial de la incidencia de los florecimientos mostraron que mayo, abril y marzo son los meses con mayor presencia de cambios de color en el lago relacionados a FA. En el análisis espacial se encontró que la mayor incidencia de florecimientos se da en la región sureste del lago y las mayores cantidades de eventos ocurrieron en los años 2011, 2008 y 2012 respectivamente. Se determina la influencia del fenómeno El Niño- Oscilación del Sur (ENSO) en la incidencia de florecimientos algales en el lago-cráter debido al patrón temporal entre las anomalías en los FA y el índice multivariado de El Niño-Oscilación del Sur, donde el mayor número de eventos de FA se presentaron en las fases frías del ENSO.","PeriodicalId":43626,"journal":{"name":"Revista de Teledeteccion","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.7,"publicationDate":"2023-07-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45737487","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Calibration of volumetric soil moisture using Landsat-8 and Sentinel-2 satellite imagery by Google Earth Engine 谷歌地球引擎利用陆地卫星8号和哨兵2号卫星图像校准体积土壤湿度

IF 0.7

Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-07-28 DOI: 10.4995/raet.2023.19368

José Rodolfo Quintana-Molina, I. Sánchez-Cohen, Sergio Iván Jiménez-Jiménez, M. Marcial-Pablo, Ricardo Trejo-Calzada, Emilio Quintana-Molina

{"title":"Calibration of volumetric soil moisture using Landsat-8 and Sentinel-2 satellite imagery by Google Earth Engine","authors":"José Rodolfo Quintana-Molina, I. Sánchez-Cohen, Sergio Iván Jiménez-Jiménez, M. Marcial-Pablo, Ricardo Trejo-Calzada, Emilio Quintana-Molina","doi":"10.4995/raet.2023.19368","DOIUrl":"https://doi.org/10.4995/raet.2023.19368","url":null,"abstract":"Water scarcity for agriculture is increasingly evident due to climatic alterations and inadequate management of this resource. Therefore, developing digital models that help improve water resource management to provide solutions to agronomic problems in northern Mexico is necessary. In this context, the objective of the present research is to calibrate the Optical Trapezoid (OPTRAM) and Thermal-Optical Trapezoid (TOTRAM) models to estimate the volumetric soil moisture at different depths through vegetation indices derived from Landsat-8 and Sentinel-2 satellite images using Google Earth Engine (GEE). Agricultural areas under gravity irrigation and rainfed runoff in the Comarca Lagunera, the lower part of the Hydrological Region No. 36 of the Nazas and Aguanaval rivers were selected for in-situ measurements. The OPTRAM and TOTRAM normalized moisture content (W) estimates were compared with in-situ volumetric soil moisture (Ɵ) data. Results indicate that the predictions of OPTRAM errors using Sentinel-2 images showed RMSE between 0.033 to 0.043 cm3 cm-3 and R2 between 0.66 to 0.75, whereas Landsat-8 errors showed RSME from 0.036 to from 0.036 to 0.057 cm3 cm-3 and R2 between 0.70 to 0.81. On the other hand, TOTRAM errors showed RMSE between 0.045 to 0.053 cm3 cm-3 and R2 between 0.62 to 0.85 through calibrations. This study made it possible to evaluate the most accurate combinations of the pixel distributions of each model and vegetation indices for the estimation of volumetric soil moisture within the different phenological stages of the crops.","PeriodicalId":43626,"journal":{"name":"Revista de Teledeteccion","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.7,"publicationDate":"2023-07-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47309912","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Clasificación de uso y cobertura del suelo a través de algoritmos de aprendizaje automático: revisión bibliográfica 利用机器学习算法对土地利用和土地覆盖进行分类:文献综述

IF 0.7

Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-07-28 DOI: 10.4995/raet.2023.19014

René Tobar-Díaz, Yan Gao, Jean-François Mas, Víctor-Hugo Cambrón-Sandoval

{"title":"Clasificación de uso y cobertura del suelo a través de algoritmos de aprendizaje automático: revisión bibliográfica","authors":"René Tobar-Díaz, Yan Gao, Jean-François Mas, Víctor-Hugo Cambrón-Sandoval","doi":"10.4995/raet.2023.19014","DOIUrl":"https://doi.org/10.4995/raet.2023.19014","url":null,"abstract":"Los métodos para la clasificación de uso y cobertura del suelo (UCS) han mostrado avances importantes en los últimos años, como la incorporación de las técnicas de aprendizaje automático (machine learning-ML) que han ganado popularidad y aceptación por sus resultados. Sin embargo, la falta de consensos metodológicos ha provocado una aplicación desordenada de los métodos ML en la clasificación de UCS. Por lo que a través de la revisión bibliográfica practicada se identificaron puntos de la forma en que se están implementando los métodos, así como posibles implicaciones en la clasificación de UCS al darse de esta manera. Para dicha revisión se utilizaron únicamente artículos científicos publicados entre el año 2000 al 2020 y que consideraran alguno de los siguientes algoritmos para la clasificación de UCS: k vecinos más cercanos (K-nearest neighbor-KNN), bosque aleatorio (random forest-RF), máquina de soporte de vectores (support vector machine-SVM), redes neuronales artificiales (artificial neural network-ANN) y árboles de decisión (decision trees-DT). A través de los resultados obtenidos en la revisión bibliográfica, se reafirma el potencial de los algoritmos y se identifican puntos de mejora para la aplicación de ML en la clasificación de UCS, especialmente en la integración de los conjuntos de datos, la parametrización de los algoritmos y la evaluación de los resultados, generando a su vez una selección de buenas prácticas a partir de las recomendaciones de diversos autores las cuales consideramos serán de utilidad para usuarios interesados en estos métodos.","PeriodicalId":43626,"journal":{"name":"Revista de Teledeteccion","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.7,"publicationDate":"2023-07-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41523002","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Estimación de biomasa y carbono con herramientas de teledetección en bosques secos tropicales del Tolima, Colombia 利用遥感工具估算哥伦比亚托利马干燥热带森林的生物量和碳

IF 0.7

Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-07-28 DOI: 10.4995/raet.2023.19242

C. E. Mejía, H. J. Andrade, Milena A. Segura

{"title":"Estimación de biomasa y carbono con herramientas de teledetección en bosques secos tropicales del Tolima, Colombia","authors":"C. E. Mejía, H. J. Andrade, Milena A. Segura","doi":"10.4995/raet.2023.19242","DOIUrl":"https://doi.org/10.4995/raet.2023.19242","url":null,"abstract":"Los bosques mantienen una gran cantidad de carbono en biomasa, lo cual constituye una opción de mitigación del cambio climático. Esta investigación se centró en la estimación de biomasa aérea y carbono mediante herramientas de teledetección y modelación matemática en bosques secos del Centro Universitario Regional del Norte (CURDN) de la Universidad del Tolima: bosque de galería y ripario (152,2 ha) y de vegetación secundaria o en transición (329,1 ha). Se establecieron 59 parcelas temporales de muestreo, a las cuales se le estimó la biomasa y carbono aérea midiendo árboles y empleando modelos alométricos y una fracción de carbono de 0,47. Se estimaron cuatro índices de vegetación (NDVI, EVI, SAVI, OSAVI) provenientes de dos imágenes en época lluviosa y seca por el satélite Sentinel 2A. El NDVI de la época lluviosa arrojó el mejor R2 (0,87), lo que permitió desarrollar un modelo de estimación de biomasa aérea. Se generó cartografía de distribución de biomasa y carbono en el área de estudio arrojando un valor promedio de 95,1 y 44,1 t/ha de biomasa y carbono aéreo, respectivamente. Estos resultados permitieron espacializar el contenido de biomasa y sumideros de carbono dentro del CURDN y que sirve como primer paso para gestionar el territorio y establecer mecanismos de preservación de los bs-T en el departamento del Tolima.","PeriodicalId":43626,"journal":{"name":"Revista de Teledeteccion","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.7,"publicationDate":"2023-07-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46365243","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Delimitación de áreas quemadas en Chile a partir de umbrales dNBR ajustados según región y cubiertas del suelo 根据区域和土壤覆盖调整dNBR阈值划定智利的烧伤区域

IF 0.7

Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-01-30 DOI: 10.4995/raet.2023.18155

Raimundo Sánchez, M. Briones, A. Gamboa, Rafaella Monsalve, Denis Berroeta, Luis Valenzuela

{"title":"Delimitación de áreas quemadas en Chile a partir de umbrales dNBR ajustados según región y cubiertas del suelo","authors":"Raimundo Sánchez, M. Briones, A. Gamboa, Rafaella Monsalve, Denis Berroeta, Luis Valenzuela","doi":"10.4995/raet.2023.18155","DOIUrl":"https://doi.org/10.4995/raet.2023.18155","url":null,"abstract":"La delimitación de áreas quemadas es un paso importante para el estudio de incendios forestales, y el uso de teledetección satelital permite una metodología escalable. Estudios previos utilizan un umbral de dNBR para determinar la presencia de áreas incendiadas, pero este umbral se ve afectado por la variabilidad vegetacional determinada por la geografía del área de estudio y la cobertura de uso de suelos. Por ello, se utilizó la diferencia del índice normalizado de áreas quemadas (dNBR) para estudiar los mega incendios que afectaron la zona central de Chile en el verano de 2017. Se desarrolló una metodología automatizada que a partir de imágenes satelitales y de polígonos de las áreas incendiadas provistos por la Corporación Nacional Forestal de Chile (CONAF) genera un set de umbrales de dNBR diferenciados por región administrativa y uso de suelo. La aplicación de umbrales de dNBR diferenciados permite mejorar significativamente la precisión del modelo de delimitación de áreas quemadas, aunque no logra resultados satisfactorios para todos los usos de suelo. Este avance metodológico permitirá mejorar el diseño y fiscalización de políticas de prevención, conservación y restauración de ecosistemas afectados por incendios forestales.","PeriodicalId":43626,"journal":{"name":"Revista de Teledeteccion","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.7,"publicationDate":"2023-01-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43641002","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Evaluación del impacto de la superresolución sobre imágenes multiespectrales GEOSAT-2 评估超分辨率对GEOSAT-2多光谱图像的影响

IF 0.7

Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-01-30 DOI: 10.4995/raet.2023.18470

C. Fernández, Carolina De Castro, Lucía García, María Elena Calleja, Rubén Niño, Silvia Fraile, Rafael Sousa

{"title":"Evaluación del impacto de la superresolución sobre imágenes multiespectrales GEOSAT-2","authors":"C. Fernández, Carolina De Castro, Lucía García, María Elena Calleja, Rubén Niño, Silvia Fraile, Rafael Sousa","doi":"10.4995/raet.2023.18470","DOIUrl":"https://doi.org/10.4995/raet.2023.18470","url":null,"abstract":"La creciente necesidad de observar la Tierra con mayor detalle supone la aparición de nuevas técnicas para la mejora del valor geométrico de las imágenes, conservando sus características radiométricas. El sector de seguridad y defensa es uno de los sectores estratégicos que requiere de estos avances, pero no los únicos, ya que, al ser capaces de conservar las características radiométricas del dato, la agricultura de precisión constituye un beneficiario clave de dichas mejoras. De esta manera se pueden proporcionar datos e información más detallada de las necesidades específicas de cada cultivo, lo que supone una mejora directa para el agricultor, las empresas agrícolas y el medio ambiente. En este trabajo se aplicaron los métodos Random Forest y XGBoost con el fin de mejorar la resolución de las imágenes GEOSAT-2 conservando sus valores radiométricos. Además, se evaluó la calidad de las imágenes mejoradas. Dicha valoración ha sido llevada a cabo por el equipo de control y evaluación de datos de Copernicus (CQC), permitiendo añadir un nuevo producto a la cartera de productos de GEOSAT, listo para ser integrado dentro de la oferta de datos del programa Copernicus.","PeriodicalId":43626,"journal":{"name":"Revista de Teledeteccion","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.7,"publicationDate":"2023-01-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44554272","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Clasificación de cobertura vegetal con resolución espacial de 10 metros en bosques del Caribe colombiano basado en misiones Sentinel 1 y 2 基于哨兵1号和2号任务的哥伦比亚加勒比森林10米空间分辨率植被覆盖分类

IF 0.7

Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-01-30 DOI: 10.4995/raet.2023.17655

J. A. Anaya, Susana Rodríguez-Buriticá, M. C. Londoño

{"title":"Clasificación de cobertura vegetal con resolución espacial de 10 metros en bosques del Caribe colombiano basado en misiones Sentinel 1 y 2","authors":"J. A. Anaya, Susana Rodríguez-Buriticá, M. C. Londoño","doi":"10.4995/raet.2023.17655","DOIUrl":"https://doi.org/10.4995/raet.2023.17655","url":null,"abstract":"Se generó un mapa de cobertura terrestre del Caribe colombiano con datos de las misiones Sentinel-1 y Sentinel-2 para el año 2020. El objetivo principal fue evaluar el uso de imágenes Sentinel 1 y 2 para la generación de una clasificación de bosques del Caribe. Las imágenes fueron procesadas con Google Earth Engine (GEE) y luego clasificadas con Random Forest. Se calculó la exactitud global, la disminución media en exactitud y la disminución media en Gini para las bandas ópticas y radar. Esto permitió evaluar la importancia de las diferentes regiones del espectro electromagnético en la clasificación de la cobertura vegetal y la importancia relativa de cada banda. La exactitud del mapa de cobertura terrestre fue del 76% utilizando exclusivamente las bandas de Sentinel-2, con un ligero aumento cuando se incorporaron los datos de Sentinel-1. La región SWIR fue la más importante de ambos programas Sentinel para aumentar la exactitud. Destacamos la importancia de la banda 1 de aerosoles costeros (442,7 nm) en la clasificación a pesar de su baja resolución espacial. La exactitud global alcanzó el 83% al agregar los datos de elevación de la misión de topografía de radar del transbordador (SRTM) como variable auxiliar. Estos resultados indican un gran potencial para la generación de mapas de cobertura vegetal a nivel regional manteniendo un tamaño de píxel de 10 m. Este artículo destaca la importancia relativa de las diferentes bandas y su aporte a la clasificación en términos de exactitud.","PeriodicalId":43626,"journal":{"name":"Revista de Teledeteccion","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.7,"publicationDate":"2023-01-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42880969","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Cambios en la producción primaria bruta (GPP) de la vegetación naturalen la Comunidad Valenciana (2001-2018) 瓦伦西亚社区自然植被初级生产总值(GPP)的变化(2001-2018)

IF 0.7

Revista de Teledeteccion Pub Date : 2023-01-30 DOI: 10.4995/raet.2023.18659

B. Martínez, S. Sánchez-Ruiz, M. Campos-Taberner, F. J. García-Haro, M. A. Gilabert

{"title":"Cambios en la producción primaria bruta (GPP) de la vegetación naturalen la Comunidad Valenciana (2001-2018)","authors":"B. Martínez, S. Sánchez-Ruiz, M. Campos-Taberner, F. J. García-Haro, M. A. Gilabert","doi":"10.4995/raet.2023.18659","DOIUrl":"https://doi.org/10.4995/raet.2023.18659","url":null,"abstract":"Este trabajo analiza los cambios en la vegetación natural de la Comunidad Valenciana experimentados durante el periodo 2001-2018. Para ello se utiliza un producto de GPP (Gross Primary Production) diario a 1 km de resolución espacial obtenido con el modelo de eficiencia en el uso de la radiación propuesto por Monteith, combinando datos de observación de la Tierra (EO) (e.g., MODIS/Terra-Aqua y SEVIRI/MSG) y datos meteorológicos (e.g., precipitación y temperatura). La detección de cambios se ha llevado a cabo aplicando un análisis multi-resolución (AMR) basado en la transformada wavelet (TW) a las series temporales de GPP. Este análisis permite descomponer la serie en varias componentes con resoluciones temporales diferentes. La tendencia, positiva o negativa, de la componente que se asocia con la variabilidad interanual es la que determina el cambio, positivo (greening) o negativo (browning) de la actividad fotosintética a largo plazo. Los cambios graduales negativos detectados en la vegetación natural ponen de manifiesto la existencia de zonas caracterizadas con un cierto nivel de degradación y que, además, coinciden con zonas incluidas dentro de programas de conservación, como por ejemplo el Parque Natural de la serra d’ Espadà en Castellón. Para poder identificar estas zonas se han eliminado previamente las zonas con cambios bruscos negativos que son consecuencia de incendios en los que la regeneración de la vegetación es muy lenta o todavía no se ha completado. Estas zonas presentan un buen acuerdo con la cartografía de incendios proporcionada por la Generalitat Valenciana.","PeriodicalId":43626,"journal":{"name":"Revista de Teledeteccion","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.7,"publicationDate":"2023-01-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46602007","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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