哥斯达黎加阿拉胡埃拉,San ramon, Piedades Norte, La Paz的土地覆盖(2016 - 2017)

Luis Felipe Sancho-Jiménez, Liz Brenes-Cambronero
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摘要

在哥斯达黎加阿拉胡埃拉的拉巴斯,Piedades Norte, San ramon, Alajuela,进行了土壤覆盖和财产扩展变量的定量分析。在圣拉蒙的地籍地图和国家领土信息系统数据库中,对461个实地检查点进行了自然和人为覆盖分类。对航空照片进行分析,通过对卫星图像进行处理和根据其光谱特征在图像中识别材料,半自动进行分类。使用Sentinel 2ª(2017)图像。图像处理和空间分析使用专用软件QGIS 2.14.13©及其半自动分类插件进行。使用Sentinel 8、4和3波段以及“构建虚拟光栅”工具创建了一个虚拟光栅文件。本研究的目的是确定补体的兴趣区域(ROI),并根据土壤覆盖类型将其分类为宏观类。结果创建了一个栅格,其中像素值对应于类ID,每个颜色代表一个土地覆盖类。研究区域为2606.31公顷,其中自然覆盖率为66.54%,人为覆盖率为33.45%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Cobertura de suelo en La Paz, Piedades Norte, San Ramón, Alajuela, Costa Rica (2016 - 2017)
Se realizó el análisis cuantitativo de las variables cobertura de suelo y extensión de la propiedad en La Paz, Piedades Norte, San Ramón, Alajuela, Costa Rica. Se categorizó la información según cobertura natural y cobertura antrópica para lo cual se tomaron 461 puntos de comprobación de campo que fueron corroborados con el Mapa Catastral de San Ramón y la base de datos del Sistema Nacional de Información Territorial. Se analizaron fotografías aéreas para clasificar de forma semiautomática mediante el procesamiento de imágenes satelitales y la identificación de materiales en una imagen según sus firmas espectrales. Se utilizó una imagen Sentinel 2ª (2017). El procesamiento de imágenes y el análisis espacial se realizó mediante el software específico QGIS 2.14.13 © y su complemento Semi-Automatic Classification Plugin. Se creó un archivo ráster virtual con las bandas Sentinel 8, 4 y 3, y la herramienta “Construir Ráster Virtual”. Se determinaron regiones de interés (ROI) del complemento para ser clasificadas en macro clases acorde con el tipo de cobertura de suelo. Con los resultados se creó un ráster en el que los valores de los píxeles corresponden a los Clase ID y cada color representa una clase de cobertura del suelo. El área de estudio es de 2606,31 hectáreas de las cuales la cobertura natural alcanzó 66,54% mientras que la cobertura antrópica representa 33,45%.
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