Clasificación de cobertura vegetal con resolución espacial de 10 metros en bosques del Caribe colombiano basado en misiones Sentinel 1 y 2

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.

Keywords

• sentinel
• selección de bandas
• google earth engine
• exactitud de la clasificación
• bosque seco
• colombia