Identificación de fases de desarrollo de bosques secundarios húmedos tropicales de tierras bajas en Costa Rica, mediante análisis digital de imágenes de sensores remotos
La importancia de los bosques secundarios ha aumentado en los últimos años debido al incremento de su superficie, al creciente interés comercial de los productos que de ellos se extraen, a las facilidades para el manejo silvicultural y a sus funciones de protección. Sin embargo, el irregular tamaño y distribución espacial de los parches con este tipo de bosque dificultan la tarea de inventariarlos, motivo que hace que la aplicación de inventarios a través de sensores remotos sea una técnica altamente deseable. Diversos estudios demuestran que la discriminación entre bosques tropicales por medio de sensores remotos es factible. No obstante, existen dificultades para identificar las fases de desarrollo del bosque secundario. Por medio de este trabajo, se intentó probar varias metodologías para clasificar digitalmente los bosques secundarios húmedos tropicales de tierras bajas en la región atlántica de Costa Rica. Se utilizaron dos imágenes referenciadas geográficamente de la zona de Sarapiquí, Costa Rica. Una, corresponde al sensor Landsat TM con seis bandas y otra al sensor radar SAR con la banda C, polarización HH. Ambas imágenes fueron tomadas en abril de 1992. Se realizaron clasificaciones supervisadas de las categorías de usos y coberturas de dos áreas utilizando como criterio de asignación la máaxima verosimilitud de los niveles digitales de los pixeles. La ubicación de las áreas de entrenamiento de todos los usos y coberturas presentes e identificables en las imágenes se realizó mediante registros de puntos estáticos de control con sistema de posicionamiento global (GPS), de las cuales se extrajo la correspondiente información de firmas. Las distintas fases del bosque secundario fueron consideradas como categorías independientes. Las clasificaciones realizadas para la imagen Landsat utilizaron 3 grupos de información constituidos por los canales originales TM, índices de vegetación y componentes principales. El canal de la banda C, la intensidad de color y canales de texturas formaron parte de la información para las clasificaciones de la imagen radar. Todos los grupos se analizaron según 4 niveles de clasificación o de detalle, los cuales involucraron a diferentes cantidades de categorías. Las precisiones de las clasificaciones se evaluaron a través de cuatro estimadores (precisión global, KHAT, KAPPA y tau). Se utilizó un muestreo por puntos para constatar los resultados de las clasificaciones tomando sólo cuatro categorías de bosques. Los resultados indican que la referenciación geográfica de las imágenes mediante el uso de puntos dinámicos de control levantados con GPS generó menores errores que la utilización de mapas digitalizados. En tanto, el bosque constituyó un factor limitante para la recolección de puntos estáticos. Las mejores clasificaciones se obtuvieron cuando se procedió a utilizar los datos originales de las 6 bandas TM, exceptuando el TM 6 (térmico). Las diferencias en los estimadores de precisión para las clasificaciones realizadas utilizando índices de vegetación y componentes principales no son importantes si se analiza a un el nivel de agruupación genérico (N4), más bien el uso de tres componentes principales reduce la información requerida para realizar una clasificación. Las clasificaciones de usos y coberturas en base a los 6 canales TM variaron en el grado de precisión según el nivel de agrupamiento estudiado. No obstante, los resultados fueron satisfactorios tanto en aquellos niveles que consideran al bosque secundario como en los que no lo hicieron. Aunque las precisiones individuales observadas para las fases de los bosques secundarios no fueron elevadas, los resultados indican que éstas pueden ser identificadas por clasificaciones digitales de imágenes Landsat TM. Factores como la presencia de nubes, la composición de especies, estructuras, exposición de copas y presencia de sombras interactuaron alterando las precisiones totales y por categorías clasificadas, lo que dio lugar a maximizaciones y reducciones de pixeles asignados. Las clasificaciones realizadas a partir de la banda del sensor SAR no contribuyeron a generar buenos resultados. Las irregularidades de las copas y del terreno, la exposición, la composición de especies y los efectos de sombra a la señal emitida por el radar aumentaron las confusiones entre las categorías seleccionadas. Para determinar bosques secundarios a través de este sensor se necesitaría la información de otras bandas a fin de encontrar diferencias espectrales. El resultado del despliegue de la composición IHS entre la imagen de radar SAR y Landsat TM es de suma utilidad para distinguir diferentes usos y coberturas. Los bosques, pastizales, suelos desnudos, plantaciones forestales y bosques intervenidos son identificados sin mayores problemas. De los cuatro índices utilizados, se recomienda el estimador de precisión KAPPA para clasificaciones de imágenes con gran fragmentación de usos ya que éste considera el tamaño del estrato clasificado. La validación de la precisión de clasificación a través de un muestreo de puntos en el camp demostró ser un 30 por ciento menos preciso comparados con el muestreo realizado usando las áreas de entrenamiento.
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | biblioteca |
| Published: |
Turrialba (Costa Rica)
1996
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| Subjects: | BOSQUE SECUNDARIO, BOSQUE TROPICAL HUMEDO, TIERRAS BAJAS, |
| Online Access: | http://orton.catie.ac.cr/repdoc/A0544e/A0544e.pdf |
| Tags: |
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