Incertidumbre de los índices de paisaje en el análisis de la estructura espacial
Los índices o métricas de paisaje han sido ampliamente utilizados para relacionar patrones espaciales con procesos o funciones ecológicas. Si bien, su utilización y aplicaciones son amplias, se ha encontrado que los índices de paisaje son muy sensibles a algunos aspectos relacionados con el análisis de imágenes de sensores remotos. El objetivo de este estudio fue evaluar el efecto de la exactitud de clasificación de imágenes satelitales en los índices de paisaje para el análisis de la estructura espacial. Se utilizó el método de clasificación supervisada con distintas estrategias basadas en información espectral y auxiliar. A partir de una imagen satelital se generaron un total de ocho imágenes clasificadas con las distintas estrategias. Se calcularon índices de paisaje a nivel de paisaje y clase derivados de cada una de las imágenes clasificadas. Los resultados muestran que, en general, las imágenes con mayor exactitud presentan menores valores de coeficiente de variación en los índices de paisaje. Existen índices que muestran una menor sensibilidad frente al incremento en la exactitud de la clasificación, como los índices de diversidad de Shannon y Simpson, el porcentaje de adyacencias comunes y el índice de agregación. Sin embargo, otros índices muestran mayor sensibilidad, como la densidad de parches y el área núcleo. Las fuentes de error en el análisis de imágenes de sensores remotos son muy variadas. Debido a esto, se debe tener especial precaución en estos aspectos cuando se realice un análisis de la estructura espacial mediante índices de paisaje.
Main Authors: | , , |
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Format: | Artículo de revista biblioteca |
Language: | Spanish / Castilian |
Published: |
Universidad Austral de Chile, Facultad de Ciencias Forestales
2019-06-12T02:00:21Z
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Subjects: | bosque nativo, clasificación supervisada, métricas de paisaje, sensores remotos, |
Online Access: | https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-92002012000200007 https://bibliotecadigital.infor.cl/handle/20.500.12220/28804 |
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