Comparación de índices de fragmentación estimados en imágenes de satélite con distinta resolución espacial

S. Saura Martínez de Toda

RESUMEN

El creciente uso de índices de fragmentación para la caracterización del estado de conservación y de los cambios en el paisaje se ve limitado por el escaso conocimiento sobre su comportamiento frente a la resolución espacial de los sensores remotos. Estudiamos el efecto de la resolución espacial en seis índices de fragmentación ampliamente utilizados, analizando para ello datos categóricos derivados de imágenes coetáneas Landsat-TM e IRS-WiFS, así como patrones TM clasificados y agregados a resoluciones más groseras mediante filtros de mayoría. En general, los filtros de mayoría tienden a producir patrones más fragmentados que los obtenidos directamente de la información captada por los sensores remotos. Se sugiere que se debe tener en cuenta la función de extensión del sensor para mejorar la comparabilidad de las estimaciones de fragmentación obtenidas a partir de imágenes de satélite con distinta resolución espacial. Las leyes potenciales de escalamiento son capaces de predecir las variaciones con la resolución espacial de distintos índices de fragmentación, con errores medios por debajo del 10%. Todos los índices salvo el de cohesión indican menor fragmentación para resoluciones más groseras. El índice de división resulta ser el menos sensible a los efectos de la resolución espacial de los aquí considerados.

PALABRAS CLAVE: Fragmentación, resolución espacial, índices del paisaje, escala, imágenes de satélite.

ABSTRACT

Fragmentation indices are increasingly being used for landscape pattern condition assessment and land cover change characterisation. However, their potential is limited by the lack of knowledge on their behaviour as a function of sensor spatial resolution. We examine the effect of spatial resolution on six widely used fragmentation indices. We analyse categorical data derived from simultaneously gathered Landsat- TM and IRS-WiFS satellite images, as well as TM patterns aggregated to coarser resolutions through majority rules. In general, majority rules tend to produce more fragmented patterns than actual sensor ones. It is suggested that sensor point spread function should be specifically considered to improve comparability among satellite images of varying spatial resolutions. Power scaling-laws were able to predict the variations with spatial resolution of several fragmentation indices, with mean prediction errors under 10%. All metrics but patch cohesion indicated lower fragmentation at coarser spatial resolutions. Landscape division was found to be the least sensitive index to spatial resolution effects.

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