Aplicación de técnicas de teledetección y GIS sobre imágenes Quickbird para identificar y mapear individuos de peral silvestre

S. Arenas (b62arcas@uco.es)

J. F. Haeger y D. Jordano

RESUMEN

Recientes avances en resoluciones espacial y espectral de imágenes de satélite, así como técnicas de procesado y transformación, están abriendo nuevas posibilidades de análisis de la vegetación a escala muy precisa, con interesantes aplicaciones en la gestión de los recursos naturales. En este trabajo se presentan los principales resultados de un estudio llevado a cabo en Sierra Morena (Córdoba, España)que tuvo como objetivo aplicar y evaluar el potencial de las técnicas de teledetección para discriminar y mapear individuos de peral silvestre (P. bourgeana) en un bosque mediterráneo donde la dehesa de encinas (Quercus ilex subsp. ballota) es el ecosistema dominante. Se utilizó la alta resolución espacial de las imágenes Quickbird (2,4 metros para la imagen Multiespectral y 0,6 para la Pancromática) obtenidas durante el verano de 2008. Dado el tamaño y las características de las copas de peral silvestre, se aplicó un método de corrección atmosférica (FLAASH) y 4 métodos diferentes de fusión «Pan-Sharpening» (Método de Transformación Wavelet «à trous» ponderado, Método Multiplicativo de Gram-Schmidt (G-S), Método de transformación al espacio IHS (Intensidad-Saturación-Brillo) y Metodología de fusión de imágenes Multidirección-Multiresolución (MDMR), para determinar qué procedimiento proporciona los mejores resultados. Finalmente, se evaluó el potencial de las técnicas de clasificación supervisada (Maximum Likelihood) para discriminar y mapear árboles individuales de peral silvestre dispersos por la dehesa de encinas, proporcionando unos valores de precisión global e índice kappa de 80,42% y 78,1%, respectivamente.

PALABRAS CLAVE: alta resolución, Quickbird, teledetección, métodos de fusión de imágenes, corrección
atmosférica, clasificación supervisada, P. bourgeana.

ABSTRACT

Recent advances in spatial and spectral resolutions of satellite imagery as well as in processing techniques are opening new possibilities of fine scale vegetation analysis with interesting applications in natural resources management. Here we present the main results of a study carried out in Sierra Morena, Cordoba (southern Spain) aimed to assess the potential of remote sensing techniques to discriminate and map individual wild pear trees (P. bourgeana) in Mediterranean open woodland dominated by Quercus ilex subsp. ballota. Satellite imagery of high spatial resolution Quickbird (2.4 m MS/0.6 m Pan) obtained during the summer of 2008 were used, generated by multispectral digital sensors and available for several years in remote sensing applications, allowing detailed observations of vegetation in wavelength bands in the visible and near infrared . Given the size and features of wild pear tree crowns, we applied an atmospheric correction method (FLAASH) and 6 different fusion «Pan-Sharpening» methods [Wavelet «à trous» weighted Transform, Gram-Schmidt (G-S), Hue-Saturation Intensity color transformation (HSI) and Multidirection-Multiresolution (MDMR)], to determine which procedure provides the best results. Finally we assessed the potential of supervised classification techniques (Maximum Likelihood) to discriminate and map individual wild pear trees scattered over the Mediterranean open woodland, providing values of overall accuracy and kappa of 80.42% and 78.1%, respectively.

KEYWORDS: high resolution, Quickbird, remote sensing, fusion methods, atmospheric correction,
supervised classification, P. bourgeana.

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