Costo-Efectividad de Siete Enfoques para Mapear Comunidades de Vegetación - Un Estudio de Caso de las Sabana Tropical del Norte de Australia
Autores: Lewis, Donna; Phinn, Stuart; Arroyo, Lara
Idioma: Inglés
Editor: Molecular Diversity Preservation International (MDPI)
Año: 2013
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencia y tecnología de los recursos naturales
Palabras clave
Comunidades de vegetación
Mapeo
Fotografía aérea
Análisis de imágenes
Enfoques de clasificación
Rentabilidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 5
Citaciones: Sin citaciones
Las comunidades de vegetación se mapean tradicionalmente a partir de la interpretación de fotografías aéreas. Otros métodos semi-automatizados incluyen el análisis de imágenes basado en píxeles y objetos. Aunque estos métodos se han utilizado durante décadas, hay una falta de investigación comparativa. Evaluamos la rentabilidad de siete enfoques para mapear comunidades de vegetación en un entorno de sabana tropical del norte de Australia. Los siete enfoques incluyeron: (1) interpretación de fotografías aéreas, (2) clasificación de imágenes solo basada en píxeles (Clasificador de Máxima Verosimilitud), (3) clasificación integrada basada en píxeles (Clasificador de Máxima Verosimilitud), (4) clasificación de imágenes solo basada en objetos (clasificador de vecino más cercano), (5) clasificación integrada basada en objetos (clasificador de vecino más cercano), (6) clasificación de imágenes solo basada en objetos (reglas secuenciales), y (7) clasificación integrada basada en objetos (reglas secuenciales). El enfoque 1 se aplicó a fotografías aéreas de 1:50,000 y los enfoques 2-7 se aplicaron a datos multiespectrales de SPOT5 y Landsat5 TM. Los enfoques integrados (3, 5 y 7) incluyeron datos auxiliares (un modelo digital de elevación, modelo de pendiente, índice de vegetación de diferencia normalizada e información de hidrología). La rentabilidad se evaluó teniendo en cuenta la precisión y los costos asociados con cada enfoque de clasificación y conjunto de datos de imagen. La precisión se evaluó en términos de precisión general y los costos se evaluaron utilizando cuatro componentes principales: adquisición y preparación de datos de campo, adquisición y preparación de datos de imagen, clasificación de imágenes y evaluación de precisión. La precisión general varió del 28%, para el enfoque basado en píxeles solo de imagen, al 67% para la interpretación de fotografías aéreas, mientras que los costos totales variaron de AU$338,000 a AU$388,180 (dólares australianos), para la clasificación de imágenes solo basada en píxeles y la interpretación de fotografías aéreas respectivamente. El componente más intensivo en mano de obra fue la adquisición y preparación de datos de campo, seguido de la adquisición y preparación de datos de imagen, clasificación y evaluación de precisión.
Descripción
Las comunidades de vegetación se mapean tradicionalmente a partir de la interpretación de fotografías aéreas. Otros métodos semi-automatizados incluyen el análisis de imágenes basado en píxeles y objetos. Aunque estos métodos se han utilizado durante décadas, hay una falta de investigación comparativa. Evaluamos la rentabilidad de siete enfoques para mapear comunidades de vegetación en un entorno de sabana tropical del norte de Australia. Los siete enfoques incluyeron: (1) interpretación de fotografías aéreas, (2) clasificación de imágenes solo basada en píxeles (Clasificador de Máxima Verosimilitud), (3) clasificación integrada basada en píxeles (Clasificador de Máxima Verosimilitud), (4) clasificación de imágenes solo basada en objetos (clasificador de vecino más cercano), (5) clasificación integrada basada en objetos (clasificador de vecino más cercano), (6) clasificación de imágenes solo basada en objetos (reglas secuenciales), y (7) clasificación integrada basada en objetos (reglas secuenciales). El enfoque 1 se aplicó a fotografías aéreas de 1:50,000 y los enfoques 2-7 se aplicaron a datos multiespectrales de SPOT5 y Landsat5 TM. Los enfoques integrados (3, 5 y 7) incluyeron datos auxiliares (un modelo digital de elevación, modelo de pendiente, índice de vegetación de diferencia normalizada e información de hidrología). La rentabilidad se evaluó teniendo en cuenta la precisión y los costos asociados con cada enfoque de clasificación y conjunto de datos de imagen. La precisión se evaluó en términos de precisión general y los costos se evaluaron utilizando cuatro componentes principales: adquisición y preparación de datos de campo, adquisición y preparación de datos de imagen, clasificación de imágenes y evaluación de precisión. La precisión general varió del 28%, para el enfoque basado en píxeles solo de imagen, al 67% para la interpretación de fotografías aéreas, mientras que los costos totales variaron de AU$338,000 a AU$388,180 (dólares australianos), para la clasificación de imágenes solo basada en píxeles y la interpretación de fotografías aéreas respectivamente. El componente más intensivo en mano de obra fue la adquisición y preparación de datos de campo, seguido de la adquisición y preparación de datos de imagen, clasificación y evaluación de precisión.