Monitoreo de la Cobertura de Nieve en Áreas Forestales Típicas Utilizando un Enfoque de Fusión de Características Multiespectrales
Autores: Wang, Yunlong; Wang, Jianshun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Citaciones: Sin citaciones
El monitoreo preciso de la cobertura de nieve es de gran importancia para la investigación sobre el modelo de hidrología y la variación climática regional, especialmente en el noreste de China, donde los bosques cubren casi el cuarenta por ciento del área total. Sin embargo, monitorear efectivamente la cobertura de nieve bajo el dosel forestal sigue siendo un desafío tanto con observaciones in situ como de teledetección. Por lo tanto, el algoritmo global SNOWMAP pertinente al umbral fijo del índice de diferencia normalizada de nieve (NDSI) ya no es aplicable en una región boscosa típica del noreste de China. Con el fin de lograr el objetivo de mejorar la precisión del monitoreo de la cobertura de nieve en áreas con bosques, utilizando productos MOD09GA y MOD13A1, se desarrolló un nuevo enfoque de mapeo de nieve en este estudio, que explota la fusión y el acoplamiento de características espectrales al integrar y analizar el índice de diferencia normalizada de nieve forestal (NDFSI), el índice de diferencia normalizada de vegetación (NDVI) y el índice NDSI. Luego, se utilizaron imágenes de alta resolución de Landsat 8 OLI para evaluar la precisión del mapeo de la cobertura de nieve. Los resultados experimentales indicaron que el índice NDFSI combinado con el índice NDVI mostró un gran potencial para extraer la distribución de la cobertura de nieve en regiones boscosas. En comparación con la distribución de nieve obtenida de las imágenes de Landsat 8, los valores de sesgo promedio y FAR (tasa de falsas alarmas) del mapeo de la cobertura de nieve obtenido por este algoritmo fueron de 1.23 y 13.54%, que se redujeron en 1.98 y 29.36%, respectivamente. Se alcanzó una precisión general del 81.31%, que se mejoró en un 20.19%. Así, el esquema de clasificación de nieve que combina múltiples características espectrales de los datos MODIS funciona de manera efectiva para mejorar la precisión del mapeo automático de la cobertura de nieve en áreas boscosas típicas del noreste de China, lo que proporciona un apoyo esencial y perspectivas significativas para el siguiente paso de establecer un modelo de escorrentía y regular racionalmente los recursos hídricos forestales.
Descripción
El monitoreo preciso de la cobertura de nieve es de gran importancia para la investigación sobre el modelo de hidrología y la variación climática regional, especialmente en el noreste de China, donde los bosques cubren casi el cuarenta por ciento del área total. Sin embargo, monitorear efectivamente la cobertura de nieve bajo el dosel forestal sigue siendo un desafío tanto con observaciones in situ como de teledetección. Por lo tanto, el algoritmo global SNOWMAP pertinente al umbral fijo del índice de diferencia normalizada de nieve (NDSI) ya no es aplicable en una región boscosa típica del noreste de China. Con el fin de lograr el objetivo de mejorar la precisión del monitoreo de la cobertura de nieve en áreas con bosques, utilizando productos MOD09GA y MOD13A1, se desarrolló un nuevo enfoque de mapeo de nieve en este estudio, que explota la fusión y el acoplamiento de características espectrales al integrar y analizar el índice de diferencia normalizada de nieve forestal (NDFSI), el índice de diferencia normalizada de vegetación (NDVI) y el índice NDSI. Luego, se utilizaron imágenes de alta resolución de Landsat 8 OLI para evaluar la precisión del mapeo de la cobertura de nieve. Los resultados experimentales indicaron que el índice NDFSI combinado con el índice NDVI mostró un gran potencial para extraer la distribución de la cobertura de nieve en regiones boscosas. En comparación con la distribución de nieve obtenida de las imágenes de Landsat 8, los valores de sesgo promedio y FAR (tasa de falsas alarmas) del mapeo de la cobertura de nieve obtenido por este algoritmo fueron de 1.23 y 13.54%, que se redujeron en 1.98 y 29.36%, respectivamente. Se alcanzó una precisión general del 81.31%, que se mejoró en un 20.19%. Así, el esquema de clasificación de nieve que combina múltiples características espectrales de los datos MODIS funciona de manera efectiva para mejorar la precisión del mapeo automático de la cobertura de nieve en áreas boscosas típicas del noreste de China, lo que proporciona un apoyo esencial y perspectivas significativas para el siguiente paso de establecer un modelo de escorrentía y regular racionalmente los recursos hídricos forestales.