logo móvil
Contáctanos

Explorando el uso de indicadores de fenología basados en NDVI de MODIS para clasificar categorías generales de hábitat forestal

Autores: Clerici, Nicola; Weissteiner, Christof J.; Gerard, France

Idioma: Inglés

Editor: Molecular Diversity Preservation International (MDPI)

Año: 2012

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencia y tecnología de los recursos naturales

Palabras clave

Hábitats
Biodiversidad
Observación de la Tierra
Monitoreo
Métricas de fenología derivadas del NDVI
Tipos de bosques

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 6

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El monitoreo rentable de hábitats y su biodiversidad sigue siendo un desafío hasta la fecha. La Observación de la Tierra (EO) tiene un papel clave en la cartografía de hábitats y biodiversidad en general, proporcionando herramientas para la recolección sistemática de datos ambientales. El reciente proyecto de la Red Europea de Observación de la Biodiversidad GEO-BON (EBONE) estableció un marco para un sistema integrado de monitoreo de biodiversidad. La idea subyacente a este marco es la integración de datos in situ con EO y un esquema de clasificación de hábitats basado en Categorías Generales de Hábitats (GHC), diseñado con una perspectiva de Observación de la Tierra. Aquí informamos sobre el trabajo de EBONE que exploró el uso de métricas de fenología derivadas del NDVI para la identificación y mapeo de GHCs forestales. Se extrajeron treinta y una métricas de fenología de series temporales de NDVI de MODIS para Europa. Se realizaron clasificaciones para discriminar tipos de bosques basadas en un clasificador de Bosques Aleatorios en regiones seleccionadas. Los resultados indican que las métricas de fenología de fecha son generalmente más significativas para la discriminación de tipos de bosques. Las precisiones de clase logradas generalmente no son satisfactorias, excepto para bosques de coníferas en rodales homogéneos (77-82%). Las principales causas de las bajas precisiones de clasificación se identificaron como (i) la resolución espacial de las imágenes (250 m) que llevó a señales de fenología mixtas; (ii) el diseño de clasificación del esquema GHC, que permite parcelas de coberturas heterogéneas, y (iii) el bajo número de muestras de entrenamiento disponibles de encuestas de campo. Se espera que una estrategia de mapeo que integre la fenología basada en EO con información sobre la altura de la vegetación sea más efectiva que un enfoque puramente basado en la fenología.

Otros recursos que podrían interesarte

    Temas Virtualpro