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
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
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.
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.