Clasificación de cubiertas vegetales por sensores remotos con ACP en Distritos de Riego del Altiplano Mexicano

Abstract

Derivado del constante cambio de uso /cobertura del suelo a nivel global, principalmente aquel que afecta a la vegetación, la evaluación de impactos sobre recursos naturales e hídricos ha generado una gran necesidad de identificar temporal y territorialmente coberturas vegetales para la toma de decisiones relacionados con producción agrícola, gestión de recursos hídricos y zonas de conservación ambiental, entre otros. El uso de sensores remotos, tales como imágenes satelitales, ha permitido el monitoreo y evaluación de estos cambios de uso de suelo. Para ello, es usual encontrar diversas técnicas de clasificación supervisada con resultados satisfactorios. Esta supervisión se refiere a la asignación a priori de clases para lugares específicos, conocidos como sitios de entrenamiento. Por lo tanto, la clasificación supervisada, aunque proporciona resultados precisos, se encuentra limitada a la experiencia y disponibilidad de información sobre la región a clasificar en un periodo de tiempo en concreto. El presente proyecto tiene como finalidad proporcionar las bases para una clasificación no supervisada de la cubierta vegetal, a partir de la alimentación de un modelo con información validada tanto en el espacio como en el tiempo. La información que alimenta a este modelo es conformada por índices espectrales de vegetación, características espectrales propias de la vegetación (clorofila y carotenoides) y variables ambientales como la precipitación y temperatura. Esta información es sintetizada por medio de un análisis de componentes principales y validada desde diferentes criterios de clasificación considerados por la FAO. Si bien, la clasificación de cubiertas vegetales, basada en el método de máxima verosimilitud, requiere de una validación con información de sitios de entrenamiento, el modelo conserva la distribución y dispersión de los componentes principales de las escenas para que sean consideradas en aquellas regiones sin información disponible. En efecto, el presente modelo genera una clase “sin identificar” para aquellas celdas cuyas características no correspondan a alguna de las alimentadas en el proceso. Este modelo fue desarrollado con base en la información de distritos de riego en el Altiplano Mexicano y con tres criterios mencionados por la FAO: cubierta vegetal y no vegetal, ambiente (acuático y terrestre) y práctica (vegetación natural y regulada). Los resultados mostraron clasificaciones aceptables para el primer y tercer criterio, mientras que el segundo mostró limitaciones muy marcadas. Con ello, el objetivo del proyecto fue alcanzado en términos de sentar las bases de una metodología para una clasificación no IV supervisada con base en algunos criterios de clasificación de vegetación. Sin embargo, se recomienda extender el experimento hacia clasificaciones más detalladas de vegetación y validarlas en zonas adicionales a las consideraciones en el modelo.