Planificación forestal y gestión territorial, mediante herramientas open source e imágenes de satélites

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Author
Sanhouse García, Antonio Jesús
Director/es
García-Ferrer Porras, AlfonsoMesas Carrascosa, Francisco Javier
Publisher
Universidad de Córdoba, UCOPressDate
2018Subject
Sistemas de información geográficaSoftware libre
Procesamiento digital de imágenes
Clasificación digital
Ordenación forestal
Gestión territorial
Geographic information system (GIS)
Free software
Digital image processing
Digital classification
Forest management
Territorial management
METS:
Mostrar el registro METSPREMIS:
Mostrar el registro PREMISMetadata
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Efectuar diagnósticos para la gestión y evaluación de los recursos naturales,
requiere del conocimiento de ciertos aspectos como que especies arbóreas están
presentes, la edad de la masa forestal, la calidad de sitio así como los tipos de
cobertura del suelo. Todos ellos son requisitos esenciales para manejar los
recursos naturales, humanos, sociales, económicos y tecnológicos, para una
mejor calidad de vida para la población de manera que los patrones de consumo
actual no afecten el bienestar de las generaciones futuras.
La clasificación de coberturas del suelo se basa frecuentemente en características
distintas entre sus clases, pero con gran homogeneidad dentro de cada una de
ellas, obtenidas en principio mediante trabajos de campo y uso de imágenes
satelitales interpretadas visualmente en pantalla. El primer caso supone elevados
costes económicos y temporales, mientras que en el segundo caso, se han
mejorado las técnicas de procesamiento digital de imágenes. Algunos territorios
en vías de desarrollo, como por ejemplo los municipios Casacoima y Sotillo en
Venezuela, carecen de sistemas de geoinformación de los recursos, debido entre
otros aspectos a la falta de información confiable y actualizada de sus recursos, lo
cual ocasiona elevados costes, tanto en los trabajos de campo, como, en la
adquisición de software de licencia para el procesado de los datos. Actualmente,
las alternativas tecnológicas en sistemas de información geográfica y
teledetección, constituyen herramientas idóneas para abordar esta tarea. Si bien
en una primera instancia este tipo de proyectos suponen elevados costes en
adquisición de licencias de software hoy día es posible afrontarlos gracias a
herramientas de código abierto u open source.
Este trabajo propone una metodología tecnológica de bajo coste basada en
herramientas open source de sistemas de información geográfica para elaborar
cartografía temática local de usos de suelo y tipos de cobertura en zonas de
escasos recursos a partir de imágenes procedentes del sensor CBERS-2 (Satélite
Chino-Brasileño de Recursos Terrestre) e información espacial disponibles en la
red. En este sentido, se aplicaron técnicas avanzadas de procesamiento digital de
imágenes. Se realizaron diferentes clasificaciones, por el método supervisado a nivel de pixel y por regiones empleando distintos algoritmos de clasificación y
comparándolos entre sí. En el primero de los casos, se ejecutaron los algoritmos
de Maxver (máxima probabilidad) y Distancia Euclidea (mínima distancia),
mientras que en el método por regiones, se ejecutó el algoritmo Bhattacharya,
aplicando la técnica “crecimiento de regiones” en la segmentación. Con este
último clasificador, se obtuvieron resultados satisfactorios de fiabilidad global e
índice kappa de 83,93% y 0,81% respectivamente. Seguido por el algoritmo
Maxver (máxima verosimilitud), con resultados de 73,36% y 0,69% y por último el
algoritmo de Distancia Euclidea que devolvió unos valores iguales a 67,17% y
0,61%. La metodología planteada es de gran utilidad en procesos de producción y
actualización cartográfica, sirviendo de apoyo para elaborar planes de ordenación
y gestión del territorio por parte de quienes intervienen en el proceso de toma de
decisiones. Por tanto, las herramientas open source mostraron ser una alternativa
económica y técnica viable, no solo para las organizaciones forestales, sino para
el público en general, permitiendo desarrollar proyectos en espacios
económicamente deprimidos y/o ecológicamente amenazados. Making diagnoses for the management and evaluation of natural resources,
requires knowledge of certain aspects such as tree species are present, the age of
the forest, the quality of the site as well as the types of soil cover. All of them are
essential requirements to manage natural, human, social, economic and
technological resources, for a better quality of life for the population so that current
consumption patterns do not affect the welfare of future generations.
The classification of land cover is often based on different characteristics among
its classes, but with great homogeneity within each of them, obtained in principle
by field work and use of satellite images visually interpreted on screen. The first
case involves high economic and temporal costs, while in the second case, digital
image processing techniques have been improved. Some developing territories,
such as the municipalities of Casacoima and Sotillo in Venezuela, lack
geoinformation systems for resources, due, among other aspects, to the lack of
reliable and up-to-date information on their resources, which causes high costs,
both in the field works, such as, in the acquisition of software of license for the
processing of the data. Currently, technological alternatives in geographic
information systems (GIS) and remote sensing, are ideal tools to address this task.
While in the first instance this type of project involves high costs in software
license acquisition nowadays it is possible to face them thanks to open source or
open source tools.
This paper proposes a low-cost technological methodology based on open source
tools of geographic information systems to develop local thematic cartography of
land uses and types of coverage in areas of scarce resources from images from
the CBERS-2 sensor (Chinese Satellite -Brazilian Terrestrial Resources) and
spatial information available on the network. In this sense, advanced techniques of
digital image processing were applied. Different classifications were made, by the
supervised method at the pixel level and by regions using different classification
algorithms and comparing them with each other. In the first case, the algorithms of
Maxver (maximum probability) and Euclidean Distance (minimum distance) were
executed, while in the method by regions, the Bhattacharya algorithm was executed, applying the technique "growth of regions" in the segmentation. With
this last classifier, satisfactory results of global reliability and kappa index of
83,93% and 0,81% respectively were obtained. Followed by the Maxver algorithm
(maximum likelihood), with results of 73, 36% and 0, 69% and finally the Euclidean
Distance algorithm that returned values equal to 67,17% and 0,61%. The
proposed methodology is very useful in production processes and cartographic
updating, serving as a support to elaborate planning plans and territory
management by those involved in the decision making process. Therefore, open
source tools proved to be a viable economic and technical alternative, not only for
forestry organizations, but for the general public, allowing the development of
projects in economically depressed and / or ecologically threatened spaces.