Metodología para identificar frailejón mediante el uso de imágenes de radar: una herramienta para la conservación ambiental
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2023-05-15
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Descripción
Una de las principales características de las imágenes capturadas por radares de apertura sintética (SAR) es la posibilidad de ser generadas casi que en cualquier condición climática permitiendo de esta manera extraer información de la superficie terrestre en zonas con predominante presencia de nubes como el ecosistema de Páramo. En este trabajo se desarrolló, evaluó y validó una metodología para la detección de frailejón mediante la captura de información en campo y el uso de imágenes de radar Sentinel sobre un área ubicada en el páramo de Sumapaz. Se emplearon métodos de clasificación no supervisada y supervisada obteniendo en la fase de evaluación los mejores resultados con la técnica Máquina de soporte vectorial (SVM) obteniendo un coeficiente kappa de 0.76 y una exactitud global de 88%. Posteriormente, como parte del proceso de evaluación la metodología fue replicada sobre una nueva zona ubicada en el páramo de Sumapaz haciendo uso de la misma imagen usada en la clasificación descrita anteriormente y obteniendo como resultado un coeficiente kappa de 0.78 y una exactitud global de 89%. Por último, se realizó la validación de la metodología propuesta al aplicar el mismo método de clasificación sobre una imagen con temporalidad distinta a la usada en el proceso de evaluación y se obtuvo un coeficiente kappa de 0.82 y una exactitud global de 92%. Por lo cual, La implementación de la metodología demostró el gran potencial de involucrar imágenes provenientes de sensores activos en la identificación de frailejón.
Resumen
One of the main characteristics of the images captured by synthetic aperture radars (SAR) is the possibility of being generated in almost any climatic condition, thus resulting in extracting information from the earth's surface in areas with a predominant presence of clouds, such as the ecosystem of Paramo. In this work, a methodology for the detection of frailejon was developed, evaluated and validated through the capture of information in the field and the use of Sentinel radar images over an area located in the Sumapaz paramo. Unsupervised and supervised classification methods were used, obtaining the best results in the evaluation phase with the Support Vector Machine (SVM) technique, obtaining a kappa coefficient of 0.76 and an overall accuracy of 88%. Subsequently, as part of the evaluation process, the methodology was replicated on a new area located in the Sumapaz páramo using the same image used in the classification described above and obtaining as a result a kappa coefficient of 0.78 and a global accuracy of 89. % . Lastly, the proposed methodology was validated by applying the same classification method to an image with a different temporality than the one used in the evaluation process, obtaining a kappa coefficient of 0.82 and a global accuracy of 92%. Therefore, the implementation of the methodology reveals the great potential of involving images from active sensors in the identification of frailejon.
Palabras clave
Radar de Apertura Sintética (SAR), Conservación ambiental, Frailejón, Téxtura, Clasificación supervisada
Materias
Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones -- Tesis y disertaciones académicas, Conservación ambiental y ecosistemas de páramo, Tecnologías de radar de apertura sintética (SAR) para la biodiversidad, Análisis de imágenes sentinel y clasificación de especies