Mapeo de coberturas en el humedal Ciénaga Grande de Santa Marta usando datos de radar de apertura sintética polarimétricos
Los humedales son algunos de los ecosistemas más importantes de la tierra y han sido señala- dos como soluciones naturales a la crisis mundial del agua. Por esta razón su monitoreo es necesario, y para esta tarea los datos de sensores remotos han sido ampliamente usados. Sin embargo, estos ecosistem...
- Autores:
-
Rico Cabrera, Ronald
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/81319
- Palabra clave:
- 680 - Manufactura para usos específicos::681 - Instrumentos de precisión y otros dispositivos
Radar de Apertura Sintética
Mecanismos de dispersión
Descomposición Polarimétrica
Bosques aleatorios
Synthetic Aperture Radar
Scattering Mechanisms
Polarimetric Decomposition
Random Forests
Instrumento de medida
Measuring instruments
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Summary: | Los humedales son algunos de los ecosistemas más importantes de la tierra y han sido señala- dos como soluciones naturales a la crisis mundial del agua. Por esta razón su monitoreo es necesario, y para esta tarea los datos de sensores remotos han sido ampliamente usados. Sin embargo, estos ecosistemas son difıciles de mapear y clasificar debido a su alto grado de variabilidad espacial y temporal, por lo que persisten incertidumbres. El objetivo de ésta investigación fue evaluar el potencial de técnicas de descomposicion polarimetrica de datos de radar de apertura sintética (SAR) de banda L en la extraccion de informacion tematica en el humedal Ciénaga Grande de Santa Marta. Para completarlo primero se obtuvieron des- criptores polarimétricos mediante las técnicas de descomposición Cloude-Pottier (CP), Touzi (TZ), Van Zyl (VZ) y Freeman-Durden (FD), que se usaron en un esquema de clasificación supervisada con el algoritmo Bosques Aleatorios (BA). Luego se analizaron los resultados de la evaluación de exactitud temática de las clasificaciones para estimar la contribución de los descriptores polarimétricos. Los resultados mostraron que, evaluadas individualmente, las descomposiciones basadas en el análisis de valores y vectores caracterı́sticos CP, TZ y VZ aventajaron a la descomposición basada en modelos de dispersión, FD. Finalmente, el escenario de clasificación polarimétrica alcanzó una exactitud global de 92.82 %, frente al 89.19 % del escenario no polarimétrico donde solo se usaron datos ópticos y intensidades lineales HH, HV y VV, sugiriendo que los descriptores polarimétricos aportan información adicional relevante para la discriminación de las coberturas del humedal. (Texto tomado de la fuente) |
---|