Mapeo de especies leñosas mediante imágenes satelitales de alta resolución espacial y clasificación basada en objetos : el caso de una población naturalizada de Eucalyptus viminalis Labill. en el Sistema de Tandilia
El Sistema de Tandilia (Provincia de Buenos Aires, Argentina), una región sin árboles nativos, desde hace algunas décadas ha sido invadido por especies arbóreas, que se encuentran en distintas etapas del proceso de introducción-naturalización-invasión. Una de ellas es Eucalyptus viminalis Labill. Lo...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
2014
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | Scaramuzzino, R. (2014). Mapeo de especies leñosas mediante imágenes satelitales de alta resolución espacial y clasificación basada en objetos : el caso de una población naturalizada de Eucalyptus viminalis Labill. en el Sistema de Tandilia. [Tesis de posgrado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. |
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El Sistema de Tandilia (Provincia de Buenos Aires, Argentina), una región sin árboles nativos, desde hace algunas décadas ha sido invadido por especies arbóreas, que se encuentran en distintas etapas del proceso de introducción-naturalización-invasión. Una de ellas es Eucalyptus viminalis Labill. Los vástagos ocupan pedregales y roquedales cercanos a las plantas madres, por lo que se definen a estas poblaciones como naturalizadas. Para estudiar este proceso a escala local y poder mapear tanto los vástagos como las plantas madres se utilizan imágenes de alta resolución espacial.
En esta tesis se evaluó la clasificación basada en objetos mediante reglas, con segmentación inicial por detección de bordes, mediante una imagen Quickbird (resolución espacial 0,60 m) y el módulo “ENVI Feature Extraction” en el software ENVI Zoom. Se comprobó que es un método adecuado para mapear la población de Eucalyptus en este caso.
Esta investigación se focalizó en el análisis de las fases de las dos etapas de este método (segmentación y clasificación). Se estudiaron en detalle los parámetros de segmentación (la escala de segmentación y el nivel de fusión) y los atributos y su relación con la copa de los árboles. Se consideraron varios factores (tamaño y disposición de los árboles, variaciones espectrales dentro de cada clase, sombras, subsets espaciales y espectrales) que afectaron la identificación, delineación y partición de la copa de los árboles.
También aportó herramientas más objetivas para los dos desafíos principales de este método: uno es la determinación de los parámetros de la segmentación, el otro es la selección de los atributos adecuados para la clasificación mediante reglas. El examen de archivos vectoriales fue una técnica útil para seleccionar la escala óptima de segmentación y elegir niveles de fusión. El análisis de componentes principales resultó una herramienta efectiva para determinar el nivel óptimo de fusión y los atributos más adecuados para la clasificación.
Se logró una buena eficiencia en la clasificación de Eucalyptus. Los errores de omisión fueron bajos, lo que es importante para detectar focos de invasión, mientras que los errores de comisión fueron un poco más elevados. La clase que más se confundió con Eucalyptus fue Acacia, otra leñosa invasora. Si el objetivo hubiera sido extraer el tipo funcional “árbol”, se habrían obtenido mayores precisiones.
La fortaleza del método es su capacidad de extraer las diferentes copas de los árboles en un sitio complejo. Aunque se consiguieron resultados satisfactorios es posible mejorar los procedimientos presentados en este trabajo en investigaciones futuras, siguiendo las recomendaciones que se indican. |
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En esta tesis se evaluó la clasificación basada en objetos mediante reglas, con segmentación inicial por detección de bordes, mediante una imagen Quickbird (resolución espacial 0,60 m) y el módulo “ENVI Feature Extraction” en el software ENVI Zoom. Se comprobó que es un método adecuado para mapear la población de Eucalyptus en este caso. Esta investigación se focalizó en el análisis de las fases de las dos etapas de este método (segmentación y clasificación). Se estudiaron en detalle los parámetros de segmentación (la escala de segmentación y el nivel de fusión) y los atributos y su relación con la copa de los árboles. Se consideraron varios factores (tamaño y disposición de los árboles, variaciones espectrales dentro de cada clase, sombras, subsets espaciales y espectrales) que afectaron la identificación, delineación y partición de la copa de los árboles. También aportó herramientas más objetivas para los dos desafíos principales de este método: uno es la determinación de los parámetros de la segmentación, el otro es la selección de los atributos adecuados para la clasificación mediante reglas. El examen de archivos vectoriales fue una técnica útil para seleccionar la escala óptima de segmentación y elegir niveles de fusión. El análisis de componentes principales resultó una herramienta efectiva para determinar el nivel óptimo de fusión y los atributos más adecuados para la clasificación. Se logró una buena eficiencia en la clasificación de Eucalyptus. Los errores de omisión fueron bajos, lo que es importante para detectar focos de invasión, mientras que los errores de comisión fueron un poco más elevados. La clase que más se confundió con Eucalyptus fue Acacia, otra leñosa invasora. Si el objetivo hubiera sido extraer el tipo funcional “árbol”, se habrían obtenido mayores precisiones. La fortaleza del método es su capacidad de extraer las diferentes copas de los árboles en un sitio complejo. Aunque se consiguieron resultados satisfactorios es posible mejorar los procedimientos presentados en este trabajo en investigaciones futuras, siguiendo las recomendaciones que se indican. Tandilia System (Buenos Aires province, Argentina), area with no native tree presence, has been invaded by forest species some decades ago. These woody species are in different stages in the introduction–naturalization–invasion continuum, one of them is Eucalyptus viminalis Labill. Offsprings occupy rocky and stony sites near parent plants, thus these populations are identified such as naturalized. High spatial resolution imaginery is used in order to study this process at local scale and to map both offspring and parent plants. In this thesis, object-based image analysis, which employs an edge-based segmentation algorithmand rule-based classification, was evaluated. A Quickbird image (0,60 m spatial resolution) and the module ENVI Feature Extraction in ENVI Zoomsoftware program were used. The results have showed thatit is in this case a suitable method to map Eucalyptus population.This research focused on the analysis of phases of two method steps (segmentation and classification). Segmentation parameters(segmentation scale and merge level) and attributes and their relation to crown trees were studied in detail. The correct identification, delineation and partition of tree crowns were affected by several factors (size tree, arrangement tree, spectral variation within a class, shadows,spatial and spectral subsets), which were considered.It is also provided more objective tools for the two main challenges of this method: one is the determination of segmentation parameters, the other is the selection of suitable attributes for rule-based classification. Vector shapefiles examination was a useful technique for selecting the optimal segmentation scale and choosing merge levels. Principal Component Analysis became an effective tool for determining the optimal merge level and most suitable attributes for classification. It was achieved a good efficiency in Eucalyptus classification: the omission errors were low, which is important to detect invasion foci, and the commision errors were a little higher. The class mostly confused with Eucalyptuswas Acacia, another woody species. If the goal had been to extract the functional class “tree”, higher accuracies could have been obtained. The strength of method is to be able to extract the different tree crowns from a complex site. Although improvements of the approaches presented in this work are a possible way for future research. Fil: Scaramuzzino, Rosa Lourdes. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; Argentina. Fil: Gandini, Marcelo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina. 2014-11 2025-04-23T16:23:19Z 2025-04-23T16:23:19Z info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion Scaramuzzino, R. (2014). Mapeo de especies leñosas mediante imágenes satelitales de alta resolución espacial y clasificación basada en objetos : el caso de una población naturalizada de Eucalyptus viminalis Labill. en el Sistema de Tandilia. [Tesis de posgrado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/4429 spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf application/pdf Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Agronomía |