Satélite de altar resolución espacial en la determinación de la fracción de cabida cubierta en sistemas adehesados

Abstract

La dehesa es un ecosistema de creación humana a partir del bosque de encinas primitivas en el que se han aclarando los árboles y controlado el estrato arbustivo para que se estabilice el pastizal. Su densidad arbórea es muy variable y depende del tratamiento recibido a lo largo de los años. La obtención de la densidad de cobertura arbórea de dicho sistema se calcula mediante la Fracción de Cabida Cubierta (FCC), medida que relaciona la superficie cubierta por la copa del árbol respecto del resto de superficie. En comparación a las imágenes utilizadas actualmente para la obtención de la FCC como ortofotografías o vuelos fotogramétricos, las imágenes satélite de alta resolución espacial ofrecen suficiente detalle espacial para poder aislar la copa de los árboles del entorno, unido a la multiespectralidad de los datos que permite su correcta caracterización espectral. El objetivo de este trabajo fue desarrollar una metodología con imágenes pan-sharpened QuickBird que, a partir del análisis espectral de los árboles, generó imágenes en formato binario árbol-no árbol mediante técnicas de combinación de bandas para la obtención de la FCC. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios al obtener fiabilidades mayores del 90% en la determinación de las copas de los árboles en la mayoría de los análisis realizados.

The dehesa is an ecosystem developed from primitive oak forest where trees have been clarified and the shrub layer controlled to stabilize the pasture. The tree density is very variable and depends on the treatment received over the years. This density can be calculated by the Canopy Cover Fraction (CCF), a measure that relates the area covered by the trees over the other surface. Satellite imagery of high spatial resolution provide enough spatial detail to isolate the treetops from the environment, and enough multispectral data to allow the correct spectral characterization. The aim of this study was to develop a methodology with QuickBird pan-sharpened imagery for obtaining the CCF based on a spectral analysis of trees and a binary reclassification (tree- no tree) of each band. The results were satisfactory with accuracies greater than 90% in the discrimination of trees in most of the analysis.