Derivación indirecta de la distribución espacial y estado de desarrollo de los bosques secundarios en Costa Rica usando imágenes satelitales de mediana resolución espacial. Documento I

Proyecto de Investigación (Código: 1401-0077) Instituto Tecnológico De Costa Rica. Vicerrectoría De Investigación Y Extensión (VIE). Dirección de Proyectos. Escuela de Ingeniería Forestal. Centro de Investigación en Innovación Forestal (CIF), 2020El objetivo de la presente investigación fue desarrollar una técnica indirecta para conocer la distribución espacial y estado de desarrollo de bosques secundarios usando sensores remotos de mediana resolución. La metodología fue probada en un sector de la Zona Huetar Norte de Costa Rica. Se realizó la clasificación de imágenes satelitales Landsat y Sentinel-2 de diferentes años: 2000, 2005, 2010 y 2017/2018. Se comparó la ubicación de las masas boscosas por año y se efectuó una reclasificación de las áreas donde se presentó ganancia de cobertura arbórea (bosques nuevos) identificándose cuáles de estas representan bosques secundarios. Se validaron los resultados y las exactitudes obtenidas se utilizaron como variables respuesta de un ANOVA. El método OBIA supera a MLC en la identificación de los bosques nuevos (pvalue=0,035). El mes de la imagen influye en la exactitud del productor ya que produce una interacción con el método (pvalue= 0,027) y con el tipo de imagen (pvalue= 0,008). También se produce una interacción mes-imagen para la exactitud del usuario (pvalue= 0,042) y la exactitud general de la clase de bosques secundarios (pvalue= 0,012). La tendencia muestra que el mejor método para cuantificar y ubicar los bosques secundarios es la clasificación de imágenes Sentinel-2 de los meses de junio y julio mediante Análisis Basado en Objetos (OBIA).The objective of the present investigation was to develop an indirect technique to know the spatial distribution and development status of secondary forests using medium resolution remote sensors. The methodology was tested in a sector of the Northern Huetar Zone of Costa Rica. Landsat and Sentinel-2 images were classified for different years: 2000, 2005, 2010, 2017, and 2018. The location of the forest stands per year was compared and a reclassification of the areas where there was a gain in tree cover (new forests) was carried out, identifying which of these represent secondary forests. Results were validated and the accuracies obtained were used as ANOVA response variables. The OBIA method outperforms MLC in identifying new forests (pvalue = 0.035). The month of the image influences the accuracy of the producer since it produces an interaction with the method (pvalue = 0.027) and with the image type (pvalue = 0.008). A month-image interaction also occurs for user accuracy (pvalue = 0.042) and overall accuracy of secondary forest class (pvalue = 0.012). The trend shows that the best method to quantify and locate secondary forests is the classification of Sentinel-2 images for the months of June and July using Object Based Analysis (OBIA)

Evaluation of four classification algorithms of Landsat-8 and Sentinel-2 satellite images to identify forest cover in highly fragmented regions in Costa Rica

[EN] Mapping of land use and forest cover and assessing their changes is essential in the design of strategies to manage and preserve the natural resources of a country, and remote sensing have been extensively used with this purpose. By comparing four classification algorithms and two types of satellite images, the objective of the research was to identify the type of algorithm and satellite image that allows higher global accuracy in the identification of forest cover in highly fragmented landscapes. The study included a treatment arrangement with three factors and six randomly selected blocks within the Huetar Norte Zone in Costa Rica. More accurate results were obtained for classifications based on Sentinel-2 images compared to Landsat-8 images. The best classification algorithms were Maximum Likelihood, Support Vector Machine or Neural Networks, and they yield better results than Minimum Distance Classification. There was no interaction among image type and classification methods, therefore, Sentinel-2 images can be used with any of the three best algorithms, but the best result was the combination of Sentinel-2 and Support Vector Machine. An additional factor included in the study was the image acquisition date. There were significant differences among months during which the image was acquired and an interaction between the classification algorithm and this factor was detected. The best results correspond to images obtained in April, and the lower to September, month that corresponds with the period of higher rainfall in the region studied. The higher global accuracy identifying forest cover is obtained with Sentinel-2 images from the dry season in combination with Maximum Likelihood, Support Vector Machine, and Neural Network image classification methods.[ES] Conocer y cartografiar los cambios del uso y cobertura de la tierra es esencial para la formulación de estrategias de manejo y conservación de los recursos naturales. Las herramientas que conforman la disciplina de la teledetección han sido extensamente usadas con este objetivo. Al comparar cuatro algoritmos de clasificación y dos tipos de imágenes satelitales, el objetivo de la investigación fue determinar el tipo de algoritmo e imagen satelital que permite obtener una mayor fiabilidad global en la identificación de la cobertura boscosa en paisajes de uso de la tierra con alta fragmentación. El estudio se desarrolló en la Zona Huetar Norte de Costa Rica, utilizando un diseño experimental de seis bloques con un arreglo de tratamientos con tres factores. El uso de imágenes Sentinel-2 fue superior al obtenido con Landsat-8. No existen diferencias significativas en la fiabilidad lograda con los algoritmos de clasificación de Máxima Verosimilitud, Máquinas de Vectores Soporte y Redes Neuronales, pero sí de estos con respecto a la clasificación por Mínima Distancia. No se detectó interacción entre tipo de imagen y algoritmo de clasificación, por lo que las imágenes de Sentinel-2 podrían usarse con cualquiera de los tres mejores algoritmos estudiados. Se analizó además el efecto que tuvo el mes en cada imagen adquirida, y se encontraron diferencias significativas debido a este factor, además se produce una interacción de este con el método de clasificación. Los mejores resultados se obtuvieron con imágenes de abril, y los más bajos con imágenes de septiembre, mes que coincide con la época lluviosa en la zona estudiada. Se concluye que la mayor fiabilidad en la identificación de la cobertura boscosa se logra mediante el uso de los algoritmos de Máxima Verosimilitud, Máquinas de Vectores Soporte y Redes Neuronales empleando imágenes Sentinel-2 tomadas en la temporada seca.Los autores agradecen a la Vice-Rectoría de Investigación y Extensión del ITCR por el apoyo financiero y administrativo para la realización del proyecto: Derivación indirecta de la distribución espacial y estado de desarrollo de los bosques secundarios en Costa Rica usando imágenes satelitales de mediana resolución espacial. Igualmente se agradece al programa de becas CeNAT-CONARE y al laboratorio PRIAS del Centro Nacional de Alta Tecnología (CeNAT) de Costa Rica por la facilitación de los equipos de cómputo de avanzada y el uso de las licencias de los softwares requeridos para llevar a cabo esta investigación.Ávila-Pérez, I.; Ortiz-Malavassi, E.; Soto-Montoya, C.; Vargas-Solano, Y.; Aguilar-Arias, H.; Miller-Granados, C. (2020). Evaluación de cuatro algoritmos de clasificación de imágenes satelitales Landsat-8 y Sentinel-2 para la identificación de cobertura boscosa en paisajes altamente fragmentados en Costa Rica. Revista de Teledetección. 0(57):37-49. https://doi.org/10.4995/raet.2020.13340OJS374905

Parallelizing maximum likelihood classification on computer cluster and graphics processing unit for supervised image classification

Supervised image classification has been widely utilized in a variety of remote sensing applications. When large volume of satellite imagery data and aerial photos are increasingly available, high-performance image processing solutions are required to handle large scale of data. This paper introduces how maximum likelihood classification approach is parallelized for implementation on a computer cluster and a graphics processing unit to achieve high performance when processing big imagery data. The solution is scalable and satisfies the need of change detection, object identification, and exploratory analysis on large-scale high-resolution imagery data in remote sensing applications

Cartografía de cobertura del suelo mediante datos de teledetección en la planicie de desborde del río Apure (Venezuela)

La cobertura del suelo es un indicador fundamental para identificar los factores que actúan en el desarrollo de la geomorfología de una planicie aluvial. Esta cobertura se caracteriza por el control que ejerce la vegetación en los procesos hidromorfológicos, así como el mantenimiento y estabilidad de los canales. Se presenta un registro sobre la distribución de cobertura del suelo en el curso medio del sistema anastomosado del río Apure. Se analiza la distribución de los ambientes geomorfológicos en un área de 65 km2 a partir de una combinación de datos de imágenes Landsat-8 y Sentinel-2, integrados en un Sistema de Información Geográfica (SIG). Se estableció una clasificación supervisada mediante los algoritmos Máquinas de Soporte de Vectores y Máxima Verosimilitud. La imagen Landsat fue procesadas a través de una corrección atmosférica, para posteriormente calcular las firmas espectrales. Se encontró seis coberturas: a) sabana arbolada, b) bosque, c) sabana abierta, d) cultivos, e) cuerpos de agua, y f) matorral. No existen diferencias sustanciales en la fiabilidad lograda con los algoritmos de clasificación Máquinas de Soporte de Vectores y Máxima Verosimilitud. Se mostró que la cobertura de sabana arbolada es la de mayor representatividad en el área de estudio con una extensión total de 5.717,26 ha (39%), de las 14.658,77 ha. La clasificación desarrollada presentó una exactitud temática global de 98,08% e índice de Kappa de 0,98. Como resultado se generó una cartografía de cobertura del suelo a partir del mejor clasificador, basándose en el índice Kappa. Estos hallazgos sirven como un referente para aumentar los registros de caracterización de cobertura del suelo, y pueden ser útiles en estudios sobre gestión y uso del territorio, para identificar lugares más susceptibles a la degradación y proponer medidas para el manejo y conservación de los recursos hídricos, que puede ser potencialmente aplicable en ambientes fluviales similares de otras latitudes.

La cartographie des sonorités environnementales d'un territoire

Sur un territoire, des sources sonores émettent des sons qui peuvent être d’origines anthropophoniques (i.e. le bruit des véhicules), biophoniques (i.e. les sons émis par les oiseaux), ainsi que géophoniques (i.e. le bruit du vent). Ceci permet de décrire un paysage sonore des lieux tout en alimentant des besoins particuliers propres à la cartographie de l’environnement sonore tels que les propriétés acoustiques des territoires, nécessaires à la compréhension de l’environne me nt sonore. Au-delà des travaux de recherches qui étudient et analysent les propriétés acoustiques de l’environnement, l’état de l’existant se concentre sur deux types de cartes sonores : les cartes d’inventaire de sons et les cartes de bruit. Deux approches méthodologiques sont à l’origine de la production de ces cartes. La première est basée sur des enregistrements sonores mesurés et géoréférencées sur le territoire à l’aide de sonomètres, ou d’applications installées sur des tablettes/téléphones intelligents. La deuxième sert à modéliser la propagation de l’onde acoustique en lien avec les objets présents sur le territoire (i.e. bâtiments, arbres, etc.). Bien que cette deuxième approche considère les différents facteurs environnementaux qui peuvent affaiblir l’onde acoustique comme l’absorption atmosphérique (causée par le vent, la température, etc.), la divergence géométrique et la nature de la couverture des sols, on constate qu’elle est peu documentée dans la littérature scientifique, lorsqu’aucun capteur sonore n’est utilisé pour produire des cartes sonores. L’objectif principal est de définir une méthode générique de modélisation de la propagation acoustique du son pour territoire à l’aide de données géospatiales multi-sources, dont des images à très haute résolution. Ainsi à l’aide des outils géomatiques, il est possible de représenter l’interaction qui existe entre l’onde sonore et les objets environnementaux composant ce territoire. Il est alors possible à partir d’une source sonore et des points récepteurs du son de réaliser des cartes dites spatio-phoniques. Mots clés : environnement sonore, modélisation, géomatique, propagation, données géospatiales, cartographieOn a territory, sound sources emit sounds that can be of anthropophonic origins (i.e. vehicle noise), biophonic origins (i.e. sounds emitted by birds), as well as geophonic origins (i.e. wind noise). This makes it possible to describe a soundscape of the places while feeding particular needs specific to the mapping of the sound environment such as the acoustic properties of the territories, necessary to the understanding of the sound environment. Beyond the research work that studies and analyzes the acoustic properties of the environment, the state of the existing focuses on two types of sound cards: sound inventory cards and noise maps. Two methodological approaches are behind the production of these cards. The first is based on sound recordings measured and georeferenced on the territory using sound level meters, or applications installed on tablets/smartphones. The second is used to model the propagation of the acoustic wave in relation to the objects present on the territory (i.e. buildings, trees, etc.). Although this second approach considers the different environmental factors that can weaken the acoustic wave like atmospheric absorption (caused by wind, temperature, etc.), the geometric divergence and the nature of the cover of soil, it is found that it is poorly documented in the scientific literature, when no sound sensor is used to produce sound cards. The main objective is to define a generic method for modeling the acoustic propagation of a territory using multi-source geospatial data including very high resolution images. Thus, using geomatic tools, it is possible to represent the interaction that exists between the sound wave and the environmenta l objects that make up this territory. It is then possible from a sound source and sound receiving points to make so-called spatio-phonic card

Aplicación de Sistemas de Información Geográfica en la caracterización del Sistema Anastomosado del curso medio del río Apure, Venezuela

Los sistemas de múltiples canales separados por islas en los ríos constituyen un fenómeno que se ha dado en denominar anastomosis, lo cual viene a ser considerado de interés para la biodiversidad, ya que proporcionan una variedad de hábitats acuáticos y terrestres. Aquí se plantea evaluar las características geomorfológicas, sedimentológicas y de distribución de los tipos de cobertura del suelo en la planicie de desborde del río Apure, a fin de determinar los factores morfodinámicos que controlan los procesos de formación y mantenimiento del sistema anastomosado del curso medio del Río Apure, Venezuela. Para ello se realizó un análisis combinando datos de imágenes Landsat 8 y Sentinel 2, usando Sistema de Información Geográfica (SIG) y muestras sedimentológicas en campo. Se analizó las relaciones entre los cambios de canal con el tamaño de la partícula del sedimento y distribución de los tipos de cobertura del suelo, con la finalidad de determinar los procesos de formación de la dinámica fluvial del río en los últimos años. Los resultados respaldan la teoría que el río se encuentra en un proceso de metamorfosis de canal o de tránsito inverso de patrón de canal anastomosado a individual, ocasionado por ausencia de avulsiones y el abandono de brazos menos eficientes para concentrar el flujo en el canal principal. Se encontró que los cambios en la distribución del tamaño de grano dentro del sistema fluvial afectan la morfología del canal. Se comprobó que el uso de imágenes Sentinel-2 permite obtener mejores resultados que las imágenes Landsat-8. Se generó cartografía de cambios del canal y cobertura del suelo. Palabras claves: Cambios de canal, cobertura del suelo, Landsat, sedimentología, Sentinel, sistema anastomosado