Propuesta metodológica para la identificación de tierras marginales mediante productos derivados de teledetección y datos auxiliares

[EN] The concept of marginal land (ML) is dynamic and depends on various factors related to the environment, climate, scale, culture, and economic sector. The current methods for identifying ML are diverse, they employ multiple parameters and variables derived from land use and land cover, and mostly reflect specific management purposes. A methodological approach for the identification of marginal lands using remote sensing and ancillary data products and validated on samples from four European countries (i.e., Germany, Spain, Greece, and Poland) is presented in this paper. The methodology proposed combines land use and land cover data sets as excluding indicators (forest, croplands, protected areas, impervious areas, land-use change, water bodies, and permanent snow areas) and environmental constraints information as marginality indicators: (i) physical soil properties, in terms of slope gradient, erosion, soil depth, soil texture, percentage of coarse soil texture fragments, etc.; (ii) climatic factors e.g. aridity index; (iii) chemical soil properties, including soil pH, cation exchange capacity, contaminants, and toxicity, among others. This provides a common vision of marginality that integrates a multidisciplinary approach. To determine the ML, we first analyzed the excluding indicators used to delimit the areas with defined land use. Then, thresholds were determined for each marginality indicator through which the land productivity progressively decreases. Finally, the marginality indicator layers were combined in Google Earth Engine. The result was categorized into 3 levels of productivity of ML: high productivity, low productivity, and potentially unsuitable land. The results obtained indicate that the percentage of marginal land per country is 11.64% in Germany, 19.96% in Spain, 18.76% in Greece, and 7.18% in Poland. The overall accuracies obtained per country were 60.61% for Germany, 88.87% for Spain, 71.52% for Greece, and 90.97% for Poland.[ES] El concepto de tierra marginal (ML) es dinámico y depende de factores relacionados con el entorno, el clima, la escala, la cultura y la economía. los métodos actuales de identificación de ML son también diversos y están basados en múltiples parámetros y variables derivados del uso y cobertura del suelo reflejando, en su mayoría, fines de gestión específicos. En este artículo se presenta una propuesta metodológica para la identificación de tierras marginales mediante el uso de productos derivados de teledetección y datos auxiliares, validándose sobre muestras obtenidas en cuatro países europeos: Alemania, España, Grecia y Polonia. La metodología combina datos de usos y coberturas del suelo como indicadores excluyentes (bosque, tierras de cultivo, áreas protegidas, áreas impermeables, cambios de usos del suelo, cuerpos de agua y áreas de nieve permanente) e información ambiental como indicadores de marginalidad, esto es, (i) propiedades físicas del suelo como la pendiente, profundidad de suelo, erosión del suelo, textura, porcentaje de fragmentos de textura gruesa del suelo, etc.; (ii) factores climáticos como el índice de aridez; (iii) propiedades químicas del suelo como pH, capacidad de intercambio catiónico, contaminantes y toxicidad, entre otros, con el objetivo de abordar una visión común de la marginalidad que integre un enfoque multidisciplinar. Para obtener las coberturas de ML primero se analizaron los indicadores excluyentes para delimitar las áreas con un uso del suelo establecido. En segundo lugar, se determinaron los umbrales para cada indicador de marginalidad a través de los cuales el suelo se transforma, disminuyendo progresivamente su aprovechamiento productivo. Finalmente, la superposición de las capas de indicadores de marginalidad se llevó a cabo con la herramienta Google Earth Engine. El resultado final se categorizó en 3 niveles de ML con diferente productividad: alta, baja y tierras potencialmente inadecuadas. Los resultados obtenidos indican que el porcentaje de tierras marginales sobre la extensión total de cada país analizado es de 11,64% en Alemania, 19,96% en España, 18,76% en Grecia y 7,18% en Polonia. La precisión global obtenida por país fue del 60,61% para Alemania, del 88,87% para España, del 71,52% para Grecia y del 90,97% para Polonia.This research has been funded by the European Commission through the H2020-MSCA-RISE-2018 MAIL project (grant 823805) and by the Fondo de Garantía Juvenil en I+D+i from the Spanish Ministry of Labour and Social Economy.Torralba, J.; Ruiz, L.; Georgiadis, C.; Patias, P.; Gómez-Conejo, R.; Verde, N.; Tassapoulou, M.... (2021). Methodological proposal for the identification of marginal lands with remote sensing-derived products and ancillary data. En Proceedings 3rd Congress in Geomatics Engineering. Editorial Universitat Politècnica de València. 248-257. https://doi.org/10.4995/CiGeo2021.2021.12729OCS24825