Combinació de dades ràster-vector mitjançant l'enriquiment d'una base SIGPAC amb teledetecció

Un dels principals requeriments en la cartografia actual és la integració d'informació ràster amb informació vectorial. Aquesta combinació permet integrar a les bases de dades vectorials, d'administracions públiques per exemple, les dades provinents d'un mapa ràster, continu o categòric. L'objectiu de la comunicació és sintetitzar la metodologia emprada en la combinació de dades ràster, obtingudes amb teledetecció, i de dades vectorials. La metodologia s'ha aplicat a una base vectorial del Sistema d'Informació Geogràfica de Parcel·les Agrícoles (SIGPAC) de sis comarques catalanes, enriquida amb un mapa de conreus ràster elaborat a partir d'una classificació automàtica de set imatges Landsat-5 TM del 2004. La classificació aplicada permet obtenir mapes de conreus amb una elevada fiabilitat gràcies a l'aplicació de diferents paràmetres, especialment dos, la fidelitat i la representativitat. Un cop el mapa de conreus s'ha obtingut, el següent pas és l'enriquiment pròpiament dit, que consisteix en la superposició de la capa SIGPAC amb el mapa de conreus i el posterior càlcul de la moda, o sigui, dels píxels amb el valor més repetit dins de cada parcel·la. Aquest fet permet incorporar per a cada parcel·la un camp amb el conreu discriminat amb teledetecció sense modificar-ne els límits. Els resultats mostren que el producte final obtingut és d'un elevat grau de fiabilitat i d'utilitat

Consecuencias en la cartografía de cultivos mediterráneos de la combinación de datos ráster-vector : enriquecimiento de una base SIGPAC a través de la teledetección

El objetivo de este artículo es el estudio de las implicaciones del enriquecimiento de cartografía vectorial a partir de cartografía ráster obtenidamediante teledetección. El banco de pruebas es una base vectorial SIGPAC de seis comarcas catalanas enriquecida con un mapa de cultivos mediterráneos ráster elaborado a partir de la clasificación mixta de siete imágenes Landsat TMdel 2004. Se han ensayado dos niveles de fidelidad en el clasificador y dos niveles de pureza en la composición del polígono. Los resultados se analizan a nivel global y por cultivo, observándose, entre otras cuestiones, que el enriquecimiento vectorial suele ser positivo a ambos niveles. Asimismo, la exigencia de mayor fidelidad y una pureza con restricción conlleva mayor exactitud aunque un menor número de polígonos etiquetados, lo que sólo significa más error si estos se consideran errores.The objective of this article is to analyze the consequences of enriching vector cartography from raster cartography obtained using remote sensing. The testing ground is a SIGPAC vector base of six Catalan regions enriched with a raster map of Mediterranean crops elaborated from the mixed classification of seven Landsat TMimages of year 2004. Two levels of fidelity in the classifier and two levels of purity in the polygon composition have been tested. The outcomes are analyzed at global level and per crop, giving as a result, among other issues, that the vector enrichment is usually positive at both levels. Likewise, the exigency of greater fidelity and a purity with restriction yields greater exactitude despite of a smaller number of labeled polygons, which only means more error if they are considered errors

Diseño y validación del protocolo de medida para el espectrorradiómetro Ocean Optics USB2000+ en aplicaciones con sensores aeroportados y a bordo de satélite

Las medidas de campo obtenidas mediante espectrorradiómetros son una pieza clave para el trabajo en sinergia con imágenes de sensores aeroportados y a bordo de satélite. Sin embargo, existe muy poca información sobre los detalles técnicos de su funcionamiento. El objetivo de este estudio es establecer y validar el protocolo de medida óptimo de un espectrorradiómetro que opera en espectro visible e infrarrojo cercano. Consideramos el protocolo a seguir para la medida en el campo de reflectividades de objetos naturales y artificiales, y lo validamos con medidas hiperespectrales capturadas simultáneamente por sensores aeroportados. El espectrorradiómetro utilizado es el Ocean Optics USB2000+ (200-1100nm) y los sensores aeroportados son CASI-550 (410-962 nm) y AISA Eagle II (406-994nm)

Textural classification of land cover using support vector machines : an empirical comparison with parametric, non parametric and hybrid classifiers in the Bolivian Amazon

Land cover classification is a key research field in remote sensing and land change science as thematic maps derived from remotely sensed data have become the basis for analyzing many socio-ecological issues. However, land cover classification remains a difficult task and it is especially challenging in heterogeneous tropical landscapes where nonetheless such maps are of great importance. The present study aims to establish an efficient classification approach to accurately map all broad land cover classes in a large, heterogeneous tropical area of Bolivia, as a basis for further studies (e.g., land cover-land use change). Specifically, we compare the performance of parametric (maximum likelihood), non-parametric (k-nearest neighbour and four different support vector machines - SVM), and hybrid classifiers, using both hard and soft (fuzzy) accuracy assessments. In addition, we test whether the inclusion of a textural index (homogeneity) in the classifications improves their performance. We classified Landsat imagery for two dates corresponding to dry and wet seasons and found that non-parametric, and particularly SVM classifiers, outperformed both parametric and hybrid classifiers. We also found that the use of the homogeneity index along with reflectance bands significantly increased the overall accuracy of all the classifications, but particularly of SVM algorithms. We observed that improvements in producer's and user's accuracies through the inclusion of the homogeneity index were different depending on land cover classes. Earlygrowth/degraded forests, pastures, grasslands and savanna were the classes most improved, especially with the SVM radial basis function and SVM sigmoid classifiers, though with both classifiers all land cover classes were mapped with producer's and user's accuracies of around 90%. Our approach seems very well suited to accurately map land cover in tropical regions, thus having the potential to contribute to conservation initiatives, climate change mitigation schemes such as REDD+, and rural development policies

Reassessing global change research priorities in mediterranean terrestrial ecosystems : how far have we come and where do we go from here?

Aim: Mediterranean terrestrial ecosystems serve as reference laboratories for the investigation of global change because of their transitional climate, the high spatiotemporal variability of their environmental conditions, a rich and unique biodiversity and a wide range of socio-economic conditions. As scientific development and environmental pressures increase, it is increasingly necessary to evaluate recent progress and to challenge research priorities in the face of global change. - Location: Mediterranean terrestrial ecosystems. - Methods: This article revisits the research priorities proposed in a 1998 assessment. - Results: A new set of research priorities is proposed: (1) to establish the role of the landscape mosaic on fire-spread; (2) to further research the combined effect of different drivers on pest expansion; (3) to address the interaction between drivers of global change and recent forest management practices; (4) to obtain more realistic information on the impacts of global change and ecosystem services; (5) to assess forest mortality events associated with climatic extremes; (6) to focus global change research on identifying and managing vulnerable areas; (7) to use the functional traits concept to study resilience after disturbance; (8) to study the relationship between genotypic and phenotypic diversity as a source of forest resilience; (9) to understand the balance between C storage and water resources; (10) to analyse the interplay between landscape-scale processes and biodiversity conservation; (11) to refine models by including interactions between drivers and socio-economic contexts; (12) to understand forest-atmosphere feedbacks; (13) to represent key mechanisms linking plant hydraulics with landscape hydrology. - Main conclusions:(1) The interactive nature of different global change drivers remains poorly understood. (2) There is a critical need for the rapid development of regional- and global-scale models that are more tightly connected with large-scale experiments, data networks and management practice. (3) More attention should be directed to drought-related forest decline and the current relevance of historical land use

Preliminary considerations about the assessment and visualisation of the quality on geometric corrections of satellite imagery depending on the number of ground control points

Abstract Georeferencing satellite images is an essential procedure to carry out most remote sensing applications

Consecuencias en la cartografía de cultivos mediterráneos de la combinación de datos ráster-vector : enriquecimiento de una base SIGPAC a través de la teledetección

El objetivo de este artículo es el estudio de las implicaciones del enriquecimiento de cartografía vectorial a partir de cartografía ráster obtenidamediante teledetección. El banco de pruebas es una base vectorial SIGPAC de seis comarcas catalanas enriquecida con un mapa de cultivos mediterráneos ráster elaborado a partir de la clasificación mixta de siete imágenes Landsat TMdel 2004. Se han ensayado dos niveles de fidelidad en el clasificador y dos niveles de pureza en la composición del polígono. Los resultados se analizan a nivel global y por cultivo, observándose, entre otras cuestiones, que el enriquecimiento vectorial suele ser positivo a ambos niveles. Asimismo, la exigencia de mayor fidelidad y una pureza con restricción conlleva mayor exactitud aunque un menor número de polígonos etiquetados, lo que sólo significa más error si estos se consideran erroresThe objective of this article is to analyze the consequences of enriching vector cartography from raster cartography obtained using remote sensing. The testing ground is a SIGPAC vector base of six Catalan regions enriched with a raster map of Mediterranean crops elaborated from the mixed classification of seven Landsat TMimages of year 2004. Two levels of fidelity in the classifier and two levels of purity in the polygon composition have been tested. The outcomes are analyzed at global level and per crop, giving as a result, among other issues, that the vector enrichment is usually positive at both levels. Likewise, the exigency of greater fidelity and a purity with restriction yields greater exactitude despite of a smaller number of labeled polygons, which only means more error if they are considered errors

Combinació de dades ràster-vector mitjançant l'enriquiment d'una base SIGPAC amb teledetecció

Un dels principals requeriments en la cartografia actual és la integració d'informació ràster amb informació vectorial. Aquesta combinació permet integrar a les bases de dades vectorials, d'administracions públiques per exemple, les dades provinents d'un mapa ràster, continu o categòric. L'objectiu de la comunicació és sintetitzar la metodologia emprada en la combinació de dades ràster, obtingudes amb teledetecció, i de dades vectorials. La metodologia s'ha aplicat a una base vectorial del Sistema d'Informació Geogràfica de Parcel·les Agrícoles (SIGPAC) de sis comarques catalanes, enriquida amb un mapa de conreus ràster elaborat a partir d'una classificació automàtica de set imatges Landsat-5 TM del 2004. La classificació aplicada permet obtenir mapes de conreus amb una elevada fiabilitat gràcies a l'aplicació de diferents paràmetres, especialment dos, la fidelitat i la representativitat. Un cop el mapa de conreus s'ha obtingut, el següent pas és l'enriquiment pròpiament dit, que consisteix en la superposició de la capa SIGPAC amb el mapa de conreus i el posterior càlcul de la moda, o sigui, dels píxels amb el valor més repetit dins de cada parcel·la. Aquest fet permet incorporar per a cada parcel·la un camp amb el conreu discriminat amb teledetecció sense modificar-ne els límits. Els resultats mostren que el producte final obtingut és d'un elevat grau de fiabilitat i d'utilitat

Combinació de dades ràster-vector mitjançant l'enriquiment d'una base SIGPAC amb teledetecció

Un dels principals requeriments en la cartografia actual és la integració d'informació ràster amb informació vectorial. Aquesta combinació permet integrar a les bases de dades vectorials, d'administracions públiques per exemple, les dades provinents d'un mapa ràster, continu o categòric. L'objectiu de la comunicació és sintetitzar la metodologia emprada en la combinació de dades ràster, obtingudes amb teledetecció, i de dades vectorials. La metodologia s'ha aplicat a una base vectorial del Sistema d'Informació Geogràfica de Parcel·les Agrícoles (SIGPAC) de sis comarques catalanes, enriquida amb un mapa de conreus ràster elaborat a partir d'una classificació automàtica de set imatges Landsat-5 TM del 2004. La classificació aplicada permet obtenir mapes de conreus amb una elevada fiabilitat gràcies a l'aplicació de diferents paràmetres, especialment dos, la fidelitat i la representativitat. Un cop el mapa de conreus s'ha obtingut, el següent pas és l'enriquiment pròpiament dit, que consisteix en la superposició de la capa SIGPAC amb el mapa de conreus i el posterior càlcul de la moda, o sigui, dels píxels amb el valor més repetit dins de cada parcel·la. Aquest fet permet incorporar per a cada parcel·la un camp amb el conreu discriminat amb teledetecció sense modificar-ne els límits. Els resultats mostren que el producte final obtingut és d'un elevat grau de fiabilitat i d'utilitat