SIGPAC y series multitemporales LANSAT 15 TM como estrategia híbrida de clasificación de usos de suelo para aplicaciones hidrológicas

Abstract

El objetivo de este trabajo consiste en la obtención de un mapa de usos y coberturas de suelo para su integración en un modelo hidrológico de balance de agua a lo largo de 2009. Los resultados de dicha aplicación (evapotranspiración, humedad de suelo, necesidades de riego) se obtienen a escala de parcela, con escala temporal diaria y contemplando los usos y coberturas más frecuentes en la zona. La herramienta diseñada para aplicar el modelo (HidroMORE, Modelo Hidrológico de Estimación de Recarga y Evapotranspiración) proporciona los resultados en forma de mapa imagen. Con este fin, se presenta una alternativa híbrida de clasificación consistente en la combinación de la base de datos vectorial del Sistema de Información Geográfica de Parcelas Agrícolas (SIGPAC), junto con una serie multitemporal de imágenes Landsat 5 TM (Thematic Mapper) del año 2009. El primero aporta la definición parcelaria, mientras que la segunda provee la información suficiente para resolver clases poco definidas en el SIGPAC, especialmente la categoría ‘tierra arable’. Se utilizaron metodologías de teledetección como la clasificación, la segmentación multitemporal y el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), junto con herramientas SIG. El método propuesto supuso una mejora global de la precisión respecto a un método de clasificación supervisada convencional del 20% para la zona de estudio en 2009, y con un coste operacional muy bajo.The aim of this work consists on retrieving a land use-land cover map in order to integrate it in a water balance model along 2009. The results of this application, i.e., evapotranspiration, soil moisture, irrigation rates, are obtained at field scale, in a daily basis, and over the most representative agricultural uses. The model is implemented in a computerized tool, HidroMORE, which provides image maps of the results. A hybrid alternative of classification is presented for such hydrological application. It consisted in a combination of the vectorial database from the Spanish Geographic Information System for Agricultural Plots (SIGPAC) and a Landsat 5 TM multitemporal series of images for the year of study. The SIGPAC affords the spatial shape of the plots, whereas the images allow the segmentation of some ambiguous categories, i.e., ‘agricultural plots’. Remote sensing techniques (classification, segmentation, and NDVI, Normalized Difference Vegetation Index) were used, as well as GIS tools. The proposed method improved by 20% the global accuracy comparing to a typical supervised classification in the study area along 2009, while the computational cost is low