Obtención de cartografías de usos y coberturas del suelo de la Demarcación Hidrográfica del Segura para el periodo 1986-2019, empleando teledetección y clasificación digital de imágenes.

Abstract

Los cambios en los usos y coberturas del suelo conllevan consecuencias ambientales de diverso tipo. La clasificación digital de imágenes obtenidas mediante teledetección es una potente herramienta para evaluar el grado de transformación ambiental debido a factores antropogénicos. El objetivo de este trabajo es desarrollar un esquema de trabajo basado en técnicas de teledetección y clasificación digital de imágenes para obtener cartografías de usos y coberturas del suelo en la Demarcación Hidrográfica del Segura, para el periodo comprendido entre 1986 y 2019. Para ello se ha utilizado el algoritmo de clasificación supervisada Random Forest y como variables predictoras las bandas espectrales de imágenes de Landsat 5, 7 y 8, y cuatro índices normalizados derivados de estas. Aunque la exactitud global conseguida indica que existe un margen de mejora en el ajuste del modelo, las clasificaciones obtenidas se consideran fiables. Respecto a los usos y coberturas del suelo obtenidos tras el proceso de clasificación, se observa una disminución del uso forestal y un aumento de los usos agrícolas, la superficie cubierta por matorral, los suelos desnudos y los invernaderos.

Changes in land use and land cover lead to environmental consequences of various kinds. Digital classification of remotely sensed images is a powerful tool to assess the degree of environmental transformation due to anthropogenic factors. The aim of this work is to develop a working scheme based on remote sensing techniques and digital image classification to obtain cartographies of land use and land cover in the Segura Hydrographic Demarcation, for the period between 1986 and 2019. For this purpose, the Random Forest supervised classification algorithm has been used and the spectral bands of Landsat 5, 7 and 8 images, and four normalised indices derived from these, have been used as predictor variables. Although the overall accuracy achieved indicates that there is room for improvement in the model fit, the classifications obtained are considered reliable. With regard to the land uses and land covers obtained after the classification process, a decrease in forest use and an increase in agricultural uses, area covered by scrubland, bare soil and greenhouses can be observed.