Fiabilidad en la detección de las superficies selladas empleando datos del programa Copernicus

• Illán-Fernández, Emilio José ^[1] ; Pérez-Morales, Alfredo ; Romero-Díaz, Asunción
  1. [1] Universidad de Murcia

     Universidad de Murcia

     Murcia, España

     
• Localización: BAGE. Boletín de la Asociación Española de Geografía, ISSN-e 2605-3322, ISSN 0212-9426, Nº. 93, 2022
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Reliability of sealed surfaces detection using Copernicus data
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• Resumen
  • español

    Durante los últimos 50 años se han producido cambios significativos en las cubiertas y usos del suelo, principalmente aquellos catalogados como artificiales. Este proceso, y su generalización a escala global, afectan de forma directa a las funciones básicas del suelo, acrecentando otros problemas como pueden ser la pérdida de biodiversidad, contaminación, degradación edáfica, inundaciones, o los efectos del cambio climático. En el área de estudio (Mazarrón, Región de Murcia) el problema anterior resulta ejemplar: el binomio desarrollo urbano asociado al turismo de sol y playa y la agricultura intensiva (bajo invernaderos) alteran de forma drástica la naturaleza del suelo. El objetivo es establecer un modelo de clasificación supervisada que distinga, con un error asumible, las distintas clases establecidas, destacando sobre todas ellas las que supongan superficies sellantes y, además, realizar una comparación con la información del último Corine Land Cover disponible (2018). Para ello, se seleccionaron imágenes del satélite Sentinel 2A y se ejecutó una clasificación de máxima verosimilitud. Para validar los resultados, se elaboró una matriz de confusión en la que se obtuvo una precisión general del 89 %. Finalmente, se observó una subestimación significativa, por parte del Corine Land Cover, del 75 % de las superficies selladas debido a su resolución.

  • English

    Over the last 50 years there have been significant changes in land cover and land use, mainly those classified as artificial. This process, and its generalisation on a global scale, affect directly the basic functions of the soil, increasing other problems such as the loss of biodiversity, pollution, soil degradation, flooding and the effects of climate change. In the study area (Mazarrón, Region of Murcia) this problem is exemplary: the binomial urban development associated with the increase of beach tourism and intensive agriculture (under greenhouses) alter drastically the nature of the soil. The aim of this paper is twofold: to establish a supervised classification model that distinguishes, with an assumable error, the different classes established, highlighting those considered as sealed surfaces and, in addition, to make a comparison with the latest Corine Land Cover available information (2018). For this purpose, Sentinel 2A satellite images were selected and a maximum likelihood classification was performed. To validate the results, a confusion matrix was developed and an overall accuracy of 89% was obtained. Finally, a significantly underestimation by the Corine Land Cover of 75% of the sealed surfaces was observed, mainly due to its resolution.