Cartografía del aguacate en Michoacán con imágenes Sentinel-2 y una metodología mixta

• Espana Boquera, Maria Luisa ^[1] ; Castro Bleda, María José ; España Boquera, Salvador
  1. [1] Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo

     Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo

     México

     
• Localización: Revista de Geografía Agrícola, ISSN-e 2448-7368, Nº. 69, 2022 (Ejemplar dedicado a: July-December), págs. 61-79
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Mapping avocado in Michoacan with Sentinel-2 images and a mixed methodology
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• Resumen
  • español

    El aguacate es un superalimento de moda, muy rentable. México es el primer productor mundial y Michoacán el primero nacional. El objetivo fue cartografiar el cultivo del aguacate en Michoacán con imágenes Sentinel-2 e identificar las principales coberturas. El área de estudio se dividió en tres zonas (Tancítaro, Pátzcuaro y Zitácuaro) y para cada una se descargaron cinco imágenes Sentinel-2  (Copernicus) (2019-2020). Se realizó un preprocesamiento para concentrar la información de cada zona en una imagen de 12 bandas. Se identificaron en GoogleEarth parcelas de aguacate y de bosque. Se aplicó un algoritmo de clasificación no supervisada k-means de 50 clases, de las cuales se identificó el aguacate y las coberturas: bosque, vegetación secundaria, selva, agricultura, suelo, zona urbana o agua. Se obtuvo un porcentaje de aciertos del 89,58% en el aguacate y 91,33% en el bosque. En total se identificaron 149 729 ha de aguacate. El mapa obtenido se comparó con la Serie VI de INEGI, en la que las huertas son clasificadas como agricultura de temporal; los bosques coinciden en más del 70%, el suelo reúne coberturas estacionales y existe confusión en la discriminación de otros tipos de vegetación.

  • English

    Avocado is a fashionable superfood, and a very profitable crop. Mexico is the first world producer of avocado and Michoacán the first national producer. The objective was to map the avocado crops in Michoacán with Sentinel-2 images, as well as establishing the main coverages. The study area was divided into three zones (Tancítaro, Pátzcuaro and Zitácuaro) and for each one five recent Sentinel-2 images (2019-2020) were downloaded from Copernicus web site. A preprocessing was carried out to concentrate the information of each area in a 12-band image. Avocado and forest plots were identified in . An unsupervised k-means classification algorithm of 50 classes was applied and classes corresponding to avocado, forest, secondary vegetation, tropical dry deciduous forest, agriculture, soil, urban area or water covers were identified. A success rate of 89.58 % was obtained in the avocado and 92.12 % in the forest. In total, 149 729 ha of avocado were identified. The map obtained was compared with Series VI of INEGI, in which the orchards are classified as rainfed agriculture; the forests coincide in more than 70%, while the soil gathers very seasonal covers, and there is confusion in the discrimination of other types of vegetation.