Cartografía de cobertura del suelo mediante datos de teledetección en la planicie de desborde del río Apure (Venezuela)

• Guzmán, Rosiris ^[1] ; Bezada, Maximiliano ^[3] ; Rodríguez-Santalla, Inmaculada ^[2]
  1. [1] Universidad de Alcalá

     Universidad de Alcalá

     Alcalá de Henares, España

     
  2. [2] Universidad Rey Juan Carlos

     Universidad Rey Juan Carlos

     Madrid, España

     
  3. [3] Minnesota Geological Survey, University of Minnesota, College of Science and Engineering, Minneapolis, 55455, United States

  Mostrar afiliaciones +
• Localización: Cuadernos de investigación geográfica: Geographical Research Letters, ISSN-e 1697-9540, ISSN 0211-6820, Vol. 49, Nº 1, 2023, págs. 113-137
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Land cover mapping using remote sensing data in the Apure River Flood Plain (Venezuela)
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    La cobertura del suelo es un indicador fundamental para identificar los factores que actúan en el desarrollo de la geomorfología de una planicie aluvial. Esta cobertura se caracteriza por el control que ejerce la vegetación en los procesos hidromorfológicos, así como el mantenimiento y estabilidad de los canales. Se presenta un registro sobre la distribución de cobertura del suelo en el curso medio del sistema anastomosado del río Apure. Se analiza la distribución de los ambientes geomorfológicos en un área de 65 km2 a partir de una combinación de datos de imágenes Landsat-8 y Sentinel-2, integrados en un Sistema de Información Geográfica (SIG). Se estableció una clasificación supervisada mediante los algoritmos Máquinas de Soporte de Vectores y Máxima Verosimilitud. La imagen Landsat fue procesadas a través de una corrección atmosférica, para posteriormente calcular las firmas espectrales. Se encontró seis coberturas: a) sabana arbolada, b) bosque, c) sabana abierta, d) cultivos, e) cuerpos de agua, y f) matorral. No existen diferencias sustanciales en la fiabilidad lograda con los algoritmos de clasificación Máquinas de Soporte de Vectores y Máxima Verosimilitud. Se mostró que la cobertura de sabana arbolada es la de mayor representatividad en el área de estudio con una extensión total de 5.717,26 ha (39%), de las 14.658,77 ha. La clasificación desarrollada presentó una exactitud temática global de 98,08% e índice de Kappa de 0,98. Como resultado se generó una cartografía de cobertura del suelo a partir del mejor clasificador, basándose en el índice Kappa. Estos hallazgos sirven como un referente para aumentar los registros de caracterización de cobertura del suelo, y pueden ser útiles en estudios sobre gestión y uso del territorio, para identificar lugares más susceptibles a la degradación y proponer medidas para el manejo y conservación de los recursos hídricos, que puede ser potencialmente aplicable en ambientes fluviales similares de otras latitudes. 

  • English

    The soil cover is a fundamental indicator to identify the factors that act in the development of the geomorphology of an alluvial plain. This coverage is characterized by the control exercised by the vegetation in the hydromorphological processes, as well as the maintenance and stability of the fluvial channels. A record on the distribution of land cover in the middle course of the anastomosed system of the Apure River is presented. The distribution of geomorphological environments in an area of 65 km2 is analyzed from a combination of data from Landsat-8 and Sentinel-2 images, integrated into a Geographic Information System (GIS). A supervised classification was established using the Support Vector Machine and Maximum Likelihood algorithms. The Landsat image was processed through an atmospheric correction, to later calculate the spectral signatures. Six covers were found: a) wooded savannah, b) forest, c) open savannah, d) crops, e) bodies of water, and f) scrub. There are no substantial differences in the reliability achieved with the Support Vector Machines and Maximum Likelihood classification algorithms. It was shown that the woodland cover is the most representative in the study area with a total extension of 5,717.26 ha (39%), out of 14,658.77 ha. The classification presented a global thematic accuracy of 98.08% and a Kappa index of 0.98. As a result, a soil cover cartography was generated from the best classifier, based on the Kappa index. These findings serve as a reference to increase the records of soil cover characterization and can be useful in studies on management and use of the territory, to identify places more susceptible to degradation and propose measures for the management and conservation of water resources, which can be potentially applicable in similar fluvial environments in other latitudes.