Tipificación y cartografía de vegetación en ecosistemas de dehesa mediante sensores remotos
- Autores: María Patrocinio González Dugo
- Directores de la Tesis: José Emilio Guerrero Ginel (dir. tes.), María del Pilar Fernández Rebollo (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2002
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Juan Vicente Giráldez Cervera (presid.), Alfonso García-Ferrer (secret.), José A. Sobrino (voc.), Ana Garrido Varo (voc.), José Luis González Rebollar (voc.)
- Materias:
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- Resumen
El uso de sensores remotos en el estudio de ecosistemas de vegetación dispersa como la dehesa presenta una especial dificultad motivada por la heterogeneidad y complejidad de estos sistemas. En este trabajo se ha evaluado la capacidad del sensor Thematic Mapper del satélite Landsat-5 para clasificar y cuantificar la cobertura vegetal de un amplio territorio, situado al norte de la provincia de Córdoba, en el que el paisaje predominante es la dehesa de encinar.
En primer lugar se ha establecido una clasificación de las dehesas según su cobertura arbórea y de matorral, seleccionando tres leyendas en las que se incrementa sucesivamente el nivel de detalle en la definición de las clases. Mediante una clasificación multiespectral supervisada, que ha incluido siete bandas calculadas por distintos procedimientos, se han diferenciado las clases de dehesa de los demás usos del suelo, con una precisión basante ajustada. Asimismo se han distinguido zonas de dehesa clara, densa y con alta cobertura de encimar. La precisión obtenida en la clasificación del matorral no ha sido suficientemente ajustada en todas las clases como para permitir un seguimiento de este estrato a gran escala.
Con el fin de superar el problema de abundancia de píxeles mixtos, que presentan este tipo de ecosistemas en sensores de resolución media, se ha aplicado un modelo lineal de mezclas espectrales a la imagen de la zona de estudio. Para ello, en primer lugar se ha evaluado la dimensión real de los datos, mediante el análisis de los autovalores de sus componentes principales y usando una transformación que maximiza la señal frente al rudio, ambos han arrojado el mismo resultado de cuatro componentes como máximo. Se ha elegido la cubierta arbórea, pasto seco, suelo desnudo y un cuarto factor de sombra que engloba todos los cambios de iluminación en las cubiertas anteriores. Cinco métodos de localización de los vectores puros representativos de estas c
