Caracterización espacial de los tipos de cobertura de suelo usando técnicas geoestadísticas a partir de información satelital

Abstract

A fin de caracterizar los patrones espaciales de los diferentes tipos de cobertura del suelo (TCS), se analizó por métodos geoestadísticos un mapa de TCS, derivado de la clasificación de una imagen satelital de un sector de la provincia de Buenos Aires, que incluía 7 tipos de coberturas: Pastizales Alta Cobertura (PAC), Pastizales Baja Cobertura (PBC), Cultivo (CUL) Vegetación Palustre y/o Agua (VPA), Montes (MON), Pradera Húmeda (PRH) y Urbano (URB). Se evaluaron los componentes espaciales de cada TCS a partir de variogramas omnidireccionales experimentales, ajustándolos a modelos de referencia. La heterogeneidad de cada TCS exigió utilizar una estrategia que implicó el muestreo de la imagen temática con diferentes grado de resolución y dimensión del área de análisis. La distribución espacial de los TCS en la imagen es irregular sin ser aleatoria; mientras que la dimensión de cada uno es relativamente estable, aunque diferentes entre sí. Los modelos que mejor ajustan los variogramas experimentales son distintos según el TCS, siendo exponencial para PBC, PAC, PRH y CUL; esférico para URB, aleatorio para VPA y exponencial o aleatorio para MON. Los parámetros geoestadísticos de los modelos de ajuste calculados para cada TCS, indican diferencias estructurales en su distribución espacial a escala de parche (proporción no explicada por el modelo), paisaje (modelo) o región (diferencias entre sectores), que pueden relacionarse con el uso. La aplicación de técnicas geoestadísticas a información derivada de imágenes satelitales permite identificar y diferenciar los patrones espaciales de los TCS existentes en la misma, por lo que puede servir de base para definir estrategias de análisis y monitoreo del uso del suelo.

In order to characterize the spatial pattern of different land cover types (TCS) we applied geostatistical analysis on a land cover map obtained from a classification of a satellite image of a sector of the Buenos Aires province. The map included 7 land cover types (TCS): high cover grassland (PAC), low cover grassland (PBC), agriculture (CUL), wetland vegetation and/or water (VPA), forest (MON), humid praire (PRH) and urban areas (URB). We evaluated the spatial components of each TCS on the basis of omnidirectional experimental variograms, adjusted to specific models. Due to the high heterogeneity of the TCS we used a strategy based on sampling the thematic image with different degree of resolution and extension. The spatial distribution of the TCS in the image is irregular but no random; while the size of each TCS is quite stable but different among each other. The models that best adjust the variograms are different depending on the TCS: exponential for PBC, PAC, PRH and CUL; spherical for URB, random for VPA and exponential or random for MON. The geostatistical parameters for the model calculated for each TCS, show structural differences in the spatial distribution at a patch (non explained proportion of the model), landscape (model) and regional scale (differences among sectors), which may be related to land use. The use of geostatistical analysis on information derived from satellite images allows the identification and differentiation of the TCS's spatial pattern, and may be used to develop strategies for the analysis and monitoring of land use.