Metodología para la determinación de coeficientes de escurrimiento utilizando imágenes de acceso abierto y algoritmos de código abierto

• Uraga-Tovar, D. Italibi ^[1] ; Tapia-Silva, Felipe Omar ^[1] ; López-Caloca, Alejandra A. ^[2] ; Gómez-Reyes, Eugenio ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma Metropolitana

     Universidad Autónoma Metropolitana

     México

     
  2. [2] Centro de Investigación en Ciencias de la Información Geoespacial
• Localización: Tecnología y Ciencias del Agua, ISSN-e 2007-2422, Vol. 12, Nº. 5 (septiembre-octubre de 2021), 2021, págs. 208-253
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Methodology for determining runoff coefficients using open-access images and classification open-source algorithms
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    Este estudio propone una metodología que utiliza imágenes Landsat-8, Sentinel-1, y Sentinel-2 para determinar cobertura terrestre y coeficientes de escurrimiento. La metodología considera características geográficas y climáticas de la región, resolución de sensores y exactitud obtenida mediante cuatro clasificadores: distancia mínima, máxima verosimilitud, mapeo espectral angular y máquinas de soporte vectorial. La metodología se aplicó en regiones de México con características diversas. La exactitud general, error de comisión y de omisión fueron obtenidos para cada combinación de clasificador y sensor. Asimismo, estos indicadores se analizaron por región, sensor y algoritmo. Presencia, exactitud, error de comisión y omisión se analizaron por cada clase de cobertura terrestre. Landsat-8 obtuvo un acuerdo promedio mayor (76.1 %), seguido por Sentinel-2 (75 %) y Sentinel-1 (38.8 %). Distancia mínima tuvo el mayor acuerdo promedio (71.2 %), seguido por máquinas de soporte vectorial con 70.5 %, mapeo angular espectral con 60.9 % y máxima verosimilitud con 50.7 %. Esta metodología hace posible usar imágenes y programas de acceso abierto para definir criterios que permitan determinar cobertura terrestre con buena exactitud y alta resolución espacial. El resultado de la investigación muestra que, para estimar correctamente coeficientes de escurrimiento, las imágenes satelitales de acceso abierto deben ser seleccionadas con base en criterios como resoluciones del sensor, algoritmo de clasificación a ser ocupado, periodo y escala del estudio, clima, tipos y dinámica de cobertura terrestre, así como clase de cobertura dominante.

  • English

    This study proposes a methodology using Landsat-8, Sentinel-1, and Sentinel-2 images to determine Landcover and Runoff Coefficient. It considers geographic and climatic characteristics of the region, resolutions of sensors, and accuracy obtained using four classifiers: Minimum Distance, Spectral Angle Mapper, Maximum Likelihood, and Support Vector Machines. The methodology was applied to regions in Mexico with diverse characteristics. The overall accuracy, commission, and omission were obtained for each classifier-sensor combination. These indicators were analyzed by region, sensor, and algorithm. Presence, accuracy, error of commission, and omission of cover were analyzed according to land cover class. Landsat-8 had the highest average accuracy (76.1 %), followed by Sentinel-2 (75 %), and Sentinel-1 (38.8 %). Minimum distance had the highest accuracy (71.2 %), followed by Support Vector Machines with 70.5 %, Spectral Angel Mapper with 60.9 %, and Maximum Likelihood with 50.7 %. This methodology makes it possible to use open-access satellite images and programs to define criteria for determining land cover with good accuracy and high spatial resolution. The results of our research show that to estimate runoff coefficients, open-access satellite images must be selected based on criteria such as sensor resolutions, classification algorithm to be used, period and scale of the study, climate, types, and dynamics of land coverage, as well as the dominant coverage class.