Procesado de imágenes de satélites de alta resolución para la clasificación de especies vegetales en espacios naturales protegidos
- Autores: Anabella Medina Machín
- Directores de la Tesis: Francisco Eugenio Gonzalez (dir. tes.), Francisco Javier Marcelo Ruiz (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria ( España ) en 2017
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Consuelo Gonzalo Martín (presid.), Dionisio Rodríguez Esparragón (secret.), Veronica Vilaplana Besler (voc.)
- Materias:
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- Tesis en acceso abierto en: acceda
- Resumen
El conocimiento de la distribución de la vegetación sobre ecosistemas naturales vulnerables como la Reserva Natural de las Dunas de Maspalomas es un indicador fundamental de las alteraciones de estos espacios singulares protegidos. Disponer de una cartografía detallada supone un esfuerzo considerable y actualizar los mapas usando métodos tradicionales, es costoso y requiere excesivo tiempo. Además, la automatización y sistematización es una tarea compleja. En este sentido, la teledetección se presenta como una herramienta clave gracias al desarrollo tecnológico y el avance en las técnicas de procesado. De hecho, actualmente, la teledetección es la mayor fuente de información espacial sobre el estado de las superficies naturales, alcanzando en los últimos años un papel relevante en el estudio de las formaciones vegetales.
En este contexto, el trabajo principal de esta Tesis Doctoral se ha dirigido al desarrollo de una metodología de clasificación de especies vegetales sobre la Reserva Natural de las Dunas de Maspalomas, a partir de imágenes de satélites de última generación (WV-2).
Sin embargo, la complejidad técnica de los actuales sistemas de teledetección y los diferentes niveles de procesado involucrados en la obtención de parámetros geofísicos, requiere el establecimiento de una jerarquía de procesos para obtener resultados precisos y fiables.
Partiendo de estas premisas, a lo largo de esta Tesis Doctoral se han implementado y evaluado diferentes técnicas de fusión, con objeto de mejorar la resolución espacial de las imágenes multiespectrales integrando información procedente de diferentes sensores. Del análisis se desprenden los efectos de cada algoritmo en las características espaciales y espectrales de las imágenes fusionadas sobre diferentes tipos de cubiertas.
Asimismo, se realiza un análisis de técnicas de corrección de imágenes para eliminar las perturbaciones asociadas a las condiciones de captación de la imagen y de la atmósfera, validando la firma espectral de diferentes especies vegetales y sustratos con medidas de campo obtenidas sobre el terreno.
Finalmente, la metodología de clasificación desarrollada ha demostrado ser fiable y robusta ante cambios del estado fenológico de la vegetación. Se ha validado con medidas de campo obtenidas simultáneamente a la imagen de satélite, y es extrapolable a imágenes procedentes de otros sensores de muy alta resolución.
