Estudio de bofedales en los Andes ecuatorianos a través de la comparación de imágenes Landsat-8 y Sentinel-2

[EN] The objective of the present study was to compare the Landsat-8 and Sentinel-2 images to calculate the wetland´s extension, distribution and degree of conservation, in Reserva de Producción de Fauna Chinborazo (RPFCH) protected area located in the Andean region of Ecuador. This process was deve...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Jara, C., Delegido, J., Ayala, J., Lozano, P., Armas, A., Flores, V.
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2019
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/122783
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/122783
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Palabra clave:Bofedal
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description [EN] The objective of the present study was to compare the Landsat-8 and Sentinel-2 images to calculate the wetland´s extension, distribution and degree of conservation, in Reserva de Producción de Fauna Chinborazo (RPFCH) protected area located in the Andean region of Ecuador. This process was developed with in situ work in 16 wetlands, distributed in different conservation levels. The Landsat-8 and Sentinel-2 images were processed through a radiometric calibration (restoration of lost lines or píxels and correction of the stripe of the image) and an atmospheric correction (conversion of the digital levels to radiance values), to later calculate the Vegetation spectral indexes: NDVI, SAVI (L = 0.5) where L is a constant of the soil brightness component, EVI2 (improved vegetation index 2), NDWI (standard difference water index), WDRI (wide dynamic range vegetation index) and the Red Edge model that only this one has in Sentinel-2 in this study. Making a classification of the Bofedal ecosystem in satellite images by applying Random Forest, the most important variables with Landsat-8 were EVI2 (37.72%) and SAVI with L = 0.5 (30.97%), while with Sentinel-2 the most important variables correspond to the Red Edge (38.54%) and WDRI (27.06%). With the indices calculated, two categories of analysis were determined: a) wetland integrated by the levels: intervened [1], moderately conserved [2] and conserved [3] and b) other than wetland [4] integrated by areas that do not correspond to this ecosystem. Landsat-8 shows that the percentage of correct classifications of píxels belonging to the wetland category corresponds to: [1] 72.76%, [2] 58.38%, [3] 68.42%, while for the category other [4] were correct 95.15%. With Sentinel-2, the percentage of correct classifications corresponds to [1] 95.00%, [2] 82.60%, [3] 96.25%, while for the category other [4] the correct answers were 98.13%. In this way with Landsat-8 the wetland corresponds to 21.708,54 ha (41.21%), while with Sentinel-2 the wetland represents a total of 20,518 ha (38.95%), of the 52,560 ha that belong to the RPFCH, concluding that Sentinel-2, due to its better spatial resolution, and the incorporation of its new bands in Red Edge, obtains better results in image classification.
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The Landsat-8 and Sentinel-2 images were processed through a radiometric calibration (restoration of lost lines or píxels and correction of the stripe of the image) and an atmospheric correction (conversion of the digital levels to radiance values), to later calculate the Vegetation spectral indexes: NDVI, SAVI (L = 0.5) where L is a constant of the soil brightness component, EVI2 (improved vegetation index 2), NDWI (standard difference water index), WDRI (wide dynamic range vegetation index) and the Red Edge model that only this one has in Sentinel-2 in this study. Making a classification of the Bofedal ecosystem in satellite images by applying Random Forest, the most important variables with Landsat-8 were EVI2 (37.72%) and SAVI with L = 0.5 (30.97%), while with Sentinel-2 the most important variables correspond to the Red Edge (38.54%) and WDRI (27.06%). With the indices calculated, two categories of analysis were determined: a) wetland integrated by the levels: intervened [1], moderately conserved [2] and conserved [3] and b) other than wetland [4] integrated by areas that do not correspond to this ecosystem. Landsat-8 shows that the percentage of correct classifications of píxels belonging to the wetland category corresponds to: [1] 72.76%, [2] 58.38%, [3] 68.42%, while for the category other [4] were correct 95.15%. With Sentinel-2, the percentage of correct classifications corresponds to [1] 95.00%, [2] 82.60%, [3] 96.25%, while for the category other [4] the correct answers were 98.13%. In this way with Landsat-8 the wetland corresponds to 21.708,54 ha (41.21%), while with Sentinel-2 the wetland represents a total of 20,518 ha (38.95%), of the 52,560 ha that belong to the RPFCH, concluding that Sentinel-2, due to its better spatial resolution, and the incorporation of its new bands in Red Edge, obtains better results in image classification.[ES] El objetivo del presente estudio fue comparar las imágenes Landsat-8 y Sentinel-2 para calcular la extensión, distribución y grado de conservación del bofedal en la Reserva de Producción de Fauna Chimborazo (RPFCH) ubicada en la región andina de Ecuador. Este proceso se desarrolló con trabajos in situ en 16 bofedales con diferentes grados de conservación. Las imágenes Landsat-8 y Sentinel-2 fueron procesadas a través de una calibración radiométrica (restauración de líneas o píxeles perdidos y la corrección del bandeado de la imagen) y una corrección atmosférica (conversión de los niveles digitales a valores de radiancia), para posteriormente calcular los índices espectrales de vegetación: NDVI, SAVI (L= 0,5) donde L es una constante del componente de brillo del suelo, EVI2 (índice de vegetación mejorado 2), NDWI (índice de agua de diferencia normalizada), WDRI (índice de vegetación de rango dinámico amplio) y el modelo Red Edge que solo está dispone en Sentinel-2 dentro de este estudio. Haciendo una clasificación del ecosistema bofedal en las imágenes satelitales aplicando Random Forest, las variables más importantes con Landsat-8 fueron EVI2 (37,72%) y SAVI con L=0,5 (30,97%), mientras que con Sentinel-2 las variables más importantes corresponden a los índices Red Edge (38,54%) y WDRI (27,06%). A partir de los índices calculados, se determinaron dos categorías de análisis: a) bofedal, integrada por los niveles: intervenido [1], medianamente conservado [2] y conservado [3] y b) otros, integrada por áreas que no corresponden a bofedales [4]. Mediante Landsat-8 se evidenció que el porcentaje de clasificaciones correctas de píxeles pertenecientes a la categoría bofedal corresponde a: [1] 72,76%, [2] 58,38%, [3] 68,42%, mientras que para la categoría otros [4] 95,15% fueron correctas. Con Sentinel-2, el porcentaje de clasificaciones correctas corresponde a [1] 95,00%, [2] 82,60%, [3] 96,25%, y para la categoría otros [4] los aciertos fueron 98,13%. De esta forma con Landsat-8 el bofedal corresponde a 21.708,54 ha (41,21%), mientras que con Sentinel-2 el bofedal representa un total de 20.518 ha (38,95%), de las 52.560 ha que pertenecen a la RPFCH, concluyendo que Sentinel-2, debido a su mejor resolución espacial, y a la incorporación de bandas en el Red Edge, obtiene mejores resultados en la clasificación de imágenes.Los autores expresan su gratitud a la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), por financiar el proyecto “Evaluación de los servicios ecosistémicos de la Reserva de Producción de Fauna Chimborazo”.Universitat Politècnica de ValènciaEscuela Superior Politécnica de ChimborazoRepositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet20192019-06-27journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501VoRhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://riunet.upv.es/handle/10251/122783reponame:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valénciainstname:Universitat Politècnica de València (UPV)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:riunet.upv.es:10251/1227832026-06-13T07:49:27Z
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