Mangrove forest mapping through remote sensing imagery: study case for Buenaventura, Colombia
| Autor: | M. A. Perea-Ardila, Julian Leal-Villamil, F. Oviedo-Barrero |
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| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
Máxima verosimilitud
010504 meteorology & atmospheric sciences Geography Planning and Development 0211 other engineering and technologies 02 engineering and technology 01 natural sciences Kappa index Clasificación supervisada Maximum likelihood algorithm Mangroves Earth and Planetary Sciences (miscellaneous) Spectral analysis Cartografía Firma espectral 021101 geological & geomatics engineering 0105 earth and related environmental sciences Spectral signature Forestry Remote sensing Manglar Thematic map Geography Mapping Remote sensing (archaeology) Supervised classification Mangrove Sensores remotos Maximum likelihood |
| Zdroj: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia instname |
| ISSN: | 1988-8740 1133-0953 |
| DOI: | 10.4995/raet.2019.11684 |
| Popis: | [EN] Mangroves are plant communities of high ecological and economic importance for coastal regions. This investigation provides a methodology for mapping Mangrove forests through remote sensing images in a semidetail scale (1:25,000) in a sector of the municipality of Buenaventura, Colombia. A Sentinel 2 image and 2017 highresolution ortophotomosaic of the municipality were used for the mangrove cartography, using QGIS software, spectral analysis was performed and supervised classification was established using Maximum Likelihood algorithm. Results shown that mangrove is the most representative cover in the study area whit 7,264.21 ha in total extension (59.21% of total area), the development classification got a thematic accuracy of 80% and 0.70 in Kappa index. The used methodology can be used as an academic and research reference for mangrove semi-detail mapping in the world. [ES] Los manglares son comunidades vegetales de alta importancia ecología y económica para las regiones costeras. La presente investigación proporciona un método para determinar la cartografía de bosques manglar mediante imágenes de sensores remotos a escala 1:25.000 en un sector del municipio de Buenaventura, Colombia; para la cartografía de bosques de manglar se empleó una imagen satelital Sentinel 2 y una ortofotografía de alta resolución del año 2017; usando el software libre QGIS, se realizó los análisis espectrales, se estableció una clasificación supervisada mediante el algoritmo de máxima verosimilitud. Los resultados obtenidos muestran que la cobertura de manglar es la de mayor representatividad en el área de estudio con una extensión total de 7.264,21 ha (59,21% del área total), la clasificación desarrollada presentó una exactitud temática global de 80% e índice de Kappa de 0,70. El método empleado sirve como un referente sobre la cartografía de bosques de manglar en el mundo. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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