Geoinformática y geoestadística: descripción general

Clasificación del árbol de decisiones sobre el uso y la cobertura del suelo en la región del bosque nacional de Tapajós, Amazonia brasileña

Luciane Yumie Sato, Yosio Edemir Shimabukuro y Tatiana Mora Kuplich

Clasificación del árbol de decisiones sobre el uso y la cobertura del suelo en la región del bosque nacional de Tapajós, Amazonia brasileña

La selva amazónica cubre un área de aproximadamente 5 millones de km2 y es responsable de albergar gran parte de la biodiversidad del planeta. A pesar de su importancia, esta región sufre constantemente con el proceso de deforestación y es fuente de estudio y centro de atención de la comunidad científica a nivel mundial. El Bosque Nacional de Tapajos es una importante unidad de referencia para la conservación de los recursos forestales tropicales y a menudo es el objetivo de varios estudios. Sin embargo, existen pocos estudios que integren información diferente de los datos recopilados de forma remota en el mapeo del uso y la cobertura del suelo en el Bosque Nacional de Tapajos. En este contexto, el objetivo principal de este estudio fue evaluar el uso de la técnica del árbol de decisión para mapear el uso y la cobertura del suelo en la región del Bosque Nacional de Tapajos, incluidas las clases de degradación y regeneración forestal. Para ello, se utilizó la técnica de minería de datos, conocida como árbol de decisión , y como datos de entrada para la creación del árbol de decisión se utilizó diferente información obtenida de una imagen óptica del sensor TM del satélite Landsat 5 y esta imagen es del año 2009. Por lo tanto, los datos que se utilizaron en el árbol de decisión fueron las seis bandas del sensor Landsat 5 TM del año 2009, las imágenes de tres fracciones (suelo, sombra y vegetación) obtenidas por el Modelo de Mezcla Espectral Lineal, los tres índices de vegetación, Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada, Índice de Agua Normalizado e Índice de Vegetación Ajustado al Suelo. A través de este trabajo concluimos que el uso del árbol de decisión permitió la integración de la información obtenida de la imagen Landsat 5 TM. Además, la clasificación de la cobertura y el uso de la tierra del Bosque Nacional Tapajos mostró resultados satisfactorios con un índice Kappa de 0,79. Aproximadamente el 81,2% de los píxeles se clasificaron correctamente y aproximadamente el 18,8% de los píxeles se clasificaron incorrectamente por el árbol de decisión . Los mayores errores de clasificación se dieron entre las clases de pastizales, regeneración, bosque y bosque degradado. Las clases que mostraron los mejores resultados en la clasificación fueron las clases agua, nubes y sombra de nubes.