Cartografiado de bofedales usando imágenes de satélite Landsat en una cuenca altoandina del Perú

M. A. Lleellish

RESUMEN

En este trabajo se presenta una metodología basada en imágenes de satélite Landsat para cartografiar los humedales altoandinos conocidos como bofedales en la cuenca altoandina del río Acarí. Se utilizaron dos imágenes del satélite Landsat ETM+ cercanas al final de la estación húmeda y seca para captar la variabilidad espacial y temporal de estos ecosistemas y definir la mejor época para su cartografiado. La metodología aplicada se basó en el algoritmo de clasificación conocido como Análisis Lineal de Mezclas Espectrales (ALME), apoyado de la interpretación visual y la inclusión del modelo digital de elevación SRTM. Los resultados fueron evaluados usando imágenes de satélite de alta resolución espacial, a través de matrices de contingencia. El algoritmo ALME fue capaz cartografiar los bofedales mayores de 0.8 ha, con una fiabilidad del productor entre 86.9 y 91.2 %, según la fecha de la imagen utilizada, aunque esto último no fue estadísticamente significativo (p = 0.95). La fiabilidad del usuario fue en todos los casos del 100%. La fiabilidad global estuvo entre 89.8 y 93.2% y el índice Kappa entre 75 y 82%. El uso de esta metodología permitió conocer que en esta cuenca altoandina existen 2828 ha de bofedales estimadas para el año 2000, que equivalen al 1.5% del área de la cuenca alta y al 0.6% del área de toda la cuenca..

Palabras Clave:Atributos de objetos, OBIA, clasificación basada en objetos, coeficientes Wavelet,
segmentación.

ABSTRACT

This paper describes a Landsat satellite imagery based method to map high Andean wetlands known as bofedales in the Acarí highandean river basin. Two Landsat scenes was used which are near to the wet and dry season to capture the spatial and temporal variability of these ecosystems, so the best season for their mapping were identified. The method was based on the algorithm of classification knows as Lineal Spectral Mixture Analysis (LSMA), in conjunction with visual interpretation and a digital elevation model SRTM. The results were evaluated with satellite images of high resolution using contingency matrix. LSMA algorithm was able to map bofedales higher than 0.8 ha, with producer`s accuracy between 86.9 and 91.2%, according to the date used, although this later not was significant (p=0.95). User’s accuracy in all cases was of 100%. The overall accuracy was between 89.8 and 93.2% and the kappa coefficient was between 75 and 82%. The use of this methodology made possible determine that in the Acarí high river basin there are 2828 ha of bofedales for the 2000 year, which is equivalent to 1.5% of the high basin and to 0.6% of the entire basin.

KEYWORDS: remote sensing, mapping, LSMA, wetlands, bofedales, Landsat.

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