Generalization of heterogeneous alpine vegetation in air photo-based image classification, Latnjajaure catchment, northern Sweden

Hemos llevado a cabo la cartografía de la vegetación alpina a escala media (nivel de cuenca experimental) mediante interpretación remota. Esta metodología plantea dificultades debido a la distribución en mosaico de la vegetación y a la heterogeneidad del espetro obtenido. Se discuten las posibilidad...

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Main Authors: K. E. M. Lindblad, R. Nyberg, U. Molau
Format: Article
Language:English
Published: Consejo Superior de Investigaciones Científicas 2006-12-01
Series:Pirineos: Revista de Ecología de Montaña
Subjects:
Online Access:http://pirineos.revistas.csic.es/index.php/pirineos/article/view/1
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description Hemos llevado a cabo la cartografía de la vegetación alpina a escala media (nivel de cuenca experimental) mediante interpretación remota. Esta metodología plantea dificultades debido a la distribución en mosaico de la vegetación y a la heterogeneidad del espetro obtenido. Se discuten las posibilidades de generalización de los resultados y el grado de precisión alcanzado en este caso experimental mediante fotografía aérea digital CIR aplicada a una clasificación automática de las comunidades vegetales dominantes. La información espectral obtenida por foto áerea se complementó con la clasificación de las comunidades vegetales in situ y la información topográfica derivada de un Modelo Digital de Terreno. Además se marcaron 150 puntos de control en el campo por medio de GPS. Los resultados de tres clasificaciones alternativas se analizaron mediante el estadístico Kappa y la precisión del usuario y del productor. El grado de precisión obtenido apenas difirió entre clasificaciones, a pesar de que sí había diferencias significativas entre la precisión del usuario o del productor para las diferentes clases, así como para la superficie total y la distribución. La presencia sobre el terreno de una clase correctamente identificada a menos de 5 m de un punto de control, aumentó la precisión en un 16 %. Unas 10 comunidades vegetales pueden ser identificadas con un grado de precisión aceptable al terminar la clasificación. Si un mosaico de píxels de alta resolución se generaliza a unidades cuya precisión es comparable a la de un simple GPS, tal generalización puede también influir en la cantidad de información de la imagen.
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issn 0373-2568
1988-4281
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publishDate 2006-12-01
publisher Consejo Superior de Investigaciones Científicas
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series Pirineos: Revista de Ecología de Montaña
spelling doaj.art-3f5f38fe334b4b56af9cfd2e1527845a2022-12-21T20:01:02ZengConsejo Superior de Investigaciones CientíficasPirineos: Revista de Ecología de Montaña0373-25681988-42812006-12-0116133210.3989/pirineos.2006.v161.11Generalization of heterogeneous alpine vegetation in air photo-based image classification, Latnjajaure catchment, northern SwedenK. E. M. Lindblad0R. Nyberg1U. Molau2Department of Plant and Environmental Sciences, Göteborg UniversityDepartment of Physical Geography, Karlstad UniversityDepartment of Plant and Environmental Sciences, Göteborg UniversityHemos llevado a cabo la cartografía de la vegetación alpina a escala media (nivel de cuenca experimental) mediante interpretación remota. Esta metodología plantea dificultades debido a la distribución en mosaico de la vegetación y a la heterogeneidad del espetro obtenido. Se discuten las posibilidades de generalización de los resultados y el grado de precisión alcanzado en este caso experimental mediante fotografía aérea digital CIR aplicada a una clasificación automática de las comunidades vegetales dominantes. La información espectral obtenida por foto áerea se complementó con la clasificación de las comunidades vegetales in situ y la información topográfica derivada de un Modelo Digital de Terreno. Además se marcaron 150 puntos de control en el campo por medio de GPS. Los resultados de tres clasificaciones alternativas se analizaron mediante el estadístico Kappa y la precisión del usuario y del productor. El grado de precisión obtenido apenas difirió entre clasificaciones, a pesar de que sí había diferencias significativas entre la precisión del usuario o del productor para las diferentes clases, así como para la superficie total y la distribución. La presencia sobre el terreno de una clase correctamente identificada a menos de 5 m de un punto de control, aumentó la precisión en un 16 %. Unas 10 comunidades vegetales pueden ser identificadas con un grado de precisión aceptable al terminar la clasificación. Si un mosaico de píxels de alta resolución se generaliza a unidades cuya precisión es comparable a la de un simple GPS, tal generalización puede también influir en la cantidad de información de la imagen.http://pirineos.revistas.csic.es/index.php/pirineos/article/view/1tundracomunidades vegetalesgisfotos aéreascirclasificación
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