Eficacia de diferentes métodos de clasificación de imágenes Landsat 8 OLI y TIRS para inventarios en el área cañera del departamento Lules, Tucumán, R. Argentina

Resumo

La información de superficie y producción de caña de azúcar al comienzo de la zafra es fundamental para planear estrategias de cosecha, logística y comercialización. Su estimación mediante tecnologías basadas únicamente en relevamientos a campo implica costos altos. La teledetección espacial permite reducir los costos en las determinaciones de los usos y coberturas de la tierra. Los sensores Operational Land Imager (OLI) y Thermal Infrared Sensor (TIRS) a bordo del satélite Landsat 8, con sus bandas en el rango del visible al infrarrojo térmico, constituyen una alternativa para diferenciar coberturas vegetales, considerando que la vegetación presenta baja respuesta espectral en el visible, más elevada en el infrarrojo cercano y menor en el infrarrojo medio; y que las cubiertas vegetales presentan temperaturas más bajas que su entorno durante el día, lo que facilita su diferenciación de otras coberturas. Los objetivos fueron evaluar diferentes técnicas de clasificación multiespectral en las bandas correspondientes al rojo, infrarrojo cercano e infrarrojo medio del sensor OLI y en las bandas térmicas del sensor TIRS, y como producto del análisis estimar superficie y producción de caña de azúcar mediante procesamiento SIG. El estudio de las bandas 4, 5 y 6 permitió constatar la mayor separabilidad entre coberturas y niveles de producción de caña de azúcar en la banda 5. La combinación de bandas situadas en el infrarrojo medio y térmico mejoró la precisión de las clasificaciones. La clasificación de máxima probabilidad de las bandas 4, 5 y 6 restringida por la banda 10 sería la indicada para cañaverales con niveles de producción en proporciones similares, o con un predominio del nivel bajo. La clasificación por árbol de decisión de la banda 5 restringida por la banda 10 sería la más adecuada para zonas con predominio de niveles medio y alto de producción.

ABSTRACT

Efficacy of different methods of classification in images landsat 8 OLI and TIRS for inventories in the sugarcane planted area of the Lules department . Tucuman, R. Argentina

Information about sugarcane planted area and production at the beginning of the harvest is fundamental for the planning of harvesting strategies, logistics and marketing. Their estimation, using technologies based only on field surveys, involves considerable effort, and high costs. Spatial remote sensing allows to reduce costs in land use/land cover determinations. The Operational Land Imager (OLI) and the Thermal Infrared Sensor (TIRS) on board of Landsat 8 satellite, with their bands in the range from visible to thermal infrared, constitute an alternative for the discrimination of vegetation covers, taking into account that vegetation has a reduced spectral response in the visible, higher in the near infrared and lower in the mid infrared; and that vegetation covers present lower temperatures than their environment during the day, which facilitates their differentiation from other covers. The objectives were to evaluate different multispectral classification techniques using the red, near infrared and middle infrared bands of the OLI sensor, and the thermal bands of TIRS sensor, and as a product of the analysis, estimate crop area and sugarcane production by GIS processing. The study of bands 4, 5 and 6 showed that band 5 has the greatest separability between coverages and between sugarcane production levels. The combination of mid-infrared and thermal spectral bands achieved improved classification accuracy. Precision reached in the classification of different production levels indicates that the maximum likelihood classification restricted by band 10 would be adequate for the identification and quantification of sugarcane crops and production levels, in the case of similar proportions of the three production levels, or with a predominance of the low production level. The classification by decision tree of band 5 restricted by band 10 would be the most appropriate for areas with predominantly medium and high levels of production.