Detección de cambios por parcela para la actualización de BBDD de usos del suelo mediante imágenes de alta resolución y Sentinel-2

Abstract

[ES] Uno de los elementos básicos para el análisis, gestión y planificación del territorio es contar con información actual y con ello de una buena cartografía de usos de suelo. Los procesos de actualización de bases de datos de usos del suelo suelen ser costosos por lo que las técnicas de observación remota de la Tierra sirven de ayuda. En el presente trabajo se pretende obtener mediante análisis multitemporal de imágenes SENTINEL-2 nivel 2A, correspondientes a los municipios de Torrente, Godelleta y Silla, la obtención de variables temporales a partir de NDVI, SAVI, EVI, bandas 2, 3, 4 y 8 de 14 fechas del año 2016. La generación de variables temporales es realizada con la finalidad de aportar variables dinámicas a las variables extraídas de imágenes de alta resolución como lo son las ortofotos PNOA del 2008 - 2015 para clasificar el uso de suelo de mejor manera y con ello poder determinar parcelas catastrales con cambio en el uso de suelo con el fin de identificar de forma inmediata los sectores de mayor cambio en caso de que se desee actualizar la cartografía de manera convencional a través de fotointerpretación, de modo que este producto facilite y reduzca los tiempos de ejecución y mantenimiento respecto a la actualización de la base cartográfica.

[EN] One of the basic elements for the analysis, management and planning of the territory is to have current information and with it a good cartography of land uses. The updating processes of land use databases are often expensive, so the remote observation techniques of the Earth can help. In the present work, it is intended to obtain, through multitemporal analysis of SENTINEL-2 level 2A images, corresponding to the municipalities of Torrente, Godelleta and Silla, obtaining temporal variables from NDVI, SAVI, EVI, bands 2, 3, 4 and 8 of 14 dates of the year 2016. The generation of temporary variables is carried out in order to provide dynamic variables to the variables extracted from high resolution images such as the PNOA orthophotos 2008 - 2015 to classify land use in a better way and with this, to be able to determine cadastral parcels with a change in the use of land in order to immediately identify the sectors of greatest change in case you want to update the cartography in a conventional way through photointerpretation, so that this product facilitates and reduce the execution and maintenance times with respect to updating the cartographic database.