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The 2017 Land Use/Land Cover Map of Catalonia based on Sentinel-2 images and auxiliary data

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The 2017 Land Use/Land Cover Map of Catalonia based on Sentinel-2 images and auxiliary data

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dc.contributor.author González-Guerrero, O. es_ES
dc.contributor.author Pons, X. es_ES
dc.coverage.spatial east=1.5208624; north=41.5911589; name=Catalunya, Espanya es_ES
dc.date.accessioned 2020-06-30T05:48:42Z
dc.date.available 2020-06-30T05:48:42Z
dc.date.issued 2020-06-23
dc.identifier.issn 1133-0953
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/147140
dc.description.abstract [EN] This paper details the process of generating the 2017 Land Use/Land Cover Map of Catalonia (MUCSC) using automatic classification of satellite imagery and auxiliary cartographic and remote sensing data. A total of 60 images (6 dates for each of the 10 tiles covering Catalonia) captured by the Sentininel-2A and Sentinel-2B satellites were used. These images as well as texture variables, terrain models derived from lidar processing, and vegetation and wetness indices were classified using the k-Nearest Neighbor algorithm (kNN) to obtain a map with 25 categories. The categories related to urbanized areas (urban areas, urbanizations and industrial zones/ commercial areas), road infrastructures and burned areas were edited using official cartographic datasets of the Catalan Government [Generalitat]. The results have an overall accuracy greater than 98 %, which was evaluated with a set of more than 8.6 million independent test pixels. This work represents an important milestone in terms of the computational effort it involves due to the territorial extension (32 000 km2), the spatial detail of between 2 and 20 m, the use of up to 58 variables, the relative completeness of the legend and the level of success achieved. The MUCSC 2017, which is part of a 30-year quinquennial series beginning in 1987, can be downloaded in different formats (also in MMZX: new ISO 19165-2) and at resolutions of 10 m and 30 m pixel side from the Ministry of Territory and Sustainability website of the Catalan Government. es_ES
dc.description.abstract [ES] En este artículo se detalla el proceso de generación del Mapa de Usos y Cubiertas del Suelo de Cataluña (MUCSC) 2017 mediante clasificación automática de imágenes de satélite y datos cartográficos y de teledetección auxiliares. Con este propósito se han utilizado un total de 60 imágenes (6 fechas sobre cada una de las 10 teselas que cubren Cataluña) captadas por los satélites 2A y 2B de la constelación Sentinel-2. Estos datos, junto con variables de textura, modelos del terreno derivados del procesado lidar para todo el territorio e índices de vegetación y humedad, han sido clasificados con el algoritmo de inteligencia artificial kNN para obtener un mapa de 25 categorías, de las cuales las referentes a zonas urbanizadas (zonas urbanas, urbanizaciones y zonas industriales y comerciales), vías de comunicación y zonas quemadas han sido editadas utilizando bases cartográficas oficiales de la Generalitat [Gobierno] de Catalunya. Los resultados muestran un acierto global superior al 98 % evaluado mediante un conjunto de más de 8,6 millones de píxeles independientes de test. Este trabajo representa un hito importante tanto por el esfuerzo de cálculo que ha supuesto (extensión territorial de 32.000 km2, detalle espacial de entre 2 y 20 m y uso de hasta 58 variables), como por la relativa completitud de la leyenda y por el nivel de acierto conseguido. El MUCSC 2017, que forma parte de una serie quinquenal de 30 años desde 1987, está disponible para descarga en distintos formatos (también en MMZX: nueva ISO 19165-2) y a resoluciones de 10 m y 30 m de lado de píxel a través de la página web en el Departamento de Territorio y Sostenibilidad de la Generalitat de Catalunya. es_ES
dc.description.sponsorship This study was funded by the Generalitat (Grumets SGR2014-1491) and by the Spanish MCIU through the NEWFORLAND project (RTI2018-099397-B-C21 MCIU/AEI/ERDF, EU). X. Pons is the recipient of an ICREA Academia 2016 -2020 Excellence in Research Grant. es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Revista de Teledetección es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) es_ES
dc.subject Land Use/Land Cover es_ES
dc.subject LULC es_ES
dc.subject Sentinel-2 es_ES
dc.subject Catalonia es_ES
dc.subject Cubiertas y usos del suelo es_ES
dc.subject Cataluña es_ES
dc.title The 2017 Land Use/Land Cover Map of Catalonia based on Sentinel-2 images and auxiliary data es_ES
dc.title.alternative Uso de Sentinel-2 y datos auxiliares para la generación, mediante clasificación de imágenes, del Mapa de Usos y Cubiertas del Suelo de Cataluña 2017 es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/raet.2020.13112
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/Generalitat de Catalunya//SGR 2014 1491/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/RTI2018-099397-B-C21/ES/LOS NUEVOS BOSQUES IBERICOS BAJO EL CAMBIO GLOBAL: UN ENFOQUE MULTIESCALA/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation González-Guerrero, O.; Pons, X. (2020). The 2017 Land Use/Land Cover Map of Catalonia based on Sentinel-2 images and auxiliary data. Revista de Teledetección. 0(55):81-92. https://doi.org/10.4995/raet.2020.13112 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/raet.2020.13112 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 81 es_ES
dc.description.upvformatpfin 92 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 0 es_ES
dc.description.issue 55 es_ES
dc.identifier.eissn 1988-8740
dc.relation.pasarela OJS\13112 es_ES
dc.contributor.funder Generalitat de Catalunya es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades es_ES
dc.contributor.funder European Commission es_ES
dc.contributor.funder Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats es_ES
dc.contributor.funder Agencia Estatal de Investigación es_ES
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