Clasificación de cobertura vegetal con resolución espacial de 10 metros en bosques del Caribe colombiano basado en misiones Sentinel 1 y 2

Abstract

[EN] A Land cover map of the Colombian Caribbean were generated with data from the Sentinel-1 and Sentinel-2 missions for the year 2020. The main objective was to evaluate Sentinel 1 and 2 images to generate a classification for Caribbean forests. The images were processed using Google Earth Engine (GEE) and then classified using Random Forest. The Overall Accuracy, the Mean Decrease Accuracy and the Mean Decrease in Gini were calculated for the optical and radar bands, this allowed evaluating the importance of different regions of the electromagnetic spectrum in the classification of vegetation cover and the relative importance of the spectral bands. The accuracy of the land cover map was 76% using exclusively Sentinel-2 bands, with a slight increase when Sentinel-1 data was incorporated. The SWIR region was the most important of both Sentinel programs for increasing accuracy. We highlight the importance of coastal aerosol band 1 (442.7 nm) in the classification despite its low spatial resolution. The overall accuracy reached 83% when adding the Elevation data from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) as auxiliary variable. These results indicate great potential for the generation of vegetation cover maps at the regional level while maintaining a pixel size of 10 m. This article highlights the relative importance of the different bands and its contribution to improve accuracy.

[ES] Se generó un mapa de cobertura terrestre del Caribe colombiano con datos de las misiones Sentinel-1 y Sentinel-2 para el año 2020. El objetivo principal fue evaluar el uso de imágenes Sentinel 1 y 2 para la generación de una clasificación de bosques del Caribe. Las imágenes fueron procesadas con Google Earth Engine (GEE) y luego clasificadas con Random Forest. Se calculó la exactitud global, la disminución media en exactitud y la disminución media en Gini para las bandas ópticas y radar. Esto permitió evaluar la importancia de las diferentes regiones del espectro electromagnético en la clasificación de la cobertura vegetal y la importancia relativa de cada banda. La exactitud del mapa de cobertura terrestre fue del 76% utilizando exclusivamente las bandas de Sentinel-2, con un ligero aumento cuando se incorporaron los datos de Sentinel-1. La región SWIR fue la más importante de ambos programas Sentinel para aumentar la exactitud. Destacamos la importancia de la banda 1 de aerosoles costeros (442,7 nm) en la clasificación a pesar de su baja resolución espacial. La exactitud global alcanzó el 83% al agregar los datos de elevación de la misión de topografía de radar del transbordador (SRTM) como variable auxiliar. Estos resultados indican un gran potencial para la generación de mapas de cobertura vegetal a nivel regional manteniendo un tamaño de píxel de 10 m. Este artículo destaca la importancia relativa de las diferentes bandas y su aporte a la clasificación en términos de exactitud.