Variabilidad en la respuesta espectral de especies forestales en un contexto urbano

Abstract

La discriminación correcta de especies es fundamental para la gestión del arbolado urbano y su cuantificación mediante inventarios forestales. En el presente estudio se evalúo el potencial de clasificación de 3 especies forestales: Erythrina fusca, Ficus benjamina y Terminalia catappa, aplicando un Análisis Discriminante Lineal a los datos obtenidos a partir de una imagen de alta resolución espacial con 4 bandas espectrales (R, G, B y NIR) y la adquisición de espectros foliares de reflectancia tomados en 3 alturas de la copa. Los individuos muestreados estaban localizados en 3 Campus universitarios de la ciudad de Medellín: Universidad Nacional, Eafit y Universidad de Medellín. La clasificación a partir de los datos multiespectrales obtuvo mejores resultados con la información espectral sin transformar con una precisión general de 67,25%. Sin embargo, las precisiones individuales para las especies E. fusca y F. benjamina fueron 87,41% y 83,33%, respectivamente; T. catappa no fue discriminada con este tipo de datos. A partir de los datos hiperespectrales, se observó una mejor clasificación con los espectros transformados con Varianza Normal Estándar (SNV), obteniendo una precisión general de 78,69%, y específica de 82,99%, 51,68% y 94,89% para E. fusca, F. benjamina y T. catappa, respectivamente. Las bandas seleccionadas con el algoritmo Relief que influyeron en la discriminación espectral de especies correspondieron a una región del espectro visible (400 – 420 nm) y del borde rojo (716 – 745 nm), además de un intervalo en el infrarrojo cercano (841 – 907 nm). Se evidenciaron diferencias estadísticamente significativas (P < 0,05) en la reflectancia foliar dentro del perfil vertical del dosel, mostrando un patrón descendente desde la altura superior a la inferior. No se encontraron diferencias estadísticamente significativas en los espectros foliares de acuerdo con la clasificación de los árboles según la distancia y tipo a las fuentes contaminantes (vías). Estos resultados sugieren que los datos hiperespectrales son una fuente potencial de información para la identificación de especies forestales y pueden proporcionar un conocimiento a priori de la composición florística en la ejecución de inventarios forestales urbanos.