Mapeo de coberturas en el humedal Ciénaga Grande de Santa Marta usando datos de radar de apertura sintética polarimétricos

Abstract

Los humedales son algunos de los ecosistemas más importantes de la tierra y han sido señala- dos como soluciones naturales a la crisis mundial del agua. Por esta razón su monitoreo es necesario, y para esta tarea los datos de sensores remotos han sido ampliamente usados. Sin embargo, estos ecosistemas son difıciles de mapear y clasificar debido a su alto grado de variabilidad espacial y temporal, por lo que persisten incertidumbres. El objetivo de ésta investigación fue evaluar el potencial de técnicas de descomposicion polarimetrica de datos de radar de apertura sintética (SAR) de banda L en la extraccion de informacion tematica en el humedal Ciénaga Grande de Santa Marta. Para completarlo primero se obtuvieron des- criptores polarimétricos mediante las técnicas de descomposición Cloude-Pottier (CP), Touzi (TZ), Van Zyl (VZ) y Freeman-Durden (FD), que se usaron en un esquema de clasificación supervisada con el algoritmo Bosques Aleatorios (BA). Luego se analizaron los resultados de la evaluación de exactitud temática de las clasificaciones para estimar la contribución de los descriptores polarimétricos. Los resultados mostraron que, evaluadas individualmente, las descomposiciones basadas en el análisis de valores y vectores caracterı́sticos CP, TZ y VZ aventajaron a la descomposición basada en modelos de dispersión, FD. Finalmente, el escenario de clasificación polarimétrica alcanzó una exactitud global de 92.82 %, frente al 89.19 % del escenario no polarimétrico donde solo se usaron datos ópticos y intensidades lineales HH, HV y VV, sugiriendo que los descriptores polarimétricos aportan información adicional relevante para la discriminación de las coberturas del humedal. (Texto tomado de la fuente)

Wetlands are some of the most important ecosystems on earth and have been identified as natural solutions to the global water crisis. For this reason their monitoring is necessary, and for this task remote sensing data have been widely used. However, these ecosystems are difficult to map and classify due to their high degree of spatial and temporal variability, and uncertainties persist. The objective of this research was to evaluate the potential of polarimetric decomposition techniques of L-band synthetic aperture radar (SAR) data in the extraction of thematic information in the Ciénaga Grande de Santa Marta wetland. To complete it, polarimetric descriptors were first obtained using Cloude-Pottier (CP), Touzi (TZ), Van Zyl (VZ) and Freeman-Durden (FD) decomposition techniques, which were used in a supervised classification scheme with the Random Forests (BA) algorithm. The results of the thematic accuracy assessment of the classifications were then analyzed to estimate the contribution of the polarimetric descriptors. The results showed that, evaluated individually, the decompositions based on CP, TZ and VZ characteristic values and vectors analysis outperformed the decomposition based on dispersion models, FD. Finally, the polarimetric classification scenario achieved an overall accuracy of 92.82 %, compared to 89.19 % for the non-polarimetric scenario where only optical data and linear intensities HH, HV and VV were used, suggesting that polarimetric descriptors provide additional relevant information for wetland cover discrimination.