Mejía Ávila, DorisMartínez Lara, Zoraya YasquineFlorez Alcala, Julio Cesar2023-08-302023-08-302023-08-30https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/7790Este trabajo de investigación busca evaluar la potencialidad de las imágenes de alta resolución espacial y temporal generadas por la constelación PlanetScope para diferenciar tipos de cobertura vegetal en el ecosistema cenagoso tropical Ciénaga Guartinaja, para ello se realizaron dos muestreos en campo en periodos de nivel de aguas medias y aguas bajas, que permitan obtener información primaria de las coberturas vegetales presentes en la ciénaga. Se extrajo de literatura científica un conjunto de 50 índices de vegetación, el cual se sometió a un análisis de separabilidad con el estadístico de distancia euclidiana para reducirlo a 20 índices. La selección de él o los mejores índices se realizó a partir del método para evaluación de la eficiencia de índices espectrales para el mapeo de ciénagas tropicales – SIA_WM. Los índices SAVI (L 0.5) y EVI fueron los mejor calificados, por tanto, a partir de estos se construyó la cartografía de la Ciénaga Guartinaja para las dos temporadas estacionales: seca y húmeda. Por otra parte, la aplicación de SIA_WM permitió separar coberturas como el espejo de agua, la vegetación y la superficie terrestre, sin embargo, no fue posible separar las coberturas de buchón, de guandú y de hierba de arroz.This research seeks to evaluate the potential of high spatial and temporal resolution images generated by the PlanetScope constellation to differentiate types of vegetation cover in the Ciénaga Guartinaja tropical wetland ecosystem, for this purpose, two field samplings were carried out in periods of water level medium and low water, which allow obtaining primary information on the vegetation cover present in the wetland. A set of 50 vegetation indices was extracted from scientific literature, which was subjected to a separability analysis with the Euclidean distance statistic to reduce it to 20 indices. The selection of the best indices was made from the method for evaluating the efficiency of spectral indices for mapping tropical swamps – SIA_WM. The SAVI (L 0.5) and EVI indices were the best qualified, therefore, from these the cartography of the Ciénaga Guartinaja was constructed for the two seasonal seasons: dry and wet. On the other hand, the application of SIA_WM allowed to separate covers such as the water, vegetation and terrestrial surface, however, it was not possible to separate the covers of buchón, guandú and rice grasRESUMEN ...........................................................................11ABSTRACT ............................................................................ 121. INTRODUCCIÓN ..................................................................... 132. OBJETIVOS ................................................................................... 154. ESTADO DEL ARTE ................................................................ 285. MATERIALES Y MÉTODOS .............................................................. 355.1. Descripción del Sitio de Estudio ...................................................... 365.2 Revisión bibliográfica acerca de los tipos de vegetación y otras coberturas que conforman el paisaje de la ciénaga. ........................................................ 385.3. Adquisición de Datos ........................................................................... 385.3.1. Imágenes satelitales ....................................................................... 385.3.2. Datos de campo ............................................................ 405.4. Índices espectrales a evaluar.............................................................. 405.5. Evaluación de la potencialidad de 20 índices espectrales para diferenciar tipos de vegetación a partir de imágenes PlantetScope .................................. 415.5.1. Criterio 1. Potencialidad del índice para trazar límites nítidos entre clases ................ 415.5.2. Criterio 2. Potencialidad de un índice para discriminar superficies de tamaño reducido ............................................................................................ 425.5.3. Criterio 3. Coherencia de la asignación de muestras espectrales ............ 435.5.4. Criterio 4. Separabilidad de clases ............................................... 435.5.5. Criterio 5. Similaridad de mapas temáticos derivados de los índices ......................... 455.5.6. Criterio 6. Concordancia ..................................................................... 465.5.7. Cálculo de la eficiencia de cada índice para cartografiado del paisaje en ecosistemas de ciénaga tropical ......................................................................... 476. RESULTADOS Y DISCUSIÓN .............................................................................. 486.1. Vegetación en la Ciénaga Guartinaja ...................................................... 486.1.1. Periodos de muestreo .......................................................................... 486.1.2. Obtención de puntos de control ............................................................... 496.2. Descarga de imágenes ............................................................................... 606.3. Índices de vegetación .................................................................................. 616.4. Preselección de índices ................................................................................. 646.5. Evaluación de índices .................................................................................... 666.5.1. Criterio 1. Potencialidad del índice para trazar límites nítidos entre clases ................ 666.5.2. Criterio 2. Potencialidad de un índice para discriminar superficies de tamaño reducido ............................................................................................... 676.5.3. Criterio 3. Coherencia de la asignación de muestras espectrales .............. 706.5.4. Criterio 4. Separabilidad de clases ............................................................ 726.5.5. Criterio 5. Similaridad de mapas temáticos derivados de los índices ......................... 746.5.6. Criterio 6. Concordancia ............................................................................ 766.6. Mejores Índices .............................................................................................. 777. CONCLUSIONES ................................................................................................. 858. RECOMENDACIONES .................................................................................... 879. BIBLIOGRAFÍA ......................................................................................... 88ANEXOS .......................................................................................................................95application/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2023Trabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)PlanetScopeClasificación supervisadaInterpretación de imágenes digitalesCiénagas tropicalesPlanetScopeSupervised ClassificationDigital Image InterpretationTropical Wetlands