Documento de trabajo
Variabilidad en la respuesta espectral de especies forestales en un contexto urbano
Autor
Maya Mesa, Melissa
Institución
Resumen
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.