EFECTO DE DIFERENTES MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES SATELITALES SOBRE ÍNDICES DE PAISAJE (Effect of different satellite image classification methods on landscape indices)

RESUMEN
El estudio de patrones y procesos ecológicos en la escala de paisaje se basa frecuentemente en el uso de índices calculados a partir de clasificaciones de cobertura. Las clasificaciones dependen de la resolución espacial y espectral de las imágenes satelitales y pueden realizarse a traves de clasificadores “por píxeles” o “por regiones”. El primero solo considera la reflectancia de cada píxel para asignarlo a una clase determinada, y el segundo adicionalmente considera la vecindad del píxel mediante un proceso denominado segmentación, que agrupa píxeles vecinos en regiones homogéneas, previo a la clasificación. El objetivo del presente trabajo es comparar el método de clasificación por regiones con diferentes alternativas del método de clasificación por píxel sobre los índices de caracterización del paisaje en la región pampeana Argentina. Se realizaron clasificaciones no supervisadas utilizando técnicas por píxeles y por regiones, a partir de Indice de Vegetación Normalizado de cuatro imágenes LANDSAT 5 TM.
Se realizaron cuatro clasificaciones por píxeles (dos tamaños de píxel, 30x30m y 134x134m, y el filtro post-clasificación por mayoría, con o sin filtro). En la clasificación por regiones, se utilizó el algoritmo de “crecimiento de regiones” para el proceso de segmentación. Cada clasificación se disectó con una grilla de 8.3x8.3 km. En cada unidad se cuantificaron cinco índices de paisaje (número de parches, tamaño medio de parches, borde total, borde medio de parches, índice medio de forma) y se compararon entre clasificaciones. Para todos los índices las mayores diferencias se encontraron entre la clasificación por regiones y la clasificación por píxel de 30m sin filtro. Los valores de los índices para estas dos clasificaciones fueron, respectivamente: número de parches: 294 y 5688 parches
tamaño medio de parches: 24 y 1.2ha
borde total: 733769 y 2003763m
borde medio total: 2504 y 354m
índice medio de forma: 1.69 y 1.3.
La clasificación por regiones produce índices que corresponden mejor con la realidad debido a la incorporación de otros criterios de agrupación como el patrón de forma y la distancia a unidades vecinas. Por ejemplo el tamaño medio de parche calculado por este métod (promedio =24ha) fue mas cercano al tamaño real de los parches agrícolas de esta región, el cual varía entre 20 y 100ha.
ABSTRACT
The study of landscape-scale ecological patterns and processes is frequently based on the use of indices calculated from land cover classifications. Classifications, in turn, depend on satellite-imagery spatial and spectral resolution and can be created by “pixel-based” or “object (region)- based” classifiers. The former only considers each pixel´s reflectance, while the latter additionally considers pixel neighborhoods, through a process called “segmentation”, which groups neighbouring pixels in homogeneous regions. The objective of this work was to compare the object-based method with different alternatives of a pixel–based method on landscape indices, in the Pampas region of Argentina. Five regional, non-supervised classifications were made with pixel- and object-based methods, using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values from four LANDSAT 5TM images: 4 pixel-based, varying pixel size (30x30m and 134x134m), with or without majority post-classification filters, and one objectbased. In the latter, we used the “region growing” algorithm for the segmetation process. Each classification was dissected by an 8.3km grid and for each 69km2-unit, we calculated the following indices: number of patches, mean patch size, total edge, mean patch edge, and mean shape index. These were compared between classifications. We found greatest differences between the object-based classification and the non-filtered 30m-pixel classification. The index values for these two methods were, respectively: number of patches: 294 and 5688
mean patch size: 24 and 1.2ha
total edge: 733769 and 2003463m
mean patch edge: 2504 and 354m
mean shape index: 1.69 and 1.3.
The object-based method produced index values that correspond better to reality, due to the incorporation of other classfication criteria, such as real-world shape patterns and neighbouring pixel´s spectral values. For example, the mean patch size calculated from the object-based method (mean = 24ha), was closest to true agricultural patch size in this region, which varies between 20 and 100ha.