DOI:
https://doi.org/10.14483/23448407.7885Publicado:
2017-04-17Número:
Núm. 10 (2015)Sección:
Artículo de investigación científica y tecnológicaEvaluación de la exactitud temática del mapa de Cambio de bosque para la región amazónica colombiana en el periodo 2010-2012
Palabras clave:
cambio de coberturas terrestres, deforestación, estimación estratificada, evaluación exactitud, muestreo estratificado, análisis incertidumbre. (es).Descargas
Resumen (es)
En el presente estudio fueron aplicadas un conjunto de buenas prácticas para la evaluación de la exactitud temática de mapas de cambio de cobertura terrestre, propuestas por investigadores de la Universidad Boston, en la evaluación de la exactitud de la clasificación del mapa de Cambio de bosque en la región amazónica de Colombia a escala 1:100.000 para el periodo 2010–2012. Los objetivos del estudio comprendieron, además de aplicar las buenas prácticas anteriormente enunciadas, estimar la exactitud de la clasificación del mapa de cambio mediante medidas de fiabilidad insesgadas a partir de la proporción de área de cada clase y contrastar los resultados obtenidos con respecto a las medidas de fiabilidad estimadas bajo el enfoque de evaluación tradicional basado en la matriz de error de recuentos. En ambos casos, la exactitud general del mapa fue favorable con un valor alrededor del 95%. Sin embargo, se evidenció que bajo el enfoque tradicional las exactitudes del productor para clases estables de bosque/no bosque, fueron subestimadas, mientras que la exactitud de la clase de cambio deforestación fue sobreestimada, existiendo una diferencia significativa en esta última. Los resultados sugieren que es incorrecto estimar directamente la exactitud temática del mapa mediante una matriz de error tradicional.
Referencias
Abdulaziz, A., Hurtado, J., J. M., and R. Al-Douri, (2009). Application of multitemporal Landsat data to moni-tor land cover changes in the Eastern Nile Delta re-gion, Egypt. International Journal of Remote Sensing, 30(11), 2977–2996.
Cabrera, E., Galindo, G., Carcía, M. y Vargas, D. (2011). Protocolo de Procesamiento Digital de Imágenes para la Cuantificación de la Deforestación en Colombia, Nivel Nacional Escala Gruesa y Fina (p. 44). Bogotá D.C., Colombia: Instituto de Hidrología, Meteorología, y Estudios Ambientales - IDEAM.
Cabrera, E., Vargas, D., y G. Galindo, (2011). Memoria Técnica de la cuantificación de la deforestación histó-rica nacional: escalas gruesa y fina (p. 106). Bogotá D.C., Colombia: Instituto de Hidrología, Meteorología, y Estudios Ambientales - IDEAM.
Chuvieco, E. (2010). Teledetección Ambiental: La obser-vación de la Tierra desde el Espacio (1ra ed., p. 590). Barcelona: Ariel Ciencia.
Cochran, W. (1977). Sampling techniques (3rd ed., p. 448). New York, US: John Wiley & Sons, Inc.
Congalton, R. (1991). A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sen-sing of Environment, 37, 35–46.
Congalton, R. and Green, K. (2008). Assessing the accu-racy of remotely sensed data: principles and practices(Second., p. 210). CRC Press.
Instituto de Hidrología Meteorología y Estudios Ambien-tales. (2001). La atmósfera, el tiempo y el clima. In P. Leyva (Ed.), El medio ambiente en Colombia (pp. 34–113). Bogotá, D.C.: Imprenta Nacional de Colombia.
Instituto de Hidrología Meteorología y Estudios Ambienta-les. (2005). Atlas climatológico de Colombia. Bogotá, D.C.: Colombia: Imprenta Nacional de Colombia.
Jeon, S. B., Olofsson, P., and Woodcock, C. (2014). Land use change in New England: a reversal of the forest transition. Journal of Land Use Science, 9(1), 105–130.
Olofsson, P., Torchinava, P., Woodcock, C. E., Baccini, A., Houghton, R. A., Ozdogan, M., Yang, X. (2010). Implications of land use change on the national terres-trial carbon budget of Georgia. Carbon Balance and Management, 5, 4.
Olofsson, P., Kuemmerle, T., Griffiths, P., Knorn, J., Bac-cini, A., Gancz, V., Woodcock, C. E. (2011). Carbon implications of forest restitution in post-socialist Roma-nia. Environmental Research Letters, 6, 045202.
Olofsson, P., Foody, G., Stehman, S. and Woodcock, C. (2013). Making better use of accuracy data in land change studies: Estimating accuracy and area and quantifying uncertainty using stratified estimation. Re-mote Sensing of Environment, 129, 122–131.
Olofsson, P., Foody, G., and Herold, M. (2014). Good prac-tices for estimating area and assessing accuracy of land change. Remote Sensing of Environment, 148, 42–57
Pontius, R. and Millones, M. (2011). Death to Kappa: birth of quantity disagreement and allocation disagree-ment for accuracy assessment. International Journal of Remote Sensing, 32(15), 4407–4429.
Seto, K., Woodcock, C., Song, C., Huang, X., Lu, J., and Kaufmann, R. (2002). Monitoring land-use change in the Pearl River Delta using Landsat TM. International Journal of Remote Sensing, 23(10), 1985–2004.
Tso, B., & Mather, P. (2009). Classification methods for remotely sensed data (2nd ed., p. 347). New York, US: CRC Press.
Cómo citar
APA
ACM
ACS
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Descargar cita
Licencia
La revista UD y la Geomática se encuentra bajo una licencia Creative Commons - 2.5 Colombia License.
Atribución - No Comercial - Sin Derivadas
