Implementación de diferentes técnicas de clasificación de imágenes satelitales multiespectrales para la identificación de coberturas y zonificación del complejo de paramo de chingaza en la jurisdicción de la corporación autónoma regional del guavio corpoguavio

El bioma de páramos es una colección de ecosistemas de humedales y pastizales tropicales de alta montaña que brinda importantes servicios ecosistémicos, incluida la amortiguación hidrológica y el suministro de agua (Patiño et al., 2021), se encuentran localizados en las regiones tropicales de alta montaña comprendidos entre las zonas de bosque y las nieves perpetuas en la cordillera de los andes limitados por los super paramos con poca vegetación y la región altoandina considerada como la zona con mayor diversidad y los niveles más altos de endemismo vegetal. (Garavito, 2015) En búsqueda de la protección de los Paramos en el año 2016 mediante resolución 710, el Ministerio de Medio Ambiente realizo la delimitación del complejo Paramo de Chingaza localizado en la jurisdicción de varios municipios de los departamentos de Cundinamarca, Boyacá y Meta. De igual forma estableció que conforme a lo previsto por la ley 1753 de 2015 las autoridades ambientales competentes debían realizar la zonificación y determinación de regímenes de uso según los lineamientos definidos por el ministerio de Medio Ambiente y Desarrollo Sostenible. (MADS, 2015. En atención a lo manifestado anteriormente es obligación de CORPOGUAVIO realizar la zonificación del páramo de chingaza de acuerdo a los lineamientos establecidos por la norma dentro de su jurisdicción; El desarrollo de esta investigación surge de la necesidad de la corporación de realizar la zonificación del complejo y tiene como objetivo la identificación precisa de coberturas y su posterior zonificación, El desarrollo de la investigación incluyo el uso de imágenes satelitales multiespectrales SENTINEL nivel L1C y la aplicación de diferentes técnicas de procesamiento digital como correcciones atmosféricas, radiométricas, fusión de imágenes, filtrado, cálculo de índices de vegetación, transformaciones Tasseled Cap entre otros y la evaluación de diferentes métodos de clasificación supervisados (Mínima Distancia, Máxima Probabilidad, Distancia de Mahalanobis) métodos no supervisado ( k-medias e Isodata) y máquinas de soporte vectorial, permitieron la obtención de resultados óptimos no solo de clasificación de coberturas sino también para la zonificación y la asignación de regímenes de uso que son insumos de gran importancia para la elaboración de Planes de Manejo para la protección y conservación de áreas protegidas. Como resultado se obtuvieron clasificaciones optimas de las coberturas siendo el método de Maquinas de Soporte Vectorial el que presento los mejores resultados con precisiones mayores al 90% contrastadas con las regiones de prueba lo que permitió posteriormente la zonificación y la asignación preliminar de regímenes de uso.

• Autores: Montoya Quintero, German David
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40897
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/40897
• Palabra clave: Clasificación de Imágenes; Fusión de Imágenes; Mapeo de Vegetación,; Percepción Remota; Maestría en ciencias de la información y las comunicaciones -- Tesis y disertaciones académicas.; Bioma de páramos; Zonificación ambiental; Procesamiento digital de imágenes satelitales; Image Classification; Image Fusion; Vegetation Mapping; Remote Sensing
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