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Estimación del sellado del suelo mediante técnicas de análisis espectral

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Authors
Tomás, Alberto de; Salas, Francisco Javier; Santos, César; Garzón, Antonio; Moreno, Victoriano
Identifiers
Permanent link (URI): http://hdl.handle.net/10017/14241
Publisher
Universidad de Alcalá. Servicio de Publicaciones
Date
2010
Bibliographic citation
Serie Geográfica, 2010, n. 16, p. 81-92. ISSN 1136-5277
Keywords
Sellado del suelo
Análisis espectral
ALME
SMACC
SPOT
Soil sealing
Spectral analysis
LSMA
Document type
info:eu-repo/semantics/article
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
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Abstract
El crecimiento de las superficies artificiales urbanas lleva asociado la impermeabilización del medio natural, conocida como sellado del suelo, que provoca una serie de efectos perjudiciales sobre el medio ambiente. Este artículo trata de desarrollar un método para facilitar la estimación de estas superficies y poder establecer medidas de control al respecto. Las técnicas de teledetección ofrecen interesantes posibilidades de clasificación en entornos urbanos. En este trabajo se ha evaluado la utilización de las técnicas espectrales Análisis Lineal de Mezclas Espectrales (ALME) y Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC) sobre una imagen multiespectral SPOT-5, correspondiente al sector nororiental del municipio de Madrid. Finalmente se ha aplicado la técnica SMACC, en combinación con otras variables extraídas de la imagen, obteniendo una capa de sellado con una fiabilidad global del 83,75%. Los resultados obtenidos se comparan con los de la capa de sellado europea para España1, la cual obtiene una precisión global del 69,5% siguiendo el mismo método de validación utilizado en este trabajo.
 
Increasing artificial surface, associated with urban growth, produces soil imperviousness, known as soil sealing, which causes a number of adverse effects on the environment. This paper aims to develop a methodology to facilitate the estimation of this surface type, in order to establish control measures. Remote sensing techniques provide interesting classification possibilities in urban areas. In this research, both Linear Spectral Mixing Analysis (LSMA) and Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC) spectral analysis techniques have been tested on a SPOT-5 multispectral image, corresponding to the Northeastern sector of the city of Madrid. Finally, the SMACC technique was applied, in combination with other variables extracted from the image, getting as a result a sealed mask with an overall accuracy of 83,75%. The results were then compared to the existing European soil sealing layer for Spain1, which obtained an overall accuracy of 69,5% with the same accuracy assessment method used in this study.
 
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