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Detección de Cambio de Cobertura del Suelo en Ulaanbaatar Utilizando el Método de Rotos para Tendencias y Estacionalidad Aditivas

Autores: Tsutsumida, Narumasa; Saizen, Izuru; Matsuoka, Masayuki; Ishii, Reiichiro

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2013

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Acceso abierto

Artículo científico
2013

Detección de Cambio de Cobertura del Suelo en Ulaanbaatar Utilizando el Método de Rotos para Tendencias y Estacionalidad Aditivas


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Ulaanbaatar
Mongolia
Expansión
Cobertura del suelo
Método bfast
Urbano

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Ulaanbaatar, la capital de Mongolia, se ha expandido rápidamente en la última década. No hay suficiente autoridad para abordar esta expansión, y muchas parcelas residenciales se han desarrollado en las regiones periféricas de la ciudad. El objetivo de este estudio es estimar los cambios en la cobertura del suelo en la parte central de Ulaanbaatar, que ha sido afectada por disturbios antropogénicos. El método de rupturas para tendencias y estacionalidad aditiva (BFAST) es una herramienta poderosa para llevar a cabo este estudio porque puede derivar de manera robusta y automática el momento y las ubicaciones de los cambios en la cobertura del suelo a partir de conjuntos de datos espaciotemporales. Aplicamos el método BFAST por primera vez al análisis de expansión urbana, con series temporales de NDVI calculadas a partir de MODIS (producto MOD09A1) durante el período 2000-2010. Los resultados muestran que la cobertura del suelo ha cambiado en el 22.51% del área de estudio, y que el cambio ocurre en un momento posterior a medida que aumenta la distancia del centro de la ciudad. Imágenes satelitales bi-temporales de alta resolución de un área de muestra en 2000 y 2008 confirmaron que la detección de cambios en la cobertura del suelo por BFAST corresponde a áreas en las que el desarrollo residencial es dominante. Este estudio demuestra que BFAST es un método efectivo para monitorear la expansión urbana. Además, aumenta la aplicabilidad de las series temporales de NDVI.

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