Mapeo y monitoreo de humedales con datos satelitales de series temporales a largo plazo basados en Google Earth Engine, Bosque Aleatorio y Optimización de Características: Un estudio de caso en la provincia de Gansu, China
Autores: Zhang, Jian; Liu, Xiaoqian; Qin, Yao; Fan, Yaoyuan; Cheng, Shuqian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mapeo y monitoreo de humedales con datos satelitales de series temporales a largo plazo basados en Google Earth Engine, Bosque Aleatorio y Optimización de Características: Un estudio de caso en la provincia de Gansu, China
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Cambio climático global
Recursos de humedales
Provincia de Gansu
Clasificación de humedales
Series temporales de Landsat
área de humedales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Dada la cambio climático global y los rápidos cambios en la cobertura del suelo debido a las actividades humanas, identificar, extraer y monitorear con precisión la evolución a largo plazo de los recursos de humedales es profundamente significativo, particularmente en áreas con condiciones ecológicas frágiles. La provincia de Gansu, ubicada en el noroeste de China, contiene todos los tipos de humedales excepto los humedales costeros. La complejidad de sus tipos de humedales ha resultado en una falta de información precisa y completa sobre los cambios en los humedales. Usando la provincia de Gansu como estudio de caso, empleamos la plataforma GEE y datos satelitales de series temporales de Landsat, combinando conjuntos de datos de muestras de alta calidad con conjuntos de características multi-fuente optimizados. Se utilizó el algoritmo de bosque aleatorio para crear mapas de clasificación de humedales para la provincia de Gansu en ocho períodos desde 1987 hasta 2020 a una resolución de 30 m y para cuantificar los cambios en el área y tipo de humedales. Los resultados mostraron que el método de mapeo de humedales logró resultados de clasificación robustos, con una precisión general promedio (OA) del 96.0% y un coeficiente kappa de 0.954 en todos los años. El tipo de pantano mostró la mayor precisión promedio del usuario (UA) y precisión del productor (PA), con 96.4% y 95.2%, respectivamente. La agregación de características multi-fuente y la optimización de características mejoran efectivamente la precisión de clasificación. Se identificaron características topográficas y estacionales como las más importantes para la extracción de humedales, mientras que las características texturales fueron las menos importantes. Para 2020, el área total de humedales en la provincia de Gansu era de 10,575.49 km2, una disminución de 4536.86 km2 en comparación con 1987. El área de los pantanos disminuyó más, convirtiéndose principalmente en pastizales y bosques. Los tipos de humedales de ríos, lagos y construidos generalmente mostraron una tendencia creciente con fluctuaciones. Este estudio proporciona apoyo técnico para la protección ecológica de los humedales en la provincia de Gansu y ofrece una referencia para el mapeo, monitoreo y desarrollo sostenible de humedales en regiones áridas y semiáridas.
Descripción
Dada la cambio climático global y los rápidos cambios en la cobertura del suelo debido a las actividades humanas, identificar, extraer y monitorear con precisión la evolución a largo plazo de los recursos de humedales es profundamente significativo, particularmente en áreas con condiciones ecológicas frágiles. La provincia de Gansu, ubicada en el noroeste de China, contiene todos los tipos de humedales excepto los humedales costeros. La complejidad de sus tipos de humedales ha resultado en una falta de información precisa y completa sobre los cambios en los humedales. Usando la provincia de Gansu como estudio de caso, empleamos la plataforma GEE y datos satelitales de series temporales de Landsat, combinando conjuntos de datos de muestras de alta calidad con conjuntos de características multi-fuente optimizados. Se utilizó el algoritmo de bosque aleatorio para crear mapas de clasificación de humedales para la provincia de Gansu en ocho períodos desde 1987 hasta 2020 a una resolución de 30 m y para cuantificar los cambios en el área y tipo de humedales. Los resultados mostraron que el método de mapeo de humedales logró resultados de clasificación robustos, con una precisión general promedio (OA) del 96.0% y un coeficiente kappa de 0.954 en todos los años. El tipo de pantano mostró la mayor precisión promedio del usuario (UA) y precisión del productor (PA), con 96.4% y 95.2%, respectivamente. La agregación de características multi-fuente y la optimización de características mejoran efectivamente la precisión de clasificación. Se identificaron características topográficas y estacionales como las más importantes para la extracción de humedales, mientras que las características texturales fueron las menos importantes. Para 2020, el área total de humedales en la provincia de Gansu era de 10,575.49 km2, una disminución de 4536.86 km2 en comparación con 1987. El área de los pantanos disminuyó más, convirtiéndose principalmente en pastizales y bosques. Los tipos de humedales de ríos, lagos y construidos generalmente mostraron una tendencia creciente con fluctuaciones. Este estudio proporciona apoyo técnico para la protección ecológica de los humedales en la provincia de Gansu y ofrece una referencia para el mapeo, monitoreo y desarrollo sostenible de humedales en regiones áridas y semiáridas.