Per citar aquest document: http://ddd.uab.cat/record/63001
Soporte geoespacial para modelos de distribución de especies (I) : generalización del mapa de vegetación del Montseny apoyada en información de imágenes de satélite
Lobo Aleu, Agustín
Camino, Carlos
Institut de Ciència i Tecnologia Ambientals
Universitat Autònoma de Barcelona

Data: 2009
Descripció: 20 p.
Col·lecció: Reports on Environmental Sciences ; 10
Resum: Los mapas de vegetación son a menudo utilizados como proxis de una estratificación de hábitats para generar distribuciones geográficas contínuas de organismos a partir de datos discretos mediante modelos multi-variantes. Sin embargo, los mapas de vegetación suelen ser poco apropiados para ser directamente aplicados a este fin, pues sus categorías no se concibieron con la intención de corresponder a tipos de hábitat. En este artículo presentamos y aplicamos el método de Agrupamiento por Doble Criterio para generalizar un mapa de vegetación extraordinariamente detallado (350 clases) del Parque Natural del Montseny (Cataluña) en categorías que mantienen la coherencia tanto desde el punto de vista estructural (a través de una matriz de disimilaridad espectral calculada mediante una imágen del satélite SPOT-5) como en términos de vegetación (gracias a una matriz de disimilaridad calculada mediante propiedades de vegetación deducidas de la leyenda jerárquica del mapa). El método simplifica de 114 a 18 clases el 67% del área de estudio. Añadiendo otras agregaciones más triviales basadas exclusivamente en criterios de cubierta de suelo, el 73% del área de estudio pasa de 167 a 25 categorías. Como valor añadido, el método identifica el 10% de los polígonos originales como anómalos (a partir de comparar las propiedades espectrales de cada polígono con el resto de los de su clases), lo que implica cambios en la cubierta entre las fechas del soporte utilizado para generar el mapa original y la imagen de satélite, o errores en la producción de éste.
Resum: Vegetation maps are used as proxies of habitat stratification for generating continuous geographic distributions of fauna from discrete observations through multi-variate models. Nevertheless, direct use of vegetation maps for such application is far from optimum as the featured vegetation categories were not conceived to match different habitats. In this article, we present and apply the method Double Criteria Agglomerative Clustering to generalize a very detailed and complex vegetation map (350 classes) of the Montseny Natural Park (Catalonia, NE Spain) into categories that keep coherence both from a physiognomic point of view (thanks to the use of a dissimilarity matrix calculated with the spectral properties of an image from the SPOT-5 satellite), and from a vegetation point of view (thanks to a second dissimilarity matrix calculated through vegetation properties as defined by the hierarchical legend). After applying this method, we reduce the number of classes from 114 to 18 for the 67% of the area of study. Adding a number of trivial aggregations based on the vegetation properties only, 73% of the study area is simplified from 167 to 25 classes. As a side effect, the method identifies 10% of the polygons as outliers in terms of the image properties of each class, which implies either land cover change between the dates of the spatial support used for generating the original map and that of the satellite image, or errors in the production of the original map.
Resum: Nota al document: Informe del programa E4 "Análisis de la cubierta vegetal en el Parque Natural y Reserva de la Biosfera del Montseny: soporte geoespacial para la modelización de la distribución de especies y control remoto de la fenología", del proyecto "Recopilación, integración y análisis de información para la elaboración del Plan de Conservación del PN-MAB Montseny".
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Llengua: Castellà.
Document: report
Matèria: Vegetació i clima -- Parc Natural del Montseny -- Mapes ; Biogeografia -- Teledetecció ; Parc Natural del Montseny -- Mapes físics

Adreça alternativa: http://hdl.handle.net/2072/83514


20 p, 1015.4 KB

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