Identificación de coberturas mediante procesamiento de imágenes satelitales para monitoreo del paisaje ecológico. Proyecto de investigación

Abstract

RESUMEN : El Grupo Herpetológico de Antioquia (GHA), en colaboración con el Grupo de Investigación en Sistemas Embebidos e Inteligencia Computacional (SISTEMIC), ha dedicado cerca de una década al empleo de la bioacústica como herramienta para el monitoreo de los ecosistemas naturales de Colombia. Su labor implica la captura y procesamiento de audios de diversas áreas de interés, con el propósito de realizar análisis de conectividad ecológica. Los resultados notables de estos análisis han subrayado la importancia de comprender más a fondo el paisaje y las coberturas específicas que lo componen en áreas particulares, con el fin de enriquecer los resultados de los análisis acústicos con información geoespacial, lo que amplía la capacidad de identificar patrones de comportamiento. El objetivo principal de este proyecto de investigación fue establecer un marco metodológico utilizando técnicas de procesamiento de imágenes satelitales para la identificación y clasificación de coberturas en un área de estudio de más de 3000 hectáreas correspondiente al municipio de El Carmen de Viboral y sus alrededores. Para lograr esto, se empleó Google Earth Engine, una plataforma que facilita el análisis y la visualización de datos geoespaciales a gran escala. Se entrenaron modelos supervisados de clasificación como: Random Forest, Classification and Regression Trees (CART), K Nearest Neighbors (KNN) y Gradient Tree Boost, para identificar coberturas como: bosque, cultivos, pastos, suelo desnudo, y algunas relacionadas a la huella humana, como viviendas, carreteras e invernaderos. Esta investigación brinda al GHA una herramienta invaluable para comprender y gestionar la composición del paisaje de manera mucho más efectiva, ya que el conocimiento detallado de las coberturas del suelo y su distribución en el paisaje enriquece la capacidad para identificar patrones de comportamiento de las especies y contribuye significativamente a una comprensión más profunda de la dinámica ecológica de los ecosistemas estudiados.

ABSTRACT : The Herpetological Group of Antioquia (GHA), in collaboration with the Embedded Systems and Computational Intelligence Research Group (SISTEMIC), has dedicated nearly a decade to the use of bioacoustics as a tool for monitoring natural ecosystems in Colombia. Their work involves capturing and processing audio from diverse areas of interest, with the purpose of performing ecological connectivity analyses. The remarkable results of these analyses have highlighted the importance of deeper understanding of the landscape and its specific coverages in particular areas, in order to enhance acoustic analysis results with geospatial information, thus expanding the ability to identify behavioral patterns. The main objective of this research project was to establish a methodological framework using satellite image processing techniques for the identification and classification of land cover in a study area of more than 3000 hectares corresponding to the municipality of Carmen de Viboral and its surroundings. To achieve this, Google Earth Engine, a platform that facilitates the analysis and visualization of large-scale geospatial data, was used. Supervised classification models such as: Random Forest, Classification and Regression Trees (CART), K Nearest Neighbors (KNN) and Gradient Tree Boost, were trained to identify coverages such as: forest, crops, pastures, bare soil, and some related to the human footprint, such as houses, roads and greenhouses. This research provides the GHA with an invaluable tool to understand and manage landscape composition much more effectively, as detailed knowledge of land covers and their distribution across the landscape enriches the ability to identify patterns of species behavior and contributes significantly to a deeper understanding of the ecological dynamics of the ecosystems studied.