Mapping land cover with high accuracy has become a reality with the application of current remote sensing techniques. Due to the specific spectral response of the vegetation, soil and vegetation indices are adequate tools to help in the discrimination of land uses. Additionally, the accuracy of satellite imagery classification can be improved using multitemporal series combined with LiDAR data. This datafusion takes advantage of the information provided by LiDAR for the vegetation cover density, and the capability of multispectral data to detect the type of vegetation. The main goal of this study is to analyze the accuracy enhancement in land cover classification of two forested watersheds when using datafusion of annual time series of Sentinel-2 images complemented with low density LiDAR. The obtained results show that overall accuracy is better if LiDAR data is included in the classification. This improvement can be a significant issue in land cover classification of forest watershed due to relationship and influence that vegetation cover has on runoff estimation.
La estimación de las métricas dasométricas como apoyo en un inventario forestal se puede abordar mediante la aplicación de distintas tecnologías y, si bien el muestreo de campo es la técnica más extendida, la aparición y desarrollo de las técnicas de teledetección aumentan las posibilidades de actuación en este ámbito. Estas nuevas técnicas de teledetección permiten minimizar los costes tanto económicos como en tiempo de la adquisición de datos sin menosprecio de la exactitud de las mediciones realizadas. En este sentido, las ortofotos del PNOA-NIR, que incluyen la información espectral del infrarrojo cercano, permiten obtener distintos índices de vegetación y suelo, aportando información valiosa en el análisis de la vegetación. En este trabajo se realiza una clasificación supervisada de las imágenes PNOA-NIR para, junto con los datos LiDAR-PNOA, determinar mediciones dendométricas en dehesas (área de copa, diámetro de copa y altura máxima de arbolado) y otros parámetros relacionados con la espesura (factor de cabida cubierta y densidad). La metodología se plantea mediante la aplicación exclusivamente de software de código abierto. A través de los resultados obtenidos es posible delimitar de forma detallada la estructura de la copa, así como la reducción de la incertidumbre en las zonas de sombra del arbolado. La evaluación del clasificador empleado, Random Forest, alcanza un porcentaje de predicciones correctas del 96.72% con una confianza media en la clasificación de los píxeles de arbolado del 93%. Por tanto, el método propuesto resulta adecuado para su aplicación en dehesas y otras masas abiertas sin tangencia de copas.
Aim of study: The goal of this study is to analyse variations in curve number (CN) values produced by different cartographic data sources in a forested watershed, and determine which of them best fit with measured runoff volumes.Area of study: A forested watershed located in western Spain.
Material and methods:Four digital cartographic data sources were used to determine the runoff CN in the watershed.Main results: None of the cartographic sources provided all the information necessary to determine properly the CN values. Our proposed methodology, focused on the tree canopy cover, improves the achieved results.Research highlights: The estimation of the CN value in forested areas should be attained as a function of tree canopy cover and new calibrated tables should be implemented in a local scale.Additional keywords: runoff estimation; Soil Conservation Service curve number; land use map; Geographic Information System; forested watershed; tree canopy cover factor.Correspondence should be addressed to Elia Quirós: equiros@unex.es
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