Cambio de uso y cobertura del suelo con algoritmos de Machine Learning en una microcuenca de la Mixteca Oaxaqueña /
por Alfredo Maldonado Velasco; director de tesis Jesús Soria Ruíz; secretario Yolanda Franco Islas; vocal María de Jesús Pérez Hernández; suplente Martha Elva Ramírez Guzmán; suplente Javier Santillán Pérez.
- 1 recurso en línea (98 páginas): figuras,cuadros.
El objetivo de la presente investigación fue determinar el uso y cobertura del suelo en una cuenca hidrológica con dos algoritmos de machine learning (Random forest y Support Vector Machine), y encontrar el que discriminara de manera más eficiente las distintas clases de cobertura de suelo mediante el uso de imágenes de satélite de alta resolución, y con ello; identificar la dinámica de pérdida y ganancia de la cobertura vegetal que permitan catalogar zonas prioritarias para la conservación y restauración. El análisis se desarrolló con una clasificación supervisada y validación mediante matriz de confusión y un indicador de desempeño de los algoritmos utilizados. También se realizó un seguimiento mensual del NDVI de los años analizados, y se determinó su relación con la temperatura y la precipitación. Los resultados mostraron que con Random Forest se obtuvo una precisión global entre 0.95 y 0.99 en los tres años de exploración; mientras que con Support Vector Machine los valores de precisión en mantuvieron por encima del 0.90 pero por debajo de 0.93. Respecto del cambio de uso y cobertura del suelo y vegetación en los dos periodos analizados; el 70% de la microcuenca no experimentó cambios en su cobertura. La clase que mostró mayor tasa de cambio positiva fue el pastizal, siempre a expensas del matorral xerófito y el chaparral; seguida del matorral xerófito. El aumento de áreas de pastizal (a expensas de otras coberturas más densas) dentro de la microcuenca es un motivo de preocupación, ya que se deben considerar como áreas prioritarias de restauración debido a la pendiente y el tipo de suelo fácilmente erosionable. Respecto del análisis mensual del NDVI en los tres periodos de análisis, para conocer la evolución de la distribución espacial de las coberturas vegetales, las diferentes clases resultaron estar estrechamente relacionadas con los factores climáticos evaluados, especialmente con la precipitación; ya que se puede observar que la evolución temporal del NDVI acompaña la variación mensual del crecimiento de la vegetación en respuesta a los factores térmico e hídrico.