Identificación de bosques invadidos por Ligustrum lucidum W.T. Aiton en el centro de Córdoba, mediante datos ópticos y SAR

Abstract

Las perturbaciones producidas por los cambios en la cobertura terrestre favorecen la proliferación de especies leñosas exóticas invasoras. En el centro de la Provincia de Córdoba Ligustrum lucidum W.T. Aiton o Siempreverde es la especie arbórea exótica invasora más importante. En esta tesis, se evaluaron series temporales de datos derivados de imágenes ópticas (Reflectancia e Índice Normalizado de Vegetación (NDVI)) y SAR (Coeficiente de retrodispersión (CR) y Coherencia interferométrica (Coh). Luego fueron utilizadas como entradas en algoritmos de clasificación para diferenciar bosques nativos invadidos por Ligustrum lucidum W.T. Aiton en el centro de Córdoba, Argentina. Los algoritmos empleados fueron: Árbol de decisión (AD), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) y Análisis Discriminante Lineal (ADL). Las especies arbóreas presentes en los bosques nativos analizados (Sebastiania commersoniana (Baill.) L.B. Sm. & Downs Lithraea molleoides (Vell.) Engl.) y la exótica invasora L. lucidum mostraron características fisiológicas, morfológicas y estructurales que se manifestaron en las series temporales evaluadas. Las clasificaciones de estas series temporales permitieron diferenciar bosques nativos invadidos por L. lucidum con distintos niveles de precisión en el centro de Córdoba, Argentina. Los mejores resultados de clasificaciones se obtuvieron al clasificar series de temporales de Coh. Se requieren nuevos estudios para probar la robustez de los clasificadores. Se propone además profundizar en el estudio de series temporales de Coh mediante el uso de otros sensores con diferente longitud de onda, resolución espacial y resolución temporal; el análisis de las mismas para diferentes estratos de vegetación, afectados por disturbios, con diferentes usos y manejo; y la evaluación de diferentes tamaños de ventana de estimación de la Coh.

Disturbances produced by land cover changes favour alien woody invasive species proliferation. In the central semiarid region of Argentina, one of the most predominant of them is the glossy privet (Ligustrum lucidum W.T.Aiton). In this thesis, temporal series derived from optical data (Reflectance and NDVI) and SAR data (Backscattering coefficient (CR) and Interferometric coherence (Coh) were evaluated. Then, these were employed as vector inputs on classification algoritms to diferentiate native forests invaded by Ligustrum lucidum W.T. Aiton. Desision trees (AD), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) and Linear discriminant analysis (ADL) classifiers were employed. The woody species of the native forests anlized (Sebastiania commersoniana (Baill.) L.B. Sm. & Downs and Lithraea molleoides (Vell.) Engl.) and the woody exotic invader L. Lucidum showed physiological, morphological and structural differences that could be observed on the evaluated temporal series. Classifications of these temporal series has allowed to differentiate between forests invaded by L. lucidum with different levels of accuracy. The best results were obtained classifying Interferometric coherence temporal series. New studies are required to test the robustness of the classifiers. Therefore it is proposed to study the Interferometric Coherence temporal series through: data analysis of other SAR sensors with different wavelenght, spatial and temporal resolution; analysis in strata of vegetation under different uses with different degrees of disturbances; and the evaluation of different size windows for the estimation of the coherence.