Estimación de la cobertura de la copa de los árboles mediante datos de detección remota para grandes áreas geográficas: descripción general, datos disponibles y propuesta

Resumen

El cambio climático y el calentamiento global requieren un fuerte impulso a las estrategias de crecimiento sostenible. En particular, la gestión y planificación verde urbana se está convirtiendo en un aspecto crucial y al mismo tiempo crítico. Por lo tanto, el verde urbano requiere ser mapeado, cuantificado y monitoreado con precisión en el tiempo. En este estudio, proponemos un enfoque rentable pero confiable para la clasificación y cuantificación automáticas de la cubierta de copas de los árboles en áreas geográficas extensas. La clasificación también se puede usar para estimar el número de árboles, en función de la cobertura del suelo (LULC) y el diseño de plantación correspondiente. La aplicación de estudio de caso es la Ciudad Metropolitana de Milán. Los datos utilizados para clasificar la copa de los árboles se basan en imágenes satelitales de alta resolución proporcionadas por la constelación PlanetScope. Con base en esta última información, el trabajo se basa en el uso de índices radiométricos de vegetación (VI) para cuantificar la copa de los árboles. Sin embargo, debido a que el uso de VIs puede causar la mezcla de diferentes tipos de vegetación, como árboles y pastos, utilizamos una pila de datos multitemporales de PlanetScope para recuperar estadísticas por píxel para la banda roja y el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). La hipótesis aquí es que durante la temporada de primavera-verano, la copa de los árboles proporciona menos variabilidad que el césped y / o los campos agrícolas. El enfoque proporciona un índice de vegetación mejorado capaz de separar el árbol de copa potencial de otros tipos de vegetación. El resultado de la evaluación de precisión muestra una precisión general de 78.33% y 71.5% para toda la Ciudad Metropolitana de Milán y la Ciudad de Milán, respectivamente.