Clasificación de especies basada en características texturales y espectrales de manglares en la Reserva Natural de Mai Po a partir de imágenes de Worldview-3

La identificación de especies dentro de un ecosistema juega un papel clave en la formulación de un inventario para su uso en el desarrollo de planes de gestión de conservación. La clasificación de especies de manglares generalmente implica intensas encuestas de campo, mientras que las técnicas de teledetección representan un medio rentable para mapear y monitorear bosques de manglares a gran escala. Sin embargo, la baja resolución espectral de la tecnología de teledetección ha restringido hasta hace poco la capacidad de identificar especies individuales. El desarrollo más reciente de sensores y técnicas de teledetección óptica espacial de muy alta resolución ha proporcionado nuevas oportunidades para la cartografía precisa de especies dentro de bosques de manglares en grandes áreas. Al abordar los complejos problemas asociados con la discriminación entre especies, el rendimiento del clasificador podría mejorarse mediante la adopción de características más intrínsecas; como características texturales y espectrales diferenciales. Este estudio exploró la efectividad de las características texturales y espectrales diferenciales en la cartografía del inter-especie de manglares obtenida a partir de imágenes de alta resolución espacial de WorldView-3 para especies de manglares en Hong Kong. Debido a la diferente disposición de las hojas, la densidad de ramas y la altura y tamaño promedio de las plantas, encontramos que las características espectrales diferenciales podrían ayudar a reducir la variabilidad intraespecífica y aumentar la separación intraespecífica. Usar una combinación de características texturales y espectrales diferenciales representa así una herramienta prometedora para discriminar entre especies de manglares. Los resultados experimentales sugieren que combinar estas características puede mejorar significativamente la precisión de la cartografía, proporcionando así resultados de mapeo más confiables.