Cartografía del uso/cobertura del suelo a través del Geo Big Data: un enfoque para el año agrícola 2021-2022, Uruguay

Resumen

La cartografía de uso y cobertura del suelo es una herramienta para comprender cómo la configuración del territorio influye sobre los componentes bióticos, abióticos y antrópicos. Las tecnologías de Geo Big Data permiten generar productos cartográficos de manera ágil y precisa. Esta investigación propone dos soluciones para mapear el uso y cobertura del suelo del Uruguay para el año agrícola 2021–2022. Los materiales comprendan las imágenes Sentinel 1 y Sentinel 2, Google Earth Engine, GEEMAP, Scikit-learn y los algoritmos Random Forest y Support Vector Machines. En cuanto a los métodos, sobresale la creación de un conjunto de datos multitemporal, el ajuste de los hiperparámetros y la clasificación supervisada a partir de los citados algoritmos. Se generaron dos mapas: S1S2RF_uy y S1S2SVM_uy. Ambos productos presentaron óptimos niveles de precisión, aunque S1S2RF_uy alcanzó un desempeño ligeramente superior, con una exactitud global del 83 % y un índice kappa de 0.81, frente al 81 % y 0.78 de S1S2SVM_uy. A nivel de clases, Random Forest mostró mayor capacidad para clasificar clases agrícolas, mientras que Support Vector Machines fue más eficaz en la identificación de coberturas artificiales como el tejido urbano. Se comprueba que el ajuste de los hiperparámetros es necesario para el óptimo aprovechamiento de los clasificadores. Con base en las estadísticas de fiabilidad, se evidencia que los recursos Geo Big Data son idóneos para una ágil creación de cartografía que representa todo el país bajo una resolución espacial media – alta. Futuras líneas deben considerar enfoques regionales y temporales distintos al año agrícola.