OBTENCIÓN DE CARTOGRAFÍAS DE USOS Y COBERTURAS DEL SUELO DE LA DEMARCACIÓN HIDROGRÁFICA DEL SEGURA PARA EL PERIODO 1986-2019, EMPLEANDO TELEDETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DIGITAL DE IMÁGENES

Abstract

Land use and land cover changes have diverse envirnomental implications. An increasing number of studies are showing a direct link between land cover change and the acceleration of climate change. Digital classification of remotely sensed images is a strong tool for assessing the degree of environmental transformation due to anthropogenic factors. The aim of this work is to use remote sensing and digital image classification to obtain cartographies of land use and land cover in the Segura Hydrographic Demarcation, for the period between 1986 and 2019 and to analyse the observed changes. Random Forest with Landsat 5, 7 and 8 images was used to achieve this goal; although the overall accuracy achieved indicates that there is room for improvement in the model fit, the classifications obtained are considered reliable.in addition, they will be analysed to determine the most significant changes that the land surface of the study area has undergone. With regard to land use and land cover, a decrease in forest use and an increase in agricultural use, the area covered by scrubland, bare soil and greenhouses are obtained. Los cambios en los usos y coberturas del suelo conllevan consecuencias ambientales de diverso tipo. Cada vez son más los estudios que demuestran la existencia de una relación directa entre los cambios en la cobertura terrestre y la aceleración del cambio climático. La clasificación digital de imágenes obtenidas mediante teledetección es una potente herramienta para evaluar el grado de transformación ambiental debido a factores antropogénicos. El objetivo de este trabajo es emplear teledetección y clasificación digital de imágenes para obtener cartografías de usos y coberturas del suelo en la Demarcación Hidrográfica del Segura, para el periodo comprendido entre 1986 y 2019; además, los resultados se analizarán para conocer los cambios más significativos que haya experimentado la superficie terrestre del área de estudio. Para ello se ha utilizado el algoritmo Random Forest con imágenes de Landsat 5, 7 y 8; aunque la exactitud global conseguida indica que existe un margen de mejora en el ajuste del modelo, las clasificaciones obtenidas se consideran fiables. Respecto a los usos y coberturas del suelo, se obtiene una disminución del uso forestal y un aumento de los usos agrícolas, la superficie cubierta por matorral, los suelos desnudos y los invernaderos.