Clasificación de la vegetación acuática en el lago Titicaca a partir de índices del satélite Sentinel-2

Abstract

Se elaboró un algoritmo para la clasificación de la vegetación acuática del lago Titicaca a partir de índices de vegetación del satélite Sentinel-2 y de registros in situ de la cobertura espacial y la densidad de especies de macrofitas, con el propósito de delimitar la extensión del cinturón circunlacustre entre la bahía interior de Puno hasta Acora. Se utilizaron imágenes ópticas MSI (Multispectral Instrument) de 10 metros de resolución espacial de junio y noviembre 2018, a los cuales se les aplicó la corrección atmosférica Sen2Cor para obtener el valor de reflectancia espectral en la superficie del agua con el cual se estimaron los índices NDWI, NDVI, Band ratio y AVE. Los rangos de umbral para cada índice de vegetación usados en el método de árbol de decisión para la clasificación de vegetación acuática se adaptaron según la estacionalidad y tienen correspondencia con el análisis de similitud espacial de Jaccard. El algoritmo propuesto identificó la vegetación acuática sumergida, superficial y emergente. La vegetación de totorales (emergente) presentó variación de 36 km2 de cobertura espacial entre ambos periodos analizados, mientras que la vegetación sumergida no tuvo mucha variación espacial durante el mismo periodo. Por otro lado, las macrofitas sumergidas en diferentes profundidades presentaron respuestas espectrales distintas de acuerdo con la densidad de su distribución espacial.

ABSTRACT: An algorithm was developed for the classification of the aquatic vegetation of Lake Titicaca from the Sentinel-2 satellite vegetation indices and in situ records of the spatial coverage and density of macrophyte species to delimit the extension of the surrounding area of Lake Titicaca between the inner bay of Puno to Acora. MSI (Multispectral Instrument) 10-meter spatial resolution optical images from June and November 2018 were used, to which the Sen2Cor atmospheric correction was applied to obtain the spectral reflectance value on the water surface with which the NDWI, NDVI, band ratio, and AVE indices were estimated. We adapted the threshold ranges for each vegetation index used in the decision tree method for aquatic vegetation classification according to seasonality and have correspondence with Jaccard’s spatial similarity analysis. The proposed algorithm identified submerged, surface, and emergent aquatic vegetation. The cattail vegetation (emergent) showed a variation of 36 km2 of spatial coverage between both periods analyzed, while the submerged vegetation did not have much spatial variation during the same period. On the other hand, macrophytes submerged at different depths presented different spectral responses according to the density of their spatial distribution.