LA CARACTERIZACIÓN ESPACIAL DE COBERTURAS DEL SUELO A PARTIR DE INFORMACIÓN SATELITAL, CASO DE ESTUDIO: ZONA AGROPRODUCTIVA DE SANTA FE, ARGENTINA

Resumen

El cambio de cobertura del suelo siempre ha tenido un papel central en la ciencia del cambio terrestre. Este enfoque es en gran medida el resultado de las posibilidades de mapear y caracterizar la cobertura del suelo basándose en observaciones y sensores remotos. Considerando la importancia de las funciones del uso del suelo que proporcionan
una amplia gama de bienes y servicios, es esencial realizar evaluaciones más integradas  el cambio de la tierra. Los métodos para mapear y cuantificar la dinámica de las coberturas de la tierra mejoran nuestra capacidad para comprender y modelar los cambios en el sistema de la tierra e informar adecuadamente las políticas y la planificación territorial. El objetivo del presente trabajo es desarrollar un modelo que caracteriza espacialmente las coberturas del suelo, implementando técnicas de Machine Learning e imágenes satelitales. La región de estudio es una zona agroproductiva del departamento General López, provincia de Buenos Aires, Argentina. Se implementaron dos modelos: Random Forest y Support Vector Machine para la clasificación de coberturas de suelo utilizando la plataforma de Google Earth Engine (GEE). Ambos modelos superan una precisión global de 90%, clasificando con gran fiabilidad las distintas clases de suelo. La implementación de GEE facilitó el procesamiento de los datos, reduciendo el tiempo de trabajo.