%0 Journal Article
%T Incertidumbre de los ¨ªndices de paisaje en el an¨¢lisis de la estructura espacial Uncertainty of landscape indices for spatial structure analysis
%A Adison Altamirano
%A Alejandro Miranda
%A Cristian Jim¨¦nez
%J Bosque (Valdivia)
%D 2012
%I Universidad Austral de Chile
%X Los ¨ªndices o m¨¦tricas de paisaje han sido ampliamente utilizados para relacionar patrones espaciales con procesos o funciones ecol¨®gicas. Si bien, su utilizaci¨®n y aplicaciones son amplias, se ha encontrado que los ¨ªndices de paisaje son muy sensibles a algunos aspectos relacionados con el an¨¢lisis de im¨¢genes de sensores remotos. El objetivo de este estudio fue evaluar el efecto de la exactitud de clasificaci¨®n de im¨¢genes satelitales en los ¨ªndices de paisaje para el an¨¢lisis de la estructura espacial. Se utiliz¨® el m¨¦todo de clasificaci¨®n supervisada con distintas estrategias basadas en informaci¨®n espectral y auxiliar. A partir de una imagen satelital se generaron un total de ocho im¨¢genes clasificadas con las distintas estrategias. Se calcularon ¨ªndices de paisaje a nivel de paisaje y clase derivados de cada una de las im¨¢genes clasificadas. Los resultados muestran que, en general, las im¨¢genes con mayor exactitud presentan menores valores de coeficiente de variaci¨®n en los ¨ªndices de paisaje. Existen ¨ªndices que muestran una menor sensibilidad frente al incremento en la exactitud de la clasificaci¨®n, como los ¨ªndices de diversidad de Shannon y Simpson, el porcentaje de adyacencias comunes y el ¨ªndice de agregaci¨®n. Sin embargo, otros ¨ªndices muestran mayor sensibilidad, como la densidad de parches y el ¨¢rea n¨²cleo. Las fuentes de error en el an¨¢lisis de im¨¢genes de sensores remotos son muy variadas. Debido a esto, se debe tener especial precauci¨®n en estos aspectos cuando se realice un an¨¢lisis de la estructura espacial mediante ¨ªndices de paisaje. Landscape indices or metrics have been widely used to relate spatial patterns to ecological processes or ecological functions. Landscape indices have several uses and applications. However, there is evidence that landscape indices are very sensitive to remote sensing imagery analysis. The aim of this study was to assess the effect of accuracy of satellite imagery classification on landscape indices for the analysis of spatial structure. We used the supervised classification method with different classification strategies based on spectral and ancillary information. Eight images classified using different strategies were produced from a single satellite image. Landscape indices at landscape and class level were computed. Overall, results showed that images with higher classification accuracy have lower coefficient of variation of landscape indices. Some landscape indices as Shannon and Simpson diversity, percentage of like adjacencies, and aggregation index showed lower sensitivity to the increase of cl
%K bosque nativo
%K clasificaci¨®n supervisada
%K m¨¦tricas de paisaje
%K sensores remotos
%K native forest
%K supervised classification
%K landscape metrics
%K remote sensing
%U http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-92002012000200007