DIFERENCIACIÓN DE CUBIERTAS FORESTALES PARA EL MCSC A PARTIR DE LA CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES LANDSAT

En este trabajo se presenta un metodo de clasificacion mixta de imagenes de satelite y otras variables climaticas y orograficas para la cartografia de cubiertas vegetales. La cartografia obtenida se utilizara para la ampliacion de leyenda de la nueva version del Mapa de Cubiertas de Cataluna (MCSC). Las areas de entrenamiento se obtienen de otras bases ya existentes sobre vegetacion, como son el Mapa de Habitats de Cataluna y el mismo MCSC, y son sometidas a un tratamiento estadistico para garantizar su calidad, y evitar problemas de cambios de usos de cubiertas debidos a la dinamica temporal. Los resultados expuestos aqui, aunque no definitivos, apuntan a que la metodologia en su conjunto permite la creacion de un mapa de vegetacion con resolucion espacial de 30 metros y con una leyenda que 15-20 categorias forestales (34 contando categorias de mezclas tematicas) por zona con unos porcentajes de acierto, valorados con un test independiente, de mas del 80%, o, a un nivel mas general, una leyenda de 7 categorias (12 con categorias de mezclas tematicas) por zona con un 93.0% de porcentaje de acierto global.