Aplicaciones de Google Satellite Embeddings en la cartografía de plantaciones forestales en Uganda
DOI:
https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.201Palabras clave:
plantaciones forestales, Google Satellite Embeddings, series temporalesResumen
El aumento de la disponibilidad de series temporales satelitales y de productos preparados para el análisis ha impulsado nuevas aproximaciones operacionales para la monitorización forestal. Este trabajo evalúa el potencial de Google Satellite Embeddings para la cartografía de plantaciones forestales en Uganda a escala nacional. La metodología combina tres componentes: (i) clasificación supervisada para generar una máscara bosque/no bosque, (ii) búsqueda por similitud en el espacio de embeddings a partir de un prototipo de plantación y (iii) análisis de la dinámica temporal para reducir omisiones en áreas con cambios recientes. La validación con la base de datos oficial SPGS mostró una exactitud del productor del 77,0%, con diferencias regionales relevantes y los peores resultados en la región South Western. En comparación con antecedentes basados en Sentinel-2 en entornos tropicales, los resultados obtenidos son comparables, aunque la escala nacional del presente estudio introduce una complejidad adicional en la modelización y la validación. En conjunto, los resultados muestran que los embeddings constituyen una entrada útil para la cartografía de plantaciones en paisajes dinámicos y heterogéneos, y apuntan a la necesidad de futuras validaciones basadas en muestreo estratificado para comparar de forma robusta este enfoque con clasificaciones convencionales.
Descargas
Referencias
Bourgoin, Clement; Verhegghen, Astrid; Carboni, Silvia; Ameztoy, Iban; Ceccherini, Guido; Colditz, Rene; Achard, Frederic (2024): Global map of forest types 2020 - version 0. European Commission, Joint Research Centre (JRC) [Dataset] PID: http://data.europa.eu/89h/037ca376-ba92-49db-a8f7-0c277c1e5436.
Brown, C. F., Kazmierski, M. R., Pasquarella, V. J., Rucklidge, W. J., Samsikova, M., Zhang, C., Shelhamer, E., Lahera, E., Wiles, O., Ilyushchenko, S., Gorelick, N., Zhang, L. L., Alj, S., Schechter, E., Askay, S., Guinan, O., Moore, R., Boukouvalas, A., & Kohli, P. (2025). AlphaEarth Foundations: An embedding field model for accurate and efficient global mapping from sparse label data. arXiv. https://arxiv.org/abs/2507.22291
FAO (2025). Global Forest Resources Assessment 2025. Rome, Food and Agriculture Organization of the United Nations. https://doi.org/10.4060/cd6709en
Htun, N. Z., Mizoue, N., Kajisa, T., & Yoshida, S. (2019). Mapping Plantations in Myanmar by Fusing Landsat-8, Sentinel-2 and Sentinel-1 Data along with Systematic Error Quantification. Remote Sensing, 11(7), 831. https://doi.org/10.3390/rs11070831
Li, H., Zhao, L., Sun, L., Li, X., Wang, J., Han, Y., Liang, S., & Chen, J. M. (2022). Capability of Phenology-Based Sentinel-2 Composites for Rubber Plantation Mapping in a Large Area with Complex Vegetation Landscapes. Remote Sensing, 14(21), 5338. https://doi.org/10.3390/rs14215338
Masolele, R.N., Marcos, D., De Sy, V. et al. Mapping the diversity of land uses following deforestation across Africa. Sci Rep 14, 1681 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-52138-9
Nomura, K., & Mitchard, E. T. A. (2018). More Than Meets the Eye: Using Sentinel-2 to Map Small Plantations in Complex Forest Landscapes. Remote Sensing, 10(11), 1693. https://doi.org/10.3390/rs10111693
Olofsson, P., Foody, G. M., Herold, M., Stehman, S. V., Woodcock, C. E., & Wulder, M. A. (2014). Good practices for estimating area and assessing accuracy of land change. Remote Sensing of Environment, 148, 42-57. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.02.015
Wulder, M. A., Roy, D. P., Radeloff, V. C., Loveland, T. R., Anderson, M. C., Johnson, D. M., Healey, S., Zhu, Z., Scambos, T. A., Pahlevan, N., Hansen, M., Gorelick, N., Crawford, C. J., Masek, J. G., Hermosilla, T., White, J. C., Belward, A. S., Schaaf, C., Woodcock, C. E., Huntington, J. L., et al. (2022). Fifty years of Landsat science and impacts. Remote Sensing of Environment, 280, Article 113195.
Zanaga, D., Van De Kerchove, R., Daems, D., De Keersmaecker, W., Brockmann, C., Kirches, G., Wevers, J., Cartus, O., Santoro, M., Fritz, S., Lesiv, M., Herold, M., Tsendbazar, N. E., Xu, P., Ramoino, F., & Arino, O. (2022). ESA WorldCover 10 m 2021 v200 [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7254221
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Jessica Esteban Cava, José Antonio Navarro, José Luis Tomé Morán, Isabel González González (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Todo el contenido disponible en el Portal de Revistas-UEx se distribuye bajo una licencia Creative Commons: Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
