Identificar áreas de cultivo de café, por medio de una clasificación semi supervisada con imágenes satelitales multiespectrales, para el cantón de Pérez Zeledón

Abstract

El estudio de los sectores cafetaleros es trascendental para el Instituto de Investigación del Café de Costa Rica (ICAFE), para reconocer y regular la distribución de la producción en las diferentes regiones del país, y poder así mantener una supervisión y control de estas, para diferentes finalidades. Por lo que, el presente estudio, consiste en el reconocimiento de coberturas de suelo por medio de una clasificación semi supervisada para el cantón de Pérez Zeledón, principalmente la detección y clasificación del cultivo de café en la zona. Para está clasificación se utilizaron imágenes de la plataforma Sentinel 2 y Landsat 8, realizando un comparativo entre ambos. Con el producto Sentinel 2, se obtuvo que el mayor porcentaje de cobertura fue la vegetación el cual comprendió 67880,52 ha, seguido de la cobertura de café con 57798,14 ha, por medio del programa Qgis, con la herramienta de clasificación semi automática. Además, se verificó la similitud entre los resultados, en donde se obtuvo un porcentaje de concordancia entre los valores simulados y los recolectados en el campo del 59% de cobertura de café, por medio de la técnica de regresión se obtuvo un coeficiente de correlación para el producto Landsat 8 de 0,9604 y con Sentinel 2 de 0,8614, determinando un alto grado de relación entre los valores simulados y los valores observados para el año 2017.

The study of the coffee sectors is transcendental for the Coffee Research Institute of Costa Rica (ICAFE), to recognize and regulate the distribution of production in the different regions of the country, and thus be able to maintain a supervision and control of these, for different purposes. Therefore, the present study consists of the recognition of land cover through a semi-supervised classification for the Pérez Zeledón canton, mainly the detection and classification of coffee cultivation in the area. For this classification images of the Sentinel 2 and Landsat 8 platform were used, making a comparison between both. In this process, a greater percentage of vegetation coverage was obtained, which included 67880.52 ha, followed by coffee coverage with 57798.14 ha, through the Qgis program, with the Semi-Automatic Classification Pluging tool. In addition, the similarity between the results was verified, where a percentage of concordance between the simulated values and those collected in the field of 59% of coffee coverage was obtained, by means of the regression technique a correlation coefficient was obtained for the Landsat 8 product of 0.9604 and with Sentinel 2 of 0.8614, determining a high degree of relationship between the simulated values and the values observed for the year 2017.