DOI: https://doi.org/10.7203/CGUV.107.21218

Caracterización diacrónica de formas y cambios fluviales mediante análisis automatizado de ortofotografías y técnicas de machine learning


Resumen


El análisis de la evolución temporal de formas y procesos fluviales mediante fotografía aérea presenta un alto grado de interpretación subjetiva y un elevado coste de tiempo, dificultando su implementación a grandes áreas de estudio. En la práctica ha supuesto que la cartografía geomorfológica no haya sido considerada suficientemente en la caracterización “hidromorfológica” requerida en la implementación de la Directiva Marco del Agua, lo que hace que los indicadores de estado ambiental aplicados sean principalmente biológicos y ecológicos. La elevada disponibilidad de imágenes remotas con periodos de revisita cada vez más cortos supone una oportunidad para impulsar nuevos avances y aplicaciones de la geomorfología fluvial en el análisis medioambiental y de uso de los indicadores morfo-sedimentarios en la evaluación medioambiental en el ámbito de las escalas de tiempo y espacio requeridos por la normativa europea. Estos indicadores físicos resultan particularmente esenciales para el desarrollo de la Directiva en los ríos efímeros mediterráneos. En este trabajo se ensayan nuevos métodos de análisis de ortofotografías para la identificación y mapeo de unidades fluviales y su análisis espacio-temporal. Estas ortografías de alta resolución (0.25m pixel) presentan además de las bandas RGB otra infrarroja. La clasificación de las formas fluviales se hizo mediante Support Vector Machine y, posteriormente, se realizaron varios análisis de transición entre los años de estudio. El estudio se ha centrado en tres tramos de un río efímero de gravas (Rambla de Cervera) en el periodo 2017-2020. Los resultados permiten caracterizar los cambios anuales en las formas indicadoras de actividad morfogenética y el grado de recuperación morfo-sedimentaria en respuesta a la dinámica del flujo. Se pone de manifiesto la diferente respuesta de los tramos estudiados condicionados por la geometría del corredor fluvial y la historia de impactos humanos (e.g. extracción de gravas).


Palabras clave


Cambio ambiental; geomorfología fluvial; machine learning; ríos efímeros; teledetección

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