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3.4 — Clasificación Supervisada: MaxVer, SVM y Random Forest

📂 Módulo 3: Técnicas de Realce y Clasificación⏱ 20 min
🏞️

3.4 — Delimitación de Humedales

Análisis visual, fotointerpretación y técnicas espectrales para cartografiar ecosistemas acuáticos

📖 22 min🗂 Módulo 3
💡

Los humedales son ecosistemas de alta complejidad espectral: agua libre, vegetación emergente y sumergida, suelos saturados y transiciones graduales coexisten en pocos metros. La teledetección permite su inventario y seguimiento con una precisión imposible por métodos de campo convencionales.

50%Reducción de humedales desde 1900 (IPBES)
MNDWI>0.2Umbral detección agua libre
RamsarConvenio internacional de protección
Sentinel-2Sensor más usado en Europa para humedales

🏞️ Firmas Espectrales de Coberturas de Humedal





MNDWI

(Verde-SWIR)/(Verde+SWIR)
Agua libre: > 0.2

NDVI

(NIR-Rojo)/(NIR+Rojo)
Vegetación: > 0.3

NDWI

(Verde-NIR)/(Verde+NIR)
Humedad veg.: > 0

💧

NDWI (McFeeters 1996)

(Verde-NIR)/(Verde+NIR). Detecta agua libre y humedad en vegetación. Valor > 0 indica agua. Subestima en presencia de vegetación acuática densa.

🌊

MNDWI (Xu 2006)

(Verde-SWIR1)/(Verde+SWIR1). Mejora del NDWI para zonas urbanas y vegetación densa. Umbral 0.2 para agua libre con alta precisión.

📊

AWEI (Feyisa 2014)

Automated Water Extraction Index: combina 5 bandas para separar agua de nieve y sombras. AWEInsh (sin sombras) y AWEIsh (con corrección de sombras).

👁️

Fotointerpretación Visual

Análisis de claves: tono oscuro (agua), textura homogénea (lámina libre), patrón lineal (canales de drenaje), forma irregular (borde natural). Imprescindible en zonas de ecotono.

1
Selección de imágenes
Preferir imágenes de final de verano (vegetación diferenciada) y épocas de máximo/mínimo hídrico para capturar variabilidad estacional
2
Composición RGB de diagnóstico
RGB = SWIR1/NIR/Rojo: agua = negro, veg. emergente = verde, suelo húmedo = marrón, saladar = blanco
3
Cálculo de índices acuáticos
MNDWI = (Verde-SWIR)/(Verde+SWIR) → umbralización en 0.2 para máscara de agua libre en Raster Calculator
4
Clasificación supervisada
Entrenar ROIs de cada cubierta (agua, herbácea, leñosa, suelo húmedo, saladar) usando SVM o Random Forest con SCP
5
Validación y cartografía
Comparar con ortofoto PNOA, verificación GPS en campo, exportar polígonos a GeoPackage
Tipo de humedalFirma espectralÍndice diagnósticoSensor recomendado
Laguna/lagoAlta absorción, pico azulMNDWI > 0.4Sentinel-2 / Landsat
MarismaTransición agua-veg emergenteNDWI + NDVI combinadosSentinel-2 10m
Prado húmedoNIR alto + SWIR bajoNDVI > 0.4 + humedad altaSentinel-2 + SAR
TurberaParecido a suelo oscuroSAR coherencia Sentinel-1Sentinel-1 + Sentinel-2
SaladarAlta reflectancia SWIRSWIR1 brillante, NDVI muy bajoSentinel-2 multitemporal
Arrozal inundadoVariable por fenologíaMNDWI estacional + NDVISentinel-1 SAR
🎯 Conceptos Clave de la Cartografía de Humedales
  • El MNDWI es más robusto que el NDWI en presencia de vegetación acuática densa o suelos urbanos húmedos
  • La combinación multitemporal es esencial: un humedal puede aparecer seco en verano y saturado en invierno
  • SAR (Sentinel-1) permite cartografiar agua bajo vegetación emergente donde los sensores ópticos no penetran
  • La fotointerpretación visual sigue siendo imprescindible para las zonas de ecotono agua-tierra de difícil clasificación
  • Los polígonos de humedal deben validarse con la capa de Zonas Húmedas del MITECO y el inventario RAMSAR

Conclusión del Módulo 3.4

  • ✅ La delimitación de humedales integra fotointerpretación, índices acuáticos y clasificación supervisada — ninguna técnica sola es suficiente
  • ✅ El análisis multitemporal es fundamental para capturar la variabilidad estacional de estos ecosistemas dinámicos
  • ✅ SAR complementa a óptico cuando las nubes o la vegetación emergente impiden la observación directa del agua