“Mapeo” e identificación de la distribución de Acacia spp. (fabaceae) en subcuenca de Itata bajo de la Región de Ñuble al año 2020 en base a modelos de Machine Learning

Abstract

En base a la importancia del conocimiento de aquellas zonas en donde se emplaza un género tan invasor como Acacia, esta memoria se centró en la identificación, mapeo y análisis de su distribución al año 2020 en la subcuenca del Itata Bajo, ubicada en la región de Ñuble, mediante el uso de algoritmos de Machine Learning. El estudio involucró la creación de un mapa de coberturas de suelo con un enfoque en la identificación de Acacia spp., utilizando técnicas avanzadas de clasificación, específicamente el algoritmo Random Forest, aplicado a datos espectrales obtenidos el paquete de R llamado SITS, el cual permitió la descarga de un cubo de datos de imágenes del área de estudio. A través de la extracción de atributos de más de 10,000 etiquetas fotointerpretadas para el área de estudio, se generaron tres conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos. Los resultados demostraron que el modelo basado en índices espectrales del cubo de datos ofreció el mejor desempeño, con una precisión general (OA) de 0,851 y un índice Kappa de 0,830. Estos valores fueron significativamente más altos en comparación con los otros modelos, especialmente en términos de precisión de usuario y productor para la clase de Acacia spp., con valores de 0,973 y 0,85, respectivamente. El análisis de distribución y características de Acacia spp. en el área reveló que los parches de esta especie se concentraban principalmente hacia el sur, en la comuna de Ranquil, con una fuerte presencia también hacia el oeste. Los parches de Acacia spp. presentaron características en formas redondeadas, tendencias a áreas pequeñas y distancias cortas entre sí, con algunas excepciones. Las variables del terreno, como altitud, pendiente y orientación de las laderas no mostraron tendencias significativas, aunque sí se encontraron preferencias por áreas con pendientes suaves, altitudes moderadas y orientaciones hacia el Este. Este estudio abre la puerta a futuras investigaciones sobre Acacia spp. y otras especies invasoras, mejorando la precisión de los mapeos, facilitando el monitoreo y control de estos géneros en diversas regiones del país.